陆奇：iPhone 满足了人类的什么需求

在其成立的创投机构「奇绩创坛」的演讲中，陆奇梳理了不同时代技术进步的方式，同时深入浅出的解释了「如何利用技术创造价值」，以及在「数字化」的大背景下，技术将会如何演进，未来的机会又在何方。

分析框架：洞察技术创造价值的未来趋势

|价值的本质是满足人类需求的能力

很多人都在说价值投资，或者创立一家有价值的公司，那么价值的本质是什么？我看了不少关于价值的讨论，发现很多都是用价值定义价值，是自循环。

定义价值，我总结自己目前的思考，我认为价值本质上是满足人类需求的能力，具体而言，就是「现在和未来通过市场来持续满足用户和客户需求的能力」。

这里面有几个关键点：（1）用户和客户在市场上有区别，他们未必是同一个人，客户是付钱的，用户是使用者，他有可能付钱有可能不付钱；（2）价值的本身是满足用户和客户需求的能力，本质是一种能力；（3）它是「现在和未来」满足需求的能力，它必须具备持续性；（4）它必须通过市场。这个定义里面缺一个字都不是价值。

简单举例来说，如果你有一个工厂，或者你有一个研究机构，你在持续打造未来满足人类需求的东西，那你就有价值。这是价值的本质，我们所做的一切都是围绕人类需求去做。

|技术的核心是用信息来组织能源转化，满足人的需求

技术和价值的关系是什么？我先讲技术的本质，很多人对技术有认知上的误区。

*，它是基于自然现象

第二，它有相应的科学理论可以解释这个自然现象

第三，它有一个信息过程，它是可编程的。

第四，它有一个能源转化过程，它同时是可执行的。

第五，用信息来规划能量转化，去满足人的需求。不管是生物过程、物理过程、化学过程，都是能源转化，没有别的途径。

总结一下，技术的内核是用信息+能源去改变自然现象，满足人类需求。技术和人的需求是分不开的，这是技术的核心结构体系。

|技术创造价值的关键：用长期主义把握好价值创造和市场价格之间的关系

技术的发展体系永远是从科学中用科学的理论开发技术，同时技术也在经济开发体系里面创造新的财富。价值的发展体系是经济体系，比如市场，市场是一个财富创造体系，它让技术在这个体系里面更好地找到需求来落地。

这里大家需要想清楚的是，价格和价值是两件事情：

- 公司的价格是在某种市场环境下对价值的评估，比如在一级市场、二级市场的交易价格。

- 公司的价值是满足需求的能力，现在和未来通过市场来持续满足用户和客户需求的能力。

要做好一家创业公司，要真正创造大量的价值，必须坚持长期主义。因为市场环境永远在变，但不变的是「人类的需求是否被满足」，所以技术创造价值的核心关键是长期主义。

要做好一家创业公司，我们要长期持续关注「我（是否）在满足越来越多人未来的需求」，要做一个价值越来越大的公司。

我们也需要把握好价值和价格之间的关系，因为不融资，不在市场上做商业交换公司就不能持续。我前面的定义，有价值的东西必须能够持续地满足人的需求，要持续的话，必须在价值和价格之间做转化，不管是在一级市场还是二级市场。

技术驱动经济发展的结构、体系和趋势

接下来我们用前面讲的方法论仔细看一下历史，根据历史看一下我们今天面临的发展机会。

我们来回顾下人类的历史，上面这个图片，竖轴是经济体系的规模，横轴是时间。

首先，人类发展的历史主要是由通用技术发展而驱动的，技术的结构核心是信息和能源之间的关系；我们讲技术，最关键要看的是用什么样的信息结构做什么样的能源转化，别的都不重要，决定一切的是能源转化过程和信息的结构。其次是经济发展体系，人类历史上有三个财富发展体系，它都是由能源和信息的结构所确定。

|不同时代的经济发展体系

经济发展，核心要看我们的发展体系的它内在结构是怎样的，是 1+1=2 的体系，或者 1+1>2 的体系，还是今天我们处于的 1+1>4 的体系。数字经济为什么这么重要？因为它是 1+1>4 的体系。这是逻辑可以推演和分析出来的。（注：这里的 1+1>2 和 1+1>4 的比喻是借鉴李录先生的有关演讲和文献）。

