短期是指2~3年，高估是指其所對應的商業潛力而不是技術進步。如果按當前的技術路線也許時間還要再長一點，但當前實際上是沒有人能估計它下一步能到什么程度，所以保守些按現有技術路線做預測。

商業潛力可以從兩方向評估：一方面是對現有商業模式的破壞性，一方面是創造新商業模式的潛力和普遍性。

GPT對生產力工具領域影響巨大，這正好是微軟的主場，所以微軟最積極。重定義生產力工具，不是提供工具讓你做內容生成，而是幫你生成內容。

(相關資料圖)

GPT對搜索的影響僅次于生產力工具，這也正好是微軟感興趣的領域，所以微軟估計很想跑出破壞性創新的曲線。這里的核心挑戰在于要控制“事實性錯誤”，也就是別說瞎話。它真的說瞎話。并且你指出錯誤后，它馬上就改變自己回答。

但很不幸，這兩個領域都是已經寡頭化的領域，需要巨額資本的大模型相當于鞏固了它們的優勢。其溢出的部分會導致普遍性的生產力變化，比如創作者可以變多，百科這類產品會變得沒價值等會持續發生，但不真的是新的商業機會。

在相對長尾的區域里，GPT對IoT影響一般，重回智能音箱的敘事下，GPT能讓智能音箱成為一種通用設備么，能讓它突破當前的千萬量級變成電腦么，或者說能讓電腦與其合一么？這估計不行。

如果這個不行，那對其它類似產品估計也是不行。所以影響一般。

對于智能外呼、客服等會有本質性提升么？通用模型對于垂域的影響應該會受阻。除非能每個垂域都直接做到和原來一樣的深度，而這不可能。一種相對平緩的方式，是背后用它做內容生成。會提升人效，歸根到底就還是生產力工具，需要耐心細致的垂直整合。

其它本來就離交互較遠的領域就不一一列舉了。

下面說創造新商業模式。

GPT擺脫通用工具屬性，創造新商業模式需要新的產品，而不是單純的技術進步。技術現實和商業現實最終融合于新產品。不管是不是開放插件，當前的GPT都不是一個大眾級的產品，而是一個取得了巨大技術進步的工具。新產品需要足夠的想象力，也許成功的元宇宙可以消化這種技術進步，但這就真的需要足夠段位的產品經理了。

人工智能的每次進步都會引起巨大狂歡，從Alpha Go到智能音箱，但智能音箱之后其實應該更冷靜一些來看待技術現實到商業現實的折射。GPT的進步確實突破了一道瓶頸，打開了一扇門，但估計會重復過去的故事：在短期被高估，但在中期則被低估。

低估預計會表現在沿智能密度對不同產業進行再整合方面，而這里需要洞察、耐心和打磨產品細節。

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