曾鸣：面对这样的对手，几乎毫无还手之力(2)

　　谷歌在数据智能方面还一个典型的代表，就是搜索的反馈闭环。用户在搜索结果页上的每一次点击(或者一次点击都没有)的行为数据被实时记录，并反馈到算法引擎，不仅优化了用户的搜索结果，而且优化了任何搜索这个关键词的人得到的搜索结果。

　　机器学习的反馈闭环必须是业务天然的一个有机部分，换句话说，用户行为本身留下来的数据在帮助机器学习，这才是一个自然的智能商业循环。

　　再看看过去几年冒出来的新企业，比如说大家熟悉的滴滴。

　　滴滴的本质是基于数据智能，把用户(一个乘客和一个司机)快速地匹配在一起。

　　算法可以让匹配效率越来越高，乘客等的时间越来越少，但同样重要的是司机空跑的里程要越来越少，这样的话客户的成本也会越来越低。

　　另外一个典型的例子是今日头条。

　　当大部分人认为从新浪的门户到微博、到微信的公众号，内容领域已经没有多少创新空间的时候，今日头条通过智能的推荐引擎，变成了一个大家都离不开的内容推送平台，取得了非常大的突破。

　　可见，在越来越多的领域里，无论是基于数据智能，还是基于网络协同，都能够产生领先的创新企业。未来如果不在这两个方面有质的突破，在新商业的竞争中，你是没有生存空间的。

　　对于绝大多数企业来说，今后10年，最难的其实是创造一种产品和服务方式，把原来离线的用户在线化，产生一个持续的互动，这样才能实时记录用户的反馈，也才能优化算法、优化服务。谁先完成这个闭环，谁就占据了最大的优势。

　　3.黑洞效应：智能商业胜出的秘密

　　讲清楚了网络协同跟数据智能双螺旋的运作，我想回过头来解释一下：

　　滴滴、今日头条、摩拜、快手、瓜子，到最近的抖音，为什么这些互联网新兴企业能够拥有如此强大的生命力？

　　同时，那些已经拥有庞大体量的互联网公司，例如阿里巴巴、腾讯、亚马逊，又是如何继续保持高速增长的？

　　我在研究和梳理这些案例的时候，找到了一个很有意思的观察角度，我称其为智能商业的“黑洞效应”。

　　既然叫“黑洞”，自然意味着它有巨大的能量场。那么这些“黑洞”的能量场又是如何形成的呢？

　　第一，网络效应。

　　智能商业双螺旋之一是网络协同，而网络协同天生就带有“网络效应”，具备指数型扩张等大众已经非常熟悉的互联网天然优势。

　　第二，学习效应。

　　智能商业双螺旋的另一个重要组成部分是数据智能。数据智能有着乘法的优势，打个比方，机器的算法在对数据的不断处理过程中，就提升了自己的智能水平。

　　这是7×24永不停歇的自我运转，所以这种学习效应是乘法叠加的。“黑洞”型企业越学越聪明，学得越来越好，越来越快，这就是学习效应。

　　第三，我称之为“数据压强”。

　　当一个网络不断扩张的过程中，数据天然会被记录下来，数据就越来越多。当网络越来越复杂以后，靠人力根本无法完成如此庞大的数据量，我称之为“数据压强”。

　　在这种巨大的原生性压力面前，人力束手无策，数据智能是唯一且必然的选择，这天然推动数据智能的发展。

　　再以淘宝为例：

　　早在2008年之前，我们就已经感觉到传统的类目再也无法处理这个平台上如此之多的商家和商品信息了，消费者的购物效率出现了直线下滑的趋势。

　　因此，淘宝从2007年开始计划，在2008年全面投入，用搜索引擎取代了传统的分类浏览。

　　在当时，搜索引擎是一款数据智能的新产品，只有搜索引擎才能支撑淘宝复杂网络的爆发式成长需求。

　　对于搜索引擎而言，处理1亿件商品与处理100亿件商品并没有太大的区别，只要它的可扩容性可以承载就可以了。这是人力无法达到的效率了。

　　现在看来，淘宝的数据智能之路，与日趋庞大的网络所产生的“数据压强”息息相关。

　　在“数据压强”面前，要么数据智能，要么变成肉泥，没有第三条路可选。

　　第四，数据的积累又会进一步推动网络的扩张。

　　数据跟物质完全不一样，物质越用越少，而数据和信息的使用过程是一个价值创造的过程，谁看了，有多少人看，本身就有巨大的信息含量，如果这个人再点个赞，再写个评语，再转发一下，信息的价值就更加以几何级数上升。

　　所以任何互动产品的设计都非常有价值，因为你让信息的消费，变成了信息的再生产，变成了信息价值的再创造。数据传播的边际成本又非常低。

　　这种不对称性，使得数据有很强的动力去尽可能地在全网络传播，这是一种天然的网络张力，所以数据的积累又会进一步推动网络的扩张。

　　以上四大优质DNA的重叠附加与彼此赋能，让有着“黑洞效应”的企业们占据了指数级增长的竞争优势。

　　这些优势的乘法叠加，足以在各自的行业和领域内掀起一次又一次的惊天风暴，也由此诞生了一个又一个智能商业独角兽。

　　诺基亚与摩托罗拉的悲剧式谢幕、雅虎的破产贱卖……那些曾经无限风光的行业巨头纷纷倒下，暴露出了现实的残酷性：传统商业在面对这样的对手时，几乎毫无还手之力。

　　在智能商业的时代，想要让自己的企业获得成功，首先要问自己4个问题：

　　第一个问题，我的企业能否最大限度地实现网络化？

　　第二个问题，我的企业能否尽可能地引入机器的学习效应？

　　第三个问题，我的企业能不能在网络扩张的过程中，尽可能地用机器决策取代人工决策？

　　最后一个问题，我的企业能否让自己收集的数据与更多不同类型的数据产生交换？

　　这4个问题代表了“黑洞效应”的4个不同优势，无论哪一个优势都能为你的企业带来巨大的发展动能，都能为你的企业创造出巨额的价值。

　　这4个问题，每解决一个，你就离成功更近一步。