孔某人 2025-04-20 09:53 北京

资源过剩时代的商业分析框架

原文写作于2017年2月，8年之前。

本文使用GPT-4.5翻译，人工有调整。

https://medium.com/social-capital/understanding-abundance-introduction-346dcc5280dd

孔某人评论

这是一篇老文，不过他的观点仍然很小众，也很值得一看。所以特地翻译和转载了这篇。

正文

引言

当摩擦逐渐消失时，会发生什么？

资本主义在本质上是相当直截了当的：通过让消费者获得稀缺资源，来创造股东价值。这种基本逻辑的应用前提是一系列根本假设：摩擦总是存在的，供应的某种东西是稀缺的，并且这种稀缺性显而易见。但如果这种稀缺性不再那么明显时，会怎样？

五十年前，这可能只是一个学术问题。然而如今，它却已然成为了一个现实问题。软件消除了执行过程中的大量摩擦——只需明确给出达成某一产出的具体指令，软件便可反复执行这些指令。互联网则消除了地理与分销过程中的大量摩擦——创造出有价值的东西，它就能在转瞬之间传播到世界各地。当各个领域（媒体、零售、即将发生转变的交通行业，以及更多其他领域）的摩擦逐步减少，我们正进入一个前所未有的世界——一个丰盈的世界。

这一系列文章并不聚焦于具体公司，而是着眼于整体的行业结构和竞争行为。我们将提出一些通用的心理模型，以帮助理解“丰盈”，分析它与传统世界的差异，并探讨哪些启发式法则在未来仍然适用。

本系列共有四个部分：

第一部分：理解丰盈——消费者才是根本原因

一切都源自消费者。我们对丰盈的定义，并非基于供给端，而是基于需求端。在稀缺世界中，结果往往呈正态分布，但为何在丰盈的世界里，却呈现出明显分化、极端化的结果？消费化过程究竟是什么，它又是如何实现摩擦消除的？

第二部分：理解丰盈——硅谷的秘密配方

现代科技产业真正带来了怎样的创新？一个强大的理念为何能够催生摩尔定律这样令人惊叹的结果？它又为何与世界其他领域的思考方式截然不同？围绕这一核心理念构建起来的现代科技产业，以独特的方式满足了我们对丰盈世界的渴望。人们又编织了哪些有助于我们认清现实的“谎言”？

在第二部分的最后，我们会总结出科技领域的三条启发式法则——“A引发B，B引发C，C又反过来引发A”——这三条法则推动了丰盈的循环，并描述了行业结构与竞争行为的本质。随后，我们将展望未来……

第三部分：理解丰盈——下一个重大趋势

最初是软件，随后是互联网和移动互联网，下一个重大趋势又将是什么？我们当前以实体为导向的稀缺型世界，正在被重新组织为以功能为导向的丰盈型世界。随着摩擦不断降低，我们更倾向于聘用具体的功能来完成待完成的任务，而不是依赖于具体的实体或物品。谁将成为这种功能型经济中的底层基础设施？它又将如何影响未来十年？

第四部分：理解丰盈——那些不会改变的事物

未来二十年，很多东西都会发生巨大变化。但哪些事物将保持不变？我们又该如何基于那些长期有效的原则，去制定长远的战略规划与思考？

第一部分：源自消费者

当我们谈论“丰盈”时，我们究竟指的是什么？

这个系列将从回答这一问题开始，因为它是未来几十年我们必须认真应对的重要概念之一。

关于丰盈，有多种不同的理解方式，但我个人偏爱其中一种。在我看来，丰盈实际上并非关乎技术、产品，或者供给侧的特性，而是在描述消费者的一种状态：丰盈是一种状态，它出现于消费决策过程中的摩擦趋近于零时。

为了更深入地理解这个说法，我们先来审视它的反面：稀缺性。我们习惯于用稀缺性和摩擦的角度去理解自由市场经济，因为这些因素正是推动投资资本获得回报的关键。在稀缺的环境里，消费者购买行为所面临的摩擦、切换成本（例如更换供应商或品牌的成本），以及进行决策时的慎重考量都会很高，因此在做出决定之前必须反复衡量各种因素。这是我们通常想象顾客做决定时的状态：比如，一个消费者在购买电视时，我们会假设他们正在问自己：“这电视能放进我的客厅吗？我喜欢它的外观吗？我真的需要一台新电视吗？”企业在与供应商签订合同的时候，也需要基于多个因素进行决策：“你的声誉如何？你符合我们的要求吗？你是否遵守相关法规？我们之间有过合作关系吗？价格是否合理？”

在稀缺环境下，人们决策的结果通常会呈现出正态分布的特征。商学院经常会用一个关于定价的课堂练习来说明这种情况：

教授宣布：“我手头有两张春假去夏威夷的机票，我会卖给班上的某个人。每个人请在纸上写下你们愿意为这些机票支付的最高价格，然后传到前面来。” 这个练习的目的之一就是展示群体中可能出现各种各样的出价。每个学生都必须问自己一系列问题，才能确定出价，比如：“我手头有多少钱？我喜欢夏威夷吗？春假期间我有其他安排吗？我能否转手卖掉这些机票？”

如果你调查足够多的学生，最终出价的分布可能会类似下面这样：

这种分布未必严格对称，可能会稍微倾向于某个方向，也可能存在一些离群值。但总体上，你会看到这些结果以均值为中心，大致呈现出高斯分布（正态分布）的特征。大多数人对机票的兴趣并不是明确的“是或否”，而是“也许，得看价格合适不合适”。

之所以出现这种现象，是有其原因的：当某个结果变量是多个输入变量的加性函数时，在自然界通常会呈现高斯分布。例如人类由基因决定的身高，以及玩《卡坦岛拓荒者》时投掷两个骰子的点数和，都具有这种特征：结果集中于中间位置，两侧逐渐减少。在稀缺环境下，我们必须考虑许多因素；理论上，决策因素越多、每个因素权重越相似，越容易产生大量以“也许”为主的决策结果。例如，企业采购通常要考虑上百个变量，并可能持续数月的仔细权衡与协商。他们必须慎重考虑每个因素，因为更换供应商所带来的切换成本可能非常高。此外，他们的选择不仅受到过去事件的影响，也可能对未来产生深远的影响：系统之间的兼容性、标准、性能规格都是决策的重要元素。

所有这一切，根本上都是由摩擦造成的。交易或决策中的稀缺性与摩擦越大，需要考虑的因素就越多，消费之前的决策过程就越慎重，而我们也越需要面对许多的“也许”。

但如果摩擦彻底消失，又会发生什么呢？

在现代社会，我们越来越多的行动、决策和消费不再是过去那种“也许”的决策模式，而是变成了一种新的模式：“除非它恰好是我想要的，否则就是不要。” 当我打开水龙头接一杯水、打开电灯、点击一个GIF图片，或者在Twitter上关注一个人时，我不会深思熟虑，也不会考虑许多因素。这些并非多变量的决策，而是单纯的二元决策——你要么选择“否”，要么选择“是”，不再存在模棱两可的中间状态。

