智能革命浪潮下,特斯拉、英伟达、华为是如何经历从0到1的?-演道网

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原标题:智能革命浪潮下,特斯拉、英伟达、华为是如何经历从0到1的?

本文来自微信公众号“本翼资本CapitalWings”(ID:capitalwings),原题目《鹰的眼睛,狼的意志 ——DICT变革下的从0到1》

基本结论:以计算机技术、IP通信技术、移动通信技术为特征的ICT(信息通信技术)技术变革引发了人类信息文明第一波巨浪——互联网革命,ICT变革在先后经历数字化、网络化、移动化之后,ICT产业已经进入成熟阶段;而今,以云计算、大数据、人工智能为主要特征的DICT(数据信息通信技术)技术变革正在催生人类信息文明的下一波巨浪——智能革命,新一波的以数据入口之争的创新热潮已经风起云涌。

  • 无论ICT时代还是DICT时代的变革,解析伟大型公司从0到1的成功密码,无疑都具备相似的的基因和特质:第一是具有鹰的眼睛,对产业趋势的战略远见和精准判断;第二是具备狼的意志,无论是当前备受资本市场追捧的特斯拉、英伟达、亚马逊,还是已实现从优秀到卓越的华为帝国和谷歌帝国,无一例外都经历过生与死的考验,没有不达目的决不罢休的坚持,没有像狼群在狼王一声号令下临死不惧、群体攻之的执行力,很难想象结局会如何。如果说,互联网革命是人类信息文明从0到1的野蛮生长时代的话,那么,智能革命就是人类信息文明从1到N、从量变到质变的精细化生长时代,产业价值进一步向云端和终端延伸,产业格局会呈现进一步集中态势,对于创业企业而言,成功的难度进一步加大,允许试错的机会越来越少,要提高成功的概率需要创新企业具备双重特质:鹰的眼睛,狼的意志。

  • 未来DICT变革中,将遵循智能硬件、万物互联、智能应用的发展路径,智能硬件的核心突破口是解决人与机器的互动交流问题,围绕智能语音、机器视觉、视觉识别、体感交互的人机交互设备以及智能应用都将是智能革命下的从0到1的产业机遇,如各种可穿戴设备VR/AR眼镜、头盔、机器人、无人驾驶等, GPU、TPU、以及智能传感器等方向都是智能硬件领域的重大创业机遇。在云服务方面,围绕人的需求为突破口,更多从满足尊重需求到自我实现需求角度布局,重点看好的领域如企业云服务(定制化、智能化,满足尊重需求)、各类物联网应用(万物互联,尊重需求)、以及各种商业场景的个性化应用(尊重需求和自我实现需求)等方向都是未来创新创业的竞争焦点。

一、从ICT产业到DICT产业的演变

大数据推动着ICT产业向DICT产业演变,孕育着一场智能革命的巨变。而在智能革命下的DICT产业将逐渐走向云、管、端一体化,管道的收入占比将会越来越小,智能终端将会称为未来的爆发点。

1.ICT和DICT概念解读

ICT产业的全称是Information and Communications Technology,是由信息产业(Information Technology)和通信产业(Communications Technology)交汇而来。DICT是ICT产业在大数据时代的新演变,其中的D就是Data。大数据之所以会带来ICT产业的变革,是因为,不同于传统意义上的数据,大数据具有大、多维度、处理非结构化数据的能力、时间性这五大特征,这个大相对于人类传统数据的存储方式是几何量级的差距,多维度代表着大数据可以对一个事物进行多方位的描述,从而更准确。

互联网时代产生了大量的非结构化数据,对于图像、视频、音频等内容,它们的数据量巨大却没有清晰的结构,且非结构化数据增长量很快,据推测将占未来10年新生数据总量的90%,而大数据技术可以通过图像识别、语音识别、自然语言分析等技术计算、分析大量非结构化数据,大大提升了数据维度。量变促成质变,在机器智能领域,数据量的大小和数据处理速度的快慢直接决定了智能水平的高低。所以大数据时代下的DICT产业,实际上正在酝酿一场即将到来的智能革命。

2.DICT变革推动下一波巨浪——智能革命

信息技术一直都是推动经济增长的主要动力,综合美国GDP和全球GDP总值及其同比增长率,在几波大的经济增长前夕,都有新技术的出现:分别可以看到1965年大型计算机问世、1971年Intel微处理器、1980年个人计算机、1995年互联网革命、2000年通信技术变革和2009年云计算,在这些新技术问世后,美国及全球的GDP都有较大的增速。

在信息革命的浪潮下,互联网的发展速度大大超过了当时是大多数人的预料,新科技公司快速崛起,苹果、谷歌凭借手机操作系统完成了对微软的逆袭。云计算和大数据的发展使得人工智能和互联网合二为一。语音识别能力、图像识别能力、自然语言理解能力,包括为用户画像的能力,这些都是人的最本质的智慧能力,当计算机拥有人的这些能力时,一场新的革命就会到来。

人工智能是大数据、云计算、算法、训练时间以及软硬件的结合,云计算是基础设施,大数据是燃料,人工智能是发动机,联合驱动着“互联网的物理化”。在信息革命下,ICT产业制造链自下而上,被分为了感知层——网络层——平台层——业务层,服务链自下而上被分为了:信息消费——宽带消费——信息处理和信息挖掘——个性化服务。而在智能革命的推动下,ICT产业链中的平台层和网络层将会合二为一,原来的4层结构将会变为3层,走向云、管、端一体化,且制造链下的管道的收入占比将会越来越小,云和端部的收入占比越来越大。

