今天，我将首先提出一个不成熟的概念。我认为，在将来的连续竞争中，代理商只有一个优势来源，即黑洞效应。
黑洞效应对应于工业时代的经济规模效应和互联网时代的网络效应。我个人认为，这是AI时代最基本的竞争优势的来源，也是AI经济发展的驱动力。
那么，黑洞效果到底是什么？
让我们看看。 AI的开发中有三个关键要素，即算法，计算能力和数据。
算法和计算能力的每个突破都会触发AI的重大变化。就像目前的AGI（通用人工智能）一样。正是由于基于体系结构的突破，形成了大型语言模型，以通过令牌（文本处理的最小单元）预测下一个动作，这带来了整个AI范式的转换。
当然，这也得到了芯片的持续升级。但是，我们现在处于算法和计算能力开发的瓶颈阶段。在此阶段，核心差异实际上反映在数据中。
数据中有一个非常有趣的现象，因为数据本身也具有规模经济。更准确，更精细，更精致，更丰富和更大的尺寸将使AI的发展更快，并且具有更强的智力能力，从而具有更多的能力和动力来获取数据。这是一个典型的自行车正反馈闭环。
因此，为了使智能飞轮旋转，核心在于知识的黑洞。
这一轮AGI强大的原因是它可以处理大量知识。它并不像仅处理信息的互联网，而是可以真正地处理知识并基于处理知识来生成智能。
此外，经纪人的飞轮也非常有趣。更聪明的代理人将吸引更多用户，更多的用户将带来更多的私人数据和知识。
考虑一下，尽管现在所有的大语言模型都使用了在互联网上公开披露的公共数据知识，并且已经积累了数十年甚至数百年，但您与，或今天的对话完全超出了他人的范围。这就像一个巨大的黑洞，吞噬了我们与它的所有对话。我们与它进行的每一次对话都显示了人类思维的过程。
过去，人们一直想知道为什么AI很难学习人类思维，因为没有人在纸上记录我们的思维过程。但是，您与AI的互动过程实际上是您当前的思维过程。您会告诉AI：“您认为是正确的，我认为是这样，您应该从不同的角度思考。”
实际上，每个AI模型都在吞噬了大量的知识，并且是个性化的知识，即您在互联网上和您思考中不存在的知识。
因此，将来，尤其是在退出预训练之后，当综合的训练和推理的闭环正在运行时，私人知识的价值将变得越来越大。
当时，AI成为一个巨大的知识黑洞。它吸收的知识越多，其力量就越强大，并且会发生巨大的爆炸。这就像一个大爆炸。扩展最快的人是太阳。谁扩大较慢的人会变成月球，如果它较小，它可能会变成陨石。
因此，正是这个黑洞不断吞噬知识，才真正促进了AI代理的发展。
2。竞争敏捷性的关键：启动机器学习飞轮
对于每个从事AI应用程序的企业家，尤其是企业家，下一个竞争策略是什么？关键是要尽快启动机器学习飞轮。
AI的另一个名称是（机器学习），因此如何使机器学习更快，更好地成为您唯一重要的战略优先事项。
为什么端到端如此重要？特别是在特斯拉在自动驾驶领域采用端到端技术之后，在过去两年中，它对该行业产生了巨大影响。端到端很重要的原因是，代理可以在没有人类干预的情况下完全独立运作。
这句话非常关键：代理人帮助人类提高效率的能力的上限非常高。如今，大多数大型公司都使用AI来降低成本并提高效率，他们将AI视为工具。
只要该工具为人类提供服务，其提高效率的能力就受到人类效率上限的限制。
但是，当AI可以独立从事工作时，它可以不间断地学习24小时。每次完成数据时，AI都会进化一次。只有当AI代理独立上任时，它才能进入学习快速改进的阶段，并且它的上限对我们来说是看不见的。
因此，代理的独立发布尽快完成，使AI可以自己完成实时数据封闭循环和自学改进，这是启动黑洞效应的关键。
同时，由于建筑物的核心能力相对较少，因此您可以将代理扩展到更相似的场景和内容，即跨域扩展。
3. AI时代的竞争策略
①从网络效应到黑洞效应
首先，互联网流程大量信息，解决的核心问题是信息不对称，价值创造的来源是网络效应。
AGI涉及大量知识，解决的核心问题是决策效率和成本，核心价值在于创造新的供应。
代理商正在努力解决供应短缺的问题。价值创造的来源是黑洞效应，即如何以高质量和效率来消化，吸收，应用和创造知识。
