“生产力工具会是第一批直接受AI增益的赛道。不过对所有的软件企业来讲,只能是短期美好,长期会变残酷。”在跟36氪探讨“AI之于软件”话题时,蓝湖及MasterGo的CEO任洋辉给出了他的判断。
软件赛道向上追溯,上世纪70-80年代PC在中产家庭及企业内的高速渗透,塑造了“一机一授权”的商业模式。PC持有量趋于饱和后,云时代“租赁式”开启,本质上这是一次渠道革命,增强了软件厂商对渠道乃至客户的掌控力,不断拉高行业天花板,也成就了微软、Adobe等通用软件大厂,当然产品也越做越“厚重”。
与此同时,社会职能角色不断细化分工,出现了产品经理、UI设计师、工程师等,他们需要更符合自己业务场景的轻量级在线工具,当工具、协作、甚至内容资产管理整合到一起之后,有机会诞生出新的生产力平台。Figma、Notion、Airtable就是在这个契机下,杀出了传统厂商的包围圈。
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尤其是软件上云后,“协作”成为了可能,带来了近10年生产力工具赛道最大的结构化变迁。也让中国赛道做为独立的生态加强了自己内部的网络效应,拓宽了中国选手的生存空间。蓝湖和MasterGo就是这一节点趟出来的,在中国市场超越国外软件,服务了包括BAT在内的各行业上百家头部客户,资本累计向其注资20亿元人民币。
这里有一点值得思考,对ToC公司来说,“智能移动”让终端交互更自然,成就了像抖音这样的划时代产品,但生产力工具却没有发生较大的格局变化。但这一波AI的到来,让机器在理解人的自然语言指令时有了质变的提升,至于会不会打破旧格局,也是36氪本次跟任洋辉交流的原因。
36氪一直与业界翘楚讨论前瞻性判断,AIGC初期我们曾独家对话百度李彦宏,探索中国大模型的可能,接下来我们也希望听到应用层更多的声音。
蓝湖及MasterGo CEO任洋辉
01 AI之于行业:重估所有软件价值
AI吞噬软件?这是当下软件行业最棘手的一道辩论题。套用朱啸虎的辩证观点,“过去所有领域的软件积累,几乎瞬间会被AI覆盖,虽然公司花费10年心血积累了特殊knowhow,但今天AI足够智能到瞬间习得,所以垂直软件的价值要被重估。”相应的,解决方案可以是“再往下服务”,这里的“服务”指把AI的能力封装给客户、更好地利用AI。
冯大刚:我们直接一点开始,在中国几乎没有大软件公司,你思考过自己的方向正确吗?
任洋辉:这是历史阶段的结构性问题。
软件本质是生产最佳实践的输出,又能够实现跨文化跨国家跨商业的传播,所以具有“winner effect(赢者通吃)”属性。再加上美国的商业环境成熟较早,本土市场足够大,打磨出一批优质上市公司,对全球来说存在先发优势。如果仅是跟在他们后面做类似软件,势必会有代差,这就要求新的软件公司必须抓住结构性变化。
“云端协作”就是重要变量之一,过去海外市场Figma、Notion、Airtable在Adobe、Office中杀出重围。不管对蓝湖还是MasterGo,只有将“云端协作”这类弯道超车的机会把握住,才有立足中国市场的机会。
冯大刚:Marc Andreessen在2011年提出“软件吞噬世界”,但今天感觉 “AI吞噬一切”更合适?
任洋辉:我们所处的生产力工具软件赛道,过去最重要的变量是从“本地软件”升级到“云端协作软件”。云端协作好比是“45度”的弯道超车——跟本地软件比,在用户和场景上没有巨大差异;但在功能交付、用户使用方式及用户增长方式上,有了渐进式的发展。
可当AI砸过来之后,弯道瞬时变成了“90度+45度”, 要求每个企业回头重新审视用户场景,审视自己的利基假设,审视最佳实践是否会发生重大变化。
我的观点是,AI对绝大多数软件企业来说,短期还很美好,但长期来看会很残酷,只有少数人能幸存。AI会带来软件市场各赛道内及跨赛道间的集中度和竞争的进一步加大,绝大多数的软件企业都会被淘汰,中长期来看,人类不需要那么多类型的生产软件,软件会有集中化的趋势。
“分久必合、合久必分”,做个类比, “云端协作”是软件从综合到细化的时代,而AI又将会带领软件重新集中。
冯大刚:我们认为AI是有窗口期的,因为现在看上去更像一个“玩具”。
任洋辉:现在大多数软件上线AI的方式确实像“玩具”,大家本质上是快速叠加了一个功能,而不是创造了“新的最佳实践”。
短期来看,AI对现有玩家帮助最大。但在探索出AI叠加现有业务的最佳实践之前,客户和用户的关注点仍在解决实际问题上,背后是否AI并非核心。可一旦用户接受了AI带来的新最佳实践,就没办法回到过去。所以未来12个月尤为关键,各玩家怎么探索、怎么教育用户、改变用户习惯,会对今后壁垒建立产生重要影响。
冯大刚:若变化成立,巨头和创业公司,谁获益更多?
