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。