农业时代（1+1=2）

农业时代，能源主要是太阳能，能源转化是光合作用，需要一定的土地、化学成分如氮和磷等。能源是免费的，转化过程也简单，因此信息结构也简单，从而导致人要做的事情也很简单，就是劳力。农业时代有几千年，它是一个很扁平的增长曲线（如上图中的橙色曲线）。

需要注意的是，工业时代并没有取代农业，工业时代带来更多的工具，比如施肥和除草，把农业做得更好，信息时代也可以把农业做得更好。

但农业本身核心产能是土地，就算把世界上所有的聪明人都给你，但如果你只有两亩地，那也只能产两亩地的量。所以农业时代都是控制土地、瓜分土地的历史。产出过剩比较少，因此交易简单，没有一个复杂的开放市场。因此农业时代是 1+1=2 的市场，产出与核心产能（土地）的关系基本是线性的。

工业时代（1+1>2）

工业时代的起步是能源变革，人类开始使用化石能源，它的载体是电。工业有三个不同的阶段，主要是能源转换效率不一样。

工业 1.0 是机械设备转换能源，2.0 是电气设备转换能源，3.0 是电子设备转换能源，转化效率层层递进。工业 4.0 会很不一样，主要是信息化和数字化驱动。

工业时代，由于需要设备来转化能源，人做的工作变复杂，信息过程也更复杂，需要流程。那个时候诞生了大学，工程师、科学家成为职业，因为人类社会需要大量的技能如工程师、裁缝、厨师、律师等分工合作。

工业从 18 世纪中开始到今天，三百来年的时间，这一条曲线（上图绿色曲线）发展非常快，它的核心产能是人的技能+厂房设备。工业时代经济发展更加迅速，它是 1+1>2 的体系。为什么呢？举一个简单的例子，如果是做鞋的生意，一个工厂可以产出一定量的鞋子，再给一个工厂，产出的鞋子不是单纯 2 个工厂加起来的量，而是更多。亚当斯密分析了，原因是分工和交易。分工以后，有人专门做鞋带，有人专门做鞋底，每个人更聚焦，效率也更高，产出也更多。交易会给上游和下游带来更多机会。

信息时代（1+1>4）

我们今天正处在信息时代，对应上图中蓝色部分。起点是上世纪中叶，人类发明了通用计算机，它可以高效地处理信息，用计算来模拟和预测，设计如何更快更好满足人的需求；它能用很少的能源、很短的时间更高效地产生商业价值和社会价值。这条蓝色曲线涨得越来越快，因为它是一个 1+1>4 的发展体系。

首先，信息时代的核心产能不再是人的技能和设备，而是人才（研发和市场）+ 技术（资源快速组合），为什么是 1+1 大于 4？用以上同样的例子来回答，当一个工厂规模扩张为两个时，更多的知识在沉淀，尤其是通过数据和软件；数据让我们更多更好地了解需求，软件驱动让我们更快更有效地满足需求，因此产出相对于核心产能是一个多重超线性增长的关系。

二十年前，市值高的公司是工业时代的巨头如汽车、石油企业等，现在大多是数字化时代的领头公司，接下来数字化的公司会更多。创业不管做什么生意，都一定要尽量站在蓝色曲线上做。我们要做得越来越多的是用数据和软件来做。数字化本质上是辅助、扩充、替代甚至超越人的能力，有很多产品，比如说内容推荐、电商平台等，数字化能做的事远远超过人的能力，它们的产能会越来越大。

|科学发展进入第四范式

回顾历史，我们也要关注科学发展体系的演化，科学的发展有四个范式：

*范式：科学的*范式是经验主义和人的深度思考，比如柏拉图、亚里士多德等，他们在农业时代也有很多发现。

第二范式：工业时代，科学的发展进入第二范式，以系统化的实验和分析为主，从伽利略开始，科学家和工程师开始成为一个职业，有组织地来做科研，大学也在这个时期形成。

第三范式：科学的第三范式是系统性的理论辅助于计算模拟。

第四范式：科学的第四范式是数据驱动，通过数据和算力来探索前沿。

科学发展今天逐步进入了第四范式。进入第四范式后，科学和商业化其实分不开，比如说，数据从哪里获取？在大学里面怎样获得数据？国内研究数据从哪里来？大量的数据只能通过大量商业化的行为获得，所以产学研之间的关系又不一样，拉得越来越近，迭代的闭环越来越紧凑。

