文新眸，作者｜鹿尧，编辑｜桑明强

　　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、数据及产品完美结合的优势面前，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领先，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，但打算出海的绝对是首当其冲。）

　　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。

　　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：极致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最大的业务亮点，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。

　　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，给出的第一个答案还是 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第一篇作品还是 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。

　　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 价值发挥出来的最大一个门槛了。

　　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。