任何一件值得去做的事情，先要了解它的驱动力在哪里，为什么这件事情会发生，如果发生，未来会朝什么方向走，它的结构是怎样的。
开始之前，我先介绍我们分析问题的思路：任何一件值得去做的事情，先要了解它的驱动力在哪里，为什么这件事情会发生，如果发生，未来会朝什么方向走，它的结构是怎样的。
因为有了结构很容易看到未来，然后在结构下会形成演变的发展体系。
一、历史进程加速，
新冠疫情是人类进入现代社会以来第一次影响全球的疫情。
比尔•盖茨先生写了一篇文章分析了新冠疫情会带来一个全新的格局，文章的核心参考了黑天鹅事件对历史所造成的巨大影响。
同样，新冠疫情的直接影响是，大幅加速了目前已经发生的几个核心历史潮流，这意味着原本可能要五年、十年以后才会发生的事情，因为疫情的原因，现在正在加速发生。
比如远程办公、线上开会、远程教育等。在疫情的推动下，它们已经成为了现代社会必备的基础设施，就像公路、铁路一样。
新冠病毒只有几微米的体积，所存的信息量也很少，可它为什么能对整个地球产生如此巨大的影响？
我们在重新思考人和自然界的关系，这会促进生命科学新前沿的发展，包括测试、疫苗和药物开发。
而这一系列的投入会在全球范围内加速，带来很多机会。
这背后其实是必须要解决的人和大自然的关系。目前为止，我们发展经济都是在“大自然是免费的” 的假设之下，但事实并非如此。
所以，我们必须进入一个新的、市场化的、可持续的关系，这将带来大量的产业发展机会。
这四个趋势都在被加速，因此全球形成了一个新的格局。
那么我们要如何分析这个新格局，并从中看到创业机会？
我们先分析一下人类历史的进程，看看它深层的驱动力是什么。这里我推荐大历史理论，其实也是我在微软工作的收获之一。
有位作者叫David Christian，他的大历史理论的核心概念是，要研究人类历史，判断未来，要从物理世界和生物世界起步，看它们里面的深层结构是什么，它的核心元素是什么？
人类社会发展核心永远是能量和信息的组合，任何一个复杂体系，最终都是“能量+信息”，产生熵减（减少混乱），我们所做的一切都是减熵行为。
这会给我们一个最底层的原则来判断某件事情会不会发生，信息是否错误，能源是否可以更高效地转化，熵是不是减了，这些是驱动我们最深层的因素。
把它映射到人类社会里面，人类社会永远追求知识和财富，这里财富是大家都接受的一个广义的定义，即财富是能够满足人类需求和欲望的通用能力。
所以按照大历史理论推演，人类的历史永远在探索科学、开发技术、发展经济。
我简单讲一下科学、技术和经济体系是什么，以及它们之间的关系。
科学是探索知识的一个体系，是一个知识开发体系(system of inquiry)，核心是一组可以被否定的假设(falsifiable hypothesis)，它主要是用来解释自然现象的。
而技术不同于科学，它基于科学，但是会不断地自我演化，跟达尔文演化很类似，技术永远朝着人类需求多的方向去发展、演化。
所以技术的核心定义是：技术是基于科学的理论，用来改变自然现象，满足人类需求的一种能力，这是最为广义的关于技术的定义。
技术有两个特点：第一，可编程。我们必须要有一个信息的过程，去改变自然现象；第二，可执行。我们必须要有能源，其后通过物理过程、化学过程、生物过程来改变自然现象。
前面讲到技术永远朝着人类需求多的地方不断演化，所以发展技术一定要跟人的需求直接有关。
常见一个很大的误区就是脱离人类需求只看技术，但技术永远是跟着人类需求走，需求越多越深的地方，技术发展越活跃，所以它跟经济体系是完全符合的。
人类创造了不同阶段的市场经济，它是创造财富的体系，它和科学、技术发展的关系是紧密相结合的，三者永远是相互交互，不断朝着人类的需求发展。
但是人类社会又是一个非常不一样的系统，我们对知识的开发是永无止境的，永远在减熵。
过去几千年，人类历史发展中的经济行为的变化一直较小，直到在过去三、四百年才产生了加速的变化。核心是因为我们发明了新的体系，信息和能源的结构让我们能够更多地满足人类的需求。
