关于注意力经济，已经不是一个新鲜的话题了。在互联网尤其移动互联网崛起的时代，注册用户量不再是唯一标准，活跃用户量也代表不了什么，最重要的，变成了「注意力」。
我在阿里的时候，发现淘系在很早以前就明确了核心的 KPI 并只是 GMV，还包括了用户停留时长，尤其是做 C 端业务的同事们，关注的就是用户的「关注」本身。
淘宝的直播就是在这样的 KPI 驱动中诞生的。无论现在有多少业务上的问题，但不可否认在电商直播方面淘宝是没有落后的。在 C 端注意力的努力上，淘系的大多尝试还是以失败告终，用户「刷刷刷」的欲望，更多源于小红书、抖音和 B 站，这是淘系长久之痛。
类似的还有支付宝和微信的竞争。蚂蚁集全集团之力，想尽各种办法，从接入政务功能，到加入蚂蚁森林的公益签到，试图增加用户的打开，而这个打开，几乎没法转移成注意力——用户的注意力太局限，停留的时间太短。跟微信这种大概关乎生活中一切的社交场景，是没得比的。
因此，如何能留住用户的注意力，就是大多数产品所要关注的终极目标。从更底层来说，注意力的转移，也就意味着经济生态的大变革。上周的文章聊过聚合理论，也是异曲同工的视角。
更巧的是，近期的 AI 变革中，也可以从注意力的视角得到很多启发。今天分享的剩下的内容，大都编译自知名评论家 Packy McCormick （有 20 万人订阅了他的官方推送）的文章《Attention is All You Need》。这篇文章主要聊的是 OpenAI 的策略和潜在的未来发展。
这篇文章与改变世界的那篇 2017 年谷歌大脑的文章重名。也是为了致敬那篇论文。那篇论文中提出了大名鼎鼎的 Transformer 方法，构成了如今大模型的基础，这在前面的文章中有过介绍。
注意力与智能
谷歌和 Facebook 是 Ben Thompson 认为的超级聚合平台。它们积聚了大量的用户，并且依赖对广告的精准投放获得商业化收益。2022 年，Facebook/Meta 的收入为 1166 亿美元，Google/Alphabet 的收入为 2828 亿美元，其中绝大部分收入都来自广告服务。
而 OpenAI 的潜在商业化方式，很难跟它们直接比较。它既是一个聚合器，又是智能 API，也是平台。
具体而言，OpenAI 有三点核心的组成：
第一，Attention Grabber 注意力捕捉器
ChatGPT 就是 OpenAI 用来获取注意力的工具。它的活跃用户非常惊人，虽然官方没有公开活跃用户的数量，但预估在一年内，每天破亿的日活是并不难的。
我个人的体会也是如此，也反复讲过 ChatGPT 和微软小冰的区别——ChatGPT 对很多信息处理需求的工作，是有直接辅助的价值的，整理文稿、梳理思路、掌握信息，都有实际价值；单纯聊天是没价值的。而体会到 ChatGPT 的惊人提效价值后，就由奢入俭难了。
ChatGPT 比谷歌要更进一步，脱离了聚合器理论中的供应商。ChatGPT 不是中转站，而是可以持续沟通使用的工具，它其实是目的地。反复地上下文沟通中，用户能得到更多的信息，而不是像搜索引擎一次跳转之后，就离开了。
这就代表，ChatGPT 的注意力规模，更加有效。
第二，API Intelligence 智能 API
通过 API，ChatGPT 可以获取开发者的注意力。目前一期 YC 孵化器中的开发者，有一半是基于 OpenAI 的 API 构建的。
在作者的另一篇文章《APIs All the Way Down》里他曾经提过一个观点：API 应该提供重要但并不是核心的功能，比如支付功能、云安全的功能或者给用户发短信的功能。
那 API 提供智能，是什么情况呢？
用几行代码，产品就可以做很多聪明的人可以做的事儿，比如回答客户的聊天，发现药物配方，或者辅导学生。当然在垂直的场景下，需要用一些微调来满足客户的特定需求。
不过这里存在一个陷阱：「做容易的事情有个难点：如果所有人都能做到，那么做这件事就没有优势，但你还是得做，只为了跟上别人。」
如果只是给 GPT 套个壳，这并没有意义。