但是，黑洞效应不会导致赢家全部获得。将来，竞争将达到一个相对平衡的状态，并且将有多个代理商。
我仍然看不清，我还没有触摸过该规则。我一直在观察自动驾驶领域已有十年了，我对行业最终结果的判断每年都在调整，但是其背后的规则实际上正在逐渐出现。
②从最小网络尺寸阈值到最小智能阈值
在互联网时代竞争中，重要的是要尽快努力达到最小网络量表阈值，以便将触发网络效应，网络消息将开始以滚动方式传播。
在聪明的时代，我们追求的是尽快越过最低限度的智能门槛。从事AI代理开发的任何人都知道，如果无法达到60点标准，则不会使用该产品。但是，一旦超过60分，可能只需要两个星期才能达到90分，因此必须尽快将AI投入工作。
③从高频挤压低频到高智商粉碎低智商
在时代，高频挤压低频，在智能时代，高智商绝对会挤压低智商，然后高维度绝对会压碎低维度。因此，我们将看到越来越复杂的四维和五维药物的出现在三维空间中具有压倒性的优势。
人类最大的痛苦是什么？我们获得的知识始终是有限的，我们的学习能力也有限。但是，AI从第一天开始拥有人类历史上积累的所有知识，并且可以在几秒钟内称呼它。因此，您可以看到这是一个完全不同的竞争。
此外，未来的行业障碍将被重新定义。这句话可能很难理解，但这很重要。有人可能会说我们是一个安全垂直行业，并且使用AI作为工具就足够了。
但是，今天我们认为，安全垂直行业的定义都是建立在过去的知识和经验上的所有障碍，而这些障碍可能会被AI打破。
因此，将根据AI的认知模式和效率差异重新定义未来的行业障碍，而不是基于人类的认知模式和经验差异。
3。经济发展的根本驱动力
技术发展
1。智能时代的核心驱动力：聪明的身体
从竞争战略的角度来看，我们将研究人类文明的宏观历史。技术进步一直是经济发展和文明发展的最低驱动力。
人类文明的历史始于火灾的应用，真正的经济增长始于第一次工业革命之后，当时发现了工具和机械化工具。然后是第二次工业革命，电力的出现，然后是信息时代的两种革命。
因此，您可以看到技术是经济发展的最低驱动力。
那么，智能时代的经济驱动力是什么？
我刚才提到，工业时代最基本的经济部门是工厂。工厂替代手工艺研讨会是工业经济中最重要的组织突破。
在管理信息时代，经济的基本单位是公司。我们经常提到公司在社会中创造基本的经济价值，因此公司是我们研究的基本经济单位。
智能时代的基本经济单位是一个智能机构，即机器人。机器人是未来创造经济价值的基础。
我们对未来智能时代或人工智能时代的所有经济思维的核心要点是刚才提到的智能机构。
企业中的微观竞争就是这种情况，对宏观经济学的想法也是如此。
2。智能时代的价值来源：黑洞效应
让我们现在看一下黑洞的效果，我们可能会有不同的感觉，也就是说，黑洞效应是AI时代的价值来源。
AI实际上是复杂系统的演变。
人工智能的本质是智力的出现。这更像是一个复杂的生物系统。无论是复杂的机械系统还是简单的生物系统，它都是复杂的系统。 AI的核心是如何使复杂的系统具有越来越高的智慧。
在实践中，我们需要考虑哪种复杂的系统结构以及它们在最初的初始化条件下最有利于智能发电的过程。
黑洞效应本质上是对机器学习的复杂兴趣，使代理商有机会获得更多的知识，从而发展为更强的智力。
代理商之间的竞争与合作与人们之间的竞争与合作，这些复杂的系统被嵌套和发展在一起，构成了AI经济发展的核心。
我们进入了生物系统中类似大爆炸的阶段，核心在于认知和智慧的出现。黑洞效应是影响复杂系统结构和演变的重要因素。
4。未来的组织形式
共同创造智能组织
1。新的AI团队如何工作？
让我们回到微观的视角，看看新的AI团队是如何运作的吗？我们可以陷入更现实的观点。您现在正在招募什么样的人？
①AI团队招募了什么样的人？
您过去听说过开放的AI，Pika和这些著名的团队。
众所周知，它的成员是和北京大学的最年轻的毕业生。他们要么在奥运会数学竞赛中留下自己的印记，要么在奥林匹克节目竞赛中占据主导地位。
皮卡（Pika）是2023年最热门的公司之一，三名计算机大满贯赛，他们从斯坦福大学（ ）退出，获得了数亿美元的视频生成技术估值。
