Copilot火了，至於爲什么火，應該也不必多做介紹了。消息發布後不到5天，微軟的股價直接增長接近13%，Copilot給全套Office注入的AI基因，讓更多人愿意相信，ChatGPT故事的精彩程度將不亞於一場工業革命。

從今年初討論ChatGPT，一开始的關注點還停留在會不會顛覆搜索，以及微軟給OpenAI的百億補貼會不會虧，隨着Bing、Azure、LinkedIn、Office365等微軟的全线產品都在擁抱AI，現實已經證明，即使微軟在人工智能領域的技術不是最強，但在LLMs、數據及產品完美結合的優勢面前，這家公司已經很難再找到對手。

可以說，落地辦公領域的Copilot打开了一種新的工作方式，並且能讓生產力迅速提升，這也給更多的公司提供了新的產品思路，像過去Airtable、Notion、Zoom分別對標Office的不同細分，未來會有更多的AI軟件對標現在升級後的Office。

Copilot出現之前，最早接入ChatGPT的是Notion，據說單獨付費的新產品Notion AI只用了1個月，就帶來額外1000億美金ARR。按這個速度，一年可能帶來1個億美金的增長。於是基於Notion AI的體量和收費，有人粗略估算，Copilot年增收將會是Notion AI的100倍，即100億美金。

再結合納德拉本人的說法，不僅Azure爲AI提供強大的底層算力支持，微軟還爲OpenAI設計了專門的超級計算機，加上在基礎設施層、認知服務層和應用層上的領先，微軟這套完整的解決方案看起來堅不可摧。

至於目前同行的主要壓力，一是來自微軟，其次是未來新加入的AI勢力。由於Copilot被看作是一場軟件架構上的革新，那么處於危險的不僅是谷歌，還包括現在所有的生產力軟件。（我們內部討論這個問題的時候，覺得大受傷害的是國內的辦公軟件，尤其是打算出海的，畢竟國外的產品能不能在國內开放還需打一個問號，但打算出海的絕對是首當其衝。）

如果再多想一點，納德拉認爲Copilot標志着人類與計算機交互演變過程中一次邁進，谷歌雲的CEO也把生成式AI是技術的代際轉變，比作從桌面計算到移動設備的變化。值得注意的是，上一次人機交互方式的改變，還是蘋果推出iPhone的時候。

但關於蘋果，這家市值超過兩萬億美元、現金流領跑全球的巨頭，這幾年卻在給人一種掉隊的感覺：不僅在當下火熱的AI和大模型領域聲音寥寥，似乎自從iPhone6之後，再沒給市場上帶來功能和新產品的驚喜，Copilot的推出，進一步確認了這些並不是錯覺。

01

爲什么投資人更喜歡蘋果？

在寫這篇稿子前，《新眸》特意去查了下市值，即使蘋果沒啥創新，目前身價仍然高於微軟，這也是我們比較好奇的一個點。如果參考段永平2011年時的看法，可以歸結爲5種：極致的用戶體驗和消費者導向；堅固的生意模式（軟硬件生態）；低投入高回報，單一產品模式的最高境界；高效營銷下帶來的用戶心智；以及當時他所認爲的“智能手機行業是一個長長的坡”。

到2015年之後，段永平對蘋果的信心又很大程度上來源於CEO庫克，他贊賞後者的供應鏈管理能力，讓蘋果的產品利潤急劇上升，市場份額也保持穩定，和巴菲特一樣，投資看中的往往是當下的現金流和長久的盈利。

“2030年蘋果能賺多少錢？如果是2021-2022年的水平，在1000億美元左右；差的話即使回到2016-2020年，也有550億”有投資人曾表示，行業認爲蘋果的確定性高，所以也愿意接受更高的遠期市盈率。

這種確定性當然也離不开一些歷史的因素。很長時間以來，人們幾乎把微軟和蘋果看作是兩個時代的代名詞，前者代表PC，後者代表智能手機，蘋果和微軟之間的競爭，一定程度上決定了個人電腦的發展。

2000年後是蘋果崛起的开始，盡管當時微軟6000億美元的市值，接近同一時期蘋果的30倍，隨着2001年推出ipod和iTunes，從賣電腦變成賣音樂；2007年Phone誕生，2008年app store問世，蘋果改變的不僅是產品，還有商業模式。

相對應的，那一年蓋茨退休，市場官鮑爾默接任，雖然在任期間，微軟的年銷售額翻了3倍，但後人仍將這看作微軟由盛轉衰的开端：鮑爾默對Windows、Office及硬件市場的執拗，被評判爲微軟錯過手機、移動端操作系統、搜索、媒體开發等本世紀初計算領域每一個重大趨勢的禍因。