下面这张图介绍了人类经历的三个体系，我们现在处在第三个体系，即所谓“新经济”。
从地球角度来说，这是一个免费的能源，太阳上的核聚变带来了能够产生光合作用的能源。
因为农业的能源是太阳，它的信息过程相对来讲很简单，它的产出（农作物）基本上是通过光合作用加上人的劳力和简单的工具来实现的。
所以在农业社会，即便人再聪明，产出永远被有多少亩地以及一年能接收多少阳光所决定。
第二个体系：工业时代。工业时代的核心是大规模生产和流通。
它的能源和信息结构又完全不一样，能源主要是化石能源，一开始是煤炭，通过机械方法转化能量，做有用功，之后是将石油天然气变成电能，通过电机、电子设备来做能量的转化。
信息的过程更复杂，对人的技能要求也更高，因此这一时期诞生了人类社会的一系列机构，包括大学等。同时，培养了大量的工程师、厨师、裁缝、设计师等。
对比农业时代和工业时代的两个曲线（上图红色和绿色曲线）可以发现，农业时代的S曲线（红色曲线）非常扁平，产出有限，工业时代（绿色曲线）就快很多。
第三条蓝色的曲线代表着我们今天所处的、速度最快、最振奋人心的一个时代，可以把它叫做新经济。
答案是在上个世纪中叶我们发明了通用计算机，它可以让我们大规模地获取信息，通过计算来设计、模拟、预测、做自动化等等。
所以这个时代创造财富的核心是通过数字化加上新的能源，应用新的技术来快速地组合资源创造财富。
后退20年看，当时世界上市值高的的公司都是以制造和能源为主的公司。
而当下市值高的公司都是数字化驱动的公司，核心就在于数字化可以在很短的时间，用一部分的能量，通过大规模地资源组合来满足人的需求，从而大大加快创造财富的速度。
任何一个时代都有一个主流，我们这个时代的主流是数字化的能力，加上新的能源、新的技术和人的创新能力，这样只凭大学里面学习技能就完全不够了。
更核心的是通过对需求的敏感观察，快速重组资源来创造价值，所以这是我们这个时代需要关注的。
4.以Deepmind、OpenAI为代表的新一代研究型创业企业在涌现
刚才讲到的是历史进程的核心驱动力与深层结构，接下来我讲一下第三层因素。在历史发展过程当中，形成发展体系，它往往是所谓的“形成体系”（emergent）。
科学其实很早就开始了，在古希腊就有亚里士多德、阿基米德等人在研究科学，但是没有系统化的发展。
科学真正系统化的发展是在文艺复兴时代，当时在佛罗伦萨有社会的需求，足够的需求造成了足够密度的一群人开始做实验，建立大学，工程师作为一个职业也出现了。
接下来两、三百年的历史中，科学的方法论形成了。基础科学，特别是牛顿等科学家建立的基础，使得科学和技术的发展在西方开始大规模传播和运用。
第三个发展阶段是“当代研究型大学+国家实验室”，由政府支持、科学家自驱动。
这种大规模的科技发展模式，它开始于上个世纪二战结束以后的美国。我们推荐一篇历史文献（Science The Endless Frontier），作者是范内瓦•布什（Vannevar Bush）。
当时罗斯福总统曾请他写过一篇计划，内容关于二战后美国如何保持领先。他提出的核心概念就是“国家支持研究性大学和国立实验室”。
关键是国家投入但让科学家自主驱动，这开启了大规模主流科学技术的推广，尤其是工程技术和人才的开发。
这里强调一点，当初在1944-1945年有很大争议的一点就在于：研究内容是由科学家自己决定，还是政府决定，最终选择是科学家自主驱动。这个体系持续到今天，效果也非常好，但是也需要演进。
今天，除了“国家支持研究性大学和国立实验室”，大企业在做一些弥补，像谷歌、阿里巴巴等大企业，它们也开始做很多科研，但是以应用科研为主。
除此以外，我们会建议大家关注一个点：有一波年轻的长期使命驱动的研究型创业企业在开始成为重要的前沿驱动力，例如DeepMind（人工智能公司），OpenAI（由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织），SpaceX（空间运载火箭公司），这些都是小公司开启的，但是它们有长期的、宏大的使命，它们走得比大公司还快。
