以下內容來自高山大學2019年經典課程。授課老師：吳軍，著名學者，投資人，人工智能、語音識別和互聯網搜索專家。豐元創投創始合夥人，前Google智能搜索科學家，前騰訊副總裁。著有《數學之美》《浪潮之巔》《硅谷之謎》《文明之光》《智能時代》等多部暢銷圖書。
今天主要給大家講講硅谷的技術趨勢。
為什麼硅谷今天的技術是這樣的，他有一個很重要的前提叫做：預先要求。
比如說我們能在2007年的時候用上智能手機，原因是20年前也就是1987年左右，伯克利發明了雙觸屏技術。這就是預先要求。
再一個就是要有足夠的市場規模。比如互聯網市場其實就是一個很小的市場，養不活那麼多公司。全世界有上百萬家互聯網公司，但99.9%是虧錢的。
今天我用一個投資人而不是教授的眼光來看看在硅谷投資，看看硅谷的技術發展趨勢。
大概從2008年開始有兩個熱門的詞，一個是雲計算，一個是移動互聯網。當時標誌性的事件就是亞馬遜和Google開始對外提供收費的雲計算服務，而不是僅僅是他自己的企業級內部的服務。另外一個就是當時安卓系統出來了。
這兩件事的發生帶來了企業級的軟件和服務的升級。
2010年前後，全世界的企業級軟件和服務的市場大概約5000多億美元。當時美國一個IT企業裡平均每個員工IT費用約5000美元左右，即使是一個UPS的投遞員，一年所花的企業級軟件費用大概也有500美元，到現在這個規模就更大了。所以這個市場很大。這也是為什麼微軟、IBM這樣的公司很成功的主要原因之一。
5000億美元是什麼樣一個概念呢？拿互聯網行業來比的話，2016年全世界互聯網市場是3800億美元，2018年估計是4500億美元。互聯網市場增長很快，但是依然沒有達到企業級軟件服務的水平。
然而全世界的互聯網公司比軟件公司要多得多，所以這也是為什麼全世界互聯網公司大部分不掙錢。當然，更主要的是，互聯網公司和軟件公司不一樣，Google一家佔了全世界1/4的市場，1/3的互聯網收入，再加上阿里巴巴、騰訊、Facebook、亞馬遜等等，共佔到了80%，然後剩下全世界一百多萬家互聯網公司（其中一大半在中國）去爭不到1000億美元的市場，所以是不可能掙得著錢的。
所以就創業來講，互聯網創業是很蠢的一個行為。
企業級軟件和服務這個市場在中國大家並不熟悉，因為中國大部分都是不付軟件費，付也付得很少。所以這種環境就生生把一個本來可以很做的很大市場給做沒了。今天中國做企業級軟件的公司像東軟、金山、用友等上市公司市值全部加起來，都不到Adobe的一半，而Adobe還只是一箇中型的軟件公司。
中國出了一個新概念，其實就是這件事的一個翻版。叫工業互聯網或者企業互聯網。
那麼話說回來，為什麼從2008年到2016年大概8年時間裡，美國要通過這兩件事把企業級的軟件做轉型升級呢？
因為如果用亞馬遜的雲服務或者Google微軟的雲服務，加上原來的企業級的軟件服務這種解決方案。相比過去買IBM的計算機和Oracle的計算機服務器，再用他們數據庫，成本要低70%左右。所以大家都覺得這是一個趨勢。
今天大家都在說，為什麼微軟好像又重新起步了，市值超過1萬億美元。但是仔細去讀微軟財報，就會發現它利潤其實並沒有增長。
它的市值漲了一倍多，原因在於它的估值PE漲了一倍多。為什麼PE漲？原因很簡單。微軟原來賣軟件，現在變成了在雲計算上賣服務，大家覺得這是未來的發展方向，所以它估值又高了。
中國過去在企業及軟件和服務這件事上收不來錢，但今天有可能收得來錢，為什麼？因為現在不賣軟件，而是把軟件放在雲端賣服務了。這已經慢慢的形成一個趨勢了。
趨勢能夠形成，就在於它的預先條件成熟了。
有了雲計算，有了移動互聯網，有了傳感器技術，就帶來了大數據。很多數據原來不是沒有，而是有但我們無法收集。過去3年裡，我們收集的數據是人類有史以來到3年前所有數據的總和。
有了雲計算和大數據，機器智能或者說人工智能就產生了。
今天之所以有人工智能，有三個重要原因。
一是處理器的處理速度非常快。
處理器進步的速度有多快，你們可能想不到。舉例來說，就是如果我們用1946年的計算機技術來實現2016年Google AlphaGo贏李世石的那臺計算機，用電量要多少？
要用掉幾百萬個三峽的發電量。
這就是一個基本技術進步。正是因為有這樣快的技術進步，今天的計算機才變得如此聰明。
第二個是數學模型比較好，能把我們現實生活中很多看上去不是數學問題的問題變成數學問題，然後用計算器計算。
第三個就是大數據。
面對大量的數據，如果用的還是用我們傳統的方法先建數學模型再去琢磨，那是不行的。用到大數據，就需要機器智能。有了機器智能，有了移動互聯網，有了傳感器，自然而然就到了今天很熱門的一個概念：萬物互聯IoT。
