陸奇：iPhone 滿足了人類的什麼需求？

技術驅動的時代，我們要如何創造價值？

來源：奇績創壇（ID：founders-first）

原標題：陸奇：技術驅動的時代，我們要如何創造價值？

分析框架：洞察技術創造價值的未來趨勢

| 價值的本質是滿足人類需求的能力

很多人都在說價值投資，或者創立一家有價值的公司，那麼價值的本質是什麼？我看了不少關於價值的討論，發現很多都是用價值定義價值，是自循環。

定義價值，我總結自己目前的思考，我認爲價值本質上是滿足人類需求的能力，具體而言，就是「現在和未來通過市場來持續滿足用戶和客戶需求的能力」。

這裡面有幾個關鍵點：（1）用戶和客戶在市場上有區別，他們未必是同一個人，客戶是付錢的，用戶是使用者，他有可能付錢有可能不付錢；（2）價值的本身是滿足用戶和客戶需求的能力，本質是一種能力；（3）它是「現在和未來」滿足需求的能力，它必須具備持續性；（4）它必須通過市場。這個定義裡面缺一個字都不是價值。

簡單舉例來說，如果你有一個工廠，或者你有一個研究機構，你在持續打造未來滿足人類需求的東西，那你就有價值。這是價值的本質，我們所做的一切都是圍繞人類需求去做。

|技術的核心是用信息來組織能源轉化，滿足人的需求

技術和價值的關係是什麼？我先講講技術的本質，很多人對技術有認知上的誤區。

第一，它是基於自然現象

第二，它有相應的科學理論可以解釋這個自然現象

第三，它有一個信息過程，它是可編程的。

第四，它有一個能源轉化過程，它同時是可執行的。

第五，用信息來規劃能量轉化，去滿足人的需求。不管是生物過程、物理過程、化學過程，都是能源轉化，沒有別的途徑。

總結一下，技術的內核是用信息+能源去改變自然現象，滿足人類需求。技術和人的需求是分不開的，這是技術的核心結構體系。

|技術創造價值的關鍵：用長期主義把握好價值創造和市場價格之間的關係

技術的發展體系永遠是從科學中用科學的理論開發技術，同時技術也在經濟開發體系裡面創造新的財富。價值的發展體系是經濟體系，比如市場，市場是一個財富創造體系，它讓技術在這個體系裡面更好地找到需求來落地。

這裡大家需要想清楚的是，價格和價值是兩件事情：

- 公司的價格是指在某種市場環境下對價值的評估，比如在一級市場、二級市場的交易價格。

- 公司的價值是滿足需求的能力，現在和未來通過市場來持續滿足用戶和客戶需求的能力。

要做好一家創業公司，要真正創造大量的價值，必須堅持長期主義。因爲市場環境永遠在變，但不變的是「人類的需求是否被滿足」，所以技術創造價值的核心關鍵是長期主義。

要做好一家創業公司，我們要長期持續關注「我（是否）在滿足越來越多人未來的需求」，要做一個價值越來越大的公司。

我們也需要把握好價值和價格之間的關係，因爲不融資，不在市場上做商業交換公司就不能持續。我前面的定義，有價值的東西必須能夠持續地滿足人的需求，要持續的話，必須在價值和價格之間做轉化，不管是在一級市場還是二級市場。

技術驅動經濟發展的結構、體系和趨勢

接下來我們用前面講的方法論仔細看一下歷史，根據歷史看一下我們今天面臨的發展機會。

我們來回顧下人類的歷史，上面這個圖片，豎軸是經濟體系的規模，橫軸是時間。

首先，人類發展的歷史主要是由通用技術發展而驅動的，技術的結構核心是信息和能源之間的關係；我們講技術，最關鍵要看的是用什麼樣的信息結構做什麼樣的能源轉化，別的都不重要，決定一切的是能源轉化過程和信息的結構。其次是經濟發展體系，人類歷史上有三個財富發展體系，它們都是由能源和信息的結構所決定。

|不同時代的經濟發展體系

經濟發展，核心要看我們的發展體系的它內在結構是怎樣的，是 1+1=2 的體系，或者 1+1>2 的體系，還是今天我們處於的 1+1>4 的體系。數字經濟爲什麼這麼重要？因爲它是 1+1>4 的體系。這是邏輯可以推演和分析出來的。（注：這裡的 1+1>2 和 1+1>4 的比喻是借鑑李錄先生的有關演講和文獻）。

