曾鸣最新万字演讲：当下，像极了1993

近两年，几乎所有人都在担忧：人工智能究竟会朝哪个方向演变？哪些因素恒定不变？转折点又在哪里？

今天上午，在杭州湖畔创研中心，曾鸣完成了他的第三次“看十年”公开课。他开场便说：近两个月我越来越不感到焦虑了，因为许多事情逐渐明朗起来。

他将这一轮变革梳理成六个层层深入的议题：智能商业、AI原生的定义、AI的产业化进程、价值创造与竞争、创智组织、智能战略。

核心判断只有一个：AI刚刚迈入第二阶段的起点，应用层面的爆发尚未真正启动，浏览器尚未问世，所有人都站在同一条起跑线上。

以下是精炼后的整理内容，希望能为你带来启发。

一、智能商业：未来商业的核心，在于实现人的意图

1.AI先释放供给，再激活需求

在供给端，AI的能力正变得愈发强大，同时成本持续急剧下降，可预见的未来还将有百倍甚至更高的降幅。它最重要的作用是提升优质供给的数量与多样性，彻底打破众多领域长期存在的供给稀缺瓶颈。

但由于AI还不够智能、成本依然偏高，当前我们看到的AI应用，大多集中在替代简单、重复、价值相对较低的人工劳动。这也是为何过去两年大家总觉得AI投入巨大但效果不佳，根本原因是它从第一天起，价值创造的天花板就非常有限。

真正能创造巨大价值的，是开拓新的供给。优秀的私人医生、出色的教师、可靠的理财顾问，以及旅行时能提供可信建议的信息专家——在任何领域，我们都感到优质供给太少、太稀缺。如果能将更多优质供给带给大众，其创造的社会价值将是无可估量的。

每一次重大技术创新，最初都被用来降本增效，而这个阶段产生的社会价值往往不足，因为早期投入极其庞大，存在错配现象。

但这个阶段是必要的，只有在实际场景中，技术才能得到更好的发展。我们即将迎来的转折点是，技术成熟到足以进行真正的大价值创新。届时，AI带来的改变将更为根本、更为广泛，大家也会越做越顺畅，因为进入了正向循环。目前，我们仍处于艰苦摸索阶段。

如今，我们觉得供给已经严重内卷，所有能被满足的需求都已满足，但实际上并非如此。从需求端看，简单的同质化供给确实过剩，但人心永不满足，愿望无穷无尽。

AI带来的最大突破是，它能以低成本、高效率、实时的方式持续陪伴我们。无论是个人助手、家庭管家还是情感陪伴，未来产品的本质都是与用户深度互动，因此它甚至会比我们更了解自己。个性化需求将首次被真正激活。

过去三十年的商业进步，背后是搜索和推荐这两项技术突破，而AI将带来第三次技术突破。

商业模式的本质也将随之改变：从推荐算法带来的信息对注意力的争夺，转向真正的个性化。因为推荐本质上是通过用户行为，尤其是相似用户的行为，来猜测你的潜在需求；而AI无需猜测，它直接知晓。

这才是个人化服务的开端，才是极致个性化的起源。从这个角度看，未来商业的变化将是根本性的、深远的。

2.从“千人千面”到“一人千面”

每一次技术革命都会引发巨大的商业范式变革。

工业时代，150年前解决的是供给不足，采用的方式是标准化、流水线、科层制；

互联网时代解决的是生产过剩，80年代中后期美国就已基本产能过剩，因此它实现了规模化匹配，让商品更精准地找到合适用户；

AI时代要解决的是个性化需求。

对应的变化是从“千人一面”到“千人千面”，再到“一人千面”。2010年，我们在做淘宝时就提出，要利用平台解决信息不对称，做好商品与用户的匹配，最好能实现“千人千面”。经过十多年努力，这基本已达成。

接下来是“一人千面”。每个人都是变化无穷、极其丰富的，理解一个人在不同时间、不同场景下的真实意图，并动态生成当下最合适的解决方案，这才是未来的商业，其本质是越来越个性化。

3.商业的起点从产品，变为意图

迄今为止，所有商业的起点都是产品：产品的研发和设计基于我们对用户需求的假设和推断。工具可能越来越先进，但本质仍是对一群用户潜在需求的事先揣测：先把产品做出来，再考虑如何推广、分销。商品是现代商业的起点。

未来将以消费者的意图作为起点。因为AI赋予我们工具，让我们能够贴近消费者，理解其真实意图；也只有以意图为起点，才能真正做到以消费者为中心。

我们一直倡导的“客户至上”，原本是一种价值主张和企业价值观的体现。在未来，以客户为中心是所有商业模式的起点，因为你必须围绕它展开。AI时刻围绕用户运转、理解用户，并根据其需求生成方案。

