区块链是个价值网络，它的核心目的是让数字资产可以更有效的流转。
10 月 12 日前阿里巴巴首席战略官曾鸣教授在曾鸣书院和湖畔科研中心举行公开课《看十年》。在这场时隔六年的公开演讲中，曾鸣教授提出了「技术变革如何驱动商业范式变化？企业战略如何跟进十年远见的变化？对未来十年商业变革根本判断是什么？」等系列新商业变革思考。
万物岛社区 Jianle 同学对本次充满干货和诚意的学习内容做了笔记和梳理，有个别不改变原意的二次编辑，分享给智能时代创新创业中的你，值得反复阅读和收藏。
演讲全文笔录：
大家早上好。非常感谢大家的信任，抽出宝贵的时间来听这堂课。2017 年，我突然有个冲动，想去讲《看十年》这样的战略课。当时主要是两方面刺激比较大。一个是我从 1993 年开始学战略，教战略，又在公司实践战略。特别是那段时间，正是互联网、移动互联网风起云涌的时候，所以对于战略到底该怎么做？有一些不一样的感悟想跟大家分享。第二个是我从 1991 年开始，跟随着互联网成长起来，看到互联网二十几年的发展，当时对于未来有很多的猜想，想跟大家分享。所以有了 2017 年的那一次公开课。
2017 年的战略公开课就两个主题，第一个主题是重新定义战略，因为在一个环境高速变化，非常复杂，又高度不确定的情况下，随着大势发展，取得势能是战略的第一要义，这个是非常关键的。我们讲看十年，「看」就是 Visioning，这个过程变得非常重要，越是艰难的时候，越要认真地看、努力地看。既要有「看十年」这样的决心，也要逐步培养看十年的能力。而这个 Vision，决定了你的格局和潜力。Strategy 是 Vision 和 Action 的反复迭代，这个话过去五六年大家听我讲过很多，今天我会对这个有一个升级，因为这几年有些更深的体会可以跟大家分享。
上次讲的第二个主题是智能商业的大变革。在线化、网络化和智能化构成了过去十年企业发展的主题。当时按七家公司的规模大小，各个纬度的进展情况，画了这张图。大部分的公司，在今天都还是全球最领先的公司。这是当时讲的三个最重要的发展方向：在线化，网络化和智能化。
所谓智能商业的特征第一个是能够低成本、实时服务海量用户，第二个能够满足每一个用户的个性化需求，第三个能快速迭代。所以智能商业本质上是一场技术驱动的，基于网络和算法对商业的一次重构。
当时提到智能商业有两个核心，我把它叫做 DNA 的双螺旋，一个是网络协同，就是大规模、多决策、实时互动，这样协同效率越高，产生的价值越大。第二个就是数据智能，本质就是机器取代人做决策。它是基于云计算、大数据、算法，通过快速迭代形成了数据智能。所以，智能商业的两个核心构成，就是网络协同和数据智能。当时我做了两个判断，一个是未来商业是智能商业格局初步确定的阶段，第二个是未来是智能时代，是人脑跟机器智能的连接。可以稍微有些安慰的是，这两个判断基本上都对的，要不然今天就不好意思站在这了。最重要的是这六年下来，对这个初步判断有了很多新的想法和感悟，所以今天的分享核心就是这两个主题的深入。
我们会分三个议题展开。第一个是智能时代真正的到来，因为我们拥有了 AGI，通用人工智能的这场革命；区块链和 Crypto 经过了将近 15 年的酝酿跟发展，也在蓄势待发；第三个是 XR 和元宇宙。这是三个最核心的技术，也是今天上午演讲我们要着重展开讨论的三个领域。第二部分会跟大家分享一个方法论，就是怎么理解技术驱动商业变革的实际进程，通过这样一种方法论，可以理解未来三年，或者三五年最有可能出现什么？这是战略决策中非常关键的一个里程碑。你要知道，除了看十年长期的 Vision 之外，三五年的目标到底怎么设定？这需要一个中期的判断。所以，第二个板块跟大家讲一下，这个中期判断怎么做？第三块就讲一下智能商业的一些新的思考。
人工智能对未来商业的影响
我们开始第一阶段的讨论，就是人工智能对未来商业的影响。这张图可能大家都比较熟悉，这就是人工智能在过去 20 年的一个大发展。最早在搜索阶段叫大数据，那时候还没有 AI 提法。大家知道去年年底到今年 ChatGPT 火了以后，中国关于大模型的创业团队就有 100 多家，叫 “百模大战”。实际上，第二阶段人脸识别的时候，是深度学习第一次在视觉领域得到大规模应用，2014 年就有上百家的视觉公司在创建。人脸识别，今天大家已经觉得无处不在的一个应用，实际上是这一轮 AI 用深度学习的方法第一次大规模应用。大家现在天天刷抖音背后的推荐引擎，也是基于 AI 的技术。大语言模型呢？这个叫 Large Language Model。为什么说是通用 Ai 的一场革命？它实际上是一个非常简单的算法，就是去预测一个字后面，最有可能出现的下一个字是什么。就这么一个简单的算法，但是它达到了预测的准确度足够高，足够有用。在这个意义上，它看起来掌握了语言。大家知道在《人类简史》这本书上也提到，语言是人类最伟大的发明。语言让我们可以沟通，语言的背后天然就蕴含着人类的智慧，而且人类海量的知识，1 万年左右的知识，基本上都被最近二十年的 IT 通过文字、音频、视频给沉淀下来了。所以，你掌握了文字，掌握了语言，基本上就破解了人类到今天为止所有的知识。我们今天还不太理解，大语言模型背后的运行机制到底是什么。它也许不像人一样在思考，但是在局部领域里面，它表现出了像人一样的逻辑推理能力。这个对于我们未来就会产生非常根本性的影响。
过去三十年的发展，从互联网到无线互联网，到传感器，数字化转型，大数据计算等等。这些逐步增强了软件世界的能力边界，但是它本质上是在做加法，是叠加。但是 AGI、通用人工智能把这些串在一起，提高了所有软件的适配能力和自主能力，开始从量变到质变，发生了一个新的飞跃。比如说 AGI 能够自动编程，这样一下子让软件的能力有一个急剧的提升，这是一个质的变化。在这个意义上，大家一般都认为，大语言模型是 AI 时代第一个类 Iphone 时刻，也是一个大变革的时代。
从另外角度来看，通用智能的时代也可以说成是机器人的时代，因为 AI 是大脑，它和各种硬件的结合就是各种机器人。比如说自动驾驶，自动驾驶的车，就是一个机器人，特别是未来的 Robotax 司，本质上就是一个技术外包服务公司。从这个角度来理解，就会对技术，对商业，到底产生什么样的影响，有个更本质的体会。大家一讲到机器人，都会想到波士顿 Danymics 各种各样很炫的机器人，但是波士顿 Dynamiac 发展了 30 年左右，很可能还不如特斯拉的人形机器人这两年所取得的速度和进展更快。这也是 AI 技术带来的在硬件方面的突破，我们可以看到机器人，在整个环境下，也会有飞速的发展。
