6 月 10 日，產品戰(zhàn)略專家梁寧和圖靈聯(lián)合創(chuàng)始人劉江圍繞“ ChatGPT 真需求”主題進行直播對談。

梁寧，產品戰(zhàn)略專家，曾任湖畔大學產品模塊學術主任，聯(lián)想、騰訊高管，CNET集團副總裁。

工作經(jīng)歷橫跨 BAT，與美團、頭條、京東、小米等企業(yè)有長期深度交流 。

結合最近熱點，兩位老師認為 ChatGPT 和蘋果 Vision Pro 代表了信息產品未來的兩個方向，從第一性原理——用戶需求的角度進行分析，看透表象，抓住其背后的本質。

以下是本次直播的內容節(jié)選。

過去的生態(tài)位決定了中國是供給驅動

劉江：ChatGPT 和蘋果的 Vision Pro 是兩個原創(chuàng)性非常大的產品，相比之下國內的原創(chuàng)能力還是稍弱一些，你是怎么看待的？

梁寧：企業(yè)和生物一樣，其實大家都是為了生存。什么叫核心競爭力？就是你在你的生態(tài)位上能夠活下去。我想到我經(jīng)歷了三代企業(yè)家，他們的生態(tài)位其實略有變化。

三代企業(yè)家指的是三代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者。

第一代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者：以柳傳志為代表，聯(lián)想集團創(chuàng)始人，以硬件為主，推動了PC、基礎通信技術普及。

第二代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者：馬化騰、李彥宏等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)領軍人物，造就“連接”平臺。

第三代互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者：王興、張一鳴等新興人物趕超原有巨頭。

剛才你提問的時候，我突然之間想到了 1996 年我在聯(lián)想的新產品部，工作就是做市場研究，就是看看市場有哪些新產品聯(lián)想可以代理或者自己開發(fā)。

相隔 20 多年的時間再回頭看，我比較得意的一件事就是，1996 年我給聯(lián)想的總裁辦做了一次匯報，說互聯(lián)網(wǎng)就要開始了， Internet 浪潮就要開始。那個時候是1996 年，我們決定要下場，那次匯報的結果是聯(lián)想決定代理調制解調器。

劉江：對，那就是互聯(lián)網(wǎng)的起點。調制解調器是不是叫“貓”，那時候我們都說貓。

梁寧：接著到 1997 年的時候，因為這個產品實在太小，不值得開一個新的部門來做，于是我們就在新產品部代理了調制解調器。97 年的時候，我們這個部門的調制解調器營業(yè)額占整個中國市場的70%。

從這個起手，你就能夠看到當時更多的企業(yè)家怎么去做選擇。你看我們認識了這么多的企業(yè)家，大家個性都完全不一樣，風格也迥異。但是他們是怎么去做選擇的？可能我們更容易去選擇實打實的、看得見摸得著的、有確定收益的這一部分的東西。

劉江：那時候聯(lián)想是多大的一個規(guī)模？

梁寧：97 年，聯(lián)想的電腦第一次登頂。當然那一次我們還是有爭議，但是至少有兩家統(tǒng)計公司出的數(shù)據(jù)顯示聯(lián)想電腦是中國市場的第一名。

但是 98 年的時候就沒有爭議了，聯(lián)想電腦就是中國市場冠軍。1997 年的時候，聯(lián)想大概賣了 80 萬臺電腦，同一年長虹賣了 800 萬臺電視。

劉江：那時候絕對是市場第一。

梁寧：所以隔了 20 多年時間，再回想一下 1996 年的我都在干什么，我會覺得當年的工作其實毫無價值。當時我那種自負，或者是對自我評價過高的心理，純粹是“沒見過世面”。

為什么呢？因為那個時代的中國什么都缺。

我剛才為什么在講聯(lián)想賣了 80 萬臺電腦，長虹賣了 800 萬臺電視，是因為在 97、98 年的中國，絕大多數(shù)家庭沒有自己的第一臺電視。更不用說自己的第一套房子、第一輛汽車，女孩沒有自己的第一支口紅，98 年我是沒有涂過口紅的。

