ブロックチェーンは価値ネットワークであり、その核心的な目的はデジタル資産の流通をより効率的にすることです。10 月 12 日、アリババの最高戦略責任者である曾鳴教授が曾鳴書院と湖畔研究センターで公開講座「10 年を見つめる」を開催しました。この 6 年ぶりの公開講演で、曾鳴教授は「技術革新がどのようにビジネスのパラダイムシフトを促進するのか？企業戦略はどのように 10 年の視点の変化に追随するのか？未来の 10 年間のビジネス変革に対する根本的な判断は何か？」などの新しいビジネス変革に関する考察を提起しました。
万物島コミュニティの Jianle さんは、この充実した学びの内容をノートに取り、整理しました。一部の意図を変えない二次編集も含まれていますが、これはスマート時代の革新と起業に関心のあるあなたに共有する価値があります。繰り返し読むことをお勧めします。
講演の全文記録：
皆さん、おはようございます。皆さんの信頼に心から感謝し、貴重な時間を割いてこの講座を聴いていただきありがとうございます。2017 年、私は突然「10 年を見つめる」という戦略講座を講義したいという衝動に駆られました。その時、主に二つの側面から刺激を受けました。一つは、1993 年から戦略を学び、教え、企業で戦略を実践してきたことです。特にその時期は、インターネットやモバイルインターネットが急速に発展していた時期であり、戦略をどう実行すべきかについての異なる感覚を皆さんと共有したいと思いました。もう一つは、1991 年からインターネットと共に成長し、インターネットの 20 年以上の発展を見てきた中で、未来に対する多くの仮説を皆さんと共有したいと思ったからです。これが 2017 年の公開講座のきっかけとなりました。
2017 年の戦略公開講座には二つのテーマがありました。一つ目のテーマは戦略の再定義です。環境が急速に変化し、非常に複雑で高度に不確実な状況において、大勢の発展に伴い、勢いを得ることが戦略の第一義であることが非常に重要です。私たちは「10 年を見つめる」と言いますが、「見る」ということはビジョニングであり、このプロセスは非常に重要です。困難な時期ほど、真剣に見つめ、努力して見る必要があります。「10 年を見つめる」という決意を持つと同時に、10 年を見つめる能力を徐々に育てる必要があります。このビジョンが、あなたの視野と潜在能力を決定します。戦略はビジョンとアクションの反復的なイテレーションであり、過去 5、6 年の間に皆さんに多く話してきたことですが、今日はこれについてのアップグレードを行います。なぜなら、ここ数年で得たより深い理解を皆さんと共有できるからです。
前回の講義での二つ目のテーマは、インテリジェントビジネスの大変革です。オンライン化、ネットワーク化、インテリジェント化が過去 10 年間の企業発展のテーマを構成しています。当時、7 社の規模や各次元の進展状況に基づいて、この図を描きました。ほとんどの企業は、今日でも世界で最も先進的な企業です。これは当時の三つの最も重要な発展方向、すなわちオンライン化、ネットワーク化、インテリジェント化です。
インテリジェントビジネスの特徴は、まず低コストでリアルタイムに大量のユーザーにサービスを提供できること、次に各ユーザーの個別のニーズを満たすこと、そして迅速なイテレーションが可能であることです。したがって、インテリジェントビジネスは本質的に、ネットワークとアルゴリズムに基づく商業の再構築であり、技術主導の変革です。
当時、インテリジェントビジネスには二つのコアがあると述べました。私はこれを DNA の二重螺旋と呼んでいます。一つはネットワーク協調であり、大規模で多様な意思決定、リアルタイムのインタラクションがあり、協調効率が高まるほど、生成される価値も大きくなります。二つ目はデータインテリジェンスであり、本質的には機械が人間の意思決定を代替することです。これはクラウドコンピューティング、大データ、アルゴリズムに基づき、迅速なイテレーションを通じてデータインテリジェンスを形成します。したがって、インテリジェントビジネスの二つのコア構成はネットワーク協調とデータインテリジェンスです。当時、私は二つの判断を下しました。一つは、未来のビジネスはインテリジェントビジネスの枠組みが初めて確立される段階であるということ、二つ目は、未来はインテリジェント時代であり、人間の脳と機械のインテリジェンスが接続される時代であるということです。少し安心できるのは、これら二つの判断は基本的に正しかったということです。さもなければ、今日はここに立っているのが恥ずかしいことになります。最も重要なのは、この 6 年間でこの初期判断に対して多くの新しい考えや感覚が生まれたことです。したがって、今日の共有の核心はこの二つのテーマの深堀りです。
私たちは三つの議題に分けて展開します。一つ目は、インテリジェント時代の本当の到来です。私たちは AGI、汎用人工知能のこの革命を手に入れました。ブロックチェーンとクリプトは、約 15 年間の醸成と発展を経て、いよいよ発進しようとしています。三つ目は XR とメタバースです。これは最も重要な三つの技術であり、今朝の講演で重点的に議論する三つの分野です。第二部では、技術が商業変革を駆動する実際のプロセスを理解するための方法論を皆さんと共有します。この方法論を通じて、未来の三年、あるいは三、五年で最も可能性の高いことを理解することができます。これは戦略的決定において非常に重要なマイルストーンです。あなたは、10 年の長期的なビジョンを見るだけでなく、三、五年の目標をどのように設定するかを知る必要があります。これには中期的な判断が必要です。したがって、第二のセクションでは、この中期的な判断をどのように行うかについてお話しします。第三のセクションでは、インテリジェントビジネスに関する新しい考えをお話しします。
人工知能が未来のビジネスに与える影響