除了大家讲的 ChatGPT 之外，我还想强调一下，另外两条 AI、AGI 的发展主线也非常非常的重要。一个就是自动驾驶，自动驾驶的要求和 ChatGPT 不太一样，它要确保安全性，而且它本质上解决的是人和物理世界的互动。ChatGPT 更多的是人大脑的行为。但是自动驾驶要解决人和物理世界的互动，所以为什么自动驾驶的特斯拉公司，可以在机器人方面有那么多的积累，因为它本质上是要去感知外部世界。另外一个非常重要的领域是 AI for Sicence，而且它更根本，至今为止 AGI 只能应用人类现有的知识，并不能创造新的知识。但是 AI fou Sicence 把 AI 用来做科学的发展。它很有可能创造完全不一样的格局，因为它可能会发现，甚至是新的化学方程式或者是新的物理定律，整个的人工智能又会往前迈一大步。但即使是今天，像 Deepmind 下面的 Alpha-Fold 对蛋白质的解析，合成生物学，其实过去几年非常新生的领域，也是 AI 驱动的。所以有很多很多的领域，已经取得了很大的进展，只是不那么广为人知，但是这方面的积累，也会带来下一步的突破。刚才是一些背景知识，大家可能在不同的场合也听过，接下来的两页 PPT 是今天最重要的两页 PPT 之一。
AI 与互联网时代的差别
我们是从互联网时代到了智能时代，到了 AI 时代。那么互联网跟 AI 到底有什么本质的差别？互联网本质上处理的是海量数据，它解决的是信息流转和匹配的效率。核心价值在于解决信息不对称的问题，让信息尽可能的流通、匹配，不要有信息不对称带来的各种各样的 Friction 这种摩擦。但是 AI 时代，AI 最本质的是处理海量知识，它不再是数据，也不仅仅是信息，是通过对数据和信息的加工，产生的知识，这个知识跟原有知识的结合，去解决实际问题。所以它解决的是决策的效率和成本。也就是说，机器能否取代人。因为到目前为止所有的决策都是人在做决策，机器如果能取代人做决策，就是一个质的飞跃。它的核心价值实际上是创造新的供给。这也是我最近一年感受比较深的，我们刚开始都很担心 AI 将来会不会取代人什么的。那是有很多可以去展开讨论的地方，但是在今天我们在实践中看到的，其实最早用 AGI 服务的都是以前用不起人的服务的，因为人的服务是很贵的。所以，其实 AGI 的服务其实是提供了新的供给。
举两个简单的例子，在线教育。在线教育过去的那一浪的发展，所有的努力，都是想利用互联网的手段提高，高质量的老师的教学效率，这是一个非常典型的互联网的努力，也取得了很大的进展。但是 AI 时代的在线教育，是通过无限制的高质量的老师供给，满足个性化的学习需要。原则上每学生都应该配一个自己的老师，而这只有 AI 老师才有满足。同样的道理，全世界现在最大的问题之一，都是医疗成本太高，医生服务不够。如果有 AI 医生出现，整个大家的健康状况，会有一个质的飞跃。所以 AI 本质上是解决供给不足的问题。
过去五年，大家做数字化转型，做在线，做产业互联网为什么做的那么辛苦。本质的原因是这些行业不是信息不对称的问题，是供给不足的问题。比如说大家所有做互联网医院的，做医疗服务转型的。你解决所有的问题价值都非常有限，因为你解决不了最核心的问题，看病治疗那个瓶颈总是在那的，就那么些好医生，你怎么去做信息匹配都没用。所以这个是 Ai 时代，带来一个全新的机会，是我们真正去创造新的供给，海量的供给会创造新的需求。
AI 时代的最核心的能力，是根据决策场景建立决策模型。这个词我后面会专门再展开讲，非常重要。因为我们所有的决策都是基于特定场景的，人很多时候的决策，是下意识甚至是潜意识的，你怎么把这些人，可以用很自发的方式完成的决策，把它显性化，变成一个机器可以用它的逻辑去实现的决策。这是一个根本性的挑战，所有的难度在这前面，特别是对于 AI 应用企业来说，对于大模型的一些前沿的公司来说，对于算法可能是很大的瓶颈。但是对于 AI 应用来说，最核心的就是建模能力，理解真实场景下的决策。这个难也是因为 AGI 的决策方法跟人的决策方法不一样，所以你需要一个翻译。比如说应用数学，这门学科为什么过去十年，在本科生里面成了一个选学，大家的小孩或者朋友中间很多选这个学科的，就是因为应用数学的核心就是建模。这是非常重要的核心能力。这个模型有意思的地方，只要你建立了模型，形成了一个闭环，它自己能够不断的迭代，优化生长，它是一个活的 AI 系统，在这个意义上过去我们所有的发展，都可以说是一个机器时代，再复杂的机械系统，都是简单系统，它们只能做确定性的执行。但是再简单的认知系统都是复杂系统，所以 AGI 现在是在发展出一种类似生物的，可以有机生长的一套系统。这也会是根本性的发展。我们怎么去拥抱自己带有某种能力，某种倾向，又有自我学习，自我成长的能力。这是 AGI 的本质，跟互联网时代不一样。互联网时代还是在解决相对确定性的信息匹配的问题，但是 AI 时代是打造认知系统的问题。这是今天第一个需要跟大家分享的观点。
总结一下，在 2017 年公开课的基础上，再做一个提升，时代驱动力是智能化，我把 “智能化” 提到更高高度，成为这个时代的主导。互联网时代其实是在线化，软件化跟网络化，在线化跟软件化的结合过去 20 年最火的 SaaS，网络化就是从 pc 互联网到移动互联网到 IOT 物联网的一系列的发展。它本质是连接，完成网络协同的基础设施。每一个新时代，都建立在上一个时代的基础之上，所以在互联网时代继续发展，基础设施会变得越来越好的基础之上，我们可以看到，智能时代新的驱动力。一方面是智能化。这是我们刚才整个讲演都在讲智能化的发展，特别是通用人工智能，会越来越强大。我们不知道它最终会强大到什么样，我们只知道它会越来越强大。另一方面支撑智能时代的发展还有两个平台性的基础技术做支柱：1 是人机交互能力的不断的提升，这是我们马上就要展开讲的 XR 话题。2 就是区块链和 Crypto，带来我们全网协同的能力的提升。
XR: 人机交互
