名实唯一性：数字与AI经济里的那些潜规则

数字化和人工智能带来了微观经济所不具备的一些特征，当中有一些其它游戏规则并不那么为人所知，但也切实起到了作用。本文就名实唯一性这一规则进行分析总结，希望能够给予你新的了解。

数字化和人工智能带来了一些过往微观经济中不具备的新特征，最广为人知的就是网络效应、摩尔定律等，还有一些没那么严格定义的比如长尾。但实际上还带了一些其它游戏规则，这些规被人提起较少，即使在互联网思维沸沸扬扬的时候和很少被人提及，却也切实在起作用。所以我把它们称为潜规则。后面在琢磨事单开一个系列写这些潜规则。在人工智能快速发展的背景下，这些潜规可能会变得越来越重要。这一期写名实唯一性。

一、什么是名实唯一性

古代人说的名更像是类别，实则更像是具体实例，这里借用下名家的这个说法。

那什么是名实唯一性呢，就是一个类别潜在的会往只有一个实例的方向发展，数字化、智能程度越高这种潜在趋势的内涵动能越大。

现实中有很多例子，比如谷歌几乎逼近搜索这个类别，微信几乎逼近即时通讯这个类别。

过去这点不是没被察觉过，但通常被很世俗的表达为老大老二老三怎么样，实际上这和商业市场格局没有绝对关联，不商业化一样有这表现，比如Linux成功后，别的开源系统就不好立足。这显然不是单纯的市场的力量，因为它是免费开源对免费开源。类似的如果LLaMA2持续成功，那到最后很可能也会和Linux逼近操作系统概念一样，占满开源大模型这个类别。

（超算上操作系统的变化，虽然是个子类，但能够比较清晰看到超算操作系统的变化）

这种现象还可以追溯到很久远的过去，比如绘画，里面很早就有学我者生，似我者死的说法，在玄幻小说里新类别往往成功巨大，后面跟着学的就差很多了。

但在过去，典型工业生产正好不是这样的，所以那时候名实唯一是非主流，名实唯一特征只局限于社会生活里面很窄的一些领域。比如，大生产正好不是名实唯一的，都是一个型号生产N个，越多越好，汽车、服装、房子等都是这样…（现在老说的预制菜也是反名实唯一，我估计不行，你愿意吃么）

二、为什么会有名实唯一性

需求上的源动力可能在于人是独立个体。有名万物之始，人也是。

此后的旅程就在于充实这个名的内涵，然后每个人都是不同的四维实体（创业者的窘境：从人力资本到四维实体，有点哲学…），人在这个四维实体的延展过程中确立意义。这样一来满足人需求的一切素材越是唯一的，越能更为彰显这种个体的唯一性。这么说也许不好理解，简单说法是如果有选择的话，没人喜欢活在一个模版里，和另外一个或一些人一模一样。这是原动力，也和长尾理论说的尾巴越来越长相呼应（找个电商平台列它的SKU，你会发现确实越来越多，京东上已经逼近4000万，经济要持续发展早晚能破亿）。

但需求侧的这种趋势回答不了微信这类产品为什么也会如此，微信等其实是制造了一个，然后无限分发。

这可能得回到生产侧来看，在生产侧，当我们抛掉现实某些其它维度的约束（比如法规），数字和互联网是个全联通空间，全联通空间里选择成本逼近于零，并且没有信息不对称。

这样一来就是一个充分竞争的状态，这种状态下，推出产品的主体需要快速进化，不管通过新特征还是什么别的方法，而需求方就快速选择，最终跑的最快最好的就会定义整个类别，拿到胜利果实，而跑的不快不好的就是这个类别的子集，子集就是残次品，信息对称的情形下没人会选择残次品。

智能强化了这个趋势。

原本在定义类目的时候存在着明显的智能供给不足问题，智能正好可以补足这个短板。

比如有个产品叫Notepad++的文本编辑器，在打磨过程中因为它的功能是定死的，不支持16进制编辑等，那就可能出现一个新产品，弥补它的缺陷，但智能让这类差异可以被折叠掉。在大模型越来越好的前提下，交互这些环节变成了就说一句话，小功能变成都可以自动生产。只要你的创意在，那就可以把这些功能都涵盖进来，丰富这个类目。

在物理世界，生产环节还能导致成本差异等，但对于数字世界数字产品本身复制成本几乎是0，这里面除非有不一样的属性定义成为单独一个类别，否则就会变成事实意义的残次品。

做个总结其实是这样：

需求侧决定了名实唯一的根本趋势，而数字和智能会在生产侧先是导致类目和产品的统一，然后为满足需求就会进阶到人和产品子类的唯一映射。就好比微信先是和IM类目的统一，然后就是每个人一个微信，现在除了头像外陆续出了些小功能，比如朋友圈置顶，干的就是后一类活。

最终就是超级中心化和超级个性化的统一。在人可以感知范围的个性化，在不可感知的范围的超级中心化。

三、名实唯一性会有什么影响？

认知会变成唯一活性动力和稀缺资源。

（现实世界里有些因素不是不能加进来，但它太麻烦，所以我们就说一个纯粹的，没有政治维度世界里的事，有点像一个只有经济、文化等的元宇宙，我们说的都是这里的事。琢磨事就这么琢磨）