我们统计了国内外,分属云、管、端领域重要公司的主营业务收入,并按制造链和服务链将其拆分,结果显示,制造链下,2007年到2016年,各类信息终端(端)收入占比由37.15%上升至43.1%,网络设备(管)的收入占比由21.12%下降至19.39%,企业软硬件(云)的收入占比由41.72%下降至37.5%。

服务链下,2007年到2016年,企业服务(含云服务)收入占比由11.88%上升至13.8%,宽带消费由44.45%上升至47.14%,信息消费由43.66%下降至39.06%。云端和平台的收入占比越来越大,底层信息消费的收入占比相对缩小。

整体来看,ICT产业的服务链/制造链的产业总值比一直在1.9左右,但在2016年这一比值增长到了2.26,达到了自2007年以来的最高值。

2000年互联网热潮破灭后,就连硅谷都好像进入了休眠期,当时Google已经出现,并在2002左右迅速崛起,但是google是个特例。从Google崛起到2007年苹果推出iPhone,接着出现的热门公司——Facebook和Twitter,并不像他们前辈——惠普、因特尔那样,制造实体产品,而是取悦消费者。2005年美国国防部海空作战中心的一名物理学家许布纳发表了一篇《全球创新可能呈下降趋势》,他用一棵树比喻他所看到的创新状态,人类已经爬过了树干和主要枝干,将那些改变游戏规则的想法挖掘一空,如:轮子、电力、飞机、电话、晶体管。现在我们只能在顶端的树枝周围晃来晃去,大多数只是对过去的发明加以改进,创新成为了一种有限的资源,成功的实现创业企业从0到1的跨越也将越来越难。

二、伟大型科技公司的从0到1

从0到1的伟大型公司的共同特质就是远见和坚持,在DICT产业中,人们更想看到的是创新技术所带来的新一轮的生产力,而不仅仅是用于提升消费者服务,DICT产业的服务链和制造链相互催生,前十年服务链的爆发式增长,给未来十年制造链的增长创造了机遇。

1.伟大型科技公司的共性就是远见(鹰的眼睛)+坚持(狼的意志)

在大自然的生态系统中,鹰和狼位于生态链的高级别位置,它们之所以能处在生态链中的高级别位置,是由它们的生活习性和生物特性决定的,鹰目光犀利、迅猛敏捷,狼顽强、坚韧、锲而不舍,对于一个企业而言,要想发展和壮大,在社会竞争中立于不败之地,就必须具有像鹰一样高瞻远瞩的眼光、创新意识,和狼一样的坚韧、顽强、忠诚、合作、牺牲、锲而不舍的意志。

特斯拉:特斯拉的创始人马斯克是一个性格特色鲜明,集超前洞见和不屈意志于一身的传奇人物,1995年他投身于互联网热潮,大学毕业就创办了一家名为Zip2的公司—相当于原始版的Google Map和点评网站Yelp的结合体,从中赚取了2200万美元,之后便将这些钱几乎全部投入了他的下一家创业公司PayPal。在互联网泡沫破碎后,他又接连向SpaceX投资了1亿美金,向特斯拉投资了7000万美金,向太阳城投资了3000万美金。

特斯拉在打造是世界级燃料分销网络的同时,试图重塑汽车的生产和销售方式。特斯拉不通过经销商销售,而是通过互联网和高端购物中心,像苹果专卖店一样的展厅来销售汽车。因为电动汽车不需要传统汽车那样更换机油以及汽车的汽车维修操作,因而特斯拉采用直接销售模式,和客户商议价格,通过收取高昂的维修费来盈利。特斯拉在美国、欧洲、亚洲都设置了特斯拉充电站,可以在短短20分钟内,为汽车补充行驶数百英里的续航能力。相比传统的汽车经销商通过返修和赚取零件的差价来获得利润,特斯拉的利润来自一次性的销售收入以及可供选择的软件服务,这是截然不同服务理念。2016年11月,特斯拉完成了对太阳城的26亿美元的收购方案,收购完成后,特斯拉将转型为一家可再生能源公司,将开发制造无缝集成电池存储太阳能屋顶,同时扩大电动汽车产品线,覆盖所有细分市场,开发自动驾驶车辆,打造一个“让你闲置的汽车为你赚钱”的汽车共享经济圈。

正当特斯拉如日中天的之时,其竞争对手却纷纷宣告破产。菲斯克汽车于2014年宣告破产,正是因为菲斯克,投资人凯鹏华盈的莱恩与特斯拉擦肩而过。Better Place是另一家制造电动汽车与充换电站的初创公司,当初他的人气甚至盖过了菲斯克和特斯拉的总和,筹集了约10亿美金,但最终无法兑现当初许下的诺言,于2013年宣告破产。

马斯克曾经用“嚼着玻璃望着深渊”来形容创业的艰难,马斯克身上的不怕困难和不服输的狼的意志,来源于他幼时不幸的经历。大学毕业后,马斯克便决定要做一些对人类有意义的事情。他在大学时期就思考未来世界的可能性,得出了以下结论:互联网、可再生能源和太空探索正在发生巨变,并且自己可以在这些领域有所作为。他说:我不喜欢跟风和投机,我不是投资者,我喜欢把那些对于未来真正重要和有价值的技术以某些方式变成现实。

2003年秋天,哈罗德.罗森带着斯特劳贝尔与马斯克共进午餐,向他推销自己电动汽车的电池,当他得知这些年锂离子电池在技术上取得的进步时,他感到既惊讶又感动,接着承诺投资1万美元,成为了特斯拉的主要股东和董事长。

