ブロックチェーンは価値ネットワークであり、その核心的な目的はデジタル資産がより効率的に流通できるようにすることです。10 月 12 日、アリババの最高戦略責任者である曾鳴教授が曾鳴書院と湖畔研究センターで公開講座「10 年を見つめる」を開催しました。この 6 年ぶりの公開講演で、曾鳴教授は「技術革新がどのようにビジネスのパラダイムの変化を促進するのか？企業戦略はどのように 10 年のビジョンの変化に追随するのか？未来の 10 年のビジネス変革に対する根本的な判断は何か？」などの新しいビジネス変革に関する考察を提起しました。
万物島コミュニティの Jianle さんは、この充実した学びの内容についてノートを取り、整理しました。原意を変えない範囲での二次編集もあり、スマート時代の革新と起業に関わるあなたにシェアします。繰り返し読む価値があり、保存するに値します。
講演全文の記録：
皆さん、おはようございます。皆さんの信頼に心から感謝し、貴重な時間を割いてこの講座を聞いていただきありがとうございます。2017 年、私は突然「10 年を見つめる」という戦略講座を開きたいという衝動に駆られました。当時は主に二つの側面からの刺激が大きかったのです。一つは、1993 年から戦略を学び、教え、企業で戦略を実践してきたことです。特にその時期は、インターネットやモバイルインターネットが急速に発展していた時期であり、戦略をどう実行すべきかについての異なる感覚を皆さんと共有したいと思いました。もう一つは、1991 年からインターネットと共に成長し、インターネットの 20 年以上の発展を見てきた中で、未来に対する多くの推測を皆さんと共有したいという思いから、2017 年の公開講座が生まれました。
2017 年の戦略公開講座には二つのテーマがありました。一つ目のテーマは戦略の再定義です。環境が急速に変化し、非常に複雑で高度に不確実な状況において、大勢の発展に従って勢いを得ることが戦略の第一義であり、非常に重要です。私たちは「10 年を見つめる」という決意を持ち、徐々に 10 年を見つめる能力を育てる必要があります。このビジョンは、あなたの視野と潜在能力を決定します。戦略はビジョンとアクションの反復的なイテレーションであり、過去 5、6 年の間に多くの人が私の話を聞いてきましたが、今日はこの点についてアップグレードを行います。なぜなら、ここ数年で得たより深い理解を皆さんと共有できるからです。
前回の講義での二つ目のテーマは、インテリジェントビジネスの大変革です。オンライン化、ネットワーク化、インテリジェント化は、過去 10 年間の企業発展のテーマを構成しています。当時、7 社の規模や各次元の進展状況に基づいて、この図を描きました。今日、大部分の企業は依然として世界で最も先進的な企業です。これは当時の三つの最も重要な発展方向：オンライン化、ネットワーク化、インテリジェント化です。
インテリジェントビジネスの特徴は、第一に低コストでリアルタイムに大量のユーザーにサービスを提供できること、第二に各ユーザーの個別のニーズを満たすこと、第三に迅速にイテレーションできることです。したがって、インテリジェントビジネスは本質的に、ネットワークとアルゴリズムに基づく商業の再構築であり、技術主導の変革です。
当時、インテリジェントビジネスには二つのコアがあり、私はこれを DNA の二重螺旋と呼びました。一つはネットワーク協調であり、大規模で多様な意思決定、リアルタイムのインタラクションによって、協調効率が高まるほど、生成される価値も大きくなります。二つ目はデータインテリジェンスであり、本質的には機械が人間の意思決定を代替することです。これはクラウドコンピューティング、大データ、アルゴリズムに基づき、迅速なイテレーションを通じてデータインテリジェンスを形成します。したがって、インテリジェントビジネスの二つのコア構成要素はネットワーク協調とデータインテリジェンスです。当時、私は二つの判断を下しました。一つは未来のビジネスはインテリジェントビジネスの初期段階であるということ、もう一つは未来はインテリジェント時代であり、人間の脳と機械のインテリジェンスが接続されるということです。少し慰めになるのは、これら二つの判断は基本的に正しかったということです。さもなければ、今日はここに立つのが恥ずかしいことになります。最も重要なのは、この 6 年間でこの初期判断に対して多くの新しい考えや感悟が生まれたことです。したがって、今日の共有の核心はこれら二つのテーマの深掘りです。
私たちは三つの議題に分けて展開します。第一はインテリジェント時代の本当の到来です。私たちは AGI、汎用人工知能のこの革命を手に入れました。ブロックチェーンと Crypto は約 15 年間の醸成と発展を経て、今まさに発進しようとしています。第三は XR とメタバースです。これらは最も重要な三つの技術であり、今朝の講演で重点的に議論する三つの分野です。第二部では、技術がビジネス変革を駆動する実際のプロセスを理解するための方法論を皆さんと共有します。この方法論を通じて、未来の 3 年、あるいは 3〜5 年で最も可能性のあることを理解できます。これは戦略的な意思決定において非常に重要なマイルストーンです。10 年の長期的なビジョンを見るだけでなく、3〜5 年の目標をどのように設定するかが必要です。これには中期的な判断が必要です。したがって、第二のセクションでは、この中期的な判断をどのように行うかについてお話しします。第三のセクションでは、インテリジェントビジネスに関する新しい考察をお話しします。
人工知能が未来のビジネスに与える影響
