下一步，互聯(lián)網(wǎng)將如何重塑社會形

中心化或者去中心化本身看著很像個學術問題，也并不重要，但實際上這種趨勢會影響每個人，并一定會改變社會的結構。那在互聯(lián)網(wǎng)的沖擊下，社會到底會走向那里?這也許可以從賺錢的方式看出一些端倪。

互聯(lián)網(wǎng)公司會有很多種，但盈利模式不外乎六種

與互聯(lián)網(wǎng)相關的公司很多，但經過驗證的盈利模式則沒有那么多，大致有下面六種：

di一種模式是傳統(tǒng)的賣貨模式，可以包含傳統(tǒng)的百貨里的東西和這類服務。這種模式在互聯(lián)網(wǎng)上實現(xiàn)出來就是電商O2O。

第二種模式也算賣“貨”，但貨有點特殊，賣的是數(shù)字產品的使用權。初是Windows的License模式，到現(xiàn)在則體現(xiàn)為IaasS，PaaS，SassS的服務費。Windows，Oracle現(xiàn)在仍是License模式，但云服務已經過度到只收服務費了。

第三種則是搭平臺進行分成模式。這在起點這樣的網(wǎng)站上體現(xiàn)的比較明顯，在那里作者與起點網(wǎng)分享付費訂閱的收入。

第四種模式是廣告模式。這模式骨子里相當于是賣流量。而廣告本身又可以分為三代：di一代是電線桿小廣告式的，門戶的廣告，南京信息流，電視的廣告都是這種;第二代是Google式的，根據(jù)關鍵字提供相關聯(lián)廣告;第三代則是基于人的，軟文類廣告是這類。

第五種則是賣增值物品。游戲和QQ的皇冠都是這種模式。

第六種是虛擬央行模式。這個比較特別，需要多說一點。央行和一般銀行的不同之處在于：它不賺錢，但制造錢?，F(xiàn)實里央行可以通過發(fā)行更多的chao票來收鑄幣稅，但對于虛擬世界這就是一種盈利模式。想象下只要一個虛擬社區(qū)足夠大，那它的虛擬貨幣就具有極高的交換價值，這樣一來發(fā)行量就是可以賺到的錢。當然你惡意發(fā)行肯定會在虛擬世界導致通貨膨脹，但在極度通貨膨脹和不通貨膨脹間有很大的操作空間，在很多時候你可以即發(fā)行10億也可以發(fā)行11億，只要未來有辦法回收。這背后其實是貨幣發(fā)行權的價值，其實是一種很微妙的模式。這模式邏輯上成立，所以我把它列在這里，但這題目太復雜，在這篇里不會展開太多。

眼下來看經過確實驗證的模式大致就這么多，所以可以認為不管一個公司講了多少讓人眼花繚亂的故事，如果不能在這幾種模式上找到依托，那其實這公司沒有未來。

騰訊同樣對技術突破寄予厚望。數(shù)據(jù)顯示，其“其他業(yè)務”收入同比增長高達224%，信息流運營，這一業(yè)務主要受來自支付相關服務及云服務收入增加的推動。騰訊總裁劉熾平表示，騰訊將云計算看作公司整體業(yè)務發(fā)展的戰(zhàn)略篇章，提供相關基礎設施以支持更廣泛的生態(tài)系統(tǒng)建設和互聯(lián)網(wǎng)滲透。他還表示，騰訊將人工智能看作一種“能力”，“人工智能有潛力與騰訊現(xiàn)有業(yè)務建立更好聯(lián)系，提升受眾定位能力，幫助客戶基于社交圖譜鎖定合適的用戶。進一步開發(fā)人工智能將有利于騰訊業(yè)務發(fā)展，還能讓騰訊在未來挖掘新業(yè)務”。

目前，云計算和人工智能這樣的新技術，信息流競價，也已開始為更多中國互聯(lián)網(wǎng)公司提供競爭力。

據(jù)搜狗財報顯示，在人工智能領域，搜狗深耕自然語言理解，應用于產品，并取得了堅實成績。在語音識別方面，搜狗手機輸入法目前的語音輸入日頻次已突破2.4億次，比一年前增長1倍以上。搜狗手機輸入法用戶較一年前增長了60%以上。2017年3月份，手機輸入法上線中譯英語音翻譯功能，用戶無需切換程序，便可實現(xiàn)在對話環(huán)境中的翻譯。搜狗CEO王小川表示：“目前搜狗的人工智能技術以自然語言處理為，在語言的基礎上做自然交互和知識計算。在這個體系下，搜狗會著力于翻譯、對話和問答等方向的技術創(chuàng)新，切實推進產品的落地?！?/p>

在百度方面，百度今年季度研發(fā)支出高達28.35億元，同比增長34.9%。百度CEO李彥宏表示：“我們在人工智能領域的投入是一個長期行為，人工智能也已經在我們現(xiàn)有平臺上發(fā)揮出強大作用。”

2、速度快，更靈活

網(wǎng)絡宣傳制作周期短，即使客戶在較短的周期內進行投放，也能夠按照客戶需要及時變更宣傳內容。而傳統(tǒng)媒體只能以固定的周期投放，信息流廣告，且費用要高于網(wǎng)絡媒體。靈活度和價格這兩方面?zhèn)鹘y(tǒng)媒體都遠遠不如網(wǎng)絡媒體。

3、受眾關注度高

據(jù)資料顯示，電視并不能集中人的注意力，電視觀眾40%的人同時在閱讀，21%做家務，13%在吃喝，12%在玩賞它物，10%在烹飪，9%在寫作，8%在打電話。而網(wǎng)上用戶55%在使用計算機時不做任何它事。