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2019-02-26

“现在,在中国政府的强力干预下,我们的经济再次迅速走出了低谷,估计这是海外内大部分经济学家事先都未曾预料到的。”2019年2月25日,长江商学院发布了月度“长江商学院中国企业经营状况指数”(CKGSB Business Conditions Index,下称BCI),该指数在2月份出现了大幅上升,从上月的47.8升至了本月的54.0,一举迈过了50的分水岭。长江商学院经济学教授、BCI项目领导人李伟就此评论,从目前BCI以及其它的相关指数来看,中国经济出现了相当强劲的反弹势头。

长江商学院认为,2018年在去杠杆和中美贸易战等一系列内外因素的作用下,中国经济突然遭遇了较大的下行压力。随后中国政府实行了多项强有力的反危机政策,从降准到减税,以期刺激经济增长。然而,相当一部分经济学家对这些政策的效果都存在一定程度的怀疑,但现在看来可能还是低估了这些政策的作用。新时代应该如何探索一个符合中国国情的市场与政府关系?李伟教授认为,这恐怕要比简单的经济周期更为重要。

2019年也逢中国新经济行动五周年。2015年5月,首届中国国际大数据产业博览会(以下简称“数博会”)在贵州贵阳举办,当时在全国乃至全球刮起了中国大数据新经济风暴。2015年8月,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。而在2015年的1月和7月,国务院分别印发了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》和《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,推动新的经济与社会生态。

2019年是决胜中国全面建成小康社会第一个百年奋斗目标的关键之年。将于2019年5月26日到29日举办的第五届数博会,既是中国大数据发展的五年检阅窗口,也是中国新经济从积蓄能量到释放动能的转折推力。在2019年2月25日的2019数博会新闻发布会上,来自法新社的记者以流利的中文提问:从历届“数博会”举办的盛况来看,已经发展成具有全球影响力的专业领域博览会,举办“数博会”有哪些方面的意义?

参加新闻发布会的国家互联网信息办公室信息化发展局副局长张望就此表示:信息资源日益成为重要生产要素和社会财富,信息掌握的多寡成为国家软实力和竞争力的重要标志。举办2019中国国际大数据产业博览会,对贵州和我国大数据发展的重要意义有三:

首先,为贵州大数据发展提供更好的资源集聚平台。2019数博会按照“国际化、专业化、高端化、产业化、可持续化”的原则办会,内容更丰富、形式更多样,将带动贵州大数据发展进入新阶段,助力贵州三大战略行动和三大国家级试验区建设顺利实施,提升数字治理能力,推动数字经济发展。其次,为我国大数据发展提供更好的经验推广平台。2019数博会围绕大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴领域办会,将带来更多的新技术、新产品、新应用、新模式,展示各地区、各行业、各领域的新做法、新思路、新经验,为全国各地大数据发展提供“贵阳声音”和“贵州经验”。第三,为全球大数据发展提供更好的交流合作平台。2019数博会秉承“全球视野、国家高度、产业视角、企业立场”的理念办会,世界知名的智库、专家学者和企业家将汇聚一堂,共同碰撞大数据发展的思想火花,一起探讨大数据发展最佳实践和成功经验,为全球大数据发展提供中国智慧。

据本次新闻发布会介绍,2019数博会将举行一会、一展、一发布、大赛及系列活动,展览面积6万平方米,参展企业超过400家,参展参会人数预计超过10万人次。其中的“一发布”,指的是将发布全球大数据领先科技成果、公益成果以及企业成果。而相关的大赛则包括2019年上半年将陆续开展2019中国国际大数据融合创新·人工智能全球大赛、2019贵阳大数据及网络安全精英对抗赛、2019无人驾驶全球挑战赛、2019数博会工业APP融合创新大赛等。

截止到2019年2月,谷歌、高通、NTT数据、希捷、威图、阿里巴巴、腾讯、华为、360、紫光、新华三、浪潮等国内外知名企业将参展参会,预计境外企业占参展企业比例达40%。诺贝尔经济学奖获得者保罗•罗默、图灵奖获得者威特菲尔德·迪菲确认参会。美联社、法新社、《每日新闻》(日本)、《印度时报》、欧洲新闻图片社、意大利广播电台等35家国外媒体协同国内众多媒体将参与数博会的全面报道,突出国际化参与。2019数博会还将首设主宾国,从2019年开始每年邀请一个国家作为大会主宾国,在数博会期间举办专题活动,展示主宾国大数据相关成果,提供技术分享及交流合作的机会。

在新技术展示方面,2019数博会展览将单独设置人工智能、5G技术、金融大数据、大数据试验区等专题展区;同时,还将在物联网、智慧城市、边缘计算、深度学习、数据隐私保护、自动驾驶、智能化管理等领域展示前瞻性的产品和技术,充分展示大数据产业链的生态体系,引领大数据产业的发展方向。

2019数博会还将设置总面积74.56平方公里、总长约20公里的“数博大道”,展示出全球最新大数据成果和未来数字城市形态,包含大数据金融城、大数据产业城、大数据健康城和大数据智慧体验集聚区。数博大道聚焦了互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,重点打造“融合”应用场景。此外,“数博大道”还将成为永不落幕的数博会。

贵阳市委副书记、市长陈晏在2019数博会新闻发布会上回顾了过去四届数博会的成果:截至目前,累计签约项目476个,签约金额888.49亿元,多项世界先进成果在贵阳得到落地转化。2019年,贵阳还将引进大数据优强企业60个,新增规模以上大数据企业50个,大数据企业主营业务收入增长20%以上。

根据贵州省大数据局于2019年1月发布的《贵州省数字经济发展规划(2017-2020年)》中期评估报告,数博会已成为全球大数据领域重要会展交流平台之一,为全省数字经济发展搭建了重要的平台。贵州在数字经济相关法规制定、发展政策体系、行业关键共性标准、国内外交流合作、创业创新体制机制、投融资体制机制、领导组织保障等多方面都做了大量开创性的工作,数字经济发展环境处于全国领先地位,信息基础设施发展水平名列全国第15位,进入全国第二方阵。建成贵阳-贵安骨干直连点,跻身全国13大互联网顶层节点,初步形成全国信息存储交换重要枢纽,网络和通信质量与水平显著提高,城乡数字鸿沟进一步缩小。

贵阳数博会是中国大数据经济的缩影之一,贵州贵阳大力发展数字经济和数字社会治理也是对新经济模式的重要探索。5年来,以贵阳数博会、乌镇世界互联网大会、无锡世界物联网博览会、天津世界智能大会等代表的中国数字新经济发展引擎正在形成合力。根据财新智库的2019年1月中国数字经济指数,2019年1月我国数字经济指数环比上涨12.7%,互联网产业、人工智能产业和大数据产业指数环比分别上升1.4%、3.9%和3.1%,延续增长态势。

可以说,2019年2月出现的中国经济反弹,在很大程度是新经济长期平稳崛起的结果。而2019数博会,也将成为中国新经济拉升的见证。(文/宁川)

2019-02-23

2017年5月,中国人民银行官网公布成立了金融科技(FinTech)委员会,旨在加强金融科技工作的研究规划和统筹协调。公告认为金融科技是技术驱动的金融创新,为金融发展注入了新的活力,也给金融安全带来了新挑战。中国人民银行金融科技委员会将强化监管科技(RegTech)应用实践,积极利用大数据、人工智能、云计算等技术丰富金融监管手段,提升跨行业、跨市场交叉性金融风险的甄别、防范和化解能力。这也是中国金融监管部门首次就监管科技正式对外提出RegTech的表述。

而早在2016年6月,国际金融科技媒体MEDICI发布了一份2015市场调研报告,认为全球对于监管、遵从和治理软件的需求将在2020年达到1187亿美元,当时亚太市场就占据了35%的市场份额。而在监管科技软件方面的投资将在少于三年内为金融服务公司带来600%的ROI,因为监管科技对于金融企业来说是刚需,例如HSBC银行2015年的前九个月在监管和遵从方面的花费就高达22亿美元、达33%的年增幅,而绝大多数金融企业还没有投资监管科技。

实际上自从2008年金融危机以来,各国对金融机构的监管都趋于严厉,金融机构也不得不在合规领域上投入前所未有的人力、物力,监管科技应运而生。作为金融科技的一个分支,监管科技是科技与金融监管全方位融合的产物。随着2017年5月中国人民银行金融科技委员会的成立,我国监管科技开始从讨论阶段走向了实质性的制度化和具体运用阶段。2018年8月,证监会正式印发《中国证监会监管科技总体建设方案》,明确了监管科技1.0、2.0、3.0各类信息化建设工作需求和内容,明确了五大基础数据分析能力、七大类32个监管业务分析场景,提出了大数据分析中心建设原则、数据资源管理工作思路和监管科技运行管理“十二大机制”。

监管科技将是一片蓝海,具有非常大的发展空间。在钛资本新一代企业级科技投资人投研社第13期中,钛资本合伙人金豪义做了题为《RegTech——监管进入科技时代》的分享。本次分享中,金豪义探讨了FinTech不应是金融创新规避监管的手段,监管欠缺顶层设计,RegTech是监管愿意大力投资的“法宝”以及金融机构降低合规成本的利器等观点,并提出以区块链为首的新技术在监管领域大有可为,RegTech有望成为更加细分的投融资风口。

金融监管的现状

随着RegTech成为一条蓝海型投融资主赛道,很多金融科技公司也开始跟着热度向RegTech靠近,跟风定义自己为RegTech公司。但到底什么是RegTech?

通过科技差异化的竞争而规避了监管要求,这是RegTech吗?实际上,真正的RegTech不是通过金融创新去规避监管的手段,而是满足合规要求的手段。当前的监管逻辑,其实缺乏顶层设计,因此RegTech是监管机构愿意投资的“法宝”。因为依靠传统的人工无法应对复杂的数据和客户变化,以及快速的科技创新,因此证监会、人民银行陆续出台了针对类似RegTech的管理要求。RegTech还解决了金融机构复核的合规成本,其占比超过RegTech市场的10%,尤其是对于海外的金融机构。对于国内的金融机构来说,RegTech也是降低合规成本的好工具。

区块链、大数据和人工智能等新技术在监管领域大有可为,尤其是区块链在很多其它场景难以落地,但是在监管领域则有很好的使用场景。纵观这一百年来,金融机构“创新-短视(跟风)-失控-监管”的套路长期有效,所以监管科技的发展相对稳定和持久,不会形成大泡沫后的破灭,该领域的资产将是优质资产。

监管科技的定位是保护金融参与者主体的一个工具,金融体系的主要核心风险对应三种主体——投资者、金融机构和监管部门。投资者面对的主要是投资损失的风险,金融机构面对的主要是应对监管机构合规要求的主体风险,监管部门面对的主要是如何有效地监管规避系统化风险发生的难题,包括常说的灰犀牛或者黑天鹅事件。这三者共生共融,而不是互相对立、互相排斥。

我国的金融监管现状是“婆婆妈妈多”。各种归口主管单位要求报送数据,而为了应付各种监管要求,金融机构相对疲于奔命。以银行为例,包括反洗钱报表、电信诈骗报表、个人征信数据报送、企业征信数据报送、金融统计报表、支付信息统计分析、标准化存贷款综合抽样统计、全国集中银行账户报送、金融精准扶贫贷款专项统计、非现场监管报表(1104)、监管数据标准化(EAST3.0)、新版客户风险统计、外汇业务数据采集、银行卡境外交易数据报送……都是全量数据且必须要满足报关时间的要求,因此造成金融机构的压力非常大。

当前我国的金融监管的现状,总结来说:

第一、集中体现在以要求数据上报为主,要求数据上报的口子非常地多,字段定义也不一样。以银监会EAST数据采集系统和分析为例,整个EAST报表就有近1600个字段。

第二、现在金融监管的特点,是以“运动式”监管为主,相对比较欠缺顶层的设计。这是因为创新往往比法律法规发展的快,导致顶层设计跟不上,出现了拆东墙补西墙,发现了问题再去严打的“运动式”监管。尤其是近年来传统的金融骗局也进行科技化后,金融市场变得非常复杂,给金融监管提出了新挑战。

第三、分业监管遇到了系统性难题。我国金融业最早是混业经营,因为混业经营出现了问题才进行分业监管,但是分业监管导致各个监管机构都是各扫门前雪,在一定程度上造成了互联网金融企业的野蛮生长,野蛮生长之后各种风险频发,监管机构再重点打击。此外,我国现在出现了不少全牌照的大型金控集团,影子金融机构非常多,通过股权代持变相控制了城商行、保险和信托公司。去年民营保险机构通过虚增注册资本套现保费,再用保费去实缴注册资本,虚假注资后大量发行期限错配的万能险,短期的规模增长非常快、风险很高,也被事后监管了。

第四、合规和创新的平衡发展。在我国的金融体系里,非合规创新往往快速增长。因为法律法规的滞后,科技创新跑到了监管的前面,监管机构怎么理解科技监管?怎么跟上科技趋势?现在的能力还是欠缺。另外就是“亲孩子”和“野孩子”的逻辑,管死“亲孩子”、放任“野孩子”, “野孩子”出事后再一棍子打死,往往造成相当恶劣的社会影响。

监管科技的定位

我国监管的现状,对于“婆婆妈妈们”的挑战和要求非常高。想要在科技发展的今天,跟上社会发展和科技发展的步伐,前瞻性地进行顶层设计,设计监管模式、监管科技和监管技术体系,这需要更全面、透彻地掌握行业、科技发展现状。

监管手段相应会发生一些变化:1)需要从事后监管转变为事中和事前监管;2)数据规则从报送数据转变为业务数据能实时在线,在此基础上设计规则、引入大数据和人工智能平台,实时发现反洗钱、老鼠仓、监管套利等,都是能有效利用人工智能之处;3)随着监管能力的提升,被动型监管向主动型监管转变,监管主动出击,甚至比金融机构更早地识别风险;4)当前立体式、多层次的数据的收集和管理存在较大的信息安全隐患,其中有很多创新的机会。

这两年,不论是人民银行还是证监会,都有了新变化。例如2017年人民银行成立了金融科技委员会,第一次明确提出了监管科技的方向:要利用新技术、网络化的动态监控,提出了事中和实时监控的要求,避免“乌龙指”这样的金融风险;其次,要求积极引入包括云计算、大数据技术进行穿透式监管;第三,利用人工智能技术进行辅助监管,以发现人工无法发现的风险。

证监会也出了证监会监管科技总体解决方案,更清楚地把监管科技分为了1.0、2.0和3.0:1.0就是要建立系统收集数据,把业务数据过程在线化、数字化、自动化、标准化;2.0要构建大数据的平台,为3.0打基础;3.0就是一个相当于智慧大脑的数据平台,用规则和人工智能模型引擎去发现人工无法察觉的风险。

科技赋能监管

科技如何赋能监管?