2005年1月27日,一款由18位工程师打造的特斯拉原型车诞生了,马斯克又投入了900万美元,此时轮特斯拉一共融资了1300万美元,那时计划Roadster批量生产,乐观预计第一批Roadster将在2007年年中交货,但因为各种问题,2007年沃特金斯统计生产一辆Roadster的成本可能高达20万美元,而特斯拉的预期售价只有8.5万美元,加之进入2008年,Roadster的研发成本耗资约1.4亿美元,远远超过了2004年商业计划的2500万美元,上次的融资已经用完,金融危机到来,美国大型汽车制造商们在这场自大萧条以来的最严重的金融危机中濒临破产。马斯克冒着失去全部财产的风险,再次投资特斯拉。

2012年特斯拉汽车的出现让行业里自鸣得意的同行大惊失色,目前特拉斯已经开始发售Model S,他有一系列运动部件和电池组相互配合,可以持续不断的将能量输出给西瓜大小的发动机来驱动车辆,电能利用率可达60%,而普通内燃机车只能将燃料效能的10%-20%转化为动力,70%的能量都耗散掉了,Model S的性能相当于每加仑汽油可行驶100英里的传统汽车。2012年11月在Model S正式出货数月后,被《汽车族》杂志列为“年度汽车”,这是该杂志第一次使用无记名投票的方式选出的结果。

在初始阶段,特斯拉每周的产能只有十几辆小桥车,远远不足以应付数以万计的庞大订单,那些通过赌公司股价下跌而赚取差价的卖空者开始对特斯拉发动猛烈的进攻。2012年9月,马斯克开始反攻,宣布特斯拉秘密计算建造充电站网络,并开始逐步施工,好让Model S的司机们可以轻而易举的找到这些充电站,完成充电。但Model S的销售情况不容乐观,马斯克甚至关闭了工厂,一边和Google的创始人佩奇私下商谈收购方案。根据当时特斯拉的估值,谷歌大约要支付60亿美金。正在马斯克和佩奇的律师为了收购而周旋时,被马斯克强行转变为销售人员的500名员工出其不意的超额完成了销售任务,特斯拉终于扭亏为盈,股价也一路高升。

2008到2016年公司主营业务收入由0.15亿美元增长至70亿美元,年均复合增速215.6%。2016年公司四大业务:汽车销售、汽车租赁、储能和服务分别占比公司主营业务的80%、11%、2%和7%。

从成本端看:电池成本已成为纯电动车售价较高的主要原因,特斯拉Model X售价为13.4万美元-20万元美元,Model S售价为10万美元-19万元美元。由于需要采购电池,动力电池已占整车制造成本的50%以上。

2008到2016年公司期末现金及现金等价物由900万美元增长至33.93亿美元,目前公司现金流状况更良好。

英伟达:英伟达的创始人黄仁勋,也同样是一个具有传奇色彩的人物。黄仁勋1963年出生在台湾台北,9岁那年,和哥哥一起被送去美国的舅舅家。到了美国后,舅舅由于经济困难,把哥俩送到肯塔基州的一所乡村寄宿学校。多年以后,黄仁勋回想起这段生活说,幸运的是寄宿学校的生活没有让自己变坏,反而学会了坚强和适应环境。13岁时,黄仁勋第一次参加美国乒乓球锦标赛,结果输得一塌糊涂。回去之后他不断反思,以更专注的态度对待乒乓球,在两年后获得了美国乒乓球公开赛的双打第三名。

黄仁勋很爱技术,他大学时期的职业规划就是成为全球的图形皇帝。1993年2月17日,30岁生日那年,他成立了NVIDIA。但创业之路并非一帆风顺,1993-1997年,4年间英伟达先后推出NV1和NV2芯片,但由于技术方向错误,NV1耗尽了公司最早的投资,公司员工从100多人裁员到30多人。这时日本游戏巨头世嘉希望英伟达帮助研发一款游戏机芯片,定金700万美元,这笔钱拯救了英伟达,但世嘉后来放弃了合作,NV2也以失败告终。但黄仁勋为英伟达找到了一个突围的出口:从游戏主机转向PC市场,并马上从游戏设计公司晶体动力请来David Kirk博士担任首席科学家,组织了一个庞大的研发团队。在David Kirk博士的主导下,英伟达推出CUDA。David Kirk博士是图形学和高性能并行计算的大神,除了显卡,他另一大贡献是CUDA,被誉为CUDA之父。随着显卡的发展,GPU在计算上已经超越了通用的CPU,但在CUDA问世之前,GPU的编程需要大量的底层语言代码。英伟达利用CUDA架构实现了GPU平台的通用并行计算。2007年英伟达推出专为高性能计算而设计的Tesla GPU,此后很多年,英伟达成为高性能并行计算领域的引领者,超越Intel和AMD。此外,GPU还尤其适用于深度学习神经网络。公司现有的核心技术,主要基于GPU芯片开发的高级渲染、深度学习、GPU的集成、光线追踪一级视觉计算。

目前世界上约有3000多家AI初创公司,大部分都采用了英伟达的硬件平台。乘着深度学习这股东风,英伟达股价在过去的12个月上涨近200%,在过去5年上涨超过500%。而反过来,GPU的发展使得计算能力的增加,也促进了深度学习的发展,推动者智能革命的进程。

