近年来，随着科学家们在人工智能和机器学习领域的持续性突破，计算机理解世界并根据环境做出适当反应的能力明显比以前提高了几个等级。谷歌最近在 Android 中引进了人工智能技术，人工智能与机器学习将会拥有更大的应用空间，进入一切产品，包括无人机和医疗诊断设备。
至少，风投公司 Andreessen Horowitz 的创始人 Marc Andreessen 这样认为。20 年前，安德森创办了网景，这次创业让他赚了不少钱。后来，他所创办的风投公司投资了许多成功的企业，比如 Facebook、Twitter、Airbnb、Slack、Lyft。安德森总是在和创始人、投资人接触频繁。现在，他要物色下一个目标，打造更新一代伟大的科技公司。
他认为，随着人工智能不断取得新的进展，新一代像谷歌这样的科技巨头将会应运而生。但是他也承认，仍有一些行业在科技浪潮前表现得食古不化，拒绝随着新时代的脚步前行。而这就是人们现在急需做到的——将软件的好处传播到促进经济发展的所有角落。
上月底，安德森接受了 VOX 网站采访。他谈到了下一代伟大的科技公司会如何诞生，以及技术正在怎样改变现有社会产业的各方面等话题。本文为这次访谈内容的上篇（下篇请点击这里）。以下为雷锋网编译，未经允许不得转载。
记者：
您觉得下一代科技巨头会从何处诞生？ 90 年代有 Google 和 Amazon，2000 年以后有 Facebook 和 Uber 。未来肯定会有一家我听都没听说过的公司继续创造商业和科技奇迹。但我还是很难想象，在过去六年内成立的公司中，会有哪个将来能发展成像 Google 、Facebook 或 Amazon 那样大的规模。
Marc Andreessen：
传统经验来看，伟大的企业往往都是伴随着新平台、新构架而出现的。也就是新技术的土壤才会孕育出这样企业。智能手机和 APP 的兴起，就是上一轮新技术的成果。智能手机在 2007 年出现，到了 2010 年或 2011 年，许多 APP 已经定型。很明显，一部分以智能手机为核心业务的主流公司将会变得更重要。 但是，四年前甚至是两年前，情形都不如今天这么明确。
所以，如果说上一波科技浪潮下出现的是智能手机的话，那么人工智能、虚拟现实、自主控制、语音和物联网都有可能成为下一波的候选者。现在最明显的例子就是人工智能，感觉会有一大批产品或者公司，以人工智能为基础发展起来。
Facebook 、Google 和 Amazon 这样的公司可都做足了功夫。但我们也能看到一些小型创业公司正在形成自己的气候。我觉得，一代全新的、重量级的人工智能公司以后会出现，而他们现在可能才刚刚起步。
记者：
人们谈论人工智能也不是一时半会了，但至今为止仍然没有找到合适的商业模式。请问是什么原因让您觉得现在已经和过去不一样了呢？
Marc Andreessen：
一开始我也很怀疑。可能大家都不太知道，上个世纪 80 年代就有过一次人工智能泡沫。当时有一整批的初创公司获得了风投，但最后全败了，钱也烧没了。
不过我们感觉现在和当时不一样了。最大的变化体现在 2012 年举行的 ImageNet 竞赛中。那次，计算机在识别图形上表现得明显比人类要好。这是一次具有实际意义的竞赛，它让评估有了标准。
可以说，过去四年里类似的突破层出不穷。首先是可通过静态图形识别物体的技术突破。现在，通过视频识别物体也取得了相应的进展，这使得视频有了全新的分类。如果你能进行视频识别的话，你就同样可以处理实时视频，也就实现了自主控制。
我们投资了一家叫 Skydio 的公司，做的是全自动消费级无人机 。它跟市面上的那些无人机很不一样，尤其是在功能上。它看着简直就像一个小怪物：会围着你滴溜溜地转；当你跑到森林里去，它就在树枝间穿梭，还不忘给你导航。最关键的是，它的行动全是自动的，根本不需要人来引导。而且价格也是消费级的。它就跟科幻电影里的东西一样。
另外，我们看到深度学习也可以用来侦测心脏机能。我们投资的一家名为 Freenome 的公司就在研究如何把深度学习应用到液体活检（blood biopsies ）中以帮助诊断癌症。这种技术看起来很不错。
记者：
