在这个科技日新月异高速发展的时代，唯一不变的就是变化。要想提升自己在职场中的核心竞争力，那么提高个人能力，持续的学习和成长就必不可少。而任何一个职业、岗位的个人能力都可以总结为这三个方面：
以产品经理为例，知识包含行业知识、专业知识。像BAT最近又发布了什么产品，区块链技术遭到了监管怎样的打击，诸如此类的就是行业知识，也是产品经理不至于被人说什么都不懂，能够知道该做什么产品的基本知识。如微信小程序最近了什么新能力，移动端和PC端在注册登录功能上有何种区别，这类的就是专业知识，也是产品经理不至于被人说什么都不会，能够知道产品该怎么做的核心知识。
技能则包括文档技能、沟通技能、管理技能。思维导图、Axure、Visio、PPT、Excel以及一众项目管理工具，熟练运用这类工具的技能属于文档技能。产品经理这个岗位在工作中基本上每天都会遇到跨部门沟通的情况，而如何通过沟通技巧来最大限度的提高团队效率，降低出现问题风险，就要取决于你的沟通技能。大部门的互联网团队已经很少再设立项目经理岗了，那么如何项目能够保质保量按时上线，就得看产品经理的管理技能如何了。
方决定了一个人如何思考、处理问题，而产品经理方则包括三个方面：行业层面、企业层面、个人层面。古人云：修身、齐家、、平天下。去掉齐家，剩下三者也同样是产品人需要总结的方。
修身，提高个人层面的职业素养，知道自己要做什么、怎么做；，给企业找到好的定位，活用企业资源做出合适的产品；平天下，吃透行业制定好产品Roadmap力争成为行业龙头。即便你还没有能力和去平天下，熟悉企业层面和行业层面的模型也能对你选取企业和行业带来思，不至于浪费时间在缺乏前景的企业行业中工作。
如果你遇到一类没做过的事情无从下手，那么你该看看别人的方。如果你面对做过很多次的事情却还是很迷茫，那么你该总结自己的方。知识和技能相信不少人都会持续的学习成长，但很多人却忽视了方的重要性，以至于只能长期从事基础性、重复性工作，不会总结经验，固化自己思考和做事的方法，导致无法提升自己。
对于一个产品人来说，我认为最重要的素养在于判断力，也就是预测未来的能力。小到判断一行文档能否被团队理解，一个功能能否解决用户的问题，大到判断一个企业的商业模式是否有前景，一个行业的发展方向应该是如何。因而我总结了该模型，希望能给诸位产品人在行业层面研究分析时带来一些思与，从而尽可能的做出准确的判断。
整个科技行业的发展历史有其规律性，吴军博士的著作《浪潮之巅》中进行过详细且深入的阐述。双金字塔模型试图在其基础上进行补充完善，将行业切分为面向用户的前端（客户端）、提供服务的后端（服务端），探究其规律性及系统内部的联系，并对未来的方向进行初步预测。
在移动互联网化之前，客户端的生态圈经历过几个时代：以大型机&PC为核心的计算机时代、以Windows操作系统为核心的软件时代、以大流量网站为核心的互联网时代。而每一个时代背后，都有着对应的服务端产业，为客户端产业提供支持，相辅相成，形成牢不可破的垄断生态圈。他们分别是服务器开发商、处理器开发商、数据库&网络运营商。
随着PC机的面世，广大的个人用户通过PC电脑办公、娱乐，计算机不再是、科研机构、大型企业专门用来进行科学计算的工具，计算机行业才得以通过信息化迅速获得发展普及。虽然PC电脑抢夺了一定量企业用户的大型机市场份额，但IBM公司通过推广Linux服务器，也获得了长足的发展。
可以说如果没有大型机高性能计算的价值，也就没有中小企业、个人用户使用计算机的需求。而PC个人电脑的普及，进一步产生了更加大量的信息化数据需要企业来提供服务，反作用于服务器行业使其高速发展，再加上摩尔定律（IT产品18个月内性能会翻一番）了发展速度的稳定性，从而使得计算机及其衍生行业在现代社会中占据如此重要的地位。
