來自矽谷知名風投機構 Andreessen Horowitz (簡稱 a16z) 的分析師班尼迪克．埃文斯 (Benedict Evans) 在 2017 年解釋了人工智慧、混合現實 、密碼貨幣以及無人駕駛在未來 10 年中會發揮怎樣的作用？以及更有趣的「S 曲線」技術發展理論。過了將近 3 年的時間，供讀者參詳思考期間變化。本文源自於 Fastcompany，由動區動趨編譯、撰寫及整理。
主導世界方向的龍頭企業看起來總是那麼無懈可擊，除非有一天他們的脆弱已經被放大的顯而易見。綜觀現代科技史， IBM、微軟 (Microsoft)、雅虎 (Yahoo) 以及社交平台 MySpace 在我們的眼中都曾看起來那麼地屹立不搖；可是後續我們卻也見證了，它們一個個不是勢焰漸弱或甚至跌落王座。
超越它們的正是現在大家所熟稔的科技四騎士 —— Google、Apple、Facebook 跟 Amazon（當時市值合計高達 2.61 兆美元 ）。雖然目前還沒有出現一個有力的新生選手與其競爭，但誰知道往後幾年又會發生什麼，正如四騎士誕生前的景況。
在科技產業，有大量的證據顯示我們正處於全新類別科技的尖端，這些創新能有力促成下一代科技巨人的誕生。當然，Google、Apple、Facebook 跟 Amazon 是最有資本跟機會搶先入局創新科技類別的企業，其勝算乍看最大；但到時後，搶下下一代科技龍頭寶座的是匹黑馬也說不定。
即使新來者沒有成功擴張成巨人規模，卻仍有龐大的成功空間。
現在要再創建出通用搜尋引擎或主流社群網路相當困難，意即，要再造出另一個 Apple 或臉書是不太可能，但這不等於你不能跟他們正在做的事情競爭。
a16z 合夥人兼分析師迪克特．埃文斯 (Benedict Evans) 這麼認為。
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那麼下一個問題就會是，哪個科技創新足以驅動未來。 在 a16z，「未來」至少是要關注接下來 10 年的發展。
埃文斯在 2017 年底，提出過他對下一個十年全球的技術創新藍圖。
在演講中，他提出的四個領域分別是無人駕駛、混合現實、密碼貨幣以及 AI。接著他形容新興技術的發展就像是摩天大樓從零到聳入天際的過程。起初，地面上只是個坑洞，接著你會發現建築框架雛形出來了，然後進入後續漫長的建設時期（旁觀者可能還看不出變化的那種），直到有一天，等到它完工。
類比到技術創新的過程，「坑洞」就像新興技術還無法應用到社會當中的時期，大眾興致缺缺甚至可能產生誤解，在來到更多企業開始投入尋找 Product-Market Fit,PMF ，人們漸漸對「框架」的出現開始有感，最後到了向技術市場注入…….火箭燃料的時候，就相當於建築完工。
這就是他看待這四個未來主力技術市場的方式，每個領域各自處在不同「建造階段」：無人駕駛還落在泥濘坑洞中；混合現實的框架新落成；密碼貨幣框架大致確立，但外觀還在開發中；AI 則是件除新落成，在尋找租戶。
S 曲線
對埃文斯來說，科技產業也具有歷史存在週期，即所謂的「S曲線」—— 起步緩慢，急遽成長，趨緩成熟。 近期的應証就是互聯網的發展，再上一個就是 PC 網路。 在每種情況下，隨著曲線走向成熟階段，對技術本身的疑問或改動越來越少，而是對技術之上的應用建設關注更多，比如 Uber、Instagram、Airbnb 各式五花八門的應用程式不斷冒出的時候。
但是當互聯網應用成長到高點的時候，人們開始去酸說「平台在走下坡」、「不再創新」等等。
埃文斯表示：這些可預測的演變方向反而遮掩了一項重要事實 ——革命從不是一朝一系發生的。Apple 花了花了十年的時間才做到讓「一大票群眾生活裡不能沒有 iPhone」。更詳細地說，從第一台自動駕駛車售出，到市面上新產品幾乎都是自動駕駛車，最後到道路上上路的都是自駕車，三階段都會有很長的過渡期，不是 5-10 年內就能變革完成那麼簡單的事。
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密碼貨幣
四個領域當中，密碼貨幣是埃文斯演講中談及最少的部分。但他還是有描述出密碼貨幣在哪幾種方面會發揮出其影響力。
首先，密碼貨幣開啟了無需中介機構的去信任分散式儲存模式。尤其在 2008 年金融海嘯後，有一群人對政府、中央銀行失去信任，希望在不受政府干預的狀況下，拿回資金自主權，這點對他們來說至關重要。
其次，他認為，由一系列代碼所生成的虛擬貨幣、區塊鏈網路架構、以及一系列自動執行的發行規則、交易驗證等等，是前所未見的，這些大概會隨著時間的推移被大規模應用。
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「人工智慧」是被炒作出來的
演講中，埃文斯認為，人工智慧雖話題性最高，但叫做「人工智慧」不太正確。這感覺就像讓人們光圍繞著這種「很先進、充滿未來感」的包裝興奮炒作，實際上根本不知道它是什麼、怎麼運作。
AI 比較符合現實的叫法是「機器學習 (machine learning)」，它從始至終都是賦予自動解析、發現以及擴展新模型 (new patterns) 能力的技術。埃文斯說機器學習驅動的自動化能帶來可觀的乘數效應，藉由該技術，能夠迅速完成以往動用千上萬人去做的巨量小任務，比如在圖像中尋找通用特性或模式。
比如機器學習用來紀錄分析過去幾個月某城市裡市民衣著打扮的圖像，會發現什麼現象或結果？如果機器學習能自動計算地鐵站的流動人數，我們能做出什麼樣的交通分析？最終，根據新模式的發現，何種應用會因應而生？
無人駕駛與混合現實
儘管距離交通的革命創新還遠著，但埃文斯稱：「無人駕駛可能帶來廣泛的影響」。
甚至可以重新設想人類的移動車輛網路。如果不需要司機，路上可能可以承載更多的汽車、車速一致，事故發生率極低、車輛可以交流資訊或感測鄰近實體，這將導致不同的道路設計出現，衍生出周邊全新的城市機能設計。如果你正在思考關於城市建設或公共基礎設施的構建，十年後的機遇跟巨大的技術變動就是你需要考量在內的；另外當人們不需要隨時看路時，娛樂產業可能也需要考慮人們可以改看什麼。
混合現實依然處於發展初期，如果你戴著能夠觀看虛擬環境的電腦，會發生什麼？他表示，混合現實還處於原型研發階段，只有極少數的早期產品，例如 Meta 或微軟的 Hololens。但很明顯，混合現實的潛力是值得關注的。埃文斯稱：「看看 Magic Leap，它已經為其所研發的 VR 頭盔籌募了近 19 億美元資金，據說它能將虛擬物件置於現實世界當中，這的確讓人印象深刻。」
埃文斯把未來技術發展的重點放在上面的四個領域，因為它們共同核心價值都涵蓋「自動化」的，而且似乎仍然在照著「S曲線」的週期往下發展。埃文斯最後強調：
真正的機遇往往在於，它們就清楚擺在人們眼前顯而易見，但卻很容易被忽略。
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