当GPT 3.0聊天GPT实际上推出时，只有不到300个团队成员。
这些是我们熟悉的大公司。在过去的两年中，当我观察AI团队的招聘时，我发现标准非常稳定：
首先，他超级聪明，自我驱动，并且具有强大的学习能力。除了招募前面提到的一些旧法师外，他只招募年轻人。这是最典型的例子，所有这些都是二十多岁的年轻人。
其次，团队很小。只要团队超过20人，他们就会被嘲笑。一个由七个或八个人组成的团队感到非常舒适，而一支由十几个人组成的团队会增加。
②为什么要招募这样的人？
借助AI工具和大型模型，知识不再是稀缺的资源。
首先，根本的原因是强大的元认知能力。
元认知能力是什么？也就是说，它可以抽象地建模，理解本质并进行第一原理思维。
这一轮AGI本质上是概率理论的体现，并依靠大数据统计来找到法律并确定模式。
目前，人类的独特价值在于反向操作，也就是说，它们可以从少量数据中抽象模型。因此，对于具有抽象建模功能的人来说，它变得极为重要。
应用数学系的学生可能仅在就业市场中仅次于计算机部。
他们的核心能力是建模能力，即将抽象数学和现实世界映射到数学公式中，并通过建模概括计算机概括功能。这些人的核心优势在于他们抽象模型的元认知能力。
其次，他们擅长使用各种AI工具。
第三，他们能够不断学习和改善自己。
因此，我们看到的直接结果是，一位将军是一千部队的领导人。我希望我能独自做所有事情，而且我可以做得很好。
所以我们今天看到：
首先，一个人有能力。
一个人可以完成多件事，而无需产品经理，研发，测试和质量检查，只需调用其他AI工具即可。可以完成过去需要多个支持功能的任务，但是现在只需要一个人来添加AI工具。
其次，一个人有一个以上的职位。
通过与AI合作，一个人可以使用相同的能力来胜任多个职位，例如销售，面试，金融等。
例如，我最近遇到了一位首席执行官，他花了3天的时间来掌握如何在上推销专家，然后直接捏住代理商。在没有招募人员的情况下，代理人直接去上班。
他还捏了一个AI面试官。这样的人有能力担任许多看似无关的职位，并且他们提出的解决方案通常比经验丰富的专家更好，因为后者依靠经验，而前者则依靠潜在的思维。
第三，一人一公司。
在过去的两年中，我们见过许多一员公司。马努斯（Manus）的首席执行官在采访中提到：过去两年来一直是独立开发商的狂欢节。
当PC 在2000年左右开始时，独立开发人员可以做很多事情。当淘宝首次出现时，卖方可以在汤宝提供的工具的帮助下出售数百万元甚至数千万元人民币。
对于B的博客作者，新技术的开头也是独立开发人员的狂欢节，其次是具有独特的客户感知的个人，他们整合了各种AI工具。
因此，将有越来越多的单人公司。
2。未来的组织形式
在此基础上，我们正在看到什么样的组织？
①个人能力优势大大放大
随着AGI吸收了人类的所有已知知识，顶尖人才的学习成本已大大降低。
成为一个领域的专家可能需要一生，但是现在可能只需要一周甚至几天才能掌握另一个领域的专业知识。
这是因为他们可以利用强大的元认知能力和AI工具以及AI已经拥有的知识。通过与AI专家进行互动，他们可以快速形成自己的认知，从而在各个领域迅速学习知识并提出原始解决方案。
从历史上看，丰富的经验一直是工作场所和公司的障碍。但是现在，由于高认知能力可以迅速超越经验，因此顶级人才的稀缺时间已被部分破坏。
我们所有人的唯一限制是最后的时间。但是，在AI的协助下，学习的时间成本大大减少了，因此这些人的能力得到了极大的提高。
②知识工作者被钟西人的才华所取代
从这个意义上讲，看似轻微的元认知差异最终可能导致能力差距很大。此外，学习AI工具本身也具有复杂的兴趣效应。因此，从这个角度来看，知识工作者逐渐被才华横溢的人才所取代。
首先，什么是创造力？
本质上，这是最初解决复杂问题的能力。我暂时称其为才华。目前，我们可以看到这种类型的人才大致分为三类：
能够在特定领域不断创建新知识的顶级专家的第一类，为AI提供新的支持，并领先于AI。