第一步是这样的：AI理解意图后，在全网搜索是否有合适的解决方案或产品；如果没有，用户可以招标，看谁愿意提供所需的产品和服务；消费者确认后，AI还可以代为执行。

因此，未来商业的竞争，关键在于争夺人类表达真实意图的第一入口。你愿意与谁交流，那个AI就掌握了你的真实信息，这很可能成为你商业化的起点。

但第一步仍是意图匹配，商品需从现有商品库中选取。更长远第二阶段，是需求与供给同时生成。因为“一人千面”并非无限生产产品，而是在复杂的供给制约中，在仍要求性价比的前提下，为具体的人找到当下最适合的解决方案、服务和产品组合。

4.供给侧一变，旧商业模式便被颠覆

但要实现这一点，需要从传统供应链转向协同网络。传统供应链是一条线性信息流通渠道，本质是固化的产品、固化的流程、规模化交付，参与的企业也是固化的。

未来的供应网络是一个协同网络，根据具体任务实时调用不同能力节点，临时组成解决方案。这有点像当前个人助理开始展现的状态。

大家使用Manus这类个人助理后会发现，用户体验似乎没有太大变化，本质上是因为供给侧尚未改变，它们是用现有存量产品和服务提升效率。供给侧的变化才能带来体验的实质性飞跃。因此，商业要实现突破，达到智能商业2.0，必须在供给侧也完成AI化的表达和组合。

总结一下，智能商业实现的是从卖产品到实现人的意图这一商业本质的变化。而且，它必然会形成独特的竞争优势，因为基于场景的学习闭环将成为新的竞争壁垒。

再补充一点：为什么这对我们如此重要？因为这是一种新的商业模式，而新商业模式必然对过去具有颠覆性。过去二十年的商业变革，基本是推荐算法的不断升级优化，注意力经济、用户时长、曝光、DAU是当前商业的基石。

AI商业的本质是对结果负责，直接交付成果。当你能直接交付结果时，中间的许多过程便不复存在。这中间可能变成Agent对Agent的协同，如何协同需要在实践中探索。但许多过去的做法在未来将面临实质性挑战，新商业是一套全新的模式。

二、什么是AI原生：拿掉AI，这个产品还成立吗？

1.用AI不等于AI原生

AI原生的本质，不是将AI嵌入现有产品和工作流，而是以可规模化调用的机器智能为起点，重新设计产品、工作流和组织，创造过去无法实现的客户价值，并由此释放巨大的商业价值。

“可规模化调用的机器智能”，强调的是通用智能成为社会新的基础生产要素。历史上的生产要素是土地、劳动力和资本，现在多了智能，或者说劳动力变成了人加AI，整个社会都要以此为基础发生变化。

这里的几个层面是共同演化的：产品改变，工作流随之改变，组织也要改变，甚至商业模式都会重新形成。关键在于发挥新技术的根本优势。

一个直接的检验标准是：如果拿掉AI，这个产品和业务是否仍然成立？如果依然成立，只是效率下降，那大概率属于AI增强；如果产品价值、工作流或组织方式都无法成立，才更接近AI原生。

2.通用技术要经历三个阶段

从学术角度看，AI是通用技术的创新。

通用技术有三个特点：

可以在各个层面广泛使用；

是一项重大创新，需要很长时间发展；

会催生大量互补性创新，因为它是基础创新，需要许多工程创新、应用创新，最终才能形成大的创新。

这也是为什么黄仁勋会提到“五层蛋糕”，讲AI从最底层的电力、能源、土地，到上面的芯片，再到云，最后才是应用服务。整个技术栈需要互补性的协同创新，因此这是一个漫长的生态演化过程。

AI刚出现时，人们自然将其与互联网对比，但很快意识到它是如此重要的生产力突破，于是与工业革命对比；再往前推，因为它基于语言，是对人类所有知识的抽象和延伸，就要回到人类文明最原始的三大技术突破：火的应用、语言的发明、文字的流转。

通用技术的大变革基本都经过三个阶段：

第一，技术足够可靠、便宜、好用，成为社会的基础设施；

第二，在此之上出现原生的产品和服务创新，开始真正创造巨大新价值，不再在原有技术框架下优化，而是按新技术的逻辑从底层重构商业和社会；

第三，新技术渗透到社会的方方面面。

以美国的电气化为例。

1882年，爱迪生在曼哈顿一平方公里的街区内点亮了整个街区，这相当于一个产品化的试点，因为需要电灯、电线、发电机、传电网络，它展示了电的完整雏形。

爱迪生在此基础上成立通用电气公司，生产发电设备和电灯泡等硬件。但他的总裁助理认为电应成为公用事业、成为基础设施，于是独立出去做中心化发电厂和远程传输网络。

1896年，尼亚加拉大瀑布利用水的动能发电，远程输送到二十多公里外的布法罗，中间还有许多技术突破，如交流电、变压器、现代电网架构的形成，其中包含真正的发明家特斯拉创造的交流电技术。