任洋辉:放到软件行业来看,巨头和创业公司是均匀增益的,但对创业公司有进阶产生品类爆品的机会,像Midjourney就会击穿单角色公司。
AI目前阶段不是一个普遍性的爆品机会,只有满足非常苛刻条件的产品才有可能“爆”。本质上来讲虽然是增益,但是现在直接的效果呈现并不是同步、巨大的。所以不管是巨头还是创业公司,最终比的还是团队对客户场景的能力理解和持续推进变化的能力。
冯大刚:已有入口位置的巨头,会不会更有优势,比如Siri、微信?
任洋辉:Siri和微信一定会获得巨大增益。个人助理这类超级APP会拿走更多的业务价值,因为现在很多产品的应用能力会API化,被超级APP进行调用即可。至于生产场景,一定还会有独立的生产力软件存在,因为生产场景的展示和应用功能的复杂度要求还是很高,但可能也会出现更加强势的生产力软件,市场份额也大概率会增加。
02 AI之于企业:AI创造的软件进化时代
“当下在蜜月期,在AI的大变革下,要动态看待公司和行业的价值范围,需要主动迭代甚至自我颠覆原本所有的业务流。”
冯大刚:你有没有悲观地想过,自己的公司或所在的行业,未来几年会消失?
任洋辉:挑战和机会肯定并存,在AI这个大变革下,要动态的看待公司和行业的价值范围。
任何变量都会带来新机遇,过去我们抓住了“云端协作”,这一次也有解题思路。我们判断下来,业务流越复杂,AI就越难击穿。单角色的,直接产生最终业务成果的产品,最容易被颠覆掉。比如说翻译软件、平面处理公司,都是以单角色作为最终交付物,就会被冲击掉,直接就没牌打。我们可能稍微好打一点,因为是多决策、多业务环节,相应多一些缓冲期。
当然,我觉得最终大多数业务流都会被AI击穿或改写,但根据难易程度递进。越长链条的业务协作,越涉及组织与复杂网络关系,AI学习起来就越困难。最重要的是在自己的“时间窗”内,是否一个团队能够主动迭代甚至自我颠覆原有所在的业务流,这个需要自我博弈的视角,更需要魄力,也是对组织能力的考验。
冯大刚:你的策略是拥抱AI?
任洋辉:一定是彻底的拥抱AI。但短期仍会从现有的业务场景增益现在人和人的协作,建立新的最佳实践。面对中长期,我们会有更激进的思考和行动。
冯大刚:蓝湖的产品会有什么改变?
任洋辉:首先,MasterGo和蓝湖的产品形态并不会发生改变,但部分模块会结合LUI实现。未来所有软件都会采用GUI和LUI并存的方式,背后主要是取决于哪种角度对用户来说更高效。
冯大刚:LUI有点抽象,具体用户感知会怎样?
任洋辉:LUI就是自然语言的交互,类似于ChatGPT可以在文字框里输入内容,也可以像微软copilot一样输入之后它会给你反馈。
冯大刚:用户输入自然语言,软件直接反馈结果?
任洋辉:是,在某些场景,这样会更高效。例如,此前软件很多icon藏在很深的菜单之下,98%的用户都没用过,这部分交互形式变成LUI会更方便用户。
冯大刚:如果我说,我想要一个很酷的UI,能够实现吗?
任洋辉:这个肯定是可以实现的,大概率你会得到一个很酷的应用,而不仅是一个很酷的UI。
03 AI之于客户:客户关心的并不是AI,而是AI带来的新的最佳实践
冯大刚:客户会发生变化吗?当AI可以取代一些原本只有大企业才能提供的环节,会让越来越多个人、组织成为你们的客户?
任洋辉:会让更多的人更容易的创造、生产,迭代,不管是组织还是个人。
冯大刚:你的客户看好AI吗?
任洋辉:现在我们的企业客户其实不太在意到底是不是AI。
如果交流AI,他们是很兴奋的,但你说想要改变大家的工作习惯,不见得容易。
我们一贯遵循的原则是,领先客户的半步。我们的客户群都是非常科技化的企业,“半步”恰好是他们认为刚需的距离,若放在传统行业,要领先更多。
不过要能持续面对这些科技企业保持一个领先距离,对团队的能力要求其实是很高的,也有很多时候,客户是领先我们的。
冯大刚:未来用户在使用软件的过程中,可能会发生什么变化?