高新技术行业有一个经典问题：“这到底是产品还是技术？”不论是 Google、 Facebook 还是 Amazon ，他们都把大量的资金投到了人工智能上。Siri 在还是创业小公司的时候就立刻被 Apple 给收购了。所以，您觉得在人工智能科技浪潮下，是会出现一批独立拥有自己的新产品的新公司，还是说这些发明会被现存大公司给收购掉，用来改善目前的产品？
Marc Andreessen：
要是在两年前，我肯定会觉得是由大公司来主导啊。大公司有几个很明显的优势：
懂得如何开发这类产品的人很有限，而只有大公司才会拥有这些人才。他们会像签体育明星一样签约这些精英，而且给他们的报酬比小型创业公司多得多，根本不给小公司留一丁点可用的人才。
这些项目都极其庞大而又复杂。这是一个非常超前的科技领域。打个比方， Amazon 开发 Echo 项目时动用了 1,500 名工程师，时间跨度长达四年。这样的工作，创业公司根本做不到。
另外一点就是对数据的需求。像 ImageNet ，它的部分突破性进展就在于有了一个可以训练算法的数据库，而且还很庞大。但是，只有 Google 和 Facebook 这样的大公司才有可能得到海量数据，小公司只有望尘莫及的份。
而在过去两年里，上述因素都在在一定程度上发生了变化：突然之间涌现出许多计算机科学领域的毕业生，他们懂得怎么去做项目，因为这已经成为计算机科学最热门的一个领域；而过去奋战在公司一线的工程师们现在也逐渐意识到，其实自己也可以当老板。
从 Google 开始，市场上出现了一批新的无人车初创公司。Otto（已被 Uber 收购）是比较突出的一个。另外还有其他六家，也有腾飞之势。
现在，科技也变得比较好掌握了。谷歌 TensorFlow 是构建深度学习的模块之一。自从谷歌开源了这个平台，很多创业公司都在用它做自己的项目。因此，现在想做一个有意思的项目并不需要高达 1,500 个人，5 个就够了。这在几年前根本不可能。
而科学本身也在不断进步。现在很多人都在学习如何利用小数据集进行深度学习。而创业公司也能两条腿走路了，一方面他们会想办法获得大数据，另一方面也去寻找只用小数据集就能运行算法的方法。
记者：
很多人工智能应用看着挺有潜力的，但不一定会发展成大生意。但是一些货真价实的机遇，比如无人驾驶汽车，大公司又有绝对优势，创业公司好像很难跟他们抗衡。
Marc Andreessen：
你这么问，还是因为你是在把人工智能附加到现有产品上。我们不这么看，我们认为这完全是一种新产品，而这在过去是绝对做不来的。
我们可以稍微说一下无人机。假如今天你买了一个无人机，你遥控它飞了 20 分钟，然后不小心撞到一棵树上坠毁了。你说“这可真好玩”，然后还得再去买一架新的。
所以给无人机加一个“跟我飞”（follow me）的功能，这个说法在无人机市场已经有一段时间了。这样高谈阔论的无人机厂商，和有同样目的的 Kickstarter 项目有几十个，甚至上百个。但至今还没人真正能做到。
为什么？就因为这本来就不是一项功能，这完全是一种新的构架。他们需要以人工智能为基础，从头做无人机。大疆他们赌“跟我飞”是一项功能，我们赌这需要全新的构架。
这是对产品的设计和制造重新进行构架的一个例子。如果我们的理论预测是正确的，那么现有无人机产品都将被淘汰。它们变得无关紧要，是因为重要的事它们根本做不了。
如果你去问一般的汽车制造商，他们会认为无人驾驶只是汽车的一个新功能。但硅谷企业的看法不同，他们认为无人驾驶是一种全新的架构，它将从根本上改变汽车的行驶方式。
记者：
听起来未来会有很多新发明出现，但同时整个行业利润率又很低，经济行情发展很缓慢。一般当利润低时借钱和筹钱都比较容易，所以会出现投资高潮。但数据显示，存的钱数比投资出去的要多。您认为这是为什么？
Marc Andreessen：
现在我们可以看到有两种不同的产业，一种能迅速接受新科技，然后改进生产力。比如机顶盒、计算设备、媒体、食品。彭博曾发文说，食品价格直线下降就是因为食品生产技术变得更细化了。
