10月12日前阿里巴巴首席战略官曾鸣教授在曾鸣书院和湖畔科研中心举行公开课《看十年》。在这场时隔六年的公开演讲中，曾鸣教授提出了“技术变革如何驱动商业范式变化？企业战略如何跟进十年远见的变化？对未来十年商业变革根本判断是什么？”等系列新商业变革思考。

万物岛社区Jianle同学对本次充满干货和诚意的学习内容做了笔记和梳理，有个别不改变原意的二次编辑，分享给智能时代创新创业中的你，值得反复阅读和收藏。

演讲全文笔录：

大家早上好。非常感谢大家的信任，抽出宝贵的时间来听这堂课。2017年，我突然有个冲动，想去讲《看十年》这样的战略课。当时主要是两方面刺激比较大。一个是我从1993年开始学战略，教战略，又在公司实践战略。特别是那段时间，正是互联网、移动互联网风起云涌的时候，所以对于战略到底该怎么做？有一些不一样的感悟想跟大家分享。第二个是我从1991年开始，跟随着互联网成长起来，看到互联网二十几年的发展，当时对于未来有很多的猜想，想跟大家分享。所以有了2017年的那一次公开课。

2017年的战略公开课就两个主题，第一个主题是重新定义战略，因为在一个环境高速变化，非常复杂，又高度不确定的情况下，随着大势发展，取得势能是战略的第一要义，这个是非常关键的。我们讲看十年，“看”就是【【微信】】，这个过程变得非常重要，越是艰难的时候，越要认真地看、努力地看。既要有“看十年”这样的决心，也要逐步培养看十年的能力。而这个Vision，决定了你的格局和潜力。Strategy是Vision和Action的反复迭代，这个话过去五六年大家听我讲过很多，今天我会对这个有一个升级，因为这几年有些更深的体会可以跟大家分享。

上次讲的第二个主题是智能商业的大变革。在线化、网络化和智能化构成了过去十年企业发展的主题。当时按七家公司的规模大小，各个纬度的进展情况，画了这张图。大部分的公司，在今天都还是全球最领先的公司。这是当时讲的三个最重要的发展方向：在线化，网络化和智能化。

所谓智能商业的特征第一个是能够低成本、实时服务海量用户，第二个能够满足每一个用户的个性化需求，第三个能快速迭代。所以智能商业本质上是一场技术驱动的，基于网络和算法对商业的一次重构。

当时提到智能商业有两个核心，我把它叫做DNA的双螺旋，一个是网络协同，就是大规模、多决策、实时互动，这样协同效率越高，产生的价值越大。第二个就是数据智能，本质就是机器取代人做决策。它是基于云计算、大数据、算法，通过快速迭代形成了数据智能。所以，智能商业的两个核心构成，就是网络协同和数据智能。当时我做了两个判断，一个是未来商业是智能商业格局初步确定的阶段，第二个是未来是智能时代，是人脑跟机器智能的连接。可以稍微有些安慰的是，这两个判断基本上都对的，要不然今天就不好意思站在这了。最重要的是这六年下来，对这个初步判断有了很多新的想法和感悟，所以今天的分享核心就是这两个主题的深入。

我们会分三个议题展开。第一个是智能时代真正的到来，因为我们拥有了AGI，通用人工智能的这场革命；区块链和Crypto经过了将近15年的酝酿跟发展，也在蓄势待发；第三个是XR和元宇宙。这是三个最核心的技术，也是今天上午演讲我们要着重展开讨论的三个领域。第二部分会跟大家分享一个方法论，就是怎么理解技术驱动商业变革的实际进程，通过这样一种方法论，可以理解未来三年，或者三五年最有可能出现什么？这是战略决策中非常关键的一个里程碑。你要知道，除了看十年长期的Vision之外，三五年的目标到底怎么设定？这需要一个中期的判断。所以，第二个板块跟大家讲一下，这个中期判断怎么做？第三块就讲一下智能商业的一些新的思考。