首先,监管机构有能力直接构建相应的技术能力,比如利用大数据和AI构建有效的监管机制、提升效率。

英国央行和日本央行采取了相应措施,如扩大数据库范围,在结构化数据服务的基础上建立更加完整的非结构化数据库,将网络公司的公告、公司研报信息收集起来结合市场情况进行分类。为了监测每天产生的庞大信息,构建完善、统一的信息收集、加工处理和分析信息服务平台,搭建评价反馈一体的咨询信息化平台。

香港交易所利用商业搜索引擎Handshakes分析内幕交易的实际案例,实际上就是通过外部大新闻的数据,通过结构化、非结构化的数据库找到不同上市公司股权或者业务的关联度;通过二级市场股价的波动来看与涨跌之间的关联性;通过收集相应股权的结构、资金流向以及相互之间的关联度和二级市场股价的波动,可以更清晰地掌握市场各种内幕交易的可能性。

其次,区块链如何重塑金融的流程?利用区块链技术,可极大缩短交易结算时间,让各参与方对区块链上的数据达成一致、提高效率。通过对自动合约的验证来降低券、股、资金不足所带来的风险,利用数据加密的方式,使得区块链下的数据具有不可篡改、去中介化的优势,从而降低成本。运用区块链技术提升资产再抵押过程中的透明度,投资者可以查看底层资产担保价值、风险评级、所有权历史记录等再做出决策;也可以实现自动化监管,监管机构可以更清晰地维护历史交易和再抵押记录,而且这些记录是不可篡改的,这样就可以确保资产再抵押不会超过监管机构和内部风控、监管设定的警戒线,达到风险审核的要求,从而实现监督和处理风险的要求。监管机构可以通过区块链技术进行合规监管,来提高不同交易环节的透明度,降低违约事件对整个交易市场的影响。智能合约也降低了个人和机构投资者对底层资产尽职调查成本。

各国金融监管的模式虽然有差异,仍然表现为规则监管和原则监管。规则监管和原则监管其实兼顾了金融监管的刚性和灵活性,规则监管为刚性,原则监管带有柔性和灵活性,监管科技在两类监管模式下扮演的角色和发挥的作用存在差异。在采用科技赋能监管时,要注意这两种监管模式的差别。

监管科技是投融资风口吗?

首先,这是监管机构的管理要求。监管机构的管理要求很容易渗透到对应的金融机构中,往往随着金融创新、投资人短视跟风、失控、监管介入这样一个闭环而介入,呈现运动式、结果驱动型特点。很多行为看上去合理,例如前面提到的保险例子,用保费增注册资本、发行期限错配的万能险,这也符合当时法律法规,但最后造成的金融风险不可控,所以要新增法律法规以规避风险。此外,还要增加新技术手段以保证类似事情不再发生。监管机构对于监管科技的要求持续而长久。

第二、金融机构因为监管要求而有合规化需求。金融机构不合规的成本非常高,包括导致业务暂停、巨额罚款等,因此很多金融机构的合规监察和合规部门都有很高的公司地位。金融机构合规化的要求随着监管要求层层落地、层层加码越来越高,导致金融机构持续在监管科技上投入。

第三、在RegTech的变现能力方面,监管科技客户的付费能力和意愿都非常强。银证转帐、第三方存管等都得到了证监会的大力认可和推广,去年资管新规出来之后也是同样的情况。金融的ToB生意有三个层次:第一是满足监管的要求,因为要在短时间内不计成本的满足要求,因此监管科技供应商的议价能力强;第二是没有IT系统就没办法拓展业务,这样也比较容易说服客户;第三是IT的ROI往往难以衡量,但监管科技则是立竿见影的效果,因此很容易实现销售。

要注意,在金融创新里存在着创新式的陷阱:金融创新虽然好,但很容易被滥用,没有风险发生时容易被认定为优质投资资产,往往造成投资者的短视和跟风,追高的结果导致风险越被隐藏或被稀释,暴雷后引发监管介入,这样的循环不可避免。

对于监管科技的追求无止境,将导致RegTech接下来两三年将在投融资领域被经常提及,大量的金融科技公司会贴上RegTech的标签。RegTech领域的小创新在得到监管机构认可以后,很容易向整个行业快速复制推广,因此RegTech给了小型创新企业以巨大的机会。

2018年是RegTech元年,目前还是以在传统市场占有率比较高的IT企业为主,为了满足监管要求而开发了相应监管平台。但从2019年往后,将是早期项目的介入机会。已经出现了创业公司把证券交易环节的集中风控,分散到交易的柜面、柜台或者交易终端上,并在交易终端上嵌入了新规则,可显著提升交易速度。虽然这样的解决方案还非常早期,但有望在产品化后实现更好的市场占有率及成长。

在国外,已经有金融科技公司给纳斯达克提供了基于区块链的整套解决方案,实现了私有股权转让交易的记录。在投融资领域,截止到2017年的有关统计,全球RegTech投资的总金额约十几亿美元,占整个FinTech投资的10%左右。

国内RegTech创业机会并不在人行等大型机构,人行的系统都是持续十多年的建设,基本上还是找IBM、埃森哲这样的公司借鉴之前成熟的经验。但如果把视野从最顶层的监管放到地方上,像腾讯陆续为几个地方的金融办完成了地方的监管云平台,其实效果还不错,也有很大的机会进行横向复制。因此,地方上和小型的行业协会监管云平台,帮助当地所有的小贷金融公司形成满足监管要求的数据汇总并统一接入人行等,类似这样的小型监管解决方案更容易复制落地,而中国这样的城市有成千上万个。

在投资RegTech项目时,要注意对创新和监管合规的平衡。在温室条件下难以生长出大树,完全合法合规环境中也很难出现大型企业,英国有类似金融沙盒的创新机制,选定的机构可以在沙盒里面向小范围用户提供创新服务,成功后再定性业务,颁发相应牌照,再去成长。我国今后也可能出现类似机制,有了试错环境后,金融科技的力量也可大展手脚。金融创新项目到底是否合规,第一要看是否有利于保护投资者的利益,第二要看是否有利于监管机构的监管,第三要看是否有利于整个社会济社会的发展。如果有项目符合这三个类似的原则,那么即使打“擦边球”也可以让创新再飞一会儿。

总体来说,在整个金融领域,越来越多的科技公司开始利用监管技术做创新应用。未来在这个领域,一定会出现相应的独角兽,特别是中国本土市场的RegTech独角兽。

2019-02-22

IBM Think大会向来被誉为全球科技界的风向标。

在Think 2019上,IBM提出了数字化重构2.0的观点,企业80%的关键应用将在这一阶段通过转型完成上云,而这一阶段的商业数字平台需要衔接从改变客户体验向内推的和从改造核心应用向外推的数字化转型,人工智能将嵌入到这样的数字平台进而扩散到企业的方方面面,而这就需要Purpose-built计算架构,于2018年两次夺得了全球超算冠军的SUMMIT超级计算机就是典型代表。

今天,企业则面临着10~20种公有云以及公有云与私有云对接的混合云资源,此外还需要为上千种关键应用对接数十种数据源,这就是当今企业走入数字化重构第二篇章的真实计算环境。在这种情况下,企业应该如何构建“Purpose-built(面向企业级计算任务)”的基础架构呢?

在IBM Think 2019上亮相的基于全新POWER9芯片的Power服务器的新技术,能够满足多云和混合云环境中的企业关键应用上云的多样化需求。香港国际机场就采用了Power服务器和PowerAI Vision视频分析以提高机场的运营效率和安全。浪潮商用机器公司作为在中国市场落地Power9平台的领军者,将结合本地数字化转型需求,引领中国企业的数字化重构2.0之路。

全面的企业混合云架构

在数字化重构2.0阶段,企业面临着复杂的多云环境。据IBM商业价值研究院预估,到2021年,98%的受访组织机构计划采用混合架构,但仅有38%的组织机构将拥有运行混合环境所需的程序和工具。而IDC预测是90%的组织将采用集成的混合云工具和策略,以在2024年之前支持多种应用和场景。此外,企业还要普遍面对上千种SaaS云应用和20余种数据源。

为了助力客户在混合的多云环境中获得成功,Power9平台将进入IBM Cloud中,新的Power Systems Virtual Server on IBM Cloud将从2019年春季开始在部分IBM Cloud数据中心对外提供服务。现有的AIX和IBM i的用户可以将该服务用于灾难恢复、开发测试环境以及部分IT基础设施迁移等任务。随着AIX和IBM i上云,运行内部部署AIX和IBM i系统的管理员如今可在云中使用相同的工具、工作流和增强功能。AIX和IBM i进入云,作为企业关键业务负载的重要组成部分,将有助于推进企业的数字化转型之旅以及云采用。加上已有的Power AI on IBM Cloud和SAP HANA on Power Systems on IBM Cloud等云服务,中国企业将有机会获得更多的数字化Power。

浪潮商用机器K1 Power系列纵向扩展服务器提供了7大云化技术,包括Power Enterprise Pool、PowerVM虚拟化、KVM on Power、PowerVC高级虚拟化管理平台、Docker on Power等,支持不同层次和规模的虚拟化及云化。

浪潮商用机器有限公司总经理胡雷钧表示:“我们越来越强烈地感受到科技正在深刻地改变着人类的生产生活。作为科技创新的主要驱动力之一,计算也步入了崭新的阶段,那就是围绕AI、云计算、大数据、区块链、量子计算等新技术,不断创造新的应用场景和业务模式。在这样的背景下,我们将基于开放的Power技术,致力于通过自主研发,打造面向中国用户的适合多业务场景的计算解决方案,赋能企业数字化转型。”

完整的企业AI平台

数字化重构2.0的人工智能战略需要端到端的全方位人工智能,结合软硬件紧密配合、相互优化,让企业客户在使用专为人工智能设计、优化和加速的基础设施时,就能了解到性能提升的潜力,让企业更快地获得洞察价值,支持更大规模的企业级人工智能项目。

在IBM Think 2018时,运行在Power Systems 服务器上的SnapML机器学习库,在以广告为主的数据集上运行机器学习,就以超过谷歌云(Google Cloud)TensorFlow的46倍速度创下了万亿级数据集的全新纪录(从70分钟降低到91.5秒)。SnapML具有三大差异化特点:基于并行数据框架,可针对大规模数据集迅速扩展计算规模,这对大型应用来说尤为重要;与GPU硬件集成,充分利用GPU的并行计算能力,以及Power服务器的NVLINK 2.0大通道GPU-CPU数据传输技术;优化的稀疏数据架构,可以更好处理机器学习。

但SnapML的意义并不是为了比拼谷歌的TensorFlow,而是为了解决企业级计算的特殊需求,特别是实时调整模型和进行实时预测等情景,例如对于能源网络的持续入侵就需要实时训练或实时增量训练模型以识别全新的入侵模式。SnapML在2018年又进行了大量改进,包括集成新的自动化功能,让企业用户可以更容易完成模型选择和超参数调整等机器学习任务。新的SnapML自动学习架构,并在5个数据集上运行企业应用案例,如预测旅客错过航班的可能性、有人点击在线广告的可能性、求职者的最优薪酬等,Power服务器上所达到的精度高达竞争架构的10倍及以上水平。

IBM Think 2019期间,宣布一步把PowerAI Enterprise与Watson结合起来,推出了全新的Watson Machine Learning Accelerator。PowerAI Enterprise是基于Power系统的软硬优化结合的人工智能全生命周期管理平台软件,包括SnapML以及从安装、配置、模型训练一直到移入生产环境等全过程。而WatsonML Accelerator又进一步与WatsonML相结合,这样就让Power系统可以支持从开源机器学习框架一直到Watson机器学习在内的各种机器学习框架,满足企业应用的多种需求。

2019年,在中国市场,浪潮商用机器将旗下Power全新服务器产品将为企业数字化转型和数字化重构带来完整的企业AI解决方案的计算平台,助力中国企业构筑面向未来的IT新架构。浪潮商用机器全线产品均采用了POWER9处理器,每核性能较POWER8可提升40%,具备NVLink2.0、CAPI 2.0及New CAPI三位一体的领先硬件加速优势,深度学习框架性能超x86近4倍。加上SnapML、PowerAI Enterprise、WatsonML以及浪潮商用机器的国产人工智能解决方案,可帮助中国企业面向未来业务发展突破计算瓶颈,多层次推进移动互联时代的数字化转型,同时衔接未来的数字化重构。

