文｜適道

你可以決定自己的選擇，但你無法決定選擇的后果。

這一連串由后果導(dǎo)致的后果就是“二階效應(yīng)”(Second Order Effect)。正如描述奧本海默的那句話：“如今我已化作死神，世界的毀滅者。” 

在經(jīng)濟(jì)世界中，“二階效應(yīng)”指：某個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，參與主體的選擇和行為所產(chǎn)生的影響，進(jìn)一步影響其他主體的選擇和行為，由此產(chǎn)生正向反饋，導(dǎo)致最終的經(jīng)濟(jì)結(jié)果，遠(yuǎn)大于各個(gè)選擇和行為的簡(jiǎn)單疊加。典型的“正反饋”就是“收益遞增”。

根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家W. Brian Arthur的觀點(diǎn)：如果一個(gè)系統(tǒng)只存在負(fù)反饋，系統(tǒng)很快就會(huì)收斂到均衡狀態(tài)，表現(xiàn)出“死”行為。例如“收益遞減”——市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)平衡，每家企業(yè)依據(jù)自身競(jìng)爭(zhēng)力，獲得相應(yīng)的市場(chǎng)份額； 

如果一個(gè)系統(tǒng)只存在正反饋，系統(tǒng)會(huì)偏離均衡，表現(xiàn)出難以預(yù)測(cè)的爆炸性行為。例如“收益遞增”——互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)大殺四方，贏家通吃一切。 

一項(xiàng)新技術(shù)的出現(xiàn)會(huì)改變?cè)窘?jīng)濟(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。如果改變的結(jié)果足夠重大，我們就會(huì)說：“Aha! 一場(chǎng)顛覆性革命出現(xiàn)了！” 

正反饋和技術(shù)組合理論，揭開了“二階效應(yīng)”背后的秘密。眼下，人工智能做為“吹皺一池春水”的新技術(shù)，正在改變?cè)镜慕?jīng)濟(jì)系統(tǒng)，一系列由人工智能引發(fā)的“二階效應(yīng)”又蘊(yùn)藏哪些錢景？ 

近期，a16z發(fā)布了一篇文章AI’s Second Order Effects 作者指出：雖然AI 能夠?yàn)楝F(xiàn)有企業(yè)節(jié)省很多成本，但 AI 的“二階效應(yīng)”會(huì)催生更多經(jīng)典的軟件公司和市場(chǎng)。在新的市場(chǎng)中，AI 本身不是主要產(chǎn)品，而是在 AI 的幫助下，一些夾在“薄利多銷”和“高客單價(jià)”之間“死亡地帶”的產(chǎn)品將重獲生機(jī)。

01 500美元的產(chǎn)品還有活路嗎？

文章給出了一個(gè)有趣的思維實(shí)驗(yàn)。

前提：一名“銷冠”一年可以賣出50 個(gè)小部件，年收入 10 萬美元，且不接受降薪。

情景：一家公司有一款非常棒的小部件產(chǎn)品需要出售。

矛盾：人們不會(huì)自己發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品，且潛在客戶每年最多只愿意付 500 美元。

提問：這家公司將如何發(fā)展？

作者給出的答案是，這家公司根本不可能存在。

對(duì)于20美元的產(chǎn)品，例如Dropbox、OpenAI、Midjourne，你可以試試PLG產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)；對(duì)于100萬美元的產(chǎn)品，例如Workday、ServiceNow、Databricks，你可以采用外部銷售策略。

對(duì)于一個(gè)500美元的產(chǎn)品，你會(huì)因?yàn)槊麊栴}陷入“死亡地帶”，僅是推銷成本就不是小數(shù)目。

如今，成本問題正在被AI工具解決，一大類非 AI 公司和產(chǎn)品重獲生存空間： 

AI幫你銷售小部件。

AI為你的小部件提供24*7售后支持。

AI幫你留住小部件用戶。

在風(fēng)險(xiǎn)投資里，我們總是問自己“為什么是現(xiàn)在？”——對(duì)于Uber ，答案是智能手機(jī)的普及；對(duì)Workday，答案是云服務(wù)的普及；對(duì)于 Adobe，答案是 GUI PC 的普及。 

對(duì)于上述“500美元”產(chǎn)品，“為什么是現(xiàn)在？”的答案就是當(dāng)下。 

02 營(yíng)銷目標(biāo)變成“伺候”AI 

文章點(diǎn)到為止，并未指出“AI二階效應(yīng)”將引發(fā)何種營(yíng)銷革命。但根據(jù)美國(guó)MarTech 之父Scott Brinker對(duì)于“AI二階效應(yīng)”的預(yù)測(cè)，營(yíng)銷和銷售場(chǎng)景將發(fā)生徹底改變。

1、消費(fèi)者將進(jìn)一步無視“推送”內(nèi)容

因?yàn)槔]件過濾器作用增強(qiáng)，所有的超個(gè)性化信息不會(huì)顯著提高銷售效率，反而會(huì)降低效率。

2、可信的消息源將變得更有價(jià)值

擁有認(rèn)證會(huì)員的社區(qū)將彌足珍貴。如果你擁有私域，不過度依賴于外部發(fā)現(xiàn)和算法，將具備前所未有的影響力。

同時(shí)，基于“信任危機(jī)”的AI產(chǎn)品開始嶄露頭角。例如，一款檢測(cè)AI生成圖像的工具Nuanced，旨在幫助各類企業(yè)，如約會(huì)應(yīng)用、廣告平臺(tái)、新聞網(wǎng)站和線上商城等，區(qū)分“人造”內(nèi)容和“AI造”內(nèi)容。