接下来我们展开 XR 技术的深入讨论，从 AR、VR 到 XR 整体就是人机交互的一个发展过程。先简单地讲个背景，我们抛开主机时代不讲，主机时代可能很多人都没见过，那种磁带的输入等。从 pc 时代开始，大家可以想到，今天最牛逼的几家公司之一微软，苹果。其实核心发明就一个 GUI 图形交互，然后产生了我们今天所有的互联网革命。从个人电脑到鼠标到键盘，本质上是键盘输入，到微软的全套的软件系统。然后到了移动互联网时代，主要是触摸屏的输入，也包括部分的语音输入。第三条路就是过去十年开始发展的，2012 年 Oculus 成立，2014 年被 Meta 买了，虚拟眼镜 VR。2014 年 GoogleGlass 也出现了，2015 年推出了一批产品，2016 年，当时大家都非常兴奋，把它叫做虚拟现实的元年。因为那一年第一代 Oculus Rift 发布了，索尼推出了自己的 VR 眼镜，微软发布了 Holowlens，还有当时特别火的游戏叫 PokemonGo，我还记得为了游戏，我还特意把小孩带到横滨去那个抓怪物。当时第一个基于虚拟现实的火热游戏，但是后面很快就沉寂了一段时间。像大家都很熟悉的高科技的发展轨迹，中间有个阶段性的悬崖。那么 2019 年、2022 年大家都在努力。Magic Leap 是当时看起来特别有希望的一家创业公司，得到了谷歌，阿里巴巴很多公司的支持。2018 年我去看 Magic Leap，当时快要投产的下一代产品。我看完以后，当时特别的震撼，不是真假的问题，是将来分不清真假的问题。就那个效果，它是完全可以迷惑你的眼睛，因为它给你的眼睛，都是真实的光源，所以眼睛是没有办法判断，我看到的到底是所谓的真还是所谓的假，它看到的就是成形的图像，然后给大脑输送信号，这是我当时第一个感觉。第二个是，当时 Magic Leap 的 Founder 给我们讲 ppt 的第一页，就讲我们做的不是眼镜，我们做的是未来的人机交互。大家想想看，你只要眼睛动一动，看一看电脑就能执行你的命令，那不是快多了吗？也容易多了。但是很可惜它们碰到了一些最后的技术难关没有过去。所以 Magic Leap 后面转型做了 ToB 的公司，没有做成消费品的爆炸性的成长。但是今年有两个重磅的发布，一个就是 Apple 的 VisionPro，这是 Apple 第一次正式在这个领域发布产品，定义了很多新的标准，也给大家带来很多的期待。第二个就是，上个礼拜 Mate 发布的 Quest3，正好打的是中低端，苹果做的是高端，两家选的技术路线都基本一致，这就说明了行业标准再开始慢慢的浮现，然后又有高端又有低端。附带说一句，Mate 还推出了个 AiGlass，也是为了人机交互的发展，它虽然不是一个虚拟眼镜的产品，但大家可以看到视觉交互又一次成为行业的焦点。
回到讲硬件，它的核心目的是什么？硬件的核心目的是完成人机交互的新的机缘，我们讲到了最早的 PC 计算是通过 Keyboard，通过键盘来交互的。移动计算的手机是通过触摸屏，到了所谓的空间计算的时代，空间计算核心强调视觉跟感知。每个人的定义不一样，我们不用去计较细节。
我想总结一下，XR 这个领域为什么对在座的每一位都很关键，它的技术背后的本质是什么？这也是一次人机交互的质的飞跃。以前我们跟机器，机器包括后面的 AI，我们以前跟机器交互都需要主动的去操作机器，都是要我们去输入。但是未来是机器主动的响应人，我们可能什么都不用做，它自然的感受到了，如果我们进化到脑机结合的时候，甚至它潜意识就知道我们想什么，它可能就去执行了。所以未来是机器感知人，它来主动行动的一个交互界面，所以这个是完全不一样的时代。我们会看到，会有越来越多的各种各样的机器，将会把人体感官跟数字世界直接连接。我们现在是 AR、VR 眼镜，可以穿戴的设备，包括衣服、类似皮肤。距离是从远到近，贴近皮肤，再进入皮肤。植入芯片之类的肯定早晚都会发生。这些是十几二十年非常大的一个发展趋势。这个趋势的商业意义是什么？是从 XR、VR 眼镜开始，我们开始了人类自身感知和注意力的数字化，人自身不再独立于数字世界之外。我们可能正在变成 DigitalNative，我们将来可能就是数字原生了，所以我们可能是最后一代完整的人，将来的人都是 DigitalNative 的人了，是不是叫人，它们将来都会有不同的定义了，我们会进入成为数字世界的一部分，所以这是非常重要的。
为什么说元宇宙，大家曾经那么向往，就是因为那是一个纯粹的数字世界，不受物理规律的限制，而且在元宇宙里头能够实现极致的个性化，还有你非常丰富的生物特征，还有非常丰富的场景，可以有无穷无尽的服务。所以那时候元宇宙为什么让大家那么兴奋，也是一个让人很期待的未来。但是 XR，类似的设备，除了硬件设备之外，它同样需要软件和算力的提升，所以跟这匹配的是边缘计算，包括算法的微型化。所以，将来每一个边缘设备，它的感知，计算，思考，决策能力也会有一个质的飞跃。所以这个技术和 AI 技术，也是相辅相成的，它实际上是提供了一个无限广阔的场景，让 AI 可以得到更广泛的应用。但它反过来又会促进 AI 技术的进步，因为没有 AI 技术的进步，它支撑不了更深一步，更复杂，更实时的技术要求，所以这两个是完全相辅相成的技术。
区块链和 Crypto
我们接下来讲第三个技术领域的发展，区块链和 Crypto。这一块可能有一些朋友不是那么熟悉，要展开讲又太复杂，我还是会讲的比较简练。大家可以先把一些结论性的东西先记下来，以后可以慢慢消化。区块链技术为什么跟 Crypto 那么紧密的结合，它实际上是先有了第一个加密货币，就是 BTC，比特币。2008 年中本聪发布的白皮书，产生了挖矿行业，出现了比特币，得到了足够多人的共识，比特币现在几亿人的共识是有的，可能是交易购买过比特币，这是一个蛮有意思的基于技术，基于算法，大家形成的信任和共识，也是一个全新的东西。
基于比特币脱胎出来了区块链技术，然后在这个基础上，开发出来了以太坊，以太坊成了智能合约的一个通用技术平台。以太坊也经历了三轮的发展，第一轮的发展就是 ICO，Initial Coin Offering 就是 17 年那时候特别火的发币。发币就是第一个智能合约，最简单的，怎么在线上自动发币，形成了一套规则和体系，发币是以太坊的第一个杀手级的应用。在这基础之上，2020 年的夏天，出现了所谓的 Defi。Decentralized 去区中心化的金融服务，实际上是用区块链的技术，把简单的金融服务基本上全部都重新做了一遍，基于过渡抵押这样一个概念，在风险可控的情况下，基本上把所有简单的金融服务复刻了一遍，这也是个了不起的成就。基于 Defi 的积累，2021 年开始出现了 Gamefi，有不少朋友也玩过一些 gamefi 的游戏，包括 StepN 的跑鞋，都属于 Gamefi 的游戏。然后就是 NFT 的图像。每个产品背后都基于一种类型的智能合约，所以上面的应用就促进了以太坊的一轮又一轮的发展。当然以太坊本身也在进行扩容，也在进行 layer1、layer2 分层的发展。
