從歷史上的「網絡效應」看ChatGPT：當AI成為標配，新創怎麼建立護城河？

現在許多人對於GTP-4擁有了許多想像與實踐，過去許多討論圍繞在：

是否哪些工作（公司）會被取代
對於新創而言這樣的技術是威脅還是助力
未來幾年對於世界的想像

但這邊我想要藉由Network Effect（網絡效應） 的角度來跟大家分享我的看法。

語言也是網絡效應的展現

網絡效應（NetworkEffect）的概念就是越多人使用某個服務，這個服務的價值就越高，用白話文來說：「如果你會因為其他人使用該服務，而使得你更想使用該服務，那他就是會有Network Effect」。

過去唸書的時候，書上有提到 「語言」也具有網絡效應。如果某個語言越多人使用，那他相對於其他語言的實用性跟效用就會比其他語言來的高。

透過語言弱化網絡效應的效果

不知道大家有沒有聽過巴別塔的故事，在那時候人類的語言都是一樣的，人類希望能夠一起建造一個通往天堂的高塔，但神認爲這是人類開始過於自大，而且覺得自己什麼事都能做得出來，為了防止這件事情發生，神就做了一件事情，就是讓人類之間的語言變得不一樣，語言不通之後，他們就不造這個高塔了。

上面的故事就是當所有的人類講同一種語言時，所產生出來的效益是最大的，因為所有的溝通、知識的傳遞都會是在最有效率的狀況下進行。所以神將人類假設拆分成20種語言好了，那20個語言之間的溝通與知識傳遞，就會因為不通，而慢了下來，甚至A語言學到的東西，對於剩下19種語言來說，在語言還不能順利溝通的前提下，剩下19種語言的人，還是得要另外「重新發明」一次，文明的進步就會變慢了。假設出生是你可以選擇的，你可以選擇你出生的語種，那選擇可以跟最多人溝通的語種，對你玩「人生」這個遊戲，說不定是最有幫助的，這就是在網絡效應的效應下，會產生西瓜偎大邊的狀況。

以上圖為例，如果有七個人在同一個Network中，那產生的效用有49那麼大，但神將這七個人拆成七種語言之後，個別只有1的效用，整體看起來只剩1x7=7的效用。過去七個人在同一國的時候，可能A有錘子，B有車子，C有水泥，D有木板等，那這樣同一國就可以很快速的把這個房子蓋起來。但如果拆開後，彼此不互通，所以你就要等到你國家的科技樹，將其他的科技長出來，你才有辦法有能力去蓋這房子。

英文是當今語言的霸者

網絡效應的另外一個特性就是，如果你可以跟某個網絡互通，那你就會有機會享有那個網絡的價值。所以以現在英文是大眾最佳選擇的狀況之下，學習英文也就是讓你去跟這個最大網絡互通最好的方式。加上現在許多科技的前沿發展，也都是在這類英語系的國家，所以你常常聽到，如果你要看最新的資訊，還是得要去看英文的資訊，亞洲或台灣的資訊可能會落後個美國3-6個月這類的說法。當然過去幾年中國與中文的資訊，也產出了許多有含金量的資訊，但因為語言的隔閡，還是沒有產生最大的效應。

ChatGPT突破了語言的疆界，語言的網絡效應有機會合而為一

ChatGPT的出現基本上是無視語言的隔閡。你過去這幾個月的時間，應該可以看到很多的分享提到ChatGPT在一些文章的翻譯上，已經不輸專業的翻譯社了。你可以丟一個國外語言的網址，請他翻譯並統整大綱，基本上都可以得到不錯的結果。所以某種程度我們可以把上面那個語言網絡效應的圖，又反過來看了。

我認為ChatGPT的這項特性，等於是將過去的資訊打破語言的隔閡，產生更大的網絡效應。過去我們提供的許多服務都只有英文版、中文版、日文版等語言選擇，必須一個一個語言去突破，在ChatGPT出現的同時，未來語言將成為通用的，也就是以後的服務有機會透過ChatGPT的轉譯，Day1就可以讓語言通達全球。當然，語言是一回事，如果要讓服務在不同地區落地，還有很多在地的文化習慣、通路等特性需要克服。但更重要的是，「ChatGPT讓更多內容可以互通，創造出更大的網絡效應」。