对创业者尤其是技术驱动并有远大抱负的创业者，我们需要关注科学发展体系演变所带来的机会。今天的全球主流科学发展体系是由 Vannevar Bush 1944 年《科学无尽的前沿》所提议的，核心有几点：

- 大规模建立研究型大学，让研究生和教授一起推动科研

- 研究型大学大量驱动工程性研究，不纯是基础研究

- 建立大量的国立实验室

- 政府出资，科研方向以科学家自导为主

在新的科学范式下，这个模式已经越来越不够了。

今天的科学前沿逐步由一些大厂和新一代研究型创业公司在驱动。举个简单的例子，今天引领信息科学的是谁？不是斯坦福、MIT 等高校，而是谷歌、微软、亚马逊、阿里、腾讯和字节等一系列的大厂。今天站在人工智能最前沿的不是大厂，而是 OpenAI 和 DeepMind（DeepMind 虽然在谷歌里面，但它本质上还是个独立的创业公司）。同理，今天引领商业航天的，不是波音，NASA，而是以 SpaceX 为代表的商业航天创业公司。

为什么一个研究型的创业公司能够引领前沿，因为在今天这个时代，你只要有*技术，有一个大的 idea，有能力有抱负，就有机会获得大量的资本，并跑在前沿。这是我们在场每一位的机会。

|全球地域经济的发展

农业时代，经济主要在适合农业发展的地域，基本上到处都有。工业时代的*阶段发生在英国，因为当时的力学、机械学、早期的物理学研究最多且传播最广的是在英伦三岛。工业 2.0 在德国等欧洲大陆，3.0 到美国等北美地区，美国过去几十年基本上垄断了科研的前沿。

但是现在，这个前沿有可能向亚洲转移。一方面是经济中心显然在向亚洲转移，另一方面，当科研进入第四范式时代，产业体量大、人才集中的地域有机会驱动新一代科研型创业公司，驱动科学更快地发展。

数字化驱动经济发展的结构、体系和趋势

讲完历史和发展趋势后，接下来讲一下今天核心驱动历史发展的主流——数字化。什么是数字化？数字化为什么重要？数字化的本质是什么？它的内在结构、发展体系和趋势是怎样的？

|什么是数字化？

首先讲讲什么是数字化，我认为数字化有它稳定的结构。数字化的内核永远有六个组成部分，缺一不可，但是它始终围绕人的需求，数字化某种程度上是人性化。

数字化的起步是针对某一种人类需求，获取信息、 表达信息、存储信息、传输信息、处理信息，最后交付信息，这是数字化的核心。

*是获取信息，我们需要有感知能力，因此有各种各样的传感器。

第二是表达信息。今天大部分的信息是用符号和文字表达的，深度学习的革命本质是一种表达的突破，不再用文字符号，而是用基于浮点的重叠向量，这一下子打开了新一代感知和各种各样计算的可能性。

第三，表达之后要存储。信息可以写在纸上，今天是存储在磁盘，以后可能是放在基因里面。

第四，传输信息，要满足人的需求，信息往往需要覆盖一个地域，覆盖一个国家，覆盖整个世界等。

第五，处理信息，用算力解决一个任务。赫伯特·西蒙是人类历史上*一个同时获得图灵奖和诺贝尔奖的人，他有一个非常系统化的理论解析人是如何解决问题的，任何人的需求、问题，都可以设计一个任务通过计算来解决。

第六，交付信息，就是把计算结果交付给人，去满足我们的需求。今天大量的信息交付是在屏幕上输出给人去读，越来越多的交付是直接去控制一个设备，甚至直接去控制一个生命体系等。

我们再往外看一层，获取信息就是获取数据，数据是信息的表达形式，有了信息之后，我们得满足人的需求，需要一个模型知道该用什么样的任务去满足人的需求，我们把它叫算法，有了算法之后还得去计算，就要算力，今天用硅，以后可能是别的方法。

计算的本质就是在一种系统架构上，用很少的人员、很少的时间去模拟、设计、测试如何满足某种需求，最终把这个信息算好以后交付。

这里连接一切的是软件，软件是媒体，核心是数据、算法、算力、人的需求和任务。这是数字化的真谛，它是人的知识和能力的延伸，为人的需求而起，帮助人更快更好地完成任务，满足需求。

|数字化开启了极为高效的价值增长飞轮

前面我们分析了数字化是人的知识与能力的延伸，它的进程势不可挡，我认为数字化进程还会继续加速。

数字经济时代，基本上都是大的平台驱动，比如 PC、移动互联网、新一代的人工智能和云等。一旦有了平台以后，它有一个稳定的软件的抽象层次，可以写软件，同时针对这个软件它往往有个硬件架构，比如 x86、ARM、RISK-V 等，它的效用很神奇，可以解释为什么 1+1>4。

