Google可能是這個世界上最神奇的公司，Facebook雖然也天馬星空地做事情，但論瘋狂程度其實遠遜於Google。Google聚集了這世界上最聰明的人，單純的說這些人是神經病肯定是不合適的，所以必然有種內在脈絡支撐著Google今天做這件事情，明天做那件事情。
Google在幹什麼？
地球上最為激進的科技公司Google近來對自己進行了重組，總公司的名字現在改成了Alphabet(字母表)，字母表上的各種公司五花八門，不用心思考完全不理解這公司在幹什麼，唯有回到人工智慧可能對未來產生的巨大影響上才能更好的理解字母表公司的初衷。
現在字母表上的公司和產品如下：
A–Android/AdSense/Analytics/Ara/AdMob/Alerts
B–Blogger/BostonDynamics/Books
C–Calico/Cardboard/Capital/Contactlenses
D–Drive/DeepMind/Design/DoubleClick
E–Earth/Express
F–Fiber/Fi/Flights/FeedBurner/Firebase/Finance
G–Google(duh)/Gmail/Glass/Groups
H–Hangouts
I–Images/Ingress/Inbox/InviteMedia
J–Jump
K–Keep
L–Local/Loon
M–Maps/MyBusiness/Makani
N–Nexus/News/Now/Nest
O–Offers
P–Plus/Play/Photos/Picasa/Pixate/Patents
Q–[Nexus]Q
R–Refine/reCaptcha
S–Search/Self-drivingcar/Shopping/SageTV/Stackdriver/Skybox/Skia/Scholar
T–Translate/Tango
U–URLshortener
V–Voice/Ventures/VirusTotal/Video
W–Wear/Wallet/WebToolkit/Wing
X–GoogleXlabs
Y–YouTube
Z–ProjectZero/Zagat
這裡面除了一般很容易理解的各種軟體產品項目比如Android、Gmail、Youtube、Blogger、Search等之外，特別讓人意外的有Calico(醫療)、Nest（智能家居）、Self-drivingcar（自動駕駛）、BostonDynamics（機器人），收購這些公司上基本都投入非常巨大，動輒數億美元，但正常來講不太能看到它們的相關性，機器人和醫療確實也八竿子打不著，好多公司如波士頓動力這種更是短期內不太能看到商品化的可能。
Google這種公司聚集了地球上幾乎是最最聰明的一波人，個別的公司也許是因為一時衝動，但整體上毫無條理的做事情可能性幾乎沒有，那它到底是想幹什麼？
這要切換到人工智慧的視角。
我們來想像下，假如我們真的打造了一個超級大腦，這個超級大腦在應用上會有差別，可能體現為AlphaGo與人類下圍棋，也可能體現為自動駕駛汽車等，但在算法、數據、基礎設施上其實依賴於很相似的東西，並且這種超級大腦的智能程度呈現出顯然的數據驅動特徵——數據越多，智能程度越厲害。這個時候再假設這公司的領導者們是一群野心勃勃的人，過去也曾經從這種野心中獲得了巨大的成功，那這群人可能會做什麼？
他們首先會利用自己的數據和基礎設施優勢讓智能達到別人無法達到的程度，接下來會讓這種智能體現在儘可能多的用戶產品中。一旦如此，那他們就可以源源不斷的獲得第一手的數據，這些數據反過來再來提升智能的程度。這是一個正反饋，如果地球上最後只還有一家公司，那很可能是這家公司。因為只要上述正反饋持續下去，那這各公司的業務幾乎可以遍及各個領域。又因為這個公司的業務是超級智能驅動，往往就可以獲得極高的邊際利潤，那它確實可以用投資和收購做非常多的事情。
從這個視角來理解Google，那它的很多行為就變的更合乎邏輯一些。字母表中的很多公司和產品也就大多能找到自己的位置。比如它放熱氣球上天，那是讓更多人上網，好能接入更多的終端設備；4億美元收購DeepMind那是因為想購入天才團隊，增強大腦的力量；32億美元收購Nest那是因為家庭中需要一種中樞來系統了解各種數據；無人駕駛則是因為人類只有這麼幾個典型高頻使用的終端，手機之外就是汽車；醫藥公司則可以看成是把超級大腦向醫療這個利潤豐厚行業進行降落的一種嘗試。
