# 曾鸣的AI时代非共识判断​ | 曾鸣 | AI时代 | 智能体 | Agent | 大模型 | OpenAI | Anthropic | 战略规划 | 原生应用 | 寡头垄断 | AI原生组织 Channel: 最佳拍档 Video: https://www.youtube.com/watch?v=Sg8dAlaGBnA Duration: 19 min Language: Chinese (Simplified) Words: 507 Transcript page: https://viewrankai.com/tools/youtube-transcript/Sg8dAlaGBnA --- [0:00] 大家好，这里是最佳拍档，我是大飞 如果有人告诉你 OpenAI和Anthropic大概率不是AI时代最终的赢家 你会怎么想？ 如果有人进一步告诉你 公司这种组织形态终将消亡 岗位、层级都会不复存在 你又会不会觉得太夸张了？ 这些判断来自曾鸣 阿里巴巴集团的前总参谋长 一位观察过互联网完整周期的战略研究者 最近他接受了张小珺播客访谈 系统分享了对AI时代商业、组织与战略的完整思考 提出了十一个非共识判断 内容信息量很大 但是逻辑又非常清晰 今天这期视频我们就帮大家来梳理一下 曾鸣说自己面对AI时代也同样非常困惑 你知道一定会有很多新得东西涌现 但是搞不清哪些是稍纵即逝的小浪花 哪些代表着未来的大浪潮 这种困惑促使他写了《智能》这本书 直到今年上半年 一些趋势性信号开始汇聚 出现了相似的信号 他才觉得自己看到了一个可以解释当下、推演未来的框架 焦虑感就减轻了一些 真正让框架浮现的 是他理清了AI产业化到底进入了哪个发展阶段 他做过系统性的研究 从PC互联网到移动互联网 再到云计算 以及三次工业革命的历史 发现巨大通用技术的颠覆性创新 都会经历三个阶段 第一个阶段，技术逐渐被社会接受 成为基础设施 第二个阶段 基于基础设施产生海量的新应用 百花齐放 第三个阶段，他称之为原生应用阶段 大家发现需要更底层的方法来运行新世界 拿移动互联网来说 黑莓手机是第一款被称为智能手机的 很长时间占据垄断地位 2010年它在美国市场还有百分之四十几的份额 iPhone只有百分之二十几 一直到iPhone 4以后才开始逆转 有了iPhone，有了App Store 新一代原生应用才出现 但是曾鸣当时投移动互联网的时候 像墨迹天气这些应用日活很快就过亿了 后来才发现它们不代表未来 真正代表未来的 是解决核心需求的主流应用 他还提到字节跳动先做了今日头条 甚至在那之前还做了内涵段子等小产品 在技术早期其实不知道什么能奏效 只能不断的试 之后今日头条探索出了推荐算法 随着带宽和算力发展，短视频出现 两者结合才有了抖音这样的国民级产品 曾鸣特别强调 原生应用与基础设施成熟之间 还存在一个过渡性阶段 第二阶段可能还有三到五年甚至更长的精彩时间 没有办法跨越它 没有第二阶段的积累 就到不了第三阶段 那么我们今天在哪个位置呢？ 曾鸣认为2026年是第一阶段基本完成的标志年份 核心原因在于今年年初 围绕token这个词形成了广泛的共识 黄仁勋在英伟达GTC大会上说 英伟达的未来是token factory 萨姆·奥特曼也很快表达OpenAI的核心是卖token 当一种技术有了标准度量衡 它就能被规模化、标准化的使用 今天我们会说一度电、一吨水、一个GB流量 现在大家也知道调用多少token能完成多少工作、需要多少成本 于是智能就开始成为社会基础设施了 与此同时 春节前后的OpenClaw也让大家特别兴奋 一个能够独立完成任务的智能体所蕴含的潜力 让大家看到了新的可能性 曾鸣判断AI正在进入第二阶段 也就是智能体阶段 智能体就是AI时代的新应用 这里有一个很关键的类比 曾鸣说两年前他做过一次演讲 叫让我们拥抱Yahoo吧 当时判断Yahoo很快要来了 这里的Yahoo并不是指的Yahoo公司 而是一种特定产业阶段的商业隐喻 指的是寻找并且成为AI时代把万千Agent和Skill组织起来的统一信任入口 但是到了今年初他自己也有点纠结 怎么好像产业化还没有到浏览器阶段 看到OpenClaw出来，他的第一反应是 我们还在等一个浏览器的出现 不是浏览器出来以后发生了什么 而是浏览器本身都还没出现 如今这个判断比两年前更加前移了 为什么这么说？ 