目前公司业务平台覆盖了游戏(GeForce处理器)、专业可视化(Quadro)、数据中心和汽车四大部分。公司在PC游戏本的显卡驱动领域的市场份额高达80%,是当之无愧的GPU龙头。

2008到2018E公司主营业务收入由40.98亿美元增长至82.44亿美元,年均复合增速9%,公司主净利润由7.98亿美元增长至20亿美元,年均复合增速10%。

从公司近三年的业务来看,GPU和Tegra处理器是公司主营收入的主要来源,分别占比2016年公司主营业务收入的84%和12%,且增速较快,2016年两大主打产品,GPU和Tegra处理的同比增长率分别为:39%和47.4%。元,年均复合增速10%。

未来战略:首先,英伟达将扩展其在AI技术上的领先地位,提供一个完整的端到端GPU计算平台,用于深入学习,包括GPU,CUDA编程语言、算法、库和系统软件,继续为GPU架构添加AI特定功能,目标是使GPU平台在每个服务器、云服务以及自己的AI超级计算机上都可用。公司通过与数百家大学和1000多家初创公司的合作,传播AI。此外,还将进一步布局深度学习研究所,针对如何部署神经网络驱动的机器学习提供有关设计、训练对策,涵盖了广泛使用的开源框架和NVIDIA最新的GPU加速深度学习平台。

其次,扩展其在视觉计算领域的技术领先地位,增强消费娱乐和专业可视化应用的用户体验。并将视觉计算的领导力扩展到移动和云计算平台。启用交互式图形应用程序(如游戏,电影和照片编辑和设计软件)几乎可以在几乎任何设备上访问,利用研发资源创建平台,以便在移动和云环境中实现可视化计算。

此外,还要进步一授权知识产权。当客户和合作伙伴希望通过许可证和开发协议直接将自己的产品建立起来,或者通过自定义开发实现这些功能时,我们的客户和合作伙伴可以访问它们,通过许可证等形式进一步增强技术的覆盖面在关键重点领域启用GPU计算平台。利用其在GPU计算方面的专业知识,开拓在视觉和加速计算的四个关键市场:游戏,专业可视化,数据中心和汽车。

亚马逊:亚马逊的创始人贝佐斯,也是同样具有远见和超人意志的人。杰夫·贝佐斯,1964年,生于美国新墨西哥州中部大城阿尔布奎克,在幼年时就已经表现出了他超人的天赋,3岁时,因不满意自己的婴儿床,将其拆掉。从普林斯顿大学毕业后,贝佐斯进入了华尔街的萧氏公司,这是一家做定量对冲基金的公司。1994年,互联网的机遇来临,只有少数人密切关注,萧氏公司的董事长戴维和贝佐斯酝酿着几个超前的商业计划,其中一个是“网罗天下的所有商品”。贝佐斯列了一张有20种产品门类的单子,包括电脑软件、办公用具、服装产品和音乐等。最终,他选择了图书,因为它们是纯粹的产品,买主可以随性选择任一渠道购买。31岁的贝佐斯离开了华尔街的高薪工作,去了华盛顿州的西雅图进行创业,公司取名亚马逊。1995年春天,贝佐斯和卡芬发布了网络测试版,网站上线初期,每笔订单都能让亚马逊员工感到异常兴奋。6月初,卡芬制作了一个专题综述,可以让用户对图书进行评论。1996年夏天,公司实行了第一项创举:当其他网站把顾客链接到亚马逊来购书时,亚马逊为这些授权网站的推荐行为支付8%的佣金,这种模式使亚马逊把触角伸到各个网站。1998年亚马逊新增音乐和DVD门类的商品,1999年始进军玩具和电子产品领域,2000年宣布建立Marketplace商店,其他书商受邀在亚马逊自己的图书网页上的一个方框中来直接宣传他们的产品,亚马逊从中收取一些佣金。

随着公司发展,亚马逊相继收购了互联网电影资料库、BookPages、Telebuch、Exchange.com、PlanetAll以及Alexa Internet。2000年,网络泡沫破裂,收购的网站全军覆没,亚马逊在这些投资中损失了数百万美元,在随后的21个月里,股价开始下跌,速度令人始料未及。媒体也开始对亚马逊进行负面报道,在6月份的3周里,亚马逊的股价从57美元/股跌到33美元。其他的网络公司有的合并,有的破产,而亚马逊却凭借坚定的信念、及时调整和不错的运气度过了这个难关。亚马逊首先向海外投资商卖出了6.72亿美元的可转换债券,同时公司把“扩张优先”的运行方针变为:“规范仓库管理”,放慢了新产品门类上线的步伐,升级换代亚马逊的基础设施,主要采用免费的运行系统Linux(操作系统)。在多方的共同努力下,2002年1月,亚马逊迎来了第一个赢利的季度,对外公布了净收益额为500亿美元。1998年末,亚马逊有2100名员工,2004年末,员工人数已增至9000名。它在经历了网络行业最低迷的时期后,又开始进军新领域,如体育用品、服装、珠宝等,并把业务拓展到中国、日本等地。

2002年,亚马逊改变了库存的方式,从后进先出法(LIFO)到先进先出法(FIFO)。这一变革使亚马逊能够更好地分辨哪些是自有产品,哪些是由合作伙伴如玩具反斗城玩具公司和塔吉特公司提供的产品。

接下来,亚马逊针对价格不敏感的顾客推广Prime业务,第二年又推出了新的货物寄存服务,即FBA。这项服务允许其他商人把货存在它的仓库里,然后从订单履行中心运出去。作为一项新的优惠措施,拥有Prime会员资格可以两天内收到货物,并向亚马逊最活跃的顾客介绍这些销售商。