人工智能对未来商业的影响

我们开始第一阶段的讨论，就是人工智能对未来商业的影响。这张图可能大家都比较熟悉，这就是人工智能在过去20年的一个大发展。最早在搜索阶段叫大数据，那时候还没有AI提法。大家知道去年年底到今年ChatGPT火了以后，中国关于大模型的创业团队就有100多家，叫“百模大战”。实际上，第二阶段人脸识别的时候，是深度学习第一次在视觉领域得到大规模应用，2014年就有上百家的视觉公司在创建。人脸识别，今天大家已经觉得无处不在的一个应用，实际上是这一轮AI用深度学习的方法第一次大规模应用。大家现在天天刷抖音背后的推荐引擎，也是基于AI的技术。大语言模型呢？这个叫Large Language Model。为什么说是通用Ai的一场革命？它实际上是一个非常简单的算法，就是去预测一个字后面，最有可能出现的下一个字是什么。就这么一个简单的算法，但是它达到了预测的准确度足够高，足够有用。在这个意义上，它看起来掌握了语言。大家知道在《人类简史》这本书上也提到，语言是人类最伟大的发明。语言让我们可以沟通，语言的背后天然就蕴含着人类的智慧，而且人类海量的知识，1万年左右的知识，基本上都被最近二十年的IT通过文字、音频、视频给沉淀下来了。所以，你掌握了文字，掌握了语言，基本上就破解了人类到今天为止所有的知识。我们今天还不太理解，大语言模型背后的运行机制到底是什么。它也许不像人一样在思考，但是在局部领域里面，它表现出了像人一样的逻辑推理能力。这个对于我们未来就会产生非常根本性的影响。

过去三十年的发展，从互联网到无线互联网，到传感器，数字化转型，大数据计算等等。这些逐步增强了软件世界的能力边界，但是它本质上是在做加法，是叠加。但是AGI、通用人工智能把这些串在一起，提高了所有软件的适配能力和自主能力，开始从量变到质变，发生了一个新的飞跃。比如说AGI能够自动编程，这样一下子让软件的能力有一个急剧的提升，这是一个质的变化。在这个意义上，大家一般都认为，大语言模型是 AI时代第一个类Iphone时刻，也是一个大变革的时代。

从另外角度来看，通用智能的时代也可以说成是机器人的时代，因为AI是大脑，它和各种硬件的结合就是各种机器人。比如说自动驾驶，自动驾驶的车，就是一个机器人，特别是未来的Robotax司，本质上就是一个技术外包服务公司。从这个角度来理解，就会对技术，对商业，到底产生什么样的影响，有个更本质的体会。大家一讲到机器人，都会想到波士顿Danymics各种各样很炫的机器人，但是波士顿Dynamiac发展了30年左右，很可能还不如特斯拉的人形机器人这两年所取得的速度和进展更快。这也是AI技术带来的在硬件方面的突破，我们可以看到机器人，在整个环境下，也会有飞速的发展。

除了大家讲的ChatGPT之外，我还想强调一下，另外两条AI、AGI的发展主线也非常非常的重要。一个就是自动驾驶，自动驾驶的要求和ChatGPT不太一样，它要确保安全性，而且它本质上解决的是人和物理世界的互动。ChatGPT更多的是人大脑的行为。但是自动驾驶要解决人和物理世界的互动，所以为什么自动驾驶的特斯拉公司，可以在机器人方面有那么多的积累，因为它本质上是要去感知外部世界。另外一个非常重要的领域是AI for Sicence，而且它更根本，至今为止AGI只能应用人类现有的知识，并不能创造新的知识。但是AI fou Sicence把AI用来做科学的发展。它很有可能创造完全不一样的格局，因为它可能会发现，甚至是新的化学方程式或者是新的物理定律，整个的人工智能又会往前迈一大步。但即使是今天，像Deepmind下面的Alpha-Fold对蛋白质的解析，合成生物学，其实过去几年非常新生的领域，也是AI驱动的。所以有很多很多的领域，已经取得了很大的进展，只是不那么广为人知，但是这方面的积累，也会带来下一步的突破。刚才是一些背景知识，大家可能在不同的场合也听过，接下来的两页PPT是今天最重要的两页PPT之一。

AI与互联网时代的差别

我们是从互联网时代到了智能时代，到了AI时代。那么互联网跟AI到底有什么本质的差别？互联网本质上处理的是海量数据，它解决的是信息流转和匹配的效率。核心价值在于解决信息不对称的问题，让信息尽可能的流通、匹配，不要有信息不对称带来的各种各样的Friction这种摩擦。但是AI时代，AI最本质的是处理海量知识，它不再是数据，也不仅仅是信息，是通过对数据和信息的加工，产生的知识，这个知识跟原有知识的结合，去解决实际问题。所以它解决的是决策的效率和成本。也就是说，机器能否取代人。因为到目前为止所有的决策都是人在做决策，机器如果能取代人做决策，就是一个质的飞跃。它的核心价值实际上是创造新的供给。这也是我最近一年感受比较深的，我们刚开始都很担心AI将来会不会取代人什么的。那是有很多可以去展开讨论的地方，但是在今天我们在实践中看到的，其实最早用AGI服务的都是以前用不起人的服务的，因为人的服务是很贵的。所以，其实AGI的服务其实是提供了新的供给。