对于同样是旅行建议，有的人从 ChatGPT 得到 80% 的体验就够了，而另一些人则愿意用 10 美金每个月来获得更定制化的、针对性的建议。
第三，插件 Plugin Plays
真正让 ChatGPT 成为「衔尾蛇」的是他们推出的插件。
这些插件包括：
- 浏览插件：可以知道何时，以及怎样，浏览互联网的实验模型
- 代码解释器：可以用 Python 处理上传和下载的实验模型
- 检索：可以让 ChatGPT 访问个人或组织的信息源
- 第三方插件：一个知道何时，以及怎样使用插件的实验模型
如果说 智能 API 可以把 AI 带入 OpenAI 的产品，那么插件可以让公司把自己变成 API，来投喂 OpenAI 的 AI。任何大小的公司和产品，本质上都成为了 API，OpenAI 的用户可以自动连接进他们的个人引擎中（Action Engine）。
就像灭霸打了个响指，ChatGPT 可以做绝大多数套壳的 GPT 产品做的事情了。
首先，它填补了目前 GPT 还不能做到的事情。比如提供了最新信息的访问能力，并利用 Wolfram 给了 ChatGPT 做计算的超能力，能够运算函数、绘图甚至做家谱。
其次，OpenAI 正在成为一个平台，建立自己的 App Store。
同样的，这个类比未必合适。App Store还是一个中转，用户的目的仍然是去寻找 APP，再单独使用 APP。
OpenAI 在构建的是完全不同的第三种东西。
插件会让 ChatGPT 变成几乎所有东西的目的地：搜索、发现、旅行计划、餐厅预订、礼品购买、写草稿、做研究，等等。更重要的是，ChatGPT 是平台同时又是产品。产品即平台，平台即产品。
作为平台，供应商们可以在平台上添加更多功能，同时也把他们的需求交给 OpenAI。
你会去携程预订机票，还是让 ChatGPT 帮你做旅行计划并预订最好的机票？你会去点评预订晚餐，还是让 ChatGPT 为你预订某个地方 8 个位置的餐桌？
当用户非常确定自己的需求时，他们可能仍然会去直接用这些产品，但大多数情况，ChatGPT 都是最好的选择。即使是确切地知道自己想要什么，为什么不直接告诉 ChatGPT 呢？
插件可以把搜索和点击这样的手动操作转化成为对话这样的简单操作。减少点击是电子商务的命脉，同时是插件的重要部分，可以处理各种灵活的需求类型并实现，足以改变游戏规则。
当然，目前时间还早。只有一小撮用户能访问少量的插件，OpenAI 也没有在商业模式上的计划，虽然这很容易猜想。
OpenAI 可以从它推动产生的交易中抽成，并且也可以收取 API 的费用。API 中也可以提供插件的功能，让插件搭建在所有的 APP 上，真正成为一个 AI 平台。
这会替代大量的企业，迫使它们改变经营的方式。
给顶级聚合器接上服务
在上篇讲聚合理论的时候，Ben Thompson 提到过：
「聚合平台不再基于独家供应关系来竞争分销商，而是将供应商进行商品化，将消费者/用户作为第一优先的因素。这意味着决定成功的最重要因素是用户体验：最好的聚合器通过提供最佳体验，获得最多消费者/用户，进而吸引最多的供应商，在良性循环中增强用户体验。」
OpenAI 的早期插件看起来有点跟谷歌和 Facebook 相似，但比它更进一步。演示视频展示了一个 Instacart 交易的示例：对素食食谱的请求转换为预加载的 Instacart 购物车，用户可以点击、浏览和购买。
也许我不喜欢这个建议，或者我喜欢但我想要改变购物车的一部分内容，在当前的示例中，我是可以做到的。
不难想象，只要有足够的 RLHF（人类反馈的强化学习），ChatGPT 就可以大幅减少用户点击以提升用户体验。
这是一种对话的可能性：
「嘿，我想在星期天吃一顿素食，加点豆腐。我整个上午都在家。」
「好的，您的食材将在周日上午 10 点到 11 点之间送达。我同时给你发一份食谱。」
这个订单会转到 Instacart 在最快的交付窗口中提供最便宜的、质量最好的产品。