私たちは第一段階の議論を始めます。これは人工知能が未来のビジネスに与える影響です。この図は皆さんもよく知っているかもしれません。これは過去 20 年間の人工知能の大発展を示しています。最初の検索段階ではビッグデータと呼ばれ、その時にはまだ AI という言葉はありませんでした。皆さんも知っている通り、昨年の年末から今年にかけて ChatGPT が流行し、中国では大規模なモデルを持つスタートアップチームが 100 社以上登場しました。これを「百模戦争」と呼んでいます。実際、第二段階の顔認識の時には、深層学習が視覚分野で初めて大規模に応用され、2014 年には 100 社以上の視覚関連企業が設立されました。顔認識は、今日ではどこにでもあるアプリケーションですが、実際にはこの AI の波で深層学習の手法が初めて大規模に応用されたものです。皆さんが毎日使用している TikTok の背後にある推薦エンジンも AI 技術に基づいています。大規模言語モデルは、Large Language Model と呼ばれています。なぜこれが汎用 AI の革命と呼ばれるのでしょうか？それは実際には非常にシンプルなアルゴリズムであり、次に最も可能性の高い文字を予測するだけです。このシンプルなアルゴリズムですが、予測の精度が十分に高く、非常に有用です。この意味で、言語をマスターしたように見えます。皆さんも知っている通り、『人類の歴史』という本にも言及されていますが、言語は人類の最も偉大な発明です。言語は私たちがコミュニケーションを取ることを可能にし、言語の背後には人類の知恵が自然に含まれています。そして、人類の膨大な知識、約 1 万年の知識は、最近 20 年の IT によって文字、音声、映像を通じて蓄積されています。したがって、文字をマスターし、言語をマスターすれば、基本的に人類が今日まで持っているすべての知識を解読したことになります。私たちは今、大規模言語モデルの背後にある運用メカニズムを完全には理解していません。おそらくそれは人間のように考えているわけではありませんが、特定の領域では人間のような論理的推論能力を示しています。これは私たちの未来に非常に根本的な影響を与えるでしょう。
過去 30 年間の発展は、インターネットから無線インターネット、センサー、デジタル化、ビッグデータ計算などに至ります。これらは徐々にソフトウェアの能力の境界を強化しましたが、本質的には加法的なものであり、重ね合わせです。しかし、AGI、汎用人工知能はこれらをつなぎ合わせ、すべてのソフトウェアの適応能力と自律能力を向上させ、量的変化から質的変化へと進化し、新たな飛躍が生じました。たとえば、AGI は自動プログラミングができ、これによりソフトウェアの能力が急激に向上しました。これは質的な変化です。この意味で、一般的には大規模言語モデルは AI 時代の最初の iPhone の瞬間であり、また大変革の時代でもあります。
別の視点から見ると、汎用知能の時代はロボットの時代とも言えます。なぜなら、AI は脳であり、さまざまなハードウェアとの結合がさまざまなロボットを生み出すからです。たとえば、自動運転車はロボットの一種であり、特に未来のロボタクシーは本質的に技術アウトソーシングサービス会社です。この視点から理解すると、技術やビジネスにどのような影響を与えるのか、より本質的な体験を得ることができます。ロボットについて話すと、ボストン・ダイナミクスのさまざまな魅力的なロボットを思い浮かべるでしょうが、ボストン・ダイナミクスは約 30 年間の発展を経て、テスラの人型ロボットがこの 2 年間で達成した進展には及ばないかもしれません。これは AI 技術がハードウェアにおいてもたらした突破口であり、ロボットは全体の環境の中で急速に発展することが見込まれます。
皆さんが話している ChatGPT の他に、AI、AGI の発展の主な二つのラインも非常に重要であることを強調したいと思います。一つは自動運転であり、自動運転の要求は ChatGPT とは異なります。自動運転は安全性を確保する必要があり、本質的には人と物理的世界の相互作用を解決することです。ChatGPT は主に人間の脳の行動に関連しています。しかし、自動運転は人と物理的世界の相互作用を解決しなければなりません。だからこそ、自動運転のテスラ社はロボットに関して多くの蓄積を持っているのです。なぜなら、外部世界を感知する必要があるからです。もう一つ非常に重要な分野は AI for Science であり、これはより根本的なもので、これまで AGI は人類の既存の知識を応用することしかできず、新しい知識を創造することはできません。しかし、AI for Science は AI を科学の発展に利用することです。これは完全に異なる枠組みを創造する可能性があり、新しい化学方程式や物理法則を発見するかもしれません。全体の人工知能はさらに大きな一歩を踏み出すことになるでしょう。しかし、今日でも、DeepMind の AlphaFold によるタンパク質の解析や合成生物学は、実際には過去数年で非常に新しい分野であり、AI によって駆動されています。したがって、多くの分野で大きな進展があり、あまり知られていないだけで、これらの蓄積も次の突破口をもたらすでしょう。これまでの背景知識はここまでで、皆さんはさまざまな場面で聞いたことがあるかもしれません。次の二ページの PPT は、今日の最も重要な二ページの一つです。
AI とインターネット時代の違い
私たちはインターネット時代からインテリジェント時代、AI 時代に移行しています。では、インターネットと AI の本質的な違いは何でしょうか？インターネットは本質的に膨大なデータを処理し、情報の流通とマッチングの効率を解決します。核心的な価値は情報の非対称性の問題を解決し、情報ができるだけ流通し、マッチングされるようにすることです。しかし、AI 時代では、AI の本質は膨大な知識を処理することです。それはもはやデータでもなく、単なる情報でもなく、データと情報の加工を通じて生成される知識です。この知識は既存の知識と結びついて、実際の問題を解決します。したがって、AI 時代は意思決定の効率とコストを解決します。つまり、機械が人間を代替できるかどうかです。これまでのところ、すべての意思決定は人間が行っています。もし機械が人間の意思決定を代替できるなら、それは質的な飛躍です。その核心的な価値は実際には新しい供給を創造することです。これは私が最近一年間感じていることでもあります。最初は AI が将来人間を代替するかどうかを心配していました。それについては多くの議論の余地がありますが、今日の実践の中で見ているのは、実際には最初に AGI を利用するのは、以前は人間のサービスを受けられなかったサービスです。なぜなら、人間のサービスは非常に高価だからです。したがって、実際には AGI のサービスは新しい供給を提供しています。
