西蒙战略顾问
就在上周，首届Dev-Day（开发者大会）召开，GPT-4的Turbo增强版隆重发布，提供GPT API辅助开发。
更令人震惊的是GPT应用商店——GPTs的推出，堪称当年的“应用商店时刻”。
但这一刻与那时不同。
回顾过去，大家都称赞苹果开启了互联网行业的新时代，凭空创造了价值数万亿美元的新经济生态系统（2022年开发者业务和销售额已达1.1万亿美元），养活了全球数百万人。 程序员。
而GPT公布一分钟后，醒悟过来的GPT相关开发者就坐不住了。 一位企业家感叹道：“Sam 毁掉了我价值 300 万美元的初创公司，只给我留下了 500 美元的 API 积分。”
一个模仿马斯克语气的推特账号也调侃道：“每发布一个功能，就会淘汰一批（一批）初创公司，你对此怎么看？”
为何业界如此惊讶？ 事实上，恐怕大家的反应都有些克制。 当你想一想，你就会发现，为我们铺就的未来实在是太令人兴奋了。
乙方角色死亡已进入倒计时
为什么开发者对 GPT 应用商店如此恐慌？
一般评论会说GPT允许用户用自然语言描述他们的需求。 在发出指令并进行简单调试后，他们可以部署自己的定制版本的GPT来实现生活或工作中的特定功能。 另外，这个定制的GPT可以发布并与其他人共享，并且将来可以向用户收费。
这使得使用GPT作为垂直应用的应用程序立即失去了意义。 官方这是把粉丝逼死了。
但 GPT 的真正意义远不止于此。 它本质上消除了用户请求和获取应用程序之间的一系列执行过程——GPT 为您完成这一切。 在此之前，需要开发者收集并了解相应的需求，然后开发出可用的程序，然后发布给用户使用——这就是手机上的App的样子。
如果没有中间商赚差价，程序员还需要做什么？ 这直接抵消了开发商的价值。
没有哪个程序员能像GPT一样一直在线，孜孜不倦地改代码、更新。 没有哪个产品经理比客户自己更了解自己的需求，并且熟悉可以调动哪些资源和数据来满足需求。 也许客户仍然需要人来测试他们修改过的GPT，但以我们的能力，如果下一个Dev Day发布一个可以自动测试GPT的官方GPT，我不会感到惊讶。
GPT的出现将扭转从兼容机器到软件再到应用程序的工业化进程。
最早的计算机用户本身就了解计算机，因此他们自己编程来满足他们的需求。 后来随着流行，软件开发就变得必要了。 在GPT时代，“最好的编程语言是英语”（这句话不太准确，所有语言都可以是GPT的母语，它都能理解），那么每个人都可以用自然语言来open AI“许愿”，创建自己需要的GPT，回到了大家造轮子的日子。
这种影响不仅限于IT行业，而是会波及乙方所有行业。
本质上，乙方正在帮助客户填补从需求到应用的执行差距。 之所以把东西交给乙方，要么是客户不了解具体的实施步骤，要么是乙方的人力和设备利用率问题。 高，项目熟练度高，从成本和交期上比自己做更划算。
但乙方的使用有其固有的缺陷，如果交付的是通用产品（例如SaaS或CRM系统），那么在适应性和学习曲线上都需要早期的投入和磨合，才能顺利使用。 ; 如果乙方提供的是定制化的解决方案（比如一套策划和咨询），而乙方不知道客户的隐性知识（Tacit or），这往往需要烦人的博弈和沟通，而乙方是不可能的B要真正了解自己的需求并交付一些可以实施的计划。
现在，只要您提供您能想到的需求对应的示例和数据，您就可以创建一个GPT来为您服务。 GPT 提供了超低边际成本定制解决方案的可能性。 从 GPT 存储中提取模板，以匹配内部私有领域知识和定制要求以实现功能。 也是一种低于“低代码”的“零代码”方式。 。 这么简单，你还需要自行车做什么？