2016年3月爆出Google母公司Alphabet要出售波士頓動力的消息，網傳這有多重原因比如：波士頓動力的成員不願意接受公司的安排併入其它團隊，公關團隊覺得人形機器人有點嚇人等。比較理性的分析則認為主要原因是Alphabet認為人形機器人這事有點早，至少還得10年才可能商用化。很多人根據後一點認為剛憑藉AlphaGo贏了李世石而大出風頭的DeepMind沒準也危險了，因為這公司也看不到什麼產出。
但如果理解上面的思路，那就會發現，更可能的是Alphabet會根據端的成熟期來調整端上的業務布局，比如Nest、機器人、醫療項目、甚至無人駕駛汽車，但不太可能對做大腦那部分動什麼手腳。因為大腦那部分是樹根，根基不固整個大廈都可能會動搖。
少數人的遊戲
理解了Alphabet的故事後，我們會很悲哀的發現智能驅動的產品是少數人玩的遊戲，這和網際網路乃至曾經的軟體開發完全不同。
到現在為止中國IT行業歷經三次變革：一次是因為電腦的普及，軟體的興起；一次是因為PC網際網路的興起；最後一次則是因為移動網際網路的興起。每次的主角不一樣，登場的方式也不一樣。
第一代軟體英雄們大多是單打獨鬥，現在那一代人大多已經讓出了舞臺的中央位置。求伯君先生可以說是比較能代表那個時代的程式設計師，他幾乎是一個人完成了DOS下的WPS。
求伯君先生的編程水平應該是極度高超的，這從小米CEO雷軍先生的回憶上看出來：
1990年初，我在一個朋友那用了WPS漢卡，當時就被震住了。界面易用美觀，更強的是列印結果可以先模擬顯示出來。署名是香港金山公司求伯君，覺得這個「香港」軟體寫得真好。
那時候開發出一款獲得廣泛認同的產品就可以開創一番事業，在那個時代裡，太多的人重複了這個故事，求伯君的WPS，王江民的KV300，鮑嶽橋的UCDOS等等。
網際網路移動網際網路來了後故事略有不同，這工作開始於門戶，但終結於BAT，當然這個行業帶來的機會中有著一個巨大的長尾，所以很多創業型的小項目一樣可以獲得不錯的成功，比如天氣、萬年曆、小說、送餐、點評、打車、美甲、地圖、家政、送水果等等。
在過去這兩波浪潮裡，開發出一款產品時也有技術門檻，但這門檻並不太高，尤其在各種平臺和工具成熟之後，所以才有那麼多團隊能陸續開發出那麼多比較成功的App。所以基本上可以認為軟體時代、網際網路時代和移動網際網路是創意、運營、模式這些東西驅動的，而非技術驅動的。做這種產品也會考驗技術能力，比如怎麼處理多用戶並發的問題，但門檻並不會高到讓人望而生畏，至少在用戶數由少變多的過程中還有一個成長的機會。也正因此，它需要的資本量也沒那麼大，不用太多的錢就可以啟動一個App的開發，只要把用戶數做上去那就可以獲得後續不斷的融資。可以講這基本上這是屬於大眾的浪潮。
但智能型的軟體就麻煩很多，真想自己弄上來就要算法、數據、GPU。即使是Google等把這開源了，但想駕馭那些框架也需要理解機器學習的人，否則你沒法針對垂直領域優化，而數據和GPU則會很耗錢。一個直接的後果是很多傳統的程式設計師搞不定這個行當，這無疑就樹立了一個很高的門檻，但更討厭的事情是智能本身往往不能直接創造太大價值，還要想辦法落地。純粹的把人工智慧在軟體上進行落地，即使是GooglePhotos也還不能算是非常成功，這也就意味著智能的落地往往需要整合軟硬體。這並不難理解，單純的做個聊天的程序如小冰就是沒有整合到系統中的Siri或者GoogleNow用戶價值大，雖然前者獲取用戶上會有一定優勢。
一旦需要把智能整合到硬體裡事情就變複雜了，需要有人搞作業系統，有人搞工業設計，可能還需要人搞聲學，最後還需要搞定供應鏈。即使所有這些都搞定了，還不一定能賣出去。
如果真想做那種四處亂跑的機器人，那就還要更麻煩，因為你要比較清晰的感知環境，並進行分析處理，還要處理機械部分，讓關節能夠很好的減速並能用很多次。
智能產品的門檻就這樣一步步壘高，每抬高一步，就過濾掉一部分人。我們不能否認極少的天才人物一個人就可以搞定很多事情，但是這不改變智能的時代只給少數人機會這一現實。國內過去這些年成長性比較好的公司，主要靠的並非技術而是對時機的把握、運營的強悍、產品細節的追求、網絡效應等，但這些公司估計適應不了這種新遊戲規則。這就好比清朝的狀元本來擅長的是詩詞歌賦，突然你讓他經商，讓他學會用網際網路思維思考，那他估計是搞不定的。
所以說雖然智能的浪潮一樣轟轟烈烈，但這註定是場少數人的遊戲。有幾個人創業可以開發一款App產品，又有幾個人創業可以開發一款智能汽車！
在人工智慧高度成熟，重構了生產方式後，個人生產一輛汽車其實是可能的，但那是很久以後的事情了。
小結
事情在變得越來越有意思，因為一方面人工智慧在摧毀可見的各種崗位，一方面這是一場少數人的遊戲。與此同時如果科技的發展反倒讓越來越多的人陷入貧窮，那就更加的滑稽。我們的社會究竟會走向哪裡？