新时代的经济投降：当互联网及其衍生产品仍是数字先驱之时
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发布日期：2025年11月1日 / 更新日期：2025年11月1日 – 作者：Konrad Wolfenstein
新时代的经济投降：当互联网及其衍生产品仍是数字先驱之时——图片来源：Xpert.Digital
实验、炒作、盈利：这是所有数字创新不可避免的路径——先驱者如何变成冷血的唯利是图者
从狂野西部到购物中心：互联网的迷失灵魂——过去的网络世界真的比现在更好吗？一段穿越时空的数字之旅，从搜索引擎优化到社交媒体。
你是否还记得互联网最初带给你的那种冒险体验？那是一个充满探索的时代，先驱者们在茫然无知中探索着数字领域，却不知未来会走向何方。如今，互联网这种颠覆性的创造力已然消逝，取而代之的是一个高效的系统。本文将分析互联网从最初的自由探索——在未知领域进行冒险实验——到如今的理性开发利用——为了利润和效率而对现有模式进行无情优化——这一不可避免的转变。
这种转变并非偶然，而是一个经济案例，生动地展现了任何变革性技术的生命周期。我们将踏上一段穿越时空的旅程，从上世纪90年代初万维网还处于学术实验阶段开始，追溯革命性理念如何演变为标准化服务。我们将以搜索引擎优化（SEO）、社交媒体、电子商务以及新兴的扩展现实（XR）等关键技术为例，探究每项创新如何遵循相同的发展轨迹：从充满不确定性和创造力的阶段（由远见卓识者和早期采用者推动），最终跨越鸿沟，走向大众市场。
本文探讨了这一成熟过程如何不可避免地导致市场集中化、谷歌和Meta等巨头的垄断地位以及曾经开放空间的商业化。文章最后提出了一个关键问题：这种创新与随后的占有循环是否不可避免？而这一洞见对于下一波重大技术浪潮——人工智能——又意味着什么？人工智能已经显露出从探索工具到可控盈利机器的转变迹象。
适合：
历史正在重演吗？为什么人工智能也正在变成一台盈利机器，而不是探索发现的工具？
互联网已死。当然，这并非字面意义上的死亡，而是它那颠覆性的灵魂，它那颠覆性的核心，早已被主流社会所吸收、标准化、优化，并被分解成可衡量的投资回报率指标。曾经作为一场激进的实验，一次对未知数字领域的探索，如今已蜕变为一台高效的剥削机器。这种转变既非偶然，也非令人惋惜，而是任何变革性创新不可避免的命运。互联网及其衍生技术的历史，读起来就像一本关于颠覆性技术生命周期的经济学教科书：曾经的开拓者变成了循规蹈矩的牟利者，而革命性的工具最终变成了标准化的服务。
起源：当网络学会行走
在20世纪90年代初期的迷茫阶段，互联网本身还是一种纯粹的探索性产业。万维网的商业化始于1994年Netscape Navigator浏览器的发布，它为互联网的大规模应用奠定了基础。到1996年，全球网站数量仅有十万个左右，互联网仍处于实验阶段，没有人确切知道哪些应用会最终胜出，甚至不知道如何从中盈利。此前，美国国家科学基金会将互联网严格限定于学术和研究用途，其《可接受使用政策》也明确禁止商业活动。人们普遍担心互联网会被商业利益腐蚀和贬值。
但早在1984年，也就是互联网广泛普及的十年前，CompuServe就建立了消费者信息服务（Consumer Information Service），这是一个电子购物商城，允许订阅用户在诸如美国运通和西尔斯等零售商处购物。这预示着未来互联网的发展趋势。决定性的转折点出现在1993年，当时蒂姆·伯纳斯-李和欧洲核子研究中心（CERN）决定免费开放万维网的源代码。这一决定引发了全球范围内的创造力和创新浪潮，使互联网从一个利基学术工具转变为一股变革性的经济力量。
理论基础：论创新者、深渊与成熟过程
在这一阶段，互联网体现了詹姆斯·马奇双元创新模型中探索性创新的所有特征。探索意味着寻找新的可能性，在未知领域进行试验，勇于承担风险，并在面对长期且分散的收益时接受不确定性。从亚马逊和eBay的创始人到Archie、Wandex和AltaVista等首批搜索引擎的开发者，早期互联网先驱们都身处一个充满根本性不确定性的环境中。他们不知道自己的商业模式是否可行，消费者是否愿意在线购物，甚至技术基础设施是否具有可扩展性。
