拜读了陆奇的 ChatGPT 新机遇分享 PPT，整理一些我受启发的观点。
要站在前沿，这一次冲击很大，信息量也很大，我们必须保持在前沿，消化前沿信息，站在前沿思考，站在巨人肩上。
他说，在美国念书时，去到另外一个城市需要付费买一张3美元的地图，但现在，如果想去任何地方，只要打开 Google 地图就可以了，使用成本变成了0。
谷歌平均每年要花费10亿美元制作一张地图，但每个用户获取地图信息的代价基本上是 0。当信息成本变为0时，它一定会改变所有产品。当然，这里的成本指的是用户使用成本，而固定成本是指谷歌对于这项服务的固定支出成本。
现在大模型也已经开始走向固定成本，这和互联网改变世界的结构是一模一样的。通过 Google 地图固定成本改变世界的例子，可以推出 ChatGPT 变成固定成本后，与 Google 地图改变世界的结构是一模一样的。
随着成本降低和产能提升，动脑筋的成本降低了，产能得到了提升。程序员的开发成本将会降低，但对程序员的需求将会大量增加。
医疗行业是一个大型的模型行业，一个好的医生就是一个好的模型，一个好的护士就是一个好的模型。现在，模型的提升能够提高科学水平。
律师行业是另一个例子，律师在美国的平均收费是每小时1500美元。现在，ChatGPT可以介入其中，比如告诉你如何离婚，或者在出现车祸时让你直接向肇事者要钱，不需要经过律师的手。这些都在理想层面上可以通过ChatGPT来实现。
每个人或多或少都需要用模型。假设拿开发举例，我们每个人都有自己的副驾驶员，不止一个，可能有五、六个之多，这些副驾驶员就相当于垂直领域的模型，可以为我们提升更多准确的信息，帮助我们做更多的事情，未来我们就是人加上所有副驾驶员一起协同。
Open AI开放了Plugin的能力，允许你在它的平台上自己开发。如果现有的商业逻辑和模式Plugin能够实现，那么应该及时更换商业逻辑和思路。目前这个Open AI的商业雏形，两边收费，To B这边收费，To C那边也收费，开发可以在它的平台上赚钱，用户也能付费使用更好的产品。它就像 App Store 一样，大家一起做，一起挣钱，当你体量足够大的时候，平台就会没收你。
第一，对于以软件为主的产品开发能力，大模型一定会有影响，长期来看影响也会更大。对于C端的产品，用户体验的设计也一定会受到影响，需要认真考虑未来如何应对。
第二，如果创业公司自己研发技术，大模型可能会对技术设计造成间接影响，需要思考如何应对。即使是芯片研发，也会受到大模型的影响。不管你做什么，未来的技术都会被影响，短期不会直接影响，但长期可能会带来重大影响。
第三，GPT 可以帮助很多软件做运维，长期来看可能会带来变革，因为上下游结构会发生变化，需要判断所在产业的结构是否会变。
第四，GPT 也可以帮助探索商业价值、触达用户和融资，对于早期创业公司需要的各种核心能力，GPT 都可以在多个方面提供帮助。
每个早期创业公司需要的核心能力，或多或少，或直接或间接，它都能够帮助你。
另一方面，ChatGPT 把人与人之间的区别拉大了，如果可以把ChatGPT通通用起来的人会很厉害。两个人本来智力水平一致，多付出努力就可以拿到更好的效果。但如果中间插入一个ChatGPT的变量，他有不懂的问题都拿去问 ChatGPT，而大部分帮他解决掉了，这在能力上的提升可就飞速了。
当然会有人质疑，ChatGPT3.5不行，很多情况下会一本正经胡说八道，它只是一个语言模型，做不到事事那么准确和精准。一个更长远的思考角度是，ChatGPT4 出了，并且 ChatGPT5 也会出，ChatGPT6 呢？所以，一个人越懂得利用 ChatGPT，他的能力提升得越快。
ChatGPT 可以衍生出全新的方向，但要看这些方向是否适合你,是否有能力去实施。同时也要注意相关产业链的变化，有的加快了，有的结构发生了变化，要根据自己的判断及时调整方向。
如果产品开发到一半,最初设想的产品形式发生了变化，那么要不要调整当前阶段的计划？要系统地考虑当前环境下「碗里、锅里、田里」情况会是什么。
上下游的情况可能会发生变化，中游也可能会变。如果整条产业链发生变化，这可能是一个机会。以前产业结构在某种程度上与成本结构有关，但信息获取成本降为 0 后，产业结构会发生变化。例如谷歌提供 Android、Chrome、地图等产品免费，而从其他方面赚取利润。如果模式都变成基础模式,哪些产业链会变结构？需要分析历史案例，加以思考。
产品是否需要调整？价值主张是什么？产品形态是否需要改变？商业模式是否需要改变？如何实现增长？这既是机会也是挑战。
数字化基础是现代信息技术发展的重要支撑，它构成了一个稳定而完整的结构，无论怎样发展，都能保持一致。该结构核心包括前端和后端，前端提供完整可延伸的体验，后端提供完整可延伸的能力。
前端作为体验的容器，可以是二维的容器、三维的容器、内在连入的容器等，写在容器上的代码可以是文档、聊天、代码、空间、世界、数字人等等。
后端则是底层设备，包括服务器、交换机、数据中心、卫星载荷、芯片、模组、操作系统等。网络数据堆栈、分布式系统和区块链等中间层也是非常重要的。
数字化基础层，它包括符号计算、深度学习、向量浮点计算等技术，这些技术可以是硅基的，也可以是碳基的。
数字化基础结构的顶端是云，它为人们提供算力、存储和通讯能力，如同自然水源一般。
云下面包括发表的论文、工具链、开源的软件、开源的数据集、隐私、产权保护等一系列内容。
这些层次组合成了一个完整的数字化基础结构，为现代信息技术的发展提供了坚实的基础。
比尔盖茨曾经表达过他对于一种全能的助手的梦想，一种可以随时了解你的邮件、电影、事物等个人信息，并能够不断提醒你并给予支持的智能助手。
而 ChatGPT，作为一种数字化平台，可能会成为人类历史上最为重要的平台之一。目前，它已经具备了作为一种全能助手所需的各种信息资源和插件应用。未来，随着更多的生态系统的建立，ChatGPT 将在数字化领域展现更加卓越的能力和潜力。
搜索引擎是一个庞大的模型，它可以根据关键词来预测用户的需求。ChatGPT 在这个领域发挥了重要作用，但需要明确的是，搜索引擎的功能并不仅仅是查找信息。
例如，任务搜索可以帮助用户完成特定的任务，如总结文章内容或下载文件，这一类搜索大概占 30% 左右。
研究问题则是 ChatGPT 的另一个重要功能，它可以帮助人们了解为什么 ChatGPT 能火？为什么如此受欢迎，以及它如何解决人们的大多数问题。
可以说，搜索引擎领域将会产生 60-70% 的变革，并且这些变革将导致商业模式的改变。因此，ChatGPT 在搜索引擎领域具有巨大的潜力和前景。
后面的内容涉及到新能源、新材料、新生命、新空间等领域，这些领域可能与我离得比较远，无法产生太多共鸣和感触，建议大家去看原 PPT。
题图生成：Midjourney
内容优化：ChatGPT
内容来源：陆奇<奇绩创坛>新机遇分享 PPT
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