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留给苹果的时间不多了

苹果,这家市值超过两万亿美元、现金流领跑全球的巨头,这几年却在给人一种掉队的感觉。

Copilot火了,至于为什么火,应该也不必多做介绍了。消息发布后不到5天,微软的股价直接增长接近13%,Copilot给全套Office注入的AI基因,让更多人愿意相信,ChatGPT故事的精彩程度将不亚于一场工业革命。

从今年初讨论ChatGPT,一开始的关注点还停留在会不会颠覆搜索,以及微软给OpenAI的百亿补贴会不会亏,随着Bing、Azure、LinkedIn、Office365等微软的全线产品都在拥抱AI,现实已经证明,即使微软在人工智能领域的技术不是最强,但在LLMs、数据及产品*结合的优势面前,这家公司已经很难再找到对手。

可以说,落地办公领域的Copilot打开了一种新的工作方式,并且能让生产力迅速提升,这也给更多的公司提供了新的产品思路,像过去Airtable、Notion、Zoom分别对标Office的不同细分,未来会有更多的AI软件对标现在升级后的Office。

Copilot出现之前,最早接入ChatGPT的是Notion,据说单独付费的新产品Notion AI只用了1个月,就带来额外1000亿美金ARR。按这个速度,一年可能带来1个亿美金的增长。于是基于Notion AI的体量和收费,有人粗略估算,Copilot年增收将会是Notion AI的100倍,即100亿美金。

再结合纳德拉本人的说法,不仅Azure为AI提供强大的底层算力支持,微软还为OpenAI设计了专门的超级计算机,加上在基础设施层、认知服务层和应用层上的*,微软这套完整的解决方案看起来坚不可摧。

至于目前同行的主要压力,一是来自微软,其次是未来新加入的AI势力。由于Copilot被看作是一场软件架构上的革新,那么处于危险的不仅是谷歌,还包括现在所有的生产力软件。(我们内部讨论这个问题的时候,觉得大受伤害的是国内的办公软件,尤其是打算出海的,毕竟国外的产品能不能在国内开放还需打一个问号,但打算出海的*是首当其冲。)

如果再多想一点,纳德拉认为Copilot标志着人类与计算机交互演变过程中一次迈进,谷歌云的CEO也把生成式AI是技术的代际转变,比作从桌面计算到移动设备的变化。值得注意的是,上一次人机交互方式的改变,还是苹果推出iPhone的时候。

但关于苹果,这家市值超过两万亿美元、现金流领跑全球的巨头,这几年却在给人一种掉队的感觉:不仅在当下火热的AI和大模型领域声音寥寥,似乎自从iPhone6之后,再没给市场上带来功能和新产品的惊喜,Copilot的推出,进一步确认了这些并不是错觉。

01

为什么投资人更喜欢苹果?

在写这篇稿子前,《新眸》特意去查了下市值,即使苹果没啥创新,目前身价仍然高于微软,这也是我们比较好奇的一个点。如果参考段永平2011年时的看法,可以归结为5种:*的用户体验和消费者导向;坚固的生意模式(软硬件生态);低投入高回报,单一产品模式的最高境界;高效营销下带来的用户心智;以及当时他所认为的“智能手机行业是一个长长的坡”。

到2015年之后,段永平对苹果的信心又很大程度上来源于CEO库克,他赞赏后者的供应链管理能力,让苹果的产品利润急剧上升,市场份额也保持稳定,和巴菲特一样,投资看中的往往是当下的现金流和长久的盈利。

“2030年苹果能赚多少钱?如果是2021-2022年的水平,在1000亿美元左右;差的话即使回到2016-2020年,也有550亿”有投资人曾表示,行业认为苹果的确定性高,所以也愿意接受更高的远期市盈率。

这种确定性当然也离不开一些历史的因素。很长时间以来,人们几乎把微软和苹果看作是两个时代的代名词,前者代表PC,后者代表智能手机,苹果和微软之间的竞争,一定程度上决定了个人电脑的发展。

2000年后是苹果崛起的开始,尽管当时微软6000亿美元的市值,接近同一时期苹果的30倍,随着2001年推出ipod和iTunes,从卖电脑变成卖音乐;2007年Phone诞生,2008年app store问世,苹果改变的不仅是产品,还有商业模式。