埃弗雷特·罗杰斯1962年的扩散理论精准地描述了创新如何在社会系统中传播。最初的2%用户是创新者，他们是技术爱好者，勇于冒险，为了体验新事物而尝试新方案。紧随其后的是早期采用者，约占13%，他们作为远见卓识者，能够识别新技术中的战略优势，并在各自的社群中扮演意见领袖的角色。而占比34%的早期大众，则由务实主义者组成，他们在采用新技术之前，会要求其具备可靠性证明和清晰的价值主张。在早期采用者和早期大众之间，存在着一道鸿沟，杰弗里·摩尔在其1991年出版的极具影响力的著作《跨越鸿沟》中指出了这一差距。
20世纪90年代初中期，互联网充斥着创新者和早期使用者。对于精通技术的爱好者和富有远见的创业者来说，它是一个实验性的领域。绝大多数人对互联网持怀疑或漠不关心的态度。电子商务被认为风险很高，在线交易的安全性令人质疑，用户体验也十分简陋。亚马逊由杰夫·贝佐斯于1994年创立，最初是一家在线书店，其愿景是提供世界上最全面的图书选择。eBay于1995年诞生，其理念是为收藏家创建一个高效的交易平台。这两家公司都开创了先河，在当时几乎无人涉足的领域中运营，必须解决物流、支付处理和建立信任等根本性问题。
SEO 和 SEM：从投机取巧到数据驱动的精湛技艺
搜索引擎优化（SEO）兴起于20世纪90年代中期，是对首批搜索引擎出现的直接回应。故事始于1990年的Archie，这项服务通过文件名搜索FTP服务器，随后出现了Veronica和Jughead。第一个真正意义上的网络搜索引擎是1993年由麻省理工学院开发的Wandex。雅虎于1994年推出，最初是一个人工整理的目录，而AltaVista在1995年凭借全文索引和高级搜索运算符彻底革新了搜索方式。有记录的“搜索引擎优化”一词最早出现于1997年，当时Webstep Marketing公司在一份推介材料中使用了该术语，这与丹尼·沙利文通过Search Engine Watch推广这一概念的努力不谋而合。
在早期阶段，SEO纯粹是探索性的。没有人确切了解搜索引擎的算法，也没有既定的最佳实践，优化人员只能尝试元标签、关键词密度以及各种页面优化因素。鲍勃·海曼和利兰·哈登的故事就很好地说明了这一阶段的实验性质。他们曾为杰斐逊星船乐队工作，发现网站上频繁提及乐队名称可以提升排名。这本质上就是早期的关键词堆砌，这种技术后来被归类为垃圾信息，但在当时却是一种合理的探索性策略。
搜索引擎营销 (SEM) 与搜索引擎优化 (SEO) 同步发展。真正的创新出现在 1998 年，当时 GoTo.com 推出了首个按点击付费 (PPC) 模式，广告商可以竞价购买搜索结果中的排名靠前位置，并且只需为点击付费。这种模式使搜索引擎、广告商和用户的利益保持一致。2000 年 10 月，谷歌推出了 Google AdWords，当时只有 350 家广告商，并引入了一项关键创新：谷歌不再仅仅根据出价高低来排名，而是将点击率 (CTR) 整合到其排名算法中。这种质量得分意味着，用户实际点击的相关广告的排名可能高于出价更高但相关性更低的广告。
这标志着搜索引擎营销（SEM）从探索阶段向利用阶段的微妙转变。随着点击率、转化跟踪和投资回报率等可衡量指标的引入，SEM 逐渐成为一种数据驱动的优化方法。2000 年代中期，SEM 的功能得到了快速发展：基于地理位置和人口统计数据的定向选项得到改进，广告附加信息、2010 年起推出的再营销功能以及复杂的分析工具相继问世。SEM 从一种实验性媒介转变为一个高效的渠道，拥有清晰的投资回报率指标和标准化的操作流程。
社交媒体：从数字篝火到广告机器的转变
社交媒体的发展轨迹与之类似。它的起源可以追溯到早期的在线社区，例如1985年的The WELL和20世纪80年代的电子公告板系统（BBS）。2002年推出的Friendster几乎是现代社交媒体平台的雏形，它允许用户创建个人资料、分享内容并与朋友联系。MySpace于2003年推出，并在2005年至2008年间成为主流平台，尤其受到音乐爱好者的青睐，因为它能够将音乐和YouTube视频嵌入到个人资料中。