私たちは第一段階の議論を始めます。人工知能が未来のビジネスに与える影響です。この図は皆さんがよく知っているかもしれません。これは過去 20 年間の人工知能の大発展を示しています。最初は検索の段階で「ビッグデータ」と呼ばれていました。その時はまだ AI という言葉はありませんでした。皆さんも知っているように、昨年の年末から今年にかけて ChatGPT が流行し、中国では 100 以上の大規模モデルのスタートアップが登場しました。これを「百モデル戦争」と呼んでいます。実際、第二段階の顔認識の時には、深層学習が視覚分野で初めて大規模に応用されました。2014 年には 100 以上の視覚関連企業が設立されました。顔認識は、今日ではどこにでもあるアプリケーションですが、実際にはこの AI の一連の深層学習の方法が初めて大規模に応用されたものです。皆さんが毎日使用している TikTok の背後にある推薦エンジンも AI 技術に基づいています。大規模言語モデルは「Large Language Model」と呼ばれています。なぜこれが汎用 AI の革命と呼ばれるのでしょうか？それは実際には非常にシンプルなアルゴリズムであり、ある単語の後に最も可能性の高い次の単語を予測するだけです。このシンプルなアルゴリズムですが、予測の精度が十分に高く、非常に有用です。この意味で、言語を掌握しているように見えます。皆さんも知っているように、『人類の歴史』という本にも言及されていますが、言語は人類の最も偉大な発明です。言語は私たちがコミュニケーションを取ることを可能にし、言語の背後には人類の知恵が自然に含まれています。そして、人類の膨大な知識、約 1 万年の知識は、最近 20 年間の IT によって文字、音声、映像を通じて蓄積されてきました。したがって、文字や言語を掌握すれば、基本的に人類が今日まで持っているすべての知識を解読したことになります。私たちはまだ大規模言語モデルの背後にある運用メカニズムを完全には理解していません。人間のように考えるわけではないかもしれませんが、特定の領域では人間のような論理的推論能力を示しています。これは私たちの未来に非常に根本的な影響を与えるでしょう。
過去 30 年間の発展は、インターネットから無線インターネット、センサー、デジタル化の転換、大データ計算などに至ります。これらは徐々にソフトウェアの世界の能力の境界を強化しましたが、本質的には加法的なものであり、重ね合わせです。しかし、AGI、汎用人工知能はこれらをつなぎ合わせ、すべてのソフトウェアの適応能力と自律能力を向上させ、量的変化から質的変化へと移行し、新たな飛躍が生じました。たとえば、AGI は自動プログラミングができ、これによりソフトウェアの能力が急激に向上します。これは質的な変化です。この意味で、一般的には大規模言語モデルは AI 時代の最初の iPhone の瞬間であり、大変革の時代でもあります。
別の角度から見ると、汎用知能の時代はロボットの時代とも言えます。なぜなら、AI は脳であり、さまざまなハードウェアとの組み合わせがさまざまなロボットを生み出すからです。たとえば、自動運転車はロボットであり、特に未来のロボタクシーは本質的に技術アウトソーシングサービス会社です。この観点から理解すると、技術やビジネスに対してどのような影響を与えるかについて、より本質的な理解が得られます。ロボットと聞くと、ボストン・ダイナミクスのさまざまな派手なロボットを思い浮かべるかもしれませんが、ボストン・ダイナミクスは約 30 年間の発展を経て、テスラの人型ロボットがこの 2 年間に達成した進展には及ばないかもしれません。これも AI 技術がもたらしたハードウェア面での突破口です。ロボットは全体の環境の中で急速に発展するでしょう。
皆さんが ChatGPT について話すだけでなく、他の二つの AI、AGI の発展の主軸も非常に重要であることを強調したいと思います。一つは自動運転であり、自動運転の要件は ChatGPT とは異なり、安全性を確保する必要があります。また、本質的には人間と物理的世界の相互作用を解決することです。ChatGPT は主に人間の脳の行動に関連しています。しかし、自動運転は人間と物理的世界の相互作用を解決する必要があります。だからこそ、自動運転のテスラ社はロボット技術に多くの蓄積があるのです。なぜなら、本質的には外部世界を感知する必要があるからです。もう一つ非常に重要な分野は AI for Science であり、これはより根本的です。これまで AGI は人類の既存の知識を利用することしかできず、新しい知識を創造することはできません。しかし、AI for Science は AI を科学の発展に利用します。これは完全に異なる構図を生み出す可能性があり、新しい化学方程式や物理法則を発見するかもしれません。人工知能はさらに大きな一歩を踏み出すでしょう。しかし、今日でも、DeepMind の AlphaFold によるタンパク質解析や合成生物学は、過去数年で非常に新しい分野であり、AI によって駆動されています。多くの分野で既に大きな進展があり、あまり知られていないかもしれませんが、この分野の蓄積は次の突破口をもたらすでしょう。先ほどは背景知識の一部を述べましたが、皆さんはさまざまな場面で聞いたことがあるかもしれません。次の二ページの PPT は、今日の最も重要な二ページの一つです。
AI とインターネット時代の違い
私たちはインターネット時代からインテリジェント時代、AI 時代に移行しました。では、インターネットと AI の本質的な違いは何でしょうか？インターネットは本質的に膨大なデータを処理し、情報の流通とマッチングの効率を解決します。核心的な価値は情報の非対称性の問題を解決し、情報ができるだけ流通し、マッチングされるようにすることです。情報の非対称性から生じるさまざまな摩擦を避けることです。しかし、AI 時代では、AI の本質は膨大な知識を処理することです。それはもはやデータではなく、単なる情報でもなく、データや情報を加工することによって生まれる知識です。この知識は既存の知識と結びつき、実際の問題を解決します。したがって、AI 時代は意思決定の効率とコストを解決します。つまり、機械が人間に取って代わることができるかどうかです。これまでのところ、すべての意思決定は人間が行っています。機械が人間の意思決定を代替できるなら、それは質的な飛躍です。その核心的な価値は実際には新しい供給を創造することです。これが私が最近一年間感じていることです。最初は AI が将来人間を取って代わるかどうかを心配していました。それは多くの議論の余地がありますが、実際に私たちが実践で見ているのは、最初に AGI を利用したのは、以前は人間を雇えなかったサービスです。なぜなら、人間のサービスは非常に高価だからです。したがって、実際には AGI のサービスは新しい供給を提供しています。
二つの簡単な例を挙げます。オンライン教育。過去のオンライン教育の発展は、すべてインターネットの手段を利用して、高品質な教師の教育効率を向上させることを目指していました。これは非常に典型的なインターネットの努力であり、大きな進展を遂げました。しかし、AI 時代のオンライン教育は、無制限の高品質な教師の供給を通じて、個別の学習ニーズを満たすことです。原則として、すべての生徒には自分の教師が必要であり、これは AI 教師でなければ実現できません。同様の理由で、現在世界で最大の問題の一つは医療コストが高すぎることです。医師のサービスが不足しています。もし AI 医師が登場すれば、全体の健康状態は質的に飛躍するでしょう。したがって、AI は本質的に供給不足の問題を解決します。