多层次推动数字化转型和重构

在IBM Think 2019上,可以清晰地看出Power Systems的产品策略:自下而上的企业混合云计算架构和自上而下的企业AI计算架构,中间就是通过Kubernetes平台对接,以及通过Kubernetes形成跨公有云、私有云和混合云的计算与部署能力,从而多层次、多方位、多模式地满足企业用户数字化转型与数字化重构的需求。

中国企业的信息化和数字化进程与西方企业的历程不尽相同。中国企业利用IT技术分成几个阶段:第一个阶段是1990年代到2000初的企业信息化;第二个阶段是在2000年中下旬开始的数字化,数字化是因为移动技术和智能手机的出现,企业开始利用移动终端把部分信息化的功能延伸到前端;第三阶段则需要把数字化场景引入到整个企业,这就是数字化转型阶段,通过一个大数据平台把整个企业业务连起来;数字化转型之后,还需要数字化重构,也就是在企业大数据平台之上,利用人工智能、机器学习等重新优化流程、刷新客户体验、创新商业模式。

当前中国的企业处于从信息化到数字化到数字化转型和数字化重构的各个阶段,不同行业和不同企业的进程非常不一样,即使是同一家企业内部的不同部分和分公司也处于不同的阶段,对于这样复杂的局面就更需要可以渐进和可持续的企业信息基础设施。而Power服务器技术则可满足从人工智能到SAP HANA内存计算甚至到全球第一高性能计算的顶级需求,结合公有云及云集成技术,可无缝满足企业对于私有、公有和混合云环境中的各类需求。

实际上,IBM宣布IBM i、AIX及Linux等操作系统也将作为IBM公有云服务架构的一部分对外提供服务后,浪潮商用机器Power将为用户提供支持多种计算模式的混合云平台,并且更为灵活。不仅如此,还兼容传统企业IT资产以及新兴计算应用。再加上浪潮商用的国产化产品与解决方案,以及集成的浪潮云软件,将成为中国企业面向未来数字化重构的重要技术方案选型。

IBM Think 2019归来再看国内企业的AI与混合云架构,将不再是宏观的战略蓝图和布局,而是十分细致的技术产品和方案。如果说宏观的战略往往让企业掉到坑儿里,那么细致的技术产品与方案才是真正通往未来的坚实路面。2019年,面向企业IT体系重构,浪潮商用机器有限公司副总经理傅斌表示:“在企业IT架构升级中,浪潮商用机器不仅仅要帮助企业客户将传统应用与最新的POWER技术结合实现业务升级,还要携手客户,通过混合云、人工智能的方式,实现整个IT基础架构的质变和飞跃。”(文/宁川)

“2012年,IBM在如日中天的时候,开始了第四次转型。”IBM大中华区董事长陈黎明在2019年2月12日到15日美国旧金山举办的IBM Think 2019年度大会上,接受采访时谈了过去6年来的转型心路历程,“转型的第一要务是生存,再走向成功,再经历下一个转型。”在2017年第四季度,IBM宣布结束了长达22个季度的营收下滑,2019年初底宣布2018全年实现营收增长。在这四次的转型生死大考中,IBM已经走过了“生存”阶段。

其实在整个第四次转型过程中,IBM并没有生存的压力。在最新公布的2018年IBM全年财务数据中,IBM依然保持强劲的财务表现:全年产生了119亿美元的自由现金流,在2018年第四季度结束时还持有122亿美元的现金,IBM预计2019年仍将维持120亿美元的自由现金流。在战略业务方面,2018年IBM的云业务实现了192亿美元营收、同比增长12%;包含云、认知计算、安全等在内的整体战略业务实现398亿美元营收、同比增长9%。

这就是“如日中天”转型的挑战:现有的路不能继续走下去了,要另开辟一条道路,而这就需要对未来有非常精准的把控。自2012年IBM第四次战略转型开始,IBM对云计算、大数据、认知计算、分析和安全等新兴战略业务进行大量投资,期望找到新的方向、实现“开着飞机换引擎”的效果。这些努力在2018年全线收拢:在Think 2019上,IBM向全球展示了新一代IBM企业计算产品架构及产品,完成了从服务企业客户、获得共性需求、研发产品的迭代过程。而2018年IBM以340亿美元收购Red Hat,就是加强最终的产品化。

随着IBM新一代企业计算产品全线浮出水面,IBM第四次战略转型也将进入下半场:推广产品、占领市场、扩大成果、再次成功。而IBM所着眼的市场,主要是企业私有云、传统企业IT和混合IT的市场(目前IBM已经在全球公有云市场排名第四)。根据市场调查公司Wikibon的分析和预测:公有云将占到全球企业IT总支出的40%并将维持在这一水平,其余60%则是私有云、传统IT和混合型企业应用的市场,按照Wikibon对2021年全球企业IT的1.8万亿美元预测支出计算则将达1万亿美元。

面向AI的新一代企业基础设施

在IBM Think 2019的主旨演讲中,IBM董事长、总裁和首席执行官Ginni Rometty提出了数字化重塑第二篇章的判断,并指出企业将在这一阶段将80%的关键业务应用通过转型上云而完成数字化重塑,在这个过程中将以AI为核心展开企业信息基础设施的再造。

“数字化重塑”是IBM商业价值研究院在2013年提出的理念,按IBM的设想把企业的数字化之旅分为三个阶段:第一阶段为数字化,即企业内部的人员、流程和运营的数字化;第二阶段为数字化转型,即企业外部的客户体验数字化转型;第三阶段为数字化重塑,即通过战略、产品和客户体验的全面创新,实现新的增长。而在Rometty的IBM Think 2019主旨演讲中,把这三个阶段用五个路径进行了总结:由企业外部客户体验与交互向内的数字化、由企业内部运营和流程向外的数字化、连接二者的由数据与AI驱动的数字平台、AI全生命周期平台以及与AI相应的IA信息基础设施。

而在Rometty的主旨演讲以及整个IBM Think 2019的讨论中,经常提及的一个词汇就是“Purpose-built System”面向企业计算的系统。与面向互联网等通用计算的系统不同,面向企业计算的系统有其巨大的差异性,而IBM的四大“Purpose-built System”就是IBM Power服务器、IBM Z大型主机、IBM LinuxOne主机和IBM Storage存储系统,这四大软硬一体优化的高价值系统是区别于市场上x86服务器的差异化信息基础设施产品。例如2018年两次拿到全球超级计算机第一的美国SUMMIT就是基于IBM Power服务器,而IBM Z与IBM LinuxOne都是一台硬件系统就是一个数据中心的超强性能。

对于IBM及其客户来说,如何保护和发挥这四大高价值硬件系统在云时代的能力,是首要的产品转型任务。众所周知,IBM已经在第三次转型中大力发展了IT服务和中间件软件业务,并在郭士纳时代开始就放弃了专有技术系统而走向了开源开放的商业模式。郭士纳留下的“遗产”之一,就是重申IBM的价值:围绕企业客户需求,组织技术、产品和解决方案以满足其需求,而IBM的差异化之处在于对企业和行业的深刻理解。

IBM从1990年代开始就支持Linux的发展,随后又不断投资和支持各类开源社区和技术。在第四次转型的上半场,IBM通过压注和投资新技术以及相关的开源技术以保持技术领先性,再通过IT和咨询服务获得客户洞察和共性需求,最后重新组织产品——这就是基于Kubernetes的IBM Cloud Private(ICP)私有云软件。

2017年11月,IBM推出了ICP私有云软件,该软件体系架构主要是基于开源的Kubernetes、Cloud Foundry和各类管理工具,其中源于谷歌的开源Kubernetes容器编排集群系统在2018年打败了其它竞争PaaS技术而取得了市场主导地位,而Cloud Foundry则是与OpenStack竞争的企业级IaaS软件,IBM都是这两个开源社区的创始成员。2018年收购Red Hat也是在很大程度上加强对Kubernetes的支持,Red Hat的OpenShift是重要的Kubernetes商业发行版本,在2019年初Red Hat甚至进一步推出了基于Kubernetes原生的IDE开发环境。

Kubernetes开源技术已经获得了市场的广泛认可,各类公有云、私有云和传统IT技术都纷纷主动接入Kubernetes并把Kubernetes纳入自己的技术体系,Kubernetes极大提高了在不同云之间的应用和数据可移植性。而IBM的Kubernetes版本当然要接入IBM四大高价值硬件系统,此外还兼容思科、戴尔EMC、英特尔、联想和NetApp等X86硬件系统。2018年,IBM又推出了IBM Multicloud Manager,把各类公有云资源也纳管到ICP中。

这样,IBM就实现了一个云平台管理所有的企业计算资源,又称为混合云或混合IT,其特点是面向企业AI特别是Watson应用,同时兼容优化所有的IBM技术,还可接入各类开源技术和业界主流的云技术,最后再统一面向企业应用进行整体优化,这就是新一代的“Purpose-built”IBM云产品平台。

面向云应用开发的新“中间件”

与市面上其它混合云平台产品不一样的是,IBM Cloud Private不仅仅面向底层云资源的管理,更面向应用开发以及AI应用,是完整的IaaS+PaaS+AI应用平台。基于Kubernetes和Docker容器技术,IBM用微服务重新改造和连接了自己的各种软件产品,包括著名的WebSphere中间件、数据库、开发工具、Watson认知计算等,并把它们全部纳入ICP体系。

ICP for Data是IBM于IBM Think 2018期间宣布的基于Kubernetes的统一数据分析与管理平台,并于2018年5月正式推向市场。ICP for Data是一个统一的数据分析与管理平台,此前IBM已经有多次开发统一数据分析与管理平台的努力,包括2016年7月推出的基于Apache Spark的统一数据分析与管理平台Data Science Experience,当时就已经支持250多种数据源和开源工具等,而当时IBM对Spark技术的投资就超过了3亿美元。当然,开源社区对于技术的共识是一个过程,随着整个开源社区在2017年开始倒向了Kubernetes这样一个平台性的容器技术,IBM也跟随及时调整了产品策略,通过容器化技术对接各类数据源以及机器学习和认知计算分析等。

ICP for Data吸取了IBM数据分析技术的精华,包括来自Data Science Experience的Spark技术、来自IBM InfoSphere数据仓库技术、来自IBM Cognos的可视化技术等以及来自开源世界的数据服务和数据库技术。ICP for Data是基于容器和微服务技术,可原生运行在Red Hat的Openshift容器化应用平台,进而连接到IBM Webshpere技术中。而在ICP for Data之上的Watson全生命周期平台也是按照容器和微服务技术进行的重新架构,Watson Accelerator、Watson Studio、Watson OpenScale三位一体完成Watson应用的开发、运行、管理和扩展,而Watson Assistant则提供了自动化管理工具。ICP for Data与Watson平台都是统一软件架构,这样就把AI、数据与平台结合起来了,还可以在Kubernetes上扩展到任意IT环境中,这就是Watson Anywhere。

在Forrester的“The Forrester Wave: Enterprise Insight Platforms, Q1 2019”中,IBM的ICP for Data在领导者象限中被列为第一,领先于微软、SAS、SAP、Google等公司。Forrester评价道:IBM的ICP for Data预集成的技术能力,可以让客户应用在一周之内就进入生产环境。而基于Kubernetes,可以让IBM的数据平台运行在公有云或本地环境中。IBM支持不同视角的定制化企业洞察,但仍保持统一的用户体验。

有了统一的数据“中间”平台,接下来就是再造面向DevOps应用技术集成平台,这就是IBM Think 2019上推出的IBM Cloud Integration Platform云集成平台。众所周知,以IBM Websphere为代表的中间件技术就是面向应用软件屏蔽底层的复杂而异构的软硬件基础设施资源,为应用软件提供一个统一的开发和运行平台,因此中间件本身就是一个技术集成平台。在云计算时代,敏捷开发和DevOps成为了新的开发模式;容器与微服务成为了新的云软件部署和运行模式;Kubernetes成为了新的承“下”启“上”的中间容器集群调度平台;此时就可以围绕这一套技术架构形成新一代的云集成平台,这就是IBM Cloud Integration Platform的意义所在。

在企业上云的过程中,应用的迁移和新应用的开发是关键,而面向云原生应用的技术生态在快速发展和形成的过程中,在2018年达到了一个相对平衡和稳定发展的状态,2019年云原生技术进入到了商业化元年。而IBM Cloud Integration Platform得以结合云化的IBM中间件技术、新的微服务架构和各类云原生技术,为企业开发者提供统一的开发和应用生命周期管理体验。IBM也是CNCF云原生基金会的最高级的白金会员,2018年CNCF基金会对“云原生”进行了扩展:云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中,构建和运行可弹性扩展的应用。这也就意味着从纯云环境扩展传统企业IT环境,即混合IT环境。实际上,CNCF的白金会员就包括IBM、微软、SAP、Oracle等传统企业IT巨头,这确保了CNCF毕业的技术对传统企业IT环境的兼容和对接。