当消费者选择变得低摩擦时，我们所看到的往往并不是正态分布，而是一种两极分化的分布：一边是高度差异化的、明确的“如果…那么…”式选择，另一边则是默认的备选项：

我有10分钟时间浏览网页，要么直接去一个完全符合我兴趣的网站，要么打开Facebook随意刷一刷。

我要买一部新手机，要么明确购买我真正想要的型号（可能是一部iPhone），要么直接拿套餐里附赠的免费手机。

我要选购圣诞礼物，要么从一家高度专业的精品店购买，否则就默认直接从亚马逊购买。

当消费中的摩擦逐渐被去除，人们就更倾向于毫不犹豫地消费，并将消费对象视为一种随时丰富可得的东西。当局部的摩擦完全消除后，有趣的现象便会出现：我们常常误以为，当提供大量无摩擦的选择时，人们的消费决策会广泛地分散，呈现多样性。然而，事实却恰恰相反。去除摩擦并没有创造一个公平竞争的环境，而是带来了两个极端情况：精准的“如果”式选择，以及默认的备选选择。

齐夫定律、捆绑销售与“if/else”决策模式

随着摩擦的消失，消费决策中的累积效应（compounding）得以更顺畅地发挥作用。20世纪语言学家乔治·齐夫（George Zipf）曾用一个恰当的例子解释这种现象。他问道：英语中有成千上万个单词，即使是普通人也认识数千个，为什么我们日常对话与书写中，却总是集中于使用最常见的几百个单词？原因就在于，我们越频繁地使用某个词汇，下次再用这个词汇所需的认知成本就越低。人们没有刻意偏好某个词语的动机或抑制因素，这只是我们自然而然地形成的习惯。

类似的“齐夫定律效应”在这里体现为：系统中的摩擦越低，人们越容易采用“如果/否则”（if/else）式的决策模式。因此，“否则”类的默认选择通常出现赢家通吃（或至少赢家拿走大部分）的现象。这就是为什么一条街上如果只有三家咖啡馆，星巴克会人满为患；而当街上有十家咖啡馆时，星巴克反而更加拥挤。但与此同时，那些独特的独立咖啡小店可能也经营得不错，因为它们拥有一小群稳定而忠实的顾客群。

如果 [我在皇后西街] 并且 [找到一家完全符合我喜好的精品咖啡馆] 那么 [我会去那里] 否则 [我就去星巴克]

从外部视角来看，我们将这一过程称为一种“消费化”（Consumerization）现象：即当消费中的摩擦逐渐降低甚至消除，我们在消费决策中考虑的因素便越来越少。这种现象不仅出现在一次性消费（比如咖啡购买）中，“IT领域的消费化”便是一个很好的例子。从大型主机到个人iPhone，从Siebel、Oracle和SAP转到Salesforce、Workday、Slack和Dropbox，这些都是消费化进程的体现——即从带有较高摩擦的审慎权衡式决策，逐步转变为自动化、低摩擦的默认消费，并随时间累积效果显著。

消费化的背景脉络

谈及科技领域的理论框架，我们必须从经典的《创新者的窘境》（The Innovator’s Dilemma）开始。颠覆式创新理论（Disruption Theory）巧妙地描述了一种特别常见的市场进入方式，这在软件和互联网领域尤为典型：最初产品看起来并不起眼，甚至会被人轻视，但却具备某种技术优势，随后逐步向高端市场扩张或横向拓展。Chris Dixon用一句话总结了这一理论的现代版：“下一个大事件最初看起来都会像个玩具”。推动这种市场转型的真正动力，并非产品的性能或市场定位，而是消费者真正需要完成的任务。

在我去年《涌现层次》（Emergent Layers）系列文章中，我提出了一个名为“过度服务/不足服务”（Overserved/Underserved）的新概念。现代科技领域中许多成长故事（如Intel、Sun、Oracle、Google、Uber）都具有这样的特性：消费者一方面被现有方案“过度服务”，即当前方案太复杂、昂贵或冗余；另一方面，他们某些重要的需求却被严重地“不足服务”，促使他们主动接受新方案。例如，Oracle的目标客户群被IBM信息管理系统（IMS）的功能复杂度严重过度服务，但却在关系型数据库需求上被不足服务。iPhone用户在个人电脑强大的某些功能上被过度服务，却在便携性、摄像头、GPS方面被不足服务。Uber用户被自己闲置率90%的私家车严重过度服务，但却在出行过程中的便捷性需求上严重不足服务，比如无需停车、不用找代驾、可以在车内安心使用手机。

如今我们能理解，颠覆式创新理论与“过度服务/不足服务”概念，都有助于解释消费化的现象：即我们如何从统一采购的IBM大型机，到部门级采购的个人电脑，再到最终个人携带的智能手机（BYOD模式）的发展轨迹。消费化、颠覆式创新与幂律效应，其实都是同一个趋势循环的体现，即消费决策中所考虑的因素越来越少，从而推动我们进入一种丰裕的状态：当消费决策中的摩擦降至接近零，我们便会相应地大规模消费。

考虑的因素更少-> 更极端的二元结果-> 更专业化的差异；成功的复利效应更强-> 更低的转换成本，隐藏的复杂性，更便宜，更好-> 消费决策中的摩擦更少 -> (循环)

如果上述过程构成一个消费化与丰裕状态的良性循环，目前我们仅探讨了循环的左上半部分：降低的转换成本、被掩盖的复杂性、更低廉的选项如何降低消费决策中的摩擦，最终带来单一因素的消费决策和两极分化的累积结果。但我们尚未解释的是：为什么并非所有行业都会出现这一现象？现代科技尤其是软件与互联网行业有何特殊之处，使这种循环更顺畅地运转？在这种环境下，哪些企业将表现更好，哪些又表现不佳？

在低摩擦、高选择丰富度的环境下，供应端面临的困境是，虽然丰裕带来累积效应，却也削弱定价权并威胁资本回报率（ROIC）。正如我们稍后会看到的，要在这种环境下竞争，企业只有两种选择：

做到最大程度的差异化，精准服务特定需求；

为所有服务提供底层平台支持，不挑赢家，让赢家挑选你。

现代科技行业恰恰成为了这种供给端困境的最佳解决方案，推动着丰裕状态循环的持续运转。具体细节，我们将在第二部分继续探讨。

第二部分：硅谷的独特秘诀

在第二部分，我们将探讨循环的右半部分：现代科技产业如何演化，以适应并追赶消费者对极大丰富消费的渴望。

最奇妙的是，那些树以及周围的事物完全没有改变位置：无论她们跑得多快，都好像什么也没超过。“难道所有东西都在跟我们一起跑吗？”爱丽丝疑惑地想着。女王似乎猜到了她的想法，大声喊道：“再快点！别想说话！”……
“嗯，在我们国家，”爱丽丝喘着气说道，“如果你像我们这样快速奔跑很久，通常你一定能跑到别的地方。”
“你们国家真够慢的！”女王回应道，“在这里你瞧，不管你多努力地奔跑，只能保持原地不动。要想到别的地方，至少得以两倍于此的速度才行！”
——刘易斯·卡罗尔，《爱丽丝镜中奇遇记》