農業時代（1+1=2）

農業時代，能源主要是太陽能，能源轉化是光合作用，需要一定的土地、化學成分如氮和磷等。能源是免費的，轉化過程也簡單，因此信息結構也簡單，從而導致人要做的事情也很簡單，就是勞力。農業時代有幾千年，它是一個很扁平的增長曲線（如上圖中的橙色曲線）。

需要注意的是，工業時代並沒有取代農業，工業時代帶來更多的工具，比如施肥和除草，把農業做得更好，信息時代也可以把農業做得更好。

但農業本身核心產能是土地，就算把世界上所有的聰明人都給你，但如果你只有兩畝地，那也只能產兩畝地的糧。所以農業時代都是控制土地、瓜分土地的歷史。產出過剩比較少，因此交易簡單，沒有一個複雜的開放市場。因此農業時代是 1+1=2 的市場，產出與核心產能（土地）的關係基本是線性的。

工業時代（1+1>2）

工業時代的起步是能源變革，人類開始使用化石能源，它的載體是電。工業有三個不同的階段，主要是能源轉換效率不一樣。

工業 1.0 是機械設備轉換能源，2.0 是電氣設備轉換能源，3.0 是電子設備轉換能源，轉化效率層層遞進。工業 4.0 會很不一樣，主要是信息化和數字化驅動。

工業時代，由於需要設備來轉化能源，人做的工作變複雜，信息過程也更復雜，需要流程。那個時候誕生了大學，工程師、科學家成爲職業，因爲人類社會需要大量的技能如工程師、裁縫、廚師、律師等分工合作。

工業從 18 世紀中開始到今天，三百來年的時間，這一條曲線（上圖綠色曲線）發展非常快，它的核心產能是人的技能+廠房設備。工業時代經濟發展更加迅速，它是 1+1>2 的體系。爲什麼呢？舉一個簡單的例子，如果是做鞋的生意，一個工廠可以產出一定量的鞋子，再給一個工廠，產出的鞋子不是單純 2 個工廠加起來的量，而是更多。亞當斯密分析了，原因是分工和交易。分工以後，有人專門做鞋帶，有人專門做鞋底，每個人更聚焦，效率也更高，產出也更多。交易會給上游和下游帶來更多機會。

信息時代（1+1>4）

我們今天正處在信息時代，對應上圖中藍色部分。起點是上世紀中葉，人類發明了通用計算機，它可以高效地處理信息，用計算來模擬和預測，設計如何更快更好滿足人的需求；它能用很少的能源、很短的時間更高效地產生商業價值和社會價值。這條藍色曲線漲得越來越快，因爲它是一個 1+1>4 的發展體系。

首先，信息時代的核心產能不再是人的技能和設備，而是人才（研發和市場）+ 技術（資源快速組合），爲什麼是 1+1 大於 4？用以上同樣的例子來回答，當一個工廠規模擴張爲兩個時，更多的知識在沉澱，尤其是通過數據和軟件；數據讓我們更多更好地瞭解需求，軟件驅動讓我們更快更有效地滿足需求，因此產出相對於核心產能是一個多重超線性增長的關係。