举两个简单的例子，在线教育。在线教育过去的那一浪的发展，所有的努力，都是想利用互联网的手段提高，高质量的老师的教学效率，这是一个非常典型的互联网的努力，也取得了很大的进展。但是AI时代的在线教育，是通过无限制的高质量的老师供给，满足个性化的学习需要。原则上每学生都应该配一个自己的老师，而这只有AI老师才有满足。同样的道理，全世界现在最大的问题之一，都是医疗成本太高，医生服务不够。如果有AI医生出现，整个大家的健康状况，会有一个质的飞跃。所以AI本质上是解决供给不足的问题。

过去五年，大家做数字化转型，做在线，做产业互联网为什么做的那么辛苦。本质的原因是这些行业不是信息不对称的问题，是供给不足的问题。比如说大家所有做互联网医院的，做医疗服务转型的。你解决所有的问题价值都非常有限，因为你解决不了最核心的问题，看病治疗那个瓶颈总是在那的，就那么些好医生，你怎么去做信息匹配都没用。所以这个是Ai时代，带来一个全新的机会，是我们真正去创造新的供给，海量的供给会创造新的需求。

AI时代的最核心的能力，是根据决策场景建立决策模型。这个词我后面会专门再展开讲，非常重要。因为我们所有的决策都是基于特定场景的，人很多时候的决策，是下意识甚至是潜意识的，你怎么把这些人，可以用很自发的方式完成的决策，把它显性化，变成一个机器可以用它的逻辑去实现的决策。这是一个根本性的挑战，所有的难度在这前面，特别是对于AI应用企业来说，对于大模型的一些前沿的公司来说，对于算法可能是很大的瓶颈。但是对于AI应用来说，最核心的就是建模能力，理解真实场景下的决策。这个难也是因为AGI的决策方法跟人的决策方法不一样，所以你需要一个翻译。比如说应用数学，这门学科为什么过去十年，在本科生里面成了一个选学，大家的小孩或者朋友中间很多选这个学科的，就是因为应用数学的核心就是建模。这是非常重要的核心能力。这个模型有意思的地方，只要你建立了模型，形成了一个闭环，它自己能够不断的迭代，优化生长，它是一个活的AI系统，在这个意义上过去我们所有的发展，都可以说是一个机器时代，再复杂的机械系统，都是简单系统，它们只能做确定性的执行。但是再简单的认知系统都是复杂系统，所以AGI现在是在发展出一种类似生物的，可以有机生长的一套系统。这也会是根本性的发展。我们怎么去拥抱自己带有某种能力，某种倾向，又有自我学习，自我成长的能力。这是AGI的本质，跟互联网时代不一样。互联网时代还是在解决相对确定性的信息匹配的问题，但是AI时代是打造认知系统的问题。这是今天第一个需要跟大家分享的观点。

总结一下，在2017年公开课的基础上，再做一个提升，时代驱动力是智能化，我把“智能化”提到更高高度，成为这个时代的主导。互联网时代其实是在线化，软件化跟网络化，在线化跟软件化的结合过去20年最火的SaaS，网络化就是从pc互联网到移动互联网到IOT物联网的一系列的发展。它本质是连接，完成网络协同的基础设施。每一个新时代，都建立在上一个时代的基础之上，所以在互联网时代继续发展，基础设施会变得越来越好的基础之上，我们可以看到，智能时代新的驱动力。一方面是智能化。这是我们刚才整个讲演都在讲智能化的发展，特别是通用人工智能，会越来越强大。我们不知道它最终会强大到什么样，我们只知道它会越来越强大。另一方面支撑智能时代的发展还有两个平台性的基础技术做支柱：1是人机交互能力的不断的提升，这是我们马上就要展开讲的XR话题。2就是区块链和Crypto，带来我们全网协同的能力的提升。