和智能体同时出现的是skill 也就是技能或能力 智能体的本质其实是分享能力 把懂的能力封装起来分享出去让别人调用 曾鸣突然想到1992年 [4:15] 他最狂热的事情是建网站 所有人都在想办法建网站 目的是分享信息 这一轮AI创新正在让我们从信息时代进入能力时代 海量的信息和知识已经被处理、数字化了 人们不再需要像过去那样四处检索信息 直接问ChatGPT要答案就行了 而大模型之所以有今天的成就 正是因为1992年前后的建站运动 让人们把信息放到互联网上完成了数字化 那浏览器为什么这么重要？ 因为它完成了两个核心功能 第一 通过HTML等标准建立了极其简单统一的建站方式 建站不再是专业工程师的专利 只要有信息就能建站 第二 它把浏览网站的门槛降到了接近零 用户只需点击就行了 于是用户端爆发了，供给端也爆发了 网站太多以后大家反而不知道该看什么了 于是Yahoo就出现了 它最早是一个目录，后来做分类 Yahoo本质是在对信息进行结构化 是在做熵减 曾鸣说他完全没看到AI时代Yahoo的雏形 所以他说连浏览器都还没出现 如果让他拍脑袋 他觉得下一个最大的机会是一个类似浏览器的产品 把智能体标准统一起来 让用户用非常简单的方法调用智能体 然后海量智能体才会爆发 这可能是未来两年最让人兴奋的一件事 接下来聊模型公司 曾鸣认为模型公司的本质就是AI云公司 类似炼油厂或者曾经消失了的美国在线（AOL） 大家都在讲，数据是新时代的石油 模型是炼油厂 当时AOL是互联网的基础接入服务商 让所有人都能接入互联网 今天大模型让所有人都可以轻易接入智能的入口 这也是为什么大模型公司和云厂商之间的博弈 在美国变得非常有趣 云厂商觉得付出太多得到太少 模型公司则大概率认为 将来要自建云服务甚至自研芯片 曾鸣预测 未来两个生态之间可能会发生碰撞和重新整合 最后形成几个比较稳定的AI云公司 那么大模型公司有没有机会 从基础服务提供商跃升为成功的应用公司呢？ 曾鸣说概率不会太高，没有历史先例 他用历史数据做了很有说服力的论证 Yahoo在1995年成立 2000年达到了1200亿美金的市值 五年时间 把通货膨胀和纳指涨幅算进去 那时候1000亿美元按8%年回报 就是今天1万亿美元的公司 所以2000年五年达到1000亿美元市值 对大家的震撼就跟今天的Anthropic一样强烈 AOL在2000年高点是2200亿美元估值 后来收购华纳达到3000多亿美金 Google是1998年成立的 2005年达到1000亿美元 黑莓在巅峰时期 也是最快达到1000亿美金估值的公司之一 曾鸣说Anthropic和OpenAI了不起 但是这样的先例在历史上类似阶段都发生过 它们不一定能活到最后 这里张小珺提到 陆奇博士2024年说过 OpenAI未来一定比Google大 只是大5倍还是10倍的问题 但是曾鸣明确表示 他不仅不认为OpenAI是AI时代的Google 甚至觉得它们可能只是历史上的过客 他相信未来一定会有一个10万亿美元的公司 但未必是现在领跑的这两家 这其实可以从历史中找到参照 曾鸣回顾了阿里前15年最重要的三个决策 分别是创办淘宝、创办支付宝、创办阿里云 这三个决策在宣布时不仅不被外界认可 公司内部得争议也极为激烈 淘宝宣布创办时，多位高管强烈反对 认为原有业务没成熟 就去攻击eBay的核心业务，风险太大 实际上 战略从决策到执行是有层层决策的 越往下战略与战术交织的越紧密 所以做一个大的战略决策远远不够 关键还要持续做对 曾鸣说第一阶段的企业很难活到第二阶段 第二阶段的企业很难活到第三阶段 这是商业史的动力学规律 第一阶段的技术核心是可不可用 有大量原创性的技术创新 第二阶段的标志是第一阶段的技术发展渐渐缓慢下来 变成大家都能调用的技术 而第二阶段的应用需要很强的洞察力和产品原创力 对普通用户的同理心 以及一堆新的应用技术 说到模型公司的终局格局 曾鸣的判断非常简洁 公共基础设施的行业只有一种商业模式成立 那就是寡头垄断加政府强监管 原因在于，第一 整个社会依赖于它 政府一定会强监管 第二，供给如此重要 不能只有一个供应商 [8:34] 第三，基础设施投入太大 不会有无序竞争 比如水电费能随便涨价吗？ 