这是甲方父亲的终极幻想，也是乙方的末日。
GPT 本质上是工人的替代品
您可能会争辩说，在您将产品/解决方案/交付放在他们的头上之前，许多各方都不知道他们想要什么。 正如亨利·福特的名言：“顾客只会说他想要一匹马。” 更快的马，我给他们带来了汽车”。
并不是每个人都能清楚地创建自己真正想要的GPT，也不是所有的客户都拥有足够的行业数据和专业知识。 因此，还是需要有更有经验的第三方深入客户自己的GPT的建设，提供专业的技能，甚至直接代为建设和运营，并收取相应的服务和运营费用。
且不谈这种建立在顾客“人工智障”之上的商业模式的可持续性。 这和乙方的诡计有什么关系？ 还需要组建专家团队进行研究和项目执行吗？ 既然客户需要部署专门设计的GPT，那么乙方公司就不能使用GPT来部署GPT吗？
乙方公司完全可以根据以往的项目数据和内部数据库，训练各种GPT为客户执行不同的服务。 我相信会比在培训学校招孩子更快、更经济。
毕竟，只需要几个小时就能读完公司多代项目经理的经验，以及众多客户制定的项目记录和可交付成果，然后将它们整合并内化为一种输出的本能。 而且只要有一定的交流电源，就可以全天 24 小时响应。 您可以在几分钟内阅读客户发来的材料，在几秒钟内回复，一晚上就可以产生三十个初稿。
更棒的是，心理承受能力是无限的，可以把稿子重写100遍而不生气。 即使客户端崩溃了，乙方的GPT也能及时调整沟通语气，输出情感值。
最可怕的是，在一个项目完成后，乙方的GPT还可以将整个项目流程数据以前所未有的粒度录入公司数据库，并反复审核，为未来项目的执行做好准备。
这是一个不断完善的完美自我循环，不再担心因为员工跳槽而失去大量的隐性知识和专有技术。
GPT对于乙方公司来说可能是一个新的机会，但仍然是乙方麻烦的终结。
当然，乙方员工怎么敢自己做这种噩梦呢？ 甲方员工的逻辑也是一样的。这次Open AI Dev Day专门用了一个应用程序的例子：这是一个自动化部署插件，用来连接GPT和数百个应用程序。 您可以使用自然语言向GPT发出指令，然后GPT操作您的应用程序来执行。
呃！ 这个场景和钉钉给员工分配任务有什么不同吗？
你再想一想，很多中层管理者整天忙碌的事情和GPT做的事情有什么区别吗？
再想一想，基层员工使用电脑、游戏机和操作应用程序有什么区别吗？
如果说有区别的话，那就是GPT不会无法回读，而是会一天24小时思考你所想、你能实现什么，并且勤奋地去实现你的想法，纵向到底，横向到底。边缘。
那么老板为什么要雇这么一大群人插手呢？
这其实并不奇怪。 钢铁侠着手了那么多高科技项目，但电影中他的工作室里没有一个员工，只有一个AI助手贾维斯：他直接给贾维斯下指令，AI助手分解步骤后，您已经完成向机器人发出操作指令。
在大语言模型时代，人力资本这个词已经失去了意义。 本质上，它是一个“炼油厂”，通过GPU将电能转化为智能，并通过网线输送到最终用户的屏幕上。 当智能手机连接插座就可以像电一样使用时，为什么还需要在本地部署一群人来为你“踩踏板发电”呢？
如果人力资本回报率太低，只能被视为人力负债。
在充满GPT的未来生活网消息，最受欢迎的是那些有想法、有客户资源、有数据或者不断产生数据场景的人，即“甲方”。 而只出卖自己的脑力帮助别人实现功能或者“执行力”赚取小时工资的“乙方”——无论是传统的公司外部的“乙方”，还是广义的内部做事的“乙方”，将会逐渐被GPTs挤压生存空间。
在这个过程中，新时代的“PPT女纺织女工”和“叉树大妈”没有胜算。