劉江：對，1996 年我們中國的人均 GDP 剛剛趕上撒哈拉以南沙漠國家。

梁寧：非常貧困。

劉江：所以那時候，中國實際上是那么一個（很低的）生態(tài)站位，是吧？

梁寧：因為那個時候中國就是供給不足，什么都缺。

如果大家看過那個時候王朔寫的小說，他其實講了很多大家到處找貨源的故事。所以當時的發(fā)展是供給驅動，只要能夠組織生產，能夠組織規(guī)模供貨，就可以生存。

那個時候聯(lián)想是不用做用戶洞察的，聯(lián)想主要在講管理。別人都是小舢板，但是如果能夠駕馭一個規(guī)模性的共贏、規(guī)模性的客服，就是大企業(yè)。所以這個時候，你就會發(fā)現(xiàn)上一批中國的企業(yè)都是低端規(guī)模，這是因為當時整個中國供給太匱乏了。

之前只要能夠用最快的速度，用相對低端的產品，進行組織供給，就可以填平所有用戶需要。但突然之間牌子一翻，今天變成了供給過剩。所以我們一方面說經(jīng)濟發(fā)展緩慢，但另外一方面，其實是因為中國用戶什么都不缺了。

即使是到縣城去，大家好像什么也不缺。1982 年的時候，中國 2 億人口在城鎮(zhèn)，我們小時候都學過那句話：10 億人口，8 億在農村；2022 年 9 億人口在城鎮(zhèn)。過去 20 年，城鎮(zhèn)化不斷發(fā)展，有 7 億人搬到城鎮(zhèn)，也就是中國建了整個 7 億人的城市生活配套。

劉江：7 億人，相當于兩個美國的全部人口，差不多是整個歐洲的人口數(shù)量。

梁寧：對，這就是我們過去 20 年的情況，所以一切的增長性都來自于此。7 億人要到城市開展新生活，什么都沒有，所以當時的發(fā)展其實一直是匱乏驅動和供給驅動。

我講過如何交付確定性，即如何在不確定中的世界中交付確定。這個詞去年成了一個熱詞，大家都在講如何在不確定中擁有確定。但實際上我還得自己去破掉它，因為確定性是你應該交付給別人的，但是對于我們這些人，我們更應該善于駕馭不確定的東西，因為確定性根本就不存在。

尤其是像今天的這個拐點時刻，持續(xù) 20 年的創(chuàng)世界的工程結束了，城市化干得差不多了，互聯(lián)網(wǎng)化干得差不多了，包括華為自己有一句話叫“以前看天花板，現(xiàn)在要看天了”。

你剛才所說的就是我們整個中國的原創(chuàng)性能力的問題。說句老實話，這是因為以前我們不需要原創(chuàng)，我們一直都是一個匱乏的、供給驅動的、缺東西的狀態(tài)，那成熟的供給該是什么樣子，我們照著它來就可以了。但是突然之間，有變化了。

劉江：我們人均 GDP 是 1 萬多一點，而美國接近 7 萬美元，我們才剛剛超過了全球平均值。

梁寧：2020 年，中國宣布我們步入萬元美金社會，人均 GDP 過萬，這是一個中等收入的水平。我當時是覺得非常興奮的，但忽然之間發(fā)現(xiàn)說這是一個地球的平均水平。

所以我們會發(fā)現(xiàn)，其實不單純是中國的玩法變了，整個世界，大家整體創(chuàng)造的水位、財富的水位和創(chuàng)新的水位，全都拉高了，所以還照著原來的那個方式肯定不行了。

就像你剛才說的，這就是為什么我們中國沒有出現(xiàn)像 ChatGPT 或是 Vision Pro 這種創(chuàng)新產品。

像 ChatGPT，它首先是一個工程的創(chuàng)新，它是搭了一萬個 GPU 的計算陣列，然后在大模型里有了涌現(xiàn)的能力。他們首先是搭出了一個人類歷史上從來沒有過的工程，然后往里頭放了可運算的數(shù)據(jù)，這在人類歷史上從來沒有做過。

如果相同的情形放在中國，首先你就會被問：我們?yōu)槭裁匆蛇@件事？

國內首先考慮的是實用和降本增效

梁寧：國內的土壤目前還沒有這種創(chuàng)新的基因。第一是（ChatGPT）這個事情本身，是先干了一個人類歷史上沒有的東西，然后會發(fā)生什么、會涌現(xiàn)出什么，其實我們是不知道的。

