圖源：圖蟲

編者按：本文來自微信公眾號錦緞（ID： jinduan006），作者古月，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。

困于現(xiàn)代商業(yè)存量時代的當下，什么最可寶貴？毫無疑問，是增量。

過往數(shù)十年，我們在互聯(lián)網(wǎng)模式創(chuàng)新的環(huán)境中浸淫太久，很少有人注意到技術(shù)變革已經(jīng)在醞釀中。只有少數(shù)人能洞察未來，創(chuàng)造趨勢。趨勢已來，最顯著的一重脈絡就是：從云計算到智能云的一躍。

IDC最新《中國AI云服務市場2020年度研究報告》顯示，2020年中國AI Cloud市場份額TOP4分別是——百度智能云33%，阿里云27%，騰訊云18%，華為云14%。

智能云的份額折射代際差，隨著AI和云持續(xù)與特定行業(yè)結(jié)合形成深度混合智能循環(huán)，新的科技奇點已經(jīng)臨近，基于智能實體產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的增量商業(yè)生態(tài)將全面涌現(xiàn)。“云智一體”的技術(shù)創(chuàng)新商業(yè)體，會再次加速淘汰不夠智能的企業(yè)，既包括傳統(tǒng)公司，也包括模式創(chuàng)新的新經(jīng)濟企業(yè)。一重顯著的線索已經(jīng)外露：當時當下，Robotaxi已逐漸顯露對網(wǎng)約車企業(yè)的替代效應。

每個奇點時刻，都是一次創(chuàng)世的開端。人類的誕生創(chuàng)造輝煌的現(xiàn)實文明，智能云的誕生則可能會創(chuàng)造燦爛的現(xiàn)實虛擬一體化文明。

智能云的經(jīng)濟學原理

智能云所隱含的經(jīng)濟學原理，即熊彼特的創(chuàng)造性破壞理論——不斷從內(nèi)部推動生產(chǎn)要素重新組合以“革故鼎新”，創(chuàng)造新的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，引發(fā)產(chǎn)業(yè)革命，繼而引領經(jīng)濟穿越康波周期。

還原到經(jīng)濟學最基本原理——供需框架內(nèi)，也可解釋這一點：

傳統(tǒng)云計算，屬于在既有供需框架內(nèi)的改善生產(chǎn)效率的技術(shù)路徑；

而智能云計算，則是突破既有供需框架，創(chuàng)造供需兩側(cè)增量的技術(shù)路徑。

展開來說：

時代重新劃分

人類5000年的文明史，全球GDP從無到有至2020年的85萬億美元，其中增長曲線最炸裂的一段，當屬1723年經(jīng)濟學之父亞當斯密出生至今的300年，更專業(yè)的分工提高生產(chǎn)力——從制針廠到互聯(lián)網(wǎng)大廠毫不違和，莫不如此。

我們以云計算為坐標系，可對過去300年以降的近代史作如下劃分：

云前時代，也即農(nóng)耕和工業(yè)文明混合的時代，以人力和實物資本為底層的古典增長模型衍生跨國企業(yè)。

網(wǎng)絡時代，20世紀60年代末BNN公司拿到100萬美元“ARPANET”項目訂單開啟網(wǎng)絡時代是云計算的雛形，以技術(shù)為底層的內(nèi)生增長模型衍生半導體及互聯(lián)網(wǎng)公司。

云時代，2006年亞馬遜AWS為網(wǎng)絡時代的企業(yè)無處安放的IT成本提供IaaS開始，真正開啟云計算大潮，以技術(shù)和服務為底層的內(nèi)生增長模型衍生大批云計算公司。

智能云時代，2016年李世石敗于AlphaGo開啟AI時代，亦是開啟智能云（AI云）時代。以數(shù)據(jù)和解決方案為底層的內(nèi)生增長模型，衍生大批致力于加速數(shù)字化進程的AI公司。