LinkedIn于2003年上线，是一个以B2B为核心的专业社交网络。但真正改变游戏规则的是Facebook，它由马克·扎克伯格于2004年创立，最初是为哈佛学生打造的社交网络。2006年向公众开放后，Facebook用户数量呈爆炸式增长，到年底就达到了5000万。一个月后，即2006年11月，Facebook推出了广告服务。马克·扎克伯格宣布，Facebook广告代表了一种全新的在线广告模式：营销人员不再是向用户推送媒体内容，而是像用户一样，通过利用社交图谱参与到对话中来。
Twitter成立于2006年，它为实时沟通增添了维度，使品牌能够快速反应并保持曝光度。同年被谷歌收购的YouTube，将视频转变为核心营销工具。Instagram于2010年推出，并将重点转向视觉叙事。到21世纪初，这些平台开始整合付费广告功能：Facebook广告于2007年推出，Twitter推广推文于2010年推出，其他平台也纷纷效仿，具备精准的受众定向功能。
在2004年至2010年左右的早期阶段，社交媒体营销主要处于探索阶段。企业尝试发布自然流量内容，努力构建社群，并学习如何与用户进行双向对话。当时没有既定的模式，没有标准化的指标，一切都在摸索中前进。像Daniel Wellington这样的品牌利用Instagram网红来提升产品曝光度并建立消费者信任，而Sephora则使用AR滤镜进行虚拟试妆。
然而，随着付费推广的引入和平台的日趋成熟，社交媒体营销经历了根本性的变革。曾经的自然社群建设转变为数据驱动的营销方式，动态广告、A/B测试、预测分析和个性化内容成为关键。平台的算法变得越来越不透明，并倾向于付费内容而非自然流量，迫使企业将预算投入到付费社交媒体营销中。社交媒体营销跨越了鸿沟，成为主流，是所有营销策略不可或缺的一部分，并拥有明确的关键绩效指标（KPI）和投资回报率（ROI）预期。
扩展现实（XR）：主流边缘的下一波浪潮
扩展现实（XR）涵盖了虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MVR）。虽然XR的历史可以追溯到20世纪50年代和60年代的早期VR实验，但直到2010年，XR才真正开始蓬勃发展。那一年，年仅18岁的帕尔默·拉基（Palmer Luckey）创造了Oculus Rift VR头显的原型，它拥有革命性的90度视场角，并充分利用了计算机的处理能力。通过Kickstarter众筹活动筹集了240万美元，拉基的公司Oculus VR于2014年被Facebook以约20亿美元的价格收购。
2014年对于XR（扩展现实）领域来说是意义非凡的一年：索尼和三星发布了各自的VR头显，谷歌推出了面向智能手机的低成本VR眼镜Cardboard，并推出了谷歌眼镜（Google Glass），这是一款可以将数字信息叠加到现实世界中的AR眼镜。消费者对谷歌眼镜的反应并不热烈，用户甚至被嘲笑为“眼镜傻瓜”，但后来的企业版却取得了更大的成功。微软于2016年推出了HoloLens头显，引入了混合现实的概念，带来更具互动性的AR体验。同年，《精灵宝可梦GO》将AR推向了主流市场，到2016年底，已有数百家公司开始开发VR和AR体验。
2025年，XR市场规模达到75.5亿美元，预计到2030年将增长至441.4亿美元，复合年增长率（CAGR）高达42.36%。XR技术在游戏、娱乐、医疗保健、教育、制造和零售等各个领域的广泛应用，表明XR的应用范围已不再局限于游戏。在医疗保健领域，XR被用于手术模拟和患者康复；在制造业，它被用于设计和培训。企业正在将XR技术应用于市场营销、设计和产品演示，从而提供经济高效且引人入胜的解决方案。
尽管XR技术发展迅速，但其应用仍处于相对早期阶段，仍在探索和早期开发之间摇摆不定。高昂的初始硬件和软件成本、对长时间使用可能造成的健康影响的担忧，以及舒适度不足、电池续航时间和图像质量等技术难题，都构成了XR发展道路上的重大障碍。XR尚未完全成为主流，但种种迹象表明，它正朝着普及迈进，尤其是在5G网络融入XR技术之后，低延迟和更佳的用户体验将成为可能。