過去 5 年間、皆さんがデジタル化転換を行い、オンライン化や産業インターネットに取り組んできたのはなぜそんなに苦労したのでしょうか。その本質的な理由は、これらの業界は情報の非対称性の問題ではなく、供給不足の問題だからです。たとえば、皆さんがすべてインターネット病院を運営し、医療サービスの転換を行っている場合、すべての問題を解決する価値は非常に限られています。なぜなら、最も核心的な問題、すなわち診察や治療のボトルネックは常に存在し、良い医師は限られているからです。情報のマッチングを行っても無駄です。したがって、AI 時代は新しい供給を創造する全く新しい機会をもたらします。膨大な供給が新しい需要を生み出すでしょう。
AI 時代の最も核心的な能力は、意思決定のシーンに基づいて意思決定モデルを構築することです。この言葉は後で詳しく説明しますが、非常に重要です。なぜなら、私たちのすべての意思決定は特定のシーンに基づいているからです。人間の多くの意思決定は無意識的または潜在意識的であり、どのようにしてこれらの人々が自発的に行う意思決定を明示化し、機械がその論理を用いて実現できるようにするかが根本的な挑戦です。すべての難しさはここにあります。特に AI アプリケーション企業にとっては、大規模モデルの先端企業にとっては、アルゴリズムが大きなボトルネックになる可能性があります。しかし、AI アプリケーションにとって最も核心的なのはモデリング能力であり、実際のシーンでの意思決定を理解することです。この難しさは、AGI の意思決定方法が人間の意思決定方法とは異なるため、翻訳が必要です。たとえば、応用数学。この学問が過去 10 年間に学部生の中で選択科目になった理由は、応用数学の核心がモデリングだからです。これは非常に重要な核心能力です。このモデルの面白い点は、モデルを構築し、閉ループを形成すれば、それ自体が不断にイテレーションし、最適化されて成長する生きた AI システムになることです。この意味で、過去のすべての発展は機械時代であると言えます。どんなに複雑な機械システムでも、単純なシステムであり、確定的な実行しかできません。しかし、どんなに単純な認知システムでも複雑なシステムであり、したがって AGI は生物のように有機的に成長できるシステムを発展させています。これも根本的な発展です。私たちはどのようにして特定の能力や傾向を持ち、自ら学び成長する能力を持つことを受け入れるかが重要です。これが AGI の本質であり、インターネット時代とは異なります。インターネット時代は相対的に確定的な情報マッチングの問題を解決していましたが、AI 時代は認知システムを構築する問題です。これが今日皆さんと共有したい最初の見解です。
要約すると、2017 年の公開講座を基に、時代の駆動力はインテリジェント化であり、私は「インテリジェント化」をより高い次元に引き上げ、この時代の主導的な要素としました。インターネット時代は実際にはオンライン化、ソフトウェア化、ネットワーク化、オンライン化とソフトウェア化の結合であり、過去 20 年間で最も盛んな SaaS、ネットワーク化は PC インターネットからモバイルインターネット、IoT（モノのインターネット）への一連の発展です。本質的には接続であり、ネットワーク協調の基盤インフラを完成させることです。すべての新しい時代は前の時代の基盤の上に築かれています。したがって、インターネット時代が引き続き発展する中で、基盤インフラがますます良くなる基盤の上に、私たちはインテリジェント時代の新しい駆動力を見出すことができます。一方ではインテリジェント化です。これは私たちが先ほどの講演で話していたインテリジェント化の発展、特に汎用人工知能がますます強力になることです。私たちはその最終的な強さがどのようになるかは分かりませんが、ますます強力になることは確かです。もう一方で、インテリジェント時代の発展を支える二つのプラットフォーム技術があります。1 つは人間と機械のインタラクション能力の向上であり、これは私たちがすぐに展開する XR の話題です。2 つ目はブロックチェーンと Crypto であり、全ネットワーク協調能力の向上をもたらします。
XR: 人間と機械のインタラクション
次に、XR 技術の深掘りを展開します。AR、VR から XR 全体は人間と機械のインタラクションの発展プロセスです。まず、背景を簡単に説明します。私たちはコンソール時代を除外しますが、コンソール時代を見たことがない人も多いでしょう。あの磁気テープの入力などです。PC 時代から始まり、皆さんが思い浮かべることができるのは、今日最も優れた企業の一つであるマイクロソフトやアップルです。実際、核心的な発明は GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）であり、これが今日のすべてのインターネット革命を生み出しました。個人用コンピュータからマウス、キーボード、実質的にはキーボード入力、マイクロソフトの全ソフトウェアシステムに至ります。そして、モバイルインターネット時代に入り、主にタッチスクリーン入力が行われ、部分的に音声入力も含まれます。第三の道は、過去 10 年間に発展してきたもので、2012 年に Oculus が設立され、2014 年に Meta に買収されました。仮想現実の VR です。2014 年には Google Glass も登場し、2015 年には一連の製品が発売され、2016 年には皆が非常に興奮して「仮想現実の元年」と呼びました。その年に初代 Oculus Rift が発売され、ソニーは自社の VR 眼鏡を発表し、マイクロソフトは Hololens を発表しました。また、当時特に人気のあったゲーム「Pokemon Go」を覚えています。ゲームのために子供を横浜に連れて行ったことを覚えています。当時、仮想現実に基づく最初の熱狂的なゲームでしたが、その後すぐに静寂の時期が訪れました。皆さんがよく知っているハイテクの発展の軌跡には、段階的な崖があります。2019 年、2022 年には皆が努力していました。Magic Leap は当時特に期待されていたスタートアップで、Google やアリババなど多くの企業の支援を受けていました。