互联网的发展经历了几个重要的阶段，从PC互联网到移动互联网，再到AI互联网，每一次技术的革新都诞生了全新的商业模式，技术+商业一起极大地改善了我们的生活、推动了人类社会的进步。本文将探讨这三个阶段的特点、技术原因、典型企业和商业模式，给开发者伙伴们以启示。
PC互联网时代
大致可以把1990年代中期至2010年前后定义为PC互联网，包括2000年的互联网泡沫。PC互联网突破了地理限制，打破了信息传播的区域性限制、时效性限制，有利促进了全球信息共享。基于网络的电子商务逐步兴起，成为人们生活的重要部分，改变着人们的消费方式、消费习惯。
突出特点
- 信息获取：用户通过浏览器访问网页，获取信息。
- 交互性：用户与网站之间的互动主要通过点击链接和填写表单实现。
技术原因
- 个人电脑的普及：PC的广泛使用为互联网的兴起提供了硬件基础。
- 网络基础设施：宽带网络的建设使得信息传输速度得到提升。
代表性商业模式
1、平台型商业模式：PC互联网时代的平台型商业模式，如Amazon、EBay、当当、淘宝等为代表的电子商务平台等，为移动互联网时代的平台型商业模式奠定了基础。
这些平台通过聚集用户、或信息、或商品等，突破物理限制，提供了长尾效应，为移动互联网时代的平台发展提供了模式和经验 。
这一商业模式具有强大的生命力，这些企业的大部分穿过了移动互联网，在AI互联网时代依然是领先者。
2、流量变现模式：PC互联网时代的流量变现模式，通过门户网站和搜索引擎等获取大量用户流量，然后通过广告等方式实现盈利。如Yahoo、MSN、新浪、搜狐等为代表的媒体平台；Google、百度、Bing等为代表的搜索引擎平台；Facebook、Twitter、QQ、微博等为代表的社交平台；Yutube、优酷等为代表的信息共享平台。
这一商业模式同样具有强大的生命力，在移动互联网时代依然成功，在AI互联网时代将会迎来什么变化，拭目以待。
3、共享经济模式（Sharing Economy）：其核心理念是利用现有的资源和资产，通过技术平台实现资源的共享和再分配，以满足更多人的需求。在PC互联网时代的代表是Airbnb，允许房东出租空置房间或房屋；P2P某种程度也算这一模式的变种，只是国内一地鸡毛；区块链中的挖矿业务，其共享算力也是这种模式的变种。
这种模式在移动互联网时代进一步壮大，诞生了Uber、Lyft、滴滴等提供按需出行服务的新型平台。在AI互联网时代，应该会有新的玩家出现，例如AI芯片共享。
这种模式通常涉及三个主要方面：
- 资源分享：个人或企业将闲置或未充分利用的资源（如房屋、车辆、工具等）提供给需要的人使用。
- 技术平台：使用互联网、移动应用等技术手段，创建在线市场或平台，使得资源的提供者和需求者能够方便地连接和交易。
- 按需服务：用户根据自己的需求，临时获得资源的使用权，而不是长期拥有。
4、免费式商业模式： 互联网领域最大的商业模式就是免费式商业模式，该模式通常和其它商业模式组合使用，免费服务获客，增值服务盈利。
5、长尾式商业模式： 长尾式商业模式是电子商务领域创业者最常采用的细分模式法，通过满足大量小众市场的需求，聚合大量的小规模需求，形成可观的市场规模。例如，Etsy（手工艺品在线市场），网易严选（提供精选的长尾产品）。
6、开放式商业模式： 开放式商业模式通过开放平台和资源，为市场提供应用程序接口（API）和开发平台，通过客户调用来盈利。例如Strip、Twilio、Plaid、Square、Dropbox、Mailchimp、支付宝、易宝支付等。
道德与伦理方面的挑战
PC互联网时代在信息共享和商业模式创新方面带来了巨大进步，但也同时诞生了一系列道德和伦理方面的挑战，例如：
- 知识产权：互联网上的内容易于复制和传播，导致版权侵犯和知识产权保护的问题。
- 网络欺诈：网络钓鱼、诈骗和其他形式的在线欺诈行为对个人和企业的财务安全构成威胁。
- 数字鸿沟：互联网接入的不平等导致社会中不同群体之间的信息和资源差距扩大。
- 网络暴力：网络欺凌和网络暴力行为对受害者的心理健康造成严重影响。
- 内容审查：网络上的信息自由与内容审查之间的平衡问题，引发了关于言论自由和监管的讨论。
PC后时代，PC互联网有哪些变化？
- SAAS商业模式：很难被移动设备代替的各类企业服务成为PC互联网从业者的主战场，例如HR Saas、CRM Saas、财务 Saas等。