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从实验到规模化：探索与利用周期的规则
电子商务：迈向无缝购物体验的演变
电子商务本身也经历了类似的周期。电子商务的历史始于上世纪七八十年代的电子数据交换（EDI），它使公司能够以电子方式交换销售文件。但真正的突破发生在1994年，随着万维网的兴起和首批网上商店的推出。亚马逊和eBay均成立于上世纪九十年代中期，它们彻底改变了我们购买商品的方式，并为现代电子商务奠定了基础。
上世纪90年代，电子商务还处于探索阶段。最初的网店非常简陋，支付安全令人担忧，许多消费者对在线透露信用卡信息持怀疑态度。当时的接受度很低，需要花费大量精力才能让用户相信网上购物既安全又便捷。2000年至2002年间破灭的互联网泡沫暴露了过高的期望和缺乏可持续商业模式的局限性。
但泡沫破裂后，电子商务稳步复苏。21世纪初，随着技术的成熟，搜索引擎优化和点击付费广告的出现，以及Web 2.0技术的兴起，网站互动性日益增强。Facebook和Twitter等社交媒体网络进一步改变了电商格局。移动技术的兴起对电子商务产生了重大影响；智能手机的普及使网上购物更加便捷，消费者可以随时随地进行购买。
多渠道策略演变为全渠道策略，零售商力求在各种渠道提供一致的品牌体验。“全渠道”一词由IDC的莱斯利·汉德（Lesley Hand）提出，用来描述一种协调线上和线下渠道，为客户提供无缝体验的策略。2005年，斯特林商业公司（Sterling Commerce）收购了Yantra，分布式订单管理（DOM）由此成为主流，零售商开始利用实体店进行订单履行。
最新的发展趋势是统一商务，它超越了全渠道零售。全渠道零售强调渠道间的协调，而统一商务则专注于所有零售触点的整合与统一。它致力于打破线上线下零售之间的传统界限，并提出一种愿景：客户体验不仅无缝衔接，而且在所有平台上都保持一致。统一商务不仅整合了面向客户的元素，还整合了支撑零售生态系统的底层系统和流程，涵盖从库存管理到客户数据等各个方面。
从多渠道到全渠道再到统一商务的转变，反映了从探索到利用的经典转变。多渠道是一种实验性的尝试；企业尝试不同的渠道，但未必将它们整合起来。全渠道则试图协调这些渠道，提供更一致的体验。统一商务代表着全面利用，所有系统深度集成，数据实时共享，效率最大化。
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变革的机制：探索与利用
所有这些发展的内在动力都可以通过双元性理论以及探索与利用的概念来理解。詹姆斯·马奇在其1991年的开创性文章中将探索定义为寻找新机遇、进行实验、承担风险以及接受不确定性，而利用则意味着对现有技能、技术和范式进行改进和扩展，重点在于效率、可靠性和短期效益。
组织和市场都需要这两种模式。探索对于保持长期竞争力、发现新机遇和创造创新至关重要。利用则对于确保短期收益、优化流程和捍卫市场份额必不可少。核心困境在于，这两种模式往往相互冲突：它们争夺相同的资源，需要不同的组织结构和文化，而且在安全性、时间跨度和确定性方面，收益也存在根本差异。
危险在于，适应性流程比探索性流程更能快速地完善利用模式，而探索性流程虽然短期有效，但从长远来看却会自我毁灭。只专注于利用模式的公司会陷入能力陷阱，错失颠覆性变革的机会。与此同时，只进行探索的组织永远无法收获创新带来的回报，也无法建立可持续的商业模式。
互联网及其衍生技术的发展史完美地诠释了这一循环。在初期阶段，探索占据主导地位：先驱者们不断尝试、失败、学习并迭代。回报难以预料，时间跨度很长，行动与最终应用之间的组织距离也相当显著。创新者和早期采用者推动着发展，但他们往往并不清楚如何才能实现盈利。
