广告商业模式的生命力比你想象的要强。
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编者按：在全球市值最大的公司里面，有两家主要是卖广告的（谷歌和 Facebook），微软和亚马逊的广告业务也不小，再加上苹果现在也开始涉足广告业务，我们不禁要问：为什么市值最大的公司很多都是做广告的？为什么这些公司都是美国的？为什么到最后答案往往是广告？文章来自编译。
在全球市值最大的十家公司当中，Alphabet 与 Meta 这两家主要从事广告销售业务。另外两家公司，也就是微软和亚马逊，广告业务也不小，对公司的长期增长做出了有意义的贡献。现在，全球市值最大的公司苹果也在尝试广告业务。
这种情况应该挺让人吃惊的。上个世纪的时候，广告支出在 GDP 的占比通常在 1.0% 至 1.4% 的窄幅范围内波动。全面战争与金融危机似乎是唯一会将其推向此范围下限的事件，但广播、电视、直接回复邮件、分类广告、有线电视、在线展示广告、动态消息广告、插页式广告、搜索、网红营销，甚至时事通讯广告的发明（或完善）并没有将这个数字推高多少。其他行业的情况可不是这样的。1930 年代的消费物价指数为 35% 花在食品，11% 花在服装，而今天则是 13.5% 花在食品，2.6% 花在服装。 （与那时候相比，我们消耗了更多的卡路里，并将由此长出的身体包裹在更多种类的衣服里；随着时间的推移，衣服的通缩程度十分惊人。[1]）
尽管如此，财富仍被创造出来；在不到一代人的时间里，一家公司就从一个宿舍项目变成要到美国国会作证的规模（如 Facebook），这显然证明了他们压倒性的统治地位，但在过去一百年的时间里，这个板块（广告）的支出份额却一直都没有增长。
这自然会导致一些不适。正如 Jeff Hammerbacher 所说的那样：“我们这一代最聪明的人正在思考怎么才能让大家点击广告。这很糟糕。”确实如此！但是你未必就得这么看。一个有用的经济板块大概是这样的：
制作东西出来。
然后销售出去——也就是把东西与最有可能需要它的买家匹配。
然后是除了广告以外的其他服务。
总的来说，服务业的生产率往往会缓慢增长，而制造业的生产率则会高增长。但由此产生的一个必然结果是，与制造业互补的服务业可以利用更高的制造效率，至少是间接地利用。如果你根据销售的汽车数量与员工工作时间之比来衡量汽车经销商的附加值，你会看到只发生了渐进的变化。但是，如果将经销商的劳动力投入与安全车辆行驶里程数及其成本进行比较，经销商在为经济增加价值方面的表现就要好得多了。
没有哪个领域能比软件领域更能说明这一点，因为它是对晶体管的补充，晶体管在很长一段时间内见证了生产力的疯狂提高：人类历史上制造的大多数离散物体都属于晶体管，而且它们成本的持续下降已在不断增加劳动力的价值，而后者是廉价内存和处理能力的补充。 [2]
生意并不是存在于真空之中的，尤其讨论的是生产力的长期驱动因素——也就是经济增长的驱动因素不仅仅是更大规模地部署已知技术时——把眼光放到宏观背景下去讨论是很有用的。在汇率波动的全球经济体系中，一个出口板块高速增长的自然结果是货币价值更高，这往往会导致其他出口产品缺乏吸引力。这种现象有个名字，叫做“荷兰病”，虽然荷兰病通常比其他选择更好，但确实需要对其进行管理。在美国，实际上有两个大规模且具有竞争力的出口驱动型行业，其一是储备货币的生产，这个与软件无关（除了从某种意义而言，与许多其他行业一样，它的流程也已经高度自动化，因此也不能说完全无关)。但全世界对美元的需求意味着全球对美国人有消费的需求。
这种环境恰好非常有利于通过广告获利的科技公司：美国消费者对一类产品的需求很旺盛，那就是美国在消费侧而非供给侧具有比较优势的产品，比如说，如果一个产品是在无法印刷美元的国家制造，但收入却是以美元计价的话就属于这种类型。过去三十年全球制造业的增长（主要是在中国），导致了实物商品价格的大幅下跌，并让制造业变得更加灵活。