所以，如果我们仔细思考一下，人工智能前沿到底是谁真正在驱动？
答案是有一些大公司，也有一些大学和科研机构，但其中跑得最快的却是DeepMind、OpenAI这样的研究型创业公司。
DeepMind可能大家最近都知道，AlphaFold对蛋白质折叠有巨大的突破，OpenAI的GPT3对创新也带来了巨大的影响，SpaceX对航天发展的贡献，这些都是新一代的emergent（发展初期）的体系在形成。
同时数字化技术和交叉学科在大大加速科学和技术的发展，比如信息科学、生命科学和材料科学等。
我们活在一个非常振奋人心的时代，如果观察每个科学领域，它们几乎都在高速发展。
这里我再讲一下市场的重要性。某种意义上来说，市场是一个很大的优化器，任何一件事情如果在市场上可以做，往往可以走得更快、影响范围更广。
市场核心的一点是它把每个人出于个人目的做的事情，变成对别人有用的。
市场上往往有非常好的信号来判断某个技术是否有活力，是否能满足很多人的需求。
但市场缺了一个环节，它假定了“大自然是免费的”，这是我们全球都需要去做的，包括中国也提出了2060年实现碳中和的目标。
因此，很多人预测未来十年最大的产业之一就是能源和环境的可持续性，比如碳中和与ESG（环境，社会与公司治理）的市场化。
同时，数字化的能力在驱动市场高速发展，比如数据已经被国家列为核心生产要素。
数据的资产化有很多创业公司也开始在做，这将会进一步驱动数字化经济的发展。所以市场是一个非常大的体系，在不断地演变和成长。
关于开源开发，我们都认为对于技术而言，开源开发是越来越主流且更为优越的开发方式。
过去三、四十年，IT工业的发展离不开开源软件，未来人工智能的发展也离不开开源的数据。
今天中国及全球芯片的发展离不开开源的芯片体系，生命科学也是如此。
开源不纯是市场，它更是一个社区和市场相交合的组织形式，我们认为开源是非常值得关注的一个发展体系。
最后是讲一下我们今天交流的主题——早期创业生态。如果要在站在未来回看历史，当下哪个环节是最需要发力的？
答案就是早期创业生态。因为早期创业生态是科学技术与市场经济之间的核心连接。
今天的VC模式只有60多年的历史，需要更进一步的开发，从而能让资本市场更好地服务好创业者。同时我们坚信社区更是重要的一环。
5.新时代的主旋律：“中国+技术”是最大的市场机会
在历史加速下的新格局里，它的主旋律是什么？我们认为毫无疑问是“中国+技术”。中国过去40年的经济发展，取得了令人非常骄傲的成绩，它本质上是“中国+开放市场”，下一阶段是“中国+技术”，在历史上这是巨大的市场机会和发展机会。
首先分析一下，我们的创新体系基础基本到位了，我们有足够的人才、资本、技术和足够规模的市场，包括大家都在讲的双循环。
但是技术将会成为一个主要的驱动力，因此我们必须在新的全球格局下，大规模地自建核心技术以及生态。有些技术和生态需要五年、十年的时间，但有大量的需求。
纵观历史，驱动创新速度的是城市要有足够密集的人才、创业机会和市场机会，以及供应链、流量、设备等配套。在中国，大都市如北京、上海、深圳、南京等，都有机会提供超高密度的创新环境。
同时，中国的宏观因素跟全球所有的市场比是最丰富的，因为中国是结构化因素最多的一个国家：
第一个因素是消费升级，一般宏观上能拉动经济的就是消费；第二个因素，中国的城镇化还有几十年要走；第三个因素，中国的人口还在增加。第四个因素是多元化的结构。
这一点我在美国工作期间体会比较少，只有在中国才能体会到它所孕育的机会。
因为美国都是工业化的，农业也已经工业化，这就导致劳力非常贵，有些创新长出不来。
中国是唯一一个除美国之外拥有有大规模技术、互联网公司、开发人员和设计能力的国家，欧洲以及其他地方都没有。同时，中国有一、二、三线等多个经济形态阶梯。