2018 年に Magic Leap を見に行ったとき、次世代製品の生産が近づいていました。見終わった後、私は非常に衝撃を受けました。真実か偽りかの問題ではなく、将来的に真実と偽りを区別できなくなる問題です。その効果は、目を欺くことができるほどでした。なぜなら、目に入る光源は完全にリアルだからです。目は私が見ているものが真実なのか偽りなのかを判断できません。それは形成された画像を見せて脳に信号を送ります。これが私が最初に感じたことです。第二に、当時 Magic Leap の創設者が私たちにプレゼンテーションの最初のページで言ったのは、「私たちが作っているのは眼鏡ではなく、未来の人間と機械のインタラクションです。」ということです。皆さんが目を動かし、コンピュータを見つめるだけで命令を実行できるなら、それは非常に迅速で、簡単になります。しかし、残念ながら、彼らは最後の技術的な難関に直面し、消費財としての爆発的な成長を実現できませんでした。しかし、今年は二つの重要な発表がありました。一つは Apple の VisionPro で、これは Apple がこの分野で正式に製品を発表した初めてのもので、多くの新しい基準を定義し、期待をもたらしました。もう一つは、先週 Mate が発表した Quest3 で、ちょうど中低価格帯をターゲットにしており、Apple は高価格帯を狙っています。両社の選択した技術路線は基本的に一致しており、業界基準が徐々に浮上し始めていることを示しています。高価格帯と低価格帯の両方が存在します。ちなみに、Mate は AI Glass も発表しました。これは人間と機械のインタラクションの発展のためのもので、仮想眼鏡の製品ではありませんが、視覚的インタラクションが再び業界の焦点となっていることがわかります。
ハードウェアに戻ると、その核心的な目的は何でしょうか？ハードウェアの核心的な目的は、人間と機械のインタラクションの新しい機会を完了することです。最初の PC 計算はキーボードを通じて行われました。モバイル計算のスマートフォンはタッチスクリーンを通じて行われ、いわゆる空間計算の時代に入ります。空間計算の核心は視覚と感知を強調します。各人の定義は異なりますが、詳細を気にする必要はありません。
XR の分野がなぜ皆さんにとって非常に重要であるかを要約したいと思います。その技術の背後にある本質は、これは人間と機械のインタラクションの質的飛躍です。以前は、私たちは機械とインタラクションするために、機械を操作する必要がありました。すべて私たちが入力する必要がありました。しかし、未来は機械が人間に積極的に応答するインタラクションインターフェースです。私たちは何もする必要がなく、機械は自然に感知し、私たちが何を望んでいるかを潜在的に理解し、実行するかもしれません。したがって、未来は機械が人間を感知し、積極的に行動するインタラクションインターフェースです。これは全く異なる時代です。私たちはますます多くのさまざまな機械が、人間の感覚とデジタル世界を直接接続するのを見るでしょう。現在、私たちは AR、VR 眼鏡、着用可能なデバイス、衣服、皮膚のようなものを持っています。距離は遠くから近く、皮膚に近づき、皮膚に入ることになります。埋め込みチップなどは、必ず早晩発生するでしょう。これらは 10 年から 20 年の非常に大きな発展トレンドです。このトレンドの商業的意義は、XR、VR 眼鏡から始まり、人類自身の感知と注意力のデジタル化が始まることです。人間はもはやデジタル世界から独立していません。私たちはおそらく Digital Native に変わりつつあり、将来的には私たち自身がデジタル原住民になるかもしれません。将来の人々は異なる定義を持つかもしれません。私たちはデジタル世界の一部になるでしょう。これは非常に重要です。
なぜメタバースが皆さんにとってそんなに憧れられるのかというと、それは純粋なデジタル世界であり、物理法則の制約を受けず、メタバース内で極限の個性化を実現でき、非常に豊かな生物的特徴やシーンがあり、無限のサービスを提供できるからです。したがって、メタバースが皆を興奮させたのは、期待される未来でもあります。しかし、XR のようなデバイスは、ハードウェアデバイスだけでなく、同様にソフトウェアと計算能力の向上も必要です。したがって、これにマッチするのはエッジコンピューティングやアルゴリズムのミニチュア化です。したがって、将来のすべてのエッジデバイスは、その感知、計算、思考、意思決定能力において質的な飛躍を遂げるでしょう。この技術と AI 技術は相互に補完し合い、実際には無限に広がるシーンを提供し、AI がより広範に応用されることを可能にします。しかし、逆に AI 技術の進歩を促進します。なぜなら、AI 技術の進歩がなければ、より深く、より複雑で、よりリアルタイムな技術要件を支えることができないからです。したがって、これら二つは完全に相互に補完し合う技術です。
ブロックチェーンと Crypto
次に、第三の技術分野であるブロックチェーンと Crypto の発展についてお話しします。この分野は、あまり馴染みのない方もいるかもしれませんが、展開するには複雑すぎるため、簡潔にお話しします。皆さんはまず結論的なことを覚えておいて、後でゆっくり消化してください。ブロックチェーン技術が Crypto と密接に結びついている理由は、最初に暗号通貨である BTC（ビットコイン）が登場したからです。2008 年に中本聡がホワイトペーパーを発表し、マイニング業界が生まれ、ビットコインが登場しました。多くの人々の合意を得て、ビットコインは現在数億人の合意を持っています。おそらくビットコインを取引したり購入したりしたことがある人もいるでしょう。これは技術とアルゴリズムに基づいて形成された信頼と合意の新しいものです。