IBM Cloud Integration Platform具有6大技术集成能力,包括:API管理、安全网关、应用集成、消息传递、数据集成、高速传输等,其中IBM提供了完整的API生命周期方法论,可帮助企业通过系统梳理和快速抽象出对内和对外的API,以方便不同技术之间的集成和对接。通过6大能力,IBM Cloud Integration Platform能实现精细化的集成部署、分布式的集成服务和云原生的集成平台。此外,IBM Cloud Integration Platform以“现代化的集成运行时(runtime)”为核心而构建了敏捷集成架构,“现代化的集成运行时”是基于容器环境并适应于云原生部署的要求,与传统IT中的应用运行时已经大为不同。“现代化的集成运行时”有8大特色:快速轻量级的运行时,在Docker容器中运行,可以秒级启动和停止,并可以由Kubernetes等容器编排集群框架所管理;没有依赖关系,即不再依赖于数据库、消息队列等,但能够很容易的连接这些中间件技术;基于文件系统的安装,可以很简单的安装;支持DevOps工具;采用API-first方式;连接新型的计算资源,如NoSQL数据库、Kafka消息队列以及丰富的SaaS****;持续交付;增强的工具。

总结下来,ICP是一个完整的私有云软件体系,从底层的传统企业硬件和IaaS到中间的PaaS以及向上层应用的“中间件”层和应用生命周期管理,还包括最上层的机器学习和人工智能开发平台以及现成的Watson应用,并支持其它企业SaaS应用。整个ICP是完全的开源开放,能够灵活的让企业选择不同的开源组件以及IBM专有组件,通过敏捷架构进行集成,让企业可以根据自己的数字化进程选择技术方案并连接整个转型和重塑的生命周期。更重要的是Kubernetes、容器和微服务这样一套技术体系,让IBM的软件可以运行在所有IT环境中,不管是公有云、私有云、混合云、混合IT还是IBM专有系统,Watson Anywhere、Blockchain Anywhere等都成为了可能。

当然,IBM从2012年开始第四次转型时,还没有Kubernetes,Kubernetes是谷歌于2014年开源的技术。IBM对新一代产品体系的技术选型是一个过程,是在对整个开源技术社区的不断投资、参与、观察和倾听客户的声音等过程中,逐渐找到正确而恰当的技术组合。ICP产品的概念最早诞生在IBM中国实验室,是IBM中国团队在为中国的大型银行做开发时,发现可以把开源的技术与解决方案进行产品化。之前,IBM已经在全球推出私有云解决方案,但在Kubernetes、微服务、容器技术等成熟后,才加入了IBM的私有云产品化阵营。

ICP自2017年11月推出后,即受到了客户的普遍欢迎,到2018年4月的半年时间内就已经收获了上百家企业客户,其中有25%来自中国。到2019年2月的IBM Think 2019,大中华区已经有80多个ICP部署,这些都是超大型企业集团客户,例如多次蝉联《财富》中国500强、中国民营企业500强的福耀玻璃工业集团股份有限公司在ICP推出之初就采用了该产品,把数十个不同时期建立的IT系统、不同的异构系统、跨组织的系统等,全部集成在一个平台上。ICP特别适合那些在自身的传统IT环境中,就已经部署过IBM技术的企业。

新一代方法论体系

随着IBM新一代产品体系逐渐定型和完善起来,IBM面向云和数字化的方法论也得到了全面的更新、发展和实践。

在2013年的时候,IBM商业价值研究院提出了数字化重塑的概念,并发布了《数字化重塑进行时》白皮书,提出企业正从以客户为中心向E2E(Everyone-to-Everyone,人人对人人)经济模式转型。E2E经济模式的典型代表就是Uber,也就是点对点的数字化平台。IBM认为在E2E经济模式下,企业必须进行基于认知计算等的数字化重塑。为了推广数字化重塑, IBM甚至专门注册了一个“Digital Reinvention”的商标,以为数字化重塑的到来做好准备。

IBM全球企业咨询服务部(GBS)提出了数字化重塑方法论,这是一种从根本上重新设计组织机构如何进行创新、运作以及如何与其环境、员工、客户和合作伙伴进行互动的路径,重点在于重新设计企业的数字化战略和用户体验、重新设计企业的运营方式、建立新的技术平台。IBM全球企业咨询服务部围绕“数字化重塑”,重新规划了自己的能力和组织结构,形成了数字化战略和iX(用户体验)、认知流程转型、云应用创新等咨询服务业务线。

2017年11月,IBM在中国推出了系统的数字化重塑方法论以及“5+1”企业数字化重塑解决方案:“数字化重塑”帮助企业设计新的用户体验以及相应的企业数字化战略;“Watson流程再造”利用数据科学、Watson、敏捷流程设计、物联网和区块链等,重塑企业的业务流程;“认知及自动化的BPO(业务流程外包)”则用于改造大型企业的业务流程外包,实现新型的基于认知的业务流程外包,比如基于认知计算的财务票据机器识别等;“新一代企业数字化核心应用平台”指IBM与SAP S/4HANA和Oracle等共同打造的企业云平台;“微服务和云迁移”则是使用微服务加速企业向云迁移。

IBM GBS的核心竞争力在于完整的端到端的实施能力,也就是说IBM不仅能够做数字化战略咨询和战略设计,也有极强的落地能力。以云平台为例,IBM GBS不仅有SAP、Oracle专家也有Salesforce实施团队,不仅有IBM Cloud、AWS云专家也有阿里云等中国云专家,还有Unix大型机、IBM Private Cloud等混合云技术,能够全面满足大型企业的技术需求。

而IBM的数字化转型与数字化重塑,是以DevOps为基础。2017年1月,IBM杰出工程师、IBM DevOps Adoption全球CTO Sanjeev Sharma出版了《The DevOps Adoption Playbook》一书,详细阐述了在大型企业环境中如何采用DevOps敏捷开发,其中有一章专门论述了如何在大型企业内扩展敏捷开发的规模。因为理论上敏捷开发适合小型团队,而对于一个大型企业来说则需要数百人、数千人甚至数万人同时开发不同的项目,那么如何推广敏捷开发的文化但同时又在整个企业范围内保持生产力,就需要通过实践找到答案。

除了企业级DevOps方法论外,API Economy也是IBM在2015年提出的一个很重要的方法论。所谓API Economy,即企业把自己转型为一个数字平台,而把平台能力以API(应用程序接口)的方式对内和对外提供,以让内外部的应用和其它平台能够接入该企业的能力。简单理解,如果企业外部想要调用企业内部的HR数据和流程,HR部门就把相关数据和流程封装到API中,外部使用相关的参数就能通过API调用内部数据和流程并返回处理结果而不是数据本身,这样就在保护企业的同时还能把企业的能力对外输出。在API Economy中,不同的企业平台之间通过API互相连接,自动化完成跨企业之间的协作,这也是可编程经济的概念。2015年11月,IBM发布了API Economy Journey Map,提出了企业在走向API经济时的5阶段能力成熟度模型。IBM商业价值研究院在2016年7月和9月分别推出了两个API Economy白皮书,详述了相关的方法论。

2018年4月,另一本重要的IBM方法论出版物《The Cloud Adoption Playbook》首版面世,该书由5位来自IBM的大伽联合撰写:IBM Cloud Garage、IBM云架构和解决方案工程化团队副总裁Mee Abdula;负责IBM云架构和解决方案工程化团队的云服务管理与站点可靠性工程的IBM杰出工程师Ingo Averdunk;IBM云架构和解决方案工程化团队的微服务CTO、IBM杰出工程师Roland Barcia;IBM云架构和解决方案工程化团队的云架构CTO、IBM杰出工程师Kyle Brown;IBM云架构和解决方案工程化团队的云采用CTO、IBM杰出工程师Ndu Emuchay。该书详细总结了IBM Cloud Garage方法论,以及相关的敏捷开发、精益创业、设计思维、DevOps等方法论。IBM Garage即IBM车库,这是一个供IBM、客户和和第三方人员聚集在一起共同创新的场所和方法论体系。IBM Garage有很多种,IBM Cloud Garage是专门针对企业上云、数字化转型以及数字化重塑的创新过程。IBM Cloud Garage包括一个中心、六大组成部分,其中的中心就企业文化转型。IBM Cloud Garage通过一系列的过程,帮助企业设计出MVP最小可行产品,经过投产测试后就可以直接采用再迭代扩大规模。

总结IBM Think 2019,可以看到IBM的新方法论体系和新产品体系已经全面就绪,标志着IBM的第四次数字化转型开始转入下半场:从生存走向成功。在从2012年开始到2018年的6年转型历程,可以看到IBM作为一家百年企业,如何完成了产品体系的“脱胎换骨”:在战略技术方面重点投资、用服务和咨询业务收集企业用户需求、在IBM体系内的不同团队完成新产品原型的创新并迭代发展以及测试用户反馈、一旦获得客户的广泛认可就全力把所有的技术投资都集成到新产品体系中并完成产品化,整个的过程是以开源开放技术体系和商业模式为主要方向。

当然,如果没有Kubernetes或者Kubernetes晚两年获得主流市场的认可,都有可能影响到IBM产品更新的时间线。可以说,IBM遇到Kubernetes,是偶然也是必然。历史总是有随机的因素,但大的趋势不会改变,只是早两年或晚两年而已。IBM百年历史上的第四次转型,有了前三次转型的实践和经验,已经形成了自己的方法论。因此,本次IBM转型在外人看来可能惊心动魄,而可能从Rometty等核心高管看来则波澜不惊。(文/宁川)

2019-02-18

在2019年2月12日-15日的IBM Think 2019大会上,IBM董事长、总裁及首席执行官Ginni Rometty亲自参与了除主旨演讲之外的唯一一个分论坛并担任对话环节主持人,这就是“开源:企业的未来和创新的基石”分论坛。参与分论坛的除了Rometty外,还有Cloud Foundry执行总监Abby Kearns、Linux基金会执行总监Jim Zemlin、Redmonk联合创始人Steve O’Grady、Morgan Stanley执行总监Marcelo Labre和AT&T实验室总裁及CTO Andre Fuetsch。

究竟开源这件事对IBM有多么重要,以至于Rometty要亲自站台并担任对话环节主持人?在2018年,IBM还耗资340多亿美元收购了Red Hat红帽公司,这是一家专注开源领域长达25年之久的软件公司。然而,可能令外界意外的是,收购红帽公司并不IBM唯一在开源软件方面的投入。实际上,IBM对开源领域投资可以一直追溯到Linux时代,而著名的WebSphere Application Server的70%以上都是开源的,包括了700多个开源组件。

在广泛的范围内,IBM参与上千个开源项目和社区。除了大量采用开源代码外,IBM还是向GitHub组织和代码库提供开源代码贡献最多的公司之一。IBM对开源项目的重大贡献包括:将Java运行时J9作为Eclipse OpenJ9孵化器贡献给了Eclipse基金会、将用于Java EE和MicroProfile应用程序的OpenLiberty runtime贡献给了openliberty.io、向开放区块链项目Hyperledger Fabric贡献了源码、向Apache OpenWhisk贡献了无服务器平台源码、开放了IBM量子计算API Qiskit、开放了IBM AI Fairness 360工具包(AIF360)和AI Robustness Toolbox (ART)、开放了多个分析项目源代码并成为Apache Toree和 Apache SystemML,以及过去3年里还有超过100个其它贡献。

大胆压注开源二十年

IBM对于开源开放的承诺以及实践,远远超过了很多人的想像。IBM是很多开源社区的创始成员和最高级别会员,是很多开源项目和社区的肇始者以及战略支持者,包括Linux、Apache、Eclipse等,IBM一直在推动开源协议、开放治理和开放标准。1990年代,IBM为支持Linux而缴纳了10亿美元的专利费,并提供技术资源以及资助了2000年Linux基金会的成立。

1999年,IBM帮助创建了Apache软件基金会,提供了上万行代码和资源以支持Apache Web Server Project。IBM是Apache软件基金会的创始赞助商之一,帮助塑造了开源许可和治理规范,并为众多项目做出了贡献。自推出Apache软件基金会以来,IBM员工一直在组织内部和Apache软件基金会董事会担任领导职务。二十年来,Apache软件基金会上有近200个项目,包括Web技术、XML、Web服务、文档处理、移动、云、大数据和分析、无服务器和消息传递等,显然IBM一直在创建和领导开放环境下的合作与创新。

一个典型的但可能不被很多人注意到的例子是Eclipse开源项目和基金会。2001年,IBM开发了Eclipse项目并引导了2004年Eclipse基金会的成立。IBM向Eclipse开源项目贡献了大量的源码、开发者以及开源协议的法律咨询援助,今天的Eclipse作为一个Java开源开发平台,还能以插件方式集成使用多种开发语言,支持包括C/C++、COBOL、PHP、Android、Python、R等等。著名的IBM Rational Software Architect就是基于Eclipse,它是IBM Java开发工具系列的基础。

2019年2月是Eclipse基金会成立15周年,Eclipse基金会执行总监Mike Milinkovich撰文称:在2004年Eclipse基金会成立时所形成的开源社区运作模式,今天已经非常为人所熟知,而2004年的时候其实还是非常新鲜的事物。Eclipse基金会成立的时候有50个创始成员公司,包括IBM、SAP、HP、Intel等,而今天已经发展到275个,其中IBM和SAP一直是战略参与者;Eclipse基金会成立初期只有12个开源项目,今天已经发展到360个,开源Committer(对开源项目核心模块和系统架构有较大代码贡献者)从最初的150名(基本上全是IBM工程师)到今天的1600多名广泛的代码贡献者;Eclipse IDE集成开发环境已经从最初的桌面软件开发工具,发展到今天支持物联网、自动驾驶、地理空间和云原生Java运行时等丰富的开发应用场景;2018年,随着Java EE从Oracle迁移到了Eclipse基金会的Jarkarta EE,Eclipse的项目达到了历史新高。