当然不能 他知道这个现实对很多创业者很残酷 今年特别值得关注的一个变化是 Anthropic先领跑 OpenAI再跟上，Google阶段性被甩下 这背后跟曾鸣新书里讲到的智能复利有关 Anthropic从去年下半年到今年上半年 让大家意识到 它们开始用大模型来训练大模型了 AI进入了它们大模型训练的主业 模型的训练能力大幅提升 这就是为什么今年上半年大家如此兴奋的原因 相比之下，xAI和Meta直接退出了竞赛 曾鸣说中国模型公司也在进行一场淘汰赛 今年年底谁如果跑不到3T模型 估计就出局了，目前智谱有点领跑 Kimi先交卷，MiniMax和千问也在追赶 现在做模型的窗口期已经关闭了 已经进入了智能飞轮跑起来的阶段 接下来聊到了一个让很多人关心的问题 旧平台能不能演变成新平台 曾鸣的判断是大概率不能 旧平台做的是简单的信息匹配 新平台要做的是能力跟需求的匹配 复杂度高了很多 两边的东西都发生了变化 这是一种新物种的匹配 智能体入口大概三到五年会出现 大家谈的Agentic OS属于第三阶段 比想象中要远 应用领域现在则是反共识创业的阶段 正好处于一个青黄不接的时候 模型能力已经溢出到很多简单任务它自己就能干了 但我们又没找到一个足够大的场景 让智能体可以来做一件足够复杂又足够有价值的事情 曾鸣用电力的发展做了个非常生动的类比 1892年爱迪生发明电灯泡 照亮了曼哈顿一平方公里的地方 1910年电网覆盖了美国主要城市 那一年才出现了两个真正的to C大应用 分别是洗衣机和电冰箱 空调到1925年才出现 电视机到1930年才出现 应用的发展有它自己的规律 讲到公司层面 爱迪生认为发电更重要 于是成立了通用电气 最早做发电设备 但他没意识到电网很重要 后来他的助理离开了 成立了美国第一家送电公司 通用电气真正的成功 是因为它生产出了最早的电冰箱和洗衣机 这代表一个to C应用被突破了 后来电网成了基础设施 大家不再关心电网公司的品牌 但是通用电气繁荣了六十年 这个类比非常值得品味 大模型之间的竞争会让大模型能力成为大宗商品和基础设施 所以作为智能体公司 其实没必要再开发大模型了 可以稳定调用就行了 也不用担心模型公司会切断你 因为有合理的替代品随时就可以接上 曾鸣指出，一个更触及本质的判断是 公司终将走向消亡 曾鸣说2026年出现了一个现象 不管在美国还是中国 出现了很多neo lab 也就是新型实验室 它们的方向可能有AI for AI 也有世界模型 曾鸣认为neo lab是新组织形态的早期雏形 为什么叫lab？ 就是因为大家不满意公司制 想要淘汰它 公司跟工业时代是一起产生的 工业时代之前没有公司 只有手工作坊 工业时代最大的制度创新 就是有了公司这种组织形式 让现代化管理可以运营起来 如果工业时代的基本经济规律被挑战了 组织形态肯定也会被挑战 但是曾鸣也说了，人类一直很自豪 自己是地球上唯一的智能动物 因为我们会说话 但是如今AI也能说话 能理解人的所有知识 也具备了一定的智能 所以未来世界发生的变化会超出想象 过去很多习以为常的事情 二十年后完全可能不存在 以后AI原生组织的基本单元 可能不再是岗位而是任务 岗位是现在组织的基本单元 因为有岗位 所以有汇报线、有层级、有报酬 但是在AI时代 大家都围绕着任务流转 组织就完全不一样了 [12:13] 层级也会不存在了 层级存在是因为不知道谁说了算 所以就就先定个层级 然后谁级别高谁说了算 未来则会变成谁能力强谁被调用 残酷的是 传统意义上的中层注定会消亡 张小珺问，那激励怎么办呢？ 曾鸣回答道，激励本质是自驱 硅谷最流行的词叫高能动性（high agency） 你自己掌握自己的命运 你成长了、开心了就继续做 没成长不开心就换个地方 人未来的竞争对象也不只是人类同事 还包括AI同事 那一人公司会成未来主要的发展方向吗？ 曾鸣说不会 他认为一人公司只是阶段性的产物 让大家理解了一个人有了AI的帮助 能干原来几十个人干的活 但是一个人能干的活始终有限 一定要有组织有分工有合作 将来的每个人就是一个一人公司 你就是个六边形战士 在组织里跟其他六边形战士合作 曾鸣把公司分成四个层级 机会驱动、战略驱动、远见驱动、使命驱动 他说卓越一定来自反共识 优秀是持续有正反馈的成长过程 但是卓越是克服一次一次负反馈 当所有人都不认可你的时候 你以巨大成功证明自己是时代最早的先知 利他、同理心和自我逐渐变小 大概是走向卓越必不可少的因素 你的自我太大的话 会一直想证明自己，需要短期反馈 就不会真正去感知和理解真实世界 马云最早讲的让天下没有难做的生意 马斯克要去火星 这些都是脱离自我的使命驱动 关于战略方法论 曾鸣提出了从战略规划到战略生成的转变 看十年、想三年、干一年 这个方法的核心其实在看三年的创造力 大部分人都记住了看十年干一年 