很多同学问我：“喻旭老师，下一波流量红利在哪里？”现在，我很有把握地预测是“AI-GPT”，就是基于ChatGPT为代表的大模型驱动的问答流量。没错，是“问答流量”。

就像2003年的流量主要集中在百度，人们通过百度搜索去了解信息。而如今不是“搜索”而是“问答”。

观点1：5年1变化的流量红利周期，终于要换主了！

在喻旭的书《企业数字化转型指南》提到红利流量以5年一个周期变化，比如下图里，以2003年作为电商发展元年，那一年京东、淘宝先后成立，百度如日中天，企业不选择淘宝京东，都是自建网站，从百度引流量。直到2008年，天猫出现，企业逐步转换战场到“平台电商”，此前，淘宝、天猫、百度包括线下门店都是“搜索式购物”。

但2013年后，由于流量红利褪去，流量偏向头部商家，腰部和尾部商家则转到了微信为代表的社交电商，它的核心是“推荐式购物”，此时“荐商”取代“搜商”，2018年抖音开启带货模式，小黄车上架，开启了“兴趣电商”进入人们的主流视野，此刻“推荐式购物”模式正式奠定它的江湖地位。

然后呢？一直找不到然后。

貌似到了抖音、小红书为代表的兴趣电商之后，不知道下一个红利在哪？每次在课堂上讲到“5年一变”的红利规律，同学们都问“喻老师，按你的判断，下一个5年的红利在哪？”

我当时认为是人工智能AI，尤其2021年、2022年的元宇宙很火，我认为是元宇宙，但问题是元宇宙离我们很遥远，缺少一个接地气的应用服务帮普通企业和民众能够接触并应用AI，直到“ChatGPT”的出现，打开了人工智能的大门，让每个普通人都能感受AI的魅力，并应用在自己的生产生活中。

因此，下一波红利会是GPT的问答流量。

观点2：2026年，人人都会用GPT，问答流量增速到达顶峰。

你可能问“喻旭老师，我们平时用得并不多啊，你怎么会觉得GPT将是我们工作生活的重要部分呢？”

放心，3年内，你看他将是翻天腹地的改变。在我的《企业数字化转型指南》书里，讲过“创新的周期”，提到任何创新的发展，开始都是“创新者、尝鲜者”在引导，中间有个2-3年才会进入到“主流规模人群”。如下图：

就像淘宝、抖音开始也没人用，但之后呢？人人都用。大部分企业都是后知后觉，都是等到业态成熟之后才进入，觉得提前进入有风险，但成熟后再进入也意味着，你只赶到了“红利的尾巴”。按照规律，3年后就会进入增速下滑阶段，也就是红利到达顶峰，按照这个推断，GPT的红利顶峰在2026年。

观点3：GPT问答将成为互联网最大流量入口

你可能问“喻旭老师，凭什么说GPT就是巨大的流量入口呢？”，3个原因：

1、因为“人机协同”是历史必然

工业革命、信息革命取代了人的手和脚，让以前需要人来完成的事情，由机器（代替制造类、加工类岗位，如：一线工人）、信息系统（代替职能类岗位，如人力管理系统、流程审批系统、营销系统、财务系统等）来完成，甚至资本家们一度认为人的大脑是多余的，因为他们在工厂里只需要人的手脚。

而在当下以智力创新为驱动的时代里，脑力工作者的位置越发重要，于是，“如何取代人的智力思维”成为新课题，人工智能则开始了扮演“大脑”的角色，辅助思维甚至代替思维，至少具象化的“解释、判断、分析和应用”这类思维可以由机器来取代，而抽象的创意类、情感类思维暂时还不行。

你可能说机器不是也可以作曲写诗吗？这类创作只是在别人创作上，做了剪裁，而不是真正意义上的创作，光有其形，而无其“魂”，因此，我形容现阶段的GPT只是“知识裁缝”。但随着科技发展，我想这类人类创作与情感的替代，也只是时间问题。

2、GPT简化了人机协同的难度

在工业时代和信息时代里，人和机器之间的协同靠的是“机器语言”，比如从最初的低级语言（汇编语言、DOS命令），到高级语言（C++语言，Basic语言，Python语言等），而非我们正常说话使用“自然语言”（比如汉语、英语）和“身体语言”（如：眼神交流、身体暗示、动作暗示），但前者“机器语言”的门槛高，需要花费时间学习，只有少部分懂编程的人掌握了人机协同。就像很多学计算机的、信息管理、自动化专业的同学们第一学期就要学这类“机器语言”，否则无法操控机器和系统。

而ChatGPT的里程碑意义在于实现了用“自然语言”与机器沟通，使得只要你会说话就可以实现“人机协同”，这个自然语言是借助Prompt提示词的形式展现。

人与人沟通，尽管你的提问水平、表达水平可能一般，但对方也能从你的身份、背景、动作、眼神判断你表达的意思。而不同的是，机器与人沟通，仅仅只是“提问”这个单一通道，因此“提问”的水平决定了机器对你意图的理解。

这也意味着：掌握“如何提问”的能力，是人与机器有效沟通的关键。

百度李彦宏说：“做一个大胆预测，十年以后，全世界有50%工作会是提示词工程(Prompt Engineering)，不会写提示词(Prompt)的人会被淘汰。”所以，未来人和人的最大区别是驾驭机器的人力差别。而提示词(Prompt)的编写成为了驾驭机器的一个“高杠杆技能”。

3、从“搜商”到“问商”，GTP帮助人们快速准确获得结果

一个是，搜索模式，效率低、体验差。2003年到如今，人们都习惯了用“搜索”获取信息和知识，比如：百度搜索信息，天猫搜索购物，我想了解一辆车适不适合我，我会去汽车之家、懂车帝搜集并学习相关信息，在诸多信息中找到结果。整个过程非常漫长，我们需要理解、评估、判断和决策，学习成本很高。包括：小红书、抖音，消费者从大量信息的集合，依靠深度的学习才能找到自己想要的结果。

而另一个是，问答模式，效率高，体验优。“问答”则通过提问，即给出准确的答案，我们更短时间、更少决策就能获得想要信息，减少了筛选、理解和判断环节，效率更高，体验更好。因此，以问答模式产生的商业，即“问商”产业相比“搜商”产业对用户的体验更加友好。

同时，在未来，会涌现出更多专业领域的“大模型”，能够精准回答你的问题。

这个模型一方面是“专业的”，他是行业定制模型，比如服装行业，模型更多适用服装领域，知道哪些衣服是流行款，知道衣服的材料、搭配、使用和售后信息；

另一方面，模型是“懂你的”，根据长期的对话训练，它知道你的喜好偏向，于是在回答问题的时候，答案更能够“依你而定”。长期训练后，这个模型会成为你的生活、工作的助理，回答你生活中各种问题。

观点4：人类的“左脑革命”可以缓缓啦！

写到这里，我感慨：人类的左脑终于可以歇歇了，因为它管理着“理性、推理和逻辑”，从工业革命开始，在近250年的时间里，左脑为整个人类发展发挥了卓越贡献，而这一切将被更优秀的AI取代；而右脑的时代到来，依靠创意、人性、情感主导的社会即将来临，这部分将是人类的绝对优势。

因此，从初、高中、小学甚至学前的教育，重理轻文的现象真的该改一改啦！尤其“忽悠”小朋友学编程的机构，该停一停了，你的机器语言已经不适应这个时代啦！