区块链技术根本挑战
2022 年，行业出现了太多的负面的事情，出现了很多暴雷现象，加上整个一年，市场也没有新的东西。所以大家很困惑，这个领域还有没有未来？即使是一些很坚定的信仰者也开始动摇。我觉得要回答这个问题。还是要先回答，区块链的本质是什么？区块链的本质是一个价值网络，它不是信息网络，互联网是个信息网络，但区块链是个价值网络，它的核心目的是让数字资产可以更有效的流转。它另外一个附带的产品，由于在线上发币变得非常的简单可靠，通过发 token 的方式，可以产生一系列的新的激励机制的创新。这个是区块链的两个核心的突破，本质上是生产关系的突破。这是我们一开始就为了冲着生产关系去的一个技术创新。
这个带来的很大的挑战就是，它本身不是个生产力的工具。它很难带来用户体验的一个提升，所以区块链的领域就一直在等，有没有一个好的应用，好的应用能不能达到上亿的用户，才能够把整个的一套体系展开。所以，从这个角度来说，区块链所面临的根本的挑战，就是没有能够直接提高消费者体验的技术创新，这个领域本身没有。第二个它们本来指望把传统资产，比如说各种各样的金融资产在线化。但是这个也进展不顺利，因为它所提高的效率，创造的价值没那么大，同时也有足够多的传统利益和既体系去维护，所以这个转型也不成功，再加上没有新的应用，所以它没有新的数字资产。没有数字资产，你有一套价值网络去降低数字资产的流转，那就没有意义，就无根之木。
下一步这个领域里面会有怎样的发展。一个就是顺着现在的逻辑，它会继续的发展，比特币继续会作为一个另类资产，某种意义上 BTC 会像数字黄金一样继续走向更大的共识，或者比特币能够在支付方面发挥更大的作用。在基于支付网络去推动普惠金融的发展，这是一条顺着金融主干道创新的路。第二个就指望新的应用的发展。过去两年积累了很多 Gamefi 跟 Socialfi 方面的创新，也许在接下来的半年一年，我们看能看到一些初步的成果。
AIGC: 生产力的大突破
我认为最有价值的突破，是通过 AGI 创造海量的新的数字资产。AGI 第一个突破的领域就是 AIGC，就是深层次 AI，也就是创造海量的内容。明年的某个时刻，肯定会有非常好用的文字、语音转视频的工具出来。基本上从文字到语音到图片到视频，创作的门槛会急剧的下降，创造新的数字资产的空间会急剧的上升。而且就像我们讲虚拟世界一样的，未来的这些数字资产，它会越来越走向主流，它的重要性会越来越大，这些资产有价值，大家就会重视，大家就会对它的流转交易，会非常的上心。所以在那个基础之上，新的数字资产，天然会去用新的价值网络的技术平台。
同时我刚才讲到以太坊核心是智能合约，但未来机器跟机器之间的合作，它们的互动方式跟人跟人是完全不一样的。它们需要有更多，更自动，更高效，更智能的合约直接完成，所以在这个领域里面，区块链、Crypto 有很大很大的发展空间，也是在这个意义上，我也把它当作 AGI 整个智能时代重要的组成部分。
无论是从刚才讲的 Crypto 的领域，对创造经济的呼吁。还是看 AGI 带来的价值，我觉得未来，我们将迎来一个创造者经济的时代。一方面，这个趋势看得非常清楚，AGI 会逐步取代结构化的人类知识，并且变得越来越智能。第二个，人借助机器智能的力量，有机会变得越来越有创造力。就像工业革命的早期，大家都非常的恐惧，人不再能够以体力来获取价值，人不能靠体力生存了。但是过去的 100 年，出现了白领阶层，出现了知识工人，出现了软件工程师，能靠自己的脑力活动，创造了过去 100 多年、200 年的繁荣。我能看到的相对美好的场景，由于机器或者人工智能把人从繁琐的、重复性的、无聊的脑力劳动里面解放出来，人可以把大部分时间，用在开发自己的创造力上。去做自己真正有激情的，也能够做得更好的事情。这个可能是两个基本的动力。在这个基础之上，人跟人、人跟机器、机器跟机器之间的协同都提出了更高的要求。互联网时代，机器跟机器之间协同是靠 API，就是应用之间要有一个约定的规范来互助，但是由于 AGI 的发展，未来所有的服务之间，是用自然语言来交互。也就是说，机器会学得像人一样，直接来对话，机器跟机器之间就完成了协作，自然语言反而变成了人跟人，人跟机器，机器跟机器之间的沟通语言，对于智能合约就提出了更高的要求。
如果我们从一个更宏观的角度来看，刚才讲的这些内容，德鲁克可能是 20 世纪最伟大的商业思想家，他把工业革命划分成了三个历史阶段，第一个阶段是生产力的革命，本质上是工厂取代了手工作坊，因为传统上过去手工作坊知识，都只能靠师傅带徒弟，人传人。但是有了工厂以后就开始有了科学化管理。第二个阶段，是 100 年前开始的管理革命，也就是说开始有了企业的概念，以前只有单个工厂，核心就是生产跟卖，但是我们从管理开始，有了矩阵式管理，职能化管理，人力资源部门，战略规划部等等。商学院 100 零几年之前成立的，目的为管理革命输送海量的，可以批量化输出的高质量的管理人员，这是标准化也很重要。MBA 出来都是标准化的语言，就是这样一套商业化的训练，这是管理革命。那么随着 IT 的发展，从六七十年代开始进入了软件革命，也就是 IT 革命的时代，那时候软件工程师创造最大的价值。顺着刚才讲的 AGI 对人类结构化知识的替代，人必须走向创造力的发展。所以，我把未来的第四个发展阶段，新的发展阶段，叫做创造力革命的阶段，人未来的价值就体现在创造力上。
我们将要迎来的是一个新的经济范式。智能时代的经济核心，我们把它叫做智能经济，从另外一个角度来理解，刚才讲的创造者经济。三个核心的支撑，就是我们刚才讨论的通用人工智能、Crypto、AR&VR。当然这三个发展阶段不一样，目前是 AGI 发展势头最猛，Crypto 处于相对低谷正在酝酿的阶段，AR&VR 可能还要三五年才会产生大规模销售的应用级产品。但是这几个的趋势是非常清楚的。
人类文明的演进
