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AI之后的下一代通用技术是什么?

 兰亭文艺 2019-08-24

来源/陆家嘴杂志(ID:lujiazuicbn)

作者/章苏阳 

本文根据8月22日章苏阳在第一财经主办的2019陆家嘴股权投资峰会上演讲稿整理。章苏阳是国内最早的创投老将之一,20多年来投资了450余家创业公司,见证了超过100家被投企业成功上市或并购,挖掘了超过25家独角兽。

经济学当中有一个朱格拉周期理论,指的是经济发展中每8~10年就会出现周期性的变化。从历史上看,每隔8~10年也会发生一次通用技术的更新迭代

1991年,计算机和通讯技术的发展拉动了科技的发展,如果没有计算机信息化和通讯最基本的构架,我们几乎所有产业的发展都不会那么快。也就是说,在那个时代,从1991年、1992年一直到1999年、2000年左右,基本上是以计算机的信息技术加上通讯技术推动整体的技术往前走。

到了1999年、2000年,PC互联网成为了明显的通用技术。在那个阶段,如果你的企业不借助于互联网技术发展,企业在这十年左右的竞争中就可能落后下来。在1999年、2000年,一直到2008年左右,基本上以PC互联网的技术作为大致的通用技术拉动整个行业往前走,这个阶段就涌现了BATJ这样的公司。

到了2008年左右,技术周期再一次发生了变化,移动互联网成为了通用技术。这个阶段,很多企业如果不借助于移动互联网进行业务拓展,不将移动互联网作为承载技术的基础,在这一波周期中就没有获得进一步发展的可能性。从2008年开始一直到2016年、2017年左右,基本上是移动互联网作为通用技术继续发展,这时候形成很多新的企业,涌现出来的是很多TMT企业。

当然,在这个过程中同时也有一些小周期,每个周期中也有一些小的变化。比如1999年的互联网技术主要是打破信息不对称,当年跑出来的企业是搜狐、百度、新浪等,因为当年获取信息的地方非常少,技术进步主要是针对信息不对称进行的。

到了2003年前后3年的时间,发展起来的就是电商平台类的企业。到了2006年,手游的时代出现了。再过几年,互联网金融也诞生了。所以,在每个周期里面也会有若干小周期。

当然,经济学里还有一个康波周期理论,这个周期的时间则比较长,大概每五、六十年会出现一个大变化。

我这里简单举一个例子,比如两方面,第一是中国的人口政策,这对中国整个经济发展起到了非常关键的作用,在改革开放以后,人口政策带来的红利逐步产生效应,也让中国即将成为全世界最大的人口消费市场。第二是当年的土地公有制政策,正因为这个政策,改革开放以后各个地方才有可能通过出售土地获取资金支持经济的发展、对城市的改造等。这些是大的周期。

周期理论如此,但到了2017年左右,大家就开始觉得似乎没有新的东西出现了。

我们现在很多的巨头企业都是2016年以前的产物,2016年以后产生了一些公司,但是都没有持续下去。如果将2016年到2017年的故事写成一部小说的话,那标题可能就是“关于两辆自行车的故事”,再没有其它新的东西了。

所以在这个时候,一些新的东西总是要酝酿产生的。

在PC互联网和移动互联网的时代,最重要的是流量,整个互联网的发展过程就是将流量作为基本追求。到了2017年,大家感觉不对,数据量在急剧增加。并且,这个世界上所有东西都有涨跌,只有数据是只涨不跌的。去年的数据统计,每3.2年数据量会增加10倍,而在今年,则有可能已经发展到每2.8年、2.9年增加10倍。从人类开始有数据的时候开始,数据每年都在加速增长,移动互联网以后数据更是在无限递增。这是第一点。