ビットコインから派生したブロックチェーン技術が開発され、その基盤の上に Ethereum（イーサリアム）が登場しました。Ethereum はスマートコントラクトの一般的な技術プラットフォームとなりました。Ethereum も三回の発展を経ており、最初の発展は ICO（Initial Coin Offering）であり、2017 年に特に流行しました。発行は最初のスマートコントラクトであり、最もシンプルなもので、オンラインで自動的に発行し、ルールと体系を形成する方法です。発行は Ethereum の最初のキラーアプリケーションです。この基盤の上に、2020 年の夏に Defi（Decentralized Finance）が登場しました。実際には、ブロックチェーン技術を用いて、シンプルな金融サービスを基本的にすべて再構築しました。過渡的な担保という概念に基づき、リスクが制御可能な範囲で、すべてのシンプルな金融サービスを再現しました。これも素晴らしい成果です。Defi の蓄積に基づき、2021 年から Gamefi が登場しました。多くの友人が Gamefi のゲームをプレイしたことがあるでしょう。StepN のランニングシューズなども Gamefi のゲームに含まれます。そして NFT の画像です。各製品の背後には、ある種のスマートコントラクトが基づいています。したがって、これらのアプリケーションは Ethereum の一連の発展を促進しました。もちろん、Ethereum 自体も拡張を行い、Layer1、Layer2 の分層発展を進めています。
ブロックチェーン技術の根本的な課題
2022 年、業界にはあまりにも多くのネガティブな事象が発生し、多くの暴落現象が見られ、全体の一年間、市場には新しいものがありませんでした。したがって、皆さんはこの分野に未来があるのかどうか困惑しています。非常に確固たる信者でさえも揺らぎ始めました。この問題に答えるためには、まずブロックチェーンの本質は何かを答える必要があります。ブロックチェーンの本質は価値ネットワークであり、情報ネットワークではありません。インターネットは情報ネットワークですが、ブロックチェーンは価値ネットワークです。その核心的な目的は、デジタル資産がより効率的に流通できるようにすることです。もう一つの付随的な製品は、オンラインでの発行が非常に簡単かつ信頼できるようになったため、トークンを発行することで一連の新しいインセンティブメカニズムの革新を生み出すことができます。これがブロックチェーンの二つの核心的な突破口であり、本質的には生産関係の突破です。これは私たちが最初から生産関係を目指していた技術革新です。
これがもたらす大きな課題は、ブロックチェーン自体が生産力の道具ではないことです。ユーザー体験の向上をもたらすのが非常に難しいため、ブロックチェーンの分野は常に待機しています。良いアプリケーションがあるかどうか、良いアプリケーションが数億のユーザーに達することができるかどうかが、全体の体系を展開するための条件です。したがって、この観点から見ると、ブロックチェーンが直面している根本的な課題は、消費者体験を直接向上させる技術革新が存在しないことです。この分野自体にはそれがありません。第二に、彼らは伝統的な資産、さまざまな金融資産をオンライン化することを期待していました。しかし、これも順調に進展していません。なぜなら、彼らが向上させる効率や創造する価値はそれほど大きくなく、同時に十分な伝統的な利益や既存の体系が維持されているからです。この転換も成功していません。新しいアプリケーションがないため、新しいデジタル資産もありません。デジタル資産がなければ、価値ネットワークを持っていても、デジタル資産の流通を減少させることは意味がありません。根拠のない木のようなものです。
この分野は今後どのように発展するのでしょうか。一つは現在の論理に沿って進展し続けることです。ビットコインは引き続き代替資産として機能し、ある意味で BTC はデジタルゴールドのようにさらなる合意に向かって進むでしょう。また、ビットコインが支払いにおいてより大きな役割を果たすことができるかもしれません。これは金融の主幹を通じて普及金融の発展を推進する道です。二つ目は新しいアプリケーションの発展を期待することです。過去 2 年間に Gamefi や Socialfi の分野で多くの革新が蓄積されており、今後半年から 1 年の間に初期の成果が見られるかもしれません。
AIGC: 生産力の大突破
私が最も価値のある突破口だと考えるのは、AGI を通じて膨大な新しいデジタル資産を創造することです。AGI の最初の突破口は AIGC であり、深層 AI、つまり膨大なコンテンツを創造することです。来年のある時点で、非常に使いやすいテキスト、音声からビデオへのツールが登場するでしょう。基本的にテキストから音声、画像、ビデオへの創作のハードルが急激に下がり、新しいデジタル資産の創造の余地が急激に増加します。そして、私たちが仮想世界について話すように、未来のこれらのデジタル資産はますます主流に向かい、その重要性が増していくでしょう。これらの資産には価値があり、人々はそれを重視し、その流通や取引に非常に関心を持つようになるでしょう。したがって、その基盤の上に新しいデジタル資産は、新しい価値ネットワークの技術プラットフォームを自然に利用することになります。
同時に、先ほど述べたように、Ethereum の核心はスマートコントラクトですが、未来の機械同士の協力は、人間同士の協力とは完全に異なるインタラクション方法を必要とします。彼らはより多く、より自動的、より効率的、よりインテリジェントな契約を直接完了する必要があります。したがって、この分野ではブロックチェーンや Crypto には非常に大きな発展の余地があり、この意味で私はそれを AGI 全体のインテリジェント時代の重要な構成要素と見なしています。
Crypto の分野から創造経済への呼びかけや、AGI がもたらす価値を見て、私は未来に創造者経済の時代が訪れると考えています。一方で、このトレンドは非常に明確です。AGI は徐々に構造化された人間の知識を代替し、ますますインテリジェントになります。第二に、人間は機械の知能の力を借りて、ますます創造的になる機会を得るでしょう。まるで産業革命の初期のように、皆が非常に恐れていた時期がありました。人間はもはや体力で価値を得ることができず、体力で生き残ることができなくなりました。しかし、過去 100 年間でホワイトカラーの階級や知識労働者、ソフトウェアエンジニアが登場し、自らの頭脳活動によって過去 100 年以上、200 年の繁栄を創造しました。私が見ている比較的良いシナリオは、機械や人工知能が人間を煩雑で繰り返しの無駄な脳の労働から解放し、人間が大部分の時間を自らの創造力の開発に費やすことができるようになることです。自分が本当に情熱を持ってできることに取り組むことができるようになることです。これが二つの基本的な動力です。この基盤の上で、人と人、人と機械、機械と機械の協力はより高い要求を提起します。インターネット時代において、機械と機械の協力は API、つまりアプリケーション間での合意された規範に基づいて行われました。しかし、AGI の発展により、未来のすべてのサービスは自然言語でインタラクションを行います。つまり、機械は人間のように学び、直接対話し、機械同士の協力を完了します。自然言語は人と人、人と機械、機械と機械のコミュニケーション言語となり、インテリジェントコントラクトに対してより高い要求を提起します。