我们如果从智能经济再跳出来，从一个更广大的角度来看人类文明的演进。实际上，人类的发展核心依赖于两个，一个是人类网络的发展，就是我们讲到的语言、文字、文化、制度等等，都是所谓的软的制度性的东西。还有一个非常重要的是，人一直在创造的工具网络，从最早的火，到工具的使用，到农业化到物理的网络，到今天的物流网，通讯网，计算网，这都是物理的工具网络的发展，工具的网络促进了社会进步，促进了人类的发展，然后人类又发明出了更多的网络，发明了更多的工具，促进新一代的技术发展。所以技术进步跟社会进步就通过这两个网络，产生了一个质的飞跃，一轮一轮的发展。
大家如果真正看，从生物学的角度来说。人类单个大脑的容量其实提升很小很小的，进步就是两个。第一个对大脑开发，一步步的开展，就我们大脑开发比例还很低的。所以为什么创造力革命有可能？我们有可能开发出很多我们想象不到的能力。第二个，目前看起来更重要的是群体智慧的涌现，也就是通过社会协同。实际上我们创造的这个社会在创造更大的价值，而且在加速度发展。
技术变革推动的工具网络的进步，是人类文明发展的主线。基于这个，我们可以做一个判断，我们今天讨论是处于一个什么样的状态，从火的发现和应用，到工具的使用和发明，到农业经济才 1 万年左右，再到工业革命。第一次工业革命是机械动力，第二次革工业革命是电力，虽然有人把信息革命叫做第三次工业革命跟第四次工业革命，就所谓工业革命 4.0。但是我自己觉得从概念的角度来说，把信息革命独立出来可能更清楚。所以，我们有了第一次信息革命，就是电脑的发明。然后第二次信息革命，大概从 70 年代末到 80 年代初。开始有个人电脑，互联网的发明，到最后通讯网络跟计算网络的融合，形成了互联网过去 20 年的大爆炸。
我们过去的五年跟未来的五年，就是一个过渡期，从互联网时代走向智能时代，我个人倾向于把它叫做互联网 3.0。从互联网 1.0 的 PC 到 2.0 的移动，到 3.0 的未来。为了在概念上更清晰，我们可以把未来的十年，甚至接下去二、三十年，定义为智能时代的开端。智能时代 1.0，这就是我们今天所处的时代的机会，也是时代的挑战。我们今天不论什么位置，所有人只有一个共同的挑战：成为智能时代的原生物种，你才有机会发展，甚至才有机会生存下去。这是我想讲的整个宏观的一个大图。
通用技术驱动商业变革的基本规律
我接下来讲未来三五年的一些展望和技术发展，这是今天第二 Part 内容。有时候看十年好像还不那么难，大家讲未来都可以滔滔不绝。但是你怎么把这个十年的东西投射到未来三五年。因为你的战略核心是围绕这三五年来制定的。十年甚至更远一点是 Vision，是那个远见。怎么看未来三五年，特别是大的技术变革的时候，这么大的不确定性。我反复思考这个问题，这个问题这一次又被触动了，就是 ChatGPT 的这个爆火，也是最快一个达到上亿用户的一个应用，ChatGPT 是不是就是明日之星？它是不是我们正在等待的 Next Google？这是我想回答的问题，经过反复思考，我觉得有一个概念可以跟大家分享，叫原生应用的出现，应用或者服务，就原生服务的出现，就 Native app。这个概念指什么呢？
我们先来看一下通用技术驱动商业变革的基本规律。首先，一场大的技术变革，它往往会带来几浪的商业变革，当然在这个过程当中。它获得滋养，技术本身也在进步，也在变得成熟。所以我们可以看到互联网，经历了第一浪 pc 互联网，我们可以把它认为商业化从 93 年 NetScape 上市，到 2008 年苹果的 App store 出现，开启了移动互联网，再到后来的物联网，同样的 AI 我们也讲历史，经历过大数据时代，再到 AI 1.0 再到现在的 AI2.0 可能是 AGI1.0。所以，它是往往是一浪接一浪的，不断的发展，直到技术走向成熟。然后再被新的技术所取代。
从另外一个角度，我把这个技术变革，带动的商业变革，划分成四个阶段。第一个是非常早期的发展，这个时候肯定会有泡沫。因为它让人看到了太多可能性，但它实现这个可能性的进展，又远远低于大家的预期。所以是激动人心的时候，但是这个泡沫早晚都会破灭，互联网泡沫是大家记忆最深刻的一次。为什么互联网泡沫记忆最深刻，是因为在互联网泡沫之前，尤其是 2000 年初的那次三月份的股灾。为什么次是最激烈的一次泡沫，是因为在那之前大家经历了工业时代 100 年的稳步发展，大家习惯的是个线性发展。突然出现了互联网，一个指数级发展，看不到天空，到底有多高的一个可能性的时代，所以那个泡沫是最突然的，是一个颠覆性的转型。但是到了移动互联网的时候，大家有了第一次 pc 互联网的经验，就没有那么 high 了。所以我们可以看到，这个大的技术进步都有大大小小的泡沫，然后进入期的渗透期，然后再到原生应用，然后它就会变成一个通用技术，几乎所有的行业都会用，它变成了一个基础设施，大概都是这样的四个阶段，就像互联网已经成了整个社会的基础设施一样的。
另外一个很重要的观点，就是基础设施和应用是共同演化的。等会我们再看这个原生应用的时候会看的特别清楚，原生应用通常发生在一场技术革命的第三个阶段，它们需要时间去孕育。技术要成熟到一定的程度，它要能够创造全新的价值，但是这个时候，它能带来真正的海量的大众用户，它变成了国民级的杀手应用，就像移动互联网时代的微信一样，最后，它自然而然的成为了新商业范式的领导者，追赶者就很难了。
举个例子，大家就可以更好的理解这个概念。谷歌是 PC 互联网的第一个原生应用。这是我自己的一个判定。当然可能有不同的争议，说不同程度的原生应用。你要说雅虎可能也可以算，Ebay 可能也能算，但是就彻底的程度，肯定是这个谷歌是真正的 PC 时代的王者。它能做到就是因为它在几个层面，都完成了颠覆性的创新。一个就是搜索框。谷歌那个极简的搜索框出来的时候，绝对是震撼。而且，所有全网的信息，你输入一个关键词，几秒钟就能返回来。这是以前不可能做到的，它是用户体验的一个极大的突破。这样一个突破其实需要底层技术的一个重大创新来支持。这就是所谓的云计算，或者从技术的角度讲，就是分布式计算。那么今天 Ai 计算，这些其实都是基于分布式计算发展过来的。所以它开创了一个计算的新时代，但同样重要的是它开创了一个商业模式，叫 Pay for performance，就是大家今天熟悉的精准营销。把广告成本从一个不可衡量的指标，变成了可以精准度量的，我花多少钱得到了多少用户，而且是事后付费，你用这个客户点击了以后才收费。而且价格是市场定价，有人跟你抢价格就高没人跟你抢价格就低。通过这样的市场定价，才能把海量的点击都给它充分的利用好，所以它这个商业模式的一个巨大突破，所以才会出现一个巨大的虹吸现象，就是广告往线上走，线上广告往谷歌走。才有了谷歌十几年的辉煌，大概有十年时间，硅谷所有人才都在谷歌，所有的创新都从谷歌发生，然后就是极高的利润率，非常高速的增长，到后面的搜索的垄断。这是一个非常典型的一个原生服务，开创了一个新的时代。