*，算力成本越来越低，也就是摩尔定律，每隔 18 个月，密度增加 1 倍，成本下降，所以供给端越来越便宜。这就是为什么数字化技术驱动型的经济，往往会是商品越来越便宜。

第二，软件驱动，它可以快速迭代，很多软件产品每两周迭代一次。数字化生态跟物种一样，进化速度快的物种生命力更强。

第三，数据沉淀，每一次调用软件或硬件，都有数据沉淀，数据里面承载的是对人类需求的理解和满足需求的任务的理解，数据沉淀就是知识沉淀。

第四，社会生态网络协同。在工业时代，如何协同？在工厂里面，主要是内部协同和上下游协同，今天则是整个社会协同，它的效率远远超过工厂。假如我是做鞋的，我知道谁穿我的鞋，谁卖我的鞋等等；我有客户数据，我可以做产品设计、物流、客服和支付上的协同，把他们综合在一起。

数字经济是极为高效的增长模式，成本不断地呈指数下降，迭代越来越快，数据沉淀越来越多，更多的需求理解，协同不是在工厂里面协同，而是整个社会来协同，它是一个极为高效的价值增长飞轮。

简单总结一下，为什么几乎每一个国家都在做数字化转型，为什么数字化这么重要？本质上是把 1+1>2 的经济变成 1+1>4 的经济。关键是怎么做？如何推动数字化的进程？

|数字化进程的结构、发展体系和趋势

数字化的进程有规律可循，有它的结构、发展体系和趋势。

数字化的结构是什么？数字化永远是平台驱动的，平均每隔 12 年左右有一个新的计算平台，历史上都是这样往前走的。

这个平台的结构包括前台和后台，前台是交互能力，后台是计算规模，它的发展趋势和驱动力是数字化覆盖的宽度和深度。

比如说 PC 时代，代表企业包括 IBM 和微软。我在微软工作了八年多，微软是一个了不起的公司，它数字化了企业办公室的桌面：文档，企业的信息管理和流通，本质上它是一个鼠标键盘公司，但是造就了一个 4 万亿美元的产业生态。

接下来，移动互联网时代，代表企业是苹果、三星、谷歌，他们数字化了什么？是人社交通讯信息和人的日常行为，出行、支付、社交等。

人工智能时代，物理世界和数字化世界融入一起，所以它的驱动力就是数字化的深度融合，然后一个平台一个平台往下走，大概 12 年左右，这是数字化发展的趋势。

技术发展的（无尽）前沿：结构、体系、趋势

如果我们把数字化和其他前沿的科学技术合在一起，那就是下面这张图，它的结构、体系、趋势都在这上面。我们先讲一下数字化目前面临的前沿，今天数字化的前沿非常多维度，有三个大的平台在同时往前走。

|数字化的前沿：三个大平台在同时往前走

（1）移动互联网/云

我们目前的主流数字化平台是移动和云的时代，它的前端一开始是手指触摸交互，今天手机的感知能力也越来越强，有了定位，定位很重要，物流、打车等都是定位带来的机会。接下来是摄像头和视频，以及激光雷达等。

大家一定要关注视频，这里面有很大的机会，我们历史上一直在等这样的机会。因为今天所有的人机交互，核心逻辑都是用语言、文字和图像描述一个思想空间，通过点击和上下滑动与这个思想空间交互。这个逻辑代表什么？它代表人和需要交互的对象在做间接交互，不是直接交互。

但是，短视频，快手、抖音等基本开启了直接交互的大门。你到一个直播间，可以和主播说，「老板，你这个包很好看，能不能让我看看里面，或者能不能给我打 8 折」。这样的交互，它意味着人开始和物理世界、自然社会做直接交互，这开启了一个新的大门，未来会有越来越多的软件驱动的直接交互，演化出新的内容，通讯，社交，电商，企业服务等等。

后台，在云的时代，大家要关注云原生。云原生不光是软件的体系变成以微服务、网关、Mesh 这一系列组织企业和 C 端这些看得见的体验，更为重要的是，它会带动未来硬件的更新和软件体系的重构。