從2010年，蘋果的市值就开始超過微軟，中間除了2018、2020被微軟短暫反超，大部分時間裏蘋果保持着全球身價最高的公司身份。如果將時間线拉長來看，蘋果近十幾年給到投資者的長期年回報率也要高於微軟，並且遠遠高於市場平均水平。

大部分人選擇投資蘋果的理由，應該和段永平類似：比起微軟以企業爲中心的模式，蘋果以消費者爲中心的商業模式顯然更容易理解，它已經熟練掌握freemium定價和溢價定價策略，並且品牌效應帶來的消費者粘性，從iPhone、MacBook、iPad，到AirPods等，蘋果的產品能設定遠高於微軟和安卓設備的價格，創造了一個屬於自己的盈利類別。

變化發生在2015財年，蘋果全財年總營收2337億美元，淨利潤534億美元，庫克把這一財年定義爲最爲成功的一年，基於此段永平曾預計五年內會到1000億。但事實卻是，2020財年蘋果淨利潤574億，過去5年利潤增長幾乎停滯。

歸根結底，原因在於手機市場的不景氣。

五年裏，蘋果核心產品iPhone的銷售收入增長陷入瓶頸。一方面是產品自身不爭氣，沒什么亮點，其次在市場的大屏手機、折疊屏、5G手機紛紛推出時，蘋果被給予厚望，但都慢了一拍；另一方面，智能手機全球出貨量下滑是不爭的事實，增量市場會變爲存量市場，可能大部分投資人都沒能預見。

與此同時，App Store的軟件服務成爲蘋果最大的業務亮點，營收佔比增加了十幾個點，但隨着服務營收被資本市場看作重要的衡量指標，一旦蘋果降低App Store銷售分成，短期內服務營收增速會明顯放緩。

所以這樣一來，站在現在看，庫克多次對外高調宣稱進軍AR，很難不理解爲一種危機信號，這家公司的確需要找到下一代iPhone級的產品，來延續自己的故事，至於庫克的選擇行不行得通，市場自己會做出評判。

02

微軟、蘋果的不同AI敘事

投資人喜歡蘋果，其實還有一個原因，性價比高，更多的安全感。這個結論是放在研發投入的語境裏，相較微軟、谷歌，蘋果的研發投入其實並不出類拔萃，但它有着一套比較特殊的實用主義，它的創新思路往往是基於產品本身的改良，而不太喜歡對更有前瞻性、未來式的理念進行探討。

典型的例子比如，以前就蘋果很少談AI、外界不看好蘋果的問題，庫克本人曾做出過回應：“蘋果的AI不被看好，是因爲我們不喜歡談論並未實現的功能”。

不過庫克也羅列過，在機器學習上，比如圖片和人臉識別，Apple Music能記錄學習用戶偏好，根據電池使用情況做出相應優化。在硬件上，蘋果近幾年有自研芯片用在新手機新電腦上，新版本的iOS、iPadOS和macOS，有優化了不少帶AI的功能。

不同於微軟、谷歌等公司喜歡把自己的技術和研究成果开放出去，蘋果的各種技術創新和自家產品深度綁定，更喜歡“藏着掖着”，所以它的每場發布會強調的，往往是產品的一些突破和更新，很少有就某項技術展开過多的討論。

大概在谷歌、FB、微軟爭相發表機器學習類前沿的研究成果的時候，蘋果的AI技術集中用在改良上，比如FaceID、Siri。前幾天在ChatGPT上詢問蘋果在AI領域取得了哪些成就，給出的第一個答案還是Siri，但事實上現在手機智能語音助手已經是個很基礎的功能了，Siri沒少被吐槽。

追溯到2017年蘋果上线的官方AI博客裏，主要討論的就是針對一些機器學習的問題，有人曾給博客上蘋果的AI研究做了次梳理，大部分是重復式的理論研究，一些實用性強的技術已經應用到了產品中。

據說當時在博客上發布的第一篇作品還是2016年的論文，談論到蘋果的一個核心弱點是：數據來源不足。

這很容易解釋，大部分人买手機都會考慮到隱私安全，相比安卓，蘋果的保護確實做的更好，這家公司長期標榜不收集和泄露用戶數據。既然這樣，在大模型顯露出價值的時候，市場上並沒有傳出蘋果入局的消息，可能也有這方面的考量。