随着PC销量的持续增长，用户对处理器计算性能的要求也日渐增高，而依靠着摩尔定律快速提高处理器性能的结果，PC能够替代人处理越来越多的事情，其结果就是软件市场的爆发，而爆发的另一个关键因素，就是图形操作系统的发明。相较于指令式操作系统（如DOS），图形操作系统（如Windows）给用户带来了使用价值上的飞跃，也大大的提高了生产力。
最终，英特尔和微软公司通过搭建WinTel体系，一方垄断了处理器，另一方垄断了操作系统，形成了软件时代的核心生态圈，吃掉了产业链中大部分利润。而处于非核心生态位（产业上下游）的PC制造商、软件开发商，虽然也能随着产业的发展、用户的增长（主要是人口红利）而迅猛成长，但行业增长达到饱和后，必然会很快就陷入激烈的市场竞争中。
然而WinTel体系却能够软件时代二十余载，持续保持行业的高速发展，这要得益于硬件提高的性能很快被软件消耗掉，使得产业能够持续获得动力向前发展，也就是吴军博士提到的安迪比尔定律。不过我认为不应该把它局限的理解为硬件、软件的更新规律，实际上这应当是信息科技行业的通用生态规律。即服务端产业的性能提高，会驱动客户端产业去提供更优质、有价值的服务，而用户对服务的使用及认可，会反过来驱动服务端产业继续提升性能。
进一步看其本质，是“生产力决定市场需求，市场需求反作用于生产力”，生产力的提高会扩展市场的需求以及期望，而市场的需求和期望也会生产力继续提高（也可以理解为经典管理学中生产与销售的关系）。如同大型机的计算能力与PC电脑的市场，以及后面我们将提到的网络运营商的网速与互联网产业的发展，第三方应用与社交平台的生态，都有着相同的关系遵循着相同的规律。
软件行业的发展虽然进一步满足了人们提高生产力、办公效率的需要，但也带来了新的用户需求，那就是对信息获取与分享的需求。原本人们通过笔和纸产出的文档现在都成了信息化的数据，但线下文档的可传递性却没能被满足。随着信息化数据的越发增多，对信息获取与分享的需求也就越发强烈，因而互联网就应运而生。
与软件时代的安迪比尔定律一样，互联网网速的发展与提供的服务内容也遵循着相互促进的规律。最早期上网的下载速度只有几kb/s，用户只能通过浏览文字来获取信息，但文字传递信息的效率是很低的，而且对于阅读者来解成本很高也容易出现偏差，于是网站就会偏向于使用图片来传达信息。但图片相较于文字来说大多了，并且互联网内容免费的模式和访问无距离的优势也使得各个网站的访问数量更加成几何数增长，这也就着运营商去提高网速以满足用户的需求。而网速的进一步提升使得信息的载体向视频、流方向发展，于是视频网站、直播平台也就逐步的发展起来，再配合上UGC内容产出模式的出现，信息爆炸的时代从此来临。
虽然互联网通过内容免费、广告盈利的套了人们对商业模式的认知，但其本质与软件时代的WinTel体系都是一样的。即通过搭建生态圈并利用生产力与市场的相互促进关系来保持行业高速发展，而坐拥核心生态位的企业则赚的盆满钵满。其中操作系统的被大流量网站替代，处理器则被网络运营商（电信、移动等）、网络设备商（思科、华为等）、数据库服务商等所替代，而不断涌入互联网产业的广告主、中小网站、其他服务商则为互联网生态圈的壮大贡献出力。
生态圈，或是搭建平台，由于其持续自然增长、低投入高盈利的特性，也成为后续产业探究商业模式创新时最喜欢尝试的方法。不可否认，这确实是经得起时间验证的优秀方案，在不少细分领域都有实际案例（如谷歌的Android、百度的Apollo）。但生态圈并不是随便就能成功搭建的，对用户的价值、上下游产业公司、以及客观生产力条件都具备的情况下，才有成功的可能。否则，就会像某视频网站一样，成为时代的笑柄与投资者的眼泪。
严格意义上来说，移动互联网与云计算不是在纵向时间轴上创造了一个新时代，而是属于在横向上拓宽了产业的应用场景与范围。移动互联网化的出现使得原本只能在办公室、家中使用的服务变得随时随地可以使用了。手机、平板等移动设备替代了PC电脑，APP替代了软件，各大网站也都纷纷打出了all in移动互联网的战略方针。而这些变化产生的先决条件，是手机的普及与3G/4G技术的兴起，其根源还是生产力的进步。