網絡效應的延伸——應用程式是否相容與互通

我們延續上圖的網絡效應，怎麼把很多小圈圈透過資訊科技的力量組合成一個大圈圈、產生出最大的效益？ 我認為也是ChatGPT出現後，會產生的效果。如果用過去幾個劃時代的科技來比喻，也許ChatGPT就像是2000年出現的網際網路，2010年出現的行動網路（我認為2007年的iPhone與智慧型手機的出現，才帶動了後來的行動網路蓬勃發展），而2020年代就是GPT的時代。前面兩個劃時代的技術能快速地產生效用，我認為是因為它們具有相容性和互通性（Compatibility），透過網絡效應達到效益最大化。

網際網路時代的相容與網絡效應

舉例來說，有了網路後，大家開始試著在網路上建造各種服務，而這各種服務的效果，又是另外不同面向的網絡效應。

internet_coding_program_engineer ChatGPT就像是2000年出現的網際網路，為之後出現的行動網路打穩網絡效應的基底。 Shutterstock

其中有兩種類型的網絡效應：Direct Network Effect（人數的網絡效應）和Indirect Network Effect（應用程式的網絡效應）。

人數的網絡效應指的是越多人使用網際網路，就會吸引更多人上網，這樣又會吸引更多人建造服務，形成了一個正向的循環。Email也是一種這樣的產物，如果你身邊沒有人使用Email，那你就無法和他們溝通，而當人們普及使用Email達到一定的關鍵數量（Critical Mass），價值就產生了。

智慧型手機和行動網路時代的相容性與網絡效應

有了iPhone這類的智慧型手機之後，透過聯網的功能，手機可以先「上網」去使用過去網際網路時代就建立的內容與服務，將其導入作為初步的關鍵賣點，讓大家更想用智慧型手機。想像一下，你今天拿著iPhone穿越時空到70年代好了，即使有基地台可以讓它運作，但基本上是沒有任何的應用服務可以使用，就會降低了他產生的效果，推廣速度就慢了。

iPhone善用了前一個世代有的基底，讓他可以將智慧型手機的觀念推廣給大眾，也在智慧型手機圈去建立自己新一代的網絡效應，例如AppStore是你要將APP上架到蘋果生態系必須要去加入的網絡，如果iPhone一開始賣得比較好，那應用程式開發者也會傾向先以iPhone生態系開發為主，但隨著Android系統也快速發展後，Google Play也是另外一個網絡。

但你可以發現，為什麼行動網路在我們定義發光發熱的年代，可能也要到2010年之後了，因為前面幾年是智慧型手機在建造自己Network Effect的打底期，有夠大的智慧型手機用戶後，當然加上網路的發展，行動網路就發展起來了。

那麼2020年代的GPT時代呢？有什麼是我們值得跟歷史借鏡的？

AI時代的相容與Network Effect

這類型劃時代的技術以及其產生的Network Effect，就可以讓你站在巨人的肩膀上去發展新服務，只要你想通了這個觀念有辦法找通道去汲取先前的根基，那你就有機會超前他人。而能成為劃時代的原因在於，這件事情以後對於大眾而言，就跟空氣、陽光、水一樣的自然，非常的通用，甚至對於新一代的人來說，他就是個預設標準，就像電力一樣，有電你可以發明電視、電燈、電動車等。

而新一代的人可能在他出生時，AI就已深植在每個服務中，他們會的反而是怎麼善用AI，如果你不學著去使用，那就會很像你在智慧型手機剛出來時，看到你爸媽說，這個太難我不會用，這個APP是什麼的感覺。有沒有一滴冷汗從額頭流下的感覺呢？那就開放自己的思維去擁抱新科技吧。

請記得這次AI帶來的Network Effect是歷史上大躍進的級別

上面講到了他降低了語言的隔閡，所以他可以借用前面幾個世代的積累作為自己的基底，速度是遠比前兩個世代來的更大，因為除了借用原本有的內容外，原本語言的隔閡也打開，所以效用更大。

短期技術導向，長期業務/服務導向

很多人看到ChatGPT出世後，就開始想要把它應用到各式各樣的服務中，這時候有技術含量的人還是會搶得先機，因為他們有技術去刻畫出自己像要的服務，但我認為很像行動網路時期那些一開始會做APP的人，因為他有技術含量可以做這件事情，所以能做出個APP就好像會領先其他人，也有初期的流量紅利。但隨著投入者越多、競爭者越多，到最後這類的技術只是基本門檻，後續還是要看你怎麼去規劃你的商業模式以及擁有好的業務及服務力，才能夠在技術成熟後勝出。