- 小众社区商业模式：针对特定用户群体推出了社群化产品，例如Github为代表的源代码社区平台。
移动互联网时代
大致可以把2010前后至今都可以成为移动互联网时代，智能手机成为了人们的标配，移动设备数量在2012年左右远远超过了PC设备，现如今几乎人手一台移动设备，例如手机、手表、PAD等。
移动互联网使得大家可以随时随地获取服务，生活更加便利；移动设备促进了社交方式变革，改变了人们的交流方式，促进了信息的快速传播。
突出特点
- 移动性：用户可以通过智能手机随时随地访问互联网。
- 个性化：基于用户行为的推荐系统为用户提供个性化内容。
- 简单化：移动应用的操作相比PC更加简单，小孩、老年人都很容易操作。
技术原因
- 智能手机的普及：智能手机的快速发展使得移动互联网成为可能。
- 4G网络：高速的移动网络支持了丰富的移动互联网应用。
代表性商业模式
1、社群经济模式： 是一种基于互联网社区的商业模式，它依赖于用户群体的互动、共享和参与来创造价值和推动经济增长。在这种模式下，社群成员通过共同的兴趣、目标或价值观聚集在一起，形成强大的网络效应，促进内容的创造、信息的交流和商业活动的发展。
社群经济在移动互联网时代百花齐放，虽然规模上没有第一代社群+流量型企业大，但也诞生了很多品牌企业，例如：Reddit（一个社交新闻聚合和讨论平台），Discord（社群交流平台），Duolingo（一个语言学习平台），小米、Bilibili、Meetup等。
社群经济特点：
- 用户中心：社群经济模式以用户为中心，强调用户参与和体验。
- 共同价值观：社群成员通常围绕共同的兴趣、目标或价值观聚集在一起。
- 互动性强：社群成员之间的互动频繁，包括讨论、分享和协作。
- 网络效应：社群成员越多，其价值和吸引力越大，形成强大的网络效应。
- 口碑传播：社群成员的正面体验和推荐可以作为强大的口碑营销工具。
2、生态型商业模式： 指的是企业通过构建一个包含多个相互依赖和相互支持的参与者的生态系统来实现价值创造和盈利。该模式最常见的子类型就是通过构建一个硬件、软件和服务相互支持的生态系统，为用户提供无缝的数字生活体验。
苹果在上世纪80年代PC机时期就走“软硬一体化战略”，但最终失败了。在移动互联网时期，苹果以移动设备为主继续该战略的升级版“生态型”，打造了App Store生态，取得了巨大的成功。
在移动互联网时代，该模式其它子类型的成功成功案例，还有小米、Slack、Salesforce AppExchange、Epic Games Store等。
此外，一些大的平台，也逐渐演化成为了生态型，例如Google、Facebook、Amazon、阿里、腾讯等。
3、O2O（Online to Offline）商业模式：是一种将线上（Online）和线下（Offline）资源和服务结合起来的商业策略。这种模式的核心在于利用互联网平台吸引和引导消费者，然后将他们带到实体店铺或现场体验服务，实现线上线下的无缝对接。
PC互联网时代的团购是O2O的代表，真正让O2O大热是移动互联网，出现了很多创新业务，例如：
- 美团：中国领先的生活服务电商平台，提供餐饮、外卖、酒店预订、电影票等服务。
- 大众点评：提供餐厅、酒店、电影等服务的点评和预订服务。
- 饿了么：提供在线订餐和外卖服务，连接消费者和餐厅。
- Groupon：提供在线团购和优惠券服务，吸引消费者到线下商户消费。
- Zomato：提供餐厅搜索、预订和外卖服务。
- 京东到家：提供在线购物和线下配送服务，连接消费者和超市。
在PC互联网时期出现的一些商业模式，在移动互联网时代依然生命力顽强，大部分行业领头羊都及时适应了移动时代，没有给后来者颠覆的机会。极少数基于移动互联网成长起来的巨头，也还是使用了这些成熟的商业模式，例如：微信、Message为代表的移动社交产品，字节跳动的产品（头条、抖音、Tiktok）、快手、Instagram、Snapchat、Triller、Dubsmash等移动视频分享类产品。
道德与伦理方面的挑战
在移动互联网时代，用户隐私保护面临了前所未有的挑战，主要包括：
- 数据收集的增多：智能手机和应用程序(App)收集了大量的个人数据，包括位置信息、通讯录、个人偏好等。
- 隐私泄露风险：数据在传输和存储过程中可能遭遇黑客攻击，导致隐私泄露。