另一方面，随着互联网、移动互联网行业的迅猛发展，互联网企业也越来越多，每一家互联网企业都单独去租用服务器、后台服务、开发通用性的产品功能，就显得效率低下了。于是，云计算技术出现了，从成本、效率、效能三方面为互联网企业带来提升，使得企业能够将精力集中于为前台用户提供更优质的服务。传统服务端产业中的服务器等硬件服务进化成了IAAS，数据库、网络服务进化成了PAAS，而原本离线使用的一些工具、应用则进化成了SAAS。如果说传统服务是为传统企业提供后台服务，那么云计算就是针对互联网企业提供更精细化的后台服务。
随着时代跨入了21世纪，我们惊喜的发现，在移动互联网化之后，中国在许多的细分领域逐步的反超了美日等科技强国，例如移动支付技术、电商行业、O2O领域等。这不由得引起我们总结我们是如何在这些细分领域弯道超车的，而最终会发现其中的共通点，那就是在旧的模式发展越欠缺的情况下，越容易出现式的新模式。
正是因为中国信用卡行业的普及度不高，才使得移动支付没有受到既得利益集团的而迅速发展，并且在不成熟的信用卡支付与落后的现金支付的反衬下，显得用户价值巨大；也正是因为中国线下商品分销体系的不完善、零售行业的不成熟，才使得电商的价格优势和长尾效应得以放大，迅速发展并且反过来革新整个供应链产业。哪里有哪里就会有，哪里落后哪里就会有革新，科技行业的发展规律很多时候与社会的发展规律都是相通的。
互联网的出现带来信息量的爆炸增长，人们获取信息的方式变得前所未有的广阔，但这也同时带来了一系列的问题，就是如何筛选过滤信息。亚里士多德曾说，“人和的分别之一，就在于人最善于模仿”。而社交平台的迅猛发展，正好提供了一种能帮助人们简化筛选信息的方式，使得人们能够模仿他人分享的信息，看朋友所看，学达人所学，围观大众所围观。
可能位于时代变化中的我们很难察觉到，但我们确实正在逐步过渡到以社交平台为核心的平台时代。平台带来的价值是资源的整合，是入口的缩减，是体验的提升。在互联网时代，人们需要打开浏览器访问上百个网站去使用它们的服务。在移动互联网时代，人们会把常用的二三十个APP放在手机桌面。而在社交平台时代，人们会渐渐只使用几个巨头平台的入口，而在这些平台的产品之内，找寻需要的信息与服务。
于是我们发现，原本直接面向用户的一些产品与服务，已经退居幕后变成了平台中的一个个小应用，从前台产品为了后台服务。上至能的微信、支付宝小程序，下至做内容的YouTube、头条号，都是平台整合资源的结果。而这一转变也是时代发展的必然结果，开发者解决了营销获客问题，用户减少了决策成本，平台找到了盈利及可持续发展模式。
可能阅读前文时会有人疑惑为什么要把模式图画成三角形，现在你可以理解不同阶段宽度所代表的含义，就是市场（行业）集中度，宽度越窄代表市场集中度越高。产业的发展有其规律性，在每一个产业时代刚兴起时，客户端产业的市场集中度都是比较高的，无论是计算机时代的PC种类，软件时代的软件类型，还是互联网时代的门户网站数量。但随着产业的爆发，竞争会越发激烈，技术进步也会使得壁垒降低，市场集中度会逐步降低。当核心产业迁移至下一个时代，市场集中度还会进一步降低。
纵向从时间线来看，客户端产业每一个新时代的市场集中度会越来越高。现在你能看到成百上千的PC/移动设备品牌，数百种软件/产品类型，几十个大流量网站，但真正搭建起生态圈能称之为平台的恐怕只有寥寥个位数。反观服务端产业，随着产业的升级，市场集中度反而越来越低。从垄断大型机的IBM，到瓜分处理器行业的英特尔、AMD、高通、联发科、三星，再到亚马逊、阿里云、腾讯云等一众云计算公司，以及成千上万的SAAS公司，向我们展示了一个规律：提供后台服务的企业将会越来越分散，而掌握前台用户的企业将会越来越集中。