二つの簡単な例を挙げます。オンライン教育です。過去のオンライン教育の発展は、すべてインターネットの手段を利用して、高品質な教師の教育効率を向上させることを目指していました。これは非常に典型的なインターネットの努力であり、大きな進展を遂げました。しかし、AI 時代のオンライン教育は、無制限の高品質な教師の供給を通じて、個別の学習ニーズを満たすことです。原則として、各学生には自分専用の教師が必要であり、これは AI 教師だけが満たすことができます。同様の理屈で、現在世界で最大の問題の一つは医療コストが高すぎることです。医師のサービスが不足しています。もし AI 医師が登場すれば、全体の健康状態は質的に飛躍するでしょう。したがって、AI は本質的に供給不足の問題を解決します。
過去五年間、皆さんがデジタル化転換を行い、オンライン化や産業インターネットを進めるのが非常に苦労した理由は、本質的にはこれらの業界が情報の非対称性の問題ではなく、供給不足の問題だからです。たとえば、すべてのインターネット病院や医療サービスの転換を行っている皆さん。すべての問題を解決する価値は非常に限られています。なぜなら、最も核心的な問題、すなわち診察や治療のボトルネックは常に存在し、良い医師は限られているからです。情報のマッチングをどれだけ行っても意味がありません。したがって、AI 時代は新しい供給を創造する全く新しい機会をもたらします。膨大な供給が新しい需要を生み出すでしょう。
AI 時代の最も核心的な能力は、意思決定のシーンに基づいて意思決定モデルを構築することです。この言葉は後で詳しく説明しますが、非常に重要です。なぜなら、私たちのすべての意思決定は特定のシーンに基づいて行われるからです。人間の多くの意思決定は無意識的、あるいは潜在意識的です。どうやってこれらの人々が自発的に行う意思決定を明示化し、機械がその論理を使って実現できるようにするかが根本的な挑戦です。すべての難しさはここにあります。特に AI 応用企業や大規模モデルの最前線にいる企業にとっては、アルゴリズムが大きなボトルネックになるかもしれません。しかし、AI 応用にとって最も核心的なのはモデリング能力であり、実際のシーンでの意思決定を理解することです。この難しさは、AGI の意思決定方法が人間の意思決定方法とは異なるため、翻訳が必要です。たとえば、応用数学という学問がなぜ過去 10 年間に学部生の中で選択科目になったのか、皆さんの友人や子供の中で多くの人がこの学問を選んでいるのは、応用数学の核心がモデリングだからです。これは非常に重要な核心能力です。このモデルの面白いところは、一度モデルを構築し、閉ループを形成すれば、それ自体が不断にイテレーションし、最適化されて成長することができる生きた AI システムになることです。この意味で、過去のすべての発展は機械の時代であると言えます。どんなに複雑な機械システムでも、単純なシステムであり、確定的な実行しかできません。しかし、どんなに単純な認知システムでも、複雑なシステムです。したがって、AGI は生物のように有機的に成長できるシステムを発展させています。これも根本的な発展です。私たちは、特定の能力や傾向を持ち、自ら学び成長する能力を持つことを受け入れる必要があります。これが AGI の本質であり、インターネット時代とは異なります。インターネット時代は相対的に確定的な情報マッチングの問題を解決していましたが、AI 時代は認知システムを構築する問題です。これは今日皆さんと共有したい最初の見解です。
まとめると、2017 年の公開講座を基に、時代の駆動力はインテリジェント化であるとし、「インテリジェント化」をより高い次元に引き上げ、この時代の主導的な要素としました。インターネット時代は実際にはオンライン化、ソフトウェア化、ネットワーク化の組み合わせであり、オンライン化とソフトウェア化の組み合わせは過去 20 年間で最も流行した SaaS です。ネットワーク化は PC インターネットからモバイルインターネット、IoT（モノのインターネット）への一連の発展です。本質的には接続であり、ネットワーク協調の基盤インフラを完成させることです。すべての新しい時代は、前の時代の基盤の上に築かれています。したがって、インターネット時代の発展を続ける中で、基盤インフラがますます良くなっていく中で、私たちはインテリジェント時代の新しい駆動力を見ることができます。一方では、インテリジェント化です。これは私たちが先ほどの講演でずっと話していたインテリジェント化の発展、特に汎用人工知能がますます強力になることです。私たちはその最終的な強さがどのようになるかはわかりませんが、ますます強力になることは確かです。もう一方で、インテリジェント時代の発展を支える二つの基盤技術があります。1 つは人間と機械のインタラクション能力の不断の向上であり、これは私たちがすぐに展開する XR の話題です。2 つ目はブロックチェーンとクリプトであり、全ネットワーク協調能力の向上をもたらします。
XR: 人間と機械のインタラクション
次に、XR 技術の深い議論を展開します。AR、VR から XR 全体は人間と機械のインタラクションの発展プロセスです。まず、背景を簡単に説明します。私たちはコンソール時代を除外しますが、コンソール時代を見たことがない人も多いでしょう。そのようなカセットテープの入力などです。PC 時代から始まり、皆さんが思い浮かべることができるのは、今日最も優れた企業の一つであるマイクロソフトやアップルです。実際、核心的な発明は GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）であり、これが今日のすべてのインターネット革命を生み出しました。個人用コンピュータからマウス、キーボードへ、本質的にはキーボード入力から、マイクロソフトの全ソフトウェアシステムへと進化しました。そして、モバイルインターネット時代においては、主にタッチスクリーン入力が中心であり、一部は音声入力も含まれます。第三の道は、過去 10 年間に発展してきたもので、2012 年に Oculus が設立され、2014 年に Meta に買収されました。仮想現実の VR です。2014 年には Google Glass も登場し、2015 年には一連の製品が発売され、2016 年には皆が非常に興奮して「仮想現実の元年」と呼びました。その年、初代 Oculus Rift が発売され、ソニーは自社の VR 眼鏡を発表し、マイクロソフトは HoloLens を発表しました。また、当時特に人気のあったゲームである Pokemon Go もありました。