02.24.25: 规模的形状
在 2008 年出版的著作 The Big Switch 中，Nicholas Carr 这样写道：
随着时间的推移，在企业数据中心占主导地位的计算模型也必然会在所有地方占主导地位。计算将被视为一种商品化的投入，就像煤炭、石油或钢铁一样，对经济活动至关重要。
这恐怕是很多人对“云”的最早认知。
大而不同
微软 CEO Satya Nadella 在最近的访谈中指出，在一定规模之上，事物就会截然不同：
在一定规模之上，没有什么是同质化的。对于你关于云的观点，每个人都会说，“哦，云是一种商品。”但是，当你扩大规模时……这就是运行超大规模服务器的诀窍……你可能会说，“哦，这到底是怎么回事？我只需将服务器架起来并堆叠起来即可。”
事实上，在超大规模的早期，大多数人认为“有这么多托管商，它们都不是很好的企业。会有什么吗？即使在超大规模中也有生意吗？”事实证明，确实有生意，只是因为有运行诀窍，以 Azure 为例，它拥有全球 60 多个地区的计算能力。这是一件很难复制的事情。
当规模达到极大时，事情就变得截然不同——你需要协调分布在全球各地的数据中心，优化性能，降低成本。即使“云”听起来虚无缥缈，但它们依然受制于物理定律：地理位置、气候条件都会影响计算和数据传输。
全球市场上容纳了三家主要的云计算厂商，而且这三家公司的“云”收入并不能完全直接对比，比如：Google Cloud 收入中有很大一部分来自 Google Workspace，而根据 估计，AWS 的 AI 收入中有 50% 是因为 Anthropic 而来。
重温 Amazon 的发展历程，会发现这家公司一开始并不被看好。一些投资人甚至认为它是在做“慈善”，用一种近乎不可能的价格销售商品，把商业模式建立在消费者盈余的基础上。1999 年 5 月 31 日，《巴伦周刊》(Barron's) 发表了一篇题为 "Amazon.bomb" 的封面文章，对 Amazon 的盈利能力提出了严厉质疑，认为其股价被严重高估，并预言其将走向失败。
这篇言辞激烈的文章现在还能访问全文。我摘录其中的两段（经翻译）：
亚马逊还面临着另一个潜在威胁：有什么能阻止著名作家建立自己的网站来销售他们的书籍？如果麦当娜可以拥有自己的唱片公司，那么为什么斯蒂芬·金或丹尼尔·斯蒂尔不能拥有自己的图书出版公司呢？
在此背景下，亚马逊越来越像一家传统零售商，拥有昂贵的仓库网络和大量库存。今年到目前为止，亚马逊已经在肯塔基州购买了两座仓库，并签订了内华达州和堪萨斯州设施的租赁协议，增加了其在西雅图和特拉华州的两个现有站点。换句话说，亚马逊正在购买大量昂贵的实体店，而这些东西据称会抬高传统零售商的成本。
这篇文章固然有它的时代背景，但它显然没有考虑到规模这个重要的变量。斯蒂芬·金为什么不能拥有自己的出版公司呢？规模不经济，以及可能对他本人而言，太伤神了。Amazon 为什么不能拥有自己的仓库网络呢？因为 Bezos 设想的是一个巨大的交易网络。
Amazon 今天的状态是所有人始料未及的，它在 2024 年产生了超过 600 亿美元的利润，并且在此基础上生长出了 AWS、Prime Video 等业务。仅仅是 Prime Video 这个“边缘业务”，每年的内容支出预算就高达 20 亿美元，超过了行业内的主要竞争对手 Netflix。
的确是一颗还在爆炸的“炸弹”。
Amazon 的飞轮已经不知道更新到第多少个版本，下面是一个并不完整的分析：
- 低价：由于 Amazon 的巨大销量，它在与供应商谈判时拥有强大的议价能力，从而压低商品价格，吸引更多顾客。
- 更多顾客：顾客数量的增加，使得配送密度提高，次日达服务在经济上变得可行。
- 次日达 + Prime Video：便捷的次日达服务和 Prime Video 的独家内容，吸引用户购买 Prime 会员。
- Prime 会员：会员制度创造了一个忠诚的客户群，他们在 Amazon 上的消费更多，进一步增加了 Amazon 的销量和议价能力。
用传统的零售业视角（例如，关注单店盈利能力）、90 年代末看待 dotcom 公司的方式（例如，用天文数字的营销费用换来短期流量增长），或者评估多元化企业集团的框架（例如，将各项业务割裂开来分析），都无法正确理解 Amazon。传统的零售商关注店铺层面的利润率，而亚马逊优先考虑整个生态系统中长期的客户终身价值。
理解 Amazon，就要理解它从一开始就是建立在规模经济的前提之上的。它遵循了“多快好省”的基本信条，但最终又和它的所有老师都截然不同——我们需要新的框架才能充分理解它。
“大”的框架
规模的变化，无论是从小变大，或是从大变小，都可能发生质变。事物在不同的规模下，需要不同的思考和行为框架。
很多事情在开始时是自发的，没有长远的、宏伟的规划——甚至，这是一种被默默鼓励的创新方式。当规模达到临界点，事物的性质开始变化。这种变化可能是缓慢的、渐进的（例如，传统零售商向线上转型），也可能是爆发式的、突变式的（例如，ChatGPT 的出现对 AI 领域的影响），还可能是倒退式的（例如，某个社交产品的用户流失）这取决于增长速度，而且往往不受个人主观控制。如果不能有效驾驭规模这条巨龙，事情就可能偏离正确的轨道。
在当前逆全球化浪潮、地缘关系紧张、不确定性冲击频发，以及 AI/AGI 可能重构社会结构的背景下，许多事情的规模可能会出现巨大分化。有些事情注定要“大”，只有“大”才有意义，例如大模型、算力以及背后的能源。没有规模，就没有经济效益。而有些事情则需要回归“小”，因为“小”才是应有的状态。
