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本期要點：參透科技產業的底層邏輯
你好，我是王煜全，這裡是王煜全要聞評論。
今天的思想薈，我們來聊聊比較有深度的話題：科技產業發展的底層規律。
“Stay Hungry, Stay Foolish”，這句名言相信你一定不陌生。2005年，喬布斯在斯坦福大學畢業典禮上用這句話鼓勵年輕一代，在追求夢想的過程中，始終保持對知識的渴望和對未知的開放心態。自此，這句話成為了創新精神的經典詮釋。
但你或許不知道的是，這句話源於經典刊物《Whole Earth Catalog》（《全球概覽》）的封底標語。這個刊物創辦於1968年，是嬉皮士運動的重要部分。由於矽谷很多科技企業家曾深受嬉皮士文化影響，因此這個刊物在科技文化中擁有重要地位。而它的創始人，正是我們今天要介紹的重要理論的提出者——斯圖爾特·布蘭德（Stewart Brand）。
布蘭德出生於1938年，是個多面手，早期曾是一名藝術家，後來除了創辦《全球概覽》外，他還是一名作家、環保主義者和科技先驅。在1971年便撰文指出了網路技術的重要性，並提出了“個人電腦”一詞，還創辦了早期的線上社群“The WELL”。因此，他被許多人視為科技界的先知和導師。普利策獎得主馬爾科夫在2022年甚至為他寫了本傳記，叫《Whole Earth》，中文版今年在國內出版，叫《誰是斯圖爾特·布蘭德》。
1999年，布蘭德在其著作《The Clock of the Long Now: Time and Responsibility》中提出了一個極具啟發性的理論：Pace Layer（變速分層理論）。該理論最初用於解釋建築體系的變化，但後來被廣泛應用於技術、商業、組織管理和社會發展等各個領域。
Pace Layer理論的核心思想是，系統中的不同組成部分以不同的速度發生變化，這些層次相互影響又保持相對獨立。快速變化的部分能夠迅速響應環境變化，為整個系統帶來活力，而慢速變化的部分則為系統提供了必要的穩定性和永續性。
例如建築物可以分為地形、結構、外觀、服務系統、空間規劃和傢俱裝飾六個層次，各層次的變化速度依次加快。地形是最穩定的，幾乎永不改變，而傢俱和裝飾則會隨著人們的需求和審美的變化而變化。
再如，在商業管理中，企業的核心使命和企業文化通常是慢速變化的，而市場營銷策略、產品開發等則需要快速響應市場變化。在社會系統中，文化傳統、法律制度和政策規劃往往變化較慢，而流行文化、企業以及街邊店鋪等層面則變化較快。
當然，科技企業更是將Pace Layer理論用於自己的管理和產品體系之中。
蘋果公司的產品策略就是一個成功案例。其硬體部分，如iPhone的基礎架構往往每隔幾年才進行一次重大更新，被網友們戲稱為“擠牙膏式創新”。但蘋果的iOS系統更新則更加頻繁，而應用生態更是交給開發者們自由創新。這種分層管理策略使蘋果在保持硬體質量穩定的同時，也確保了開發者和使用者的持續參與，並維持了良好的產品和服務體驗。
Pace Layer理論還能幫助我們理解科技產業體系。
比如，人工智慧產業就可以被視為由硬體層、模型層、應用層組成的多層次複雜系統，每個層次的變化速度不同，且相互依存、相互影響。
硬體層包括用於AI計算的晶片、伺服器、資料中心等，雖然技術創新不像軟體層那麼頻繁，但它們的每次進步都會對整個AI行業產生深遠影響。例如英偉達在GPU領域深耕了30年，其CUDA平臺也有十幾年的發展歷史，正是在長期積累的基礎上，推出了V100、A100等產品，帶來了近年來AI大模型的快速發展。
黃仁勳拿著B200和H100
模型層是AI技術的核心部分，模型的開發和最佳化是推動AI技術進步的關鍵。這一層次的變化速度相對較快，開發週期也較短。
OpenAI從2018年聚焦於Transformer架構，2022年底推ChatGPT3.5，用了3 年多時間。但很明顯，模型層的發展離不開硬體層的支援。最近，算力成為了AI發展的瓶頸，不僅臺積電產能有限、供不應求，而且晶片設計的創新速度也比模型層慢得多。
最後是應用層，也就是AI技術在實際場景中為人們產生服務、實現商業化的層次，如語音識別、影象識別、自動駕駛、智慧推薦系統等。這一層次需要企業不斷基於市場需求推出新的功能和服務，否則就有可能被時代所淘汰。
蘋果的語音助手Siri，雖然在2011年推出之初令人感到驚豔，但近年來因創新不足被詬病。我們也一直在觀察，蘋果是否能儘快順應AI大趨勢，推出具有“行動智慧”的新Siri，否則就有可能被谷歌的Gemini Live或OpenAI的個人助理應用所取代，甚至影響到蘋果透過iPhone等硬體建立的商業帝國。比如我自己現在和手機的語音互動就主要用GPT。
當前AI已經成為了基礎性的通用技術，其發展離不開整個科技產業甚至全社會的大規模協同創新。Pace Layer理論無疑為協作體系的設計和搭建提供了重要啟示。
無論是政府、科研機構、平臺公司、初創企業，都應基於自身的能力和所掌握的資源，明確自己在AI產業中的位置，制定合適的戰略，做強長板，並與其他層次的企業進行協同創新，而不是追求自身業務的大而全。
例如AI應用層需要快速響應市場變化，初創企業往往更能關注市場需求，快速迭代產品和服務。因此我們反覆強調，這個層面更適於創業者施展拳腳。
模型層需要深耕技術，以推動前沿科技的發展，資金、人才等方面投入巨大，且週期較長。因此像OpenAI這樣擁有鉅額資金和大量頂級人才的公司，才能不斷推出最先進的模型，並引領AI的發展。當然，有關協作體系的搭建非常複雜，我在科技特訓營中已有過深入論述，在此不再贅述。
今天，我們主要介紹了Pace Layer理論在科技產業中的重要價值。 但如果跳出產業的範疇，從更廣闊的視角看，就會發現科技推動社會的發展，還離不開消費者行為習慣以及社會觀念的轉變，而這些變化就更加緩慢了。
理解了這一點，才能更深刻地把握科技和社會協同進化的根本規律，而這也是Pace Layer理論給我們帶來的更大啟示。有關這方面，我們將在下期思想薈文章中進行深入講解，敬請期待。
相信你也看出來了，我們不僅需要技術上的革命，更需要觀念上的革命，只有掌握先進思想，才能提前把握住機會。所以最後，做個預告，11月9日，前哨大會2024將在北京舉行。這次的主題是“歷史的韻腳，AI革命的未來預測”，我將用12個歷史案例、12個核心思想以及12個未來場景，帶你看懂科技產業的發展規律，幫你找到屬於自己的機會。感興趣的朋友，請掃碼報名，我們不見不散！
以上就是今天的內容，更多詳細的產業分析和底層邏輯，我會在科技特訓營裡分享，歡迎關注全球風口微訊號，報名加入。
王煜全要聞評論，我們明天見。
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