在2003年到2005年间,亚马逊开始设计自己的搜索引擎,并想出了一个办法,可以让顾客在网站里搜索图书中出现的短语。2006年3月,亚马逊推出了简单存储服务(AWS),允许其他网站和开发商在亚马逊的服务器上存储计算机文件,如照片、文件或视频游戏玩家个人资料。

2007年11月,亚马逊推出“Kindle”,同时,投资者们逐渐认识到Prime服务的益处,股价上涨了240%。2007年12月开始的经济大衰退一直持续到2009年7月,这场经济危机使得一些大型零售商店的身价大大打折,但亚马逊受此影响较小。

2009年初,经济危机的迷雾进一步加深,亚马逊的季度增长率重新回到了衰退前的水平,而且在随后的两年中,股票价格上涨了236%。全世界都普遍承认了亚马逊的潜力——Prime服务的潜力、亚马逊强大的网站实力,以及AWS的前景、Kindle的市场占有率。分析师集体提高了亚马逊的股票预期,共同基金的经理也将亚马逊加入他们的投资组合。亚马逊第一次与谷歌和苹果同台竞技——不是跟班,而是地位平等的老大。它已经步入高速运行的轨道。

2006到2016年公司主营业务收入由191.66亿美元增长至1359.87亿美元,年均复合增速28.9%,公司主净利润由1.9亿美元增长至23.71亿美元,年均复合增速28.71%。2016年亚马逊年实现营收1360亿美元,同比增长27%,实现净利润23.7亿美元,同比增长300%。公司2012年、2013年净利润直线同比下降,主要有两方面原因导致:一是海外子公司的收入有所下降,但与之相对应的税费并没有减少,2012年税费达4.3亿美元;二是,亚马逊在2011年底投资了Kindle Fire项目,以及兴建了一大批配送中心。截止到2012年,已有八家新的存储仓库投入使用,亚马逊还计划在2012年底前投入另外十家存储仓库。

纵观公司历年的毛利率,自2011年开始有大幅的上涨趋势,2011年-2016年,公司毛利率由22.4%上升至35.1%。

2016年公司对各项业务进行了重新划分,分为了:零售收入、网络服务(云服务)、第三方销售服务和其他业务,分别占比公司总营业收入的69%,17%,9%和5%。其中云服务已成为公司的明星业务,单季度收入从2015年第一季度的16亿美元增长至2016年第四季度的35亿美元,2016年全年同比增长率达55%。公司年末现金流稳步增长,2016年期末现金余额达193亿美元,后续增长,动力十足。

华为:华为的创始人任正非,也同样有着传奇的经历。任正非的求学路充满了坎坷,缺衣少食,饥饿为伴。他高中三年最大的心愿竟是吃上一个雪白的大馒头。也正是小时的经历磨砺了他的坚强不屈的意志。在家人的省吃俭用下,任正非从大学毕业之后,有幸进入军队当兵。1982年根据国民经济调整和国家体制,军队体质改革要求,撤销了工程兵部队。任正非为了儿女教育,转业到深圳的南油集团,但忠厚朴实的军人没有工作多久就被骗了200万元的货款,80年代的200万,犹如现如今的2个亿,任正非背上了“使公司四遭受损失的大包袱”,没有人敢用他,而此时任正非的第一段婚姻也走到了尽头。离婚后,任正非和父母、侄子一起租了一间十几平米的小房子,房子没有厨房,阳台就是做饭的地方,晚上睡觉更是拥挤不堪,他每天都睡得很晚,不停的想,属于自己的路究竟在何方?

1987年,任正非和合伙人一起,2万元起家创立的“深圳华为技术有限公司”,寓意“华为华为,中华有为”。华为成立之初,主要做香港鸿年公司的小型HAX程控交换机的代理商,公司老板在与任正非接触中,被其不凡的气质吸引,大方的提供了授信额度,使任正非可以不付现金就能拿到HAX小型程控交换机。任正非靠打价格差,在程控交换机上获得了第一桶金。但后来随业务发展,客户的订单无法满足,任正非为了不失信誉,便进口组件,自己组装小型用户交换机。在深圳湾畔的一个杂草丛生的两间“简易仓库”里,雇来技术工人,组装小型用户交换机。

这个租来的简易仓库基本上没有窗户,上面也没有遮风挡雨的瓦片,招来的技术工人没有住处,他们就在仓库的一头用砖头垒砌成了一道墙,然后隔成单间,成了工人们临时栖身之所。到如今,谁也想不到,一个个电子零件,一块块转港进口的电路板,经过十几名技术工人,十几把螺丝刀的拼装,最后竟“拼装”出了一个世界大公司的雏形。

20世纪80年代末到90年代初,我国程控交换机市场基本上被七家国外电信巨头所垄断,他们分别是:日本的NEC和富士通、美国的朗讯、瑞典的爱立信、德国的西门子、比利时的BTM公司和法国的阿尔卡特,“七国八制”瓜分中国的电信市场。当时国外高价程控交换机横行无阻、小市场组装机、走私程控交换机泛滥,任正非毅然决然决定自己研发小型程控交换机。