在基础设施商业模式被发明之前，每个工厂要自己雇一位首席发电官，购买GE设备、建电厂、买煤，自己发电。

有了基础设施服务商后，美国制造业用电比例急剧提高：1900年约10%，1909年25%，1920年超过50%，1929年约78%到80%。

1910到1920年就是基础设施成熟、应用开始大爆发的时期，于是出现了现代工业的标志性事件：1913年福特在Highland Park的那条流水线。

3.应用一定会百花齐放

基础设施跨过某个可用性临界点后，原生应用开始密集涌现，而且应用出现后又反过来拉动基础设施的普及。

有了电灯，家庭才愿意接电；有了电熨斗、吸尘器、洗衣机，家庭接电的价值进一步增加；但有了收音机和冰箱后，没有电就意味着没有进入现代家庭生活。

这是一个正反馈循环：电跨过临界点，原生应用出现，用电价值提高，更多家庭接电，市场扩大，更多原生应用，技术进一步成熟，再渗透到各行各业。

因此，应用的第二阶段一定是百花齐放，因为这是一个社会大规模探索的过程。基础设施阶段相对集中，方向明确后就是砸钱、砸人，让最优秀的人攻克最难的技术难关。

但一到应用阶段就百花齐放了，因为大家不知道新技术到底能用来做什么、什么才是真正有客户价值的、用户愿意为什么买单。

这时就会出现典型的创业浪潮：大量企业家涌入，进行各种产品、商业模式、生产方式的实验；然后市场优胜劣汰，看谁代表未来的产品和模式；最后进入行业整合。这本身无法线性规划，需要长时间的社会协同。

4.从Web到移动互联网，原生也有1.0和2.0

第二个通用技术的创新与我们更相关，稍微年长一些的同学可能经历过其中的一些产品。这张图最具借鉴意义，因为我的最终结论是，我们很快将迎来AI时代的应用大创新。

本质上就是1993年发生的两件大事：一是整个Web技术免费对外开放，包括HTTP等；二是基于Mosaic，1994年出现Netscape，首次在PC和Mac上能运行浏览器。

1991、1992年的浏览器是给Unix专业用户使用的，1994年的浏览器普通PC和Mac用户都能用。

消费者端门槛急剧下降，点击一下就能看到全世界的网站；开发者端也一样，由于HTML、WWW等标准已成熟，建一个网站变得很容易。

可以看到，门户导航和最早出现的各种搜索公司，有点像今天的个人助理，是主流应用的最早突破，但后来不幸都被原生应用2.0的Google淘汰了。

另一方面，1995年出现的那批大型垂直领域公司，如零售、分类信息、在线婚恋、在线旅行，都活得很好，这中间有特别有趣的规律，大家可以回去琢磨。

最直观的是，1994年浏览器一出现，三年内所有应用公司都出现了，1.0的公司基本到1996年就出齐了，后面冒出来的是2.0阶段的公司。

原生不是由企业出生的年代决定的，而是由它在多大程度上发挥新技术的根本优势决定的。所以生在AI时代不等于AI原生，使用AI的广度不代表发挥机器智能优势的深度。

5.原生应用2.0的四个标准

整个互联网的集大成者是Google，它是互联网原生应用2.0，最能帮我们理解未来的原生应用2.0呈现什么形态。将来大家考验自己是否做得足够AI原生，同样是四个标准。

第一，是否实现了用户价值的巨大创新，创造的体验是否是前所未有的。

雅虎的体验是把读报纸的行为搬到互联网上，而Google的搜索框出来时只有一个框，输入关键字，全世界的信息在秒级全部呈现，这种体验以前从未有过。

第二，体验的飞跃必须基于一个重要的原生技术突破。

与雅虎同时出现的搜索公司都有好的概念，但一直没有真正的搜索技术，只有Google的PageRank是基于核心算法，将整个互联网内容做了结构化重构才能检索。

第三，通常有前两者后，会倒逼出基础设施创新。

因为要用低成本、稳定的方法服务海量用户，传统技术架构一定不太可行。所以Google是分布式计算的开创者，分布式计算后来被亚马逊包装成云计算，成了现代互联网的计算基础设施。

第四，一定会有原生的商业模式出现。

Google做了按效果付费的竞价排名广告，这是一个广告模式的巨大创新。

三、AI产业化：我们正站在应用大爆发的前夜

1.通用机器智能的基础能力已形成

我们目前处于怎样的阶段？我有几个判断可以分享。

第一，通用机器智能的基础能力已经形成，AI能力初步过关：无论是模型能力，还是近两年编程带来的行动能力突破，使得Agent技术框架初步成型，再到产业基础设施以及商业模式。

2026年开年前半年，为什么所有讨论都集中在Token？当Token这个度量衡被提出来，就像一度电、一吨水、一个GB流量，我们现在知道有Token这样一个计量单位，就说明它开始标准化、成为社会的基础设施了，收费模式也有了。一个公共事业的商业模式和社会服务方式基本成型。

所以我们看到超大规模云服务商和新型云服务商的迅速发展，数据中心的基建狂潮，突破整个产业链规模化扩张的瓶颈，从今年年初的存储，到后面的光通讯，再到现在的电和土地。本质上是，人类第一次可以大规模低成本地调用通用智能。

通用智能服务商的商业模式也基本成熟了，包括传统的微软和亚马逊，也包括Google、OpenAI、Anthropic，以及现在最凶猛的SpaceX，本质上