那么，美国的广告驱动型软件公司拥有两到三个独立的补充（具体要看你怎么算）在支持其增长：第一，大家对产品的需求更加多样化，这个制造了一个更具挑战性的供需匹配问题（同时为匹配行为制造出更多的回报[3]；第二，全球对美元的持续需求，既意味着对美国消费的需求超过了对其生产的需求，而本来需要软件行业技能的其他行业由于出口定价过高而无法负担得起这些技能；第三，硬件行业的制造成本不断下降导致存储和搜索大量数据变得更便宜了。与此同时，软件业务的常规经济学——固定成本高，边际成本低——意味着在美国已被证明行之有效的服务可以扩展到其他地区，尽管这些有利条件在其他地区并不完全适用。
如果广告费用在 GDP 的份额占比没有大幅上升，但依靠广告盈利的公司的市值仍大幅上涨，则存在这几种可能：市场可能高估了这些模式的潜力（但考虑到其历史性的增长，科技巨头的市盈率并不算太高）；市场在定价时可能把广告支出在 GDP 的占比上出现的前所未有的增长考虑在内了（尽管很容易去推算，但没人会用自顶向下的模式来做测算，也就是看广告在 GDP 的占比，然后看谷歌在广告收入的占比，再来给谷歌定价）；或者，广告行业在供需匹配的成本效益方面表现得比之前出色多了——事实上，有可能出色到可以支撑多家高利润的中间商的地步。而这些中间商实际报告的利润率之所以比较低，是因为它们在不相关的研发项目上的投入也很大。
美国之所以成为很多广告型公司的起源地，还有很多的其他原因——当然了，在广告成为主要驱动力之前，美国就已经拥有了强大的科技行业，但当这一现有比较优势与新增长来源相遇时，其对广告业务发展的加速便超过了其他所有业务。
这使得阅读那些讨论非广告型聊天机器人的文章变得很有趣（可以看看最终有多少还是靠广告）：通过 API 将聊天机器人货币化意味着要求 API 买家要找到自己的商业模式；插件往往是需求聚合者的漏斗底部功能；对数据授权这一行为，再次把皮球踢回给购买数据并需要思考如何将数据变现的最终用户身上。
当一种新产品能够同时吸引大量注意力并能吸收大量数据时，它就解决了广告平台需要解决的两个关键问题：如何吸引注意力，以及如何将其引向合适的商业信息。
当然了，大型语言模型（LLM）还有很多其他可以变现的功能；LLM 很适合搜索与摘要，这两件事情是企业为了补充其现有工作而愿意为之付费的。但考虑到广告业务对全力投入的公司来说利润丰厚，这里的引力也很强大。
就像存在着不像谷歌那么通用化（但规模小得多）的企业搜索产品一样，未来也会出现大量利用人工智能的专业服务，而且其实现在就已经有了。但是，如果几年后普通人对聊天机器人的体验需求是，认为它应该是免费产品，应该对消费者友好，并且在适当的时候会为用户的问题找到答案、且这一问题恰好需要用购买来解决时，请不要（对出现广告）感到惊讶。
注：
[1] 请注意，在工业革命之前，文艺复兴时期的衣服非常昂贵。贵到什么地步？贵到医院头痛的一个主要问题是死者的衣服经常被盗，这又会导致瘟疫的传播。
[2] 这就提出了一个有趣的问题：如果芯片已经变得如此便宜，并且又有了更多的程序员，而且与编程相关的领域给人才设定了如此高的价格，那这个行业至少有机会雇用到合格的人，甚至多少会受金钱激励的人才对——但为什么普通软件的体验离完美还差得那么远？一种可能性是我们正在经历全社会版的布鲁克定律（Brook's Law）：给对经济进行数字化的项目增加人手反而会导致项目拖延。随着用来与其他软件交互而开发的软件的份额接近 1，经过深思熟虑的设计决策会获得更高的溢价，但面向增长的行业不会自然而然地做出这些决策。
[3] 如果你想亲眼看看，不妨到亚马逊上找件产品，然后到阿里巴巴上去比较一下价格。这个价差部分是亚马逊自己为加快购买速度而抽取的佣金，但其它的价差基本上属于制造商给分销商/零售商/营销商支付的钱，为的是找到将产品提供给需要它的特定最终客户的方法。
译者：boxi。
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