接下来，创新便会跨越鸿沟，触及早期大众市场。这通常发生在技术足够成熟，能够提供可靠的解决方案，能够展示清晰的应用案例，并且拥有可供参考的客户和成功案例时。杰弗里·摩尔（Geoffrey Moore）阐述了如何通过首先瞄准早期大众市场中一个非常具体的细分市场，来建立一个务实且可供参考的客户群，从而实现跨越鸿沟。市场细分至关重要：每次将所有营销资源集中于一个特定的细分市场，并在确保在该细分市场中占据市场领先地位后，再拓展到下一个细分市场。
随着跨越鸿沟，关注点从探索转向利用。技术趋于标准化，最佳实践得以确立，竞争也愈发激烈。企业开始优先考虑效率、成本降低和流程优化。转化率、获客成本、广告支出回报率和客户终身价值等可衡量的关键绩效指标（KPI）成为主导指标。营销也从一项充满创意和实验性的活动转变为一门数据驱动的科学。
搜索引擎优化 (SEO) 从 20 世纪 90 年代的关键词堆砌和元标签操纵实验演变为如今高度复杂的学科，拥有数百个排名因素、复杂的算法，以及持续不断的更新，例如 2011 年谷歌的熊猫算法和 2012 年的企鹅算法，这些算法对低质量内容和操纵性链接建设行为进行了惩罚。现代 SEO 需要掌握网站架构、移动优先索引、核心网络指标、结构化数据、语义搜索和内容质量等方面的技术知识。如今，SEO 的核心在于优化现有流程，以最大限度地提高流量和转化率。
搜索引擎营销已从最初的按点击付费广告发展成为一个复杂的系统，它拥有自动化竞价策略、基于机器学习的优化、基于意图、设备、位置、人口统计信息和自定义受众的高级定向选项，以及用于衡量广告系列各个方面效果的集成分析仪表板。搜索引擎营销也已成为一门追求极致效益的学科，专注于最大化投资回报率、优化转化率和提高成本效益。
社交媒体营销也遵循了同样的路径。它最初以自然社群建设为主，如今已发展成为一门高度战略性的学科，涵盖付费社交广告、网红合作、用户生成内容活动、社交聆听、情感分析和综合数据分析。平台本身也从开放的实验空间转变为封闭的生态系统，其专有算法限制了自然触达率，转而推广付费内容。如今，社交媒体营销已成为一种商业活动，品牌需要精准定位目标受众，进行A/B测试，分析绩效数据，并持续优化。
电子商务已从实验性的在线商店发展成为一个成熟的生态系统，拥有 Shopify、WooCommerce、Magento 和 BigCommerce 等标准化平台。统一商务代表了这一发展历程的巅峰：所有渠道深度整合，数据实时流动，库存管理在所有触点同步，客户体验在所有平台上保持一致。电子商务是一门高度优化、数据驱动的学科，专注于转化率优化、个性化、推荐引擎和流畅的结账流程。
扩展现实技术（XR）仍处于早期阶段，但其发展趋势已初见端倪。2010年代，XR还处于实验阶段，应用范围有限，成本高昂，但如今它正逐渐走向主流。微软、Meta、苹果和谷歌等公司都在大力投资XR，其应用场景也从游戏和娱乐扩展到医疗保健、教育、零售和制造业等领域。随着硬件的改进、成本的降低以及与5G和人工智能等其他技术的融合，XR有望跨越鸿沟，成为一项日益主流化的技术，并被更广泛地应用于实际应用。
从探索到利用的转变本身既非好事也非坏事，而是不可避免且势在必行的。没有探索，就没有创新，没有新市场，也没有颠覆性的商业模式。没有利用，就没有盈利，没有规模化，也没有可持续的价值创造。这一转变标志着一项技术的成熟及其与经济和社会结构的融合。
支配地位的后果：集中化、商业化和控制。
但这种转变意义深远。曾经开放、民主的实验和创新空间，如今正逐渐变成少数几家大型企业主导的市场。由于技术复杂性的增加、广告成本的上升，以及现有企业所享有的网络效应和规模经济优势，准入门槛不断提高。早期的多样性和分散性正在被集中化和寡头垄断所取代。
谷歌在许多国家的搜索市场份额超过90%，占据绝对主导地位，而谷歌广告收入占公司总收入的96%。Facebook、Instagram、WhatsApp和其他平台均隶属于Meta集团，该集团主导着社交媒体市场。亚马逊控制着电子商务的相当大一部分份额，尤其是在美国。这些平台拥有专有算法、不透明的排名因素以及对曝光度和覆盖范围的控制权，这使得规模较小的竞争对手处于不利地位。
