OpenAI的余波仍在繼續，但AI之于人類命運的折轉意義已經無疑。

近日，易凱資本創始人王冉撰寫了一篇文章。其中談到了他眼中的AI重塑下的未來商業世界：一種被他稱為“小而大”和“短而大”公司的興起，以及這兩種新型公司會如何影響今天的風險投資行業，又會如何影響未來年輕人的就業。

王冉最近在易凱內部推行了一場關于“GPT的投行實驗”。據說，經過一段時間的訓練，以GPT-4為代表的大模型可以幫助易凱分析師大幅提升工作效率，匹配項目投資人尤其是海外機構的視野也會更加寬廣。雖然目前GPT還不能代替人，但“兩三年內替代基礎性分析工作的一半甚至三分之二是完全有可能的”。

作為一家本土投行的創始人，過去數年王冉幾乎沒有缺席過任何一場重要商業議題。那么在人們對AI既憧憬又恐懼的今天，王冉的文章或許會為你提供一些新的思考視角。

王冉：小公司、短公司、VC和未來的年輕人

永遠不變的是變化。

隨著互聯網讓高效分發和協同以及云端部署和計算成為可能，區塊鏈讓真實有效且不可逆的確權和價值轉移成為可能，AI和大模型讓AGI成為可能，未來有兩種公司會越來越有機會脫穎而出。一種是人少事大的“小公司”，一種是為完成一個短期使命而設立的“短公司”。

小而大的“小公司”

由于未來大量的AI模型和算力以及數據都在云端，云服務會像水電一樣成為面向全社會、可以無限碎片化提供的公共基礎設施，小團隊依賴這樣的公共基礎設施取得大的商業結果會變得更加容易。幾個人的小團隊可以充分借助基礎設施化的云端AI能力，圍繞特定的市場或者需求形成獨特的AI agent（代理）產品和解決方案思路，然后通過實際應用產生數據飛輪并實現持續不間斷的迭代。

因此，在某些無需人力密集的領域，“小而大”的公司會如雨后春筍一般破土而出。這類公司肯定不具備打造底座AI模型的能力，但它們可以通過同時理解AI、理解場景和理解數據來讓自己為用戶或者客戶產生巨大的價值。

歷史上海外也曾出現過只有二三十人甚至十幾個人的小公司就以十幾億美元、甚至幾十億美元的價格被平臺型公司收購的案例，但畢竟為數不多。在未來這種案例很可能會大幅增加。很多之前需要大量人力才能完成的事——譬如開發和測試程序、數據分析、文本和圖紙生成等——都可以通過AI來解決，這就為小公司創造大價值提供了更加廣泛的可能。

這類“小而大”的公司需要面臨的最大挑戰可能是數據的原生數據的獲取和積累。海量數據通常都掌握在政府和大平臺手里，但小公司的這個先天短板并非完全無解。隨著AI與云服務的結合，擁有數據的大平臺要想形成數據生態，就必須把數據開放讓數據流動起來，因此越來越多的數據正在被擁有這些數據的平臺整合到形形色色的云服務中。缺乏原生數據場景的小公司可以充分利用這樣的基礎設施來彌補創業初期的先天不足。

短而大的“短公司”

過去我們一提企業，推崇的都是百年老店和基業長青。這樣的企業需要用產品、技術和品牌構建護城河，用文化、價值觀和使命感確保凝聚和傳承，我們姑且稱之為“長公司”。它們的核心價值就在于可以跨越歷史和經濟周期地為股東創造價值。對這類企業中佼佼者最經常看到的外部頌歌是如果你在xx年投了這個企業一塊錢，今天已經變成了多少萬。

在未來，這類企業還會存在下去，也會是很多創業者和投資人心中的夢想和追求。但與此同時，也會出現另外一種類型的企業。它們不再追求基業長青，不再向往百年老店；它們僅僅是在獵物出現的時候快速高效組織起一個狩獵團，然后集中火力迅猛出擊，打完拎起獵物就走，不帶走一片云彩，直到下一片獵物出現。這跟基于區塊鏈的DAO有些相似。

今天一些基于抖音、小紅書等社交媒體打造網紅主播和新型營銷渠道的MCN公司就具有某種“短公司”的特點，一些短視頻和短劇制作公司也具有類似屬性。除此之外，在體驗類娛樂和旅游項目開發、偶像經濟、藝術品拍賣和價值分享、去中心化金融等領域，“短公司”未來也有很大的發展空間。

