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$Meta Platforms, Inc.(META)$ $Shopify Inc(SHOP)$ $Roblox Corporation(RBLX)$

原文标题：

Why technical leaders have the advantage in the AI era

作者：Tom Slater --Scottish Mortgage Investment Trust

1.拥有技术专长的管理者往往能迅速部署有利于其业务的新技术

2.我们在 Meta、Shopify、Roblox 和 Spotify 等公司的人工智能生成技术中看到了这种态势。

3.通过向这些开拓者学习，Scottish Mortgage提高了发现更多投资机会的能力。

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在战斗中，美国空军遵循一种称为 OODA 循环的协议：观察、定位、决策和行动。经验表明，敏捷的飞行员如果能以最快的速度完成循环，就更有可能在战斗中获胜。

这一过程同样适用于企业。我们观察到，“技术型领导者 ”往往能在关键时刻占得先机，这正是因为他们的专业知识能帮助他们快速完成循环，从而在竞争中脱颖而出。这些首席执行官不需要亲自编写和测试软件或配置数据中心，但确实需要深入了解相关技术和复杂性。

我们生活在一个技术飞速发展的世界，企业必须不断适应创新。但发展的步伐并非一成不变。有时，也会有相对稳定的时期。

就拿 2010 年代来说吧。我们知道技术堆栈的主要部分--互联网、移动通信、卫星导航等--而我们面临的挑战是为它们找到新颖、有效的用途。

然而，人工智能意味着 2020 年代可能更像前一个时期，当时许多基础技术仍在建立之中，计算机能力也在不断变化。在这种情况下，你需要的是这样的领导者：他们不需要顾问告诉他们发展中的技术能做什么、不能做什么，他们能发现自己的企业如何才能最好地利用这些技术，从而快速发展并获得先发优势。

因此，作为一家追求卓越增长的投资者，Scottish Mortgage的目标是精选一些由技术领袖领导的公司，这些公司拥有大量潜在的人工智能应用。这促使我们去年对 Meta 进行了再投资。    

01 扎克伯格的信念  

创始人马克-扎克伯格（Mark Zuckerberg）的资历无需赘述。自从在哈佛大学宿舍里编写了最初版本的 Facebook 代码以来，他已多次展示了将新兴技术迅速转化为实用产品的能力。

多年后，他写道：“一些最有价值的工作就是深入到技术项目的细节中去。”他在建立了一个人工智能系统后写道：“这是一项个人挑战，目的是识别家中的访客并招待他的女儿。”

为了说明扎克伯格的渊博知识如何能带来回报，不妨看看他在 2022 年大手笔购买英伟达公司顶级 H100 人工智能芯片的经历。Meta 需要额外的处理能力来改进其 Reels 短视频推荐功能，以赶上 ByteDance（字节跳动） 的TikTok。扎克伯格并没有简单地购买足够的芯片来实现这一目标，而是将订单翻了一番。他预见到 Meta 很快就会需要额外的能力，尽管他还不知道需要什么。

这种对基础设施的积极投资在当时是一种不明显的资金使用方式。但它得到了回报。OpenAI 推出 ChatGPT 聊天机器人后，其他公司纷纷抢购 H100，限制了供应，导致价格飙升。然而，Meta 却能以更快的速度、更低的成本开发出生成式人工智能大型语言模型（LLM）Llama 及其所支持的服务。

当我们过去持有 Meta 时，我们认为扎克伯格的资本配置能力是其优势所在，他收购 Instagram 和 WhatsApp 就证明了这一点。他早在其他人之前就看到了这些资产的潜力。不过，由于担心监管机构会阻止这种规模的进一步收购，我们卖出了该公司。现在的变化是，人工智能为扎克伯格提供了新的途径，让他可以利用自己的技能，把钱花在正确的事情上。

Meta 有很多方法从 Llama 身上获利。它已经让自己的平台对广告商更有吸引力，让他们自动生成为其品牌量身定制的文字，并调整图片以适应在 Facebook Stories、Instagram 的 “探索 ”网格、第三方应用或其他地方出现的图片。

更令人期待的是，Meta 利用 Llama 为企业提供聊天机器人。人工智能代理可以在 Messenger 和 WhatsApp 上处理客户询问、接受预订和进行销售。大约有 30 亿人使用这两个聊天应用中的一个或两个，但它们的收入历来微薄。现在，赚钱的机会来了。    

有趣的是，Meta 已经将 Llama 开源，这意味着其他人可以免费访问、修改和发布它。这与OpenAI、谷歌和其他公司形成了鲜明对比，它们将自己的代码锁起来，并对访问其模型收取费用，以收回数十亿美元的培训成本。

扎克伯格的洞察力在于，通过将 Llama 免费提供给其他人在自己的硬件上使用，更广泛的开发社区将帮助找到降低其运行成本的方法，从长远来看，这对 Meta 可能更有价值。此外，他还在这一过程中削弱了竞争对手的商业模式。