云計算作為基礎設施級別的先進生產(chǎn)力，在摩爾定律以及強化版的庫茲韋爾定律（如果你發(fā)明了一套更好的工具，然后你就可以利用這些工具更快地發(fā)明出更新更好的工具，形成技術(shù)創(chuàng)新的正反饋加速發(fā)展）之下，在最近的半個世紀刮起一道經(jīng)濟旋風，讓GDP增長曲線變得極度陡峭。從1.0到2.0，每一個云計算的時代，都在深刻世界經(jīng)濟的形態(tài)。

圖：全球GDP總量，來源：錦緞研究院

增量型破壞式創(chuàng)新

從云計算的發(fā)展歷程看，當前世界正處在云時代末期和智能云時代早期的交匯點，兩者都是破壞式創(chuàng)新，但也有顯著的差異。

云時代又可看成是服務時代，亞馬遜AWS、阿里云、騰訊云、金山云、優(yōu)刻得等IaaS（基礎設施即“服務”），中國有贊、微盟集團等SaaS（軟件即“服務”），聲網(wǎng)等PaaS（平臺即“服務”）。

本質(zhì)上，它們更多是在做存量博弈型破壞式創(chuàng)新，以更低的成本做替代。比如客戶自建機房除了前期一次性投入過大，中期還存在超過1/3配置閑置的問題，于是它們按需購買亞馬遜AWS或者阿里云的計算力很香。

以上云時代可稱為Cloud1.0階段。而Cloud2.0階段即智能云時代，與1.0階段其最大的不同在于，它是在做增量型破壞式創(chuàng)新。

例如自動駕駛：在當前智能云所延伸出的最大單體場景之一——自動駕駛中，衍生了電動車市場、車載智能芯片、智能傳感器、智能座艙、智慧交通等諸多創(chuàng)新增量，涉及自動駕駛解決方案商、整車廠商、配件廠商、以及政府部門、基建單位等參與主體，其蘊含的勢能之巨不言而喻。

隨著芯片的計算能力越來越強，軟件覆蓋場景越來越多，智能云會無處不在，不斷打通各行業(yè)knowhow形成顯性的中短期商業(yè)價值，它輸出解決方案，用軟硬一體化的方式重構(gòu)過去的商業(yè)形態(tài)。

從長期看，智能云與具體行業(yè)的深度交互將帶來技術(shù)邊界的擴張，會形成嶄新的“混合智能”技術(shù)與商業(yè)生態(tài)——例如：智能云結(jié)合視覺、深度學習技術(shù)實現(xiàn)自動駕駛，智能云結(jié)合游戲、VR技術(shù)形成云游戲，智能云結(jié)合腦機、AR技術(shù)實現(xiàn)虛擬永生……

在存量時代做增量，這已經(jīng)是發(fā)展趨勢，大部分公司還沒有意識到這一點的時候，奇點時刻已經(jīng)迫近。

奇點時刻

美國作家盧克·多梅爾在《人工智能》一書中提出“奇點”的概念，指的是機器在智能方面超過人類的那個點。而從云時代到智能云時代，“AI+云”也將在技術(shù)和產(chǎn)業(yè)上讓云經(jīng)濟臨近“奇點時刻”。

實際上，這一時刻的來臨比我們預期的更快。智能云在新能源汽車行業(yè)的深度應用，已經(jīng)誕生Robotaxi這一增量的商業(yè)形態(tài)，奇點時刻正在到來。

日前百度(NASDAQ:BIDU/HK:09888)發(fā)布專門為共享出行場景定制的Robotaxi新車型：Apollo Moon。最大亮點有兩個：

成本降低至盈利空間。單車成本48萬，比之前成本百萬元起步的Robotaxi便宜了一半。5年的可靠運營期保證，月均成本0.8萬元，假如每天單車收入1.5萬元-2萬元的話（實際上在建立用戶習慣的初期不會追求盈利），已經(jīng)進入盈利區(qū)間。