不要忘了,在2001年的时候,IBM向Eclipse开源社区贡献了当时价值4000万美元的软件代码(IBM VisualAge)给当时刚成立的Eclipse Consortium协会,该协会当时已经聚集了150家领先的软件开发工具供应商,超过63个国家的1200多名独立开发者已经参与到Eclipse协会的运作。Eclipse的初心是为所有开发者提供一个单一、统一体验的软件开发流程和集成包括测试、性能调优、排除Bug等所有软件开发任务的开发工具及环境,当时几乎所有的软件开发工具供应商都参与到了Eclipse项目中。

2001年的时候,来自IT咨询公司Illuminata的分析师James Governor就此评价道:这是IBM最大胆的开源“赌注”。Eclipse免费面向开发者,它对软件开发的意义,不亚于Linux对于操作系统的意义。而IBM则在开源Eclipse的基础上,提供商用开发工具和服务,以支持业界广泛开发基于Web Services、XML和J2EE的e-business商业应用。而基于Eclipse的开发工具可以同时运行在Windows和Linux系统之上,开发者再也不需要在Windows上开发e-business应用再移植到Linux环境中,而是可以直接面向Linux环境进行开发。Eclipse显著增强了Linux开发者的生产力,并让开发者可以开发面向企业环境的商业应用。

建立开放治理的生态

IBM开放技术VP Todd Moore、IBM开放技术杰出工程师及CTO Chris Ferris联合撰写及定期更新IBM开放技术方法论文档,该文档的2018年10月更新版指出:IBM通过所有的开源努力学到了一件事情,就是这些开源努力可以实现包容性和开放式治理的社区,往往能吸引最大的生态系统和最广阔的市场。

IBM认为,开源软件项目和社区固然重要,但开放治理更加重要。许多开源项目由一个人(或供应商)运营,并且在治理方面非常封闭,严重限制了其他人的贡献;其它项目更热衷于外部贡献,但在制定技术战略和方向时仍然是封闭的。一旦开源项目达到一定程度的成功,通常将达到一个临界点,此时如果没有开放式治理,用户就会意识到被供应商锁定甚至放弃项目的更大风险。用户和贡献者都希望在决策中有发言权,如果他们觉得自己的声音没有被听到,那么项目会失败或分叉。这通常会对生态系统造成不利影响,甚至社区崩溃。

现实情况是,在开放式治理下管理的开放式技术项目,例如通过Apache、Eclipse、Mozilla和Linux等组织运作中发现的开放式治理,显然会更加成功、寿命更长,并且风险低于由单一供应商控制的项目,或者在治理方面更严格。IBM经常参与由单一个人或供应商所控制的开源项目,帮助他们看到开放治理的价值以及更大成功的可能。如果IBM能够有效地将项目带入开放治理,就会大幅增加投资以帮助确保项目的成功,并努力发展社区和生态系统。

IBM知道水涨船高,光IBM自己的成功是不够的,IBM需要确保许多企业能够成功,从而以保障一个充满活力的生态系统。这降低了为IBM自己,更重要的是降低用户拥抱开源所带来的风险。实际上,由于大多数企业用户都倾向于优先选择开源而不是专有产品,因此第一步是尝试集成自己的开源堆栈,然而当企业一旦通过实践了解到其中的挑战,通常会转移到与具有深厚技能和经验以及对相关社区有透彻了解的开源技术供应商合作。

IBM还相信,一旦企业用户踏上了开源之旅,就需要一个能够帮助他们不断集成开源技术的合作伙伴,同时合作伙伴还要有能持续影响开源社区的能力。企业用户希望其开源合作伙伴能够理解企业级环境以及企业的长远利益,再通过影响和引导开源社区的技术方向和进程,与企业的自身利益相匹配。

IBM对开源的承诺和贡献在业界是长期、持续而超越想像的。IBM服务于许多开源基金会董事会,包括Linux、Eclipse、Apache、CNCF、Node.js、Hyperledger等,成千上万的IBM员工在使用和贡献开源软件。IBM重视并致力于开放治理,因为IBM认为这是确保开源项目长期成功和可行性的最佳方式。IBM开发人员每天都在重要的开源项目中工作,每个月都为数百个开源项目做出数以千计的贡献。

让所有人都受益

与很多的印象相反,所有IBM参与的开源项目和社区都有一个显著的特点,那就是多方参与、开放治理。这是因为单一参与者的开源项目,风险极高。不久前,Facebook宣布将停止Parse(一个流行的移动开发平台)项目,这导致成千上万的开发商陷入困境。还有很多情况下,开发人员发布了一些很酷的功能作为开源发布,然后无论出于何种原因最终放弃或忽略该开源发布。

IBM通过密切关注项目的五个方面来评估开源项目:1)负责任的许可。显然,IBM希望了解与该技术相关的开源许可。2)可参与的提交流程。IBM力求确保有一个明确定义的流程来欢迎外部贡献者的贡献。3)多样化的生态系统。IBM确认有多家供应商和ISV正在提供基于该技术的产品。4)参与社区。IBM要求有一个流程来增加其他贡献者在社区中的技术影响力。5)开放治理。IBM评估治理模型以确定是否真正开放。

当然,IBM也会研究技术并评估是否存在架构适合性,但技术通常可以随着时间的推移而得到修复和改进。关键是IBM要确认是否有足够的积极因素来保证投资,以帮助项目实现真正的开放式治理,从而让所有人受益。IBM已经展示了在开源领域推动创新的持续承诺,提供基于开源的广泛产品组合,并围绕最关心的开源项目帮助建立可持续,蓬勃发展的社区和生态系统。

IBM相信在开源领域的领导地位对客户来说具有差异化的价值,以至于IBM甚至用了一个词来形容自己:“IBM is Open by Design”(IBM为开源而设计)。

专注于企业

IBM对那些具有战略意义的开源项目进行了安全性、可扩展性、稳健性、在线升级、全球化、文档、持续集成等方面的大量投资并交付到项目中。IBM还投资那些能够将IBM创新集成到项目功能的开源开放项目。IBM在其它重要方面做出了广泛的贡献,包括营销、布道和各种董事会级别的委员会活动。IBM还经常引领定义互操作性和可移植性的工作,这对于任何开放技术的成功都至关重要。

除收购红帽公司外,IBM在过去五年中投入了近10亿美元,并投入了数百个开源开发、营销和布道资源。IBM发起了许多开源开放项目,不知疲倦地帮助开源组织及其托管项目来定义并取得成功。IBM这样做是因为IBM从这些项目和组织中获得的价值超出了开源软件本身,其中大部分收益来自充满活力的社区和蓬勃发展的生态系统,这些生态系统围绕开放技术的重心来进行开发,而IBM产品的成功与所投资开源项目的成功成正比。

IBM专注于推动互操作性、可移植性以及对企业最重要的许多能力。IBM还专注于为上游贡献IBM创新,并且当它与OpenStack等战略项目价值相当时,就将其封装起来并对外通过API和SPI提供交互以方便企业用户使用,IBM将确保这些技术定义的接口(API和SPI)是完全公开的。

IBM努力不创建“IBM Hyperledger Fabric”或“IBM Kubernetes”这样的分叉代码:IBM 区块链平台中的Hyperledger Fabric与Hyperledger组织发布的Hyperledger结构相同,IBM集成到IBM Cloud中的Kubernetes与CNCF发布的代码相同,IBM Container Service中包含的Docker与该社区发布的Docker相同,Cloud Foundry与Cloud Foundry Foundation发布的代码相同。IBM的增值之处在于,集成了所有这些开源功能,以实现IBM Cloud。

IBM对战略技术的社区代码进行投资,并确保在上游进行补丁和增加新特性,而不是增加额外的复杂性或需要依赖IBM独立维护不同版本的工作。当IBM希望添加能够利用IBM(或其它公司)不同功能的可扩展性时,会在社区中创建必要的API或SPI。IBM还投资确保这些扩展点不会被滥用以形成被锁定的可能性。

那些著名的IBM开源项目

以下是一些非常著名的由IBM贡献或参与贡献的开源项目:

Eclipse。2001年,IBM与其它公司合作,通过Eclipse Java IDE框架的初始授权创建了Eclipse Foundation的前身Eclipse Consortium。IBM对Eclipse基金会的目标与Apache的目标类似:在开放式治理下创建一个安全的合作和创新场所。现在,Eclipse上有超过360个项目。同样,开放式治理提供了一个吸引开源开发人员的场所,可以进行开放协作和创新。

Java。追溯到最早的时期,IBM是Java的早期采用者和贡献者之一。IBM在帮助塑造Java语言和运行时以及J2EE规范以及Sun Microsystems方面发挥了重要作用。多年来,IBM帮助推动Java开源,使OpenJDK成为首屈一指的开源Java。最近,IBM开源了J9运行时,这是一个针对云优化的高性能、低内存占用Java虚拟机(JVM),以及为Java EE和MicroProfile应用程序提供的Liberty运行时,它为WebSphere提供了开放的基础。IBM将继续领导并为建立Eclipse基础规范流程做出贡献,该流程将取代以前用于Jakarta EE的Java Community Process(JCP)。

Linux。2000年,IBM与其它主要行业领袖合作,建立了Linux基金会,并成为其创始白金赞助商。当然,IBM的投资远远超出了赞助范围。多年来,IBM一直并且将继续成为Linux社区的领导者,在Linux内核和许多现在超过80个Linux基金会的协作项目中投入了数百个工程资源,其中一些项目IBM在启动过程中发挥了重要作用。

云原生。2015年7月,紧跟着OCI的发布,IBM、Google、Docker、Weaveworks、Red Hat等推出了云原生计算基金会(CNCF),旨在为Google的Kubernetes项目提供开放的治理模型,这是IBM针对云原生应用程序相关的云和其它技术战略的关键组成部分。从那时起,该组织在CNCF主席、IBM的Todd Moore的领导下蓬勃发展,项目包括Kubernetes、etcd、rkt、fluentd、containerd和gRPC等。因为与IBM云战略相关,IBM正在增加对CNCF技术的投资和贡献,尤其是Kubernetes。

Istio。IBM与Google在Docker、Kubernetes和CNCF上的合作也带来了额外的成果。IBM和谷歌与Lyft联手合作,合并了IBM的Amalgam8、Lyft的Envoy和Google的服务控制,其结果是Istio项目,它是云原生微服务的路由和策略管理的顶级抽象。目标是最终将Istio迁移到CNCF,以确保对这一重要且日益受欢迎的项目进行开放式治理。

Libcontainer。在过去几年中,IBM一直是Docker的主要贡献者之一。IBM的三位开发人员在Docker公司赢得了同行的尊重,并被任命为维护人员。Docker公司在2015年6月成立了Open Container Initiative(开放容器计划),IBM成为创始赞助商之一,Docker为该计算贡献了Libcontainer和Docker镜像和传输格式规范。自成立以来,IBM一直是OCI的主要贡献者之一。

Containerd。在2016年12月,Docker贡献Containerd到CNCF。Containerd是一个核心容器运行时组件,可以管理托管主机系统上容器的完整容器生命周期,两名IBM员工已获得容器项目的维护者资格,这再次证明了IBM在开源领域的领导地位。

Knative。谷歌宣布了与IBM以及无服务器和平台即服务领域的许多其它主要供应商密切合作开发的Knative项目,Knative提供了构建模块以便为Kubernetes提供无服务器功能。IBM相信这将是一项关键技术,并且正在社区中密切合作,以便将Cloud Foundry和OpenWhisk等平台发展为基于Knative的平台。

OpenWhisk。当亚马逊在2014年推出AWS Lambda时,它标志着函数即服务(FaaS)或无服务器计算的潜在变革方向。许多公司开始探索这个领域,包括谷歌、微软和其它许多公司,IBM也不例外。2015年初,IBM Research开始致力于为IBM Cloud开发强大的无服务器功能。IBM认识到,为了使IBM无服务器工作被视为专有AWS Lambda产品的可行替代方案,需要在开放式治理下开源以便可以围绕该开源项目发展一个充满活力的社区和生态系统。2016年2月,IBM开源了无服务器平台,并将其命名为OpenWhisk。随着对OpenWhisk的兴趣不断增长,IBM于2016年11月与Adobe和Red Hat等合作伙伴共同建立了Apache OpenWhisk作为孵化项目。

人工智能和机器学习。IBM最近开放了一些AI关键技术,包括:AI公平360工具箱(AIF360),一个开放源代码的软件工具包,可以帮助检测和机器学习模型中的偏见;对抗性鲁棒性(Adversarial Robustness)工具箱,用于快速制作和分析机器学习模型的攻击和防御方法;深度学习框架(FfDL)是一个在Kubernetes上提供TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习即服务平台。

Hyperledger(超级账本)。2015年,IBM认识到区块链技术的巨大潜力,因为这是比特币的基础技术。IBM在这个领域的研究得出结论,当时的区块链技术平台不适合企业。因此,IBM着手构建一个新的区块链平台,其中考虑了企业需求——一个可以在高度规范的环境中使用的平台。IBM认为这一重要技术不应由任何单一供应商控制,因此与Linux基金会合作建立了Hyperledger,这是Linux基金会中增长最快的项目。IBM贡献了4.4万行代码,并在开放式治理下建立了第一个Hyperledger项目Hyperledger Fabric。从那以后,Hyperledger又孵化了另外9个项目。Hyperledger Fabric是第一个孵化、第一个成为“活跃”状态、第一个达到1.0.0版本的项目(2017年6月)。来自40家公司的近300名工程师参与了4个Fabic版本的发布,这证明了在开放治理下开发开源的价值。

