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两百年的工业化历程已经证明，对于供给侧来说，只要需求给定，无论这个需求多复杂、多困难，比如说你很难找到比“把人类送到月球”
更复杂、更困难的需求，人类都可以通过数据化分解的方式把它搞定，并且可以通过数据化管理的方式将其成本降到合理范围。
比如，埃隆·马斯克正在努力用这种数据化分解和管理的方法，将“把人类送到火星”
的成本降到合理范围。
但人类遇到的新问题是，如何捕捉这些快速变化、高度分化且层出不穷的用户需求。
在工业时代，用户是孤立的、弱小的，难以发声，公共媒体、销售渠道都是极为昂贵且稀缺的资源，都被宝洁、可口可乐这样的大公司、大品牌所控制。
因此，我们在看电视时，只能接受这些品牌广告的心智轰炸，在消费场所被这些品牌的商品包围，我们基本没有什么其他选择。
如今情况已经发生了巨大变化。
一方面，由于供过于求，捕捉用户需求已经取代了供给能力，成为市场竞争的关键要素；买方市场的用户自然就拥有越来越大的话语权。
另一方面，由于信息技术的发展，原先分散孤立的用户个体已经相互连接为复杂的用户网络，拥有越来越强大的力量，甚至可以在顷刻间左右企业的生死！
举个极端一点的例子，2018年滴滴顺风车事件，让这家估值几百亿美元的公司受到极大的影响，这种事情在前互联网时代是不可能出现的。
这虽然不是直接与用户需求相关，但是反映了如今用户群体和企业的强弱地位已经对调。
大众点评、淘宝、微博等各类平台的用户评价成为商家的生死符，在更广泛的领域验证着用户权力的崛起。
每一代人的消费意愿和消费倾向也存在根本的不同。
随着生活水平的提高，出生于1995年以后的中国人比父辈们更加自信，个性更强，更注重情感表达，更关注兴趣同好、圈子社交。
这些被称作“Z世代”
的年轻一代，通过信息技术结成用户网络，力量强大，同频共振，相互聚类，喜好多元。
为什么新一代年轻人喜欢玩盲盒，喜欢炒鞋？本质上都是源于他们心理上要追求独特性，由于没有合适的渠道把这种心理能量排遣出来，只能用一些看起来很怪异的方式表现出来。
接下来的关键问题是：需求侧如何数据化？
供给侧的数据化，本质上是将复杂系统层层拆解为简单组件，然后再精细化组装的过程，因此可以形象地称作“裂变”
。
需求侧的数据化正好与之相反，将分散的、孤立的用户数据彼此聚合，同类化合并，形成相对规模化的订单；然后再基于需求，聚合细颗粒度的供给侧要素进行柔性生产，敏捷供给。
因此可以称作“聚变”
。
可以把供给侧要素想象成国家的部队，大数据和人工智能赋能的服务节点就像某个战场上的特种部队，不断侦测敌情（用户需求），当用户需求被侦测出来，立即呼叫后方支援，国家的部队则迅速形成打击组合消灭敌人。
这就类似华为公司现有的运作方式在进一步智能化升维后，扩展到整个经济系统。
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