就像早期接案做APP是可以賺到錢的，但後來要能變成是個長久的服務，還是要看你的業務、商業模式與執行力。現在應該有很多公司可以推出具有「AI」在背後的服務，但對我來說就像當初APP接案一樣，你也可以幫大公司或者是某些企業說，我幫你導入AI到你們公司中，但那就是賺快錢。不過我認為新一代的創業者也會從過去學習，所以有更多的創業者是抱持著「做產品」的心態來推出他們的服務，所以應該會好些。

回到現在ChatGPT時代，這些有技術的人，基本上就是透過API的串接，把新技術跟舊有的服務串接升級，從Network Effect的小圈圈圖來看，他們就是拿著線將這些過去分化的圈圈串起來的人，所以一陣子之後，他就會融合成一個大圈圈，而產生出我們過去所沒經歷過強大的Network Effect。對於人類來說，這個效用是全體人類共享，所以我們是可以享受到經濟上的好處的。但對於特定人士與產業來說，他們有可能就是那個相對「無效率」而被取代的人。這就是現實，但過去幾波上沖下洗，歷史只是一在的重演，你沒有跟上，就會脫隊了。

這跟我之前幾天分享Marc Andressen Twitter上的圖，也就是在說明這個道理。如下圖。

被看不見的那隻手，推動的去做更多的串接

我認為人類因為看到了更有效率的技術產生，過去一些難解的問題突然有了解答，所以就會像有一隻看不見的手，推著人類去做每個人/公司最佳化的決定，進而就會產生整個社會最佳化。如下圖，我們可能就是去編織蜘蛛網的小蜘蛛，例如我們可能將語音跟目前的一些物聯網（IoT）系統做API的串接，有更佳的語音辨識或者是意圖判斷，也許你只是說「我覺得好冷」，那它就自動幫你調整室內溫度，也許你說了一句「這個月電費好貴」，他就可以安排電器開關的時間等，但前提也是這些過去的網絡也建立起他原本該有的網絡效應，例如你家裡買的家電都會是聯網的裝置，只是軟體層面的判讀還不夠好，那AI就可以解決這個問題，或者你跟他說「我想要把A的物聯網系統跟B的物聯網系統都串起來」，過去接不起來的點或是很難接的點，現在的進入門檻可能都會變小了。

當然這個世界實現的速度可能沒那麼快，但上面跟你分享的一切，只是要跟你說一定會比你想像的快，因為這個會是過去世界曾沒有擁有過的Network Effect Level，所以一定會比我們過去預測的速度來的快。

對於創投與創業者的建議

這一兩年會有很多生成式AI的題目出現，創業者的機會是你可以善用這個技術升級你既有的服務，或是透過他去解決過去你覺得很難解的題目，只是以技術含量來說，你還是得在這些科技巨頭肩膀上堆積木，所以並沒有掌握關鍵技術，這會是個初期會被質疑的問題。但回到我上面說的觀點，我認為中長期這些技術並不是勝出的關鍵，而是你可否善用這些技術來做生意並賺大錢，透過一些商業上建立的護城河，可能是個可以考慮的方式。而短期，你只需要證明你的執行力比其他人快，所以能夠搶到初期的紅利，而長期則看你是否是個Long Term Thinking的創業者，能讓公司走更長，而不是賺完短期紅利而喪失競爭力的公司。

尋求技術之外的護城河

技術有可能被這些大公司所箝制著，但也可以考慮在這些新技術衍生出來的問題上，你提供了另外的技術解決方案，那可能就會讓你有某種技術競爭力。或者是你就當技術是你的成本，但你掌握了通路與客戶，你擁有較高的定價權，可以在服務上去Cover未來成本的不確定性（OpenAI這類的公司，雖然有時候保有理想希望可以替社會創造出更大的效益，成本可以更低的提供給所有的使用者，但我們過去也不乏看到很多先圈地在血洗你的案例，所以最壞的打算還是要有）。

以上就是從網絡效應去看新一代AI技術可能造成的影響，以及你如何善用歷史的經驗，替自己找到一個更好的出路，一些小想法跟大家分享。