我们从这个角度来看，就是刚才讲到的三个时代。可以看看技术带来的这个原生服务的出现。刚才讲到的谷歌，是 PC 互联网的原生服务，98 年成立，04 年上市。第二个原生服务是 Facebook。脸书，04 年成立，12 年上市。Facebook 是非常典型的，它是 pc 时代的这个原生应用。但是它上市那一年，正好碰到移动互联网，开始变得非常的火爆。所以一上市股价就跌了 40%。然后再逼着 Facebook 快速的进行移动互联网的转型，06 年的推特。刚才讲到 07 年 Iphone 苹果手机发布，08 年 App store 发布，09 年开始出现 SuperApp 超级应用，也就是第一批原生应用，大家可以看到很密集，Whatsapp、微博、然后 Uber。这是 09 年的，然后 10 年美团、Instagram，11 年的微信，12 年的头条。13 年的快手，15 年的拼多多，16 年的抖音，我们今天基本上就是被抖音跟拼多多定义了我们的生活。这就是真正移动互联网的这个王者。就最原生的应用，所以大家可以从这个历史。来看看原生服务，它需要满足什么样的条件，它才能产生。
AGI 时代的原生服务
这是另外两页非常重要的 PPT, 对于做 AGI 的同学可能会有很大的帮助，衡量你到底有没有真正走在最前沿。第一个就是你有没有用的最新的 AI 技术，通过自然语言对话，因为大语言模型解决了语言的问题。所以你可以通过自然语言对话和未来的 XR 眼镜、可穿戴设备这些带来视觉空间的感知。你可以跟用户进行深入、持续的、互动和沟通。基本上永远在线是将来的这个 Default。第二个非常重要，刚讲到的你破解了语言，就破解了人类知识的总和，可文字化知识的总和，也就是说你可以随时调用全量的人类知识。这就是所有被训练的模型所完成的事情。第三个是用到了一定的推理能力。也就是说它帮助你做决策了，你用那个技术，目的是为了产生用户体验质的飞跃。它怎么从场景决策，重新定义产品，然后你能不能够很好的调用大语言模型，利用好这个通用知识。然后就是在这个场景下，你需要什么样的专业知识，专业技能，你能不能够实时调用这些相应的知识和技能。最后是创新的交互，我觉得这点也非常重要，因为成熟的硬件，能够更好的承载背后的技术。
如果我们从这个角度来看 ChatGPT 的话，可能还是个半成品，它的确是创造了新的人机对话方式，其实 Siri 这些只是解决了语音辨别的程度，精准度。但是它是没有办法进行语义的对话的，大语言模型解决了自然语言的对话，所以任何场合对话会变成一个非常主流的交互方式。在很多场合它是最高效的，但这个 ChatGPT 的产品形态，非常老旧了，就回到了最原始的一个 PC 的网页，这中间肯定有很大的创新空间。新的用户入口可能也未必，因为它的用户数已经明显的缓慢下来。就简单的对话，百科全书一样的查阅。包括一些简单的写作辅助功能可能构不成一个杀手级的应用，新的商业模式也没有出现，所以从这几个角度来判定，我觉得 ChatGPT 只是吹响了号角，并不是一个真正的原生的应用。
Web3.0 的未来
未来三年，我觉得大家最值得关注的就是，哪一个创业团队也包括少数的巨头，有机会推出真正原生的应用，它会带来这个时代的井喷。通过刚才讲到这个原生服务的概念，我自己是这么看未来三五年发展的，未来两三年是孕育期，甚至在某个角落已经有个创业团队在做这样的事情了，我们会看到，AI 和 Crypto 原生的主流服务，很有可能横空出世，能够带来全新的用户体验。由于这样一个主流服务的出现，它会带动海量原生创新服务的涌现，它甚至会变成某种生态入口、平台基础设施。就类似苹果 App store 一样，催化一系列的杀手级的原生应用的出现。就像我们刚看到 2009 年到 2016 年之间持续不断的出现大的应用，那么 5-10 年很可能，原先的领先者会开始领跑，然后再出现个别的第二代更 Native 的原生应用。大概 10~15 年左右可能智能时代的，第一批领先者就基本上确立它的领导地位了。
未来三年，就看这个原生服务是谁，然后谁跟那个生态最紧。谁最有大的发展空间。游戏目前看起来，根据历史也是一样的，很可能这三种技术都有可能拿游戏作为一个主要的突破口。AIGC 对游戏的这个促进是显而易见的。GameFi 在 Crypto 领域里面的应用，VR 游戏。所以游戏肯定是这个重头的应用。但元宇宙很可能是靠近十年后，整合创新的大成者，它会是一个真正的、原生的超级的应用，它会让数字生活，真正成为我们生活中的一部分。但是元宇宙需要这三个技术成熟，再进行一轮整合，所以肯定不是五年内的事情。这个可能就是我对未来的一个判断，供大家参考。
智能化的胜负点：机器取代人
我们接下来讲第三部分的内容。有了这个宏观的以后，我们怎么看商业的具体变化。首先，我们看看这个智能商业的范式革命。这个跟 07 年的定义，没有太大的变化，只是变得更清楚，就智能化，机器算法，Ai 取代人，然后持续的进化，做出越来越聪明的决定，这样才能大幅提高用户体验和商业效率。取代的环节越多，角色越完整，创造的价值就越大。但是最终的目标，还是实时精准低成本的服务海量用户。1.0 的成功案例大家都非常熟悉了，从最早的淘宝购物到后面的抖音，短视频的浏览。到自动调度滴滴打车、美团外卖。这一轮发展为什么会加速？是因为 Ai 的突破让机器的能力有了一个质的飞跃。同时，越来越多的决策，将会被机器取代，而且会越来越智能。
这可能也是一张非常重要的 PPT，大家以后在实战中会反复应用到。就是你怎么做智能化，过去的 15 年，大家做数字化转型做的非常非常的辛苦。我后来意识到一个本质的问题，就是这个技术创造的价值不够。我们是在为智能化做铺垫，那下一步怎么完成智能化的这个突破。核心是场景，因为决策肯定是基于某个场景做的，那么你的用户是谁？他在哪个场景下，面临什么样的挑战？然后，你要基于那个场景给出一个完整的解决方案，提供一个完整的服务，那才是智能化转型成功。所以你左边要调用的，可能是某些标准化的产品或者服务模块。未来原则上没有产品公司了，只有服务公司。产品只是解决那个场景下需求的一个服务的工具和载体。