无论是互联网时代的用户主动搜寻、查找信息，还是通过社交平台被动获取他人分享的信息，都还是一种需要人工思考、人为操作的方式。然而人类的惰性还是会驱动市场提供更加便捷直接的方式，那就是交由算法主动给人们提供服务和传递信息，用户只需要予以正负反馈，来训练AI成长。而这一切所需要的信息化数据量基础已经初步具备，在社交平台时代专注于提供后台服务的第三方应用/SAAS公司也具备了一定数量，并且专注于提高产品价值而非市场营销了。至此，需求、价值、技术条件全部具备，AI算法及其服务才有了大规模出现的条件。
于是，服务于用户的客户端产品将逐渐整合为一个大一统的智能助手产品，最大限度的减少用户的选择成本，提升用户体验。而对应的后台服务端产品将形成一个真正的开发者平台，无数的算法开发公司通过接口提供服务而非直接开发应用。AI开发者平台将发布用户的需求任务，并提供基础数据以供算法开发者开发和测试算法，最终双方根据上线后算法的调用次数分成。
从此不再会有公司因为算法的提升而再新开发一款新闻类产品、音乐类产品，杀入一个行业过度竞争造成社会资源的浪费。用户对服务不满意时，AI开发者平台将自动替换算法优化服务，甚至可能在用户初期启用服务时就由多个算法同时服务灰度竞争（例如信息流中的第一条由算法A提供，第二条由算法B提供）。如同吴恩达博士所说，AI时代三要素用户、需求、数据相辅相乘循环推动。平台客户端垄断用户，获取用户需求。提供基础数据供开发者编写算法，解决需求。时刻调整最佳的算法服务于用户，垄断行业。
从现在看来微信是最有可能转型成为智能助手平台，但最终应该会是成为这个平台的管理者，真正做到商业上的绝对中立，法律上的监管可控。否则拥有了如此大量的社会资源、数据的企业，是不会一直只作为企业而存在的。我们也会看到，在智能助手时代，面向用户的产品会缩减到了一个，而通过接口提供后台服务、算法的公司数量则会进一步爆发增长，继续遵循着上一节所总结的市场集中度规律。
对于智能助手时代再往后的发展趋势，我给出了以下的猜测，虽然未来无法预测全靠脑补，不过思和方向还是可以抛砖引玉供大家讨论的。智能助手起到的作用是连接线上的一切，但是地球上还是有很多的信息并没有接入线上。在智能助手已经能将线上的一切信息完全准确的按需求提供给人类时，人们下一步必然会追求将已知的一切全部联网，从而大大推进服务端物联网相关技术的发展（如传感器、RFID等）。而物联网的成熟会推动客户端进入智能机器人时代，从此人类不只是可以通过AI获取一切信息，还能通过机器人进行一切操作。
智能机器人不仅会替代人类进行实践，还能比人类更为有效的收集现实世界中的数据，作为其增强学习的基础，使得信息化的数据量更加几何式增长。最终促使服务端超级数据中心的出现，实现连接一切数据，提供了客户端最终形态“超级AI”的形成条件。超级AI使得智能机器人不仅能反馈一切信息，进行一切操作，还能提供一切决策。所以我大胆推测客户端产业将会按照智能助手——智能机器人——超级AI的方向发展，而服务端产业则会通过接口——物联网——超级数据中心的发展趋势为客户端提供支持。
一叶落知天下秋，无论是产业的升级，科技的进步，还是社会的变革，都有着相类似的规律性。我将双金字塔模型中涉及到的一些规律总结为以下五点∶
一是渐进性。产业的升级转型必须有量变的累积才能达到质变，主客观条件都具备的情况下才会形成新的风口，客观生产力（技术）的进步是其充分条件，对用户带来更高的价值是其必要条件。比如在3G/4G技术普及之前，任何做移动端转型的互联网产品都很难成功。在信息化数据量达到临界点之前，人工智能将爆发的想法也是不切实际的。互联网产业进入红海竞争之前，不会有那么多企业放弃做用户的前台产品，社交平台时代也就无法到来。
而在判断新产品、新模式是否有价值的时候，我们也应当遵循“实践是检验真理的唯一标准”原则。比如在移动端视频产品出现的时候，我的第一反应就是用户不会习惯在手机/Pad的小尺寸屏幕上浏览视频，直到之后找机会尝试了几天，发现我错了。移动端的便利性带来的价值完全超出其屏幕大小的负面影响，并且也因为每晚躺床上手机看视频付出了视力下降的代价。