更加從容地應對corner case。不管是谷歌Waymo還是百度Apollo都實現(xiàn)L4級功能Robotaxi，但極端工況重視還是無法避免的。但百度自動駕駛技術(shù)部總經(jīng)理王云鵬硬是表示自己的Robotaxi“萬無一失”，原因是它的方案里配備了5G云代駕，少數(shù)自動駕駛搞不掂的情況，遠程司機來拉一把。

時間推移之下，Robotaxi一定是碾壓網(wǎng)約車的存在（這一具體商業(yè)場景的潛在劇變我們將在專題報告中剖解）。Robotaxi技術(shù)模式的想象力在于，它將讓時間變得無縫，調(diào)度效率高于一般網(wǎng)約車；讓空間不僅承載從A到B的出行，還能工作、娛樂和餐飲等。

云與智能云：兩個商業(yè)歷史代際

從云到智能云，反映的是兩個商業(yè)歷史代際的不同，而智能云的份額折射代際差。

IDC最新《中國AI云服務市場2020年度研究報告》顯示，2020年中國AI Cloud市場份額TOP4分別是——百度智能云33%，阿里云27%，騰訊云18%，華為云14%。百度智能云的AI應用全面開花、多行業(yè)落地，具體到細分技術(shù)場景：

人臉人體識別公有云市場份額連續(xù)兩次第一，占比45%；

圖像視頻公有云市場份額連續(xù)三次第一，占比31%；

NLP公有云市場份額連續(xù)三次第一，占比42%；

對話式AI公有云市場份額第二，占比22%；

智能語音公有云市場份額第二，占比32%；

機器學習公有云市場份額第三，占比16%。

圖：2020年中國AI云市場份額，數(shù)據(jù)來源：IDC

不了解云計算行業(yè)的投資者可能會疑惑，為什么阿里云和騰訊云的IaaS份額在中國排前二，在移動互聯(lián)網(wǎng)的下半場，它們在戰(zhàn)略上也非常重視IaaS業(yè)務橫向拓展的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；按道理講，其智能云份額應該靠前，為什么反而是百度智能云穩(wěn)坐行業(yè)頭把交椅呢？

模式創(chuàng)新與技術(shù)創(chuàng)新

太陽底下沒有新鮮事，跟蹤阿里巴巴(NYSE:BABA/HK:09988)和騰訊控股(HK:00700)時間很久的投資者，都知道其云計算業(yè)務的歷史成因。

電商購物節(jié)期間用戶會蜂擁而至，阿里巴巴必須要儲備大量服務器資源，而多出來的服務器資源平時用不上。因此亞馬遜和阿里的云計算可以說是業(yè)務需求倒逼而來的模式創(chuàng)新，畢竟服務器資源閑著也是閑著，不如按需租賃換取收入。騰訊的云計算業(yè)務的誕生，邏輯相同，主要承接的是游戲與微信兩大主業(yè)基本盤。

阿里云和騰訊云在此基礎上衍生的智能云業(yè)務，成長的潛能會弱一些。用管理科學的話講：模式創(chuàng)新的企業(yè)處于追求實際應用、而不重視基礎認知的愛迪生象限?；A認知的不足，使其無法更好的突破既有產(chǎn)業(yè)格局。

圖：管理科學，來源：錦緞研究院

而百度智能云處于即追求實際應用也追求基礎認知的巴斯德象限，是技術(shù)基因和底蘊的產(chǎn)物。

技術(shù)基因在于——百度創(chuàng)立于2000年，創(chuàng)始人李彥宏擁有“超鏈分析”技術(shù)專利讓中國成為全球僅有4個擁有搜索引擎核心技術(shù)的國家之一。今年“木頭姐”在報告中狂推的未來25萬億美元市場規(guī)模的深度學習，百度2013年就開始發(fā)力布局，當年成立百度深度學習研究院，2014年建立大數(shù)據(jù)實驗室和硅谷AI實驗室。