另一邊，近日有消息稱，蘋果的App Store拒絕接受一款名爲BlueMail的應用更新，原因是更新添加了基於OpenAI最新的ChatGPT的API，來幫助用戶編寫電子郵件的功能。App Store審查團隊認爲，ChatGPT可能會生成一些不合時宜的內容，所以向Blix公司發送了拒絕通知。

這被外界解讀爲蘋果對ChatGPT的封殺，其實並不合適，更多的應該仍然是出於網絡安全的考量。不過可以確定的是，ChatGPT的出現，對Siri來說是一場毫無疑問的碾壓。

回到公司層面，微軟和OpenAI的聯合，投的錢拿了股份，商業落地後不僅回了本，股價還能拉升，這已經算是科技圈裏難得的好故事，加上後面OpenAI融資不斷擴張，整個AI行業都被推向高點。

無論是接入GPT-4的Bing，還是結合個人數據的AI助手Copilot，除了搜索和辦公這兩個最廣泛的場景，微軟還提早布局了承載大語言模型的基礎設施Azure，可能沒等到蘋果醒來，天都變了。

03

ChatGPT真的是福報嗎？

這個問題應該不會有一個通用且准確的答案。自從ChatGPT火了之後，我們見慣了類似“AI將取代XXX”這樣的驚悚式標題，隨着CoPilot的發布，ChatGPT落地辦公場景後，帶來的一部分是驚喜，另一部分仍然是惶恐。

但這是重點嗎？好像並不是。縱觀每一次科技創新，新技術一經發布必然會帶來“取代與不取代”的命運式討論。然而事實上只要是對社會發展起到推動作用，並且不違背自然規律、道德倫理的情況下，個人很難影響優勝劣汰的趨勢，即用更高效的方式替代低效。

前不久OpenAI 研究人員提交了一篇報告，研究人員估計，ChatGPT和使用該程序構建的未來應用，可能影響美國大約19%的工作崗位，和他們至少50%的工作任務。

不過即便如此，ChatGPT帶來的也並不是無差別的影響，它之所以這么厲害，是因爲大模型的語料庫裏有海量的數據，能夠從這些數據信息裏快速檢索並且生成相應的回答，數據越多，文本、內容和任務處理的能力提升，回答可能會更准確，也可能更容易出錯。

這個產品或者說技術，本質上是提供一個新的方式，來解決舊的問題。舉個簡單例子，一开始我們覺得，ChatGPT是要顛覆搜索的，過去我們查資料，要自己去輸入關鍵詞、收集、瀏覽、篩選，最後整理得到答案，現在相當於ChatGPT把中間的低效環節給包了，直接輸出一個最終結果。

這時候問題就又出現了。一方面，它的回答真的可靠嗎？AI的確會喂給用戶一些錯誤的信息，它自身沒有邏輯思考的能力，但會被人爲注入一些類似價值觀的東西作爲“前提”。

ChatGPT剛出來的時候大家都覺得很神奇，給的預期值很高，但其實像它自己的創始人，包括微軟的納德拉，他們都承認這個產品還是會出錯，而這種錯誤，是即使調試再多，給再多的參數，也沒法完全避免的。

另一方面，它真的會減少工作量嗎？雖然ChatGPT直接給出了答案，但實際上大多數人在使用的過程中，還僅僅是把它作爲一個聊天機器人，或者做一些水文案的基礎工作，專業性復雜的問題，用戶仍要去確認准確性，並且在整理的回答中，還會有很多正確的廢話。

當在ChatGPT上問，CoPilot是對軟件架構的重構嗎？是操作系統上的一次顛覆創新嗎？給的回答很專一，就是一個工具，無論是ChatGPT，還是CoPilot，都被定義爲一個工具。那么自然而然，怎樣把工具用好，發揮價值的前提是，除了要有一個账號，還得會問問題。這應該是能使用的情況下，把ChatGPT價值發揮出來的最大一個門檻了。

CoPilot解放白領，類似洗衣機解放雙手，但前者對使用者的能力要求更高，最起碼的，能夠准確的語言表達、合理的邏輯，以及關聯性強的認知儲備和較爲高頻的使用需求，所以我們現在看到，很多人踩着這個風口已經辦起了ChatGPT學前班。

如果CoPilot這種工作方式能夠普及开來，試想，這其實並不是簡單意義上的“誰取代誰”，而是人類與AI之間，誰訓化誰，並以此爲基礎，延伸到社會角色上再進行分層。如果進一步討論，這仍然是生產力發展與社會進步相關聯的論題。

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