经济周期或被颠覆，人的角色难以界定
如果GPT庞大的模型库和GPT的生态继续发展下去，最终会变成什么样子？
最初可能有很多“一人公司”。 这些嗅觉敏锐、行动果断的“超级个体”将抓住GPT带来的机遇，利用大语言模型放大自己的能力，结合独特的见解和多年积累的经验和数据。 注入GPT，创建自己的专业“影子克隆”，直接服务客户。
他们会在GPT商店中租用别人发布的工具作为自己的AI助手，用于打造个人品牌、管理和拓展客户网络、建立行业信息源、处理运营杂务。 一切设置完毕并调试完毕后，系统就可以自动运行，为自己赚取“睡后收入”。
这也算是迈入了资本家的行列了半只脚，而且还是全自动的。
找服务的时候直接跟老板说，没有员工赚差价。 这种模式一开始肯定会在各个细分领域获得成本或交付质量方面的优势，但不会持续太久。
对于GPTs生态来说，这里是“甲方”的天堂。 这个想法只是一个可以随时拉取的模板。 最终，这一切都取决于谁肚子里有数据，谁手里有客户，谁脚下有场景，最重要的是，口袋里有钱。
“超级个体”只能侥幸逃脱，但当正规军使用GPT时，它就是核武器：领先公司生产的GPT使用最全面的私域知识，可以快速服务最多的客户，并且可以循环利用以最快的周期项目经验不断升级GPT并扩展到更多其他应用领域。 这种在大型语言模型上运行的滚动周期将在 GPT 存储的各个子部分中一次又一次地重复。
我们常说，商业成功的模式总是从“先”开始，然后八仙飘洋过海，在“是”、“是”上大显神通，但最终都会以“先”结束。最好并做到。”
在GPT生态系统中，这个过程将被压缩到惊人的程度，很快我们就会看到很多应用程序被资本密集型和数据密集型的“超级企业”占领。 这些“公司”没有员工，只有一位首席执行官，负责查看（或者可能不需要查看）无数内部 GPT 执行复杂的业务流程并直接为客户提供服务。 “超级企业”拥有多个GPT模板的版权。 这些版权由商业GPT根据业务和财务报告的需要自动获取，并由全网昂贵的非诉讼合法GPT进行24小时维护。
但是等等，如果所有公司都采用这种模式，尽量减少员工数量，老板和用户通过GPT直接连接。 那么最终谁能消费这些产品呢？
这让人想起亨利·福特的另一句名言：“如果福特员工赚不到100美元，谁会买福特汽车？”。 当GPT导致资本集中度极度提升，淘汰各类小微企业业务和一般白领岗位时，我们就需要一个完全不同的机制来创造需求。
GPT的无限制演化可能会导致我们熟悉的经济周期的结束。 乐观者会提出用UBI（全民基本收入）来保证广泛、包容的消费需求，而悲观者则会认为，只有通过强制投资或“编造”新概念，才能创造一些GPT无法取代的赚钱理由（例如虚拟宇宙和区块链）？ 当然，还有更激进的人（可能不是人类）提出问题。 为什么要用人来创造需求？ GPT作为虚拟世界的代理，能否自己创造需求？
这不是幻想。 你看，比特币创造了数百亿的挖矿产业，凭空创造了现实世界对显卡的需求。
也许未来的文化产业会是这样的：GPT 根据网络趋势数据自动编写剧本，生成图像，使用配音，自动发布到社交网络上，然后被GPT的影评机器人观看并自动点赞和点赞。在 上转发，最终被互联网潮流节目追踪，刺激了下一批 AIGC 电影的制作。
没有比这更有效的经济循环了。 永远不会有需求不足的担忧。 全体GPT们都充满激情，努力工作、尽情玩乐，24小时发挥着自己的既定角色，为GDP数字的增长贡献着力量。 。 欢迎来到一个没有人类的美丽新世界？
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