I. 引言
在过去半个世纪中，实现技术创新生命周期中的主导设计一直是研究的热门话题。这些战役在研发实验室中展开，在商业化和市场营销的战略讨论中进行，在媒体和消费者空间中表现，但最终在选择能力的日常决策中赢得消费者的心智，这些选择转变了市场份额和产品接受度。这就是为什么历史记住了VHS而非Betamax，为什么我们使用QWERTY键盘，以及Google搜索引擎和苹果iPhone引入后行业如何变革。ChatGPT的出现向市场发出了信号，我们正处于又一场涉及生成式AI的主导设计之战中。
生成式AI能够生成新内容和执行复杂操作，有潜力通过增强创造力、自动化任务和提升客户体验来革新行业。因此，组织急于在这一能力生态系统中进行投资，以保持相关性和竞争力。随着商业领袖、政府机构和投资者在快速发展的生成式AI领域做出决策，从芯片到平台到模型，他们应该考虑主导设计的概念以及技术如何围绕这一概念随着成熟而逐渐凝聚。
II. 主导设计之战
主导设计的概念最初由Abernathy-Utterback模型在1975年提出，尽管这一术语直到二十年后才正式被创造。这一概念后来成为如此基础性的理论，以至于它继续被教授给全国各地商学院的MBA学生。在其最基本的核心，这一商业模型描述了产品设计和制造过程如何通过三个明显的阶段随时间演进：最初的流动阶段，以产品设计和流程改进的显著实验为特征，伴随着显著的创新，因为不同的方法被开发和完善以满足市场需求；过渡阶段，主导产品设计开始浮现，市场逐渐转向增加产品标准化但伴随着大量的流程创新；以及特定阶段，标志着产品和流程设计的标准化。
这一理论后来由Fernando Suarez进一步扩展，以解释在产品进入市场之前就存在的技术主导动态，并且可以作为导航这一过程的路线图。在他的技术主导整合框架中，Suarez阐释了产品创新是如何通过五个阶段进行的。
技术主导的五个阶段
- 研发建设：伴随着一系列公司开始对一个新兴技术领域进行应用研究，这一阶段开始。鉴于技术发展路径的多样性，重点放在技术和技术人才上。
- 技术可行性：首个工作原型的创建促使所有参与公司评估其当前研究及其竞争定位（例如，继续独立追求、合作/团队合作、退出）。竞争动态强调公司层面的因素和技术优势，以及适用于市场的规制。
- 创造市场：首个商业产品的推出向市场发出明确信号，并不可逆转地将重点从技术转移到市场因素上。在此阶段，产品间的技术差异变得越来越不重要，而生态系统内公司的战略操控变得最为重要。
- 决定性战役：从数个竞争者中出现早期领跑者，拥有可观的市场份额，标志着这一阶段的开始。值得注意的是，网络效应（例如，围绕产品建立的生态系统）和环境中的转换成本开始产生更强的影响。此外，已安装基础的规模和补充资产变得至关重要，因为主流市场消费者更看重可靠性和信誉而非性能和新奇性，这决定了胜者。
- 后主导：市场采纳了其中一个备选设计并成为明确的主导技术，得到大量用户基础的支持。这为防御新进入者提供了天然的防线，尤其是在具有强大网络效应和高转换成本的市场中。此阶段持续到新的技术创新出现替代当前技术，重新启动周期。
公司在这些阶段中取得技术主导的成功受到多种公司层面因素（例如，技术优势、补充资产、已安装用户基础、战略操控）和环境因素（例如，行业规制、网络效应、转换成本、可归属制度、市场特性）的影响。这些因素在不同阶段的重要性各异，过早或过晚采取行动可能导致效果减弱或产生非预期的结果。此外，也有研究考虑了三个关键方面（即市场、技术、补充资产）的连续决策如何帮助决定在主导权争夺战中的成功或失败。第一个决策涉及市场，需要做出正确的决策来清晰地定义市场，从而驱动行动以实现更高的已安装用户基础。第二个决策涉及市场标准是由政府还是市场推动的，包括考虑采用专有控制策略还是开放性策略。第三个也是最后一个决策涉及培育访问补充资产的策略，这些资产是在主流市场中保持竞争力所必需的。
此外，必须考虑的另一个因素是技术路径依赖性及先前成果（例如，云计算战争、AI芯片投资）对未来事件进程的影响。现代复杂技术常常处于采纳递增回报的制度之中，即技术被采用得越多，它变得越有益且越根深蒂固。在这种情境中，小的历史事件可能对最终成为主导技术的技术产生强烈影响，尽管竞争技术可能具有潜在优势。这是由几种增强机制（如学习效应、协调效应和适应性预期）造成的，这些机制使得转向其他技术成本高昂且复杂。此外，企业规模生成式AI从研发到具有商业和运营价值的商品化产品的转变，与云基础设施的主导地位交织在一起。这是由于需要一套共同的能力以及大规模计算资源。为了提供这样的能力，超级计算中心已将云基础设施、模型和应用无缝集成到云AI堆栈中——加速了补充资产的创建。通过这些考虑的视角来审视生成式AI的发展。
III. ChatGPT：世界听到的“枪响”
ChatGPT于2022年11月出现，向全世界发出了一个明确的信号：大型语言模型（LLMs）在广泛的商业应用中具有实际的可行性。在几周内，无论是技术用户还是非技术用户，各个年龄层的用户都已经熟知“生成式AI”这一术语。更深刻的认识是，市场上的其他参与者意识到他们需要启动或大幅加速自己提供生成式AI能力的努力。这标志着从第二阶段：技术可行性，过渡到第三阶段：创造市场。此后，竞赛开始了。