私はそのゲームのために特に子供を連れて横浜に行ったことを覚えています。当時、仮想現実に基づく最初の熱狂的なゲームでしたが、その後すぐに静まり返りました。皆さんがよく知っているハイテクの発展の軌跡には、段階的な崖があります。2019 年、2022 年には皆が努力していました。Magic Leap は当時非常に期待されていたスタートアップ企業で、Google やアリババなど多くの企業の支援を受けていました。2018 年に私は Magic Leap を見に行きました。その時、次世代製品の生産が近づいていました。見終わった後、私は非常に衝撃を受けました。それは真実か偽りかの問題ではなく、将来的には真実と偽りを区別できなくなる問題です。その効果は、完全にあなたの目を惑わすことができるもので、目に入る光源がすべてリアルであるため、目は私が見ているものが真実なのか偽りなのかを判断できません。それは形を成した画像を見せ、脳に信号を送ります。これが私が最初に感じたことです。二つ目は、当時 Magic Leap の創業者が私たちにプレゼンテーションの最初のページで、「私たちが作っているのは眼鏡ではなく、未来の人間と機械のインタラクションです」と語ったことです。皆さん、目を少し動かしてコンピュータを見るだけで命令を実行できるとしたら、どれほど早く、どれほど簡単になるでしょうか？しかし、残念ながら、彼らは最後の技術的な難関に直面し、消費財としての爆発的な成長を遂げることができませんでした。しかし、今年は二つの重要な発表がありました。一つは Apple の VisionPro で、Apple がこの分野で正式に製品を発表したのは初めてで、多くの新しい基準を定義し、期待をもたらしました。もう一つは、先週 Mate が発表した Quest3 で、ちょうど中低価格帯を狙っており、Apple が高価格帯を狙っているため、両社が選んだ技術路線はほぼ一致しています。これは業界標準が徐々に浮上し始めていることを示しています。また、高価格帯と低価格帯の両方が存在します。付け加えると、Mate は人間と機械のインタラクションの発展のために AiGlass も発表しました。これは仮想眼鏡の製品ではありませんが、視覚的インタラクションが再び業界の焦点となっていることがわかります。
ハードウェアの核心的な目的は何でしょうか？ハードウェアの核心的な目的は、人間と機械のインタラクションの新たな機会を実現することです。私たちは最初の PC 計算がキーボードを通じて行われたことを話しました。モバイル計算のスマートフォンはタッチスクリーンを通じて行われ、いわゆる空間計算の時代に入ると、空間計算の核心は視覚と感知を強調します。各人の定義は異なりますが、詳細を気にする必要はありません。
私がまとめたいのは、XR の分野がなぜ皆さんにとって重要なのか、その技術の背後にある本質は何かということです。これは人間と機械のインタラクションの質的飛躍です。以前、私たちは機械とインタラクションする際、機械を操作する必要がありました。すべての操作は私たちが入力する必要がありました。しかし、未来は機械が人間に積極的に応答する時代です。私たちは何もする必要がなく、機械は自然に感知し、脳と機械が結びつくときには、潜在意識で私たちが何を考えているかを知り、実行するかもしれません。したがって、未来は機械が人間を感知し、積極的に行動するインタラクションインターフェースの時代です。これは全く異なる時代です。私たちはますます多くのさまざまな機械が人体の感覚とデジタル世界を直接接続することを目にするでしょう。現在、私たちは AR、VR 眼鏡、着用可能なデバイス、衣服、皮膚のようなものを持っています。距離は遠くから近く、皮膚に近づき、さらに皮膚に入ることになります。チップの埋め込みなどは、早かれ遅かれ発生するでしょう。これらは 10 年から 20 年の非常に大きな発展トレンドです。このトレンドの商業的意義は何でしょうか？XR、VR 眼鏡から始まり、私たちは人間自身の感知と注意力のデジタル化を開始しました。人間はもはやデジタル世界の外に独立して存在しません。私たちはおそらくデジタルネイティブに変わりつつあり、将来的には私たち自身がデジタルネイティブになるかもしれません。私たちは最後の完全な人間の世代かもしれません。将来の人々はデジタルネイティブであり、呼ばれるかどうかは異なる定義がされるでしょう。私たちはデジタル世界の一部になるでしょう。これは非常に重要です。
なぜメタバースが皆さんにとってそんなに憧れられているのかというと、それは純粋なデジタル世界であり、物理法則の制約を受けず、メタバースの中では極限の個性化を実現でき、非常に豊かな生物的特徴やシーンがあり、無限のサービスが提供されるからです。したがって、メタバースが皆をそんなに興奮させたのは、期待される未来の一つでもあります。しかし、XR のようなデバイスは、ハードウェアデバイスだけでなく、ソフトウェアや計算能力の向上も必要です。したがって、これにマッチするのはエッジコンピューティングやアルゴリズムのミニチュア化です。したがって、将来のすべてのエッジデバイスは、その感知、計算、思考、意思決定能力において質的な飛躍を遂げるでしょう。この技術と AI 技術は相互に補完し合い、実際には無限に広がるシーンを提供し、AI がより広範に応用されることを可能にします。しかし、逆に AI 技術の進歩を促進することにもなります。なぜなら、AI 技術の進歩がなければ、より深く、より複雑で、よりリアルタイムな技術要求を支えることができないからです。したがって、これら二つは完全に相互に補完し合う技術です。
ブロックチェーンとクリプト
次に、第三の技術分野であるブロックチェーンとクリプトの発展についてお話しします。この分野については、あまり詳しくない方もいるかもしれませんが、展開するには複雑すぎるため、簡潔にお話しします。皆さんはまず結論的なことを覚えておいて、後でゆっくり消化してください。ブロックチェーン技術がクリプトと密接に結びついている理由は、最初に暗号通貨、つまり BTC（ビットコイン）が登場したからです。2008 年に中本聡が発表したホワイトペーパーにより、マイニング業界が生まれ、ビットコインが登場しました。多くの人々の合意を得て、ビットコインは現在数億人の合意を得ています。ビットコインを取引したり購入したりしたことがある人も多いでしょう。これは技術とアルゴリズムに基づいて形成された信頼と合意の全く新しいものです。