视频原生会发生，毫无疑问，视频承载的信息远超文字和图像。未来的人机交互，企业管理都会以视频流为主。今天的互联网主要是为文字图像，非实时交互而设计的，对音视频低延时交互是根本不行的，必须在互联网上用视频做直接的交互，直播课、录播课等各种各样的互动，这会带来新的基础平台，新一代的 Paas、新一代的 Iaas，机会非常多。上海有一家创业公司叫做声网，非常出色，它代表了很多类似的机会。

（2）AI/边缘及 5G

我们今天，人工智能时代也开始了。今天的 AI 以深度学习为主，核心本质是一种新的计算基石，本质是用重叠向量表达信息，通过简单的优化过程来高效快速地抽取特征，用这些特征可以快速高效地解决我们关心的任务，比如视觉识别任务、语言交互任务等等。

这个新的计算方法它之所以能成为大量经济价值的重要源泉，是因为它可以把物理世界的信号直接投射到这个向量空间，所有的传感器、传控器，所有物理模态都可以，从人机交互的角度看，一切交互模态的大门通通打开。过去交互都是鼠标键盘，现在是对话交互、视觉交互，未来还有触觉交互等，自然交互都可以开启。

同时在后端，创新的机会非常大。芯片和底层软件都要逐步重建，今天的 X86、ARM 等都走不到未来，因为它们只能在维度很低、控制流可以稳定预测的情况下能有效工作。中国需要重建自己的生态，虽然面临着卡脖子的问题，但从时机来看还是幸运的，因为本来芯片和底层软件都要重做。

今天有些语言用得很有意思，叫做异构计算，对我来讲，这个异构计算才是未来真正的主流计算，过去的 X86、ARM 才应该算计算历史的异构设计，因为未来主流是智能化的计算体系，从架构上讲，以人作为一个智能体系，主要是处理高维度信息、用高并行的大量数据作为计算主流。

智能云/边缘，人类的发展永远是路径依赖的，人工智能的未来是在今天云和移动端的基础上往前走的，因此自然会生成智能云和边缘，特别是 5G 的边缘计算。

这里还有新的后台的机会，特别是新的数据和计算平台。这里简单提一提，在人工智能时代，新的核心产能之一是数据。我举一个简单的例子，即使把世界上所有的工程师都给你，让你做语音交互的应用，但是你没有 2 万小时标注数据，你做不出来。

数据是人工智能时代的核心产能，但是数据的复制成本是零。如果金子可以不断变成新的金子，那金子就不是金子了，所以如何用隐私计算等新的计算平台，让数据变成产能，有很多的机会，当然，像 OpenAI 做的，通过大模型、大算力、新的平台如 GPT1、2、3、4、5……，这样一直往下走，未来的模型只要通过微调（fine tune）, 经过 few shot learning，很快就可以做出来，所以这是新的 Iaas/Pass 的机会。

同时讲一下数字化的广度和深度，本质上人工智能时代开启的是把物理世界和数字世界混为一体，未来数字化的生态会有新一代的、定义性的体验出现。

过去的历史，每一个时代都是定义性的体验产生的数字化生态，PC 时代是 Windows 的发明，在移动时代是 2007 年的 iPhone，下文会讲为什么这是定义性的体验，因为它启动了新的时代。

人工智能时代，定义性的体验还没有到，但是很快要到了。比方说一辆软件可更新、可延伸、可以自动驾驶的车子；一个完整的、软件定义并可延伸的医院、工厂、学校等；每一个这样的定义性的体验，都可以启动一个大的商业生态。人工智能时代机会非常多，包括新的生命科学、药物开发体系等等。

这里提到了自动驾驶的车子，上图中黄色标注是电动车的生态，最近大家都关注到了，越来越多公司都进场了。从探索未来大规模商业发展潜能的角度来讲，他们都应该进场，这是理性的。

我们和中国造车企业交流很多，今年 5 月的时候，奇绩做了*次对接创业公司和造车企业的产品对接。我们聊了不少领军人物，他们为什么造电动车？就是为了拿一张进场的票。进什么场？自动驾驶带来的新一代信息工业的制高点。

未来的汽车是软件可定义的电子电气设备（它将由好几亿行代码驱动），它将是信息工业的制高点，信息工业的发展永远有一个母生态，今天的母生态是手机生态，以苹果、华为、谷歌、Qualcomm 等为代表，其他很多产品都是基于这个产品衍生出来的。