第二点,我们知道,世界是结构化的。所谓的结构化世界,就是指世界上所有东西之间都是有联系的

为什么这样讲呢?根据宇宙大爆炸理论,我们生活的星球和我们所在的宇宙,是在137亿年以前一次大爆炸中产生的。在宇宙大爆炸以后的一分钟内,我们的宇宙中就产生了碳元素、氧元素、氢元素等大概20多种构成我们当前所有物质的基本元素。在46亿年以前太阳形成了,在36亿年以前,地球上产生了第一个生命——原始细胞,我们在座的所有人,全世界所有的生物都是这个原始细胞的后代。人和老鼠之间的基因只有1%的差别,而有99%都是一样的。所以,世界上是结构化的,事物相互之间也是有内在相互联系的。

第三点,通过那么多年的发展,我们的硬件和软件的性能都得到大幅提升。我1992年的时候在邮电部当技术副厂长,当年厂里要买三台微型计算机——奔腾286,为了这三台计算机还特地建了一个恒温的房间。而现在,Intel的芯片比当年的运算速度提高了两万倍,这也是摩尔定律揭示的道理,可见信息技术进步的速度是非常快的。

第四点,我们的软件基本上在五年前就完善了深度学习的方法,但我们现在有一个最大的发现,那就是跟人的行为有关的东西是不需要做精确计算的

最早做计算机芯片研制的路径就是精确计算,从8位机、16位机、32位机到64位机,越高越精确。后来在数据多了以后,我们又发现,跟人的行为有关的东西却不需要分析得那么精确。比如,理论上母亲给孩子喂奶温度最好是37.8度,但难道37.7度就不行了吗?难道38度不行吗?也行。母亲喂奶的时候只要先试一下,温度差不多就可以喂了,并不需要那么精确。我们认识一个人,也不需要按照图象分析那样,要知道他眼睛之间的距离是多少、鼻子占整个脸的比例多大,我们只需要做出自信概率上的判断也就可以了。跟人的行为有关的所有东西都是这样的,这也是现在大家感觉到的变化。

因为世界是结构化的,利用数据可以挖出某些东西,而有一些东西做出来则不一定需要特别精确的计算,在这个时候,从2017年开始,AI技术就成为了新的通用技术,将带动所有行业,包括新一代技术、应用方式、营业模式向前走,目前大家在这一点上基本形成了大致的共识。

最近的十年,AI技术在拉动科技往前走,这是新的通用技术。PC互联网时代、移动互联网时代,淘汰了很多本来有希望成为大公司的企业,在技术更迭的过程中,有的企业成功了,有的企业被淘汰,成功的企业就是使用了当时更先进的通用技术,用于提升自身业务,这样的企业成功的概率自然会高很多。这也是今天讲的,通用技术为什么那么重要的原因。而当前的通用技术,大家可以理解为就是以AI为基础的技术

那么,下一代通用技术会是什么呢?我认为,有可能是基因技术、蛋白技术有关的生物技术,这些技术将继续会拉动科技发展。大家不要以为基因技术等主要用途是治疗,治疗是它主要的部分,但是,我们现在知道,与人相关的很多东西,除了创伤以外都是基因引起的。后来也有说法,说创伤也是基因引起的。比如为什么刚好是这个人开车出车祸了,因为他的性情比较火爆,而这也是基因决定的。

似乎从这个角度来看,所有东西都是由基因决定的。所以从2000年开始,基因技术的发展已经超越了摩尔定律了。我举一个简单的例子,在2000年的时候我们测一个人的基因组需要30亿美金,到2008年的时候需要1000万美金,到今天我们只需要花2万多元人民币。这个下降的速度比摩尔定律要快。另外,基因本身也不一定用于治疗。假定生物计算机可以做成,我们的能耗只有相当于现在五百分之一,而计算能力提高10万。我们现在最大的问题是存储跟不上数据的增长,但是大家知道如果把世界上所有的信息用DNA存储,需要多少DNA呢?答案是,只需要一公斤的DNA就可以把世界上所有的信息都存储进去。

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