那是工业时代的方法论 因为在一个相对缓慢的世界 看十年比较清楚，线性推演就行 但是今天看一年远远不够 你没法线性外推 因为线性外推就不可能得出Anthropic今年80倍同比增长的判断 所以，看三年要求你大概看两三步 第一个里程碑是什么，第二个是什么 然后今年做的第一件重要的事 是为了满足哪个里程碑 如果没有看三年的张力 战略就没有发生的环境 曾鸣还提到 OKR在AI时代才有可能真正落地 因为AI的组织系统能够追踪自然语言表达 神经网络无所不在 AI有可能给你反馈说，你们偏离了OKR 他还聊到了一个特别有意思的现象 老登这个词为什么流行 宏观方面 原来那套东西看起来没什么价值了 谁也不愿意在科层制里陪老登玩 个体上能成立的原因是 能够转化成知识的经验都不再有价值了 它被大模型吸收了 年轻人用好AI杠杆 瞬间就能成为任何一个领域的专家 那你过去二十年的经验还有什么价值呢？ 所以当然就不尊重老年人了 机器人领域 曾鸣说更好的类比不是大模型 而是电器的发展 大概1900年到1920年 美国有几千家做车的公司 后来福特建了第一条电驱动流水线 推动现代制造业进入了新的阶段 但是后面大众需求多元化 通用汽车出现了 现在的机器人公司 就像当年大家都能手搓一个汽车公司一样 但是谁能率先完成规模化量产 谁也不知道 也许我们还在等那个T型车的阶段 机器人之所以被看好 是因为它是AI跟物理世界交互的基本界面 有点像电 什么东西都可以被电重新干一遍 未来可能有N种不同机器人 去适用不同的大场景 比如家用、工业、陪伴、家务 曾鸣还提出了一个让所有巨头坐不住的判断 巨浪面前没有人是安全的 谁觉得安全，谁就是最不安全的 历史上 跨时代还能做得很好的企业基本没有 IBM做到过一次，微软算是做到过一次 微软某种程度上错过了移动互联网 但是保持了搜索的火苗和云计算的积累 加上PC时代的操作系统垄断 在AI时代还有一次机会 但是目前微软好像又有点吃不准了 对模型的投入不够 在模型这块已经出局了 Google也许能成为很好的AI云公司 但是能不能成为消费者的大应用不那么确定 [16:10] 字节大概率也不会成为下个时代的字节 豆包肯定不是未来 否则就会不计成本的往里砸 腾讯的社交关系肯定会被重新定义 曾鸣认为AI整体上更倾向于是颠覆性技术 是生产力的革命 互联网本质是生产关系的革命 正是因为延续性的部分没那么强 所以原有物种适应新物种会非常困难 最后回到个体 如果智能能像能源一样从外部获得 未来人和人的差异在哪里呢？ 曾鸣的回答是创造力 他借用德鲁克的分析框架 工业时代以来经历了生产力革命、管理革命、知识革命 他提出AI时代可以被定义为创造力时代 所有可以被结构化处理的知识型工作 都会被AI接管 人被逼着也终于被解放出来 去开发自己的潜能 这个方向就是AI做不了的创造力 那种无中生有的能力 这不是简单的会写首歌、画幅画 可能更多是原创性的定义复杂问题的能力 未来的教育体制一定会被重塑 以前的教育是知识灌输第一位 智商开发第二位，以后肯定不行了 曾鸣还提到一个基本态度要改变 原来我们倾向于降低不确定性 但是在这个阶段 其实是要拥抱不确定性 不确定性就是最大的机会 一般人见到不确定性就会恐惧 就没法往前走 但是年轻一代创业者的心态应该是 面对巨大的不确定性和复杂性 觉得特别好玩 特别有机会去创造新的东西 听完这十一个判断 我们大概可以看到 曾鸣的思考有一个一以贯之的逻辑 他不纠缠于具体技术形态 而是用历史的抽象结构来理解当下的变局 从token成为度量衡，到智能体大爆发 从模型公司收敛为寡头 到公司组织形态的消亡 每一步都有历史参照 他也不否认自己可能看错 但正如同他说的 卓越来自于反共识 而反共识不一定成功 但是最成功的企业一定是反共识的 这些判断会不会被验证 我们需要时间来确认 但是有一点可以确定的是 如果你在做AI相关的创业、投资或者战略选择 这些视角值得认真去思考一下 那大家觉得 AI时代第一个真正成功的to C智能体 会诞生在哪里呢？ 欢迎在评论区留言讨论 感谢收看，我们下期再见 --- About this transcript Read from YouTube's own caption track and laid out by ViewRank AI (https://viewrankai.com). 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