进化生物学中最具洞察力的概念之一是由雷·范·瓦伦提出的红皇后效应。该效应取名自《爱丽丝镜中奇遇记》中的一位皇后，她需要持续不断地加速奔跑，才能维持原地不动。在红皇后的世界里，进化并非攀登向上发展的阶梯，而是一台加速运转的跑步机，我们必须不断奔跑才能维持相对的位置。不论你进化得多快，你的竞争者也在同步进化。要持续保持相对优势，你只能越跑越快。红皇后效应的痕迹随处可见：在生物进化、股市波动乃至人类幸福感方面都是如此。正如爱丽丝所经历的，你跑得越快，世界也随之一起加速。

在这场红皇后竞赛中，参与者必然面对两个选择：竞争或合作。这是贯穿整个人类历史的一大主题，即在不断演化的环境中竞争与合作之间的动态平衡。在现代的自由市场经济中，这种平衡清晰地展现出来：企业之间为了争夺消费者而竞争，同时也作为供应商与分销商相互合作。它们的最终目标是通过增长和资本回报的结合，来最大化股东价值，而这需要两个关键要素：差异化与效用。

企业之间竞争与合作的基础，是它们能否向客户提供获取稀缺资源的途径，我们称这种提供稀缺资源获取途径的能力为“价值主张”。若你的价值主张具备效用但缺乏差异化，你可能会拥有客户但很难盈利。相反，如果你的价值主张具有差异化但缺乏效用，那么你不会获得很多客户，你的产品将只是徒有形式，缺乏实质。

这是因为稀缺性正是自由市场运转的根基。在资本主义体系中，能捕获价值意味着你发现了供应端某个存在摩擦的位置，而这一位置既具防御性又无法绕开。只有同时兼具差异化与效用，产品或企业才能牢牢占据这一摩擦点，产生资本回报。

而后，现代科技产业诞生了，它带来了一种非常特殊的理解——一种与传统产业完全不同的业界默认的秘诀：

如果我相信其他人制造的机器能够编译并执行我所写的差异化代码指令，那么我便可以大胆地写出独特的软件代码——尽管单独来看，这些代码本身毫无效用。

如果我相信互联网基础设施能够即时地传播和呈现我所创造的差异化网页，那么我便可以大胆地制作独特的超文本——尽管这些文本单独来看并无任何效用。

如果我相信司机、乘客、他们的手机及4G网络能有效执行给出的差异化打车指令，那么我便可以大胆地提供独特的打车服务指令——尽管这些指令本身并无实际效用。

业界默认的秘诀便在于将差异化和效用明确地彼此分离，通过正式的编程语言对底层硬件设施进行抽象。软件本身毫无实用价值，仅是指令；硬件本身亦无法主动执行任务，它仅是一台“呆板”的机器。然而，开发者可以安心地用JavaScript写出高度差异化的指令，并信赖这些指令能够被电脑、互联网甚至装备智能手机的人类忠实地执行——这些执行过程全都被抽象隐藏起来。

这种明确分离差异化与效用的第一个商业化体现是Intel 4004微处理器。早期的计算机是庞大而昂贵的整机，Intel团队提出一个革命性观点：整个计算活动都可抽象成运行在可量产芯片上的差异化指令。差异化加效用。随后，比尔·盖茨和保罗·艾伦意识到软件本身极具价值，软件产业可能规模更大于硬件产业。差异化加效用。蒂姆·伯纳斯-李则提出差异化的超文本可依靠互联网基础设施传播。再一次，差异化加效用。

自Intel 4004以来，技术栈逐层向上发展出抽象层。标准化、可靠的底层抽象使快速实验、无需许可的自由创新成为可能，并推动成功理念迅速扩展。随着摩擦减少与消费丰富程度提升，这种进化效应不断加速，科技供应端也随之采取两种截然不同的战略：

全力以赴提供符合客户需求的差异化指令。成为Slack，信任AWS。

大规模地向“淘金者”卖工具。成为AWS，信任Slack。

关键在于，这种分工安排让双方的处境都比各自试图进入对方领域、陷入中间地带更为有利。Slack每花费一美元用于构建底层基础设施（实际上相当于与AWS竞争），就意味着少花一美元在自身独特价值的打造上。AWS面临的局面则完全相反：他们清楚每一美元不应花在预测下一个Slack是什么，而应投入到构建那些将来创造Slack所需的基础模块中。

然而，这种演化式的适应也形成了闭环，加快了市场竞争的步伐：新进入者现在更容易出现，他们手握各自明确且差异化的策略，随时准备加入竞争。过去那种需要花费两百万美元和六个月时间购买服务器、招募人员、启动业务的时代已经过去。现在，从第一天开始，任何人都能立即参与竞争，他们更有可能实现差异化、更易用、更便宜——换句话说，正如我们在第一部分所探讨的，这就是“以消费者为中心”的趋势。你必须不断加速，才能勉强保持原位，因为整个市场的竞争态势也在同步加速。这种“红皇后效应”变得愈加强烈。

随着越来越多以消费者为中心的选择涌现，企业必须不断加速以跟上竞争节奏，消费者的主导权也达到了前所未有的程度。转换成本持续下降，复杂性被有效隐藏，产品变得越来越好，因为企业都在努力提供更加无摩擦的消费体验。决策过程中需要考虑的因素越来越少：这到底是我真正想要的吗？不是？那就不选，除非它确实完全符合我的需求。于是，这个循环继续运转，“红皇后”的速度又一次被提升。

那么，这是否意味着所有成功的科技企业都必然属于纯粹差异化或纯粹基础设施型企业？至少今天还不是这样。只要你所处环境中仍然存在供应端稀缺性，只要消费决策还需要多种因素的深入考量，我们还未达到那个地步。但随着我们沿着消费主导、隐藏复杂性和“不是我想要的就不选”的决策模式越走越远，我们就越接近那个局面。这一点，我们将在第三部分中进一步探讨。

从“横向扩张与纵向整合”到“尖点型与基础设施型”

我们从稀缺走向丰裕的趋势带来一个更值得关注的后果，即它将颠覆我们长期以来视为真理的商业启发式法则。在供应端稀缺的传统环境中，MBA商学院教给我们两种驾驭稀缺性、抓住市场痛点并获得持久盈利的经典方式。一种是建立横向扩张型企业，目标服务尽可能广泛的客户群，其价值来自大规模提供的服务，差异化则通常来自于供应或需求端的规模效应。这种模式依靠扩展广度来驾驭稀缺性。另一种方式是建立纵向整合型企业，整合价值链的多个环节，从而实现真正的成本与性能优势。其价值在于同时交付价值链上的多个环节，差异化则通常来自于垂直整合所带来的卓越产品或成本节省，或二者兼备。这种模式依靠价值链纵深整合来驾驭稀缺性。