ビットコインから派生したブロックチェーン技術が開発され、その基盤の上に Ethereum（イーサリアム）が登場しました。イーサリアムはスマートコントラクトの一般的な技術プラットフォームとなりました。イーサリアムも三つの発展の段階を経てきました。最初の段階は ICO（Initial Coin Offering）で、2017 年に特に盛り上がったトークン発行のことです。トークン発行は最初のスマートコントラクトであり、最もシンプルなもので、オンラインで自動的にトークンを発行し、一連のルールと体系を形成しました。トークン発行はイーサリアムの最初のキラーアプリケーションです。この基盤の上に、2020 年の夏に Defi（Decentralized Finance）が登場しました。これは分散型金融サービスであり、実際にはブロックチェーン技術を使用して、基本的にすべてのシンプルな金融サービスを再構築しました。過渡的な担保という概念に基づき、リスクをコントロールしながら、基本的にすべてのシンプルな金融サービスを再現しました。これは素晴らしい成果です。Defi の蓄積に基づき、2021 年から Gamefi が登場しました。多くの友人が Gamefi のゲームをプレイしたことがあるでしょう。StepN のランニングシューズも Gamefi のゲームに含まれています。そして NFT（非代替性トークン）も登場しました。各製品の背後には一種のスマートコントラクトが基づいているため、これらのアプリケーションはイーサリアムの発展を促進しました。もちろん、イーサリアム自体も拡張を進めており、Layer1、Layer2 の分層発展も行っています。
ブロックチェーン技術の根本的な課題
2022 年、業界にはあまりにも多くのネガティブな出来事が発生し、多くの暴落現象が見られました。さらに、全体の一年間、市場には新しいものがありませんでした。したがって、皆さんはこの分野に未来があるのかどうか困惑しています。非常に確固たる信念を持っている人々でさえ、揺らぎ始めました。この問題に答えるためには、まずブロックチェーンの本質は何かを答える必要があります。ブロックチェーンの本質は価値ネットワークであり、情報ネットワークではありません。インターネットは情報ネットワークですが、ブロックチェーンは価値ネットワークです。その核心的な目的は、デジタル資産がより効率的に流通できるようにすることです。もう一つの付随的な製品は、オンラインでトークンを発行することが非常に簡単かつ信頼性が高くなったため、トークン発行の方法を通じて一連の新しいインセンティブメカニズムの革新を生み出すことができることです。これがブロックチェーンの二つの核心的な突破口であり、本質的には生産関係の突破です。これは私たちが最初から生産関係を目指していた技術革新です。
これがもたらす大きな課題は、ブロックチェーン自体が生産力の道具ではないことです。ユーザー体験の向上をもたらすのが非常に難しいため、ブロックチェーンの分野は常に待機しており、良いアプリケーションが存在するかどうか、良いアプリケーションが数億のユーザーに達することができるかどうかを待っています。したがって、この観点から見ると、ブロックチェーンが直面している根本的な課題は、消費者体験を直接向上させる技術革新が存在しないことです。この分野自体にはそれがありません。第二に、彼らは伝統的な資産、さまざまな金融資産をオンライン化することを期待していました。しかし、これも順調に進展していません。なぜなら、彼らが向上させる効率や創造する価値はそれほど大きくなく、同時に十分な伝統的な利益や既存の体系が維持されているからです。この転換も成功しておらず、新しいアプリケーションもないため、新しいデジタル資産が存在しません。デジタル資産がなければ、あなたは価値ネットワークを持っていても、デジタル資産の流通を低下させることは意味がありません。それは根のない木です。
この分野は今後どのように発展するのでしょうか。一つは、現在の論理に沿って進展し続けることです。ビットコインは引き続き代替資産として機能し、ある意味で BTC はデジタルゴールドのようにさらなる合意を得るでしょう。また、ビットコインは支払いの面でより大きな役割を果たすことができるかもしれません。支払いネットワークに基づいて、普及金融の発展を促進する道です。二つ目は新しいアプリケーションの発展を期待することです。過去二年間で Gamefi や Socialfi の分野で多くの革新が蓄積されており、今後半年から一年の間に初歩的な成果が見られるかもしれません。
AIGC: 生産力の大突破
私が最も価値のある突破口だと考えているのは、AGI を通じて膨大な新しいデジタル資産を創造することです。AGI の最初の突破口は AIGC であり、深層 AI、つまり膨大なコンテンツを創造することです。来年のある時点で、非常に使いやすいテキスト、音声からビデオへのツールが登場するでしょう。基本的に、テキストから音声、画像、ビデオへの創作のハードルが急激に低下し、新しいデジタル資産を創造する空間が急激に拡大します。そして、私たちが仮想世界について話すように、未来のこれらのデジタル資産はますます主流になり、その重要性はますます大きくなります。これらの資産は価値があり、人々はそれを重視し、その流通や取引に非常に関心を持つでしょう。したがって、その基盤の上に、新しいデジタル資産は自然に新しい価値ネットワークの技術プラットフォームを使用することになります。
同時に、私は先ほどイーサリアムの核心がスマートコントラクトであると述べましたが、未来の機械同士の協力は、人間同士の協力とは完全に異なるインタラクション方式を必要とします。彼らはより多く、より自動的、より効率的、よりインテリジェントなコントラクトを直接完成させる必要があります。したがって、この分野ではブロックチェーンやクリプトには非常に大きな発展の余地があります。これは AGI 全体のインテリジェント時代の重要な構成部分と見なしています。