如果把中国高密度的创新能力跟阶梯型的经济形态结合，我们创新长出来的结果会非常丰富，而且非常适合溢出到全球其他国家，因为东南亚和拉丁美洲跟我们的国情更接近，比如他们的农业也没有完全工业化。
我想强调一下，在国际环境上，经济中心向亚洲转移是一个被加速了的历史趋势。创新中心转移，“中国+技术”所蕴含的机会，毫无疑问这是我们这个时代的机会。
同时，中国的创业团队在地域和全球性的溢出能力是非常强的，所以，我们处在一个非常特殊的好的环境里面。
在任何一个历史环境下，创业的核心是永远不变的，即优秀的创业者用技术打造产品，用产品试探市场，满足人们需求，从而创造商业价值和社会价值。
创业者需要同时判断好技术、产品、市场三个要素，只有技术上可实现、需求真实存在、市场能形成盈利，这三者同时满足时（即图中三个圆圈形成交集的地方），创业成功概率才能最高。
首先，第一个圆圈是技术，技术相对来说比较容易判断，每个核心技术都遵循其自身的发展规律和趋势，除了少数偶然情况，比如一个神奇的科学家突然发现突破性的东西。
在多数情况下，技术基本是稳定地在发展。技术的发展是一个长期过程。所以，创业者可以判断某个技术在今天处于什么状态，以及五年后可能的发展状态。
需要注意的是对技术发展拐点的判断，即某样技术从早期探索变成可商业化的时机点，这有一定难度。比如量子计算和脑机接口技术，它们基本还处在早期阶段，但是可能已经接近可实用阶段。
第二个圆圈是需求，需求可能是最难判断的因素，虽然它的基本结构是稳定的，包括群体需求与个人需求，人类需求的结构我们也可以分析。但是最难的地方是判断现在的需求和未来潜在的需求。
比如在2007年第一个苹果手机诞生时，电话都打不通，根本说不清楚它到底满足什么需求？还有特斯拉，它在满足什么新的需求？我们也没法准确地描述。
第三个圆圈是市场，市场相对来说比较稳定，可以参考一些结构化的因素。比如产业链、上下游、资本市场、供给需求、流通端等。
我们还要看市场所处环境，包括政策环境、国际环境、国内环境等，基于这样大环境的判断，我们可以系统地观察到机会点在什么地方。
接下来，我们更深入地对技术、需求、市场做更深入的剖析。
在技术方面，首先，我们这个时代主流的技术驱动因素是数字化技术，数字化技术的发展其实是有规可循的，它基本是由平台来驱动，由数字化的深度和广度而延伸，基本上每隔12年左右会有一个新的平台（下面这张图基本展示了技术驱动创新前沿的大框架）。
我们经历了PC个人电脑时代和PC互联网时代，今天所处的是移动互联网和云的时代，下一阶段将是人工智能/边缘计算及5G时代，之后是AR（增强现实）、VR（虚拟现实）、脑机接口、量子计算、区块链等新前沿。
数字化平台分前台和后台，前台是人和数字化平台交互的能力，后台是整体计算的规模，包括信息的密度、信息总量，以及信息传输能够覆盖的地域等。
人工智能和量子计算可能是我们能够看到的两个最大的历史突破。
人工智能的核心是一种新的计算体系，它能把物理世界和数字世界融合在一起，任何行业都将被改变，这也是为什么全世界那么多国家都在拼命投入人工智能。量子计算则是更大的计算能力上的突破。
其中第一个技术创新前沿是新能源，我们前面讲了当下的化石能源已经让人类和大自然的关系接近无法再持续的状态，所以能源的再生是非常核心的。新型电池，包括下一代的氢能源将是一系列创新的机会点。
大家其实没有意识到特斯拉公司的使命，但它其实写得很清楚，它是一家能源公司，汽车只不过是第一个应用。
今天，大家可以感受到这是一家“能源公司+软件可以更新”的技术驱动设备公司，它未来的市场空间和市值非常大。中国也有一系列的公司有这样的机会。
当然，也有新的能源形式，长期来看，我们希望能够达到可控核聚变，因为它是效益最高的，科技也在朝这方面走。
还有一个核心要做的就是碳捕捉和碳捕捉以后的存储，它的产业化值得每个创业者关注，在全球范围机会也非常大。
新的生命科学也非常振奋人心。因为过去100多年，科学技术的发展让我们对物理世界认识很多，但是对我们自己的认识却不够，这一点很快会改观。
