如何快速了解一个行业? 速览七巧板 (以AIGC为例)

大约1年前就有同学问好好：“如何能够快速了解一个行业？”
一直拖稿没写的原因在于，这类问题的答案特别容易“假、大、空”^[1]，给人“听君一席话，如听一席话”的感觉；即便读完全文，也没办法付诸实践。

本文力图“收藏 ≈ 看过 = 会用”。本文主要包速览七巧板、AIGC实战、系统分析原理3个部分的内容：

速览七巧板：包含7类核心的问题的Check List，当大家想要快速了解一个行业时，可以直接取用。当你可以对“速览七巧板”内的问题都给出答案时，你就已经对一个行业建立了基本的认知。
AIGC实战：好好会以AIGC行业^[2]为例，记录7天快速了解一个行业的过程，以及对应了解到的核心内容。
系统分析原理：以系统论的视角，阐述“速览七巧板”的内在逻辑。同样的逻辑，可以在认知其他复杂事务的过程中复用。

一、如何快速了解一个行业？拼好七巧板

首先，要给大家打一个预防针：当我们企图“快速”地了解一个行业的时候，我们就要对了解的深度和广度有一个合理的预期：希望一周、一个月的调研，能够达到业内人士5年、10年的积累的行业理解的程度，这是不现实的。

但对一个行业、一家公司、一个产品的速览在许多场景下都是很有价值的，例如：择业、求职、投资、创业，证券的同学写研报、战略岗的同学写内参等等。那么对于一个行业建立了初步的认知的标准是什么呢？

好好认为，如果一个同学能初步的回答以下问题，那么TA就对一个行业建立了初步的理解：

产品：这个行业里面最好的产品是什么？提供了什么价值？
客户：这个产品的客户是谁？
渠道：这个产品是以什么渠道/方式交付给客户的？
公司：这个产品是由哪家公司的产品？这家公司的生产系统（人机料法环）是怎么样的？
竞争：这家公司有哪些竞争对手？主要玩家有哪些？这些竞争对手有什么样的生产系统、渠道、客户、产品？
合作：这家公司有哪些合作伙伴？他们之间是什么样的合作关系？这个合作关系的价值链是如何分配的？
产业：产业的发展趋势如何？有哪些外部因素会对这个行业产生影响？

这七类问题构建起了一个基本的框架，帮助我们去理解和研究一个行业，大家可以简记为“行业速览七巧板”。

按图索骥，所以我们现在要做的就是找到这些问题的答案。那么答案去哪里找呢？

以下10个信息途径，供大家参考：

● 搜索引擎：例如，百度、Google、Bing。
● 新闻快讯：例如，36氪、虎嗅网、网易新闻。
● 百科智库、问答社区：例如，MBA智库、知乎。
● 三方研报：例如，前沿知识库、萝卜投研、波士顿咨询、艾瑞网、Wind。
● 书本论文：例如，一些通识读物、行业著作，或者是一些前沿的论文等。
● 走查体验：例如，试用产品^[3]、走访门店等。
● 快速调研：例如，咱们可以准备1~2个问题，征询相关方^[4]的意见等。
● 行业专家：例如，朋友圈里、校友会中从事这个行业的同学；或者我们也可以咨询线上社区中的一些大牛。
● 官网（企业、监管）：例如，京东规则中心、中国银行保险监督管理委员会。
● 公司财报：例如，阿里巴巴财报。
……

二、以AIGC行业为例，一周能了解到什么程度？

现在让我们来实战一下~

ChatGPT的发布，引爆了全世界讨论AIGC的热潮，好好身边的很多同学都在都在讨论相关的技术和应用。所以好好花了大约1周的时间，来了解这个行业。

这1周的时间表大概是这样的：

第1天~第2天：试用了一下ChatGPT、DALL-E、文心、通义等AIGC行业的典型产品。
第3天~第4天：速读了在书单中放了2年没动的书《机器与人：埃森哲论新人工智能》^[5]，对人工智能领域建立一个整体的概念。
第5天：参考《七巧板》中的Hint，整理我对AIGC行业的问题清单；开展案头调研（Desk Research）的准备工作，收集相关的信息材料（搜索引擎、问答社区、研究报告、和ChatGPT交谈）的初筛。
第6天：阅读前一天收集的材料，并尝试回答前一天提出的问题。
第7天：把前一天的产出整理为一份完整的材料，并讲给感兴趣的同学听。