二十年前，市值高的公司是工業時代的巨頭如汽車、石油企業等，現在大多是數字化時代的領頭公司，接下來數字化的公司會更多。創業不管做什麼生意，都一定要儘量站在藍色曲線上做。我們要做得越來越多的是用數據和軟件來做。數字化本質上是輔助、擴充、替代甚至超越人的能力，有很多產品，比如說內容推薦、電商平臺等，數字化能做的事遠遠超過人的能力，它們的產能會越來越大。

|科學發展進入第四範式

回顧歷史，我們也要關注科學發展體系的演化，科學的發展有四個範式：

第一範式：科學的第一範式是經驗主義和人的深度思考，比如柏拉圖、亞里士多德等，他們在農業時代也有很多發現。

第二範式：工業時代，科學的發展進入第二範式，以系統化的實驗和分析爲主，從伽利略開始，科學家和工程師開始成爲一個職業，有組織地來做科研，大學也在這個時期形成。

第三範式：科學的第三範式是系統性的理論輔助於計算模擬。

第四範式：科學的第四範式是數據驅動，通過數據和算力來探索前沿。

科學發展今天逐步進入了第四範式。進入第四範式後，科學和商業化其實分不開，比如說，數據從哪裡獲取？在大學裡面怎樣獲得數據？國內研究數據從哪裡來？大量的數據只能通過大量商業化的行爲獲得，所以產學研之間的關係又不一樣，拉得越來越近，迭代的閉環越來越緊湊。

對創業者尤其是技術驅動並有遠大抱負的創業者，我們需要關注科學發展體系演變所帶來的機會。今天的全球主流科學發展體系是由 Vannevar Bush 1944 年《科學無盡的前沿》所提議的，核心有幾點：

- 大規模建立研究型大學，讓研究生和教授一起推動科研

- 研究型大學大量驅動工程性研究，不純是基礎研究

- 建立大量的國立實驗室

- 政府出資，科研方向以科學家自導爲主

在新的科學範式下，這個模式已經越來越不夠了。

今天的科學前沿逐步由一些大廠和新一代研究型創業公司在驅動。舉個簡單的例子，今天引領信息科學的是誰？不是斯坦福、MIT 等高校，而是谷歌、微軟、亞馬遜、阿里、騰訊和字節等一系列的大廠。今天站在人工智能最前沿的不是大廠，而是 OpenAI 和 DeepMind（DeepMind 雖然在谷歌裡面，但它本質上還是個獨立的創業公司）。同理，今天引領商業航天的，不是波音，NASA，而是以 SpaceX 爲代表的商業航天創業公司。

爲什麼一個研究型的創業公司能夠引領前沿，因爲在今天這個時代，你只要有頂尖技術，有一個強大的 idea，有能力有抱負，就有機會獲得大量的資本，並跑在前沿。這是我們在場每一位的機會。

|全球地域經濟的發展

農業時代，經濟主要在適合農業發展的地域，基本上到處都有。工業時代的第一階段發生在英國，因爲當時的力學、機械學、早期的物理學研究最多且傳播最廣的是在英倫三島。工業 2.0 在德國等歐洲大陸，3.0 到美國等北美地區，美國過去幾十年基本上壟斷了科研的前沿。

但是現在，這個前沿有可能向亞洲轉移。一方面是經濟中心顯然在向亞洲轉移，另一方面，當科研進入第四範式時代，產業體量大、人才集中的地域有機會驅動新一代科研型創業公司，驅動科學更快地發展。

數字化驅動經濟發展的結構、體系和趨勢

講完歷史和發展趨勢後，接下來講一下今天核心驅動歷史發展的主流——數字化。什麼是數字化？數字化爲什麼重要？數字化的本質是什麼？它的內在結構、發展體系和趨勢是怎樣的？

|什麼是數字化？

首先講講什麼是數字化，我認爲數字化有它穩定的結構。數字化的內核永遠有六個組成部分，缺一不可，但是它始終圍繞人的需求，數字化某種程度上是人性化。

數字化的起步是針對某一種人類需求，獲取信息、 表達信息、存儲信息、傳輸信息、處理信息，最後交付信息，這是數字化的核心。

第一是獲取信息，我們需要有感知能力，因此有各種各樣的傳感器。

第二是表達信息。今天大部分的信息是用符號和文字表達的，深度學習的革命本質是一種表達的突破，不再用文字符號，而是用基於浮點的重疊向量，這一下子打開了新一代感知和各種各樣計算的可能性。