底蘊在于——長期高強度研發(fā)投入帶來的技術(shù)導向和積累的大量AI人才。關于百度的研發(fā)費用我們在此前報告中有詳盡論述，總結(jié)來說就是在強大的現(xiàn)金流支撐下，百度對于研發(fā)的投入達到了偏執(zhí)地步，研發(fā)費用率在20%上下。

在智能時代，企業(yè)數(shù)字化需要的云計算，不只是普通的云計算——低價賣計算力的IaaS，這已經(jīng)無法跟上智能化的主流發(fā)展路線——試想，只實現(xiàn)了店鋪數(shù)字化的傳統(tǒng)服裝企業(yè)怎么去跟用AI和大數(shù)據(jù)武裝到牙齒的shiin競爭？

時代需要智能云，核心點在于企業(yè)的AI定制需求（2018年波士頓咨詢調(diào)研數(shù)據(jù)顯示86%的AI需求為定制需求），很難用通用云計算模型滿足它們的業(yè)務創(chuàng)新需求。

百度智能云基于技術(shù)基因和底蘊，打造“云智一體的AI開發(fā)全棧模式”，將AI基礎設施（AI計算、AI存儲、AI容器等）和AI開發(fā)雙平臺（零門檻開發(fā)平臺EasyDL和全功能開發(fā)平臺BML）緊密結(jié)合在一起，更好滿足企業(yè)需求，加速產(chǎn)業(yè)智能化升級。EasyDL是2020年機器學習平臺的第一，市場份額22.8%。

圖：百度“云智一體”AI開發(fā)產(chǎn)品架構(gòu)，來源：百度智能云白皮書

模式創(chuàng)新推動的智能云是一個物理性耦合邏輯，技術(shù)創(chuàng)新的智能云是化學反應式邏輯，這是百度智能云的地位穩(wěn)固的第一個重要歸因。

流量“涌現(xiàn)”與創(chuàng)新“涌現(xiàn)”

KK的《失控》有個理論是連接的越多，各種價值涌現(xiàn)越多。交易平臺主要連接的是流量；創(chuàng)新平臺主要連接的是開發(fā)者的智力，涌現(xiàn)的是智能。

流量涌現(xiàn)是基于流量和交易的平臺涌現(xiàn)出各種場景，對應著互聯(lián)網(wǎng)紅利，如同改革開放以來中國社會的發(fā)展主要依賴的是人口紅利一樣，是數(shù)量的優(yōu)勢。創(chuàng)新涌現(xiàn)是基于效率和附加值的平臺涌現(xiàn)深度智能，對應著科技創(chuàng)新，如同當下中國經(jīng)濟正在掀起以高端制造業(yè)為主的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級一樣，是質(zhì)量的提升。

實際上，流量涌現(xiàn)到后期多是一潭死水，最終進入存量廝殺時態(tài)。相較而言，創(chuàng)新涌現(xiàn)的天花板要高出很多，技術(shù)創(chuàng)新本身可以不斷地涌現(xiàn)，而創(chuàng)新者帶來的增量價值會吸引各方協(xié)同合作，AI云就是一個典型的創(chuàng)新涌現(xiàn)點。

創(chuàng)新“涌現(xiàn)”的第一個層次是——有更多的開發(fā)者才能滿足企業(yè)AI定制需求。百度智能云背后是龐大的開發(fā)者群體：百度AI開放平臺的開發(fā)者數(shù)量大幅突出行業(yè)，2020年底是260萬，5月20日的WAVE SUMMIT 2021深度學習開發(fā)者峰會上百度CTO王海峰透露，開發(fā)者數(shù)量已經(jīng)達到320萬，比去年同期增加70%。

圖：截止2020年底百度連接開發(fā)者遙遙突出，來源：百度招股書

創(chuàng)新“涌現(xiàn)”的第二個層次是——在開發(fā)者智力的線性變現(xiàn)之外，智能云軟硬一體雙向優(yōu)化帶來商業(yè)模型迭代。