XR:人机交互

接下来我们展开XR技术的深入讨论，从AR、VR到XR整体就是人机交互的一个发展过程。先简单地讲个背景，我们抛开主机时代不讲，主机时代可能很多人都没见过，那种磁带的输入等。从pc时代开始，大家可以想到，今天最牛逼的几家公司之一微软，苹果。其实核心发明就一个GUI图形交互，然后产生了我们今天所有的互联网革命。从个人电脑到鼠标到键盘，本质上是键盘输入，到微软的全套的软件系统。然后到了移动互联网时代，主要是触摸屏的输入，也包括部分的语音输入。第三条路就是过去十年开始发展的，2012年Oculus成立，2014年被Meta买了，虚拟眼镜VR。2014年【【微信】】也出现了，2015年推出了一批产品，2016年，当时大家都非常兴奋，把它叫做虚拟现实的元年。因为那一年第一代Oculus Rift发布了，索尼推出了自己的VR眼镜，微软发布了Holowlens，还有当时特别火的游戏叫PokemonGo，我还记得为了游戏，我还特意把小孩带到横滨去那个抓怪物。当时第一个基于虚拟现实的火热游戏，但是后面很快就沉寂了一段时间。像大家都很熟悉的高科技的发展轨迹，中间有个阶段性的悬崖。那么2019年、2022年大家都在努力。Magic Leap是当时看起来特别有希望的一家创业公司，得到了谷歌，阿里巴巴很多公司的支持。2018年我去看Magic Leap，当时快要投产的下一代产品。我看完以后，当时特别的震撼，不是真假的问题，是将来分不清真假的问题。就那个效果，它是完全可以迷惑你的眼睛，因为它给你的眼睛，都是真实的光源，所以眼睛是没有办法判断，我看到的到底是所谓的真还是所谓的假，它看到的就是成形的图像，然后给大脑输送信号，这是我当时第一个感觉。第二个是，当时Magic Leap的Founder给我们讲ppt的第一页，就讲我们做的不是眼镜，我们做的是未来的人机交互。大家想想看，你只要眼睛动一动，看一看电脑就能执行你的命令，那不是快多了吗？也容易多了。但是很可惜它们碰到了一些最后的技术难关没有过去。所以Magic Leap后面转型做了ToB的公司，没有做成消费品的爆炸性的成长。但是今年有两个重磅的发布，一个就是Apple的【【微信】】，这是Apple第一次正式在这个领域发布产品，定义了很多新的标准，也给大家带来很多的期待。第二个就是，上个礼拜Mate发布的Quest3，正好打的是中低端，苹果做的是高端，两家选的技术路线都基本一致，这就说明了行业标准再开始慢慢的浮现，然后又有高端又有低端。附带说一句，Mate还推出了个AiGlass，也是为了人机交互的发展，它虽然不是一个虚拟眼镜的产品，但大家可以看到视觉交互又一次成为行业的焦点。

回到讲硬件，它的核心目的是什么？硬件的核心目的是完成人机交互的新的机缘，我们讲到了最早的PC计算是通过Keyboard，通过键盘来交互的。移动计算的手机是通过触摸屏，到了所谓的空间计算的时代，空间计算核心强调视觉跟感知。每个人的定义不一样，我们不用去计较细节。

我想总结一下，XR这个领域为什么对在座的每一位都很关键，它的技术背后的本质是什么？这也是一次人机交互的质的飞跃。以前我们跟机器，机器包括后面的AI，我们以前跟机器交互都需要主动的去操作机器，都是要我们去输入。但是未来是机器主动的响应人，我们可能什么都不用做，它自然的感受到了，如果我们进化到脑机结合的时候，甚至它潜意识就知道我们想什么，它可能就去执行了。所以未来是机器感知人，它来主动行动的一个交互界面，所以这个是完全不一样的时代。我们会看到，会有越来越多的各种各样的机器，将会把人体感官跟数字世界直接连接。我们现在是AR、VR眼镜，可以穿戴的设备，包括衣服、类似皮肤。距离是从远到近，贴近皮肤，再进入皮肤。植入芯片之类的肯定早晚都会发生。这些是十几二十年非常大的一个发展趋势。这个趋势的商业意义是什么？是从XR、VR眼镜开始，我们开始了人类自身感知和注意力的数字化，人自身不再独立于数字世界之外。我们可能正在变成DigitalNative，我们将来可能就是数字原生了，所以我们可能是最后一代完整的人，将来的人都是DigitalNative的人了，是不是叫人，它们将来都会有不同的定义了，我们会进入成为数字世界的一部分，所以这是非常重要的。