商品化理论描述了技术如何随着时间的推移而商品化。当产品或服务变得可以互换、差异化程度极低且竞争主要基于价格时，它就变成了商品。尼古拉斯·卡尔在他2003年发表于《哈佛商业评论》的极具影响力的文章《IT不再重要》中指出，IT本身最终也会变成商品，不再具有战略差异化作用。
尽管这一说法存在争议，但它确实凸显了一个重要趋势：许多数字技术和服务确实已经商品化。云计算在21世纪初还是一种新颖且实验性的技术，如今已成为一项标准化服务，由AWS、微软Azure和谷歌云等少数几家主导供应商主导。到2023年，全球超过90%的组织机构都已部署了云计算技术，这是所有新兴技术中采用率最高的。
在大多数主流技术市场中，创新产品从诞生到普及的生命周期正在迅速缩短。摩尔定律和加速回报定律导致了超速变化，这意味着过去需要数年才能成为普通产品的创新产品，现在只需几个月就能完成转型。消费者生成式人工智能（Consumer Generative AI）在2022年11月ChatGPT 3.5发布后，几乎瞬间从萌芽阶段发展成为商品化产品，短短几个月内用户量就达到了1亿——这是所有技术中普及速度最快的。
这种商品化既有利也有弊。一方面，它降低了成本，提高了可及性，使更多的人和公司能够从中受益。另一方面，它减少了战略差异化的机会，加剧了价格压力，并将权力集中在少数大型供应商手中。小型公司和初创企业更难实现差异化，也更难建立可持续的竞争优势。
先发优势在这一循环中扮演着至关重要的角色。早期采用者和先行者享有独特的优势：他们可以制定行业标准、抢占早期市场份额、建立强大的品牌知名度和客户忠诚度、获得宝贵的学习曲线效应，并建立战略合作伙伴关系。亚马逊、谷歌、Facebook 和其他巨头都从各自领域的先发优势中获利颇丰。
然而，先发优势并非唾手可得。近半数的先行者最终失败，原因往往在于他们误判了市场成熟度、缺乏维持领先优势所需的资源，或是后继者吸取先行者的错误教训并开发出更优秀的产品。关键在于执行：那些构建稳健的基础设施、建立战略合作伙伴关系并根据市场反馈快速迭代的先行者，更有可能获得长期的竞争优势。
创新扩散理论也强调了社会环境的重要性。创新不会自动传播；它们需要沟通渠道、社交网络和信任的建立。影响者和意见领袖在使创新合法化和常态化方面发挥着关键作用。早期采用者通过提供证言、展示应用案例和降低风险，成为创新者和早期大众之间的桥梁。
杰弗里·摩尔的“跨越鸿沟”理论强调，从早期采用者到早期大众的过渡需要战略上的根本性转变。吸引早期采用者的愿景信息对务实主义者并不奏效。早期大众需要完整的产品解决方案、清晰的客户案例、可靠的基础设施和经证实的投资回报率。企业必须调整其定位、信息传递、销售策略和产品路线图，以满足这些不同的需求。
组织双元性是指公司同时进行探索和开发的能力。塔什曼和奥莱利认为，成功的双元型组织会采用结构分离：设立专门的探索和开发部门，并拥有不同的流程、文化和激励机制。探索部门灵活、勇于尝试，且着眼于长期发展；而开发部门高效、纪律严明，且着眼于短期目标。
情境双元性使个人能够在探索和利用之间自由切换，这通常得益于灵活的工作结构，例如谷歌著名的“20%时间”，它允许员工从事自己的项目。然而，这些方法的实施并非易事。使组织高效利用资源的特质与使组织高效探索资源的特质截然不同。探索需要创造力、勇于承担风险、容忍模糊性以及长远的眼光。而利用资源则需要效率、纪律性、流程导向以及对短期结果的关注。
在同一组织内兼顾探索与利用往往非常困难，因为探索者的最终目标是使利用者的工作变得多余。这会在资源、优先级和战略方向上造成固有的紧张关系和冲突。成功的兼顾探索与利用的组织需要强有力的领导来管理这些紧张关系，需要清晰的资源分配和冲突解决机制，以及一种重视探索与利用的文化。
互联网及其衍生技术经历了这样的发展周期。早期，探索和实验思维占据主导地位。蒂姆·伯纳斯-李、杰夫·贝佐斯、拉里·佩奇、谢尔盖·布林、马克·扎克伯格等先驱者以及无数其他人士创造了新的范式，验证了各种假设，并快速迭代。当时的氛围以开放、去中心化和民主参与为特征。互联网被视为一种变革性的媒介，它将打破等级制度，实现知识民主化，并催生新的合作形式。
