生产力的每一次革命性提升，就跟天下大事一般，分久必合，合久必分，工业革命1.0到3.o时代所形成的现代工业模式，是将传统的作坊式生产，整合成了集中式流水线，从而大大降低了边际成本，但学过经济学的都知道，边际成本曲线是先急剧降低再缓缓上升的。尤其到了互联网时代，处在这样一个信息爆炸，但信息匹配度却没有得到有效提升的大背景下，（信息总量的提升速度远远高于我们匹配效率的提升）传统工业模式下形成的集中式处理中心，比如出租车电话呼叫中心，面对如今海量的供需匹配，已经显得心有余而力不足，另外这种方式是靠极大的数据汇集产生极小的匹配概率，只要供需双方的数量不能达到一定等级，这种匹配形成的概率就会极低。
也就是在这样的一种背景条件下，才孕育出了如今平台性质的如滴滴，新美达，陆金所这样的互联网巨头，应了那个趋势，合就必分，分就必合，但每一次的拆分重组，都对应着新的方法论，这次是通过互联网这个点对点平台，将集中式的匹配变成了分布式的点对点交易（其中蕴含着互联网一贯的“去中介化”理念，但平台性质的并没去中介而是变成了线上中介，只不过商业模式发生了改变）这会让小概率匹配变成点对点的必然匹配，其中的便利性大家自己都有感触，对于这些的一些思考又让我发现了一个有趣的东西，思维严谨，善于钻研的民族，比如日本，德国，执着的都是老模式的进一步优化，现在企业管理发自于日本，最近读了一本learn of startup 对于丰田英二，大野耐一提出了精益生产，有浓墨重彩的介绍，而德国提出的工业4.0，配上现在的人工智能理念，更是最近的主流话题；但能孕育出下一代模式的却必然是像美国这样思维跳脱，政治氛围宽松的国家。今年，传统企业和新兴互联网都大大提升了人工智能在自身企业发展中的权重，不知道当市场变成红海以后，能活下来的是哪一方了。
当然了，这样的一种分布计算的平台模式，必然也有其弊端，由于各自寻求匹配的自我优化行为，所以会受限制于个体的差异性特征，从而发现很多个体的匹配效率是很低的，比如淘宝，你要选择一件满意的东西，你要，挑选款式，比价很多家，还要担心有假货，说白了，这样一些大平台，是在牺牲了自我效率的基础上提升了整体效率，在我看来这也是一种必然，接下来如何提升个体的效率，就交给日本人和德国人吧。而我们只要执行我们一贯的原则C2C就好，copy to china。