为什么说元宇宙，大家曾经那么向往，就是因为那是一个纯粹的数字世界，不受物理规律的限制，而且在元宇宙里头能够实现极致的个性化，还有你非常丰富的生物特征，还有非常丰富的场景，可以有无穷无尽的服务。所以那时候元宇宙为什么让大家那么兴奋，也是一个让人很期待的未来。但是XR，类似的设备，除了硬件设备之外，它同样需要软件和算力的提升，所以跟这匹配的是边缘计算，包括算法的微型化。所以，将来每一个边缘设备，它的感知，计算，思考，决策能力也会有一个质的飞跃。所以这个技术和AI技术，也是相辅相成的，它实际上是提供了一个无限广阔的场景，让AI可以得到更广泛的应用。但它反过来又会促进AI技术的进步，因为没有AI技术的进步，它支撑不了更深一步，更复杂，更实时的技术要求，所以这两个是完全相辅相成的技术。

区块链和Crypto

我们接下来讲第三个技术领域的发展，区块链和Crypto。这一块可能有一些朋友不是那么熟悉，要展开讲又太复杂，我还是会讲的比较简练。大家可以先把一些结论性的东西先记下来，以后可以慢慢消化。区块链技术为什么跟Crypto那么紧密的结合，它实际上是先有了第一个加密货币，就是BTC，比特币。2008年中本聪发布的白皮书，产生了挖矿行业，出现了比特币，得到了足够多人的共识，比特币现在几亿人的共识是有的，可能是交易购买过比特币，这是一个蛮有意思的基于技术，基于算法，大家形成的信任和共识，也是一个全新的东西。

基于比特币脱胎出来了区块链技术，然后在这个基础上，开发出来了以太坊，以太坊成了智能合约的一个通用技术平台。以太坊也经历了三轮的发展，第一轮的发展就是ICO，Initial Coin Offering就是 17年那时候特别火的发币。发币就是第一个智能合约，最简单的，怎么在线上自动发币，形成了一套规则和体系，发币是以太坊的第一个杀手级的应用。在这基础之上，2020年的夏天，出现了所谓的Defi。Decentralized去区中心化的金融服务，实际上是用区块链的技术，把简单的金融服务基本上全部都重新做了一遍，基于过渡抵押这样一个概念，在风险可控的情况下，基本上把所有简单的金融服务复刻了一遍，这也是个了不起的成就。基于Defi的积累，2021年开始出现了Gamefi，有不少朋友也玩过一些gamefi的游戏，包括StepN的跑鞋，都属于Gamefi的游戏。然后就是NFT的图像。每个产品背后都基于一种类型的智能合约，所以上面的应用就促进了以太坊的一轮又一轮的发展。当然以太坊本身也在进行扩容，也在进行layer1、layer2分层的发展。

区块链技术根本挑战

2022年，行业出现了太多的负面的事情，出现了很多暴雷现象，加上整个一年，市场也没有新的东西。所以大家很困惑，这个领域还有没有未来？即使是一些很坚定的信仰者也开始动摇。我觉得要回答这个问题。还是要先回答，区块链的本质是什么？区块链的本质是一个价值网络，它不是信息网络，互联网是个信息网络，但区块链是个价值网络，它的核心目的是让数字资产可以更有效的流转。它另外一个附带的产品，由于在线上发币变得非常的简单可靠，通过发token的方式，可以产生一系列的新的激励机制的创新。这个是区块链的两个核心的突破，本质上是生产关系的突破。这是我们一开始就为了冲着生产关系去的一个技术创新。

这个带来的很大的挑战就是，它本身不是个生产力的工具。它很难带来用户体验的一个提升，所以区块链的领域就一直在等，有没有一个好的应用，好的应用能不能达到上亿的用户，才能够把整个的一套体系展开。所以，从这个角度来说，区块链所面临的根本的挑战，就是没有能够直接提高消费者体验的技术创新，这个领域本身没有。第二个它们本来指望把传统资产，比如说各种各样的金融资产在线化。但是这个也进展不顺利，因为它所提高的效率，创造的价值没那么大，同时也有足够多的传统利益和既体系去维护，所以这个转型也不成功，再加上没有新的应用，所以它没有新的数字资产。没有数字资产，你有一套价值网络去降低数字资产的流转，那就没有意义，就无根之木。