研发的环境极其辛苦,科研设备简陋,便努力克服;员工工资发不出,咬牙挺住;没有研制经费,借高利贷,也要继续研发,这就是华为当初创业时的真实写照。深圳天气闷热,没有空调,晚上睡觉因为没有防蚊设施,华为员工们就发明了一种土办法,取来覆在散件货箱子上的塑料袋,然后裹满全身,只留下了鼻子和嘴巴,但一觉醒来之后,发现塑料包裹之处,往往会起很多痱子。华为老员工还清晰记得,大家加班到半夜,任正非就会让厨师给员工熬一大锅热烘烘的猪尾巴汤,让大家补身子:吃得菜根,则百事可做,喝惯了猪尾巴汤,则研发可成。后来华为挖掘了郭平和郑宝用,这两人都是华中科技大的硕士研究生,放弃校内留任任教的机会,加盟华为,之后华为的研发实现了质的突破。

1992年是华为的丰收年,其总产值达到了一个亿, 总利税超过1000万元。事业刚有起色,任正非便迎来了人生最悲痛的事情,1993父亲去世,1995年母亲去世。任正非在自己的文章中写到:我一生无愧于祖国、无愧于人民、无愧于事业和员工、无愧于朋友,唯一有愧就是对不起我的父母,没有条件时没有照顾他们,有条件时也没有照顾他们,到如今千声万声唤不回。

逝者已经逝去,但活着的人还要前行。2008年电信重组,重组后的中国电信,计划未来3年内投入800亿元打造C网,需要招标81个,价值在150亿元左右。在招标现场,华为爆出了最低价格6.9亿元,是中兴通讯的1/10,是阿尔卡特朗讯的1/20,成功拿下北京、广州等核心城市的大单,占此次招标总额的25%-26%,中兴占22%-23%,阿尔卡特朗讯拿下17%居第三,摩托罗拉第四。华为的低价策略实际是一种以退为进;首先挤入中国电信CDMA网络,然后在后续的设备升级中抢占更多的市场份额,即使在C网扩容的订单中不赚钱,在未来的网络维护和升级中,也可以赚到钱,因为网络升级是C网市场规模的10倍左右。

在国内扩张的同时,华为也逐步的开展其国际业务,第一站出师香港。1996年,香港和记电讯获得了固定电话运营牌照,需要在3个月内实现移机不改号的业务,之后,和记电讯直奔欧洲,找到了所有能提供设备的供应商,可是这些运营商给他们一个非常清楚的回答,就是完成该项目最快也要6个月,且价格昂贵。后来他们找到了华为,华为研发人员当即做出响应,只用很短的时间,专门为香港的机房提供了壁挂式的远端模块,还提供了定制化的号码携带NP功能,用不到3个月的时间就完成了任务。华为国际化的第二站在莫斯科打响,经过6年不懈的坚持和等待,2003年,华为在俄罗斯实现了超过1亿美元的销售额,还承建了俄罗斯3797公里超长距离320G国家传输网。随后非洲、中东、欧洲,华为销售人员的足记遍及全球。2013年华为销售收入约合393-396亿美元,爱立信全年销售额约353亿美元,首次在全年营收击败爱立信,荣登全球第一大通讯设备商的宝座。

2010到2016年华为主营业务收入由1825.48亿元增长至5215.74亿元,年均复合增速19.1%,公司主净利润由247.16亿元增长至370.52亿元,年均复合增速21.4%。2016年华为主营业务收入和净利润分别同比增长32%和0.4%,营收增幅的主要原因是消费者业务的快速增长,净利润微增是因为公司持续加大消费者业务面向未来增长的品牌和渠道建设的投入。2016年华为持续投入未来,研发费用达764亿元,消费者业务全年智能手机发货量达到1.39亿台,销售收入1798亿元,同比增长44%。

纵观华为自2010年以来的毛利率都稳定在40%,而其营业利润率只有10%,很大部分原因是华为实施员工持股制,且员工薪资均高远业内平均水平,人力成本较高。

2016年,华为运营商、企业、终端三大业务分别实现销售收入2905.61亿元、406.66亿元和1798.08亿元,分别占比主营业务收入的57%、8%和35%。2011-2016年,运营商、企业、终端三大业务的年均复合增速分别为:14.14%、34.72%和32.15%。

华为运营商业务始终坚持“管道战略”,围绕数字化转型,在解决方案和商业模式方面不断尝试,取得了稳健的增长。华为企业业务主要把握行业数字化转型带来重构生态的机会,与合作伙伴、客户共同打造商业驱动的ICT基础架构,成为行业数字化转型优选合作伙伴,助力客户引领新ICT时代。华为消费者业务坚持以消费者为核心,持续提升消费者体验,聚焦有价值的创新,在多个领域实现重大突破,受到全球更多消费者的喜爱与合作伙伴的青睐。

2.DICT产业变革下创业企业的新挑战

在整理了当今伟大的全球ICT企业的成立时间可以看到,信息化浪潮始于日本,而后向北美、欧洲和亚洲转移。在20世纪30-60年代,ICT创新型企业多发生在日本,在这期间成立的公司如:富士通、松下电器、夏普、佳能、索尼、爱普生等;1960年以后,北美的创业型公司爆发式增长,如:英特尔、戴尔、EMC(易安信)、苹果、微软、SAIC等;20世纪80年代后,伟大型公司多出现在亚洲和北美,如:甲骨文、思科、戴尔、Twitter、Facebook、Google、Salesforce,中国的公司如:联想、中兴、华为、华硕、腾讯、阿里巴巴、百度等。

在对信息革命不同阶段的伟大型创业公司进行总结后,我们发现,在相同阶段创业的公司,其成功之路具备某种相似性:

在未来DICT产业中,人们更想看到的是创新技术所带来的新一轮的生产力,而不仅仅是用于提升消费者服务,服务链与制造链一直以来都是相互催生,互相促进,过去10年间服务链爆发式增长,Google、百度、阿里巴巴、腾讯、亚马逊,这些企业早已跨过了从0到1,走向了它们的帝国时代。DICT产业需要新一轮的新鲜血液注入,去实现智能革命下的技术跨越,各大发达国家都已纷纷布局智能制造的产业格局,野蛮式增长的经济时代已经过去,创业试错的机会成本将会越来越大,未来对创业的要求也会越来越高。这些创新型企业不仅要具备专业性,还有更有前瞻性和应变能力,因为一次战略上的失误可能就会给企业带来毁灭性的打击。

三、DICT变革的创业机遇和投资节奏

大数据、深度学习和智能硬件是推动智能革命的三大驱动力,未来十年芯片及传感器、智能硬件、互联网服务、和云服务将是最好的创业领域,其爆发点将分别在未来的3年、3-5年和5年后。

1.大数据、深度学习、智能硬件催生DICT产业的投资地图

大数据是深度学习的养料,巧妇难为无米之炊,没有大数据提供穷举的可能,深度学习的算法以及深度学习所需的神经网络就无法得到进一步的优化,同时深度学习对于大数据的处理能力又需要智能硬件(如芯片和计算机架构)去实现,所以大数据、深度学习和智能硬件相互催生并形成良性循环,成为推进智能革命的三大驱动力。

驱动力之一:大数据

大数据之所以称为大数据,主要有大、多维度、处理非结构化数据的能力、具有时间这五大特征。以往人类无法通过“穷举”来把握一个事情的规律,只能采用“取样”来估计,或者通过观察用简单明了的函数来代表事物规律,但大数据让穷举的笨方法变成可能。

驱动力之二:深度学习

在20世纪70年代末,Geoffrey Hinton教授等人已经发现,如果能实现多层的神经网络,就可以逐层递进找到模式中的模式,让计算机自己解决复杂的问题。深度学习的最核心概念是通过增加神经网络的层数来提升效率,将复杂的输入数据逐层抽象和简化,也就是说将复杂的问题分段解决,每一层神经网络就解决每一层的问题,这一层的结果交给下一层去进行进一步处理。有一层神经网络就可以找到简单的模式,有多层神经网络就可以找到模式中的模式。

深度神经网络大大优化了机器学习的速度,使人工智能技术获得了突破性进展。在此基础上,图像识别、语音识别、机器翻译等都取得了长足进步。基于深度学习的人工智能和过去的人工智能原理不同,但与我们所了解的数据挖掘有着相似的逻辑:先得到结果,反向寻找模式。这个过程被称为训练。

驱动力三:智能硬件

过去人类构思机器学习方法,苦于没有足够多的数据来验证和训练,互联网的爆发终于使数据不是问题,但如何处理爆发式增长的数据又开始考验硬件能力和计算能力。思维倒逼硬件革命—数据与计算量的增加,要求整个信息基础设施都作出相应的变革。

目前计算机内存运行方面的提速仅为每年9%,硬盘性能的提速平均只有6%,计算机内存的运行速度只有CPU速度的几百分之一,成为瓶颈。数据存储吞吐的模式严重拖累了计算机性能,突破的方向有两个:一是物理学的突破应用,比如利用量子物理学中的两字叠加效应,创造性能百万倍于现在的计算机芯片;二是增加深度学习芯片的数据处理能力。人们对数据处理能力所尝试的创新主要有:GPU显卡芯片、FPGA芯片、智能芯片。

2011-2017年,全球大数据市场规模由73亿美元增长至485亿美元,年均复合增速为37%。其中关系型数据库(NoSQL)、大数据应用(分析和交易)、云服务增速最快,近6年年均复合增速分别为:59%、56%和45%。2017年专业服务的市场份额占比最大为35%,其次为计算、应用(分析和交易)和存储,市场份额分别占比16%、15%、14%。

2010-2016年,中国云计算市场规模由167.31亿元增长至2797亿元,年均复合增速为65%,全球公有云服务市场规模由769.4亿美元增长至2086亿美元,年均复合增速18%。在公有云服务市场中,IaaS、PaaS增长最快,近6年年均复合增速分别为:42%、40%,大大超过了公有云服务市场的平均增速。

从2017年全球大数据各细分市场规模来看,专业服务的市场份额占比最大为35%,其次为计算、应用(分析和交易)和存储,市场份额分别占比16%、15%、14%,对比以上增速最快的IaaS、PaaS业务,市场占比反倒较小,是公有云服务市场的未来增长点。

在大数据、深度学习、智能硬件的驱动下,信息革命时代的ICT产业链由4层变为了3层,其中网络层和平台层和并为广义的网络层,同时考虑创新维度(原始创新、集成创新、业务创新、模式创新),我们的投资地图在智能革命下的浪潮下呈现出了新格局。

纵向来看:原始创新领域需要的技术水平极高,因而如果能在原始创新领域有所突破,制定了行业标准,那么将会在业内给其他竞争对手树立了一个奇高的进入壁垒,创新型公司便可以在一定时间内享受排他性的垄断竞争优势所带来的经济利益,迅速成长。

与原始创新相伴而生的往往是模式创新,而模式创新下的平台经济有2C端和2B端。就中小企业创业而言,2B端将会比2C端更容易进入。因为2C端的市场竞争会越来越集中,目前中国的2C端业务,已经基本上被BAT三大巨头瓜分,小企业从2C端开始创业的难度可想而知。