Node.js。Node.js社区向IBM寻求帮助,以解决社区内部的分歧。这种分歧导致了Node.js出现了一个分叉和两个项目的分歧路径。Node.js是最流行的Javascript开发框架,但分歧可能会导致生态系统的碎片化和崩溃。IBM与两个派系合作,并说服他们解决问题的方法是将Node.js开发纳入开放治理。IBM帮助其他主要利益相关者在Linux基金会下建立了Node.js基金会,并努力治愈分裂,分叉最终被合并回Node.js。由于IBM的领导,该项目现在获得了巨大的成功,并且越来越成熟。

了解了以上内容,你就知道为什么IBM董事长、总裁及首席执行官Ginni Rometty会亲自主持IBM Think 2019“开源:企业的未来和创新的基石”分论坛的对话环节。开源不仅对IBM至关重要,而且IBM就是为了开放而存在、为了开放而设计!因为只有开放开源才有最广泛的兼容性,而这正是企业级IT成功的秘密——很多被认为是专有技术与产品的成功的本质都是最广泛的兼容,无论是Oracle数据库、VMware虚拟化软件、IBM中间件、微软操作系统都是一样的成功之道,只不过在过去是由一家厂商主导的兼容性努力正在被现在的开源社区所主导的社区开放标准所替代,而今后商业软件公司的成功之道就是参与开源开放社区的多方治理并基于开源开放技术提供商用解决方案和服务。

正如IBM Think 2019“开源:企业的未来和创新的基石”分论坛上嘉宾所一致认同的:开源软件正在吞噬世界!(文/宁川)

2019-02-15

在2019年2月12日到15日于美国旧金山举办的IBM Think 2019大会上,可信人工智能成为核心议题之一。IBM董事长、总裁和首席执行官Ginni Rometty的主旨演讲中也重点提到了可信人工智能,Rometty还把对技术的信任作为她整个主题演讲的落脚点,她认为信任是所有伟大技术的先决条件,是新技术繁荣和发展的基础,也是这个时代最大的不同之处。

两个月前,欧盟刚于2018年12月18日公布了《可信AI的道德指南草案》,并将于2019年3月推出最终版本。《指南草案》指出人工智能AI是当代最重要的转型力量之一,也注定将改变社会的组成。但要正确的发展人工智能,就必须要提出可信赖的人工智能,“可信赖的人工智能是‘北极星’”。人工智能的未来在于信任,如果想要驱动业务成功,人工智能就不能隐藏在“黑盒子”中。

2018年底,IBM研究院发布2019预测:2019年,值得信赖的人工智能将成为焦点。在IBM Think 2019上,IBM研究院专场介绍了在推进人工智能、扩展人工智能和构建可信人工智能方面的工作,并提出了“AI就是新IT”的观点。实际上随着人工智能全面嵌入信息基础架构,人工智能与信息基础架构之间的界线已经越来越模糊。打造可信人工智能,就是构建可信的信息基础架构,进而为未来的数字经济打下坚实的基础。

激活人工智能的网络效应

MIT数字经济研究计划(MIT INITIATIVE ON THE DIGITAL ECONOMY,MIT IDE)是MIT Sloan管理学院发起的研究项目,旨在研究如何在数字经济时代发展繁荣。MIT教授MICHAEL SCHRAGE在2016年发起了一个IDE研究方向:网络效应,即亚马逊、阿里、Google、Apple、Facebook、Uber、Airbnb等平台的真正成功之道。今天,AI就是下一个平台。

什么是“网络效应”?简单理解:用户的参与越多,就能迅速产生更高的价值和有价值的体验;创造的价值越多,就会产生更多的用户以及创新的用途。对于AI来说,“网络效应”更加明显。AI与谷歌搜索一样,使用的人越多其性能就越好。但相对谷歌搜索来说,AI面临的一大问题就是可信任性。由于今天的人工智能更多是以开源软件的形式为各企业、政府和组织机构所使用,而人工智能算法本身也是“黑盒子”,因此要引发AI的“网络效应”还欠缺信任机制。

Google、Facebook、Amazon、IBM以及Microsoft在2016年发起成立了Partnership on AI。作为一家非赢利性组织,Partnership on AI旨在汇集全球不同的声音,以保障AI在未来能够安全、透明、合理地发展,让世界更好地理解AI的影响。截止2018年底,Partnership on AI共有来自13个国家的80余家成员,除创始成员外还包括苹果、Intel、埃森哲、nvidia、三星、百度等巨头以及超过50家非赢利性组织成员。

作为Partnership on AI的创始成员之一,IBM长期以来一直关注人工智能的安全、透明、可信赖以及合理发展。通过积极的呼吁以及促进各方对话,IBM研究院对2019年的人工智能预测之一为:2018年,许多组织通过建立道德咨询委员会来应对数据泄露和消费者隐私问题,增加了对“信任支柱”(算法公平性、可解释性、稳健性、透明度)的研究投入,以及为社会福利部署AI做出了更多的努力;在2019年,将看到这些努力会成为公司如何构建、训练和部署AI技术的核心。

构建可信的人工智能

IBM特别注重将对AI的信任研究转化为实际产品和平台,同时强调鼓励技术团队的多样性和包容性,以确保充分的声音和观点指导技术进步。

当前,对于AI可能存在的安全、透明、偏见等普遍性问题,很容易造成人们对于AI的不信任。IBM认为,这在很大程度上是因为所创建和被开发出来的AI服务,缺乏相应的开发说明。因为基于深度神经网络的AI算法,其算法本身是一个“黑盒子”,难以用数学的方式说明算法到底是怎么来的、如何运行的以及结果能否确定等,因此IBM研究院提出了Factsheets for AI services(AI服务的说明)。

就像营养药的药品说明一样,AI服务的说明文档十分重要,但也需要遵循一定的文档规格,例如需要说明AI服务的算法是如何创建、测试、训练、部署和评估的。IBM认为,对于AI服务说明文档的标准化和及时发布,有助于业界建立对于AI服务的信任。IBM研究院向2019年ACM美国计算机协会FAT*专业会议(专注于算法的公平、可靠和透明主题)提交了论文,论述了AI供应商应该如何提供一致性说明来增强对AI服务的信任,并提供了初步的建议,包括系统运行、训练数据、底层算法、部署测试和结果、性能指标、公平和可靠性检查、目标用例、维护及再训练等内容。

IBM认为一个可信任的AI系统,需要遵循几个基础原则:公平性(Fairness),即AI系统应该采用不带偏见的数据集和模型,从而避免对于特定群体的不公平;健壮性(Robustness),即AI系统应该安全和可靠,不会被篡改,也不会受被“污染”的训练数据集影响;可解释性(Explainability),即AI系统所提供的决策或建议,应该能够被用户和开发者所理解;可追踪(Lineage),即AI系统的开发、部署、维护等可被追踪,能够在生命周期范围内被审计。

除了提出“AI服务说明”文档的基础原则、初始规格及内容建议外,IBM认为后续值得的研究包括如何把“AI服务说明文档”自动化的嵌入AI软件的构建、开发和运行环境中,这样就不需要人工撰写这些说明文档了。此外,“AI服务说明文档”还可自动化的发布到基于区块链的网络上,这样“AI服务说明文档”就不可被篡改。

当然,IBM在可信任的AI系统方面,还进行了很多研究,其基本的思想就是通过算法和软件,自动化的在AI系统里构建“信任”。例如,IBM在2018年9月发布了AI Fairness 360(AIF360)开源工具,专门用于检查数据集、机器学习模型、最新的算法等是否具有偏见。初步发布的AIF360 Python包带有9种算法,由算法公平性研究社区所开发,用以减轻算法中的偏见。

因果建模让人工智能更加深刻

目前基于深度神经网络算法的AI系统,其原理主要是相关性。也就是训练出一个神经元模型,可以模拟一个数据集的轨迹,这在很大程度上是建立了两个系统之间的相关性。通常这种算法在处理较为确定的问题时比较容易成功。例如模拟和预测图像、语言、语音等,因为图像、语言和语音相对固定,比如一种语言往往只有几种到几十种发音、几千到几万词汇等。

但是在现实的商业应用中,人们期望用AI算法解决更多的开放性问题,就像人脑可以处理很多未知或缺乏经验的问题,因此人们也期望建立更加通用的人工智能系统。这个时候,就需要引入人脑所具备的归纳推理能力,也就是建立数据集之间的因果关系,而不仅仅是相关性。在IBM研究院的2019 AI预测中提到:对现实世界中因果结构的直觉,是人们日常行为和判断不可或缺的,但今天大部分人工智能方法基本上都缺乏对因果关系的深刻应用。

因果推理方法,使AI开发者能够从数据中推断出因果结构,有效地选择干预措施来检验推定的因果关系,并通过利用因果结构的知识做出更好的决策。在2019年,IBM期望因果建模技术成为人工智能世界的核心技术。

因果建模技术(Casual Inference)是归纳推理算法(Inductive reasoning)的一个部分,在过去20年得到了迅速的发展。归纳推理算法是研究如何从局部推理到全局、从过去推理到未来、从特例推理到常规、从可被观察现象推理到未被观察现象等。例如,从听到弹钢琴音乐的声音,推理出有人在弹奏弹琴。因果建模技术因其具有归纳推理的能力,是医药、流行病学和公共健康等领域AI系统的核心目标。

今天,因果建模技术能够解决当前机器学习和AI系统的很多问题,包括机器学习模型的解释、机器学习过程/模型的公平性、基于数据的决策等。针对AI系统的解释、公平、决策理解等,因果建模技术对AI系统能够进行很好的补充。

如今,IBM正在创造下一波基础人工智能技术,从今天的“窄”AI步入“宽”AI的新时代。“宽”AI的特点是能够更广泛地学习和推理,整合不同模式、不同领域的信息,同时更具有可解释性、安全性、公平性、可审计性和可扩展性。未来,在“宽”AI的基础上还将走向通用AI。此外,IBM研究院还AI领域进行了大量前瞻性研究工作,包括对量子计算的研究以及把量子计算应用于处理AI计算任务等。

作为2019年开年的全球科技创新盛会,IBM Think 2019无疑为整个2019年奠定了基调。而可信人工智能作为IBM Think 2019的核心议题之一,也无疑将成为整个2019年科技创新领域的核心议题。而IBM研究院在可信人工智能方面所进行的大量基础研究和前瞻研究工作,将推动全球对于可信人工智能的关注和行动,切实把可信人工智能落地,并应用到更为广泛的场景中。(文/宁川)

2019-02-14

IBM CEO、总裁及董事长Ginni Rometty

美国时间2019年2月12日在旧金山举办的IBM Think 2019大会上,IBM CEO、总裁及董事长Ginni Rometty提出当前正在进入数字化重塑2.0阶段(Digital Reinvention, Chapter II):数字化重塑的第二篇章,将以企业驱动为主,具有三大维度特征——扩展数字化和AI规模、混合云以及关键任务应用,这些之下是可信的基础设施,而IBM有责任引导这一进程。

首先,在数字化转型与AI扩展规模方面,由于当前相当随机的数字技术行为,Rometty指出扩展数字化和AI的五大路径:第一是自外向内,从改变客户服务和客户交互体验的APP应用开始,向企业内部推进数字化转型;第二是自内向外,从流程和数据着手驱动数字化转型,通过现代化核心应用,实现灵活的基础架构;第三是业务流程平台,连接自外向内和自内向外的转变,包括数据驱动和嵌入到所有流程的AI,让人们能够感受到技术的真正赋能;第四,正如传统的软件全生命周期开发管理平台,现在也需要AI平台,从而追踪完整的AI生命周期;第五,AI需要相应的信息基础设施架构(IA)。

随即,Rometty推出了Watson Anywhere,即以微服务的方式、基于开源的Kubernetes技术,在任何云环境中运行Watson,包括IBM云以及其它公共云、混合云或多云环境。此前,Watson已经能运行在多种公有云环境中,而在IBM Think 2019上的发布,则是把Watson带到IBM Cloud Private(ICP)平台上。

ICP是IBM推出的基于开源容器、Kubernetes和Cloud Foundry技术的私有云平台,而在2018年10月IBM还推出了IBM Multicloud Manager,基于Kubernetes进一步把ICP与多种公有云资源相结合,这为Watson Anywhere的推出打下了基础。Watson Anywhere的推出,就是把Watson推向数据,而不是把数据推向Watson,这是Rometty所明确指出的Watson Anywhere意义所在。

值得一提的是,在2018年10月,IBM还推出了AI OpenScale,面向IBM Cloud和ICP环境支持多种开源AI算法,包括谷歌的TensorFlow、微软的AzureML、SparkML、Keras、Seldon以及AWS的SageMaker等。除了Watson Anywhere,在IBM Think 2019上,Rometty还重点推出了基于Watson的IBM Business Automation,把AI与业务流程自动化相结合。