下一个母生态将是汽车，同时，电动车又代表了新的能源产业的制高点，是人类能源体系从化石能源进入新能源的转折。

人类历史上还没有这样一个商业化机会，同时占住信息工业和能源工业的制高点，因此你今天有能力就应该去拿一张门票，给自己留一个机会。未来还有更多的企业会宣布进场。

（3）新前沿

新一代数字化前台能力包括 AR、VR、脑机接口等，AR、VR 可以把物理世界和数字世界融合在一起，带来新的体验，类似《头号玩家》等。

新的后台也起来了，量子虽然离商业化还有距离，但是技术一直发展很快，还需要时间。

量子一旦出来，它是一个完整的生态，早期很可能是量子化学、量子材料等，当然量子计算会带来颠覆性的效果。

| 新能源、新生命科学、新材料科学、新航天等领域的新前沿

今天，其他技术领域的前沿都在高速发展，这里简单提一下：

（1）新能源

首先是能源，毫无疑问，整个社会必须找到一个可持续再生的形式。碳捕捉技术、新的电池和存储技术、氢能、生物能源等，最终我们的解决方案可能是可控核聚变，因为地球上所有的自然能源，如太阳能和风能，最终都是太阳核聚变形成的；当然这个很难，但是核聚变如果可控的话，效益是最高的。

（2）新生命科学

生命科学在发生重大的变革，基于过去几年在感知能力上的跃升，我们有了基因组，特别是基因测试的成本一直在往下降；其他感知系统如低温电镜等等；同时人工智能算法和大算力，使得药物设计、药物研发、精准治疗都是朝数据驱动和计算方向发展，也就是科学的第四范式，这里带来非常多的机会。

（3）新材料科学

材料科学，稍微滞后一点，但是也朝这个方向走。中国的大量机会更是产业驱动，比如芯片、生物、能源等等；特别是芯片工业，需要找到更多好的路径；计算驱动的研发形式也会往前发展。

（4）新航天

最后讲一下商业航天，因为要满足人的需求，永远需要空间。关于如何去看商业航天，我们不妨回看过去，像中国郑和下西洋一样，或者是葡萄牙和西班牙开始去找新大陆，如果郑和找到新大陆，可能今天的历史就不一样了。类比到今天，现在是去月球、火星等太空，去找到适合人类商业化发展的空间，未来将会很不一样。商业航天早期的应用更是针对地球上的遥感和通讯，比如 starlink 等等。

遥感体系或者整个地球的环境数据，包括整个地球的气候、风力，二氧化碳排放等，中国创业公司也很多，美国创业公司也非常多，这个发展方向已经非常快速了。

需求的结构、体系和趋势

前面我们讲到，任何技术的发展永远和人的需求挂钩，但我们观察到的一个误区是，不少人为了技术而技术，而不是使用技术去满足人的需求。

这里我们分析一下需求，需求也有它的结构和体系，据此我们可以判断它未来的趋势。

| C 端的需求：用户永远不满足

个人的需求方面，有一个简单的理论，马斯洛的需求层次理论。底层需要温饱，需要安全，更上层需要得到认可等等。从创新的角度讲，我非常推荐大家一个概念，贝佐斯三年前写给投资者的一封信，他个人的认知是，用户永远不满足。人的需求是永远不满足的，因为总有更好的方法可以去满足得更好。

基于此，我们可以用一个体系来分析，有哪些人的需求，对应会带来哪些技术驱动来创新的机会。比方说，简单从人群、时长、365 天、阶段来看，人群可以分为老年人、小孩、职业人士、学生等。基于此，我们可以画一张表，看看每类人每天 24 小时怎么分配。

从奇绩创坛的角度，我们认为，通讯有非常大的突破空间，特别是基于视频的实时异步通讯，谁先把这个做出来，就可以获得非常大的商业价值。

娱乐，我们认为是会长期增长的刚需，人永远需要打发时间，特别是有意义地打发时间。

教育和医疗，在中国是需求远远大于供给的两个行业，它们非常特殊，人类有很多职业可以选择，这两个职业很特殊，他们都是把人变得更好。如果让我选一个的话会是教育，只要教育好了，其他一切都会很好。一个国家长期的兴旺发达，永远要在教育上发力。这是特别重要的机会，我们每个人都要关注到这一点。