もし私たちがよりマクロな視点からこれらの内容を見てみると、ドラッカーは 20 世紀の最も偉大なビジネス思想家かもしれません。彼は産業革命を三つの歴史的段階に分けました。第一段階は生産力の革命であり、本質的には工場が手作業の工房に取って代わったことです。なぜなら、従来の手作業の工房の知識は師匠から弟子へと伝えられるしかなかったからです。しかし、工場が登場すると、科学的管理が始まりました。第二段階は 100 年前に始まった管理革命であり、企業の概念が生まれました。以前は単一の工場しかなく、核心は生産と販売でしたが、管理が始まると、マトリックス管理や機能的管理、人事部門、戦略計画部門などが登場しました。商学院は 100 年ほど前に設立され、管理革命に大量の高品質な管理者を供給することを目的としていました。これは標準化も非常に重要です。MBA は標準化された言語を持ち、こうした商業化の訓練が行われました。IT の発展に伴い、1960 年代から 70 年代にかけてソフトウェア革命、つまり IT 革命の時代が始まりました。この時期、ソフトウェアエンジニアが最大の価値を創造しました。先ほど述べた AGI が人間の構造化された知識を代替することに沿って、人間は創造力の発展に向かう必要があります。したがって、私は未来の第四の発展段階を「創造力革命の段階」と呼びます。人間の未来の価値は創造力に現れるでしょう。
私たちは新しい経済パラダイムを迎えようとしています。インテリジェント時代の経済の核心は、私たちが「インテリジェント経済」と呼ぶものです。別の角度から見ると、先ほど述べた創造者経済です。三つの核心的な支えは、先ほど議論した汎用人工知能、Crypto、AR&VR です。もちろん、これら三つの発展段階は異なります。現在、AGI は最も勢いがあり、Crypto は相対的に低迷している段階であり、AR&VR はおそらく大規模な販売のアプリケーション製品が登場するまでに 3〜5 年かかるでしょう。しかし、これらのトレンドは非常に明確です。
人類文明の進化
私たちがインテリジェント経済から一歩引いて、人類文明の進化をより広い視点から見ると、実際には人類の発展は二つに依存しています。一つは人類ネットワークの発展であり、言語、文字、文化、制度など、いわゆるソフトな制度的なものです。もう一つ非常に重要なのは、人類が創造してきたツールネットワークであり、最初の火から、道具の使用、農業化、物理的ネットワーク、今日の物流ネットワーク、通信ネットワーク、計算ネットワークに至ります。これらは物理的なツールネットワークの発展です。ツールのネットワークは社会の進歩を促進し、人類の発展を促進しました。そして人類はさらに多くのネットワークを発明し、より多くのツールを発明し、新しい技術の発展を促進しました。したがって、技術の進歩と社会の進歩はこの二つのネットワークを通じて質的な飛躍を生み出し、一連の発展を遂げました。
皆さんが本当に生物学的な観点から見ると、人間の単一の脳の容量は実際には非常に小さく、進歩は二つの側面に限られています。一つは脳の開発であり、徐々に進展しています。私たちの脳の開発比率はまだ非常に低いのです。したがって、なぜ創造力革命が可能なのかというと、私たちは想像を超える多くの能力を開発できる可能性があるからです。もう一つは、現在のところ、より重要なのは集団知恵の出現です。つまり、社会的協力を通じて、実際には私たちが創造するこの社会がより大きな価値を創造し、加速的に発展しているのです。
技術革新が推進するツールネットワークの進歩は、人類文明の発展の主軸です。これに基づいて、私たちは今日の議論がどのような状態にあるのかを判断できます。火の発見と利用から、道具の使用と発明、農業経済が約 1 万年前に始まり、産業革命に至ります。第一次産業革命は機械動力、第二次産業革命は電力です。情報革命を第三次産業革命や第四次産業革命と呼ぶ人もいますが、私は概念的に情報革命を独立させる方がより明確だと思います。したがって、私たちは第一次情報革命、つまりコンピュータの発明を持っています。次に、第二次情報革命は 1970 年代末から 1980 年代初頭に始まりました。個人用コンピュータやインターネットの発明が始まり、最終的には通信ネットワークと計算ネットワークの融合が起こり、過去 20 年間のインターネットの大爆発を形成しました。
私たちの過去 5 年間と未来の 5 年間は、インターネット時代からインテリジェント時代への移行期です。私はこれをインターネット 3.0 と呼ぶことに傾いています。インターネット 1.0 の PC から 2.0 のモバイル、3.0 の未来へ。概念をより明確にするために、未来の 10 年、あるいは次の 20 年、30 年をインテリジェント時代の始まりと定義することができます。インテリジェント時代 1.0、これが今日私たちがいる時代の機会であり、時代の挑戦でもあります。私たちがどのような位置にいても、すべての人には一つの共通の挑戦があります。それは、インテリジェント時代の原生物種になることです。そうすれば、発展の機会が得られ、さらには生存の機会が得られます。これが私が伝えたい全体的なマクロの大図です。
汎用技術がビジネス変革を駆動する基本的な法則
次に、未来の 3〜5 年の展望と技術発展についてお話しします。これは今日の第二部の内容です。時には 10 年を見つめるのはそれほど難しくないように思えます。皆さんは未来について滔々と語ることができます。しかし、10 年のものをどのように未来の 3〜5 年に投影するかが重要です。なぜなら、あなたの戦略の核心はこの 3〜5 年に基づいて策定されるからです。10 年、あるいはさらに遠くの未来はビジョンであり、その遠見です。未来の 3〜5 年をどう見るか、特に大きな技術変革の際には、これほどの不確実性があるときに、私はこの問題を繰り返し考えました。この問題は今回も触発されました。ChatGPT の爆発的な人気もそうです。これは最も早く 1 億ユーザーに達したアプリケーションです。ChatGPT は明日の星でしょうか？それは私たちが待っている次の Google でしょうか？これが私が皆さんと共有したいと思う概念です。それは「原生アプリケーションの出現」です。アプリケーションやサービス、つまり原生サービスの出現です。これは何を指すのでしょうか？
