短期是指 2~3 年，高估是指其所对应的商业潜力而不是技术进步。如果按当前的技术路线也
许时间还要再长一点，但当前实际上是没有人能估计它下一步能到什么程度，所以保守些按
现有技术路线做预测。
商业潜力可以从两方向评估：一方面是对现有商业模式的破坏性，一方面是创造新商业模式
的潜力和普遍性。
GPT 对生产力工具领域影响巨大，这正好是微软的主场，所以微软最积极。重定义生产力工
具，不是提供工具让你做内容生成，而是帮你生成内容。
GPT 对搜索的影响仅次于生产力工具，这也正好是微软感兴趣的领域，所以微软估计很想跑
出破坏性创新的曲线。这里的核心挑战在于要控制“事实性错误”，也就是别说瞎话。它真
的说瞎话。并且你指出错误后，它马上就改变自己回答。
但很不幸，这两个领域都是已经寡头化的领域，需要巨额资本的大模型相当于巩固了它们的
优势。其溢出的部分会导致普遍性的生产力变化，比如创作者可以变多，百科这类产品会变
得没价值等会持续发生，但不真的是新的商业机会。
在相对长尾的区域里，GPT 对 IoT 影响一般，重回智能音箱的叙事下，GPT 能让智能音箱成
为一种通用设备么，能让它突破当前的千万量级变成电脑么，或者说能让电脑与其合一么？
这估计不行。
如果这个不行，那对其它类似产品估计也是不行。所以影响一般。
对于智能外呼、客服等会有本质性提升么？通用模型对于垂域的影响应该会受阻。除非能每
个垂域都直接做到和原来一样的深度，而这不可能。一种相对平缓的方式，是背后用它做内
容生成。会提升人效，归根到底就还是生产力工具，需要耐心细致的垂直整合。
其它本来就离交互较远的领域就不一一列举了。
下面说创造新商业模式。
GPT 摆脱通用工具属性，创造新商业模式需要新的产品，而不是单纯的技术进步。技术现实
和商业现实最终融合于新产品。不管是不是开放插件，当前的 GPT 都不是一个大众级的产
品，而是一个取得了巨大技术进步的工具。新产品需要足够的想象力，也许成功的元宇宙可
以消化这种技术进步，但这就真的需要足够段位的产品经理了。
人工智能的每次进步都会引起巨大狂欢，从 Alpha Go 到智能音箱，但智能音箱之后其实应
该更冷静一些来看待技术现实到商业现实的折射。GPT 的进步确实突破了一道瓶颈，打开了
一扇门，但估计会重复过去的故事：在短期被高估，但在中期则被低估。
低估预计会表现在沿智能密度对不同产业进行再整合方面，而这里需要洞察、耐心和打磨产
品细节。