横向来看:应用层主要是2B业务,有利于小公司创业,但云智能和云平台的建立,必须建立在成熟的算法和深度学习的基础之上。

广义网络层上的集成创新和业务创新将是规模经济的范畴,其特征在于规模化、定制化和低成本,对于创业型的小企业来说,规模是一道无法逾越的鸿沟。

在感知层多是2C业务,但在原始的智能芯片领域,有利于小公司创业,如我国的北京寒武纪科技有限公司已经成功研发出了全球首款针对计算机深度学习的芯片。而集成创新的手势识别、语音识别,则要在芯片技术足够成熟的基础上走向爆发。

在以上对新的投资地图进行解读后,我们预测了DICT产业下创新型企业可进入的细分市场、市场规模以及未来十年的年均复合增速(蓝色柱状图对应左边的市场空间,红色曲线对应右边年均复合增速)。在这8大子行业中,电信服务包括通信设备,属于规模经济范畴,行业规模较大,其他子行业的规模相对较小。

结合未来十年年均复合增速的数据可以看出:芯片及传感器、智能硬件、互联网服务、和云服务的未来十年间将保持较高的复合增速。而最好的创业领域是技术壁垒较高、新用户转换率高、市场规模达、行业复合增速快的子行业。综合以上,我们认为,未来智能革命浪潮下,智能硬件最先爆发,是最适合创业的领域,其次为互联网服务,再次为芯片及传感器,最后为云服务。若按照投资价值进行排名,从高向低依次为:云服务、互联网服务、芯片及传感器、智能硬件。

2.把握DICT产业技术演变周期与投资节奏

在对各细分市场的投资价值进行分析了之后,接下来我们将介绍DICT产业的技术演变周期与三大投资阶段。投资就是在正确的时间、正确的领域做正确的事。

针对以上的技术发展周期,我们认为对于新科技的投资主要分为以下三大阶段:

第一个投资阶段的最佳介入点在第一代概念产品面世,媒体大规模宣传时,投资逻辑主要是寻找新技术的相关性。此时主要以天使轮投资为主,投资成功的概率预计1%,可能的回报率在数百倍。

第二个投资阶段的最佳介入点是在市场对第一代产品的期望破灭后,第二代产品出现并进入了小规模的商业应用阶段,市场渗透率不大,在1%左右。新业务对公司的经营业绩贡献不大,仍处于趋势性投资阶段,其投资逻辑在于寻找受益于新技术的创新型公司。此时主要是VC介入,投资成功的概率预计10%,可能的回报率是数十倍。

第三个投资阶段的最佳介入点是在第三代产品出现时,此时产品的性价比大幅度提高,市场渗透率首次超过了5%,迎来了大规模商业应用的拐点,产业链整体收益。此时PE、VC、股票投资集体爆发,投资成功概率预计50%,可能的回报率在数倍。

从产业的技术生命周期的角度来看,每项技术都要经历萌芽期、期望膨胀期、泡沫破碎期、稳步爬升期和实质生产期。Gartner研究指出:量子计算、通用人工智能、云服务都尚在技术萌芽期;智能机器人、物联网、互联家庭等处于期望膨胀期;知专家顾问、增强现实、企业分类法和本土安全等处于泡沫破碎期;智能语音、手势识别等处于稳步爬升期;而虚拟现实在电影和游戏中的应用就是处于实质性生产的高峰期。

综合以上,我们认为,未来3年内智能制造的爆发点将在智能硬件的终端以及相关的芯片和传感器,如各种可穿戴设备VR/AR眼镜、头盔,智能图像传感器(激光雷达)、GPU、智能芯片等;3-5年内深度学习、人工智能的各种算法、以及大数据带来的个性化的互联网服务等是行业的增长点;未来5年后,各种云服务(包括Iaas、SaaS、PaaS)的商业模式,如云存储、云计算、企业云服务等初具规模,成为主流的业务形态。

四、结论

能够实现从0到1的伟大型公司的共同特质就是远见(鹰的眼睛)和坚持(狼的意志),改变商业模式的创业想法被人挖掘一空,未来人们更想看到的是创新技术所带来的新一轮的生产力,而不仅仅是用于提升消费者服务,ICT时代下野蛮式的经济增长方式已成为历史,在即将来临的智能革命巨浪中,市场对创业者的要求会越来越高,这些创新型团队不仅要具备专业技能,还有更有前瞻性和应变能力。大数据时代意味着信息的获取的成本极低,企业面临的经营环境也将会越来越多变,创业者试错的机会成本将会越来越大,一次战略上的失误可能就会给企业带来毁灭性的打击,对创业者的要求将会越来越高。

就未来智能革命浪潮下,我们预计未来十年,芯片及传感器、智能硬件、互联网服务、和云服务将保持较高的复合增速,是最好的创业领域。若按照投资价值进行排名,从高向低依次为:云服务、互联网服务、芯片及传感器、智能硬件。

我们认为,未来3年内智能制造的爆发点将在智能硬件的终端以及相关的芯片和传感器,如各种可穿戴设备VR/AR眼镜、头盔,智能图像传感器(激光雷达)、GPU、智能芯片等;3-5年内深度学习、人工智能的各种算法、以及大数据带来的个性化的互联网服务等是行业的增长点;未来5年后,各种云服务(包括Iaas、SaaS、PaaS)的商业模式,如云存储、云计算、企业云服务等会初具规模,成为主流的业务形态。

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