但在一个丰裕世界里，这些传统模式开始瓦解。横向扩张与纵向整合两种商业模式都基于供应端稀缺可以推动资本回报率（ROIC）的前提，但如今这种稀缺性正越来越少。我们正在进入一个时代，供应端稀缺性逐渐集中于信息之上，而信息只有在专有时才是真正稀缺的（而信息总会随时间逐渐开放）。真正稀缺的资源逐渐集中在需求端：消费者偏好、意图、忠诚度、冲动和消费者的聚合能力。

这种转变将产生一个许多人尚未意识到的重要后果：未来几十年，横向扩张和纵向整合型企业会逐渐被新的二分法所取代，即纯差异化、轻资产（无基础设施）的“尖点型”企业，与承担所有底层工作的“基础设施型”（全栈）企业。Ben和James在Exponent上使用的“互联网雨林”比喻恰如其分：在雨林中，水、阳光和养分极度丰裕，两类植物繁荣生长——地面上小巧、高度差异化的植物，和构成树冠的巨大树木。处于中间状态的企业很难生存。虽然它们或许也能获得一些客户，但它们既无法拥有足够的定价权与巨头竞争，也不具备超越无数小型竞争对手的敏捷性。这种企业的资本回报率（ROIC）无法高于资本成本，而这种困境甚至连增长也无法解决。

在 Caltrain 沿线的咖啡厅和瑜伽馆里，创业社区正在窃窃私语，似乎越来越认定某种趋势将成为未来的标准模式。一种用来识别这种趋势的方法，借用《从零到一》中的说法，就是寻找那些“人们在撒的谎”。

如今几乎所有筹集资金的初创公司都如何自称？他们都称自己为平台：“我们在打造分析平台”，“我们在打造出行平台”，“我们在打造遛狗平台”。哇，听起来所有人都在做平台！唯一不会把自己称作平台的公司，只有那些坦诚承认自己在做“小众垂直型业务”的公司（而这类公司你几乎不会在 TechCrunch 上看到，因为它们基本已不再需要风险投资），以及真正的基础设施公司，尽管它们确实可以这么称呼，但它们根本懒得这么做。

把自己叫做平台的问题在于，如果你真的想要打造一种实用工具型业务，去支持别人的创意和差异化，那么你的竞争对手就是：

亚马逊：“当你让 Alexa 帮你订购一把新的面包刀时，我们用自己的飞机将其运送，还在 Marketplace 上举办了一场竞价，以帮你找到最好的卖家。这些过程全都由 AWS 计算完成，而 AWS 的电力则来自我们专属的风力发电场。”

苹果：“当你在 iPhone 上听泰勒·斯威夫特的音乐时，我们同时为她敲定了 Apple Music 的合约，设计了芯片和固件来保证你的 AirPods 能同步连接，并协调了富士康与郑州市政府的制造业补贴协议。”

Facebook：“当你给朋友的视频点赞时，我们也同时设计并制造了网络交换机和路由器，将你的点赞延迟降低了1毫秒，还铺设了海底电缆通往我们新的零费率飞机互联网服务站，顺便可能还帮助了特朗普成功当选。”

这些公司已经不再是传统意义上的横向或纵向企业，而是向四面八方无限扩展的巨大基础设施企业。

大多数挑战者其实并不想与这些互联网巨头竞争工作量的规模。他们真正的想法，但又不愿意明说的是：“在一个数字过剩的世界里，我们宁愿让别人去承担底层的基础性工作，也宁愿把差异化交给别人去做，但呃，反正我们总会以某种方式有价值。”换句话说，他们就像“在帕洛阿尔托开英国菜餐厅”一样，这明显是个注定失败的谎言。当你听到有人说“我们是一个差异化的平台”，这点就尤为明显。

值得指出的是，成为基础设施企业，并不意味着你一定是面向开发者的平台。你可以就谷歌或 Facebook 是否算“平台”展开各种语义辩论。借用 Stratechery 的说法，把它们叫做操作系统或许更准确一些，但这也可能带来误导，因为它低估了驱动这些服务的底层机制和生态系统的深度。真正重要的是，谷歌和 Facebook 提供的，是规模巨大、涵盖了除了前端差异化内容（比如一个可搜索的网站或 Instagram 个人主页）以外几乎所有基础性工作的服务。在长期的低摩擦环境中，只有两种途径能实现盈利：一种是做基础设施，通过巨大规模横跨整个技术堆栈来获得利润；另一种则是做极具差异化的轻量型业务，彻底摆脱技术堆栈的负担，迅速实现单位经济盈利，并在竞争到来之前通过复利效应扩大成功。

预测未来趋势的三条启发式原则

到目前为止，我们描述的都是已经发生在过去和当前的现象。它们之所以对我们有用，并非因为未来会简单地重复过去（如果真是这样，投资就简单多了！），而是因为过去的现象揭示了影响行业结构和竞争行为的一些基本力量，企业正是通过这些力量不断奔跑，适应激烈竞争（即所谓的“红皇后效应”——在竞争环境中不断努力，才能维持原地不动），以应对日益丰富的资源环境。这很重要，因为虽然我们现在觉得已经进入了一个资源丰裕的世界，但相比于即将到来的变革，我们目前所看到的其实微不足道。在第三和第四部分，我们将尽可能探讨这些变化。

我们可以用以下三个启发式原则来总结前两章的内容，每个原则的结构都是“A 导致了 B，因为 X”：

摩擦的降低导致了“非此即彼”（if/else）的赢家通吃格局。 因为消费决策从过去的多因素权衡（正态分布）变为单一变量的明确选择（二元的“否，除非是”模式），体现出齐普夫定律（Zipf’s Law）的作用。

这种“非此即彼”的赢家通吃格局导致市场逐渐分化为模块化的“差异化型”与“基础设施型”企业。 这是企业为了跟上“红皇后效应”的竞争压力，演化适应的结果。在这种状态下，投入资源最有效的方式是，要么成为彻底差异化的业务（明确被选为“Yes”），要么成为彻底的基础设施业务（无需被明确选择）。采用这种策略的企业能在竞争中生存下来，并实现阶段性的繁荣。

市场的模块化差异化与基础设施化，进一步降低了消费摩擦。 因为当市场参与者持续改进时，整体生态也跟着得到优化。在争夺用户的过程中，所有流程中的摩擦都会不断减少：购买过程更加模块化、消费者化，切换成本降低，复杂性被隐藏，消费过程逐渐实现无摩擦。如此一来，这一趋势便进入下一轮的加速循环，不断重复进行下去。