P.S. 试用产品、收集额外的信息、询问ChatGPT、找朋友圈内的专家交流，贯穿整个过程。

经过7天的时间，好好对AIGC行业有了以下的了解：

1. 产品

ChatGPT是一种通用人工智能（AGI），拥有超过40种文本生成能力。^[6]

DALL-E是一种文生图技术，只需输入简单的文字描述，就能生成高质量的图片。^[7]

作为AIGC底层技术的大模型（Foundation Models）有3个显著的特征：小样本学习、涌现、多模态交互。^[8]

人工智能内容生产（AIGC）提供了自然语言编程（prompt）的能力，将有机会掀起新一轮的生产力变革。^[9]

2. 客户

大模型是一个ToB的产品。

在大模型的基础上，可以开发各类场景化应用，供C端用户使用。

3. 渠道

ToB的产品，可以以API或模型的形式交付客户。（见图9）
ToC的产品，分发与之前并无不同，但在交互上，将极大的提升自然语言（含语音）交互的体验。

4. 公司

OpenAI是一家明星创业企业。
OpenAI创造了史上最快的用户增长。
OpenAI的胜利是工程的胜利。

5. 竞争

Google、百度、阿里都是OpenAI的竞对公司。

对于文本生成任务，文心一言、达摩院GPT3都是ChatGPT的竞品；用户体验上，GPT > 文心一言 ≈ 达摩院GPT3。

对于文生图任务，文心一格、通义都是DALL-E的竞品；用户体验上，DALL-E >> 文心一格 > 通义。

6. 合作

目前ChatGPT使用的模型框架Transformer是Google于2017年提出的。^[10]

建立大模型有2个必要条件：① 大数据，②强算力；这意味着大模型的上游需要一个强力的云厂商。在云计算方面，目前OpenAI的合作方是微软。

大模型的下游应用有巨大的想象空间，目前和OpenAI合作最紧密的依旧是微软。典型的下游产品包括：New Bing、Microsoft 365 Copilot。

7. 产业

AIGC的能力已经达到了超越普通人的临界点。

AIGC可以细分为6大领域，其中文本生成、代码生成、图像生成已经接近成熟，可走向商业化落地。

AIGC存在着巨大的虚假信息、信息安全风险、知识产权争议与伦理风险。

免责申明：以上内容为一个非专业人士对AIGC行业的浅尝辄止的学习笔记，如有任何“事实性错误”欢迎共同探讨。如有任何“观点类不和”，请接受好好诚挚的道歉：

三、“七巧板”的内在逻辑是什么？系统分析原理

行业是一个由要素和要素间的关系所构成系统。

所以当我们要快速了解一个行业的时候，我们要了解的就是这个行业的核心要素，和要素之间的主要关系。

而一个复杂的系统是具有层次性的；即整体可以拆分为部分，部分又可以拆分为部分。

因此，好好在分析行业这个系统的时候，将其分为了4层：产品层 → 公司层 → 行业层 → 产业层。

在产品层，核心要素是：产品、渠道、客户；主要关系是这三者之间的关联性。
在公司层，核心要素是：生产系统；主要关系是生产系统是怎么影响产品、渠道、客户的。
在行业层，核心要素是：竞争对手（竞品）；主要关系是竞对、竞品之间的竞争态势。
在产业层，核心要素是：上下游合作伙伴；主要关系是价值链的分配与产业发展的趋势。

再将需要了解的内容整理为问题清单，就得到了文章开头所提到的“行业速览七巧板”。

其实同样的系统分析的逻辑，可以在认知其他复杂事物的过程中复用。
如果大家希望跟详细的了解“系统分析”，可以留言告诉好好~

四、彩蛋：让ChatGPT来写这份报告会怎么写？

图23：问问ChatGPT

参考

^“假”是指老炮装菜鸟；“大”是指过于抽象；“空”是指泛泛而谈。
^对好好而言也是全新的行业。
^e.g. 下载APP、购买小样。
^并非一定是专家，可以是产品的用户、公司的客户。
^【美】保罗·多尔蒂、詹姆斯·威尔逊。
^OpenAI – Examples https://platform.openai.com/examples
^DALL-E官网 https://labs.openai.com/
^AI何以涌现：复杂适应系统视角的ChatGPT和大语言模型 https://swarma.org/?p=41221
^ChatGPT官网 https://chat.openai.com/chat
^Transformers: is attention all we need in finance? https://quantdare.com/transformers-is-attention-all-we-need-in-finance-part-i/

原文作者：知乎（好好的分析师）

https://www.zhihu.com/people/BeingGood