所以你可以看到，这些生产力发展快的行业，相应产品价格掉的也快。每个人都担心自己的工作岗位被新技术迭代掉，或者转移到中国、日本或墨西哥这些国家。有人说破坏力太大了，技术变革太猛了。说硅谷的那帮孩子把经济都玩坏了。
还有一种价格飚的很厉害的行业，比如医疗保健、教育、建筑、处方药、老人保健和幼儿保健。这些产业基本没什么科技创新，生产力也得不到提高。但是政府对它们的补贴力度很大，而且会有垄断、寡头、卡特尔、政府主导的市场、价格固定机制等导致市场失灵的行为，因此价格进一步上升。这也是高等教育行业现在面临的问题。
所以人们会感到不满，因为这些领域的生产力跟不上它应有的发展速度，而我们在这方面花的钱还很多。综合所有情况，你会发现我们已经陷入了一种混乱当中，但是事实并非如此。
有些行业价格下跌得紧，另一些行业价格却增得很快。其实是因为成本增加的产业拖累了整个经济发展。消费者会发现，自己收入上涨的部分已经被医疗保健和教育开销所吃掉。
那么，在我看来问题就很清晰了：主要因为在这些价格不断上涨的经济领域，科技普及、创新和颠覆的力度不够。我的看法是，我们不是处于技术泡沫，而是技术萧条，不是技术太多或人们对技术太兴奋，而是没有足够多的技术。这些卡特尔式的遗留产业太难被颠覆了。
记者：
低增长率的行业有一个共同特点：都属于劳动密集型产业。很多钱都花在人力上了，比如护士、教师还有保姆等等。您可能熟悉鲍莫尔的成本病（Baumol's cost disease）——制成品越便宜，人们就会把越多的资源配置在稀缺领域。而人力就是稀缺资源。
所以我在想，这个问题是不是根本就没有解决之道。因为总会有劳动密集而生产率低下的产业，它们的成本相对于其他行业又总是会增长更快。
Marc Andreessen：
宏观角度来讲，我同意你的说法。这种描述准确反应了当前的现状，鲍莫尔的成本病在成本转移中确实起到了很大的作用。
不过我要指出的一点是，不能因为一个产业曾经是劳动密集型，就认为它以后一定还是如此。你可以翻翻看上个世纪 80 年代的有关生产力的著作。当时大家都认可的一个事实是生产确实能够自动化，但是零售不能，因为零售业一直被认为是劳动密集产业。而颠覆恰恰就是发生在劳动密集型产业中。分销需要大量劳动力，把东西堆上货架要人，收银台要人，把东西从车上搬走也需要人。
后来，事情有了进展——计算机结账和激光扫描出现了。但事实证明，激光扫描并没有提高生产力。激光扫描需要花费时间，而且一半的时间它都没法正常工作，你还得自己去核对价格。有了激光扫描，你开始不在产品上价格标签了，因为你以为你用不到了呢。所以它反而还降低了生产率。
当时人们深感希望破灭，似乎零售业的生产力根本得不到提高。但就在过去的 20 年里，零售业生产力已经迅速得到发展。先是沃尔玛，带来了一种现代化的供应链方式，接着是亚马逊。物理实体变成软件产品将会是生产力提升的第三个层次。比如，把音乐变成 MP3 或流媒体格式，就比制作成 CD 放在商店里卖更有效率。
正因如此，一些原来纯粹依赖人力零售产业巨头，现在全部装成自动化。而许多人还曾为零售职位的消失而沮丧过。
记者：
真的吗？可是零售业雇佣员工已达到 500 万，而且美国劳工部还制定目标，未来 10 年将会增加 7% 的就业人口。
Marc Andreessen：
确实是这样。就像你刚才说的，稀有物会变得更有价值。零售业职员也在增长。未来 10 年里，银行出纳的数量也会变多，但最后都会下降。在过去 30 年里，虽然 ATM、在线银行大行其道，但是银行出纳的数量却在增长。突然之间，服务出现了分化，银行职员的工作专为提供更高质量的服务。
Vinod Khosla 曾经在文中讲述了医生如何和我们渐行渐远。他认为，随着计算机诊断变得更聪明，人们以后不再需要医生了。但我完全不认同他的说法。我觉得，计算机以后能替代医生完成某些工作，而医生的工作内容因此可以向更高层次转变。他们将做更重要的工作，而且获得更高的报酬。
正因如此，我才对经济保持一种乐观态度。以后将会产生大量的工作岗位，生产力也能获得大幅提升。许多人可能认为两者相悖，但事实上，它们能够共存。
via：vox
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