まず、汎用技術がビジネス変革を駆動する基本的な法則を見てみましょう。まず、大きな技術変革は、通常、数回のビジネス変革をもたらします。もちろん、このプロセスの中で、技術自体も進歩し、成熟していきます。したがって、私たちはインターネットが PC インターネットの第一波を経て、商業化が 1993 年の NetScape の上場から 2008 年の Apple の App Store の登場まで続き、モバイルインターネットに至ることを見てきました。同様に、AI も歴史を経て、大データ時代から AI 1.0、現在の AI 2.0、AGI 1.0 に至ります。したがって、これは通常、一波接続で進展し、技術が成熟するまで続きます。そして、新しい技術に取って代わられます。
別の観点から、私はこの技術変革がもたらすビジネス変革を四つの段階に分けます。第一は非常に初期の発展であり、この時期には必ずバブルが発生します。なぜなら、これは人々に多くの可能性を見せますが、その可能性を実現する進展は皆の期待を大きく下回るからです。したがって、これは刺激的な時期ですが、このバブルは早晩破裂します。インターネットバブルは皆が最も深く記憶しているものです。なぜインターネットバブルが最も深く記憶されているのかというと、インターネットバブルの前、特に 2000 年初頭の 3 月の株式市場の暴落を経験したからです。なぜこれは最も激しいバブルだったのかというと、その前に人々は産業時代の 100 年間の安定した発展を経験し、線形の発展に慣れていました。突然、インターネットが現れ、指数関数的な発展が見えない空に向かって高く飛び立つ可能性の時代が到来しました。したがって、そのバブルは最も突然で、破壊的な転換でした。しかし、モバイルインターネットの時代には、皆が初めて PC インターネットの経験を持っていたため、それほど興奮しませんでした。したがって、私たちはこの大きな技術の進歩には大小さまざまなバブルがあり、次第に浸透期に入り、原生アプリケーションに至り、それが一般的な技術となり、ほぼすべての業界で使用され、基盤インフラとなるのです。おおよそこのような四つの段階があります。インターネットはすでに社会全体の基盤インフラとなっています。
もう一つ非常に重要な観点は、基盤インフラとアプリケーションは共同で進化するということです。後で原生アプリケーションを見たときに、これが特に明確になります。原生アプリケーションは通常、技術革命の第三段階で発生します。これらは新しい価値を創造するために成熟するまでに時間がかかりますが、この時点で、実際には真の大量の一般ユーザーをもたらすことができ、国民レベルのキラーアプリケーションになります。これは、モバイルインターネット時代の WeChat のように、新しいビジネスパラダイムのリーダーとなるのです。追いかける者は非常に難しくなります。
一つの例を挙げて、この概念をよりよく理解できるようにします。Google は PC インターネットの最初の原生アプリケーションです。これは私自身の判断です。もちろん、異なる意見があるかもしれませんが、異なる程度の原生アプリケーションがあると言えます。Yahoo を挙げることもできるかもしれませんし、Ebay もそうかもしれません。しかし、徹底的な程度で言えば、Google は確かに PC 時代の王者です。彼ができたのは、いくつかのレベルで破壊的な革新を達成したからです。一つは検索ボックスです。Google のそのシンプルな検索ボックスが登場したとき、絶対に衝撃的でした。すべてのネットワーク情報を、キーワードを入力するだけで数秒で返すことができました。これは以前には不可能でした。これはユーザー体験の大きな突破です。この突破は、基盤技術の重大な革新を支える必要があります。これがいわゆるクラウドコンピューティングであり、技術的な観点から言えば、分散コンピューティングです。今日の AI 計算も、実際には分散コンピューティングから発展しています。したがって、これは計算の新しい時代を開きましたが、同様に重要なのは、パフォーマンスに対して支払うというビジネスモデルを開創したことです。これは皆さんが今日よく知っている精密マーケティングです。広告コストを測定不可能な指標から、正確に測定可能なものに変えました。私はいくら支払って何人のユーザーを得たのか、そして事後に支払うのです。顧客がクリックした後にのみ料金が発生します。そして、価格は市場によって決定されます。誰かが価格を奪い合うと価格が上がり、誰も奪い合わなければ価格が下がります。このような市場価格設定を通じて、膨大なクリックを十分に活用することができるのです。このビジネスモデルの巨大な突破口があったからこそ、広告はオンラインに移行し、オンライン広告は Google に移行しました。これにより、Google は 10 年以上の栄光を手にしました。おおよそ 10 年間、シリコンバレーのすべての才能が Google に集まり、すべての革新が Google から生まれました。そして非常に高い利益率と非常に高速な成長、後の検索の独占が続きました。これは非常に典型的な原生サービスであり、新しい時代を開創しました。
この観点から見ると、先ほど述べた三つの時代を見てみることができます。技術がもたらす原生サービスの出現を見てみましょう。先ほど述べた Google は PC インターネットの原生サービスであり、1998 年に設立され、2004 年に上場しました。二つ目の原生サービスは Facebook です。Facebook は 2004 年に設立され、2012 年に上場しました。Facebook は非常に典型的で、PC 時代の原生アプリケーションです。しかし、彼が上場した年は、ちょうどモバイルインターネットが始まり、非常に人気が出始めました。したがって、上場後すぐに株価が 40％下落しました。その後、Facebook はモバイルインターネットへの迅速な転換を余儀なくされました。2006 年には Twitter が登場しました。先ほど述べた 2007 年に iPhone が発表され、2008 年に App Store が登場し、2009 年には SuperApp（スーパーアプリ）が登場しました。これは最初の原生アプリケーションの一部であり、皆さんは非常に密集していることがわかります。WhatsApp、Weibo、Uber などが 2009 年に登場し、2010 年には Meituan、Instagram、2011 年には WeChat、2012 年には Toutiao、2013 年には Kuaishou、2015 年には Pinduoduo、2016 年には Douyin が登場しました。今日、私たちは基本的に Douyin と Pinduoduo によって私たちの生活が定義されています。これが本当にモバイルインターネットの王者です。皆さんはこの歴史から原生サービスがどのような条件を満たす必要があるかを見て取ることができます。