第三，表達之後要存儲。信息可以寫在紙上，今天是存儲在磁盤，以後可能是放在基因裡面。

第四，傳輸信息，要滿足人的需求，信息往往需要覆蓋一個地域，覆蓋一個國家，覆蓋整個世界等。

第五，處理信息，用算力解決一個任務。赫伯特·西蒙是人類歷史上唯一一個同時獲得圖靈獎和諾貝爾獎的人，他有一個非常系統化的理論解析人是如何解決問題的，任何人的需求、問題，都可以設計一個任務通過計算來解決。

第六，交付信息，就是把計算結果交付給人，去滿足我們的需求。今天大量的信息交付是在屏幕上輸出給人去讀，越來越多的交付是直接去控制一個設備，甚至直接去控制一個生命體系等。

我們再往外看一層，獲取信息就是獲取數據，數據是信息的表達形式，有了信息之後，我們得滿足人的需求，需要一個模型知道該用什麼樣的任務去滿足人的需求，我們把它叫算法，有了算法之後還得去計算，就要算力，今天用硅，以後可能是別的方法。

計算的本質就是在一種系統架構上，用很少的人員、很少的時間去模擬、設計、測試如何滿足某種需求，最終把這個信息算好以後交付。

這裡連接一切的是軟件，軟件是媒體，核心是數據、算法、算力、人的需求和任務。這是數字化的真諦，它是人的知識和能力的延伸，爲人的需求而起，幫助人更快更好地完成任務，滿足需求。

| 數字化開啓了極爲高效的價值增長飛輪

前面我們分析了數字化是人的知識與能力的延伸，它的進程勢不可擋，我認爲數字化進程還會繼續加速。

數字經濟時代，基本上都是大的平臺驅動， 比如 PC、移動互聯網、新一代的人工智能和雲等。一旦有了平臺以後，它有一個穩定的軟件的抽象層次，可以寫軟件，同時針對這個軟件它往往有個硬件架構，比如 x86、ARM、RISK-V 等，它的效用很神奇，可以解釋爲什麼 1+1>4。

第一，算力成本越來越低，也就是摩爾定律，每隔 18 個月，密度增加 1 倍，成本下降，所以供給端越來越便宜。這就是爲什麼數字化技術驅動型的經濟，往往會使商品越來越便宜。

第二，軟件驅動，它可以快速迭代，很多軟件產品每兩週迭代一次。數字化生態跟物種一樣，進化速度快的物種生命力更強。

第三，數據沉澱，每一次調用軟件或硬件，都有數據沉澱，數據裡面承載的是對人類需求的理解和滿足需求的任務的理解，數據沉澱就是知識沉澱。

第四，社會生態網絡協同。在工業時代，如何協同？在工廠裡面，主要是內部協同和上下游協同，今天則是整個社會協同，它的效率遠遠超過工廠。假如我是做鞋的，我知道誰穿我的鞋，誰賣我的鞋等等；我有客戶數據，我可以做產品設計、物流、客服和支付上的協同，把他們綜合在一起。

數字經濟是極爲高效的增長模式，成本不斷地呈指數下降，迭代越來越快，數據沉澱越來越多，更多的需求理解，協同不是在工廠裡面協同，而是整個社會來協同，它是一個極爲高效的價值增長飛輪。

簡單總結一下，爲什麼幾乎每一個國家都在做數字化轉型，爲什麼數字化這麼重要？本質上是把 1+1>2 的經濟變成 1+1>4 的經濟。關鍵是怎麼做？如何推動數字化的進程？

| 數字化進程的結構、發展體系和趨勢

數字化的進程有規律可循，有它的結構、發展體系和趨勢。

數字化的結構是什麼？數字化永遠是平臺驅動的，平均每隔 12 年左右有一個新的計算平臺，歷史上都是這樣往前走的。

這個平臺的結構包括前臺和後臺，前臺是交互能力，後臺是計算規模，它的發展趨勢和驅動力是數字化覆蓋的寬度和深度。

比如說 PC 時代，代表企業包括 IBM 和微軟。我在微軟工作了八年多，微軟是一個了不起的公司，它數字化了企業辦公室的桌面：文檔，企業的信息管理和流通，本質上它是一個鼠標鍵盤公司，但是造就了一個 4 萬億美元的產業生態。