就像门纲目科属种一样，类有大类有小类。那类目归一先是小类里面名实的归一，然后就是大类聚合小类。

比如我们过去我们常用的软件有计算器、记事本，那回头他们潜在就会归并成一个，然后这些产品就变成了某个大类别的配件，比如操作系统。

存量归并的同时，新的领域会诞生然后再重复这个过程。

在这过程中，创新会变得比以往更关键。

开宗立派者、引领类别者会坐收一波巨大的红利。

这在过去玄幻小说上表现的特别明显，喜欢网文的可能都还记得洪荒流、凡人流等，最近的一次开创类目应该是刀郎和他的罗刹海市、花妖和翩翩等，这次也体现的比较明显。

宏观点看，就是社会性的“SKU”会越来越多，穷尽指定要素下的想象空间，然后在新要素出现的时候走向下一个，比如过去唐诗宋词元曲的递进。

这种特质随着数字和智能的发展会延展到现实空间，数字化等越发展，数字和物理空间越联通，整体世界可能越会这样。

假如有两个生产羽绒服的公司：一个完成了彻底的数字化和智能化改造，另一个没有。那会怎么样？因为完成了数字化改造的扩张时多生产一件少生产一件即使样式不一样，增加的额外成本也几乎逼近于零。差异可能只剩下物理空间上的谁里消费者更近这类，但这没意义。所以纯粹从生产成本的角度看它就潜在会占满它的类别：羽绒服。

有意思的是能对抗这种趋势的也是很虚幻的认知锚定，比如经营的很好的奢侈品总是很难统一，因为它背后用了很多不可再生的历史性资源。

名实唯一性越彻底，这世界越主观。

四、到底什么可以定义品类差异性？

在原子层面绝对做不出这种差异性。

原子差异性，总是可以用大工程的方法去弥补，干出一样的东西。所以它的差异性是资本量、特殊资源等的差异性。比如近来上映电影的奥本海默所努力的原子弹，原子弹氢弹是何等复杂的作品，但即使这样复杂的工程和作品，一样会被复刻。

所以原子层面的东西在同类别下面构建不了这种品类间的差异性，总是依赖某种特殊的壁垒，或者说它们属于独特的一些群体，没有普遍性。（不是不关键，往往这种类别在现实里非常关键）

品类差异性，来自主观认知。

面向过去就是历史资源，这是已经发生了的部分，有的就有，比如虎丘拙政园，没有的就没有了，做一个假的拙政园也不顶用。奢侈品估计最适合就是和这个绑定。

面向未来就是基于新要素的创造，然后把其中某部分变成历史资源。

这就导致了两种生存状态，注定反向对组织的形式提出要求，就好比修大坝和做皮克斯电影其实是需要不同的组织方式。而在经济生活中那个比重高，那个就是那个时代的显学。

从这个角度看，我们似乎处在个临界点上。

两种状态交叠在一起影响我们的现实，但未来则在名实唯一的权重这一端，这部分的比重会越来越大。

那这会对组织形式提出什么样的新需求呢？

五、钢铁侠能打卡么？

开创新类别需要什么呢？需要带着充满活性的场域以及对应的组织。

搬砖和躺平是不能开创新类别的，组织也一样，主要体现搬砖和躺平特征的组织也是不行。

这点前面说了很多有点抽象的内容（比如：到底什么是OpenAI成功的关键点，到底谁能干好大模型？），这次就说例子。

假设一个团队很像复仇者联盟，每个人人五人六也都有两把刷子，这时候美国队长说了：我们得严格管理，钢铁侠你要每天打卡，报告你的进度。那会发生什么呢？估计还没等拯救世界，自己先干个稀里哗啦的。

现实里其实经常发生这类事，那为什么呢？

因为我们往往需要的是统一和灵活性的并存，但我们所有的手段都只会强化某一端。

人是唯一创新主体，而越是新类目，新类目越大越是即需要统一的协作，也需要个体的活性。

关键在于统一性要统一于意义，但不能统一于形式。可意义对于智慧生命体很难统一，就只能统一形式，所以美国队长想了想就会让钢铁侠打卡。

这可能不好理解，我们换几个例子：

比如父母爱自己小孩的表现可能很不一样，有的擅长言语表达，有的不擅长言语表达，但都是爱自己的小孩。爱是意义，说话多少则是形式。

再比如在组织里面其实是希望更有创造力，那这个人可能加班加点，也可能表现的散漫一些，这种多元其实本来不是坏事，但在信息量不充沛下，就需要统一形式，否则表现形式就会导致负面解读（所谓的带坏风气）。

过去因为信息处理能力过小，智能不够，这事其实没解，所以几乎每个人都会觉得企业里怎么这儿繁琐，这是过去追求内在稳定性和可持续性，而方式方法与复杂现实的不匹配的代价。

但现在个体如果都变成钢铁侠了，这种冲突就变的更明显。矛盾之处在于，你不是钢铁侠组成的组织，整体力量就肯定有问题，如果别人是，那回到前面说的名实唯一性，对应类目就会被别人占据。

在单点上，我们总是可以用一种没那么活性、调度大资本大兵团的方式去追赶，比如芯片，然后追赶，这在很长一段时间也应该是主流，但一旦普遍进入新阶段，比如谁干出皮克斯的动画谁就胜出的时候，那还是类似的模式就不灵。很像是正常打仗都是面对面硬顶，但回头有人发明了横纵向大穿插的战术，其队伍灵活且锋利，那在新形式下前者就会变成一种动态的落后。

我不是真的学者，所以真的不负责严谨，只能算抛砖引玉。说这类特征和基础统计然后归纳也不一样，我虽然观察很多企业和产品，但本质上是演绎，不是归纳。但不管严谨度怎么样，数字化和人工智能只可能向纵深发展，不太可能回退了，如果上面说的是对的，那这就会越来越是每个想做产品或者创业的人要面对的。所以做这类总结没准能有点帮助。