还有另一种聚合器，不完全像前面这种，它出现在特定类别的一堆应用程序之上，并公开所有应用程序的数据，以便客户做出最佳决策。如果您看电视，可能已经看到某些知名的广告，比如酒店品类的 Trivago 和 Priceline。
它们的价值在于让用户找到最佳的价格，本质上还是营销业务。Priceline 的母公司，市值 940 亿美元的 Booking Holdings ，在 2022 年的销售和营销费用上花费了 78 亿美元，占收入的 45%。
ChatGPT 不仅是顶级聚合器，它同时还要聚合原本的聚合器。它已经有了足够的注意力，不必像 Booking Holdings 再在销售和营销上花费。
有旅游需求的人，不再需要在 Google 搜索「墨西哥城的酒店」，而是去跟 ChatGPT 说，「我喜欢新兴的社区、舒适的住宿、地道的食品、热闹的氛围和头等舱航班，只要它们在合理的范围内。我的预算是 8000 美元，和我的丈夫一起旅行。你能为我们计划一次为期 7 天的墨西哥城之行并完成所有预定吗？」
人类无法在前提条件下自行解析一千个不同的选项，所以需要去 Booking.com 这样的网站找 4.5 星级以上的、每晚不到 500 美元的、最近要去的地方比较近的酒店。而 ChatGPT 则可以很随意地浏览 100 万个选项并权衡可能对用户重要的所有因素。ChatGPT 可以让世界上所有的酒店、航空公司和餐馆构建自己的插件，它们无需付给 ChatGPT 原本要付给聚合器的费用，因此有可能提供更好的价格或者其它福利。让它们并不只是依赖低价来竞争匹配的话，也许会更关注在服务的差异化上了。
结论就是：ChatGPT 的插件可以提供无限的选择，同时又不会产生选择困难。
接下来，这会扩展到软件行业、电子商务、教育等等。Rex Woodbury 最近在推特上说：「品牌是比以往任何时候都更强大的护城河。」
他还说，「今天，区分出一个产品全靠的是市场营销了。」如此多的产品之间的差异都是很多微小的特征差异，而它们被市场营销和品牌给淹没了。人们更容易被品牌吸引，而不是关心微小的特征差异。
这是 Thompson 在《What Clayton Christensen Got Wrong》中的说法：
- Christensen 的理论是基于企业产生购买决策的，而非消费者。
- 问题是，消费者自己不购买飞机、软件或者医疗设备。这是企业做的事情。
- 这个理论有三个关键性的假设：
- 买家是理性的
- 每个重要的属性都可以记录和衡量
- 模块化的供应商可以在所有买家关心的属性方面「足够好」
- 但这三个假设在消费市场都失败了，比如买家不是理性的、无法衡量属性，也无法模块化地做得「足够好」
ChatGPT 让这些不同了：
- 买家可以变得更理性，换句话说，让 ChatGPT 代表他们理性
- 供应商比以往更有动力记录和衡量每个重要的属性并接入 ChatGPT
- 模块化的供应商将有动力在特定买家重要的属性方面「足够好」，因为能精准匹配到这些买家
于是，就能得出跟 Rex 和 Ben 都不同的结论：品牌变得不重要了，而差异化变得更加重要。
开发 APP 的成本前所未有地降低，让开发人员不必担心营销和品牌的问题。让 ChatGPT 去操心怎么与其它的产品整合的问题，他们需要做的是，在某个特定的功能上做到极致。
ChatGPT 还能重塑线下物理世界。比如很多餐馆从外部看没什么两样，但只要出现了足够多的需求在问「预订纽约随便哪家餐厅，要有最好的法式洋葱汤」，那么餐厅就会有动力专注制作精美的法式洋葱汤。
总之，重点就是：
如果 OpenAI 持续走这条路，那很多行业和价值链条将被撼动，获胜的，将会是那些专注在差异化的、真正把事情做好的公司，而不是品牌上做得很好、砸了很多钱的公司。
接下来，ChatGPT 很快会成为需求的源头，品牌会不得不考虑适应 ChatGPT 的推荐方式，就像网站要适应谷歌的 SEO 一样。也许会有反抗者，自己用独特的、无法预测的方法来改变自己的产品，继续保持领先。
不过几乎可以肯定地是：这对消费者来说，肯定是好事儿。商品的价格将会变低，差异化的程度将会提升，也更容易被发掘。
OpenAI 将拥有互联网上最好的商业模式。