一万天后的世界:2050年时的电脑会长什么样?

原创 星海情报局 2024-10-30 18:35

曾航/文

前言:

这是我写的一个全新的系列“一万天后的世界”,一万天以后,差不多是27年以后,刚好在2050年前后,不算远也不算近,科技的进步带来了无穷尽的想象空间,生产力水平有了很大的提升,那个时代的生活是什么样的?

以下内容,是我根据当今现有的科技发展趋势,对2050年的世界进行的推演:

今天给大家带来新一篇,“一万天后的电脑”。


2024年10 月中旬的一天,我在西雅图的联想Tech World活动上见到了世界上电脑产业最权威的几个大佬:联想 CEO 杨元庆、英特尔 CEO 帕特基辛格、英伟达 CEO 黄仁勋和 AMD 的 CEO 苏姿丰,此时正值AI产业的浪潮汹涌而来,大佬们就未来的计算机发展趋势侃侃而谈。

那么到了2050年的时候,电脑会是一种什么形态?
         

 

         

 

随着智能设备的快速发展,电脑和手机有了越来越清晰的分工,手机更多的是作为内容消费品存在,用户主要用手机来浏览信息或者通讯交流,而PC则是最主要的内容创作平台,它是生产力工具。   
         

 

不管时代怎么变化,不管移动设备多么发达,有相当一部分人总是需要这样一个场景:他们在一整块时间下,坐在桌前,倒上一杯咖啡,打开自己的电脑,安静的处理文档或者设计图形,沉浸式地处理好几个小时的工作。
         

 


桌面似乎永远是电脑最佳的伴侣,不管它是一张办公桌、一张咖啡桌、一张火车上的餐桌还是图书馆里的一张书桌,当移动设备普及后,人们越来越容易通过手机获得各种联网服务,仍然有一部分人渴望这张坐在桌前电脑前的完整时光。
         

 

即使再过20年,坐在桌前使用电脑这个场景和需求始终会存在下去。作为一个文字工作者,我曾经尝试过移动办公,例如在公园里写作,在飞机上写作,在出租车上写作,用语音输入写作……但是长期看下来,坐在桌面的电脑前仍然是最高效的工作场景。我很渴望每个星期能够有一个固定的时间坐下来,安静的思考和工作。
         

 

许多工作需要仪式感,对于许多人来说,工作与生活不分是很糟糕的事情。当你躺在床上的时候,这个场景就是用来休息或者娱乐的,而当你走进办公室、坐在电脑前的时候,你会下意识的意识到你就是来工作的。
         

 

在相当多的正式工作场景当中,电脑仍然是无可取代的,例如银行柜台、酒店接待前台、机场的出入境大厅、F1赛车的后台工作人员、足球场上的VAR裁判工作组、音乐编曲合成、城市交通指挥中心。这些都是非常典型的工作与生活分得很开的场景。


作为生产力工具,用户对于PC的诉求排在第一位的永远是提升效率。而AI和电脑硬件的结合则为这种提升效率提供了无穷的想象空间。
         

 

所以一万天后的电脑,最核心的特征是围绕提升工作效率展开的,它将和今天的电脑完全属于两个时代。
         

 

         

 

人之所以工作效率低,是因为人的状态是起伏的。人不能连续工作太长时间,人需要休息,人的创意和灵感是不稳定的,是波动式的。从人的本性上来说,人是懒惰的,人不爱学习,人想不劳而获……
         

 

“未来每个人都会有一个自己的人工智能双胞胎,就像精灵一样的,它不是任何实体的东西,但是它随行,跟着你,永远跟着你。”联想集团的CEO杨元庆回答我的问题的时候这样描绘未来的电脑形态。
   

“它怎么能像你的双胞胎一样?就是它基于你过去的行为数据所产生的智能,你的这些行为数据当然是无所不在的,可能存在你的各种设备里面,电脑、手机、Pad、家庭的存储等等方面,然后它懂你,甚至到最后能代表你去行动,支付钱,进行信用卡支付,订个机票,它都能代你做,而你只是需要一个输入,就是提示,这些东西就都能做出来了。所以,我们认为这个应该会在10年、20年的时间里实现。当然,这个双胞胎多像你,肯定要取决于数据的积累,你积累得越多,它可能越像你。”杨元庆补充道。
         

 

   
英伟达的CEO黄仁勋说道,“关于智能体AI ,我们希望能生产出数百万甚至数十亿这样的AI。在英伟达,我们把这些称为“小Jensen玩偶”(Toy Jensens)。它们将四处奔跑,帮助你完成各种任务。无论你需要做什么,都会满足你的要求。从广义上来说,人工智能本质上就是机器人。它们具备理解你指令的能力,能够理解指令的含义,分解为具体行动,使用工具,检索专有信息或它们能访问的任何信息,完成任务并在必要时采取行动。所以,它们能够感知、推理并执行行动,这个基本循环就是机器人学的核心循环。因此,我们会有信息机器人,我们称之为智能体。”
         

 


这个场景相当有意思,随着人工智能电脑的普及,将来人们的效率可能会大幅提升,每一个人都要训练自己的“小模型”。
         

 