第二种擅长跨境联系和创新的才能打破了人类的原始认知和知识结构。与 da Vinci时代相似，联想变得非常重要。
在过去的几十年中，我们需要摆脱过于专业化和在教育中分散的问题，因为这种零散的知识不能超过AI，因此我们需要返回更有价值的同步。
第三种领导者，人类是情感动物，领导者需要促进协作和决策。
该公司可能只需要这三种类型的人，我们都将其余的基于硅的员工称为。
其次，创造力革命。
我将更多地提高我的观点。从宏观的角度来看，这与我之前提到的聪明经济相呼应。为什么宏观和微观连接？
德鲁克（）是上个世纪最伟大的管理科学家，他将工业革命分为三个阶段：
第一阶段是工厂取代手工艺工作坊。
第二阶段是企业超越工厂并提高管理效率。
哈佛商学院成立于1900年代初，已将MBA视为一百多年来的组装线，以普通语言为基础，以提高管理效率。
在过去的50年中，信息革命是为了提高软件的价值。他用“”一词来描述那个时代最有价值的人。
第三阶段是AGI将逐渐取代所有人类知识和简单的思维，而人类的唯一价值在于创造力。
从积极的一面来看，这也是一个快乐的时代。正如过去的动力取代了人类的肌肉一样，我们也可以成为脑工作者，甚至可以成为自由的思想家，尤其是创造力的人。
在AI时代，个人需要发展的方向是朝着创造力发展。
3。从硅员工开始的未来组织
回到未来组织的主题，除了我之前提到的三种创建人才外，其余的是从基于硅的员工开始的本地AI组织。
代理不再是人类的工具，他们将成为人类的伴侣。
我只是提到这不是一个简单的代理人，也不是助手，而是伴侣级的存在。
②天赋的核心工作是建立聪明的身体并与他们合作以充分利用它们。
因此，总部位于硅的员工实际上是将在公司组织内的常规工作中被AI取代的人员的一部分。他们是未来硅的员工。
这很重要。正如我现在提到的，只有当代理人上任时，它才能真正产生革命性的变化并实现本地AI。
此外，创造力是自我驱动的，因此他们不需要管理，需要动力和一致，而不是管理。
然后，组织结构将分为三层：AI架构师，各种合作团队，使AI模块化并分解基于硅的员工在日常工作中。
这不是要压缩10至4的水平，以便每个人都累了，然后偶尔会反弹。因为未来的组织将是一个两层人事团队，以及一个基于硅的员工团队，可以无限扩展。
因此，由官僚机构管理的公司制度正在逐渐消失。我所说的不是科幻的场景。我想再次提醒您，这是我到目前为止观察到的AI初创公司的实际操作。
4。共同创造智能组织
我称未来组织为共同创造的智能组织。它由一群志趣相投的创造才能组成，他们共同努力，继续学习并提高他们实现共同目标的协作能力。
我们过去学到的一切都在不断升级。例如，在过去的几年中，人才密度的概念一直很受欢迎，但是现在人才的定义完全不同，并且其集中度有些可怕。
此外，提到的“非”也已进一步升级为自动化场景管理。
因此，从这个意义上讲，宣教文化变得越来越重要。因为只有志同道合的人才选择聚在一起，仅依靠钱不能吸引他们，因为他们无论身在何处，甚至赚大钱都可以赚钱。
另一点非常重要：管理本质上是机械系统的概念，但是组织的核心目标是团体智能的出现，即一群人如何创造超越个人的认知，而这种认知也超越了AI。
因此，它也是有机生长的复杂系统。
团体智慧的出现是组织的最核心目标，因此我们可以继续创新。现在的竞争不再是实现运营效率的竞争。
组织的主要原则是共同创造需要建立相应的文化系统和工具。
我希望每个人都记得这句话：群体认知的高度和提高速度决定了组织的竞争力。
最后写
最后，让我们总结一下。今天的讨论已经实现，我只会提出两个建议。
接下来，您会听到越来越多的人工智能和智能，请记住两个指标：
①公司的业务中有多少比例由AI独立运营？目前，AI可能只是助手。
②公司内部有多少比例的基于硅的员工？
这两个是僵化的指标，即公司开始真正成为AI的程度。
每个行业和每个人的AI速率都是不同的，但是方向是确定的，这也是最简单的起点。
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