你看 Sam Altman 在智源大會上的演講，他也在說我們如何才能理解它背后的機制，他自己也是不知道的。像這樣的一個無關實用主義的、無關既得利益的嘗試，可能在很長時間，在咱們“匱乏”的、連溫飽都一直都在為此而努力的中國，是很難出現(xiàn)的。其實這本身就不在我們的基因里，就不在我們的這種特性里，我覺得這是第一個原因。

第二個就是蘋果的 Vision Pro，剛才其實我也和劉江老師討論了，我覺得非常震撼。2014 年 Facebook 的大會發(fā)布了一個 VR，從那一版基本上每一代的主流產品我都試過。而且我也是《頭號玩家》這個電影的粉絲，看了好幾遍，我是覺得非常震撼。

Vision Pro 的定價太貴，它其實用的是特斯拉的策略。

特斯拉的第一款車是非常貴的。我們能夠看到馬斯克的選擇：即我要做一款智能汽車，而不是一款新能源車。那這輛車的定位到底是給年輕人的第一輛車，還是給有錢人的第三輛車？

我們來看馬斯克的選擇。其實他的第一臺特斯拉是一輛跑車，包括它的百米四秒加速、推背感等等，會讓用戶很 high，愿意付這個錢，它的定位就是有錢人的第三輛車。接著他用這一群最挑剔的人幫他打磨用戶體驗。

實際上，我們知道這種效率的進步，包括像這種智能設備的體驗，其實它一定是成癮性的。我?guī)讉€朋友都是開了特斯拉以后，就開不了其他的車了，即便是特斯拉有各種被大家吐槽的毛病，也開不回去了。在用戶成癮之后，特斯拉的產品價格再往下降。

所以我相信蘋果一定也是這樣的。蘋果在粉絲的心中的信任度很高，比如像我們這樣的人，肯定是要購買 Vision Pro 的。實際上，他其實要的就是最挑剔的、用戶體驗最多的這群人幫他打磨體驗。但接下來電子產品它的規(guī)律一定是價格向下的，成本一定會降下來，再慢慢往外推廣。

我們過去看過那么多代的 VR 產品，包括國內的這些，比如馮鑫做的暴風 VR，誰都不敢說我要做一個 2 萬塊的 VR。

劉江：回到我剛才提的這個問題，為什么在中國，我們不太敢去創(chuàng)造這種比較突破性的東西，這也和剛才講到的中國 96 年的情況相關。因為我們確實是從相對比較窮或者比較低的位置開始發(fā)展的，能力是慢慢往上爬的。

雖然這幾十年我們的進展確實很大，但 ChatGPT 出來以后，大家會問“為什么中國沒有做出來”這個問題，是因為大家心里覺得中國也應該有這種能力。

梁寧：我們整體企業(yè)的能力是低端規(guī)模能力。

這些年其實做這個人工智能的企業(yè)也非常多，但就像剛才所說的，ChatGPT 首先是先搭了一個人類歷史上沒有的計算集群，做了一個前所未有的大工程，先干了個工程創(chuàng)新。

我們中國目前最大的是 4000片，那就是 4000 片和 1 萬片的區(qū)別，就是 40 層樓和 100 層樓的區(qū)別，那根本就是兩種技術能力。所有的設計、地基、材料、交互都是不一樣的東西。但是要做一個這樣的東西有什么用？大家都是不知道的。

劉江：還是需要有比較強信念感的人來做這些。

Ilya 其實非常強調，我們還是有信念；Sam 則比較強調要把這種比較創(chuàng)新的、嚴謹?shù)目蒲形幕湍銊偛艔娬{的工程文化、落地的文化，兩者能融合在一起。

我們都知道真正搞創(chuàng)新的是科學家，或者說有很多想法的人，但是他們其實不太考慮最后怎么能把想法落地，能大規(guī)模地實現(xiàn)。

梁寧：一個是這個，還有一點是我們的企業(yè)家。就是剛才我說到的，咱們國內的人，我們都想的是“我如何降本增效”。

所以大家都想的是，你用 1 萬片，我能不能用 9000 片？你用 9000 片，那我能不能用 8000 片？你用大模型、大數(shù)據(jù)，我能不能用小數(shù)據(jù)加洞察來完成這件事兒？我們的一貫邏輯就是：我能不能降低成本。