二是延续性。整个信息科技行业的关联度都非常之高，后续核心产业都是站在之前核心产业的肩膀上出现的，也越来越聚焦于小的细分潜力领域，但必须聚焦于用户的核心。比如软件行业是计算机行业的细分领域，互联网又是软件行业的细分领域，社交平台更是互联网中的一小细分领域。在计算机时代后期，用户的核心是电脑的应用场景不完善，于是软件产业发展起来了；在软件时代后期，用户的核心是信息无法共享，于是互联网产业发展起来了；在互联网时代后期，用户的核心是缺乏信息筛选方式，于是社交平台发展起来了。
另外，后续产业与前序产业、客户端与服务端的发展与推进都有着很强的相互促进作用，即生产力决定市场需求，市场需求反作用于生产力。比如大型机的发展推动了PC电脑的普及，而PC电脑的普及又反作用于服务器行业使其高速发展；处理器性能的提升使得软件行业可以实现更优质、有价值的功能，而用户对新功能的需求又反过来要求提升处理器性能；互联网网速的发展促使信息载体向图片、视频发展，图片、视频内容的流行又反过来要求网速进一步提升。
三是规律性。在每一个新时代，客户端产业的市场集中度会越来越高，服务端产业的市场集中度会越来越低，并且随着核心产业迁移至下一个时代，客户端产业市场集中度还会进一步降低。客户端产业呈现倒金字塔型，从数百种软件/产品类型，几十个大流量网站，个位数的社交平台，到唯一的智能助手，前台用户决策成本越来越低。服务端产业呈现正金字塔型，从极少量的服务器、处理器企业，少量的云计算公司，大量的第三方应用/SaaS公司，到海量的算法服务开发者，后台支持产业队伍越发庞大。
无论是计算机时代的PC种类，软件时代的软件类型，还是互联网时代的网站数量，都随着产业的爆发而竞争激烈，技术门槛降低，市场集中度也会逐步降低，利润也随之降低。当核心产业迁移至下一个时代，市场集中度还会进一步降低，现在互联网上的网站数量已经和2000年之前相比，已经不可同日而语了。
四是生态性。每一个时代都会由客户端产业与服务端产业组成一个核心生态圈（平台），吸引上下游企业加入其中，形成持续自然增长、低投入高盈利的稳定模式。比如在软件时代，英特尔和微软公司通过搭建WinTel体系生态圈，保持了长期的辉煌；在互联网时代，大流量网站、网络运营商、网络设备商等构成了互联网生态圈，了很长一段周期；在社交平台时代，社交平台与第三方开发者（内容创作者）组成了平台生态圈，还会继续着主流用户的市场。
生态圈为何能持续增长盈利，其共通原因是带来新的用户价值，以及人口红利，但每个时代也都有除此之外的其他增长点。软件时代的WinTel体系依托于摩尔定律使得用户不断的有更换设备的需求，互联网时代通过提升广告投放效率开拓了新的市场需求，而社交平台时代则通过一站式的服务将用户牢牢的黏在平台上降低了用户的流失。因而，在下一个时代到来之前，每个生态圈都能长期的扩大和增长。
五是跳跃性。在旧的模式发展越欠缺的情况下，越容易出现式的新模式。比如正是因为欧洲中世纪君主制发展程度不高，才使得资本主义制度能够迅速成长，成为近代崛起的新；正是因为中国信用卡行业的普及度不高，才使得移动支付没有受到既得利益集团的而迅速发展，反超欧美强国；也正是因为中国线下商品分销体系的不完善、零售行业的不成熟，才使得电商的价格优势和长尾效应得以放大，迅速发展并且反过来革新整个供应链产业。
正如吴军博士所说，“科技的发展不是均匀的，而是以浪潮的形式出现。而每一波浪潮又会推进着行业的高速发展。”每一波产业革新的时候，都会涌现出大量和反超的机会，未能紧跟时代步伐的企业与个人，将会迅速被时代淘汰。而在这个时间节点，AI时代到来的浪潮看起来已经不是遥不可及了。如果有机会，让我们一起站在浪潮之巅，看看人类社会到底会如何发展吧。
本文中的观点可能存在不少偏颇、错误之处，欢迎大家积极思考，提出不同的观点和意见。毕竟方不是拿来生搬硬套的，最重要的是思考得出自己的结论，总结出自己的方，才能真正得到成长。
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