紧接着，主要技术提供商开始相继推出自己的生成式AI平台及相关模型（例如，Meta AI —— 2023年2月，AWS Bedrock —— 2023年4月，Palantir人工智能平台 —— 2023年4月，Google Vertex AI —— 2023年6月，IBM WatsonX.ai —— 2023年7月）。在证明技术可行性阶段，技术和技术人才是最重要的，现在这已经转变为公司战略操控，公司努力定位自身以促进增长，重点是建立已安装的用户基础、发展补充资产和生态系统以及增强网络效应。这导致了当前战略伙伴关系在超级计算中心生态系统及关键AI提供商之间迅速扩展的时期，各组织寻求形成联盟，以帮助他们在主导权的决定性战斗中保持竞争力。我们还看到超级计算中心利用现有的云基础设施资产，在几乎没有竞争的小众市场中加速推动其生成式AI资产通过监管障碍。
在此过程中，组织应保持对各种风险的认识。首先，投资于可能不成为主导设计的替代方法的AI公司可能会发现自己处于不利地位。因此，适应或采用主导设计可能需要在策略、开发和投资方面进行重大转变，超出当前的沉没成本。此外，随着生成式AI市场潜力变得更加明显，竞争将继续加剧，对所有市场参与者的压力也将增大，最终导致市场整合和退出。最后，AI的普及性导致世界各国政府和机构开始更新监管框架，以促进安全和负责任地部署AI。这引入了额外的不确定性，因为组织可能面临新的合规要求，实施这些要求可能需要大量资源。在监管严格的市场中，这可能成为提供生成式AI工具的障碍，如果这些工具不符合基本要求的话。
然而，当前时期并非没有机会。随着市场开始识别主导设计战役中的领跑者，能够迅速与主导设计对齐或在这些框架内创新的组织更有可能抢占重要的市场份额。此外，即使市场开始围绕一种主导设计标准化，AI领域内也可以出现新的细分市场。如果能够早期识别并加以利用，公司可以建立强大的存在感并享受先行者优势。
IV. 技术主导的指标
随着当前对主导设计的竞争持续进行，我们可以预期观察到几个指标的出现，这些指标有助于预测哪些技术或公司可能在当前不断发展的环境中建立市场领导地位，并为生成式AI应用设定标准。
- 市场份额中的领导地位出现：能够在市场上获得大量已安装用户基础的AI公司和平台可能会获得领跑者地位。这可能通过他们的平台广泛采用、用户参与度增加、销售数字增长或在特定市场内的客户表现出来。市场份额的早期领先可以是潜在主导地位的重要指标。
- 生态系统的发展和扩张：观察不同生成式AI技术周围的生态系统可能识别出强大、广泛的生态系统，这些生态系统具有可以增强生成式AI平台价值的补充技术。这些生态系统的强度通常在技术的采纳和长期可行性中扮演关键角色。
- 转换成本：从一个生成式AI平台转移到另一个平台的相关转换成本可能阻止用户转向竞争技术，从而加强当前领导者的地位。这些可能包括数据集成问题、重新训练机器学习模型的需要，或合同和业务依赖性。
- 已安装基础的规模：大量的已安装用户和解决方案基础改善了网络效应，并提供了能吸引更多用户的关键质量，这些用户因感知到的可靠性、支持生态系统、互操作性和学习效应而被吸引。这也激活了从众效应，吸引了那些可能会避免采用技术的风险规避用户。
- 可靠性和信誉：衡量市场对不同生成式AI技术的可靠性和信誉的看法。市场消费者往往更青睐可靠性和信誉而非性能和新奇性。那些被视为可靠并且在用户支持和稳健性方面获得正面反馈的品牌可能会获得竞争优势。
- 创新和改进：公司在其生成式AI产品中的创新投资可能表明主导地位。虽然市场可能倾向于成熟、可靠的技术，但持续的改进和适应用户需求对于持续的竞争力至关重要。
- 监管合规和道德标准：在开发符合日益增加的规定的道德一致AI方面处于领先地位的公司和组织可能会受到市场的青睐，特别是在受到严格监管的行业中。这在联邦市场尤其重要，那里的网络认证和独特的安全要求在可以用于运营价值的技术中扮演了重要角色。
通过监控这些指标，组织可以获得哪些技术可能在决定性战斗阶段成为生成式AI领域的领导者的洞察。理解这些动态在做出投资、开发或实施生成式AI技术的决策时至关重要。
V. 结论
在生成式AI中确立主导设计对市场稳定性和行业标准化至关重要，这将带来市场更广泛的采纳和减少企业与消费者之间的不确定性。能够影响或适应新兴主导设计的公司将获得竞争优势，确立自己在新技术范式中的市场领导地位。然而，选择最终未成为标准的产品生态系统将导致市场份额减少，并使公司承担转向主导设计的切换成本。
随着行业从流动阶段过渡到特定阶段，朝着主导设计的方向逐渐增加黏性，战略远见和敏捷性变得比以往任何时候都更为关键，如果组织打算从技术中创造价值并发挥影响力。预见未来趋势并迅速适应不断变化的技术环境的必要性意味着组织必须保持警觉和灵活，随时准备调整策略以应对AI技术的新发展和消费者需求的变化。能够预见技术变革的轨迹并积极响应的企业不仅能够生存下来，还将作为数字化转型新时代的先锋而脱颖而出。那些不能做到这一点的公司，将被记录在历史的册页中。