クリプトの分野から創造経済への呼びかけを見ても、AGI がもたらす価値を見ても、未来には創造者経済の時代が訪れると考えています。一方で、このトレンドは非常に明確です。AGI は徐々に構造化された人間の知識を代替し、ますますインテリジェントになります。第二に、人は機械のインテリジェンスの力を借りて、ますます創造的になる機会を得るでしょう。これは産業革命の初期に皆が非常に恐れていたことと似ています。人はもはや体力で価値を得ることができず、体力で生き残ることができなくなります。しかし、過去 100 年でホワイトカラーの階級が生まれ、知識労働者やソフトウェアエンジニアが登場し、自分の頭脳活動を通じて、過去 100 年以上、200 年の繁栄を創造しました。私が見ている比較的美しいシーンは、機械や人工知能が人を煩雑で反復的、退屈な知的労働から解放し、人々が大部分の時間を自分の創造性を開発することに使えるようになることです。これが二つの基本的な動力です。この基盤の上で、人と人、人と機械、機械と機械の協力はより高い要求を提起します。インターネット時代では、機械と機械の協力は API に依存していました。つまり、アプリケーション間で合意された規範が必要でした。しかし、AGI の発展により、未来のすべてのサービスは自然言語でインタラクションします。つまり、機械は人間のように学び、直接対話し、機械同士の協力を完成させます。自然言語は人と人、人と機械、機械と機械のコミュニケーションの言語となり、インテリジェントコントラクトに対してより高い要求を提起します。
よりマクロな視点から見ると、先ほどの内容は、ドラッカーが 20 世紀の最も偉大なビジネス思想家であり、彼は産業革命を三つの歴史的段階に分けました。第一段階は生産力の革命であり、本質的には工場が手作業の工房を代替しました。なぜなら、従来の手作業の工房の知識は、師匠から弟子へと人から人へと伝えられるしかなかったからです。しかし、工場ができたことで、科学的管理が始まりました。第二段階は 100 年前に始まった管理革命であり、企業の概念が生まれました。以前は単一の工場しかなく、核心は生産と販売でしたが、管理が始まると、マトリックス管理や機能別管理、人事部門、戦略企画部門などが生まれました。ビジネススクールは 100 年ほど前に設立され、管理革命に大量の高品質な管理者を供給することを目的としていました。これは標準化も非常に重要です。MBA は標準化された言語を持ち、これはこのような商業的な訓練の一環です。IT の発展が 1960 年代、70 年代から始まり、ソフトウェア革命、つまり IT 革命の時代に入りました。その時、ソフトウェアエンジニアが最大の価値を創造しました。先ほどの AGI が人間の構造化された知識を代替することに沿って、人は創造性の発展に向かう必要があります。したがって、私は未来の第四の発展段階を創造性革命の段階と呼びます。人の未来の価値は創造性に表れます。
私たちは新しい経済のパラダイムを迎えようとしています。インテリジェント時代の経済の核心はインテリジェント経済と呼ばれ、別の角度から見ると、先ほどの創造者経済です。三つの核心的な支えは、先ほど議論した汎用人工知能、クリプト、AR＆VR です。もちろん、これら三つの発展段階は異なります。現在、AGI の発展が最も勢いがあり、クリプトは相対的に低迷しており、発酵の段階にあります。AR＆VR は、まだ三、五年後に大規模な販売のアプリケーション製品が登場するまでには至らないでしょう。しかし、これらのトレンドは非常に明確です。
人類文明の進化
私たちがインテリジェント経済から一歩引いて、人類文明の進化をより広い視点から見ると、実際には人類の発展の核心は二つに依存しています。一つは人類ネットワークの発展であり、言語、文字、文化、制度など、いわゆるソフトな制度的なものです。もう一つは非常に重要な道具ネットワークの創造であり、最初の火から道具の使用、農業化、物理的ネットワーク、今日の物流ネットワーク、通信ネットワーク、計算ネットワークなど、これらは物理的道具ネットワークの発展です。道具のネットワークは社会の進歩を促進し、人類の発展を促進し、そして人類はさらに多くのネットワークを発明し、新しい世代の技術発展を促進しました。したがって、技術の進歩と社会の進歩はこの二つのネットワークを通じて質的な飛躍を生み出し、一連の発展を遂げました。
皆さんが本当に見ると、生物学的な観点から見ると、人間の単一の脳の容量は実際には非常に小さな向上しかありません。進歩は二つです。一つは脳の開発が徐々に進展していることです。私たちの脳の開発の割合はまだ非常に低いのです。したがって、なぜ創造性革命が可能なのかというと、私たちは想像もできない能力を開発できる可能性があるからです。二つ目は、現在のところ、より重要に見えるのは集団知恵の出現です。これは社会的協力を通じて実現されます。実際、私たちが創造したこの社会はより大きな価値を生み出し、加速的に発展しています。
技術革新が推進する道具ネットワークの進歩は、人類文明の発展の主線です。これに基づいて、私たちは今日の議論がどのような状態にあるのかを判断できます。火の発見と応用から、道具の使用と発明、農業経済が約 1 万年ほど前から始まり、産業革命に至ります。第一次産業革命は機械動力、第二次産業革命は電力です。情報革命を第三次産業革命や第四次産業革命と呼ぶ人もいますが、私は概念的な観点から見ると、情報革命を独立させる方が明確だと思います。したがって、私たちは第一次情報革命、つまりコンピュータの発明を持っています。次に、第二次情報革命は 1970 年代末から 1980 年代初頭に始まり、個人用コンピュータやインターネットの発明があり、最終的には通信ネットワークと計算ネットワークの融合が起こり、過去 20 年間のインターネットの大爆発を形成しました。
私たちの過去五年間と未来の五年間は、過渡期であり、インターネット時代からインテリジェント時代への移行です。私はこれをインターネット 3.0 と呼ぶことに傾いています。インターネット 1.0 の PC から 2.0 のモバイル、3.0 の未来へ。概念をより明確にするために、未来の 10 年、あるいは次の二、三十年をインテリジェント時代の始まりと定義することができます。インテリジェント時代 1.0、これが今日私たちがいる時代の機会であり、時代の挑戦でもあります。今日、どのような立場にあっても、すべての人が共通の挑戦を持っています。それはインテリジェント時代の原生物種になることです。そうすれば、発展する機会があり、さらには生き残る機会があるのです。これが私が伝えたい全体的なマクロの大図です。
汎用技術が商業変革を駆動する基本的な法則