我们以前一直想象场景电商，我今天才明白这个场景电商，在今天才有可能做，是因为你必须基于那个场景做决策。调度所有的知识跟专业能力，给出在那个特定时点，特定人群，特定场景的最佳服务方案，一步到位，这就是智能化。这是智能化时代的个性化，而且是在这个意义上 C2B 的商业模式才真正成立。或者更完整的表达，就是用户驱动的那个商业模式，可能是 C2S2B2B 那个 “S” 就是智能化平台，因为消费者需要这个智能化的平台，直接整合所有可能的资源，给出它一个最个性化的，实时的解决方案。在这个意义上，我们走向了广义的，广泛的 On demand 阶段，中间说的那个 C2S 的 “S” 就是那个 AI Agent。就是那个 AI 代理，也就是那个活的生长的 AI 系统，它在持续不断的学习生长，做出更好更智能的决策。
2023 年 - 2033 年：智能商业 2.0 孕育和爆发的 10 年
2023 年到 2033 年，我们从今天看未来十年，回到今天的主题，就是智能商业 2.0 孕育和爆发的十年。而且未来三年可能我们就会看到原生的那个应用，带动整个生态的发展。人工智能技术会成为通用技术，赋能越来越多的行业完成智能化转型。关键就在于机器能否取代人做决策，背后的核心能力就是基于场景建立决策模型的能力。建立一个活的，能学习的，能生长的 Ai 系统：AI Agent。智能商业会成为主流的商业范式。
这个智能时代要求未来的企业具备什么样的能力？概念上我们很清楚，就是肯定是需要做智能，然后把这个智能的这个飞轮转起来，一边是用户体验，一边是知识和数据。大家现在看到的创业的 PPT，基本上都开始画这个飞轮了，我们就是要做智能化的驱驱动者。但是真正的难点在于这只是一张概念，我们处于这个生态非常早期，我们不知道未来会怎么展开，就像自动驾驶，我跟着这个领域跟了十年，越跟越不知道未来会怎么结局，这个第二阶段的竞争会怎么展开？它实际上是一个高度复杂的系统，有太多的不确定性。所以你在智能生态的初期怎么去拥抱未来？
智能战略：看十年，想三年，干一年
这就回到我们的老本行，讲讲智能战略。跟 2017 年讲的时候有一个很大的变化，是特意强调了这个 “想三年”。就是 “看十年、想三年、干一年”，看十年是 Visioning，是远见，这个通过今天的讨论，大家应该都很明白，这样一个远见的价值。它是所有你战略决策的前提，你必须努力去理解未来可能的各种演化。第二个呢？“想三年” 是战略，就是以终为始。以 Vision 为基础，确立你的定位和发展路径等。干一年是计划，怎么保证落地这个执行。需要强调两点，一点就是我反复讲的，就是战略要基于 Vision 跟 Action 的快速迭代和反馈来不断的修正。你要主动的去做各种各样的尝试来理解和检验，你对未来的想象是不是正确，然后根据反馈，来修正你对未来的这个想象。
第二个非常重要的是，看十年想三年干一年不是三件事，它是一件事情的三个角度，我碰到任何新的输入，我都会问短期，长期，中期的影响是什么，它是个一年的事情还是三年的事情还是十年的事情，所以不是想十年的时候，就想十年，干一年的时候干一年，是你随时要想到这件事情，短期，中期，长期，它是一个什么样的取舍。这就是战略的功夫，你要去训练自己，同时看三个角度的能力，这个是非常关键的。给大家一个小小的建议，可以把这个框架给用活，就是回去认真的看一下，你三年的目标到底是什么？能不能够具体到某一种衡量指标？不是你传统的 kpl，是某一个真正反应你的创新业务本质的衡量指标。
我再讲一遍。你三年的目标是什么？这个目标能不能落到一个非常本质的指标。大部分同学三年的数字是惯性的，线性推导，很少有把看十年的张力，带到三年目标的制定的，然后再基于这个三年目标。倒推你明年该干什么，今年该干什么，大家回去正好差不多到了每年做战略的时候。你可以认真想一下，我们三年的目标清不清楚？不清楚是巨大的机会，不确定也是巨大的机会，说明我们有巨大的成长空间，你可以去创造未来。如果只有一个现行的推导的话，只能说明你增长的空间非常有限。
智能战略：涌现和生长
第二个很深的感悟就是智能战略是涌现和生长。它不再是一个强大的 CEO 拍脑袋的结果，它是短期，中期，长期利益的一个动态平衡。它为什么叫智能，这个战略为什么智能，是在于你主动的去拥抱不确定性，随着环境的变化而变化，智能战略是涌现和增长，是保持可能性，甚至是创造可能性，而不只是追求效率。没有地图的时候自己造指南针！今天我们没有一张详细的地图告诉我们未来会是怎样，我们只能自己造指南针，这是智能战略跟传统战略最大的不同。传统的战略核心是减少不确定性，比较确定性的规划，然后高效的执行。但是由于我们今天处于一个巨复杂的高度变化的时代，不确定性就是可能性，就是创造的机会。所以在今天，战略的本质是创造，是创新。在这个意义上，为什么战略也不再是高管的事情，因为它是创新，是创造，所以它跟产品跟技术，用户体验，都紧密的结合在一起，这些都是一体的，因为它都得体现你战略的原则，它都得想组织，得像个智能体一样，给你反馈你做的对不对，这是我们看到战略未来的可能的样子。
但是这样的战略，就要求完全不同的组织来实现。我先补充一点，就是说最早战略都是 CEO 的英明决策，然后过去五六年大家都发现每个公司没三五个联创都搞不定，大家会很快发现，你十几个高管也搞不定，即使你十几个高管是真正牛逼的，团结一致的高管可能也搞不定。你越来越需要整个组织变得 Vision 驱动，变得战略驱动，变得未来驱动。
智能组织的未来
为什么我们需要一个不同的组织，智能组织会变成个什么样的未来？是因为环境要求组织能够持续涌现出好的战略决策跟创新。持续，这里很重要，在今天这个环境你做对一次，一点用都没有，因为你是在进入一个持续的淘汰赛。我们现在的目标可能是亚运会，但是大部分的同学可能都在市运会的选拔赛当中，这前面还有好几步，所以你这一轮对了没有用，它只是给你买了一张门票，候选资格参加下一轮的竞赛。所以你需要建立一个组织，能够持续的产出高质量的创新和决策。所以在这个意义上，跟 AI 时代的脉络是完全一致的，就是简单可以复制的工作的重要性直线下降。高效执行对组织未来依然非常重要，但是高效执行越来越会由 AI 系统来完成。重要的，难的是需要一些高端的人才来建立这个高效执行的系统，但同时组织的重心会越来越演化成创造独特的价值。所以在个体层面，就会带来对创造力人才的极大的需求，未来的人才，既需要多纬度的视角，又有独特专长。特别是因为 AGI 的出现，这个所谓窄义定义的专业人士的位置是几乎又要一次被消灭。