接下來，移動互聯網時代，代表企業是蘋果、三星、谷歌，他們數字化了什麼？是人社交通訊信息和人的日常行爲，出行、支付、社交等。

人工智能時代，物理世界和數字化世界融入一起，所以它的驅動力就是數字化的深度融合，然後一個平臺一個平臺往下走，大概 12 年左右，這是數字化發展的趨勢。

技術發展的（無盡）前沿：結構、體系、趨勢

如果我們把數字化和其他前沿的科學技術合在一起，那就是下面這張圖，它的結構、體系、趨勢都在這上面。我們先講一下數字化目前面臨的前沿，今天數字化的前沿非常多維度，有三個大的平臺在同時往前走。

| 數字化的前沿：三個大平臺在同時往前走

（1）移動互聯網/雲

我們目前的主流數字化平臺是移動和雲的時代，它的前端一開始是手指觸摸交互，今天手機的感知能力也越來越強，有了定位，定位很重要，物流、打車等都是定位帶來的機會。接下來是攝像頭和視頻，以及激光雷達等。

大家一定要關注視頻，這裡面有很大的機會，我們歷史上一直在等這樣的機會。因爲今天所有的人機交互，核心邏輯都是用語言、文字和圖像描述一個思想空間，通過點擊和上下滑動與這個思想空間交互。這個邏輯代表什麼？它代表人和需要交互的對象在做間接交互，而不是直接交互。

但是，短視頻，快手、抖音等基本開啓了直接交互的大門。你到一個直播間，可以和主播說，「老闆，你這個包很好看，能不能讓我看看裡面，或者能不能給我打 8 折」。這樣的交互，它意味着人開始和物理世界、自然社會做直接交互，這開啓了一個新的大門，未來會有越來越多的軟件驅動的直接交互，演化出新的內容，通訊，社交，電商，企業服務等等。

後臺，在雲的時代，大家要關注雲原生。雲原生不光是軟件的體系變成以微服務、網關、Mesh 這一系列組織企業和 C 端這些看得見的體驗，更爲重要的是，它會帶動未來硬件的更新和軟件體系的重構。

視頻原生會發生，毫無疑問，視頻承載的信息遠超文字和圖像。未來的人機交互，企業管理都會以視頻流爲主。今天的互聯網主要是爲文字圖像，非實時交互而設計的，對音視頻的延時交互是根本不行的，必須在互聯網上用視頻做直接的交互，直播課、錄播課等各種各樣的互動，這會帶來新的基礎平臺，新一代的 Paas、新一代的 Iaas，機會非常多。上海有一家創業公司叫做聲網，非常出色，它代表了很多類似的機會。

（2）AI/邊緣及 5G

我們今天，人工智能時代也開始了。今天的 AI 以深度學習爲主，核心本質是一種新的計算技式，本質是用重疊向量表達信息，通過簡單的優化過程來高效快速地抽取特徵，用這些特徵可以快速高效地解決我們關心的任務，比如視覺識別任務、語言交互任務等等。

這個新的計算方法它之所以能成爲大量經濟價值的重要源泉，是因爲它可以把物理世界的信號直接投射到這個向量空間，所有的傳感器、傳控器，所有物理模態都可以，從人機交互的角度看，一切交互模態的大門通通打開。過去交互都是鼠標鍵盤，現在是對話交互、視覺交互，未來還有觸覺交互等，自然交互都可以開啓。

同時在後端，創新的機會非常大。芯片和底層軟件都要逐步重建，今天的 X86、ARM 等都走不到未來，因爲它們只能在維度很低、控制流可以穩定預測的情況下能有效工作。中國需要重建自己的生態，雖然面臨着卡脖子的問題，但從時機來看還是幸運的，因爲本來芯片和底層軟件都要重做。