次に、未来の三、五年に関する展望と技術の発展についてお話しします。これは今日の第二部の内容です。時には 10 年を見つめるのはそれほど難しくないように見えます。皆さんは未来について自由に話すことができます。しかし、10 年のものをどのように未来の三、五年に投影するかが重要です。なぜなら、あなたの戦略の核心はこの三、五年に基づいて策定されるからです。10 年、あるいはさらに遠い未来はビジョンであり、遠見です。未来の三、五年をどう見るか、特に大きな技術革新の際に、これほどの不確実性がある中で、私はこの問題を繰り返し考えました。この問題は今回も触発されました。ChatGPT の爆発的な人気は、最も早く 1 億ユーザーに達したアプリケーションです。ChatGPT は明日の星なのでしょうか？それは私たちが待ち望んでいる次の Google なのでしょうか？これが私が皆さんと共有したい概念です。それは原生アプリケーションの出現です。アプリケーションやサービス、つまり原生サービスの出現です。これは何を指すのでしょうか？
まず、汎用技術が商業変革を駆動する基本的な法則を見てみましょう。まず、大きな技術革新は、通常、数回の商業変革をもたらします。当然、このプロセスの中で、技術自体も進歩し、成熟していきます。したがって、私たちはインターネットが最初の PC インターネットを経て、商業化が 1993 年の NetScape の上場から始まり、2008 年に Apple の App Store が登場し、モバイルインターネットが始まり、後の IoT に至るまでの歴史を見てきました。同様に、AI も歴史を経て、大データ時代から AI 1.0、現在の AI 2.0、AGI 1.0 に至ります。したがって、これは通常、波が次々と続くものであり、技術が成熟するまで続きます。そして新しい技術に取って代わられます。
別の観点から見ると、私はこの技術革新がもたらす商業変革を四つの段階に分けています。第一段階は非常に初期の発展であり、この時期には必ずバブルが存在します。なぜなら、これは人々に多くの可能性を見せますが、その可能性を実現する進展は、皆さんの期待を大きく下回るからです。したがって、これは刺激的な時期ですが、このバブルは早かれ遅かれ破裂します。インターネットバブルは、皆さんが最も深く記憶しているものです。なぜインターネットバブルが最も深く記憶されているのかというと、インターネットバブルの前、特に 2000 年初頭の三月の株式市場の暴落を経験したからです。なぜこれは最も激しいバブルだったのかというと、それ以前の 100 年間の工業時代の安定した発展を経験した後、人々は線形の発展に慣れていました。突然、インターネットが現れ、指数関数的な発展が見えない空にどれほど高い可能性があるのかを示しました。したがって、そのバブルは最も突然で、破壊的な転換でした。しかし、モバイルインターネットの時代には、皆さんは初めての PC インターネットの経験を持っていたため、それほど興奮しませんでした。したがって、大きな技術の進歩には大小さまざまなバブルが存在し、浸透期を経て、原生アプリケーションに至り、それはほぼすべての業界で使用される基盤技術になります。おそらくこのような四つの段階があり、インターネットはすでに社会全体の基盤技術になっています。
もう一つ非常に重要な観点は、基盤技術とアプリケーションは共に進化するということです。後で原生アプリケーションを見たときに、これが特に明確になります。原生アプリケーションは通常、技術革命の第三段階で発生します。これらは新しい価値を創造するために成熟するまでに時間がかかりますが、この時期には本当に膨大な一般ユーザーをもたらすことができ、国民的なキラーアプリケーションになります。これはモバイルインターネット時代の WeChat のようです。最終的に、それは新しい商業パラダイムのリーダーとなり、追随者は非常に難しくなります。
一つの例を挙げると、Google は PC インターネットの最初の原生アプリケーションです。これは私自身の判断です。もちろん、異なる見解があるかもしれませんが、異なる程度の原生アプリケーションがあると言えます。Yahoo や Ebay も考えられますが、完全な意味で、Google は間違いなく PC 時代の王者です。彼らがこれを実現できたのは、いくつかのレベルで破壊的な革新を達成したからです。一つは検索ボックスです。Google のシンプルな検索ボックスが登場したとき、それは衝撃的でした。そして、全ネットワークの情報を、キーワードを入力するだけで数秒で返すことができました。これは以前には不可能でした。これはユーザー体験の大きな突破です。この突破は、基盤技術の重大な革新を支える必要があります。これがいわゆるクラウドコンピューティングであり、技術的な観点から見ると、分散型計算です。今日の AI 計算は、実際には分散型計算から発展してきたものです。したがって、これは計算の新しい時代を開きましたが、同様に重要なのは、Pay for performance という新しいビジネスモデルを開創したことです。これは皆さんが今日よく知っている精密マーケティングです。広告コストを測定不可能な指標から、正確に測定可能なものに変えました。私はいくら支払ってどれだけのユーザーを得たのか、そして事後に支払うことができるのです。顧客がクリックした後に料金が発生します。そして、価格は市場によって決定されます。誰かが価格を奪い合うと価格は高くなり、誰も奪い合わなければ価格は低くなります。このような市場価格設定を通じて、膨大なクリックを十分に活用できるようになります。したがって、これはビジネスモデルの巨大な突破であり、広告がオンラインに移行し、オンライン広告が Google に移行する現象が生じました。これにより、Google は十数年の栄光を手に入れました。おおよそ十年間、シリコンバレーのすべての才能が Google に集まり、すべての革新が Google から生まれました。そして、非常に高い利益率と非常に高速な成長が続き、後の検索の独占に至りました。これは非常に典型的な原生サービスであり、新しい時代を開創しました。