相对应的,那一年盖茨退休,市场官鲍尔默接任,虽然在任期间,微软的年销售额翻了3倍,但后人仍将这看作微软由盛转衰的开端:鲍尔默对Windows、Office及硬件市场的执拗,被评判为微软错过手机、移动端操作系统、搜索、媒体开发等本世纪初计算领域每一个重大趋势的祸因。

从2010年,苹果的市值就开始超过微软,中间除了2018、2020被微软短暂反超,大部分时间里苹果保持着全球身价最高的公司身份。如果将时间线拉长来看,苹果近十几年给到投资者的长期年回报率也要高于微软,并且远远高于市场平均水平。

大部分人选择投资苹果的理由,应该和段永平类似:比起微软以企业为中心的模式,苹果以消费者为中心的商业模式显然更容易理解,它已经熟练掌握freemium定价和溢价定价策略,并且品牌效应带来的消费者粘性,从iPhone、MacBook、iPad,到AirPods等,苹果的产品能设定远高于微软和安卓设备的价格,创造了一个属于自己的盈利类别。

变化发生在2015财年,苹果全财年总营收2337亿美元,净利润534亿美元,库克把这一财年定义为最为成功的一年,基于此段永平曾预计五年内会到1000亿。但事实却是,2020财年苹果净利润574亿,过去5年利润增长几乎停滞。

归根结底,原因在于手机市场的不景气。

五年里,苹果核心产品iPhone的销售收入增长陷入瓶颈。一方面是产品自身不争气,没什么亮点,其次在市场的大屏手机、折叠屏、5G手机纷纷推出时,苹果被给予厚望,但都慢了一拍;另一方面,智能手机全球出货量下滑是不争的事实,增量市场会变为存量市场,可能大部分投资人都没能预见。

与此同时,App Store的软件服务成为苹果*的业务亮点,营收占比增加了十几个点,但随着服务营收被资本市场看作重要的衡量指标,一旦苹果降低App Store销售分成,短期内服务营收增速会明显放缓。

所以这样一来,站在现在看,库克多次对外高调宣称进军AR,很难不理解为一种危机信号,这家公司的确需要找到下一代iPhone级的产品,来延续自己的故事,至于库克的选择行不行得通,市场自己会做出评判。

02

微软、苹果的不同AI叙事

投资人喜欢苹果,其实还有一个原因,性价比高,更多的安全感。这个结论是放在研发投入的语境里,相较微软、谷歌,苹果的研发投入其实并不出类拔萃,但它有着一套比较特殊的实用主义,它的创新思路往往是基于产品本身的改良,而不太喜欢对更有前瞻性、未来式的理念进行探讨。

典型的例子比如,以前就苹果很少谈AI、外界不看好苹果做AI的问题,库克本人曾做出过回应:“苹果的AI不被看好,是因为我们不喜欢谈论并未实现的功能”。

不过库克也罗列过,在机器学习上,比如图片和人脸识别,Apple Music能记录学习用户偏好,根据电池使用情况做出相应优化。在硬件上,苹果近几年有自研芯片用在新手机新电脑上,新版本的iOS、iPadOS和macOS,有优化了不少带AI的功能。

不同于微软、谷歌等公司喜欢把自己的技术和研究成果开放出去,苹果的各种技术创新和自家产品深度绑定,更喜欢“藏着掖着”,所以它的每场发布会强调的,往往是产品的一些突破和更新,很少有就某项技术展开过多的讨论。

大概在谷歌、FB、微软争相发表机器学习类前沿的研究成果的时候,苹果的AI技术集中用在改良上,比如FaceID、Siri。前几天在ChatGPT上询问苹果在AI领域取得了哪些成就,给出的*个答案还是Siri,但事实上现在手机智能语音助手已经是个很基础的功能了,Siri没少被吐槽。

追溯到2017年苹果上线的官方AI博客里,主要讨论的就是针对一些机器学习的问题,有人曾给博客上苹果的AI研究做了次梳理,大部分是重复式的理论研究,一些实用性强的技术已经应用到了产品中。

据说当时在博客上发布的*篇作品还是2016年的论文,谈论到苹果做AI的一个核心弱点是:数据来源不足。

这很容易解释,大部分人买手机都会考虑到隐私安全,相比安卓,苹果的保护确实做的更好,这家公司长期标榜不收集和泄露用户数据。既然这样,在大模型显露出价值的时候,市场上并没有传出苹果入局的消息,可能也有这方面的考量。