一个正常人每天工作的极限是10-12个小时,如果时间再长,他的工作效率就会成指数级下降。因此每个人都希望有一个助理,可以帮自己处理一些杂事,它可以24小时不休息,在自己睡觉的时候,它依然在辛勤工作。
         

 

例如动画师希望在自己睡觉的时候,自己的电脑并不睡觉,它可以24小时不停的继续做动画,就像自己的一个分身一样。程序员希望有一个分身,在自己睡觉的时候,它还在编程;证券分析师希望,有一个助理在自己睡觉的时候,它还在分析财务报表、紧盯大洋彼岸的美股交易信息……
         

 

要训练这样一个智能分身需要花较长时间,你需要不停的给人工智能喂自己的私有数据,并不停的调教。   
         

 


这其实跟你雇佣一名真实的助理很像,当这名助理招聘回来的时候,你需要花很长时间和他磨合,告诉他你想要的东西是什么,你的红线是什么,你喜欢什么不喜欢什么,怎样才能高效的帮你工作。但是一旦这个训练磨合的过程完成,这名助理将帮助你节省大量的时间。当你出差的时候、当你开会的时候,你打助理并没有休息,他正在帮你处理表格、收发邮件、接待访客、订酒店机票……
         

 

例如我个人在过去的20年间,积累了数百万字的文稿,还有上千分钟的录音,上千分钟的录像,数万张的照片,还有无数的思维导图。它们大部分沉睡在我的电脑和手机的硬盘里面。作为一个内容创作者,我有自己独特的创作习惯、写作风格、表达口吻,但我的个人电脑里利用这些多年来积累的数据,成功的训练出我自己的小模型之后,AI将可能模仿我的风格24小时不停的持续创作作品。
         

 

类似的,一个美术设计师的电脑里面,往往存着海量的半成品图片工程文件,上面有用PS软件做的图层、特效,在他用这些积累的数据训练自己的小模型之后,AI将可能模仿他的风格,高效的设计图片。

一个专业的股票分析师或者股民,可以在自己的电脑中制作一个程序,按照自己的偏好精细的分析上市公司的报表。假设你是一个偏爱价值投资的股票投资者,你可以让电脑上的个人分身精细的从上市公司财报当中分析该公司的净资产收益率、自由现金流、资产负债率等核心指标,还可以将连续几年的财报跟踪进行对比分析,或者与同类型公司进行对比分析,极大的节省时间成本。

一个喜欢炒美股的中国人,以后就不需要熬夜订美国的股市、债市、汇市具体信息了,他训练好的AI智能助理会根据他最在意的交易信息和交易习惯,自动帮助他监控信息,如果遇到特别重要的信息,电脑可以把主人叫醒。如果是单位金额以下的交易,甚至可以授权AI助理自行作出交易决策。
         

 

市场分析、业务分析类的工作将大量被电脑AI所解放出来,例如在一家企业内部,过去需要有人花大量的时间分析业务数据,尤其是电子商务、网络游戏、直播、物流这些强运营类型的业务。企业有大量的数据存在自己的电脑里面,

在当下的电脑环境当中,利用python等工具编写一些简易的程序对于大部分用户来说依然是一件门槛相当高的事情,而当未来的AI电脑普及以后,制作个性化定制的简易小程序对每个用户来说将易如反掌。
         

 

在大部分情况下,学习和工作都是反人性的,人是懒惰的,人是想不劳而获的,人是好吃懒做的,如果一个人一天只用工作4个小时,他一定不想干8个小时。
         

 

然而,现实的情况是,人们往往会追求更高的收入和薪水。在许多公司里面出现了这种情况,人们的收入越来越高,年薪几百万的工作变得越来越常见。那么这些钱这从哪儿来?它通常只会来自于更高的产出和更长时间的工作。因此,技术的进步可能并没有给人带来真正的安宁和轻松,他们反而会变得更累。   
         

 

         

 

我继续向杨元庆发问:“现在的电脑硬件,本质上还是当年乔布斯和比尔盖茨走进施乐的实验室那个年代的样式,例如键盘和鼠标,那么再过一二十年,电脑硬件还会是今天这样吗?”
         

 

“所有的人使用起来感觉自然的东西都会存在,语音、文字,包括键盘、包括笔,我觉得将来都是会存在的,每个人会根据自己的习惯、爱好来选择不同的输入方式。但是,有些东西可能会消失,例如鼠标还会不会存在,不好说,这取决于未来的操作系统是什么样。”杨元庆回答道。
         

 


实际上,多模态的成熟使得人机交互产生了重大的变化。过去人和电脑的交互主要是以文字交互为主。而现在,人可以对着电脑说中文,电脑以英文回答,或者我们用图片、视频和电脑交互,电脑同样用视频回复。
         

 

人用语音输入信息,平均每分钟大概能达到150 - 300字左右的信息量,而使用键盘打字的话,普通人平均每分钟输入的信息量大约在40 - 80字左右。也就是说,通过语音来进行交互,效率是远远高过键盘打字的。
         

 