谈到AI,Rometty介绍了IBM研究院正在从事的大方向:核心AI、可信AI和可扩展AI。在核心AI算法方面,IBM正在研究如何利用更少的数据训练AI模型,这意味着迁移学习和一站式学习,而利用更少的数据训练AI模型对于扩展AI来说至关重要。IBM还在把AI的训练与推理两个过程结合起来,这就是Project Debater。可信AI意味着公平性、可解释性和可靠性,也意味着要追踪应用中AI的生命周期或“血缘”。在扩展AI方面,IBM正在用AI管理AI,一个初始的例子是IBM Watson Studio,用AI自动选择适用于数据的AI算法。

其次,在混合云和关键任务应用方面,Rometty指出已经有20%的企业应用在数字化重塑第一阶段迁移到云环境中,这一阶段以面向客户的应用和新应用为主,而其余80%的企业关键业务应用则需要在第二阶段完成上云,这就需要更好的混合云环境。Rometty指出,企业上云正从第一阶段的新应用开发驱动进入到第二阶段的关键任务应用转型驱动。

对于第二阶段的企业转型来说,挑战包括:需要继承已有的投资;满足监管、法规遵从、数据、地理位置等独特需求;以及从第一阶段遗留下来的10-15种多云资源。因此,Rometty强调第二阶段的云目标很明确,就是混合云、多云、开放、安全和统一管理。

Rometty宣布了欧洲一家大型银行BNP Paribas全行迁移到IBM混合云,一家大型金融平台Santander也将迁移到IBM混合云,名单还包括Lloyd’s、Westpac、Allianz、American Airlines、Anthem Insurance等,全部是关键业务开始向云迁移。

Rometty强调,第二阶段的迁移将是联合创新(co-creation),为此IBM提供了IBM车库(IBM Garage)和IBM车库方法论,IBM与客户一起通过设计思维、敏捷工程、原型开发和DevOps等共同完成迁移。也许这些概念都不陌生,但IBM的不同之处在于可以让所有这些原型马上从实验和测试环境进行入到规模化的生产环境。而这就意味着开放开源,包括对容器、Kubernetes、微服务技术的投资,以及为什么IBM在去年收购了红帽。

在Think 2019上,Rometty发布了帮助企业关键业务上云的IBM端到端服务,涉及23项具体的服务,包括咨询、迁移、构建和管理。而在产品和云方面,Rometty重点发布了可以连接任何云平台的IBM Cloud Integration Platform云集成平台,以及最高安全级别的IBM Hyper Protect。

最后,在信任方面,Rometty强调,信任是技术繁荣和发展的基础与前提,也将是这个时代的差异化之处。为此,IBM推出了IBM信任与透明原则,该原则首先认为所有的技术目的是增强人类而不是取代人类,其次是数据归属权在于企业,第三是所有创造出来的技术必须是开放、可解释和无偏见。

Rometty在IBM Think 2019上的主题演讲相当深刻而务实,因为其内容涉及到了80%的企业关键应用如何转型、如何上云、如何结合AI并创造价值等当下最具挑战的数字化转型进入深水区后的关键课题。正如Forrester Research的2019预测:2019将进入数字化转型的实用之年,即通过更加现实、可实践的步骤,为企业带来真正的价值。

数字化重塑2.0,你准备好了么?

美国时间2019年2月11日,一年一度的IBM Think大会在旧金山举办。在一周的时间内,数万名观众涌入美国城市旧金山。

旧金山作为美国硅谷地区的创新重镇,一直以来都在引领全球的创新趋势。在AT Kearney的2018全球城市排名中,旧金山在创新类城市排名(Global Cities Outlook)中蝉联第一。在2011年到2015年间,旧金山湾区企业申请了34324项国际专利,谷歌、苹果、Facebook等著名互联网和大批创新创业公司是旧金山地区的名片。

在引领创新趋势、形成前瞻性创新观点、不断刷新人们的创新视野方面,IBM一直是全球创新的瞭望者和创新的平台性公司。IBM Think大会以“Think”为名,即是一年一度最具创新创意、挑战和颠覆人们创新思维的盛会,IBM Think 2019也不例外。

作为2019年的开年创新大餐,IBM Think 2019从首次全球公演辩论机器人和推出未来五年创新趋势开场。

辩论机器人Project Debater是人类历史上首次出现的可以与人类对手进行复杂辩论的AI人工智能系统,该项目由IBM研究院以色列海法实验室于2011年提出。Project Debater是IBM Research开发的AI技术集成项目,对于给定的主题该系统会在巨大的知识库内进行搜索,从有权威性的报纸和期刊的100亿句子中挑选出最相关、最有说服力的主张和证据,然后在其中选择最吸引人、最多样化、支持度最高的论点,把这些构成一个具有完整观点的四分钟演讲。

然后,Project Debater还要聆听人类对手的四分钟演讲,理解之后再形成自己的进一步观点与陈述。在人类辩手的4分钟演说中,Project Debater要在现场听懂对方的快速而充满情感的演说以及其中的道德性、伦理性内容。这与业界所熟悉的个人智能助手完全不同,因为像个人智能助手类AI应用,只需要听懂一句话或一个词汇即可,比如开灯、关灯。

此前,IBM曾在旧金山举办了一个小规模的闭门人机辩论赛,当时的人类对手为曾在2016年获得以色列国家辩论冠军以色列大四女生Noa Ovadia和以色列国际辩论协会主席Dan Zafrir。本次IBM Think 2019一开场,IBM就在全球媒体面前公演人机辩论赛并全球直播,人类对手Harish Natarajan曾赢得了多次的辩论赛,包括2012年欧洲辩论赛冠军以及2016年全球高校辩论冠军赛(World Universities Debating Championships)。

本次人机辩论赛可以媲美最新的大片《带着地球去流浪》的想像力与勇气。而IBM Think 2019不仅有人机辩论大赛全球公演,还有未来5年的5大趋势:IBM研究人员鼓励人们想象今后五年哪些事情会成为可能。当第八十亿个人在地球上出生时,面临的世界会比其父母曾经想象的世界更加互连、更加相互依赖,对变化的响应更加快速,这就是所有人将面对的未来。

IBM科学家2019年的预测从种子开始:农业领域的“数字孪生子”将如何有助于用更少的资源,养活不断增加的人口?收获的时候,如何用区块链技术将有助于减少食品浪费?再到货架,如何通过绘制微生物组基因图谱,保护人们免受有害细菌的侵害?餐桌上,如何用AI传感器将能够检测家中的食源性病原体?而对垃圾处理,如何对塑料“动手术”,让旧塑料焕发新生?

人工智能、大数据、区块链、云计算、物联网、量子计算等,IBM Think 2019将展示各种新兴技术的最新进展,为2019设定全年的创新基调。

2019-02-09

日前,沣源资本管理合伙人王铎在钛资本新一代企业级科技投资人投研社的线上交流中,曾鲜明提出看好ToB(2B)发展的观点,并重点指出看好“ToBToC(2B2C)”方向。无独有偶,钛资本管理合伙人李骅同期也主笔了一篇题为《2B2C的资产更值得青睐》的文章。

两位专业人士的观点引起了投资机构中关注ToB方向投资人的较大反响。其中,有部分投资人产生了强烈共鸣,并结合自身的投资经验认为,较成功的案例大多具有这样的特质;而部分人则表示存疑,认为无论从绝对市值体量还是一定时间内的增速来看,ToB资产都很难像ToC资产那么可观。

沣源资本是为数不多专注在ToB领域的中早期基金,主要关注产业互联网、企业服务、金融科技、出海电商等几个领域,与钛资本在应用领域的覆盖范围高度一致。在钛资本新一代企业级科技投资人投研社第12期中,王铎做了题为“ToB也性感”的分享。本次分享中,从沣源基金以及所投案例的角度,探讨了ToB的性感之处到底在哪里,以及为什么沣源资本会对ToB领域有如此强的信心。

王铎从事投资行业17年,于2006年加入赛富亚洲基金,曾担任赛富基金合伙人,负责华南区域,同时兼任黑龙江大正赛富基金总经理;2016年创办沣源资本,为创始合伙人。王铎善长消费、科技和互联网领域投资,至今已培育出数家上市公司并有多家启动上市准备,参与投资项目超过二十个,主导投资案例有浩泽净水(HK.2014)、千方科技(002373)、天汽模(002510)、五谷磨房(HK.1837)、58金融、德拓信息、云之讯、爱贝、洋码头、六度人和等,累计投资数亿美元并取得了优异回报。钛资本研究院就本次王铎分享所提出的若干观点进行如下回顾。

ToB领域可以有增速很快的公司

过去十几年,ToC领域在中国的发展远远超过了ToB领域,这一直是王铎的困惑之处。王铎虽然也投了一些不错的ToB项目,目前最好的项目市值达约一两百亿人民币的量级,但是从绝对值规模来看仍与一些非常优秀的ToC项目相差较远。

ToB项目给投资机构的印象是增长较慢、不容易做大、估值增速慢且难以达到高估值、很难获得很好的回报,所以ToB领域的投资在过去十几年一直属于“绿叶”。其中的主要原因有:第一是商业模式;第二是新技术发展的成熟度;第三是用户对新事物的接受度。

2016年王铎创办沣源资本的时候,仍决定聚焦ToB领域,因为王铎认为:第一,ToC的红利很快会开始枯竭,好项目的机会越来越少;第二,ToB领域存在一些新的模式,能够允许ToB项目快速成长。特别是随着用户近年来对云计算、大数据等新技术的耳濡目染,加上新解决方案的快速成熟,更重要的是很多传统行业的企业日子越来越不好过,导致很多企业主都愿意尝试新的技术方案——这几个因素叠加在一起就形成了一个拐点。沣源资本在ToB这个领域几年的坚持也获得了很不错的回报,同时也见证了近期投资行业的大切换,也就是很多主流机构开始重点布局投资ToB赛道,包括AT两巨头。

ToB领域是否可以有增速很快的公司,主要取决于两点:第一,ToB所服务的行业是否在快速增长,这将直接影响到项目的成长速度;第二,在一些相对饱和的行业,是否有比较大的改善空间。在一些不能快速增长的行业,仍然会涌现出增长很快的公司,尤其是产业互联网公司,主要是因为这些领域给予了足够大的改善和整合的空间。

举例而言,跨境电商是目前市场上一个很少有的蓝海领域,未来几年还能保持快速增长。在这个领域应该布局什么样的项目?难道是投资大型商家吗?后来沣源资本决定,投资服务于这些商家的平台。2017年沣源资本选择投资了杭州的Pingpong, Pingpong是全球第二、中国最大的服务于出口跨境电商企业海外销售后的收款、转帐以及结汇业务公司。在类似Pingpong这样的公司出现之前,国外的卖家通过亚马逊等平台完成销售后,要通过多道转帐手续才能把销售款顺利转回,例如西雅图的帐户要从东海岸的一级清算行再转到香港的清算行等,累积多层转帐的中间手续费成本可能就达10%。Pingpong则极大地压缩了转帐流程,可以为商家节省出高额的手续费成本。Pingpong目前主打的费率是1%甚至是8‰,对传统的Paypal、Payoneer形成冲击,也让众多的中国出口商家享受到了切实的优惠。

Pingpong提供的服务,首先处于快速增长的领域,其次直击高成本的痛点。Pingpong的业务增长非常快,在2017年沣源资本刚投资的时候,每个月的GMV只有约几千万美金规模,现在增长了至少10到20倍,预估今年将产生可观的盈利规模。

Pingpong服务的ToB商家随着行业的红利在快速增长,也因为行业的快速增长而又吸引了无数新的商家进入,使得它几乎每年都以几何速度增长。此外还有像钛资本管理合伙人李骅所提出的B2B2C概念,当然不是说好的项目一定都得是B2B2C,但是B2B2C确实是一个好的参考标准。

ToB公司不一定都需要经历长周期的发展

很多人对ToB公司的认知是增长慢,但实际上现在有很多新的形态,能够赋予ToB公司以高增长的可能。

首先,传统ToB公司以项目制为主,需要从事大量的定制化开发,实际上就是传统IT软件公司的概念。目前的一些新领域,如云计算、大数据等,也都是以项目制开发为主。项目制对公司的增长速度和商业模式的可扩展性有一定的影响,所以沣源资本在看项目制公司时相对谨慎,除非该领域空间很大。当然也有特例,项目制的公司如果再结合系统集成,也可以实现快速增长。如果只是单靠一个个项目,其增长速度一定相对较慢。

其次,实际上很多纯SaaS公司,其获客成本并不低,续约率也不健康,同时又无法提供进一步延展服务,导致最后续费的时候无法提升客单价。那么,中国很多SaaS公司一年的收入能达到几千万、大几千万或者一个亿就已经相当可以了,现在国内最好的SaaS公司可能一年收入也就是几个亿。这种情况对标美国的Salesforce等则是天壤之别,如何破局?

