很多人以為全球的科技巨頭是一直靠著技術突破，不斷創造出巨大的商業價值，且不藏私把成果都開放出來。這個看法只說對了三分之一，這些全球科技強權之所以能夠不斷創造出巨大的價值，除了技術之外，靠的是網路外部性 (network externality, 又稱網路效應 network effect) 和邊際收益遞增 (increasing marginal revenue) 兩種經濟效應。

「網路外部性」在數位經濟興起之後，已經被業界充分理解，簡單來說，幾家科技公司掌握了用戶規模和服務的入口，除了越多人使用服務會讓服務本身越有價值、已經形成一個正向循環之外，也表示一點點服務的改善就可以產生出巨大的新商業價值，Peter Thiel 也在他的經典書籍「從零到一」中特別提到網路外部性的重要，這個效應是數位產品的本質。

試想，Facebook 或 Google 等科技巨頭在電腦視覺技術上面改善 1% 的辨識率，背後代表的可能是 10 億美金甚至是百億美金以上的廣告新產值，但是同樣的改善率放在一般的新創公司呢？其能為公司增加的產值則相當有限，因為巨量廣告的基礎和需求方規模經濟是掌握在科技巨頭身上，而不是一般新創公司。

「邊際效益遞增」則是知識經濟當中的本質現象，講的是在知識依賴型經濟中，隨著知識與技術要素的投入增加，產出會越多，而生產者的收益會呈現遞增的趨勢。傳統的農業經濟和工業經濟均是物質資源依賴型經濟，物質資源具有明顯的排它性特徵：其使用價值在某一時刻只能被一個使用者所占有和使用。同時物質資源是稀缺的，使用時必須消耗它，隨著其使用量的增加，成本越來越高，最終導致生產者收益的遞減。知識性資源具有共用性，同一知識可以被多個人同時佔有和使用，並且在使用過程中不會消耗它，只是利用它，在使用過程中還會產生新的知識。訊息資源和知識資源在使用時還是一種積累和開發的過程，在重覆使用過程中成本遞減，從而會帶來遞增的收益。

科技巨頭們為什麼持續把最尖端的技術不斷開源、毫不藏私呢？因為這些開源的程式碼不是這些公司的核心競爭優勢，「網路效應」和「邊際效應遞增」才是真正的競爭優勢。開放這些程式碼是為了更加利用既有的網路外部性，形成更大的用戶規模，一家新創公司如果發展出 TensorFlow 或 PyTorch 這種框架，或許會小心翼翼地當做智慧財產權保護、視為公司的核心資產、甚至於想要從中直接收費盈利；但對於科技巨頭來說，TensorFlow 和 PyTorch 就跟其他所有產品一樣，是了不起的技術創新沒錯，但其核心目的是擴大其他產品的網路效應，這兩種商業經營邏輯在本質上完全不同。

兩個效應加在一起，形成數位經濟當中「大者恆大」的極化現象，所以科技巨頭們可以不斷吸引到最頂尖的知識型人才，不斷投入新技術和新知識型產品的生產，而且每年還可以不斷成長，哈佛商學院的學者也把這些經濟現象用一個更潛顯的名詞來概括：hub economy (樞紐經濟)，只要掌握了用戶和服務的入口，就有極大的競爭優勢。

但是在 ChatGPT 橫空出世之後，這樣的競爭優勢突然被撼動了。2022 年 11 月之前，產業界可能萬萬沒有料到，一家原本是非營利組織的 OpenAI 接受了微軟的投資後，展現出深度學習的暴力美學，微軟投資數以百億計的資金讓 OpenAI 訓練出了 ChatGPT 而一夕爆紅。其應用將可能快速進入各種場域，也將可能衝擊科技巨頭原先的核心商業模式。

當然，科技巨頭始終還是擁有強大的產品渠道和網路效應，也一定正在積極把等同於 ChatGPT 的技術趕緊佈署到每個旗下的產品當中，加強自己網路效應的護城河，抵擋 ChatGPT 帶來的威脅。而科技巨頭要不要繼續把更先進的 AI 技術繼續開放出來、讓手腳靈活的競爭對手馬上取用倒打自己一耙呢？我相信業界一定也開始傳出雜音了。這不是技術問題、不是高不高尚的普世價值問題，這本質上還是一個商業問題。

另一方面，也有新創公司把商業模式直接建立在 GPT-3 上面，這樣的決策與動作已經算很快了，然而 OpenAI 突然發表了以 GPT-3.5 為基礎的 ChatGPT，而且據傳 GPT-4 居然沒多久就即將要問世了，這對於把整個商業模式壓在 GPT-3 上的公司來說，自然是一個完全無法預料的黑天鵝事件。而這就是現在科技產業進化的速度。

無論從技術面或商業面來看，我們都正在目睹一場史詩級的科技產業變遷。