一个企业的核心竞争力究竟是什么
刚才想到这个问题，突然有一个洞见。
企业的核心竞争力就是对客户需求的深刻理解和独特实现。
微软的纳德拉说，未来企业要有竞争力，就必须将企业的独特内在知识沉淀为AI大模型的独特能力。这里说到了AI数据主权。只有自己的模型沉淀了自己的企业能力，才可以说是有自己的数据主权。
我刚刚有一个洞察，这么多年居然都没有想到的一件事情。一个人对需求的理解，是与其他人不同的。我很惊讶，我到现在居然才深刻认识到这一点。我曾经以为，如果大家看到了同一个需求，经过正确的推理，一定能获得相同的理解。就好像大家看到一个数学题，经过相同的推理，一定能获得同一个答案一样。然而现实却完全不是这回事。如果还用数学题来比喻。那一个需求其实是多道数学题，而且每道数学题可能都有多种不同的解。然后现实是一个有限资源的决策。需要在有限的资源下，决定到底要解决哪道数学题，用哪种方式，获得哪种解才是最高效的。同样的，由于每个人都是一个有限资源体，他所能发现的，要解决的问题，也是和其他人不同的。再加上每个人的背景、经验和能力不同，他看待每一道题的可解性上面也有很大不同。同样对于同一道数学题，可以用代数、几何等等不同的方式来去解决。这就会造成最终解题思路和形态的不同。另外一些数学题可能只能用专用的知识，比如微积分来解决。而不懂微积分的人可能认为这道题是无解的，或者说是给出一种特别复杂的、极耗资源的方案。
所谓对客户需求的深刻理解，就是找出所有的数学题，了解哪些数学题需要通过哪些知识可以最高效地解决，并且用最高效的路径实现。企业为客户提供的价值，就是客户旧的解决方案所需代价与企业提供的新的解决方案所需代价之间的差额。企业的利润就是最高效路径的耗费成本与收到客户的新方案费用之间的差额。
这一切当然都可以转化为成本、利润与销售额的简单算式。但是成本加利润等于销售额的算式里面，掩盖了不同公司成本为何会不同，销售额和利润为何不同的原因。归根结底就是能不能提供新的解题思路。
所谓一个行业是否成熟，就是这个行业的所有企业是否最终都不约而同地采用了相同的、最高效的解题思路。这就解释了一个行业的发展周期。早期阶段，只有少数公司能发现少量的解题思路。行业快速发展阶段，有众多公司发现了众多不同的新的思路。行业成熟期，解题思路变得更加的单一、高效、节约资源，企业也逐渐淘汰，向少数头部集中。衰退期是行业的单一思路被新的知识所提供的新思路替代，或者是原本的算术题，也就是需求消失了。
一个需求可能是一个树状结构。子需求是父需求的解决方案。从这个角度来说，需求（问题）和解决方案的定义是相对的。一个需求，它到底是需求还是方案，在需求树中，就看它是相对于父需求，还是相对于子需求来说了。
从业者经常会混淆需求、问题和解决方案这三个名词。为了明确，我需要对这三名词进行重新的关系定义。需求既是问题，也是解决方案，相对于其父需求，它就是解决方案。相对于其子需求，它就是问题。所有的需求向前追溯，也许都有一个根需求。那这个根需求可以称之为终极问题。
举个例子，人对计算的需求自古至今一直是有的。其解决方案有算筹、有算盘、有计算机。那如何制造算筹、算盘和计算机？这又变成了一个新的问题。算筹的解决方案可能有竹签、有象牙、有对应的不同工艺。计算机，那就更复杂了，解决方案包括硬件和软件，如何实现硬件和软件？这两个问题又有极其复杂多变的子需求。计算的需求往计算机这个子需求上面走，就会形成一个极其庞大、枝繁叶茂的树。需求向后生长，最终的需求可以说是最终交付的解决方案。
从计算机的这个需求上来说，软件的需求为什么最终会超过硬件？这是因为软件的这棵树可以开得更加枝繁叶茂。从软件上实现计算，有不同的编程语言，有Excel、有前端、后端、数据库…简直无法穷尽呢。
现在AI又带来了一个新需求。它既能成为现在计算这个终极问题的新方案，又提出了更多该如何实现AI的新问题。
一个解决方案的成本并不是固定不变的。它会随着整个环境和时代的不同而改变。原因是一个解决方案需要依赖的上下游供应链关系是不同的。在不同的环境和时代中，是否能提供这个上下游供应关系，就不一定了。或者简单来说，解决方案是最终产品，需要供应链来解决。供应链要能提供解决方案所需要的原材料，解决方案才可以最终实现。在不同的时期，能否提供原材料的可能性不同，能否提供这些原材料的能力也不同，所以其价格也不同。这就是所谓一个解决方案的供应链是否成熟的问题。为什么早20年或者更早的时间就有很多企业觉得电动车是未来，并且付诸于实践并解决其问题。然而并不能成功的原因，就是因为在那个时候，其上游供应链并不能提供成熟的、丰富的、有价格竞争力的原材料。
当一个需求的解决从一种解决方案往一种新的解决方案上面迁移的时候，旧的解决方案的上游供应链也会被逐渐抛弃，从而带来旧方案的涨价。这种涨价进一步推进了旧方案走向衰亡。