未来的发展不会照搬过去的模式。虽然它可能与过去有些相似，但一定会以我们尚无法预见的方式出现。但如果我们对上述三条启发式原则有足够信心，就能够更清晰地预测未来哪些会改变（第三章），哪些则不会（第四章），并理解我们走向丰裕世界的旅程其实才刚刚开始。

第三部分：下一个重大趋势

那么，下一个重大趋势会是什么？

我们现在正开始无摩擦地消费什么？谁正在适应这种变化？在哪些领域中，红皇后效应刚刚开始发挥作用？

科技行业之所以独特，很大程度上源于我们在第二部分结尾提出的三个启发式原则。这些原则催生了一系列疯狂的成功案例，比如摩尔定律、互联网，以及 iPhone 和安卓如何迅速征服全球。那么，接下来会是什么呢？下一代公司的基础会是什么？还有哪些尚未被占领的市场空白呢？

判断市场上仍存的空白机会，一种方法是提出这样的问题：“我们现在正以指数级的规模、无摩擦地消费什么？” 我的答案可能有些出乎意料，因为我们通常不会这样去思考：

我们已经开始消费『功能』。复合增长的齿轮已经开始运转，也许不可逆转。红皇后效应的竞赛也已启动。

我来解释一下我所说的『消费功能』是什么意思。『功能』可以被视为一种与我们传统认知世界的方式不同的维度。我们习惯以『产品』为中心去理解外界。软件开发人员（我自己并不是软件开发人员）非常熟悉面向对象编程和函数式编程之间的差异，但其实这种思想也能扩展到更广的现实世界：你的世界是由能提供某些功能的『产品』组成的吗？还是由能够调用各种产品实现的『功能』所构成的呢？

我们以人人熟悉的驾车出行为例。在过去100年，我们对个人汽车出行的理解一直非常『面向产品』：

世界上存在各种围绕汽车这种『产品』的功能：[驾驶、停车、彰显个性等]

如果你想出行，就要购买属于你个人的一辆汽车。当越来越多人需要出行时，就要增加更多汽车这种『产品』。整个世界逐渐充满了无数辆汽车，每辆汽车都能实现这些功能。

现在，再看看 Uber 等交通服务，它们采取了一种完全相反的『面向功能』的模式：

世界上存在着大量车辆资源：[汽车A、卡车B、火车C……]

当你想出行时，你调用一个功能：[送我去公司、从机场接我、帮我送个包裹]。随着越来越多人需要交通服务，世界被越来越多的『功能』所填满，这些功能利用现有的各种交通资源。这并不仅限于 Uber，虽然未来我们回过头看时，可能会发现 Uber 正是这种模式的一个重要开端。事实上，这正是未来经济的许多领域即将经历的转型：从拥有『产品』到获得『功能』或服务。

随着消费中的摩擦不断减少，消费者会逐渐聘用功能来完成各种『待解决需求』，而不是购买具体的产品。

传统以产品为核心的世界实际上并不那么消费者友好。产品的切换成本高昂，往往价格昂贵，其复杂性也暴露给了用户，在购买前需要慎重考虑。与之相反，功能的切换成本极低，价格通常便宜，复杂性隐藏于用户看不到的地方，且能轻易通过事件驱动的方式调用，能实现无摩擦消费，并可迅速扩展。更关键的是，从消费产品转向消费功能，要比反过来容易得多，因为功能是廉价且随用随弃的。拥有一辆汽车并不会妨碍你尝试 Uber，即使一开始只是为了偶尔使用『送我去机场』这个功能。拥有大量CD也不会妨碍你尝试 Spotify 的『每周推荐』功能。即使拥有研究生学历，你也不会抗拒从 YouTube 视频中获取新知识。这类案例不胜枚举。

产品有惯性，很难轻易放弃。但功能则不同。你可以轻松地从一个功能切换到另一个更好的功能。换一辆汽车很困难，但你完全可以轻松地尝试 Uber 并把车留在家里，甚至你在使用 Uber 后还可以毫不费力地切换到 Lyft。这一过程是单向的：总是朝着摩擦更少的方向推进，或者我们在第一部分所说的——『消费端导向』。

未来，我们可能会回头将 Uber 和 Lyft 视作首批大规模、主流的『现象级应用』(killer apps)，它们首次使消费功能（而非产品）深入人心。这类似于早期的电子表格软件 Lotus 1-2-3 和 Visicalc，让消费者第一次感到『原来还可以这样』的觉醒时刻。

但问题来了，功能时代的 Windows 又会是谁呢？那个所谓的『功能的操作系统』又会是什么？

当我们摘下面向对象的眼镜，换上函数式的眼镜后，科技的“第三幕”会变得格外清晰，我们也能准确找到那些尚未被充分占据的空白领域。

科技的第一幕属于英特尔和微软：即差异化的软件运行在标准化的通用硬件之上。

第二幕则由网景（Netscape）和Web开启：差异化的超文本内容运行在通用的互联网基础设施上。第二幕的下半场，则由iPhone和移动互联网驱动：硬件和软件终于赶上了互联网原生所具备的潜力。

而今天，我们正站在科技第三幕的开端：差异化的函数运行在通用的基础设施之上。我们给这种思想的不同面向取了很多名字，其核心则是全新的计算架构——无服务器计算（Serverless）、函数即服务（FaaS）、平台即服务（PaaS）等。名字本身并不重要，更重要的是，有一家机构已抢先一步占据先机：亚马逊云服务（AWS）。AWS Lambda正是AWS在已有EC2、S3等服务的基础之上迅速推广开来的一记妙招。

用类比的方式来说：AWS的EC2好比MS-DOS系统，而Lambda则更像新时代的Windows。

（稍作说明：虽然本文之后会重点讲AWS Lambda，但它并非这个领域的唯一明星产品。微软的Azure Functions、Cloud Foundry、谷歌的App Engine和Firebase等也非常强劲。未来二十年，这些产品孰胜孰负仍难预料。因此，本文后续部分你可以随意将AWS Lambda替换为你最喜欢的事件驱动系统，丝毫不会影响理解和接下来的讨论。）

AWS Lambda发布至今刚过两年，是一种计算服务，允许开发者通过响应事件来运行代码。底层计算资源由系统自动调配和管理，开发者完全无需关注。John McKin对“无服务器计算”的定义精炼地道出了本质：“一种事件驱动的系统，利用函数即服务（FaaS）和其他全托管服务实现业务逻辑和数据持久化。”开发者只需上传代码片段，并设定相应触发事件——无论事件来自AWS内部，或是某个网站、App，执行函数所需的一切资源都已被抽象和自动化处理。

关注AWS Lambda的人可以分为三类：

第一类人不理解它的重要性，认为它贵、古怪，只适合试验，不适合实际生产。但过去五十年科技发展历史已经证明，这种想法最终都会被现实打破。

第二类人理解Lambda的真正价值，知道它不仅仅是公共云服务的小改进，尤其适合开发如Alexa技能之类的应用。

第三类人则彻底明白了这种架构的深远意义。他们认为函数加基础设施（Function + Infrastructure，F+I）架构不仅重要，更是未来最重要的技术范式，堪比软件+硬件、Web+互联网的前两次重大转型。