随着商业化程度的加深，营销的重心逐渐转向数据利用。企业优化流程，平台开发专有算法，竞争日益激烈。指标变得更加精细，分析更加深入，优化也更加持续。营销从一门创意技艺转变为一门数据驱动的科学，融合了转化率优化、A/B测试、多变量测试、热图、用户旅程图、归因模型、预测分析和机器学习等技术。
这种以优化为导向的方法无疑带来了巨大的效率提升。转化率提高，获客成本降低，投资回报率也得到改善。企业能够精准衡量哪些渠道、营销活动和策略效果最佳，并据此合理分配资源。据 VentureBeat 报道，转化率优化工具的平均投资回报率超过 200%，凸显了这些方法的有效性。
然而，这种对资源利用的过度关注也蕴含风险。企业可能会陷入能力陷阱，过度优化现有技能和流程，以至于无法识别或应对颠覆性变革。马奇警告说，适应性流程往往比探索性流程更快地完善资源利用，后者虽然短期有效，但从长远来看却会自我毁灭。只注重资源利用的组织会错失新技术、不断变化的客户偏好和新兴商业模式。
少数大型平台的垄断地位已将互联网从一个开放、去中心化的网络转变为一个由守门人控制的生态系统。谷歌决定哪些网站出现在搜索结果中，Facebook 和 Instagram 决定用户看到哪些内容，亚马逊决定哪些产品被重点展示。这些平台利用其权力优先考虑自身利益，往往以牺牲小型企业的利益为代价。准入门槛提高，自然触达率下降，付费推广几乎成为必然。
肖莎娜·祖博夫对监控资本主义的批判指出，这些平台的商业模式建立在对个人数据的大规模收集、分析和货币化之上。用户并非顾客，而是被出售给广告商的产品，他们的注意力和数据被当作商品。算法经过优化，旨在最大限度地提高用户参与度，但这往往以牺牲信息质量、心理健康和社会凝聚力为代价。其后果包括虚假信息泛滥、社会两极分化、成瘾行为以及对机构信任度的下降。
欧洲的GDPR法规以及全球类似的举措试图遏制这些过度行为，并赋予用户更多对其数据的控制权。然而，根本的动态依然存在：主导平台拥有巨大的权力，而竞争却十分有限。最初开放、民主的互联网愿景已被少数几家公司控制数字基础设施的现实所取代。
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从本地到全球：中小企业以巧妙的策略征服全球市场 - 图片：Xpert.Digital
当一家公司的数字形象决定其成功时，面临的挑战是如何使这种形象真实、个性化和影响深远。 Xpert.Digital 提供了一种创新的解决方案，将自己定位为行业中心、博客和品牌大使之间的交叉点。 它将传播和销售渠道的优势结合在一个平台上，并可以以 18 种不同的语言进行发布。 与合作伙伴门户网站的合作以及在 Google 新闻和包含约 8,000 名记者和读者的新闻分发列表上发布文章的可能性，最大限度地提高了内容的覆盖范围和可见性。 这是外部销售和营销（SMarketing）的一个重要因素。
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拯救互联网的实验文化！
人工智能会重蹈其前辈的覆辙吗？
问题在于，这种循环是否不可避免，或者是否存在其他可能的道路。能否设计出能够延长探索期而不至于必然导致剥削和垄断的技术和市场？开源运动、区块链和联邦式社交媒体等去中心化技术，以及反垄断措施等监管手段，都在试图提供替代方案。
但经济激励和市场动态的力量不容小觑。网络效应有利于大型平台：平台用户越多，对每个用户的价值就越高，从而导致赢家通吃的市场格局。基础设施、数据分析和算法开发方面的规模经济效益也使财力雄厚的大公司受益。转换成本和锁定效应使得用户难以转向其他平台。
许多数字技术的商品化加剧了这些动态变化。当技术商品化后，企业不再依靠技术优势来脱颖而出，而是依靠网络效应、品牌影响力以及生态系统整合。这进一步将权力集中在现有企业手中。
监管的作用日益关键。欧盟已通过《数字市场法案》和《数字服务法案》采取措施，以限制大型平台的权力，促进竞争，并保护用户权益。美国也在讨论类似的措施，尽管其政治格局更为分散。这些监管措施的有效性尚待观察，但它们表明人们越来越认识到，不受监管的市场可能导致垄断和滥用。