AGI 時代の原生サービス
これは AGI に取り組む学生にとって非常に役立つ二つの非常に重要な PPT です。あなたが本当に最前線にいるかどうかを測ることができます。第一に、最新の AI 技術を使用しているかどうか、自然言語で対話することができるかどうかです。なぜなら、大規模言語モデルは言語の問題を解決したからです。したがって、自然言語での対話を通じて、未来の XR 眼鏡やウェアラブルデバイスがもたらす視覚空間の感知を行うことができます。ユーザーとの深い、持続的なインタラクションとコミュニケーションが可能です。基本的に、永遠にオンラインでいることが将来のデフォルトになります。第二に、非常に重要なのは、あなたが言語を解読したことで、人類の知識の総和、すなわち文字化された知識の総和を解読したことです。つまり、あなたはいつでも人類の知識を全量呼び出すことができるということです。これはすべての訓練されたモデルが達成したことです。第三に、一定の推論能力を持っていることです。つまり、あなたの意思決定を助けることができるということです。あなたがその技術を使用する目的は、ユーザー体験の質的飛躍を生み出すことです。シーンの意思決定から製品を再定義できるかどうか、そして大規模言語モデルをうまく活用し、一般的な知識を利用できるかどうかです。そして、このシーンで必要な専門知識や専門スキルをリアルタイムで呼び出すことができるかどうかです。最後に、革新的なインタラクションも非常に重要だと思います。成熟したハードウェアは、背後の技術をよりよく支えることができます。
この観点から ChatGPT を見ると、まだ半製品かもしれません。確かに新しい人間と機械の対話方式を創造しました。実際、Siri などは音声認識の精度を解決しただけです。しかし、意味のある対話を行うことはできません。大規模言語モデルは自然言語での対話を解決しました。したがって、あらゆる場面での対話は非常に主流なインタラクション方式になります。多くの場面で最も効率的です。しかし、ChatGPT の製品形態は非常に古く、最も原始的な PC のウェブページに戻ったようです。この間には確かに大きな革新の余地があります。新しいユーザーエントリーは必ずしも必要ではありません。なぜなら、ユーザー数は明らかに減速しています。単純な対話、百科事典のような参照、いくつかの単純な執筆補助機能は、キラーアプリケーションを構成することはできないかもしれません。新しいビジネスモデルも登場していません。したがって、これらの観点から判断すると、ChatGPT はただの号砲であり、真の原生アプリケーションではありません。
Web3.0 の未来
未来の 3 年間、皆さんが最も注目すべきことは、どのスタートアップチームや少数の巨大企業が真の原生アプリケーションを発表する機会があるかということです。これがこの時代の井噴をもたらすでしょう。先ほど述べた原生サービスの概念を通じて、私は未来の 3〜5 年の発展をこのように見ています。未来の 2〜3 年は育成期であり、ある隅でスタートアップチームがこのようなことを行っているかもしれません。私たちは AI と Crypto の原生の主流サービスが登場し、全く新しいユーザー体験をもたらす可能性があることを目にするでしょう。この主流サービスの出現は、膨大な原生の革新サービスの出現を促進します。これは、ある種のエコシステムの入り口、プラットフォーム基盤インフラになるかもしれません。これは Apple の App Store のように、一連のキラー原生アプリケーションの出現を促進します。私たちは 2009 年から 2016 年の間に大規模なアプリケーションが次々と登場したのを見ました。おそらく 5〜10 年後、元々のリーダーが先頭を走り始め、次に個別の第二世代のよりネイティブな原生アプリケーションが登場するでしょう。おおよそ 10〜15 年後には、インテリジェント時代の第一批のリーダーがそのリーダーシップを確立するでしょう。
未来の 3 年間は、原生サービスが誰であるか、そして誰がそのエコシステムに最も密接に関連しているか、誰が最も大きな発展の余地を持っているかにかかっています。ゲームは現在のところ、歴史的にも同様に、これら三つの技術がゲームを主要な突破口として利用する可能性が高いです。AIGC はゲームに対して明らかな促進効果を持っています。GameFi は Crypto 分野での応用です。したがって、ゲームは確かにこの重要なアプリケーションです。しかし、メタバースはおそらく 10 年後に統合革新の大成者となり、真の原生のスーパーアプリケーションとなり、デジタル生活を私たちの生活の一部にするでしょう。しかし、メタバースはこれら三つの技術が成熟し、再び一巡の統合を行う必要があります。したがって、これは 5 年以内のことではありません。これが私の未来に対する判断であり、皆さんの参考に供します。
インテリジェント化の勝負点：機械が人間に取って代わる
次に、第三部の内容に入ります。このマクロな視点を持った後、私たちはビジネスの具体的な変化をどのように見るかを考えます。まず、インテリジェントビジネスのパラダイム革命を見てみましょう。これは 2007 年の定義と大きな変化はありませんが、より明確になりました。インテリジェント化、機械アルゴリズム、AI が人間に取って代わり、持続的に進化し、ますます賢い決定を下すことができるようになることで、ユーザー体験とビジネス効率を大幅に向上させることができます。取って代わるプロセスが多いほど、役割が完全になるほど、創造される価値は大きくなります。しかし、最終的な目標は、リアルタイムで正確で低コストなサービスを大量のユーザーに提供することです。1.0 の成功事例は皆さんが非常に良く知っているものです。最初の淘宝（タオバオ）ショッピングから、後の Douyin（抖音）の短編動画の閲覧、滴滴（Didi）の自動調度、美