02 Shopify 的人工智能转变  

Shopify 是另一家受益于技术领导力的投资组合公司。公司首席执行官Tobi Lütke在 20 世纪 90 年代用一台 Amstrad 电脑自学了 BASIC 编程，并不断从学习计算机语言中寻找灵感。事实上，他认为 Nix 及其对可重复性的关注直接影响了一次人力资源调整，使 Shopify 在为项目分配员工方面变得更加一致和高效。

Lütke 还将他的工程师思维运用到了 Shopify 的核心产品上：帮助商家在线销售商品的软件。公司最初专注于为小型企业提供完整的解决方案。但在过去十年中，它也瞄准了规模更大、利润更丰厚的企业客户。这些客户往往需要更多的定制化服务。

因此，该公司推出了 Shopify Plus，以单独模块的形式提供产品搜索和购物车等功能。最近，Shopify 又增加了 Shopify Functions 功能，商家可以通过添加自己的代码来覆盖软件的默认行为。

Shopify 之所以能做到这一点，是因为在 2016 年，Lütke 决定将其服务的底层架构从单一、高度互联的模式转变为基于组件的设计。这意味着每个部分都有自己的边界，可以独立开发和维护。

他的重要见解是，你的架构决定了你可以追求的业务战略范围。

如今，Shopify 正处于另一个转折点。Lütke 告诉员工，人工智能将带来 “高速和巨变的十年”，应该成为他们的工作重点。

早期的努力包括 Sidekick，这是一个聊天机器人助手，可以让商家轻松地使用自然语言请求来经营他们的商店，比如提供销售折扣或改变哪些产品具有突出地位。此外，Shopify 还通过更明智的搜索结果为顾客提供便利，例如，搜索 “圣诞主题鞋 ”时，搜索结果会显示红绿相间的鞋类。    

目前还不清楚人工智能将如何重塑商业。也许虚拟代理最终会预测我们的需求，并为我们协商价格。不过，有了技术领导者，Shopify 就有了在未来实现战略灵活性的最佳机会。

03 Roblox 聊天  

生成式人工智能也在重塑 Roblox 的可能。Roblox 的首席执行官大David Baszucki的职业生涯始于 20 世纪 80 年代，当时他为 Macintosh 电脑编写了一款广受欢迎的 2D 物理模拟器。这款游戏的成功启发了他开发一款利用云技术和人们共同游戏能力的 3D 后续游戏，这就是后来的视频游戏平台。

公司的基本优势之一是Baszucki始终专注于对Roblox受众最重要的东西。例如，公司优先考虑让创作者的游戏在众多玩家互动时运行无延迟，而不是试图提供逼真的图形或每秒更多的视频帧数。

该公司对人工智能也采取了类似的务实态度。例如，今年 2 月，该公司开始使用 LLM 来实时自动翻译玩家之间用 16 种支持语言中的任何一种进行的聊天。该公司还开发了向游戏开发者推荐代码的工具，帮助他们设计角色和其他虚拟物品。

这些措施扩大了创作者在 Roblox 上可以提供的体验，鼓励玩家在该平台上花费更多的时间和金钱。不过，该公司避免使用最强大的人工智能模型，因为处理每个查询的成本都很高。

Baszucki 认为，Roblox 的竞争优势在于拥有大量可应用这些模型的专有数据，因此该公司采用了更经济的开源替代方案。

04 Spotify 和人工艺术家 

Spotify 的创始人Daniel Ek是技术领袖的第四个例子，也是他把我介绍给 ChatGPT 的。他从一开始就被吸引住了，成为首批授权使用 OpenAI 技术的人之一，该技术可为 Spotify 的人工智能 DJ 提供动力，在曲目之间为用户提供娱乐。    

生成式人工智能很可能导致音频平台上新材料的爆炸式增长。它将使现有歌曲的混音和创作变得更加容易。完全由人工制造的艺术家甚至可能变得司空见惯。这对 Spotify 主办的播客和有声读物的影响也是巨大的。

Spotify 面临的挑战之一是就唱片公司和创作者从每首流媒体歌曲中的收益达成一致。在人工智能内容的世界里，这一点将如何改变？该服务的算法将如何考虑不同用户对素材的看法？Spotify 将如何避免人工艺术家的过度饱和？

这些都是悬而未决的问题。不过，在瞬息万变的环境中，拥有一位对技术有深刻理解、决策灵活的人才是非常宝贵的。

Scottish Mortgage也必须在 OODA 循环中不断循环，对人工智能如何影响我们的投资组合进行观察、定位、决策和行动。但是，正如我们所讨论的，这远远超出了对技术的思考。

未来的变化将持续多年，我们将通过广泛接触聪明、适应能力强的领导者来获得优势，并向他们学习。在人工智能时代，与这样的企业家合作比以往任何时候都更为重要。

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