降低成本，這是我們的創(chuàng)新。所以我們會發(fā)現(xiàn)，中國的創(chuàng)新范式就是對方實現(xiàn)突破，我們來想辦法降本增效。

劉江：所以我們還是在一個既定的圈子里頭來思考。

梁寧：對，是的，我們一定要跳出去。所以當我看到蘋果的 Vision Pro 的時候，我就特別感慨。

之前我和一個朋友討論過為什么蘋果沒有做電視。因為實際上用戶消費的并不是電視，不是屏幕，而是數(shù)據(jù)，信息，然后是圖像。所以蘋果提供了這個后，他就停在這了，他就沒有再去做那塊屏幕。但是小米就做了電視，華為也做了電視。那這個時候我們就來問這個問題：為什么蘋果不做電視？

剛才其實劉江老師說了一個觀點，我也非常認同，他懷疑蘋果覺得電視的利潤率無法達到蘋果的要求，所以蘋果就不做。

生態(tài)位決定了企業(yè)要走什么樣的道路

梁寧：但是換句話來講，是蘋果它有這份傲氣，就是驕傲：我只掙最難的錢，我讓你有這種跨越式的體驗，但用戶必須得為這種跨越式的體驗付超多的錢，最終我要拿掉這個行業(yè) 90% 的錢。

比如說耳機，咱們中國華強北占了全世界的耳機份額很大一部分，但最后全世界耳機利潤的 90% 被蘋果拿走。這是一個選擇：企業(yè)要以什么樣的姿態(tài)活著，要在什么樣的生態(tài)位上活著，這就會導致你的整個企業(yè)的能力建設在哪兒。但是也要繃住一股勁兒，就是這個（市場）我就是不去吃。

比如，蘋果以它的身位發(fā)布一款電視，那毫無疑問肯定會有一堆用戶來買。但是他就繃著一股勁，我不做這個產品。

劉江：蘋果甚至可以學小米一樣，什么都可以搞一個“蘋果牌”，那它的營收會很高。這就是戰(zhàn)略問題，蘋果他從自己的各方面去判斷，有很多利潤低的不值得去做。

梁寧：因為如果像這樣去做的話，會讓他整個企業(yè)的能力模型變形。

因為蘋果保持著蘋果的驕傲，永遠是為用戶提供這種跨越式的體驗，所以才會有忠誠的果粉，才會有工程師攻克這些難關的驕傲，才有他的生態(tài)位。

換言之就是這些容易的食兒，你們去吃，我不撿，地上的東西我不撿。

劉江：梁老師，我突然想到一個問題，就是蘋果做這個判斷，某種意義上也是因為有一個底層資源的限制。

我觀察其實在很多比較高精尖的這個事情上，人才其實是稀缺的。所以我現(xiàn)在反過來也覺得，就是真正要做特別漂亮的事兒，可能人才也是不太夠的。

梁寧：說到這個的時候，我們就又回到今天的主題 ChatGPT。 實際上什么叫人才，人才就是一個知識模型。寒窗苦讀學的是什么，就是學個知識模型。讀完書出來以后人賺錢就是變現(xiàn)，勞動力變現(xiàn)就是藍領，知識變現(xiàn)就是白領。

所以剛才你說到的知識不夠，但是現(xiàn)在全世界的人類已經(jīng)把知識貢獻給了 GPT，那么可能未來這些企業(yè)去聚集和使用知識的方法也會發(fā)生變化。但回過頭來，第一個問題就是：為什么中國做不出來？我覺得這和我們整個民族過去幾十年所培養(yǎng)的環(huán)境有關，就是“不敢”。（我們）就是做一些相對低端的產業(yè)，掙地上的錢的。如果不把自己逼到一個井底，比如說我只掙難賺的錢，地上的錢不掙，那我們整個能力模型不會發(fā)生變化。

所以一家企業(yè)，你看到的是產品，然后是產品體驗，背后其實是這個企業(yè)的團隊的能力。我們會發(fā)現(xiàn)一個企業(yè)和它的業(yè)務是相互塑造的，你做這個業(yè)務，然后業(yè)務也反向塑造你的團隊，你吸引的也是同種類型的人。

一挑戰(zhàn)高難度的事兒，大家就不愿意干：我明明可以獲得安穩(wěn)，我每天一低頭就能吃草。那我為什么要萬里奔襲，八年磨一劍，去為了這個東西努力創(chuàng)新呢？