この観点から見ると、先ほどの三つの時代を見て、技術がもたらす原生サービスの出現を見てみましょう。先ほどの Google は PC インターネットの原生サービスであり、1998 年に設立され、2004 年に上場しました。二つ目の原生サービスは Facebook です。Facebook は 2004 年に設立され、2012 年に上場しました。Facebook は非常に典型的で、PC 時代の原生アプリケーションです。しかし、彼らが上場した年は、ちょうどモバイルインターネットが始まり、非常に人気が出始めました。したがって、上場すると株価は 40％下落しました。その後、Facebook はモバイルインターネットへの迅速な転換を余儀なくされました。2006 年には Twitter が登場しました。先ほど述べたように、2007 年に iPhone が発表され、2008 年に App Store が登場し、2009 年には SuperApp（スーパアプリ）が登場しました。これが最初の原生アプリケーションの一群であり、皆さんは非常に密集していることがわかります。WhatsApp、Weibo、Uber などが 2009 年に登場し、2010 年には Meituan、Instagram、2011 年には WeChat、2012 年には Toutiao、2013 年には Kuaishou、2015 年には Pinduoduo、2016 年には Douyin が登場しました。今日、私たちは基本的に Douyin と Pinduoduo によって私たちの生活が定義されています。これが本当にモバイルインターネットの王者です。これは最も原生的なアプリケーションです。したがって、皆さんはこの歴史から原生サービスがどのような条件を満たす必要があるかを理解できます。
AGI 時代の原生サービス
これは AGI に関わる皆さんにとって非常に重要な二つの PPT です。皆さんが本当に最前線にいるかどうかを測るのに役立ちます。第一に、最新の AI 技術を使用して自然言語で対話できるかどうかです。なぜなら、大規模言語モデルが言語の問題を解決したからです。したがって、自然言語で対話し、未来の XR 眼鏡やウェアラブルデバイスを通じて視覚空間の感知をもたらすことができます。ユーザーと深く、持続的に、インタラクティブにコミュニケーションを取ることができます。基本的に、永遠にオンラインであることが将来のデフォルトです。第二に、先ほど述べたように、言語を解読することで、人類の知識の総和、すなわち文字化された知識の総和を解読できるということです。つまり、いつでも全人類の知識を呼び出すことができるということです。これはすべてのトレーニングされたモデルが達成したことです。第三に、一定の推論能力を使用しています。つまり、それはあなたの意思決定を助けることができるということです。その技術を使用する目的は、ユーザー体験の質的飛躍を生み出すことです。それはどのようにシーンの意思決定を再定義し、製品を再定義するのか、そしてあなたがどのように大規模言語モデルをうまく呼び出し、一般的な知識を活用できるかです。そして、このシーンで必要な専門知識や専門スキルをリアルタイムで呼び出すことができるかどうかです。最後に、革新的なインタラクションが非常に重要だと思います。なぜなら、成熟したハードウェアが背後の技術をよりよく支えることができるからです。
この観点から ChatGPT を見ると、これはまだ半製品です。確かに新しい人間と機械の対話方式を創造しましたが、実際には Siri などは音声認識の精度を解決しただけです。しかし、意味のある対話を行うことはできません。大規模言語モデルは自然言語での対話を解決しました。したがって、どのような場面でも対話が非常に主流なインタラクション方式になるでしょう。多くの場面で、これは最も効率的です。しかし、ChatGPT の製品形態は非常に古く、最も原始的な PC のウェブページに戻っています。この間には確かに大きな革新の余地があります。新しいユーザーインターフェースが必ずしも必要ではありません。なぜなら、ユーザー数は明らかに減速しています。単純な対話や百科事典のような情報検索、簡単な執筆補助機能は、キラーアプリケーションを構成することはできません。新しいビジネスモデルも登場していません。したがって、これらの観点から判断すると、ChatGPT はただの号砲であり、真の原生アプリケーションではありません。
Web3.0 の未来
未来の三年間、皆さんが最も注目すべきことは、どのスタートアップチームや少数の巨頭が真の原生アプリケーションを発表する機会があるかということです。それがこの時代のブレイクスルーをもたらすでしょう。先ほど述べた原生サービスの概念を通じて、私は未来の三、五年の発展を次のように見ています。未来の二、三年は孕みの期間であり、ある隅ではすでにそのようなことを行っているスタートアップチームが存在するかもしれません。私たちは AI とクリプトの原生主流サービスが登場する可能性が非常に高いことを目にするでしょう。これにより全く新しいユーザー体験がもたらされます。この主流サービスの出現は、膨大な原生革新サービスの出現を促進し、エコシステムの基盤インフラになる可能性があります。これは Apple の App Store のように、一連のキラー原生アプリケーションの出現を促進するでしょう。私たちは 2009 年から 2016 年の間に続々と大規模なアプリケーションが登場したのを見ました。したがって、5〜10 年後には、元々のリーダーが先頭を走り始め、次にいくつかの第二世代のよりネイティブな原生アプリケーションが登場する可能性があります。おおよそ 10〜15 年後には、インテリジェント時代の最初のリーダーがそのリーダーシップの地位を確立するでしょう。
未来の三年間は、原生サービスが誰であるか、誰がそのエコシステムと最も密接に結びついているか、誰が最も大きな発展の余地を持っているかにかかっています。ゲームは現在のところ、歴史的にも同様に、これら三つの技術がゲームを主要な突破口として利用する可能性が高いです。AIGC はゲームに対して明らかな促進をもたらします。GameFi はクリプト分野での応用です。したがって、ゲームは確実にこの重要なアプリケーションです。しかし、メタバースはおそらく 10 年後に統合革新の大成者になるでしょう。それは本当に原生的でスーパーなアプリケーションとなり、デジタル生活を私たちの生活の一部にするでしょう。しかし、メタバースはこれら三つの技術が成熟し、再度統合される必要があります。したがって、これは確実に五年以内のことではありません。これは私が未来についての判断であり、皆さんの参考に供します。
インテリジェント化の勝負点：機械が人を代替する
私たちは次に第三部の内容に入ります。このマクロの視点を持った後、私たちは商業の具体的な変化をどのように見るかを考えます。まず、インテリジェントビジネスのパラダイム革命を見てみましょう。これは 2007 年の定義と大きな