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云与智能云:两个商业历史代际

从云到智能云,反映的是两个商业历史代际的不同,而智能云的份额折射代际差。

IDC最新《中国AI云服务市场2020年度研究报告》显示,2020年中国AI Cloud市场份额TOP4分别是——百度智能云33%,阿里云27%,腾讯云18%,华为云14%。百度智能云的AI应用全面开花、多行业落地,具体到细分技术场景:

人脸人体识别公有云市场份额连续两次第一,占比45%;

图像视频公有云市场份额连续三次第一,占比31%;

NLP公有云市场份额连续三次第一,占比42%;

对话式AI公有云市场份额第二,占比22%;

智能语音公有云市场份额第二,占比32%;

机器学习公有云市场份额第三,占比16%。

图:2020年中国AI云市场份额,数据来源:IDC

不了解云计算行业的投资者可能会疑惑,为什么阿里云和腾讯云的IaaS份额在中国排前二,在移动互联网的下半场,它们在战略上也非常重视IaaS业务横向拓展的产业互联网;按道理讲,其智能云份额应该靠前,为什么反而是百度智能云稳坐行业头把交椅呢?

【1】模式创新与技术创新

太阳底下没有新鲜事,跟踪阿里巴巴(NYSE:BABA/HK:09988)和腾讯控股(HK:00700)时间很久的投资者,都知道其云计算业务的历史成因。

电商购物节期间用户会蜂拥而至,阿里巴巴必须要储备大量服务器资源,而多出来的服务器资源平时用不上。因此亚马逊和阿里的云计算可以说是业务需求倒逼而来的模式创新,毕竟服务器资源闲着也是闲着,不如按需租赁换取收入。腾讯的云计算业务的诞生,逻辑相同,主要承接的是游戏与微信两大主业基本盘。

阿里云和腾讯云在此基础上衍生的智能云业务,成长的潜能会弱一些。用管理科学的话讲:模式创新的企业处于追求实际应用、而不重视基础认知的爱迪生象限。基础认知的不足,使其无法更好的突破既有产业格局。

图:管理科学,来源:锦缎研究院

而百度智能云处于即追求实际应用也追求基础认知的巴斯德象限,是技术基因和底蕴的产物。

技术基因在于——百度创立于2000年,创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利让中国成为全球仅有4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。今年“木头姐”在报告中狂推的未来25万亿美元市场规模的深度学习,百度2013年就开始发力布局,当年成立百度深度学习研究院,2014年建立大数据实验室和硅谷AI实验室。

底蕴在于——长期高强度研发投入带来的技术导向和积累的大量AI人才。关于百度的研发费用我们在此前报告中有详尽论述,总结来说就是在强大的现金流支撑下,百度对于研发的投入达到了偏执地步,研发费用率在20%上下。

在智能时代,企业数字化需要的云计算,不只是普通的云计算——低价卖计算力的IaaS,这已经无法跟上智能化的主流发展路线——试想,只实现了店铺数字化的传统服装企业怎么去跟用AI和大数据武装到牙齿的shiin竞争?

时代需要智能云,核心点在于企业的AI定制需求(2018年波士顿咨询调研数据显示86%的AI需求为定制需求),很难用通用云计算模型满足它们的业务创新需求。

百度智能云基于技术基因和底蕴,打造“云智一体的AI开发全栈模式”,将AI基础设施(AI计算、AI存储、AI容器等)和AI开发双平台(零门槛开发平台EasyDL和全功能开发平台BML)紧密结合在一起,更好满足企业需求,加速产业智能化升级。EasyDL是2020年机器学习平台的第一,市场份额22．8%。

图:百度“云智一体”AI开发产品架构,来源:百度智能云白皮书

模式创新推动的智能云是一个物理性耦合逻辑,技术创新的智能云是化学反应式逻辑,这是百度智能云的地位稳固的第一个重要归因。

【2】流量“涌现”与创新“涌现”

KK的《失控》有个理论是连接的越多,各种价值涌现越多。交易平台主要连接的是流量;创新平台主要连接的是开发者的智力,涌现的是智能。

流量涌现是基于流量和交易的平台涌现出各种场景,对应着互联网红利,如同改革开放以来中国社会的发展主要依赖的是人口红利一样,是数量的优势。创新涌现是基于效率和附加值的平台涌现深度智能,对应着科技创新,如同当下中国经济正在掀起以高端制造业为主的经济转型升级一样,是质量的提升。