在 C 端，从创业的角度，我这里要和大家分享一个想法，就是如何考虑长期深层的需求，好的创业者往往在需求上想得很深，我给大家举几个例子，供大家参考：

*，今天大家用的现代手机，它起源是 2007 年苹果的 iPhone，那个时候，我在雅虎，乔布斯经常到雅虎来。2007 年，*个 iPhone 出来的时候，这是一个很差的电话，基本打不通。*个 iPhone 是和 AT&T 绑定的，AT&T 补贴 300 块，成本 600 块，上面固定了 6 款应用，雅虎 2 个应用，谷歌 2 个应用，苹果自己做了 2 个应用，没有什么生态。

我是*批买了 iPhone 的人，当时，拿到 iPhone 的人都会很激动，这是一个定义性的体验，新的时代到了，这个手机不一样。为什么？2007 年的 iPhone，它满足人的什么需求？打不通电话，只有 6 款应用，为什么大家那么激动？核心我认为它是满足了人类随时随地要获得信息的需求，因为人是一个信息动物。

*个 iPhone 很厚很重，像一块砖，但是充一次电，至少可以用一天，放在口袋里，24 小时随时随地可以获得信息，电脑则不行，因为只有坐在桌子旁边才行。iPhone 开启了定义性的时代，我们可以随时随地，24 小时获得信息。总结来说，iPhone 底层满足的是人随时随地获得信息的需求。

我再举一个例子，大家都知道爱迪生发明了电灯，但卖了 7 年卖不出去，找不到应用。历史上曾经试过执行死刑，也行不通。请问，电满足的是人的什么需求，我认为电满足的是人要随时随地转化能源的需求。

为什么爱迪生能够改变历史，做出了不起的发明？因为电满足的是人要随时随地转化能源的需求，照明只不过是一种应用。那个时候大家不愿意买爱迪生的电，理由是油灯也很好用，蜡烛也很好用，照明的需求基本被满足了。但是有了电之后，我们可以有电熨斗、电风扇、微波炉，衣服皱了，转化能源，把它烫平。以前烫衣服怎么烫？用煤炉烧开水去烫。随时获得能源进行转换，这是最为底层的需求，好的创业者要抓住这种历史性机会，要对人类的底层需求有深度思考和把握。

我再问一个问题，Elon Musk 成立特斯拉，他满足了人的什么需求？他解决了人的什么痛点？特斯拉是满足人的交通需求吗？这早就被满足了，我们有这么多油车。为什么这一家公司这么特殊，值得我们关注，他满足了什么需求？我认为他满足了人类希望子孙都能够活下去的需求。

没有新的能源，我们其实都知道，高概率我们子孙的子孙可能就无法在地球上生存下去了。这是一个深层的需求，人是一个很特殊的种类，我们不光想自己要活得好，也希望下一代活得好，他们的下一代也要活得好，这样的刚需是需要被满足的。

好的创业者，尤其是真正能够改变世界的创业者，他是要开启这种根本性的创新，需要对需求考虑得很深，把大量人的需求满足得更好。

| B 端的需求：降低成本，增加收入

基于时间的考虑，B 端我不多展开讲了，B 端也有它的结构，它永远需要降低成本，增加产出，永远需要管理生产、销售、客户、员工、供应链、资金等，企业的信息化，第四产业里面，有大 B 和小 B，大 B 的需求和小 B 的需求非常不一样，历史上还没有看到一家公司既能服务好大 B，又能够服务好小 B。

这里简单讲一下，农业为什么以前没有数字化？因为农业没法有效地被数字化，即使给你手机，你也无法获取信息，手机作为感知，它没有办法知道水稻是怎么长的，小麦是怎么长的，它必须使用传感器。在农业领域，数字化、自动化、信息化、智能化一起做，人工智能之前农业没有办法数字化，所以这个机会是一起来的，是叠加的。

同时我们需要更多企业数字化的基础，特别是开源技术。

今天的信息工业为什么这么蓬勃发展，主要是过去四五十年沉淀的软件，我们每一个创业项目，每一个新的应用，程序员写的代码不多，因为大部分代码已经有了，都是模组化，所以开源开放非常重要。

第四产业，前面讲的数字化转型，把*产业、第二产业、第三产业一起往上拉，都有机会从 1+1>2 变成 1+1>4。

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