今天有些語言用得很有意思，叫做異構計算，對我來講，這個異構計算纔是未來真正的主流計算，過去的 X86、ARM 才應該算計算曆史的異構設計，因爲未來主流是智能化的計算體系，從架構上講，以人作爲一個智能體系，主要是處理高維度信息、用高並行的大量數據作爲計算主流。

智能雲/邊緣，人類的發展永遠是路徑依賴的，人工智能的未來是在今天雲和移動端的基礎上往前走的，因此自然會生成智能雲和邊緣，特別是 5G 的邊緣計算。

這裡還有新的後臺的機會，特別是新的數據和計算平臺。這裡簡單提一提，在人工智能時代，新的核心產能之一是數據。我舉一個簡單的例子，即使把世界上所有的工程師都給你，讓你做語音交互的應用，但是你沒有 2 萬小時標註數據，你做不出來。

數據是人工智能時代的核心產能，但是數據的複製成本是零。如果金子可以不斷變成新的金子，那金子就不是金子了，所以如何用隱私計算等新的計算平臺，讓數據變成產能，有很多的機會，當然，像 OpenAI 做的，通過大模型、大算力、新的平臺如 GPT1、2、3、4、5……，這樣一直往下走，未來的模型只要通過微調（fine tune）, 經過 few shot learning，很快就可以做出來，所以這是新的 Iaas/Pass 的機會。

同時講一下數字化的廣度和深度，本質上人工智能時代開啓的是把物理世界和數字世界混爲一體，未來數字化的生態會有新一代的、定義性的體驗出現。

過去的歷史，每一個時代都是定義性的體驗產生的數字化生態，PC 時代是 Windows 的發明，在移動時代是 2007 年的 iPhone，下文會講爲什麼這是定義性的體驗，因爲它啓動了新的時代。

人工智能時代，定義性的體驗還沒有到，但是很快要到了。比方說一輛軟件可更新、可延伸、可以自動駕駛的車子；一個完整的、軟件定義並可延伸的醫院、工廠、學校等；每一個這樣的定義性的體驗，都可以啓動一個大的商業生態。人工智能時代機會非常多，包括新的生命科學、藥物開發體系等等。

這裡提到了自動駕駛的車子，上圖中黃色標註是電動車的生態，最近大家都關注到了，越來越多公司都進場了。從探索未來大規模商業發展潛能的角度來講，他們都應該進場，這是理性的。

我們和中國造車企業交流很多，今年 5 月的時候，奇績做了第一次對接創業公司和造車企業的產品對接。我們聊了不少領軍人物，他們爲什麼造電動車？就是爲了拿一張進場的票。進什麼場？自動駕駛帶來的新一代信息工業的制高點。

未來的汽車是軟件可定義的電子電氣設備（它將由好幾億行代碼驅動），它將是信息工業的制高點，信息工業的發展永遠有一個母生態，今天的母生態是手機生態，以蘋果、華爲、谷歌、Qualcomm 等爲代表，其他很多產品都是基於這個產品衍生出來的。

下一個母生態將是汽車，同時，電動車又代表了新的能源產業的制高點，是人類能源體系從化石能源進入新能源的轉折。

人類歷史上還沒有這樣一個商業化機會，同時佔住信息工業和能源工業的制高點，因此你今天有能力就應該去拿一張門票，給自己留一個機會。未來還有更多的企業會宣佈進場。

（3）新前沿

新一代數字化前臺能力包括 AR、VR、腦機接口等，AR、VR 可以把物理世界和數字世界融合在一起，帶來新的體驗，類似《頭號玩家》等。

新的後臺也起來了，量子雖然離商業化還有距離，但是技術一直髮展很快，還需要時間。

量子一旦出來，它是一個完整的生態，早期很可能是量子化學、量子材料等，當然量子計算會帶來顛覆性的效果。

| 新能源、新生命科學、新材料科學、新航天等領域的新前沿

今天，其他技術領域的前沿都在高速發展，這裡簡單提一下：

（1）新能源

首先是能源，毫無疑問，整個社會必須找到一個可持續再生的形式。碳捕捉技術、新的電池和存儲技術、氫能、生物能源等，最終我們的解決方案可能是可控核聚變，因爲地球上所有的自然能源，如太陽能和風能，最終都是太陽核聚變形成的；當然這個很難，但是核聚變如果可控的話，效益是最高的。