這種追求短期內通過大規模社會化協作讓一件事的商業價值最大化并以此為目標而形成的臨時性的商業組織，我們姑且稱之為“短公司”。這樣的短公司，不再需要考慮長期護城河的問題——因為根本就不會形成；也不需要考慮長期激勵的問題——因為所有的激勵都是現世現報、所創即所見所見即所得；更不需要考慮企業文化傳承的問題——因為壓根就沒打算傳承。

追求短期利潤最大化當然不是太陽底下的新鮮事，這種打一槍就走的做法自古有之。反而是那些所謂基業長青的長企業才是工業革命后才出現的。但不同的是，過去打一槍就走的企業很難做到規模化，并且往往需要強人際關系來維系；要想做成一家大公司，必須首先要做成一家長公司，起碼是相對長的公司。今天，由于有了互聯網、區塊鏈和人工智能，短公司可以瞬間組織起大規模陌生人之間的高效協同和價值分享，也可以做到很大的規模，“短而大”的公司和“大隱無形”的公司都在成為可能。

風險投資行業不會消失，但會呈現出與過往非常不同的模樣

隨著“小而大”的公司以及“短而大”的公司風起云涌，風險投資行業會發生且需要發生什么樣的變化？

硅谷投資人Chamath Paliphitiya前不久預測“整個風險投資行業有一定可能會被一個新的讓資本與目標自動匹配的體系所替代”。

我個人覺得雖然這個結論有些過于極端了——我不認為風險投資行業會徹底消失，但與此同時我相信這個行業會發生很多足夠深刻的變化，導致我們未來所知的風險投資和過往所知的風險投資呈現出非常不同的模樣。（在中國，其實我們今天所知的風險投資和十年前我們所知的風險投資在資金來源和玩兒法上也已經幾乎不是同一件事了。）

大量小而大的公司和短而大的公司出現，會導致——

1. 未來的早期投資機會會越來越分散和細碎，適合機構化風險投資的標的可能會越來越少。兩三個人、四五個人的小公司有可能依賴社會化的AI基礎設施創造出很大的價值，這類公司的數量會大幅增加。與此同時，為了一個短期目的而快速組建的短公司也會大幅增加。這兩類公司并不一定適合或者需要純粹的風險投資。

2. 很多真正具備投資價值的一流公司可能永遠不需要融資；即便需要融資，面向用戶和客戶的融資會比面向專業財務投資機構的融資更有價值。也因此，用戶和客戶同時也是投資人和股東的情況會越來越常見。（這種情況今天其實在2B的領域已經發生，譬如很多新能源公司只對來自潛在客戶的的投資感興趣。未來這種情況會越來越密集地發生在2C的公司。）

3. “社區會員+使用者權益+股權“的組合權益形態會更加普遍。對創業公司而言，一個用戶通過購買服務自動成為社區的一員，在社區里使用服務并創造價值，進而獲得某種社區權益的分享，比單純的財務投資更具吸引力。

4. 隨著AI和基于AI的云服務會讓創業公司離現金流越來越近，也讓現金流越來越透明，未來會有越來越多基于現金流權益的投資，而非基于嚴格意義上的股權。現金流權益會成為一個重要的投資概念。

5. 一級市場和二級市場的界限越來越模糊，足夠分散的一級市場融資在某種程度上說和通過IPO在二級市場上融資將沒有特別本質的區別。（事實上，今天很多市值不大的公司的IPO和后續融資已經和一級市場融資沒有特別本質的區別。）

6. 機構投資人的門檻越來越低，資本源頭掌握資本投向的能力越來越強，這會導致持續的去中介化。本質上說，無論是基金，還是母基金，都是資本中介。隨著它們和資本源頭對于很多事情的信息差和認知差急劇縮小，它們發揮價值的空間必然會受到擠壓。

在這樣一個大背景下，風險投資行業會會變得越來越分散，越來越聚焦，越來越靠近產業和成功創始人，越來越適應項目基金的操作模式，越來越離不開AI，越來越習慣從被投公司用戶和客戶產生的現金流（而不是二級市場的接棒投資人）身上獲取價值。

我們內部的一些初步實驗結果——什么樣的工作會被替代

我們最近幾周花了一些時間做了一些小范圍的實驗，我本人也嘗試利用GPT-4幫助完成一些我們日常工作中經常會遇到的任務，并與相關的同事多次交流。雖然不能算任何意義上的結論，但實驗下來我個人的初步感覺是這樣的：