下一步这个领域里面会有怎样的发展。一个就是顺着现在的逻辑，它会继续的发展，比特币继续会作为一个另类资产，某种意义上BTC会像数字黄金一样继续走向更大的共识，或者比特币能够在支付方面发挥更大的作用。在基于支付网络去推动普惠金融的发展，这是一条顺着金融主干道创新的路。第二个就指望新的应用的发展。过去两年积累了很多Gamefi跟Socialfi方面的创新，也许在接下来的半年一年，我们看能看到一些初步的成果。

AIGC:生产力的大突破

我认为最有价值的突破，是通过AGI创造海量的新的数字资产。AGI第一个突破的领域就是AIGC，就是深层次AI，也就是创造海量的内容。明年的某个时刻，肯定会有非常好用的文字、语音转视频的工具出来。基本上从文字到语音到图片到视频，创作的门槛会急剧的下降，创造新的数字资产的空间会急剧的上升。而且就像我们讲虚拟世界一样的，未来的这些数字资产，它会越来越走向主流，它的重要性会越来越大，这些资产有价值，大家就会重视，大家就会对它的流转交易，会非常的上心。所以在那个基础之上，新的数字资产，天然会去用新的价值网络的技术平台。

同时我刚才讲到以太坊核心是智能合约，但未来机器跟机器之间的合作，它们的互动方式跟人跟人是完全不一样的。它们需要有更多，更自动，更高效，更智能的合约直接完成，所以在这个领域里面，区块链、Crypto有很大很大的发展空间，也是在这个意义上，我也把它当作AGI整个智能时代重要的组成部分。

无论是从刚才讲的Crypto的领域，对创造经济的呼吁。还是看AGI带来的价值，我觉得未来，我们将迎来一个创造者经济的时代。一方面，这个趋势看得非常清楚，AGI会逐步取代结构化的人类知识，并且变得越来越智能。第二个，人借助机器智能的力量，有机会变得越来越有创造力。就像工业革命的早期，大家都非常的恐惧，人不再能够以体力来获取价值，人不能靠体力生存了。但是过去的100年，出现了白领阶层，出现了知识工人，出现了软件工程师，能靠自己的脑力活动，创造了过去100多年、200年的繁荣。我能看到的相对美好的场景，由于机器或者人工智能把人从繁琐的、重复性的、无聊的脑力劳动里面解放出来，人可以把大部分时间，用在开发自己的创造力上。去做自己真正有激情的，也能够做得更好的事情。这个可能是两个基本的动力。在这个基础之上，人跟人、人跟机器、机器跟机器之间的协同都提出了更高的要求。互联网时代，机器跟机器之间协同是靠API，就是应用之间要有一个约定的规范来互助，但是由于AGI的发展，未来所有的服务之间，是用自然语言来交互。也就是说，机器会学得像人一样，直接来对话，机器跟机器之间就完成了协作，自然语言反而变成了人跟人，人跟机器，机器跟机器之间的沟通语言，对于智能合约就提出了更高的要求。

如果我们从一个更宏观的角度来看，刚才讲的这些内容，德鲁克可能是20世纪最伟大的商业思想家，他把工业革命划分成了三个历史阶段，第一个阶段是生产力的革命，本质上是工厂取代了手工作坊，因为传统上过去手工作坊知识，都只能靠师傅带徒弟，人传人。但是有了工厂以后就开始有了科学化管理。第二个阶段，是100年前开始的管理革命，也就是说开始有了企业的概念，以前只有单个工厂，核心就是生产跟卖，但是我们从管理开始，有了矩阵式管理，职能化管理，人力资源部门，战略规划部等等。商学院100零几年之前成立的，目的为管理革命输送海量的，可以批量化输出的高质量的管理人员，这是标准化也很重要。MBA出来都是标准化的语言，就是这样一套商业化的训练，这是管理革命。那么随着IT的发展，从六七十年代开始进入了软件革命，也就是IT革命的时代，那时候软件工程师创造最大的价值。顺着刚才讲的AGI对人类结构化知识的替代，人必须走向创造力的发展。所以，我把未来的第四个发展阶段，新的发展阶段，叫做创造力革命的阶段，人未来的价值就体现在创造力上。

我们将要迎来的是一个新的经济范式。智能时代的经济核心，我们把它叫做智能经济，从另外一个角度来理解，刚才讲的创造者经济。三个核心的支撑，就是我们刚才讨论的通用人工智能、Crypto、AR&VR。当然这三个发展阶段不一样，目前是AGI发展势头最猛，Crypto处于相对低谷正在
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