因为数字化和数据融合，以计算驱动来做合成生物、药物发现和蛋白合成等等在快速地形成，以及我们的数字化观察体系包括感知能力、低温电镜、质谱等在不断发展。
它会诞生一系列新的治疗方法，包括基因治疗、免疫治疗、再生医学、纳米药物、质子化疗等精准医疗。在接下来的10-20年里，会是非常有潜能的创新和商业化的赛道。
材料科学基本上是研究原子、分子的结构，用什么样的工具和工艺，可以让我们建立想要的结构，这些结构有什么样的特性可以让我们用于建筑或者穿戴等等，这些也开始高速发展，也会进入长期数据和计算驱动的一个学科。
另外一个非常大的领域是航天，包括星际探索、航天产业、新一代的通讯、地球感知体系、地球环境数字化等。我们对地球和环境的理解还比较有限，不过这些也很快会被改变。
我们可以通过技术和商业发展，通过创业，在接下来5-20年，让整个地球可计算的能力非常强，很多运用都可以系统化地往前推进。
接下来，我们讲一讲这个时代最大的驱动力——数字化前沿：AI的发展。
任何一项技术的发展，在历史上永远是依赖路径的，AI将主要是在云和移动生态之上来发展的AI时代。
数字化的进展由平台驱动，任何新的平台一开始起来，早期创业公司和大公司基本都是做基础技术的开发。今天，很多创业公司都是在开发基础技术，包括芯片、传感器等。
同时有早期应用开发，等到有足够的应用和足够的基础，就会形成爆发，这时候平台就发展起来，生态也发展起来了（商业模式加上平台会形成生态），在生态环境下会带动更多的产业发展。
我讲一下移动和云时代，因为这是非常活跃的数字化技术的创新前沿，很多创业公司可以在这里做。
首先讲一下移动和云时代的核心点：它的前台和后台，两者组合在一起，给了我们什么样的能力，使得我们可以去数字化以前不能被数字化的东西。
移动和云的时代，前台的核心是手指触摸加上相机、定位。
我前面说2007年第一个苹果手机出来，我是属于最早一波买的，当时只能AT&T可以用，电话基本打不通，只有6款固定的应用，但大家仍然激动，因为它开启了一个新的时代——手指和屏幕的触摸，手指可以真正开始工作，这就是一种定义性的体验。
所以苹果开启了一个时代，我们可以把计算装在口袋里，它可以24小时跟着我们。苹果本质上是一家手指与屏幕交互的公司，就凭这一点可以做到世界最大。
因为任何一个数字化的时代，它的起步是人和数字化世界之间的交互，比如微软本质上是一个鼠标键盘公司，企业信息管理、信息流通、企业的流程都可以做，微软也是一家了不起的公司。
从发展方向上看，增加交互能力是趋向，比如现在苹果把激光雷达都放在口袋了，交互感知能力在手机上一定会延伸，因为激光雷达可以做相机不能做的事情。
再看一下移动和云时代的后台，后台是数据中心。这主要是谷歌驱动的，在历史上也非常了不起，它的定义性能力是把一个大的仓库建立成为一个计算机。
今天我们都在朝着云原生方向走，云是一个更优越的计算体系。我前面讲到，每个国家数字化的基础就是云原生的服务，所以移动是一个非常重要的时代。虽然人工智能很火，但移动依然是有大量创新空间的一个生态。
我们今天看到的人工智能时代，它本质是从2006年Hinton（杰弗里·埃弗里斯特·辛顿）开启深度学习突破开始的。
深度学习本质上是一种新的计算体系，它可以把物理界和自然界的信息眏射到一个重叠的向量空间里，通过深度学习很快地抽取它的重要特征，用这些特征解决我们想解决的问题，也就是快速表达、快速获取知识、快速解决人的需求，这是非常重要的突破。
人工智能时代，它的前台是所有模态的传感器和传动器都可以被开启，今天的创新目前聚焦在传感器的很多方面，比如摄像头、热成像、毫米波雷达、激光雷达等。
基于此，很多交互的形式都被打开，对话交互、视觉交互、触觉反馈交互，所有人能够做的交互，人工智能时代将完全打开。
回顾一下历史，苹果做的就是把手指交互做好。因此，可以想象，人工智能时代我们能够做的事情。