手机的使用习惯日益影响PC是大势所趋,因为一个小孩从小通常是先通过接触更容易操控的手机开始的,新一代年轻人的使用习惯会被手机所深刻影响,有些人甚至一直到十几岁都不需要使用电脑。

平板电脑的出现,也进一步丰富的了人机交互的形态,未来平板电脑和传统PC的界限将会越来越模糊。因为随着触摸屏技术的高度成熟,未来几乎所有的电脑屏幕都是带有触摸功能的,随着电脑越来越轻薄,几乎所有的电脑也都配备了可分离拆卸的键盘。人们不再刻意去区分一台10英寸屏幕以上的设备到底是平板电脑还是PC。   
         

 


到2050年的时候,大部分电脑将变成可以远程操控的。这意味着用户在机场的咖啡厅等飞机的时候,可以远程操控自己家里的那台配置精良的电脑,打一盘《英雄联盟》。
         

 

每一台电脑都会有一个或者好几个自己的分身,它通常是一个可以折叠的便携式设备,拥有可折叠的屏幕和可折叠的键盘,或者干脆直接通过投影来显示。通过便携分身,可以远程操控在家里的电脑主机,运行复杂的程序。这意味着一个动画师在外出时不用带上他那台配置精良但很沉重的电脑。
         

 

但是因为未来的电脑是以工作为主,因此考虑到便携的需求下,便携式电脑仍然会保留提升工作效率的键盘、触摸屏幕,只不过它们比今天的平板电脑还要轻薄、可折叠和易携带,折叠后可以直接放进裤兜里。
         

 


在用户找到一个桌面坐下来之后,打开折叠的便携电脑,它既可以直接调取家里或者公司那台功能完善的电脑里的智能分身和资料,也可以直接接入云主机,调取更加强大的算力,电脑的主机将会变得非常富有弹性,在需要密集运算的时候可以无限扩容性能,按需配置。
         

 

这涉及到另外一个问题,随着大量的运算在云端解决,到底还有哪些运算需要在电脑本地来处理?

         

 

虽然网速越来越越快,但是随着文件的规格越来越大,上传和下载文件依然并不是一件很方便的事情,所以图形设计师、视频编辑人员、F1赛车分析师、3D动画师等工作岗位依然需要借助电脑强大的本地运算来处理工作,他们依然有大量的文件是储存在本地的电脑上的。
         

 

还有一些需要长时间稳定运算的场景,人们倾向于将运算放在本地,例如一些科学研究领域,科学家需要长时间的复杂计算和模拟,例如航空航天的设计师,当他们需要计算飞机和火箭的运行轨道的时候,它们需要在本地的计算机做长时间的计算模拟。


尾声
         

 

1975年,一家叫做MITS的美国小公司,推出了一款叫做牛郎星8800(Altair8800)的电脑产品,这被认为是全世界第一台个人电脑(PC)。
         

 


这台看上去高深莫测的机器与立体声音响差不多大,装了两排拨动式开关,还有很多小红灯在闪烁。这个笨重的家伙其实没什么功能,但是却证实了一点:个人可以拥有一台属于自己的电脑,可以一天24小时随心所欲地使用,不用再排队,也不用再打卡。
          
一名叫做沃兹尼亚克的惠普公司工程师在看到这台粗糙的电脑后萌生了很多改进的想法,不久之后,他和一名叫做史蒂夫-乔布斯的年轻人,一起创办了一家叫做苹果公司的企业。   
         

 

另外一名叫做比尔-盖茨的年轻人,在看到《大众电子》杂志对牛郎星电脑的封面报道后,迅速决定从哈佛大学退学。他在西雅图创办了一家叫做微软的小公司,专门给牛郎星8800电脑编写软件。
         

 

我仍然记得自己小时候第一次摸到电脑的场景,在我母亲任教的那所中学一个叫做“微机室”的地方,人们需要带上鞋套,在一尘不染的铺着地板砖的电脑室里排队摸上一会儿电脑,在操作复杂的DOS操作系统上,盯着厚厚的CRT显示屏,无比新奇的玩上几盘扫雷或者纸牌游戏,也可以拖动着鼠标画上一幅简单的图画。每一个摸到电脑的人都仿佛打开了一扇新世界的大门,他们的脸上写满好奇,年轻而快乐。

而到今天,电脑已经是这个世界上最重要的生产力工具。可以预见的是,到2050年,它的生产力可能还会至少翻好几倍。在一个生产效率极高的世界里面,大量原本每天需要被工作束缚的人将被解放出来。他们将更自由地去从事文艺创作、科学探索这些更加高级的追求。
         

 

我很欣赏微软内部经常讲的一句话:“Work hard,Play harder”。力工作,尽情玩耍)


一万天后的世界 系列 上一篇:《2050年时的交通出行预测
作者:曾航,资深媒体人,军武科技CEO,旗下有知名账号军武次位面、星海情报局、杨叔洞察、测评界的野路子等。曾任21世纪经济报道资深记者,著有《一只iPhone的全球之旅》、《移动的帝国》、《大国锁钥》等书籍。

本文的创作、配图借助了豆包、元宝、通义、KIMI、文心一言等AI大模型的帮助
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