实际上,流量涌现到后期多是一潭死水,最终进入存量厮杀时态。相较而言,创新涌现的天花板要高出很多,技术创新本身可以不断地涌现,而创新者带来的增量价值会吸引各方协同合作,AI云就是一个典型的创新涌现点。

创新“涌现”的第一个层次是——有更多的开发者才能满足企业AI定制需求。百度智能云背后是庞大的开发者群体:百度AI开放平台的开发者数量大幅领先行业,2020年底是260万,5月20日的WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上百度CTO王海峰透露,开发者数量已经达到320万,比去年同期增加70%。

图:截止2020年底百度连接开发者遥遥领先,来源:百度招股书

创新“涌现”的第二个层次是——在开发者智力的线性变现之外,智能云软硬一体双向优化带来商业模型迭代。

以智能汽车为例,它的重点是算法及支撑算法的数据和硬件。而算法无论是在云端训练还是在终端推理,都需要极高的性能。智能汽车的硬件则需要对特定专门应用及算法进行大量的性能优化。所以只做算法或只做芯片或只做操作系统,长期看都会面临性能优化上的困境。只有每一块组成部分都属于自己开发,才容易进行性能优化。而软件和硬件的分离,会导致性能无法最优化。

百度智能云生态就诞生了昆仑芯片,第一代采用14nm工艺,计算力达到256Tops,广泛应用在智慧城市、计算中心等领域;第二代于2021年上半年量产,采用7nm工艺,性能较第一代提升约3倍。

图:百度昆仑1,来源:《AI芯片技术选型目录》

回过头来看,阿里的芯片公司是买来的,腾讯没有芯片。这就是流量“涌现”与创新“涌现”的差异,也是是百度智能云的地位稳固的第二个重要归因。

【3】新的商业时代

智能云突破了对云计算早期的定义,它不仅是基础设施,也不仅仅是解决方案,两者结合具体的场景双向优化会产出新事物。它是对生产力与生产关系的实然性改造,最终交融出新的商业时代。

此处代入一个具体商业场景可以管窥豹:以百度与化纤企业恒逸石化的合作为例。恒逸下属的双兔新材料外检工段负责人王礼娜,以前的工作是——每天拿着强光手电肉眼观测至少2500锭丝锭。基本上看几个小时眼睛就花了,每天最后一段时间工作质量和效率明显下降。

但自从一个月前百度智能云的智能质检设备落地恒逸之后,王礼娜成为了人工智能数据标注师,工作从普检变为复检,这台设备让长期缺员的质检工人们感到轻松。

目前百度智能云已经形成以工业智能为核心的完整工业互联网平台,智能质检也已经升级为工业视觉智能平台,在钢铁、汽车制造等10多个行业和100多个场景落地应用。

以智能检测场景为样本,我们得以窥见,传统制造业正从机械工业的存量时代跃迁进智能工业的增量时代,这正是智能实体产业互联网应有的模样。

一个个增量的场景,最终汇聚成百度智能云业务的快速落地,汇聚成全行业最大的份额,这离不开核心技术能力的支撑。

百度智能云的中枢系统是百度大脑,现在已成为业内领先的软硬一体AI大生产平台,包括飞桨深度学习平台、百度昆仑芯片、以及语言、视觉、知识图谱、自然语言处理等核心人工智能技术和平台,已经成为赋能各行各业的AI新基础设施。

其中,底层的飞桨深度学习平台是我国首个产业级深度学习开源开放平台,目汇聚320万开发者,服务企业10万家,外向输出AI能力已成规模。

如果我们更有想象力——毕竟技术是想象力的产物,而技术创新又是人类社会前进的秘钥——未来智能云还会进化到高度混合智能的元宇宙时代,虚拟实境成为部分人的工作生活空间,它的市场空间是星辰大海。

一言以蔽:不上云的公司,已经是古董公司。不上智能云的公司,眼看着要跟不上时代。新的商业时代呼啸而来,你准备好了吗?