换句话说，F+I计算将成为下一波技术浪潮的核心。这一阶段的典型特征就是函数调用的摩擦趋近于零。未来的AI、加密货币、物联网（基础设施端），以及服务、技能、语音、增强现实、聊天机器人、按需服务（函数端）都将围绕这一新范式重新组织。而在中心，便是一个全新的“操作系统”。

我们可以试图勾勒这种架构的层次结构图：

但真正令人既兴奋又有些不安的，不是图中已有的东西，而是图中尚未出现的部分。当创建新功能变得十分容易，功能又能互相组合时，它们的传播速度将快到惊人。

功能+基础设施架构最令人印象深刻的是它的极致灵活性和模块化特质，这在使用Alexa技能时尤其明显。为你点播圣诞音乐的后端基础设施，很快也会支持沃尔沃汽车的驾驶控制台或者银行的客服系统。通过Alexa Skills Kit这类自助式API、工具和文档，任何人都能利用现有的基础函数构建出新的用户功能。未来，这种函数开发不会局限于亚马逊自身，第三方开发者也将参与其中，最终形成一个与亚马逊零售市场极为相似的函数市场环境。正如Simon Wardley所言：“未来的软件开发，就是从一个函数市场大量购买Lambda函数，然后组合出新的功能。”

假设你是身处不远未来的一名开发者，发现了某个尚未被解决的需求，于是你着手开发一个功能来满足它。你完全可以认为底层的基础设施都能够稳定可靠地运行。此外，你还能借助无数其他人已经开发、测试和部署完成并随时可用的功能。由于你事先清楚调用这些功能的边际成本，因此只要相信这些功能能实现其承诺，你就无需犹豫是否要使用它们。换句话说，任何人都能不断创造出高度差异化的新功能，并迅速投入市场，从而让这种循环加速运行。

然而，这恰恰也是未来最具颠覆性、最难预测的部分。当创造新功能变得毫不费力时，我们对商业模式的理解也会随之转变。Simon Wardley 在他那篇精彩文章《为什么又开始炒作无服务器（serverless）架构了？》中，就曾预见了这一趋势。他用一家大型打印店为例，描述了完全由功能组成的商业模式：

「在这种公用基础设施的平台世界中，你的应用实际上只是平台上运行的一个功能，而我支付的费用取决于实际使用情况。我的小型网站的运营成本，就等于访问者的数量乘以该网站功能的平均调用成本……对于想要构建业务的人来说，这种模式就如同天赐良机。我当然需要投入成本开发代码，但由于我的应用运行成本完全可变，我相当于创建了一台随着用户增加而规模自动扩大的印钞机。这种模式也完全改变了我的投资决策逻辑——我到底是增加营销投入以获取更多用户呢，还是提升转化率，抑或是因为测试应用（或其某个功能）编写得太差了，以至于对代码质量提升的投资能带来更高回报？瞬间，我构建业务以及投资的整个思路都发生了巨大变化。」

Wardley 描述的这种情况，正是当我们完全能够依靠一系列功能构建企业时会发生的事情。此时，每个业务单元的成本都是明确且可预测的，你甚至能提前知道每个微观业务单元的盈亏状况。这种转变意义重大，有以下几点值得关注：

第一，「基于价值评估的开发」。 如今的开发者完全能够清晰了解所使用功能的可变成本、在实际场景中的性能表现，以及在实施变更A或变更B时可能取得的投资回报率。围绕着创造和调用功能的不确定性摩擦彻底消除，因此你做决策时不再犹豫——默认不会去做某件事，除非明确看到价值。这种决策逻辑是不是听起来非常耳熟？

第二，「预制化」企业的良性循环。很可能在95%的场景中，你所需的功能和大多数人需要的功能本质上是类似的——即便是非常复杂的功能也不例外。第三方功能市场因此会变得极其庞大，不仅限于代码片段，而是变成真正业务模块的「预制乐高积木」。一个功能可能体现为一行简单的代码，也可能是一条指令，例如告诉司机把某个包裹送给你，甚至可能是任何可执行的任务。当差异化功能的创造变得极其容易，大量新功能持续涌入市场寻求盈利时，这种无摩擦的创造将带动良性循环不断加速。这时候红皇后效应就显现了：在竞争中，你必须不断加快新功能的开发速度，才能保持竞争位置不被淘汰。

第三，支付方式、比特币与分布式信任。或许你们中有人还记得Marc Andreessen曾经提过：除了我们熟悉的「404: 页面未找到」错误外，还有一个从未流行起来的「402: 需要付款」错误代码。想象一下，在这种崭新的「功能+基础设施」（F+I）环境下，实现功能或服务的支付将会变得多么简单。

这种支付的实现将远远不限于那些最简单的场景，例如应用内支付。去年，我曾撰写一篇关于未来能源分布式发展的文章《在能源主机主导的世界里，我们即将迎来『个人电脑遇见互联网』的时刻》。文章的核心观点之一是：在未来，能源将不再依靠传统电表机械地记录耗电量，而是更像一种分布式的、去中心化的能源商品交易市场。例如，我们可以针对某些基础能源资源创建简单的衍生品合约：比如某块太阳能板产生的能源，某辆电动车消耗的能源，或某个电池储存的能量。这些其实都可以被看作是不同的功能。当我们从功能+基础设施的角度去看待这些发展趋势时，未来就变得清晰起来。我之前的文章也指出，在这样一个分布式能源市场中，信息和信任将成为构建和运营市场主体的主要稀缺资源，而功能+基础设施的模式则极大简化了这些问题的实现难度。比特币或许最终会成为一种用于身份或信用认证的技术解决方案，当然也可能是其他什么技术。但归根到底，最重要的还是功能+基础设施模式本身，因为它能把所有其他复杂的问题转化成更容易解决的问题。

第四点，也是最重要的一点：人工智能。

到目前为止，这个系列文章中，我们刻意避免谈到人工智能。事实上，我猜测你们很多人一看到本文开头那句话：“接下来会是什么？”，第一反应就是AI，这种反应其实很自然。AI毫无疑问将在未来技术发展道路上扮演关键角色。但我并不认为它是未来技术发展的核心本身。

我当前的观点是，我们很多人在思考AI时，正重复着1990年代人们思考“信息高速公路”时犯过的错误。如果你回头去读比尔·盖茨的《未来之路》（The Road Ahead），你会发现这种错误非常普遍。当年，那些畅想“信息高速公路”的未来学家其实准确预测了很多应用场景，比如通过它观看电影、订购机票、加入兴趣社群、与陌生人聊天等。但他们在一件关键的事情上错了：他们并没有真正理解 差异化的内容（即超文本）与通用基础设施（即互联网）之间至关重要的分离，这才是万维网成功的关键。我们都知道后来发生了什么。当时对“信息高速公路”的预测绝大部分确实实现了！然而他们对真正的技术范式理解错误，而范式的误解意义重大。事实证明，识别出哪些东西“很重要”，和真正发现“尚未被探索的空白领域”，完全不是一回事。