任洋辉:未来人机之间工具不会特别多。因为工具的构成是角色加场景——在什么场景下、哪类专业角色、用什么软件,但十年后, AI、自动化取代了大量重复性角色,每个软件背后自然不需要太多职业。
这会导致职业人群结构发生变化——在垂直领域有架构性能力或者跨领域的人才,会成为领域AI及软件的主要操作者。而这类人,特别是跨领域的人,会更倾向使用一个软件一站式达成结果。
而语言交互的LUI模式也会更利于这种用户侧的需求表达,用户会更自由。而在软件的能力供应侧来看,软件也有机会基于LUI脱离原来单纯依赖icon或菜单的GUI方式去“藏”很多功能,LUI也给了软件功能理论上的“无限货架”,大模型的能力延展以及未来一些第三方的能力提供商,也将会让软件加入更多功能,能力变的更容易。
这些供应侧和需求侧的变化,都可能会带来软件跨领域的竞争和集中度的提升。
冯大刚:有没有可能未来公司变成一个超级大脑,提供素材越多,对业务理解越多,数据就越多,分析也会越多。极限情况下,未来只有一家公司?
任洋辉:如果只从商业角度看,所有的效率提升,都会带来集中度的提升,AI时代理论上肯定会更有可能诞生超级托拉斯企业,所以这个时代,监管其实是一个非常重要的因素。
回到软件角度来讲,软件解决的就是效率问题,所有软件本身都是最佳实践的沉淀。
04 AI之于人类:人类与AI,谁是谁的风景?
冯大刚:有一些想法,想跟你探讨。你刚说的“最佳实践”有可能会被AI颠覆吗?比如说下棋这件事,AI的方法跟传统国手的方法不一样,而且今天我们也在学AI是怎么下棋的。
任洋辉:“最佳实践”随着每次生产力的变化一定会产生迭代甚至颠覆,但只要有人参与到工作流里,就一定会有新的最佳实践,不断有新机会。但如果工作流都变成不需要人参与的机机协作,那就没“最佳实践”的价值。
这就类似于,二级市场如果未来都是AI跟AI对打,当大家AI能力值拉平时就没有收益了,或者一个AI过强,游戏也进行不下去。因为市场所有的收益都来自人的缺陷,人的情绪。价值的概念本身就是人定义的,也是指向人的。最佳实践,其实也是一种价值概念。下棋这件事也一样,也是因为人的算力和情绪等基础设定,所以产生了各种风格和流派,我们也才有了博弈的乐趣。我们可以跟AI学下棋,但我们一定更乐于看人和人的下棋比赛,所以某种程度上也是因为人对比AI的算力和情绪等这些缺陷,最终构建了我们观棋和下棋的这些快乐以及价值感。
冯大刚:你怎么看待ChatGPT在人类发展进程中的地位?
任洋辉:我看到最好的比喻,是把以大模型为基础的AI能力比喻成人类发明语言之后最重要的moment。原因是人类最重要的技术发明其实是语言,语言最重要的价值是有两个,一个是符号指向,二个是抽象能力。
符号指向是说,我们共同认识到这是什么物件,所以我们才能交流。而语言本身就是抽象的,可以构建方法论、原则、世界观等世界运行的规律。
冯大刚:人的想法从只能想具体的东西变成可以抽象了,其实是一个非常本质的变化。这样,我们才可以有一个共同的梦想。
任洋辉:语言其实是最大的技术发明,其他所有的“改变”,不管是电、工业革命、iPhone都是基于语言。没有语言,没办法定义和协作。
工业化之后的职业细分,也让不同职业会有自己固定的“语言”,积累久了会产生协作问题,比如产品经理、设计师、研发部门这三个职业,其实虽然都会说中文和英文,但产品说的是逻辑语言,设计师说的是视觉语言,工程师说的是代码语言,不进行“翻译”,就会造成协作问题。从这角度来讲,ChatGPT或者说以大模型为基础AI,能够本质理解语言,把职业的knowhow提取、分拆、重新调用。这是对语言价值的重构,它第一次拉平了人类的知识和认知,让它可以被调用。
冯大刚:所以你将ChatGPT比喻成语言,是指对人类语言的重构,还是说像语言一样重要?
任洋辉:发明了ChatGPT这个时刻,像发明了语言的时刻一样重要。但同时ChatGPT确实也是重构了语言,以及人类的知识与认知。
冯大刚:你觉得AI会重构人类,让我们变成另外的东西吗?
任洋辉:我觉得每个时代可能只有百分之零点几的人是有幸运创造变化的,大多数人类是在各自的领域和角色里演绎,泛化的使用已有的人类社会及所在职业的经验,而这部分价值将会被AI更高效的提取出来。所以从职业上,我们可能确实会被AI抽离出来很多价值。
但另一方面,这也会让人更成为“人”。人本质并不喜欢重复性工作,人喜欢要么是创造性的,要么是娱乐性的,把人从重复性的演绎和泛化使用里抽离出来后,人可以做其他事情,也会让人更像“人”。
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