张前川（前 Minimax 产品负责人，也曾在字节、知乎、微博工作）在播客访谈中指出，社区和平台其实是两个不同的发展阶段。社区适合作为早期组织形态，依靠“用爱发电”来驱动用户分享和交流。但是当用户规模扩大后，社区形态就难以支撑，会转变为“平台”。
“平台”是一个有点虚无的词，谁也说不清它具体是指什么，但最看得见摸得着的，就是组织方式的变化。你会在组织结构图中看到更多的“中台”，这就是规模的产物，往往承载了密集的技术资源。这其实就是 Amazon 飞轮的变种：规模既能摊薄成本，也能放大收益。
最近和前同事/朋友们聊天，大家都能直观地感受到一些变化：一方面，某些大厂在默默地进行大规模裁员。例如，某国内互联网大厂虽然不是上市公司，但其员工人数在过去一年减少了约 30%。当你走进那些曾经拥挤不堪的工区，会看到大片空空如也的工位，这种视觉冲击非常强烈。另一方面，这些公司在 AI 基础设施上的资本支出却在大幅增长。国内几家大厂去年的投入都在百亿美元的数量级。
就像 Zuckerberg 在 Meta 曾经做到的那样：越来越多的机器，越来越少的人。
“大”的竞赛仍在升级。对于 OpenAI 等模型公司这一层面的竞争来讲，就需要以“大”的框架来思考问题。OpenAiI 一开始的非盈利框架及其后续的转变，又如 Llama、Qwen 和 Deepseek 所采取的开源策略，都是在“大”的框架上所做出的行动。对人类社会、科技行业以及这些公司自身的后续影响还没有被充分认知和讨论。在这样的竞争格局之下，Kimi 这样的公司之所以会显得有些尴尬，正是因为没有充分预测竞争将会达到的烈度和所需要的资源。相比来讲，烧钱投放的确是一件简单的决定。
“小”的逻辑
“大”会催生更多的“小”。我们可能正走在通往 AGI 的正确道路上——也许不是，但即便这是一条弯路，它的副产品也已经带来了在概率意义上可用的技术，足以改变大量重复性的基础信息处理工作（例如 Deep Research，它利用 AI 自动进行深度研究和报告撰写），并让更多人可以用代码操纵机器（例如 Cursor，它允许用户通过自然语言指令生成和修改代码）。
仅仅这两项变化，就已经让内容和代码的生成数量呈爆炸式增长。大量的内容被生产出来，也有大量内容被废弃，生命周期很短。这一切都是由“大”推动的，规模经济在效率和成本上创造的盈余，在下游被消耗，但多样性也因此产生，意想不到的事物涌现，并有机会在小范围内流行。
“创始人”们越来越发现，公司实际上只需要他自己，其他工作都可以通过远程办公、灵活外包来解决，再加上越来越强大的 AI 助理，一人公司的确不是在讲概念。早期投资确实更像是一种馈赠、表态或社交仪式。传统的风险投资模式——一轮接一轮融资，大规模烧钱——不是行不通，而是不再必要。
“大”变得更大，“小”也变得更小。
每个人都需要走一条与过去二十年不同的道路。从规模角度看，这像是一种反转。习惯了在某个规模尺度上做事，潜意识里会有许多预设。当这些预设不再成立，就需要用不同的心态来思考、决策和行动。工作、家庭与社交的边界将会更加模糊，人与人、人与信息和人与机器的关系也会被重塑。
如果未能在“大”的体系中找到位置，那么就借助它的力量去创造。创造的门槛既变得更低了，实际上也变得更高了，但好处是从想法到 demo 的距离缩短了。不是去做 For you，而是做 For people like you，就是“小”的逻辑。
Links + Notes
本周的 Links + Notes 链接笔记包括如下内容：
Innovation takes magic, and that magic is gift culture: Alex Danco 重新诠释了“馈赠文化”在创新领域的重要性，认为在信息不对称的早期创投市场中，把投资视为馈赠而非交易能传递更丰富的信息维度。这种思维方式让投资人和创业者能暂时搁置信息不对称的困扰，创造一个共同探索未来的空间。
Satya Nadella – Microsoft's AGI Plan & Quantum Breakthrough: 纳德拉深入探讨了 AI 市场是否会出现“赢家通吃”的局面，认为企业级市场往往需要多个供应商共存。他还阐述了量子计算与 AI 的协同前景，将量子比喻为 " 自然的模拟器 "，而 AI 则是“模拟器的仿真器”，两者结合可能带来科学探索的重大突破。
Amazon 2024 Update: 亚马逊在电商业务上持续投入物流和配送基础设施，通过规模效应和自动化技术逐步改善运营效率。AWS 业务虽然面临资本支出效率下降的挑战，但在 AI 基础设施投入和长期增长潜力方面仍然保持领先地位。
Nebius Part 1 & 2: 这家由 Yandex 资产剥离而来的新公司凭借顺滑的开发者体验和充足的现金储备，试图在 AI 基础设施市场中开辟一条新路。Nebius 不仅拥有云计算业务，还有包括 Toloka、Avride 和 Clickhouse 在内的多个潜力业务，特别是在欧洲市场可能获得独特优势。
张小珺商业访谈录 | 张前川: 张前川基于在百度、字节跳动和 Minimax 的经历，深入剖析了社区作为 UGC 内容生态成长的必要手段。他还提出了每个人都应该思考 AGI 对人类社会潜在威胁的观点，反思技术发展的终极目的。
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