（2）新生命科學

生命科學在發生重大的變革，基於過去幾年在感知能力上的躍升，我們有了基因組，特別是基因測試的成本一直在往下降；其他感知系統如低溫電鏡等等；同時人工智能算法和大算力，使得藥物設計、藥物研發、精準治療都是朝數據驅動和計算方向發展，也就是科學的第四範式，這裡帶來非常多的機會。

（3）新材料科學

材料科學，稍微滯後一點，但是也朝這個方向走。中國的大量機會更是產業驅動，比如芯片、生物、能源等等；特別是芯片工業，需要找到更多好的路徑；計算驅動的研發形式也會往前發展。

（4）新航天

最後講一下商業航天，因爲要滿足人的需求，永遠需要空間。關於如何去看商業航天，我們不妨回看過去，像中國鄭和下西洋一樣，或者是葡萄牙和西班牙開始去找新大陸，如果鄭和找到新大陸，可能今天的歷史就不一樣了。類比到今天，現在是去月球、火星等太空，去找到適合人類商業化發展的空間，未來將會很不一樣。商業航天早期的應用更是針對地球上的遙感和通訊，比如 starlink 等等。

遙感體系或者整個地球的環境數據，包括整個地球的氣候、風力，二氧化碳排放等，中國創業公司也很多，美國創業公司也非常多，這個發展方向已經非常快速了。

需求的結構、體系和趨勢

前面我們講到，任何技術的發展永遠和人的需求掛鉤，但我們觀察到的一個誤區是，不少人爲了技術而技術，而不是使用技術去滿足人的需求。

這裡我們分析一下需求，需求也有它的結構和體系，據此我們可以判斷它未來的趨勢。

| C 端的需求：用戶永遠不滿足

個人的需求方面，有一個簡單的理論，馬斯洛的需求層次理論。底層需要溫飽，需要安全，更上層需要得到認可等等。從創新的角度講，我非常推薦大家一個概念，貝佐斯三年前寫給投資者的一封信，他個人的認知是，用戶永遠不滿足。人的需求是永遠不滿足的，因爲總有更好的方法可以去滿足得更好。

基於此，我們可以用一個體系來分析，有哪些人的需求，對應會帶來哪些技術驅動來創新的機會。比方說，簡單從人羣、時長、365 天、階段來看，人羣可以分爲老年人、小孩、職業人士、學生等。基於此，我們可以畫一張表，看看每類人每天 24 小時怎麼分配。

從奇績創壇的角度，我們認爲，通訊有非常大的突破空間，特別是基於視頻的實時異步通訊，誰先把這個做出來，就可以獲得非常大的商業價值。

娛樂，我們認爲是會長期增長的剛需，人永遠需要打發時間，特別是有意義地打發時間。

教育和醫療，在中國是需求遠遠大於供給的兩個行業，它們非常特殊，人類有很多職業可以選擇，這兩個職業很特殊，他們都是把人變得更好。如果讓我選一個的話會是教育，只要教育好了，其他一切都會很好。一個國家長期的興旺發達，永遠要在教育上發力。這是特別重要的機會，我們每個人都要關注到這一點。

在 C 端，從創業的角度，我這裡要和大家分享一個想法，就是如何考慮長期深層的需求，好的創業者往往在需求上想得很深，我給大家舉幾個例子，供大家參考：

第一，今天大家用的現代手機，它起源是 2007 年蘋果的 iPhone，那個時候，我在雅虎，喬布斯經常到雅虎來。2007 年，第一個 iPhone 出來的時候，這是一個很差的電話，基本打不通。第一個 iPhone 是和 AT&T 綁定的，AT&T 補貼 300 塊，成本 600 塊，上面固定了 6 款應用，雅虎 2 個應用，谷歌 2 個應用，蘋果自己做了 2 個應用，沒有什麼生態。