在我看来，AI最具爆发力、最疯狂、最强大的应用，都会出现在功能+ 基础设施这个组合框架之中。通过这个视角，我们可以更清晰地理解AI的真正潜力：

动态地按需配置与管理功能。将这些任务交给非人类智能去处理，它们会比我们做得好得多。

发现人类难以察觉（或根本没有时间去探索）的功能组合方式。

创造当前所缺乏、但极有可能产生高投资回报的全新功能。

将上述功能投入市场，并不断构建、组合新的功能，持续创造利润。

建立自主、智能的组织——最初可能出现在人类现有机构之内，但很快就会独立于人类机构之外。这些组织的使命就是创造、部署并从这些功能中获利。不久后，它们对复杂功能领域的理解与驾驭能力，将迅速超过人类中最优秀的人才。

AI自身也将成为功能的消费者，有自己的需求和偏好。在我看来，这才是AI真正意义上的转折点。当非人类智能成为消费者，并开始无摩擦地消费时，世界的面貌将会迅速彻底地改变。

简单概括：

软件消除了“执行摩擦”。

互联网消除了“分发摩擦”。

而功能 + 基础设施架构，特别是在AI介入后，将消除“创造摩擦”。 至于再往后的未来是什么样子？（摊手）

需要强调的是，我并非暗示AWS Lambda本身一定会成为未来技术路径的中心主干。虽然它现在确实处于领先地位，但我们都知道技术格局总是变化迅速的。但我非常肯定的一点是，未来我们将广泛地拥抱功能化的思维方式，以及支持这种思维方式的功能+基础设施的底层架构。

如果非要预测一下上述趋势发生的大致时间，我认为可能需要大约十年左右。再往后去预测细节变化基本是不可能的事情（因为变化肯定非常大）。但真正重要的反而是另一个问题：在所有变化中，有哪些东西将会保持不变？ 这也正是我们将在下一篇、也就是本系列最后一章中要探讨的内容。

第四部分：哪些事物不会改变？

“我经常会被问到一个问题：‘未来十年有哪些事情会发生变化？’这是一个非常有趣也非常常见的问题。但几乎没有人问过我另一个问题：‘未来十年有哪些事情不会改变？’而我要告诉你的是，第二个问题其实更加重要——因为你可以围绕那些长期稳定不变的事情来构建你的商业战略。在我们的零售业务中，我们清楚地知道顾客想要低价，这一点十年后依然会成立。他们想要快速的配送服务，也想要丰富的商品选择。你无法想象，十年后会有顾客跑来说：‘杰夫，我特别喜欢亚马逊，但我真希望你们的价格能再高一点’，或者‘我特别喜欢亚马逊，但我真希望你们的配送能再慢一点’。这不可能。因此，我们今天在这些方面所投入的精力，十年后依然会为顾客带来回报。当你确信某件事情在长期内始终不变时，你就能够放心地在上面投入大量资源。”——杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）

回顾一下到目前为止本系列的内容：

第一部分，我们探讨了“丰盈”，摩擦消失后的后果，以及为什么我们最终会得到复合、分化的结果。

第二部分，我们讨论了现代科技产业如何通过清晰的“差异化”和“功能性”模块，演化为一种完美的供给侧创新机制，来适应并推动这种丰富性。

第三部分，我们做了一些大胆有趣的预测和推测，探索了未来可能的发展方向，以及与今天相比的显著差异。我们谈到了人类从消费“物品”到消费“功能”的转变，功能+基础设施模式的重要性，它与人工智能的关系，以及未来新的商业模式。

这一节，也就是第四部分，实际上比第三部分更重要，因为我们不再去猜测什么可能发生变化，而是直接指出那些我们认为不会改变的东西。这些不会改变的东西，才是我们真正能够依靠、并围绕它来制定长期规划的核心。

以下四个陈述，是我们确信在未来仍将继续成立的事实：

摩擦（稀缺性）是投资资本获得回报的基础。

当摩擦消失（丰富性增加），红皇后效应（竞争的激烈程度）只会变得更明显。

技术会持续增加人们获取稀缺资源的能力。

当一种摩擦消失之后，它总是倾向于在别处重新出现。

所有成功的公司都在一点上是相似的：它们都成功地利用了某种稀缺资源。资源越稀缺，而你又越擅长独特地提供对这种稀缺资源的获取渠道，你的业务就会越成功，你对环境的影响力也会越强。这并不是一个零和游戏（即一方获益必然伴随另一方损失），而科技正是摆脱零和竞争的关键因素：每当我们开发、发明和推广新技术时，我们就整体提升了人类获取稀缺资源的能力。这意味着科技能够帮助十倍的人，以十分之一的成本享受到原本稀缺的资源。这是件好事。当更多的人能更容易地获得所需时，我们所有人都会共同繁荣。

过去，我们可以轻易地感受到稀缺性，因为它显而易见。但未来，稀缺性可能变得不那么明显了。然而，这并不意味着稀缺性将不存在；真正的区别是，那些能够准确识别和理解稀缺性的人，会比那些无法意识到稀缺性的人，拥有根本性的优势。此外，如果我们摘下带着硅谷式偏见的眼镜，放眼世界其他地区，就会迅速意识到，世界上还有大量传统意义上的稀缺存在着，还有许多艰难的问题等待解决。地球上的许多人口至今仍缺乏清洁饮用水、高质量的医疗服务，或者无法像我们一样参与到这种丰富的经济体系之中。稀缺性，依旧定义着这个世界上的绝大部分地区。

稀缺性赋予我们以长期行动的信念。过去不久，开发新技术还非常困难。你需要大量的研究人员和科学家进行基础研究，需要工程师设计和制造新的产品，还需要重新配置工厂和设备去生产这些产品，最终才能期望你的投入获得回报。

如今，软件和互联网所改变的正是这一过程变得更简单、更迅速。你不再必须拥有庞大的专家团队和巨额预算；一个孩子用一台笔记本电脑就能编写出有价值的软件，其价值来源于对底层那些强大技术栈的创新应用。这意味着不再需要数年漫长的研发周期，不再有巨额成本等待回收，也不再受限于战略委员会所能想到的边界。软件本质上就是一种让开发新技术更容易的技术；或者，用更通俗的方式表达，它是一种能让我们更容易获取原本稀缺技术资源的“自我推动”式技术。这种现象令人困惑而又强大，但它并未改变稀缺性在我们进行长期布局时发挥的核心作用，事实上，如果有什么变化，那就是稀缺性的作用反而被强化了。

每当你决定配置资源时——无论这些资源是资金、时间、知识还是其他什么，你其实都在根据已有的信息对未来做出一个押注。而深入思考的话，所有对未来的押注都落在一个从“一切照旧”到“一切改变”的连续区间之上。