如果一个SaaS企业仅单一依靠SaaS收入,缺乏提供延展服务、增值服务的可能性,那么一般沣源资本对这类型SaaS公司的兴趣不大,这是因为中国市场的特性使得几乎所有SaaS公司都很难产生高收入。

在美国,为SaaS付费的客户中当然有很多SMB(中小企业),但是也有不少大型企业客户,他们愿意为SaaS服务买单。但是在国内,大型企业客户基本都认为自己的需求具有独特性,需要定制化开发而导致服务成本居高。而愿意接受标准SaaS服务的公司都是SMB,这些SMB在中国市场竞争激烈的环境下导致生命周期比较短,每年要淘汰大量的企业,最后的续费率也不高。因此在中国市场单纯靠SaaS服务,如果主要客户群体为SMB,则很难上规模。

但如果服务集中度高的行业中具有垄断地位的客户,日子也会不好过。举例来说,服务于几大运营商的企业就很难赢利。客户的分散度越高,企业的日子才越好过。因为行业集中度高,就会导致服务供应商的议价能力低。

在国内,每年一个SaaS客户的ARPU(平均客单价)约为几千到一两万,这已经是比较高的水平。而能够有几万到十万的付费客户,就已经是相当不错的情况。在这种情况下,一年最多为几亿到十亿的SaaS收入,就已经是国内的头部SaaS公司了。

所以,沣源资本看中的是除了SaaS之外,能否把SaaS服务作为一个切入口,通过数据的积累后再提供延伸服务,比如延伸到营销获客、切入到交易环节或者供应链金融等增值服务领域。这样,就可以让一家年收为几个亿到十个亿的纯SaaS公司,上升到几十亿的量级。

第三,一个公司能不能在ToB领域做好,要看团队能否在技术能力和商务能力之间做好平衡。很多项目的技术能力很强,但是核心的商务能力,包括打单、BD业务拓展等能力不够,那么就很难做好公司;相反如果只是商务能力强,但技术不过硬也不行,那就变成了一个纯销售公司。所以,找到商务能力和技术能力比较匹配的公司,非常重要。

很多ToB公司,尤其是做中大型企业的公司,BD业务拓展的周期很长——敲开客户的门很难,里面很多错综复杂的流程与关系,如果商务能力和拓展能力不够强或者项目策划能力不够强,就很难把一个项目制公司做大做强。

沣源资本投资了某大数据类项目,就属于技术和商务平衡的公司,该公司核心创始团队的战略思维很强,搭档的联合创始人又能够很好地把战略落地并转换成销售,所以几年下来就成了国内大数据公司里少有的规模盈利公司。

第四,ToB公司一定要直切用户痛点,找到用户付费意愿强的点。就用户付费意愿来说,营销获客优于赋能、优于效率提升。赋能比如在供应链金融、整合供应链领域,帮助企业提高业务能力;效率提升比如提供业务流程操作的工具。但如果从客户付费意愿的优先级来说,营销获客一定是最高的,因为这是所有公司的痛点。当然也不是说效率提升的项目就不好,还是要看能否通过基础服务,延展到其它增值服务。

例如沣源资本投资的某CRM项目,目前已是中国SaaS龙头之一。CRM提供的一个基础入口工具,在积累了大量数据之后再延伸到营销获客以及其它的通讯服务领域等,不但让该公司的服务边界扩张,其潜在收入空间也产生了质的变化。

对照ToB的标杆企业Salesforce,实际上它真正的SaaS收入可能只有1/3,40%左右的收入则来自于营销获客,还有一部分来自客户服务。实际上一个项目的想象空间,主要还是取决于其延展扩张服务边界的能力。所以一个ToB公司一定要有想象空间并有能力延展到收入空间更大的领域,而且一旦延展出去就很容易成为十亿美金量级起的公司,尤其是在一两个所服务的行业中奠定绝对龙头地位时,成为十亿美金级的公司就不难。

第五,对于B2B2C类的公司,如果能找到一个增长很快的细分领域,并成为服务这个领域客户的平台,则是最理想的情况。其中的“C”也看如何定义,惯常思维指的是个人消费者,但在一定情况下也可以理解为SMB或者小微企业。因为在很多细分领域,这些SMB或小微企业都是企业主单点决策,而且群体规模又足够大,其行为表现与个人消费者很接近。

产品服务和功能在快速融合

有一个大的趋势,就是一些非常优质的公司,所提供的产品服务功能在快速的融合。到最后,很难说这是一个SaaS公司、一个B2B公司还是供应链金融公司,因为边界越来越模糊——如果单一提供某个功能和服务,根本无法满足客户的需求,或者不足以让客户对平台产生足够的黏性和依赖度。

有代表性的是产业互联网公司,更通俗易懂的理解就是B2B类的公司。过去这些年有几个主要的代表性发展阶段:一开始国内最有代表的B2B公司是阿里巴巴、慧聪,主要是做传统的信息展示、匹配、撮合,当然这也是PC互联网时代的B2B模式;接下来到了移动互联网时代的B2B,进一步组合了履约和资金,最有代表性的诸如找钢网、找油网、Molbase、易酒批等,提供极致高效的服务;新时期B2B则出现了像大搜车这类型公司,大搜车一开始是给车商提供SaaS软件,后延展到汽车的交易以及供应链金融,属于非常典型的把几大业务领域边界完全融合而且融合的非常理想。

从服务到交易、从交易到金融,这是一个典型的延展路径,尤其在产业互联网领域最为普遍。产业链到最后都能够叠加金融属性,这比直接切入到产业金融更靠谱、更务实,因为已经从底层建设起来了数据基础。在产业互联网最普遍的路径,不代表在其它的领域也必须如此。比如SaaS领域的延展可能不需要切入金融,例如当CRM项目发展到具有足够用户数据并训练出相关的模型之后,就能延展到营销获客以及通讯服务等,这是一种不需要切入金融的路径。金融业务确实最容易变现,但前提是需要做好风控。

进一步讲,大数据、人工智能、物联网到最后都会变成工具、手段,外界最后对公司的认知还是会回归到解决了什么样问题。结合到产业互联网,不用再强调这是一家SaaS公司或B2B公司,而是到最后演变成“提供什么服务”和“解决什么问题”的公司。这一类公司一定有可能成长为巨头公司,只要能够把几个核心的路径走好,现在也确实看到了市场上有些公司具备了这样的苗头。

最好的ToB公司估值增长可媲美优秀的ToC公司

目前市场上已经出现了多家,其中包括沣源投资的公司,由于业务规模的爆发增长,其估值增长速度完全可以媲美非常优秀的ToC公司。在新的形态下,业务模式的可扩张性、业务边界的不断延展,以及收入规模的快速增长,使得部分ToB企业能够享受爆发性的成长。实际上,从沣源资本的投资经验以及业界的ToB类明星公司发展轨迹,都增强了投资界对ToB的信心:业务可以增长很快,同时估值也可以增长的很快。

除此之外,即使一些ToB公司估值增长没有那么快,但也知道ToB领域有自己的特点,如果用ToC作为对比的话,可以看到如下鲜明特征:(1)ToB领域不像ToC那样容易形成垄断。在ToB领域有很多行业,能够容纳多家上规模的公司,因为客户会有一定的依赖性。而ToC领域,基本上到最后都是接近全市场的垄断、半垄断;(2) ToB采购的决策更加理性,而且更看重服务质量,价格虽然重要但不是唯一的重要因素,因此ToB业务更加稳定。ToC可能更容易冲动消费,价格是绝对的主导因素,因此ToC项目容易大起大落。

总结下来,未来几年一定能够出现几家千亿级市值以及一批优秀的百亿市值ToB公司。当然,在这个过程中肯定还有很多的挑战和困难需要克服,所以需要投资人更有耐心,也需要整个业界一起努力。通过努力,在未来的5年到10年,打造出一批能够媲国外最顶尖ToB公司的中国企业。

2019-02-01

【SAP全球执行副总裁、大中华区总裁纪秉盟(左),SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强(右)】

SAP是全球第三大市值的独立软件公司、欧洲最大的独立软件公司。在最新2019年1月的BrandZ全球最具价值品牌排行榜中,SAP连续两年获得了德国最具价值品牌排行榜首以及首次获得了欧洲最具价值品牌排行榜首。SAP的2019品牌价值(约509亿美元)是BMW宝马(约252亿美元)和Mercedes-Benz品牌价值(约234亿美元)的两倍之多。

2019年1月30日,SAP在北京举办了2019新春媒体沟通会。SAP全球执行副总裁、大中华区总裁纪秉盟(Mark Gibbs)在沟通会上发布了“中国加速计划”:SAP计划在未来五年,持续加大对中国市场的投入,推动在华业务发展。纪秉盟强调所谓的“中国加速计划”并不是一个宽泛或者战略性的计划,而是SAP对格外重视的特定市场或领域将投入更多资源,以实现业务进一步的加速增长。

在2019年1月29日,SAP发布了2018年第四季度及全年的强劲财务数据:2018年第四季度营收同比增长9%达到74.3亿欧元(按IFRS准则)、运营利润同比增长22%达24亿欧元(按IFRS准则),2018全年营收达到247.08亿欧元(按IFRS准则)、运营利润达57.1亿欧元(按IFRS准则);在云业务方面,全年新增云订单25%、达18.1亿欧元,全年云订阅和支持服务合同增长30%、超过了100亿欧元,全年云订阅及支持服务的营收则达49.9亿欧元(按IFRS准则)。SAP预计到2023年,公司整体营收达到350亿欧元,而云业务营收实现三倍的增长。

中国是SAP全球战略中的一个重要市场。五年前,SAP大中华区成为独立大区运作,此后SAP大中华区在每一年都“保持了极其强劲的增长”。纪秉盟强调,实际上中国业务持续增长已经有十年之久。而在过去五年,SAP大中华区的云业务板块增长也非常强劲。因此,在新的五年到来之际,纪秉盟在2018年12月14日的SAP全球董事会上向董事会提交关于“中国加速计划”的汇报,SAP全球董事会立刻批准了“中国加速计划”,并从2019年1月1日开始执行。

SAP“中国加速计划”主要涵盖以下部分:打造新型生态系统、深耕中小企业市场、提升品牌影响力、加大人才和设施投入。纪秉盟强调,SAP“中国加速计划”是一个动态计划:由于中国市场变化速度和技术推陈出新的速度快,因此当变化发生时,SAP大中华得到了董事会的灵活性准许,可以相应调整具体的操作,即当市场中出现了新的好机会,SAP大中华区有授权可以及时调整资源(尤其是资金),投入到新领域中。

值得注意的是中小企业市场成为了SAP“中国加速计划”的重要目标。SAP全球高级副总裁、中国区总经理李强在沟通会上表示,SAP关注的传统大中型企业市场正在趋于饱和,越来越多的增长机会将来自中小企业,中小企业将是具有最大潜力的云市场,特别在SaaS领域, SAP将加大针对中小企业市场的研发。而纪秉盟介绍,在2018年,SAP就对中国中小企业市场给予了高度的关注,也进行了大量投入,结果是“SAP大中华区在中小企业云业务中实现了爆炸性的增长”。

2019年,SAP大中华区希望建立一个更加适合中小企业的生态体系,例如2018年宣布了与阿里巴巴的合作。SAP首先希望从基础设施的角度,大幅度降低中小企业使用云计算的成本;其次,SAP也将加大本地化的研发,推出更加符合中国中小企业快速实施、快速交付的解决方案;再次,SAP还将与合作伙伴大规模建立集中的远程交付中心,而不再像以前那样派遣昂贵的咨询顾问去现场交付系统。

李强表示,SAP面向中小企业提供了众多产品线,包括面向中小企业的ERP产品B1,此外围绕中小企业经营和管理也提供了SAP软件的中小企业版本。接下来,SAP还将对现有产品进化本地化开发,例如与支付宝、微信以及更多本地化软件的结合,让中小企业能够快速使用和上线。根据“中国加速计划”,SAP计划在未来三到五年内,在中国开设十个分公司/新办公室,以拉近与中小企业客户的距离及加大沟通,开发符合中小企业需求的产品,并让更多中小企业通过云计算和优惠价格获得SAP世界级用户体验。“我们希望在每一个T3以上的城市都有SAP合作伙伴,让SAP第一时间了解到客户需求,以及帮助推荐SAP解决方案和提供及时服务。”李强强调。

除了中小企业外,云业务是SAP“中国加速计划”的重中之重。纪秉盟强调,SAP大中华区的目标和关注点是要让中国的客户能够以更加简便的方式购买和部署SAP云解决方案,并且从SAP云解决方案获得实效。纪秉盟认为,在云的世界中,企业购买技术和产品的决策和思路完全不同于以往。因此,SAP非常重视软件和服务这两个要素的组合和配合,二者一起为企业真正实现清晰可见的成果和结果。为了实现这样的目标,SAP大中华区将继续与中国的生态系统特别是下一代生态合作伙伴之间建立和保持紧密合作关系。

而所谓的下一代生态合作伙伴,李强表示包括工业互联网平台供应商、独角兽公司、科技园区等。通过与下一代生态伙伴合作,SAP为中国企业数字化转型提供更好的支撑和服务。在过去,SAP生态系统更多是帮助SAP销售软件产品、帮助客户进行部署和实施,以系统集成商为主;在未来,在与系统集成商合作的基础上,SAP还将专注培养和建设下一代生态系统。“下一代生态系统意味着SAP与这些合作伙伴所合作的领域、工作方式等,与过去很不一样。”纪秉盟强调。

“我们积累了很多年,也蓄势待发了很多年,相信通过‘中国加速计划’,投入更多的研发、开设更多的分支机构,我们能够在新领域取得像在大中型企业那样的优势地位。”李强在沟通会上强调。

在本次沟通会上,SAP宣布签约年仅19岁的网坛新星吴易昺,作为其品牌大使。吴易昺是2017美国网球公开赛青少年组男单及男双的双料冠军,也是中国大陆首位大满贯青少组男单冠军,这是SAP首次赞助中国本土网球选手。SAP还参加了新疆青少年足球训练项目,不仅提供了技术,也提供了相应的资助。“SAP作为一家德国企业,并没有把自己当成过客,进入中国市场25年以来,正如SAP CEO所谈到的,SAP把中国当成了第二故乡。”李强如是说。(文/宁川)