我是第一批買了 iPhone 的人，當時，拿到 iPhone 的人都會很激動，這是一個定義性的體驗，新的時代到了，這個手機不一樣。爲什麼？2007 年的 iPhone，它滿足人的什麼需求？打不通電話，只有 6 款應用，爲什麼大家那麼激動？核心我認爲它是滿足了人類隨時隨地要獲得信息的需求，因爲人是一個信息動物。

第一個 iPhone 很厚很重，像一塊磚，但是充一次電，至少可以用一天，放在口袋裡，24 小時隨時隨地可以獲得信息，電腦則不行，因爲只有坐在桌子旁邊才行。iPhone 開啓了定義性的時代，我們可以隨時隨地，24 小時獲得信息。總結來說，iPhone 底層滿足的是人隨時隨地獲得信息的需求。

我再舉一個例子，大家都知道愛迪生髮明瞭電燈，但賣了 7 年賣不出去，找不到應用。歷史上曾經試過執行死刑，也行不通。請問，電滿足的是人的什麼需求，我認爲電滿足的是人要隨時隨地轉化能源的需求。

爲什麼愛迪生能夠改變歷史，做出了不起的發明？因爲電滿足的是人要隨時隨地轉化能源的需求，照明只不過是一種應用。那個時候大家不願意買愛迪生的電，理由是油燈也很好用，蠟燭也很好用，照明的需求基本被滿足了。但是有了電之後，我們可以有電熨斗、電風扇、微波爐，衣服皺了，轉化能源，把它燙平。以前燙衣服怎麼燙？用煤爐燒開水去燙。隨時獲得能源進行轉換，這是最爲底層的需求，好的創業者要抓住這種歷史性機會，要對人類的底層需求有深度思考和把握。

我再問一個問題，Elon Musk 成立特斯拉，它滿足了人的什麼需求？他解決了人的什麼痛點？特斯拉是滿足人的交通需求嗎？這早就被滿足了，我們有這麼多油車。爲什麼這一家公司這麼特殊，值得我們關注，它滿足了什麼需求？我認爲它滿足了人類希望子孫都能夠活下去的需求。

沒有新的能源，我們其實都知道，高概率我們子孫的子孫可能就無法在地球上生存下去了。這是一個深層的需求，人是一個很特殊的種類，我們不光想自己要活得好，也希望下一代活得好，他們的下一代也要活得好，這樣的剛需是需要被滿足的。

好的創業者，尤其是真正能夠改變世界的創業者，他是要開啓這種根本性的創新，需要對需求考慮得很深，把大量人的需求滿足得更好。

| B 端的需求：降低成本，增加收入

基於時間的考慮，B 端我不多展開講了，B 端也有它的結構，它永遠需要降低成本，增加產出，永遠需要管理生產、銷售、客戶、員工、供應鏈、資金等，企業的信息化，第四產業裡面，有大 B 和小 B，大 B 的需求和小 B 的需求非常不一樣，歷史上還沒有看到一家公司既能服務好大 B，又能夠服務好小 B。

這裡簡單講一下，農業爲什麼以前沒有數字化？因爲農業沒法有效地被數字化，即使給你手機，你也無法獲取信息，手機作爲感知，它沒有辦法知道水稻是怎麼長的，小麥是怎麼長的，它必須使用傳感器。在農業領域，數字化、自動化、信息化、智能化一起做，人工智能之前農業沒有辦法數字化，所以這個機會是一起來的，是疊加的。

同時我們需要更多企業數字化的基礎，特別是開源技術。

今天的信息工業爲什麼這麼蓬勃發展，主要是過去四五十年沉澱的軟件，我們每一個創業項目，每一個新的應用，程序員寫的代碼不多，因爲大部分代碼已經有了，都是模組化，所以開源開放非常重要。

第四產業，前面講的數字化轉型，把第一產業、第二產業、第三產業一起往上拉，都有機會從 1+1>2 變成 1+1>4。