现在很多设备，比如智能音箱、IOT（物联网）设备、自动驾驶车辆、机器人、嵌入式工业设备都在早期，未来都可以形成很大的产业，需要有耐心的创业者去打磨。
人工智能的后台，开启了智能云、智能边缘计算、5G的智能网络、芯片等，所有这些都要重做一遍。
中国自建芯片生态，其实从历史上时间窗口来看正好，X86和ARM这些体系架构本身就需要改变，今天所谓的异构计算才是未来真正的主流计算，所以芯片整个会重做。如果要做芯片，机会有很多，当然中国的芯片机会更多。
除此以外，还有系统底层软件、开发工具、新一代的数据管理体系等，这些非常重要的创新也会发展起来。所以创业公司在这里的机会也非常多。
未来的人工智能生态需要平台，我们需要定义性的体验和定义性的能力，这点还早，目前我们还没有看到相应的平台，但这只是时间问题。有哪些可能出现的定义性的体验？
我们认为，一辆真正可以在路上开的车、一个完全智能化的学校、一个自动化的医院、一个完整的家庭智能机器人、生命科学里面一个完整的可以让药物开发在体外做的流程等，这些都是定义性的体验或能力。
因为它们都可以延伸，通过商业模式，都能形成产业生态。所以在人工智能时代，未来可以产生的生态很多，并且都是很大的产业生态。
后台能力方面，目前还在早期发展，前面提到了深度学习、智能云，未来会诞生有延伸能力的平台，比如视频原生平台，或者是大模型加大算力的平台等。
数字化的范围，AI数字化的范围是把物理世界和数字世界连在一起。大部分的环境可以从数字孪生进入到数字原生，一辆汽车、一个房间本身都可以数字化。
当然，数字孪生也很重要，可以做模拟分析等等，但是数字原生更是未来的、长期的重要机会。同时，人工智能也在C端有很多应用，比如直播、视频等等。
接下来讲一下人工智能之后我们能看到的更前沿的数字化。交互的方法包括AR、VR，最为重要的是脑机接口，最终人和计算体系的交互可能就是脑机，对方可以直接知道我在想什么。
脑机接口技术虽然离商业化还有一段时间，但是创业公司也不少，能够商业化落地的项目也越来越多。
还有量子计算，量子计算里面定义性的能力，可以说是量子优越、量子霸权。
潘建伟团队做的是一个比较特殊的量子计算机，就是做Gaussian boson sampling（高斯玻色采样）这一个物理任务，可以验证比传统计算机有巨大优势。量子计算机，区块链的开发，量子优越、以太坊等，这些都是定义性的能力，可以开启未来非常大的商业化的赛道。
比如芯片，芯片里面不光是GPU（图形处理器），FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（特殊应用集成电路）等，CPU也有很多，特别是苹果最近做的M1，包括芯片工业存在的chiplet。
今天英特尔、Qualcomm、AMD做的基本都不能满足客户需求，越来越多的在用chiplet（某种芯片）、common substrate（共衬底）来做，但苹果不等了，自己做M1了。以前大家都说CPU算了，让英特尔做就够了，但是现在CPU也被颠覆性创新了。
这里我们强调一下电子和光子。我们过去的数字化基本上是电子为主，计算都是电子，现在趋势很明显，光子会成为主角，今天好的传感器基本都是以光为主的，硅和光几乎越来越多，底层有一堆开发的创业机会。
这里我讲一下垂直行业。因为创业团队进入的赛道是垂直行业的赛道，所以AI创业者需要关注的点，就是所处的行业生态。
今天AI技术的渗透，还没有足够到可以爆发的时候，还需要五年甚至十年或更长。
回顾一下历史，今天数字化主赛道的爆发是依靠微软和英特尔用三四十年的时间，把PC送到每个家庭，让手机进入每个人的口袋里面。
我们让AI进入每一条流水线、每一个厂房，也将需要5年、10年、20年时间，所以现在不是爆发的时候，但是仍然值得我们去撬动。
但要做好思想准备，解决开发周期长、销售成本高、风险资本不够耐心等一系列的挑战。
另外，人工智能创业比较容易做的是在云和移动的赛道里，因为它的迭代周期非常快，渠道都有，完全是数字化的，用AI做SaaS、产品创新、内容推荐、视频理解、直播、自动化等等，所以这一节基本概括了前面讲的人工智能创业的新领域。