以智能汽車為例，它的重點是算法及支撐算法的數(shù)據(jù)和硬件。而算法無論是在云端訓練還是在終端推理，都需要極高的性能。智能汽車的硬件則需要對特定專門應用及算法進行大量的性能優(yōu)化。所以只做算法或只做芯片或只做操作系統(tǒng)，長期看都會面臨性能優(yōu)化上的困境。只有每一塊組成部分都屬于自己開發(fā)，才容易進行性能優(yōu)化。而軟件和硬件的分離，會導致性能無法最優(yōu)化。

百度智能云生態(tài)就誕生了昆侖芯片，第一代采用14nm工藝，計算力達到256Tops，廣泛應用在智慧城市、計算中心等領域；第二代于2021年上半年量產(chǎn)，采用7nm工藝，性能較第一代提升約3倍。

圖：百度昆侖1，來源：《AI芯片技術(shù)選型目錄》

回過頭來看，阿里的芯片公司是買來的，騰訊沒有芯片。這就是流量“涌現(xiàn)”與創(chuàng)新“涌現(xiàn)”的差異，也是是百度智能云的地位穩(wěn)固的第二個重要歸因。

新的商業(yè)時代

智能云突破了對云計算早期的定義，它不僅是基礎設施，也不僅僅是解決方案，兩者結(jié)合具體的場景雙向優(yōu)化會產(chǎn)出新事物。它是對生產(chǎn)力與生產(chǎn)關系的實然性改造，最終交融出新的商業(yè)時代。

此處代入一個具體商業(yè)場景可以管窺豹：以百度與化纖企業(yè)恒逸石化的合作為例。恒逸下屬的雙兔新材料外檢工段負責人王禮娜，以前的工作是——每天拿著強光手電肉眼觀測至少2500錠絲錠?；旧峡磶讉€小時眼睛就花了，每天最后一段時間工作質(zhì)量和效率明顯下降。

但自從一個月前百度智能云的智能質(zhì)檢設備落地恒逸之后，王禮娜成為了人工智能數(shù)據(jù)標注師，工作從普檢變?yōu)閺蜋z，這臺設備讓長期缺員的質(zhì)檢工人們感到輕松。

目前百度智能云已經(jīng)形成以工業(yè)智能為核心的完整工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，智能質(zhì)檢也已經(jīng)升級為工業(yè)視覺智能平臺，在鋼鐵、汽車制造等10多個行業(yè)和100多個場景落地應用。

以智能檢測場景為樣本，我們得以窺見，傳統(tǒng)制造業(yè)正從機械工業(yè)的存量時代躍遷進智能工業(yè)的增量時代，這正是智能實體產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應有的模樣。

一個個增量的場景，最終匯聚成百度智能云業(yè)務的快速落地，匯聚成全行業(yè)最大的份額，這離不開核心技術(shù)能力的支撐。

百度智能云的中樞系統(tǒng)是百度大腦，現(xiàn)在已成為業(yè)內(nèi)突出的軟硬一體AI大生產(chǎn)平臺，包括飛槳深度學習平臺、百度昆侖芯片、以及語言、視覺、知識圖譜、自然語言處理等核心人工智能技術(shù)和平臺，已經(jīng)成為賦能各行各業(yè)的AI新基礎設施。

其中，底層的飛槳深度學習平臺是我國首個產(chǎn)業(yè)級深度學習開源開放平臺，目匯聚320萬開發(fā)者，服務企業(yè)10萬家，外向輸出AI能力已成規(guī)模。

如果我們更有想象力——畢竟技術(shù)是想象力的產(chǎn)物，而技術(shù)創(chuàng)新又是人類社會前進的秘鑰——未來智能云還會進化到高度混合智能的元宇宙時代，虛擬實境成為部分人的工作生活空間，它的市場空間是星辰大海。

一言以蔽：不上云的公司，已經(jīng)是古董公司。不上智能云的公司，眼看著要跟不上時代。新的商業(yè)時代呼嘯而來，你準備好了嗎？

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