位于这一区间两端的人所具备的，而那些处于中间状态的人所缺乏的，是一种冷静、清晰与耐心。这是因为只有两端的人能够做到清晰地表达出：究竟哪些事物是丰富的，哪些事物是稀缺的。

复利：

如果你指望某件事物基本保持现状，那你实际上就是在押注复利效应。无论身处资源稀缺的环境，还是资源丰富的环境，复利本身的规律并无太大差别。唯一重要的不同在于：当阻力（摩擦）减少时，复利的作用会更加顺畅。

在本文的第2部分和第3部分中，我们探讨了两种在供应端资源极大丰富的环境下蓬勃兴起的新型公司：高度聚焦差异化的小型企业（pointy businesses）和巨型基础设施型企业（giant underlying utility businesses）。从复利效应与资本回报率（ROIC）的角度来看，我们可以理解这两类企业的优势：前者只需极少的资本一次性投入，便可长期获得丰厚回报；后者则以大量持续投入的资本，带来稳定而庞大的复合收益。

首先，来看类似亚马逊AWS这样的巨型基础设施型企业。这类公司正日益变成重资产型企业，毛利率不高，与人们对传统软件公司的认知形成鲜明对比。然而，它们却拥有极高的边际利润率（incremental margins），能有效容纳庞大的新增资本投入，并在每投入的额外一美元资本上创造极高回报。本质上，它们类似于传统的水电等公共事业公司，但却拥有更高的内在收益。一旦执行得当，这类公司能迅速形成滚雪球效应，逐渐蚕食掉其他企业原本承担的业务（例如AWS如今的扩张模式），从而不断吸引更多资本投入，进一步实现更丰厚的回报。

其次，再来看另一类新兴的企业——聚焦差异化的小型企业。这类公司以高度差异化的产品或服务为核心，建立在被平台化的基础设施服务之上。这些公司资产极轻、毛利率极高，但通常无法吸纳大量资本投入。不过，这对它们来说并非劣势，因为所有资本密集的基础工作（过去需要企业投入大量资本完成的任务）如今都已被巨型基础设施公司承担。长期来看，这一趋势或许与20世纪初美国家庭企业的兴起有诸多相似之处：当自来水、电力、公路等基础设施普及后，小企业不再受规模劣势限制，可以蓬勃发展。如今，我们或许正在全球范围内见证类似趋势的重演，各类数字产品与服务开始像自来水般随时可用。若想更深入了解21世纪的经济特征，我们或许应当仔细研究20世纪初家庭企业兴起的历史。

未来，无摩擦消费与供应端丰富的现象将日益普遍。但稀缺性、资本回报率（ROIC）和资本主义成功实践的核心逻辑仍将保持不变。正如杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）所言：“真正值得你规划的，是那些不会改变的东西。”

风险投资：

另一种情形是，如果你相信未来会发生变化，那么你就暗中做了两种可能中的一种赌注：这种变化要么以渐进方式发生，要么以突然、不可预测的方式到来（后者通常更常见）。科技的历史表明，科技更擅长推动后者的变化：将无法扩展的事物转化为可扩展的实体，并通过抽象化方式去除摩擦，使得消费环境变得更无摩擦、更丰富，从而形成自我强化的良性循环。不过，伴随丰盈的同时，也必然会在其他地方产生新的稀缺性。

现代科技领域围绕丰富性的各种启发式法则相互强化，背后隐藏了新稀缺出现的副作用。当无摩擦消费导致自动化的“非此即彼”（if/else）式决策大量出现时，齐普夫定律（Zipf’s Law，即极少数企业赢者通吃，占据大部分市场）便发挥作用——与此同时，那些能够提供真正独特价值的品牌（如苹果、耐克、Snapchat）也会变得更受青睐。随着差异化与基础设施服务的模块化普及，我们获得了极大的规模经济与丰富选择，但同时也激发出对紧密整合、信任与安全的强烈渴求。当消费决策达到零摩擦状态后，尽管表面上的丰富随处可见，但真实且永久性的资产（例如土地）却变得愈发稀缺。在丰富的核心，新的稀缺性也随之诞生，你只需知道去哪里寻找它。

更重要的是，当今世界依然充满大量的稀缺领域：医疗健康、教育、清洁水资源、能源、农业、生物技术以及全球范围内公平发展的机会等等。只要存在稀缺，就一定存在着可以下注于激进变革的机会。这正是风险投资理应追逐的机会所在。事实上，风险投资业需要重新发现自己的本质使命，即勇于挑战那些泥泞不堪、复杂且没人愿意涉足的技术难题。我深信，总有人会挺身而出，这是迟早的问题。

人类行为：

在结束本系列前，还有一点额外提醒：未来既充满进步，也必定充满决策错误。相信我们能完全避免这些错误是愚蠢的想法。事实上，我们常犯的错误大多并非时代潮流的产物，而是人类思考方式中的固有缺陷。其中典型之一便是“集体愚昧”（collective idiocy）现象：人们普遍相信某个观点X，使得X变成自我实现的预言，直到X最终崩溃。正如席勒所言：“单独来看，每个人都还算理性明智，但一旦加入群体，便立刻变成傻瓜。” 这几乎永远成立，未来亦不会改变。

我提及这一点，是为了提出警告。过去的集体狂热与恐慌未来同样会再次出现。历史上的投机泡沫与金融危机（从南海泡沫到次贷证券危机）都提醒我们，过度群体思维叠加过度杠杆是危险的。当AI驱动的功能丰富性日渐显现，普通资本分配者可能逐渐丧失对稀缺性的敏锐感知。一旦缺乏稀缺性的锚定，群体极易做出错误决策。这就是人性，我们对此应保持警惕。

那么，究竟有什么样的集体观念值得我们警惕呢？吊诡的是，可能正是对“变化”的普遍信念才应该引起我们的警觉，或者至少保持谨慎。如霍华德·马克斯（Howard Marks）所言，“市场厌恶不确定性”是一种误导性的观点。市场在充满不确定性时反而运转良好。当所有人都确定未来将彻底改变时，市场在观念、资本与目标之间的合理分配机制反而无法有效运行。当所有人都相信静止不变时，你应该寻找变化；但当所有人都相信会变化时，你反而应该寻找那些稳定不变的事物——去寻找稀缺的资源。这将给你提供锚定。

以上就是我要说的一切了。

暂时做个总结：

巨大的机遇摆在我们面前，但只对那些睁开双眼的人有效。

摩擦（稀缺）创造了资本回报。

缺乏摩擦（丰富）带来复利式增长。

伟大的企业能同时驾驭二者。

技术改变了摩擦发生的位置。

稀缺资源被抽象化后变得丰富。

新的稀缺则在其他地方出现。

稀缺性让我们有决心长期去解决难题。

当稀缺不明时，短视和杂音盛行。

短视和杂音盛行时，我们在应该贪婪时恐惧、在应该恐惧时贪婪。