- 权限滥用问题：一些应用程序可能会请求超出其功能需求的权限，滥用用户数据。
- 法律法规滞后：隐私保护相关的法律法规可能跟不上技术的发展速度，导致监管不足。
- 跨境数据流动问题：数据可能在不同国家间流动，面临不同法律法规的约束，增加了隐私保护的复杂性。
AI互联网时代
以2018年ChatGPT为代表的大语言模型爆火，可以认为是AI互联网的启动，现阶段还处于发展期，距离超越移动互联网还有很长的距离。
以大模型为核心的AI技术，将在提高生产和服务效率、推动新技术、科学研究等方便发挥巨大价值。例如：AlphaFold在蛋白质结构预测领域取得了显著的成就；AI大模型被用于分析病理切片图像，辅助医生识别和诊断癌症等疾病，成功率超过了大部分该领域的从业人员。
突出特点
- 智能化：AI技术使得互联网服务更加智能化，能够理解和预测用户需求。
- 自动化：AI技术在自动驾驶、智能制造等领域的应用，提高了生产效率。
技术原因
- AI芯片：Nvdia GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）等专用芯片的突破，大幅提升了训练复杂模型的能力，奠定了AI互联网到来的物理基础。
- 深度学习算法的进步：深度神经网络（DNNs）和卷积神经网络（CNNs）等算法的发展，使得模型能够从大量数据中学习复杂的特征。
- 自然语言处理（NLP）的突破：BERT、GPT等预训练语言模型的出现，极大地推动了自然语言理解和生成的能力。
- 大数据的积累：互联网普及，积累了大量数字化信息，让百亿、千亿级训练成为可能。
代表性商业模式
1、Agent即服务（AaaS）模式： AaaS是一种新兴的云计算服务模式，将AI Agents作为一项服务通过云平台提供给用户。这种模式允许用户基于自身的具体需求和预算，选择订阅服务或按实际使用量支付费用，从而实现对AI能力的按需获取和灵活使用。
2、大语言模型即服务（MaaS）模式： MaaS模式将先进的机器学习模型以服务的形式提供给企业用户，简化了机器学习模型的集成和应用过程。企业能够利用最新的大语言模型来优化其业务流程，提升服务质量，增强市场竞争力。
3、机器人即服务（RaaS）模式： RaaS模式通过将机器人技术与云计算、人工智能等先进技术相结合，为企业提供了一种灵活、低成本的解决方案。企业无需自行购买昂贵的机器人硬件，而是通过租借、代运营等方式，按需使用机器人技术来完成各种任务。
4、Agent Store模式： Agent Store模式类似于苹果的Apple Store，但它是一个专门提供基于生成式预训练Transformer（GPT）模型服务的虚拟商店。用户可以根据自己的特定需求定制和优化AI解决方案。例如OpenAI 提供的AI Store.
5、众包和协作模式： 起源于PC互联网时代的众包，也将如同O2O和共享模式在移动互联网时代爆发一样，将在AI互利网时代爆发。
AI互联网时代的众包和协作模式将结合人工智能与人类劳动力，通过AI Agent来优化和分配任务给网络上的人类工作者。这种模式在数据清洗、内容审核、数据标注等领域展现出其独特的价值和效率。
道德与伦理方面的挑战
在AI互联网时代，道德与伦理方面的挑战更为突出，例如：
- 算法偏见：AI算法可能会继承并放大训练数据中的偏见，导致不公平或歧视性的结果。例如头条、抖音、美团、携程等的算法作恶。
- 责任归属：当AI系统出现错误或导致损害时，确定责任归属可能非常复杂。例如自动驾驶方面。
- 自动化失业：AI技术可能取代某些工作岗位，引发就业问题和社会不稳定。例如智能机器人的上岗。
- 道德决策：AI系统在特定情境下需要做出道德决策，如何编程这些道德判断是一个挑战。
- 深度伪造技术：深度学习技术可以创建逼真的假音频和视频，可能被用于欺诈和诽谤。
- 知识产权：AI创作的作品的版权归属和使用问题，需要新的法律和伦理指导。例如：AIGC产生的内容。
- AI的自我意识：随着AI技术的发展，AI是否可能获得某种形式的自我意识，引发伦理问题。
总结
AI互联网将是未来几十年确定的趋势，无论经济如何动荡、大局势如何紧张，都无法改变这一趋势。幂简集成相信，唯有投身其中，将AI技术用于生活、生产、科研、商业等，才能缩短技术鸿沟，让更多人享受技术福祉、而不是技术歧视。