数字技术的未来很可能受到多种对立力量的影响。一方面，现有平台将继续占据主导地位，加剧资源利用，并深化其生态系统。另一方面，人工智能、量子计算、Web3 和去中心化协议等新兴技术将开辟新的探索途径。问题在于，这些新技术是否有可能颠覆现有的权力结构，还是最终会被既有企业吸收和利用。
生成式人工智能就是一个典型的例子。随着 ChatGPT 在 2022 年底的发布，我们经历了一个爆发式的探索阶段。数百家初创公司涌现，数百万用户体验了这些新功能，无数的应用案例也得到了测试。然而，仅仅几个月后，整合就开始了：谷歌、微软和 Meta 等大型科技公司纷纷推出自己的模型，在基础设施和研发方面投入巨资，并将人工智能集成到现有产品中。
人工智能市场正呈现出从探索阶段迅速过渡到利用阶段，并可能直接走向寡头垄断的迹象，这与云基础设施即服务 (IaaS) 和企业级生命周期管理 (LLM) 市场的情况非常相似。由于所需的计算能力、数据量和专业知识，准入门槛很高。大型企业在这方面拥有结构性优势。人工智能最初的民主承诺——人人都能获得变革性的能力——正面临着成为少数几家公司控制人工智能基础设施，而小型企业只能依赖于其应用程序接口 (API) 和许可证的现实风险。
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数字时代的永恒循环与迷失的灵魂
互联网及其衍生技术的发展史给我们留下了清晰的教训：从探索到利用的转变不可避免，随之而来的是市场结构、权力动态和准入方式的根本性变革。最初开放的实验空间最终会变成一个优化、受控的系统。探索的先驱者被利用的牟利者所取代，或者他们自身也会转变为后者。
这种动态本身并非负面的。开发利用带来了效率、可靠性和可扩展性，使技术能够从利基市场走向大众市场，创造广泛的经济和社会价值。然而，它往往伴随着权力集中、垄断以及多样性和开放性的丧失。
核心挑战在于找到能够实现探索与开发之间可持续平衡的机制。在企业层面，这意味着需要构建能够兼顾探索与开发的双元组织，二者互不干扰。在市场层面，这意味着需要制定促进竞争、防止垄断、降低准入门槛的监管法规。在社会层面，这意味着需要对数字技术对权力、正义和民主的影响进行深入审视。
互联网并未消亡，但它那颠覆性的探索精神已被驯服。搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）、社交媒体、扩展现实、电子商务以及所有其他曾经是激进实验的数字工具和平台，如今都已成为标准化的剥削手段。这是创新发展的自然周期，但也引出了一个问题：下一波探索性创新浪潮将在哪里涌现？我们能否从中吸取教训，避免重蹈覆辙？
历史表明，每一代技术的发展都遵循着相同的周期。电报、电话、无线电、电视、个人电脑、移动电脑，以及如今的人工智能——所有这些都遵循着从探索到利用、从开放式创新到可控商业化的模式。问题不在于这个周期是否会重现，而在于我们如何引导它，从而最大限度地发挥两种模式的优势，并最大限度地减少其弊端。
在科技渗透到我们生活方方面面的日益数字化的世界中，理解这些动态不仅具有学术意义，更关乎我们生存的根本。我们今天在监管、竞争、数据隐私和技术架构方面做出的决策，将塑造未来几代人的数字格局。互联网历史的教训是，探索弥足珍贵且脆弱，我们必须有意识地努力保护实验、多样性和创新的空间，即便经济力量无情地推动着剥削和集中。
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Konrad Wolfenstein
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B2B 支持与 SEO 和 GEO（AI 搜索）的 SaaS 相结合：面向 B2B 公司的一体化解决方案
B2B 支持与 SEO 和 GEO（AI 搜索）的 SaaS 相结合：面向 B2B 公司的一体化解决方案 - 图片：Xpert.Digital
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