IoT這個市場有多大呢？
當我們周圍全部是智能設備的時候，智能汽車、智能家居等等，都能夠直接上網，這裡不是說通過你手機或者通過Wifi上網，而是每個智能設備都會有一個類似於我們手機SIM卡，通過這個卡來上網。這個時候我們現在的4G就不夠用了。因為不可能併發處理這麼多信息，那麼就需要5G，所以這兩個是關聯的。
IoT和5G的結合，最保守的估計，到2030年，可以把這目前這兩個市場的總和翻一番。每年增長6%不算太快，跟中國的GDP比的話。
但是在世界整個IT行業的增長來講，這是一個很令人振奮的信息。為什麼呢？
剛才我提到全世界互聯網市場大概4000多億美元，那電信市場有多大呢？大10倍，將近4萬億。
這其中運營商拿到了一半左右約2萬億上下，然後設備商拿到一半也是2萬億左右，這2萬億是華為、小米、中興、諾基亞他們拿走了。前幾年創業，這些公司都是不聲不響的，華為現在因為貿易戰處於風口浪尖，但實際上前些年大家都不關注他們的。
電信市場是個十倍大的市場，而且從業的公司沒有那麼多。到2030年，這個市場大概能擴大到8萬多億美元。差4萬億。4萬億什麼概念呢？今天日本的GDP就是4萬多億，德國是3.8萬億。80多年前，日本人說大東亞共榮根本不可能實現，但現在，中國要是真在IoT+5G時代佔了一個主要的大的市場份額，創造出相當於日本現在的GDP的市場，其實也就是相當於實現了大工業大東亞共榮。
通過技術的方式，能做到這一點，這是一個未來大的市場。
從投資角度來講，為什麼有些技術我們投有些不投呢？
原因在於，首先這些預先的技術你是否滿足了。
第二個就是市場規模的前景要很大。我一直覺得大家來高山大學學習特別好，就在於高山大學教大家科學，學習科學你就會算這筆賬。很多科技媒體報道，甚至有一些大學商學院講他們不會教你科學的底層邏輯，糊里糊塗告訴你一個趨勢，這個趨勢沒有科學基礎是不行的。
再接下來就是大數據。機器智能和生物醫療技術結合起來，就形成一個大產業，就是IT+醫療，這也是一個非常大的市場。
我們現在檢查身體的很多設備其實都很老，聽診器大概用了幾百年了，心電圖也有上百年的歷史了，CT和MRI都現在也有40多年了，但這些都被認為是目前比較先進的診療手段。仔細想想，我們的手機是什麼樣的，更新迭代的速度有多塊，如果我們用的一個IT產品還是40年前的，你肯定會覺得這東西基本上沒法用了，但是我們的醫療設備就是這樣的。
此外，我們做的檢查也很老套，比如你心臟不舒服了，去醫院醫生會讓你測一下心電圖，但如果檢測的時候心臟正好正常的話，那就測不出來任何問題。我們希望有什麼樣的檢查方法呢？那就是最好有一些設備，能夠隨時監控跟蹤我們整個人的新陳代謝，細到我們身體出了任何問題它都會馬上知道。
特斯拉汽車與寶馬或者奔馳車相比，最大的區別就在於，一旦車出了什麼問題，給他們一個電話，他們能立刻預約維修。因為特斯拉對自己的車有監控，能夠隨時進行分析。但是奔馳寶馬不一樣，他們有記錄，但沒有互聯網監控，一旦車出了什麼問題，就會要比較長的維修時間。
今天很多工業設備是有監控的，比如說像商用的噴氣式飛機的發動機，上面有一千多個傳感器，每天運行一下，能夠收集大概超過1G的原始數據，就是它裡頭溫度、燃燒、溼度等等各方面都記錄得很好。
再比如說機場維修發動機也是很快的一件事情，因為他們也有非常好的記錄和監控。但是我們身體沒有一個傳感器。所以說智能與醫療結合會產生一個大的市場。
那麼這個市場到底有多大呢？
美國2018年GDP為20萬億美元，醫療方面費用約佔18%的GDP，也就是3.6萬億美元。中國市場多大？如果除掉其他雜費，只按照醫院的收費，這個市場非常小，佔GDP的不到5%。如果把買保健品等各種醫藥雜費都算上，佔比就很大，但是這個沒法估算。
上海交大商學院有一個大概估計，約佔GDP 13%到14%，跟美國也差不多。所以這兩個國家AI+醫療的市場就差不多6萬億。所以這是一個很大的市場。我講這些東西就是要告訴大家眼界要開闊一些，不要老想著技術，或者老想著互聯網上我能琢磨點什麼東西，市場太小，格局太低。
另外，當我們有了人工智能，有了IoT、有了區塊鏈，整個世界就會形成一個超級智能。單個蜜蜂的智能水平非常差，但是一旦形成了一個群體的智能的時候，就會很強。相比於人而言的個體決策，人工智能收集了很多數據，最終形成綜合的決策，所以這在未來會是一個很大的市場。
來源：高山大學
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