我前面讲的都是跟技术有关，技术判断相对容易，需求判断则难一些，但是需求判断也有一些结构化的工作可以做。
首先我们看一下C端，本质上可以把人群和人每天的24小时分一下，你就可以有一张表：老年人、中年人、小孩分别做什么，他们有什么需求，以及如果创业的话，我们可以怎么切入。
这也有一些结构化的规则可循，比如马斯洛的需求层次理论。这里我推荐给大家一个观念——用户永远不满足，这是亚马逊的创始人贝佐斯写给投资者的话。
这也诠释了为什么今天像Zoom这样的公司，可以成功做起来，尤其在已经有很多做视频会议软件的环境下，因为这就是一个没有被满足好的需求。
以前我们在YC投资也会有这个感知，如果一个赛道不断有创业者涌入，很有可能这个需求没有被满足好。不要因为看到某赛道已经有产品就不做了，因为用户永远不满足。
第一，通讯是人类永远的刚需，视频为先的时代到了，特别是异步实时。
过去的视频通讯走不到主流，因为它是同步的，人的协同代价太高了。如果视频可以做到异步通讯，这将是一个了不得的变化。
因为社交是一代一代的，今天的主流社交，年轻人不会去用，下一代不会去用。此外，内容也在发生迭代，比如从文字图片到视频，社交也会因此而变，所以社交永远有机会。
第三是娱乐，特别是内容推荐、视频、直播、游戏，这是我们长期一直看好的。
因为长期来看，人越来越大的刚需是消磨时间，且新一代数字化的工具和流程能更有效地去制作好的娱乐内容，所以这是非常好的一个商机。
在中国，这两点的需求远远大于供给，机会本身就在，用技术或新的方法，更好地满足教育的需求，也是一个机会。
所以，对于C端，我们会建议创业者用系统方法做类似的分析，然后看新的格局下有哪些是被加速的机会。
B端的需求分析不一样，首先大B和小B很不一样，在美国还没有一家企业可以同时服务大B和小B。因为产品文化不一样，需求也不一样。
但是任何企业的核心需求是一样的，即降低成本、提高产出。它需要将数字化、自动化、信息化，用于生产、销售、客户管理、员工管理、供应链、资金管理等方面。
大B企业的信息化和自动化，更长期是企业的智能化，是一个非常主流的赛道，核心要解决的是销售，这在中国有更多挑战，但需求很明显。
小B最强的刚需永远是获客，对于现金流的需求、财务管理、营销管理、业务流程的自动化相对来说较少。
企业的自动化和智能化是我们非常看好的，因为数字化到了一定程度以后可以开始做自动化，相当于一楼搭好搭二楼，这需要时间，但是目前自动化的机会越来越多。
企业之间的流通，包括产业互联网、供应链、数字化、管理，都是非常好的机会。
再讲下农业，农业基本上没有被数字化，因为电脑、鼠标、键盘没有办法数字化农业，它只能把办公设备数字化。即使手机也没有办法数字化农业，农业数字化需要更多传感器埋在地里。
农业很特殊，它是数字化、信息化、智能化一起做，所以农业类创业公司有创造高价值的机会。
最后，在中国很大的一个需求点，就是企业数字化的基础建设，包括基础云原生的服务和设施、低代码无代码、开源开发等，这是我们在奇绩创坛非常看好的一个长期赛道，特别是在中国的环境下，有大量的需求和机会。
讲了技术判断、需求判断，下面简单说一下市场结构如何判断。
市场结构里，需求端其实不用多说，中国的需求一直在往上走。供给方面，服务业、制造业，特别是服务业值得大家关注，流通上物流、人流、信息流会自然加速。
人口方面，二胎政策、老龄化，这些会让中国的人口增长，所以中国的经济增长也是不可忽略的驱动因素。
资本方面，全球资本环境短期内会有非常大的不确定性，因为疫情造成大量的QE放水，放水完了资本市场需要实体经济来支撑。
但是长期我们需要关注中国的资本市场，可以让创业公司在国内退出，有获得更好的资本支持的机会，这个趋向一定会发生。
以上，是当前世界正在形成的新格局以及正在被历史加速的四大核心趋势，以及我系统地梳理的创业者所面临的完整的创业机会。