——在市場和行業理解方面，它可以在極端的時間內幫助我們形成一個基礎框架并提供有效的信源，也可以在思考問題角度的全面性方面起到一些提示性的作用。就大多數我們已經有一定認知和理解的領域而言，這方面的額外收益在10-30%之間；如果是一些我們相對陌生的領域，這方面的額外收益會更高。

——在數據分析方面，它可以讓我們從事基礎分析工作的同事節省至少一半的時間，并大幅提升某些維度上的工作質量，這方面的額外收益至少有50%，很可能更高。

——在交易對家發現方面，它今天還很難做到精準和全面，但可以在某些情況下起到一定的拾遺補缺的作用，這方面的額外收益在10-20%之間。

——在報告和文件閱讀以及信息總結方面，它不能完全替代人工閱讀，但至少可以提升我們的閱讀效率和準確性，額外收益至少有30-50%；在極端情況下也可以把報告或文件閱讀時間大幅壓縮80-90%。

——在文件翻譯方面，它和翻譯軟件疊加使用，至少可以節省原有人力的80%以上。

——在假設驗證和追溯性模型驗證方面，它還需要不少訓練和個性化數據接入，我還沒有能夠形成一個確定的結論，我的直覺是這方面的額外收益會非常大，很可能不是倍數級、而是指數級的效率提升。

總結下來，至少在我們所在的行業，我認為兩三年內AI可以替代現在由中低職級同事所承擔的基礎性分析工作的一半甚至三分之二是完全有可能的，肯定不是10-20%，但也肯定不是100%。

我相信在很多其它需要腦力勞動的行業，也會有類似的情況發生。甚至在今天看來不太容易被替代的體力勞動領域，譬如快遞和外賣，醫療和護理、交通運輸和物流、建筑和基建等行業，也會逐步實現機器人對傳統人力的大范圍替代。

這就會引發另外一個問題——

如果職場上很大一部分工作會被替代，未來的年輕人出路何在？

年輕人未來的機會——廣義的創作者經濟

無論國內還是海外，未來的經濟版圖上商業價值會越來越像兩端流轉，企業價值分布逐步從陀螺型轉變為啞鈴型。

啞鈴的兩端一端是超級大公司，它們負責為行業、甚至整個社會提供基礎設施，負責通過收取基礎設施使用費的方式間接幫助政府向全社會的商業從業者征稅。

另一端是創業小公司，每家公司人數不一定很多，但可以利用大企業提供的基礎設施創造高額的商業價值。

兩端中間還會持續存在一些中等規模的公司聚焦于某個垂直領域的服務或者在某個垂直領域扮演二級基礎設施提供者的角色，同時也會誕生一批為了一個短期商業機會而快速集結的短公司，拿到短期結果后煙消云散。

雖然那些提供基礎設施的超級公司也會有招募年輕人的需求，但恰恰是我前面提到的這兩類新型公司——“小公司”和“短公司”——才是未來年輕人真正的就業機會所在。

越來越多的基于固有方法論和特定信息來源的基礎性分析工作會被替代，但越來越多的創作者經濟機會會向那些具有想象力、創造力和活力的年輕人敞開大門。前面提到的“小公司”和“短公司”恰恰會成為創作者經濟的中流砥柱。

這里所說的創作者不僅僅是藝術作品的創作者，也包括各種新內容和短內容的生成者、AI 代理的創建者、新型智能硬件的設計者和發明者、新型數據服務的探索者和提供者、新型內容驅動的營銷渠道的搭建者，等等等等。AI會給創作者的創作和創造插上翅膀，互聯網會幫助創作者的作品和產品廣為傳播，區塊鏈可以為創作者的權益確權和長期價值分享提供制度安排。

因此，一代人會有一代人的機會。但未來新舊機會的交替也會意味著很多傳統行業對于年輕人的需求會大幅降低，傳統職業生涯的晉級通路會更為狹窄和陡峭，年輕人需要在更早的階段涌現興趣、想象力和創造力，圍繞它們不斷利用AI進行自我驗證、訓練和迭代，這樣才有比較大的機會可以無需經過傳統職業生涯的漫長階梯而找到自我價值實現的路徑和方法。這顯然會對未來的教育、也包括望子成龍的家長們提出嶄新的、但又必須直面的挑戰。