3、用好專有數(shù)據(jù)，成為一流的營(yíng)銷渠道

過去二十年間，人類創(chuàng)造了浩如煙海的信息。但即便擁有訪問權(quán)限，你也經(jīng)常被信息量壓垮，無法找到想要的信息，也無法消費(fèi)它們。同樣的事情也發(fā)生在公司內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)。它們就像《奪寶奇兵》最后一幕里那個(gè)巨大的倉(cāng)庫(kù)，凡人休想在深淵里找到什么東西。

現(xiàn)在，GPT-4吸收了互聯(lián)網(wǎng)上所有的長(zhǎng)尾內(nèi)容，并在一分鐘內(nèi)回答你提出的幾乎任何問題。

由此產(chǎn)生的“二階效應(yīng)”：每個(gè)人都將擁有強(qiáng)大的“大腦”，分析能力被大規(guī)模地平權(quán)化。

區(qū)別在于，不是每個(gè)人都能喂給“大腦”相同的數(shù)據(jù)。因此，利用專有數(shù)據(jù)將成為一流的營(yíng)銷渠道，這也是營(yíng)銷人員的好機(jī)會(huì)。

4、API服務(wù)將成為一流的營(yíng)銷渠道

換個(gè)說法：如何在正確的時(shí)間向AI Agent提供正確的數(shù)據(jù)？這是讓買家與賣家“保持一致”的關(guān)鍵。

比爾蓋茨曾提過一個(gè)場(chǎng)景：“如果你想計(jì)劃一次旅行，AI Agent不僅知道你旅行的時(shí)間，還會(huì)基于對(duì)你需求的了解，給出建議的旅游地點(diǎn)。當(dāng)被詢問時(shí)，AI Agent也會(huì)根據(jù)你的興趣和冒險(xiǎn)傾向?yàn)槟阃扑]可以做的事情，預(yù)訂你喜歡的餐廳?！?/span>

舉個(gè)不太準(zhǔn)確的例子。早期，如果你想來一場(chǎng)深度個(gè)性游，需要付費(fèi)、花時(shí)間告訴旅行社具體需求，讓他們做一個(gè)策劃。這時(shí)候，營(yíng)銷目標(biāo)是吸引你走進(jìn)旅行社，并選擇他們的方案。當(dāng)下，很多人會(huì)選擇自己去小紅書等社交媒體整合別人的攻略，DIY一份旅行策劃。此時(shí)，賣家的營(yíng)銷目標(biāo)是吸引你點(diǎn)進(jìn)某些旅行帖子，并安利一些產(chǎn)品，大到機(jī)票、住宿；小到防曬霜、充電寶等等。

我們延伸比爾蓋茨的設(shè)想，如果AI Agent替消費(fèi)者做了旅游策劃，那么賣家的營(yíng)銷目標(biāo)也將發(fā)生變化：你要“討好”的不是客戶，而是客戶的AI Agent。

Scott Brinker指出，20年前，Inbound Marketing（集客營(yíng)銷）革命開啟，你可以通過“知識(shí)分享”幫每一位潛在客戶解決疑問，達(dá)成銷售目的。如今，我們正處于“生成式集客營(yíng)銷”革命的邊緣——處理AI Agent的集客請(qǐng)求，幫助它們完成人類控制器分配給它們的目標(biāo)。

大膽想象，“AI toAI”會(huì)成為新的B2B——成為電子商務(wù)的巨大組成部分。 

結(jié)語

目前為止，AI Agent的大量項(xiàng)目還在水下，甚至與自動(dòng)化較高的Copilot 混淆。二者的最大區(qū)別在于“自主規(guī)劃”能力：Copilot需要由人類來指揮完成目標(biāo)任務(wù)；Agent則直接面對(duì)目標(biāo)任務(wù)，具有自主記憶、推理、規(guī)劃和執(zhí)行的全自動(dòng)能力。

終極形態(tài)的AI Agent只需要人類給出一個(gè)起始指令和結(jié)果反饋，AI自己完成任務(wù)拆分，工具選擇，進(jìn)度控制，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)后自主結(jié)束工作。

不過，即便Scott Brinker提出“AI Agent營(yíng)銷策略”只是一個(gè)方向，但“AI toAI”已經(jīng)得到了來自ChatBot應(yīng)用的初步驗(yàn)證。

例如，在YC W24亮相的Lumona就是一款產(chǎn)品搜索引擎，能夠從用戶信任的創(chuàng)作者那里獲取高質(zhì)量的產(chǎn)品推薦——通過Reddit和YouTube評(píng)論為護(hù)膚品搜索提供支持。

進(jìn)一步，如何利用AI“喂給”AI更多“500美元”產(chǎn)品的“好”數(shù)據(jù)？在這個(gè)方向上，又將出現(xiàn)何種產(chǎn)品？我們將繼續(xù)觀察。