我们工业革命是从通用能力向专业化窄的能力的一个收缩，就是分工加强的合作，合作推动了专业化分工。但我们如果回到一个新的时代，这个起点的话，我们再进入一个新的通用能力构建的时代，最有创造力的人是有通感能力的人。所以我们需要有通用能力人，但是又能够理解专长、调用专长。组织的锐度，或者说组织的冲击力，组织的生命力，在于快速突破开放型问题的能力，这是未来组织的核心能力。因为你要持续不断的突破，持续不断的创造。
富有创造力的人和机器的协同是未来主流的工作状态，我目前能看到的一些雏形。推断未来创造新工作的最佳组织形式，可能是非常紧耦合的特种兵小团队，八到十几个人，大家这轮创业已经很明显的感觉到，十来个人的创业团队就满够了。上一轮创移动互联网创业，大概没三五十个人，基本上撑不开一个摊子。但这一轮创业十个人左右就真的差不多够了，包括大家很熟悉的 Midjourney 的案例，也就十几个人，在非常短的时间内做的非常的大。但是紧耦合的这个团队，肯定是要相应的基础能力的匹配和支持的，这个是非常重要的一点，所以这个相对松耦合。可以快速调动的组织内部的能力，然后再加上比较广泛的开放的组织外部的网络协同，大概是这么三层结构，从紧到松。
组织指导原则的变迁
回到我们讲智能商业，这个网络协同还是最核心的一个概念，组织内部也一样。从里到外，我们一定要变成一个网络型的组织。工业时代的管理核心是核层制，我们一定要打破核层制，走向一个网络化的组织形态。这个就是我们这样的智能组织，要求全新的组织原则的指导。100 年前管理革命开始的时候。我们强调的是管理，我们用了 100 年的时间学习管理，今天我们可能很多的创业者还在学管理。基础的管理当然需要，但是它也是基础。到了德鲁克讲的知识革命的时代，软件工程师的时代，因为一个好的软件工程师可能抵 1000 个一般的、平庸的工程师。因为一个工程师坐在那一天，你不知道他是在干活还是在偷懒。
所以整个的组织原则，从管理走向了激励，因为你没有没办法根据产出来衡量应该给他什么样的奖励，所以就把激励前置了，这就是股权。从 70 年代开始，伴随着整个互联网革命的股权制度，大家可以看到这十年，特别是这五六年来，股权制度的很多不合理性，其实已经充分暴露了，是因为越来越多的时候，你其实不是一个激励的模式。
赋能的模式，我在 2017 年的时候就讲到，其实我们越来越需要赋能，它有动力，有动机。更多的时候我们到了马斯洛的倒数第二高的层面，就是自我成就，自我驱动。这个时候他需要的不是激励，这样的优秀人才到哪都能找到工作，也不缺钱，他需要的是赋能，需要的是帮忙。需要的是你给他提供一个平台，让他可以有更大的发挥空间。所以赋能我觉得是在很长的一段时间会是组织非常重要的一个基础能力。
但是过去几年我们看到的一个越来越重要的，虽然还没有到企业的方方面面，但是至少在我看到的，战略这个制定和执行的层面，共创变成了非常重要的一个机制。就是企业内部最核心的员工，能不能够一起参与战略讨论？然后动态的随着外部环境的反馈和变化，不断的调整战略，让战略涌现出来，我们需要的是让组织形成一个共识。能够形成又能不断修正的这样一个体系。共创当然需要有前提，你需要合适的人，你需要共享，没有共享成果当然没有人愿意跟你共创。所以每一个原则，都建立在上一个原则打下了一个好的基础之上。这也是个组织原则的演化，我们正在从 IT 互联网时代走向智能时代，也正在从激励走向赋能和共创。
过去 20 多年来上市公司市值的增长变化
讲到这，大家肯定会问另外一个问题，我先给大家看张图，来点刺激的、真实的东西。市值一个还不错的试金石，大家今天看这张图可能会百感交集。它有太多的信息在这里面，因为我们看一下过去差不多 15 年 16 年。最牛逼的几家公司，它们的演进可以给我们很多的激励。
大家可以可以看到 07 年到 17 年，真的是互联网时代。谷歌、facebook、阿里巴巴、腾讯大概都在二三十倍的增长，在一个很高的基数上有二三十倍的增长。就是从百亿美金变成了大几千亿美金的公司。但你看 17 年到 23 年这六年里面，前面的几家公司都是三倍左右的增长，但是英伟达跟特斯拉是二三十倍的增长。就因为伟达跟特斯拉就是智能时代的先行者，它们已经开始了 30 倍的增长。那 2033 年谁会排在这个单子上？特别有意思，你能看到延续性，也能看到十年的这个阶段性的一个变化。
一个结论，这就最后三张 PPT，我们回到 2017 年的 PPT。其实结论是一样的，十年才能大成，你要想做件大事，你要赶上一个大时代。真正跟着这个趋势发展，没有十年真成不了事。我自己的经验，就是十年大成的企业最难的是 0-0.1 还不是 0.1-1，因为 0.1 我指的是你的原型稍微有点样子，但因为你做东西太新了，你都不知道该是啥样子。所以往往要个三年，你大概心里有数，五年你能跟别人讲明白，你要做啥东西。没有看到例外，我这十年包括从 14 年开始跟着湖畔的同学成长，真的大成的企业，光是战略探索期，三年起步。
所以需要什么呢？需要初心和坚持，就大家老问我看十年怎么看？一个就是我们今天讲的，你要努力的看，坚持的看。第二个你为什么会看十年。背后是什么？你为什么愿意牺牲短期利益来追求长期利益，是因为你有更大的追求，你有使命，有愿景，有价值观，你想改造这个世界，你想让这个世界变得更美好一些，你有一些想带给别人的不同的东西。如果你没有这样的发心，你格局自然打不开，你自然不可能高瞻远瞩，也不可能得道者多助。天时地利人和，是因为什么来的？是因为走正道，走大道，代表未来的趋势。你能够用最好的、先进的技术，解决这个时代的问题。这才是真正的企业家精神，这才是大成的基础。我们看刚才的那些企业，所有大成的公司都是时代的企业，“时代的企业” 这句话真没错。但是时代的企业两个根本点，你得真正的跟上这个时代大势的发展，其次你得有这样的发心，配得上这个时代所要求的能力和胸怀。
这是非常底层的背后的驱动力，也是大家真正能走远的原因。但这样的企业都有特别艰难的发展过程。谷歌也想卖过，腾讯也想卖过，都有熬不过去，都觉得快不行的时候，这个时候靠什么，就只能靠相信相信的力量，相信后天会更美好，而且在这个中间最关键的就是会有那个基于信念的、冒险的逾越，英文叫 “Leap of faith（信念一跃）”。
最终，Vision 也好，Mision 也好，你是不是有个 Faith、Believe 这件事情。Believe 你自己，那个时候是你唯一可依靠的。当然最后还得祝大家好运！