另一边,近日有消息称,苹果的App Store拒绝接受一款名为BlueMail的应用更新,原因是更新添加了基于OpenAI最新的ChatGPT的API,来帮助用户编写电子邮件的功能。App Store审查团队认为,ChatGPT可能会生成一些不合时宜的内容,所以向Blix公司发送了拒绝通知。

这被外界解读为苹果对ChatGPT的封杀,其实并不合适,更多的应该仍然是出于网络安全的考量。不过可以确定的是,ChatGPT的出现,对Siri来说是一场毫无疑问的碾压。

回到公司层面,微软和OpenAI的联合,投的钱拿了股份,商业落地后不仅回了本,股价还能拉升,这已经算是科技圈里难得的好故事,加上后面OpenAI融资不断扩张,整个AI行业都被推向高点。

无论是接入GPT-4的Bing,还是结合个人数据的AI助手Copilot,除了搜索和办公这两个最广泛的场景,微软还提早布局了承载大语言模型的基础设施Azure,可能没等到苹果醒来,天都变了。

03

ChatGPT真的是福报吗?

这个问题应该不会有一个通用且准确的答案。自从ChatGPT火了之后,我们见惯了类似“AI将取代XXX”这样的惊悚式标题,随着CoPilot的发布,ChatGPT落地办公场景后,带来的一部分是惊喜,另一部分仍然是惶恐。

但这是重点吗?好像并不是。纵观每一次科技创新,新技术一经发布必然会带来“取代与不取代”的命运式讨论。然而事实上只要是对社会发展起到推动作用,并且不违背自然规律、道德伦理的情况下,个人很难影响优胜劣汰的趋势,即用更高效的方式替代低效。

前不久OpenAI 研究人员提交了一篇报告,研究人员估计,ChatGPT和使用该程序构建的未来应用,可能影响美国大约19%的工作岗位,和他们至少50%的工作任务。

不过即便如此,ChatGPT带来的也并不是无差别的影响,它之所以这么厉害,是因为大模型的语料库里有海量的数据,能够从这些数据信息里快速检索并且生成相应的回答,数据越多,文本、内容和任务处理的能力提升,回答可能会更准确,也可能更容易出错。

这个产品或者说技术,本质上是提供一个新的方式,来解决旧的问题。举个简单例子,一开始我们觉得,ChatGPT是要颠覆搜索的,过去我们查资料,要自己去输入关键词、收集、浏览、筛选,最后整理得到答案,现在相当于ChatGPT把中间的低效环节给包了,直接输出一个最终结果。

这时候问题就又出现了。一方面,它的回答真的可靠吗?AI的确会喂给用户一些错误的信息,它自身没有逻辑思考的能力,但会被人为注入一些类似价值观的东西作为“前提”。

ChatGPT刚出来的时候大家都觉得很神奇,给的预期值很高,但其实像它自己的创始人,包括微软的纳德拉,他们都承认这个产品还是会出错,而这种错误,是即使调试再多,给再多的参数,也没法完全避免的。

另一方面,它真的会减少工作量吗?虽然ChatGPT直接给出了答案,但实际上大多数人在使用的过程中,还仅仅是把它作为一个聊天机器人,或者做一些水文案的基础工作,专业性复杂的问题,用户仍要去确认准确性,并且在整理的回答中,还会有很多正确的废话。

当在ChatGPT上问,CoPilot是对软件架构的重构吗?是操作系统上的一次颠覆创新吗?给的回答很专一,就是一个工具,无论是ChatGPT,还是CoPilot,都被定义为一个工具。那么自然而然,怎样把工具用好,发挥价值的前提是,除了要有一个账号,还得会问问题。这应该是能使用的情况下,把ChatGPT价值发挥出来的*一个门槛了。

CoPilot解放白领,类似洗衣机解放双手,但前者对使用者的能力要求更高,最起码的,能够准确的语言表达、合理的逻辑,以及关联性强的认知储备和较为高频的使用需求,所以我们现在看到,很多人踩着这个风口已经办起了ChatGPT学前班。

如果CoPilot这种工作方式能够普及开来,试想,这其实并不是简单意义上的“谁取代谁”,而是人类与AI之间,谁训化谁,并以此为基础,延伸到社会角色上再进行分层。如果进一步讨论,这仍然是生产力发展与社会进步相关联的论题。

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