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科技阿里的性格

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科技阿里的性格

技也罢,贸也罢,都是实现目标的手段。

文|阑夕

上世纪八十年代中期,关于「技工贸」和「贸工技」的争论,曾是中国商业史上相当厚重且影响深远的一个篇章。

它源于联想集团的内部分歧:是优先发展技术还是优先跑通商贸?联想选择了后者。

「技工贸」和「贸工技」的差别其实仅仅在于技术和贸易的位置摆放,是以核心技术立本、然后顺水推舟的开展贸易,还是优先追求贸易、有了资本再反哺技术,一时难分高下。

联想毫无疑问是「贸工技」路线的成功代表,以收购IBM的个人电脑业务为标志,联想登上了它的顶峰,但是到了全球化逆流来袭的时代,华为又被视为「技工贸」的代表并赢得了更多的赞誉赏,成为不惧「卡脖子」的民族脊梁。

当然,记性不太好,是现代人的通病,早年的华为和联想一样,肩上扛起的是「贸工技」的大旗,是从销售做起,逐渐夯实了财务基础,才获得了研发技术的底气。

这改变不了联想和华为如今声誉天壤之别的事实,却也足以说明「贸工技」和「技工贸」更像是一个文字游戏,它是关键问题在于技术这项禀赋究竟能否构成企业的生命线,而与表面上的次序没有太大关系。

或者以「幸存者偏差」的概念来说,经历过市场的长期检验且能取得领先地位的科技公司,无论是技术还是商业,都不会差到哪里去,二者并非始终都是厚此薄彼的对立关系。

所谓「成功的条件大多相似、失败的原因却各有不同」,说的就是这个意思。

同样值得拿来例证的,还有阿里这家公司。

当Google的Alpha Go在围棋上大杀四方时,马云曾经不合时宜的出来说了一句「人工智能会下围棋没什么了不起,要学会买东西才行」,颇有柠檬的味道。

不过显然,这是马云的个人表达,因为同时期的阿里,也在进行着训练人工智能打星际争霸的项目。

事实上,阿里素来被认为是「BAT」里最商业的一家公司,无论是天猫和淘宝对于用户消费习惯的塑造,还是支付宝和菜鸟物流这种偏向基础设施领域的产品,都是在着力于构建商业文明。

但是阿里是否就与技术无缘,还需要缓缓的打上一个问号。

至少,从达摩院的科学家储备规模以及速度来看,阿里就不是一家对技术有冷感的公司。

在刚刚过去的2019年里,阿里反而刷新了一个技术之年。仅凭从公开渠道获取的信息统计来看,一年之内阿里的技术或技术产品夺得近30个世界第一。

阿里云的飞天大数据计算平台达到全球规模最大,蚂蚁金服分布式关系数据库OceanBase登顶TPC-C基准测试性能榜首,打破Oracle维持9年的世界纪录;人工智能也相继拿了MS MARCO文本阅读理解、DSTC7对话系统评测大赛和SemEval语义测试大赛的冠军;用于打假的“知产保护科技大脑”打破了世界计算机视觉挑战赛的纪录、在美国国家标准技术研究所的视频类人工智能评测中夺冠。

9月,阿里第一个自研芯片含光800面世,它在ResNet-50测试中的算力峰值性能达到78563 IPS,能效比为500 IPS/W,两项指标均领先业界;当月发布的第三代自研神龙架构,支持ECS虚拟机、裸金属、云原生容器等,贯穿整个IaaS计算平台,并在IOPS、PPS等方面提升5倍性能,用户能在云上获得物理机100%的计算能力。

这些技术突破看上去朴实无华且枯燥,但行内人自然能理解其中的价值和意义。

像是Alpha Go的所谓「黑科技」产物,确实没怎么出现在阿里内部,但阿里技术路线的奇特也在于此:它似乎无意于用所谓黑科技展示自己的科技感,而是以未来商业战略决定未来技术的投入,并用技术的商业化应用来覆盖对未来技术投入的成本。

如果把黑科技肤浅的理解为酷炫但不实用,那么阿里确实没有黑科技,但如果把黑科技理解为面向未来的技术突破与投入,那么阿里黑科技的很。

因为这家公司的技术追求,永远是实用主义大于理想主义的,如果不能服务于业务环节,阿里就很难横跨代际的去做研究。阿里对技术创新与商业的友好程度的重视超过其他同等规模的公司,技术给谁用、怎么用,是在第一时间就要有回答的问题。技术投入的这种「问题」意识,也让阿里的技术更能服务行业和社会。

张勇多次表示,每年「双11」,他从来不预测销售数字,因为其中最关键的指标是技术峰值。

今年的「双11」扛住了每秒54.4万笔的订单创建峰值,这是阿里核心系统100%跑在云上的结果。

张勇认为,平台能够支撑千万级的规模企业到小企业运转,核心是能够提供客户经营所需的基础设施服务。最终使客户从技术中获益的是包容性。「技术不能变成原子颗粒度的技术。技术最终还是要转换成为‘即插即用’、跟商业结合的服务。」

飞天大数据计算平台是用来支撑阿里系生态系统海量数据运算需求的,包括「双11」在内的峰值流量不再导致宕机,以及处理并保障从下单到配送的整个流程不出问题。

知产保护科技大脑是用来识别和对比商品图片的,据说读图效率超过五万真人同时工作,为了解决长期以来困扰阿里电商平台的各种假冒伪劣产品,帮助阿里卸下纵容虚假横行的那口锅。

在国际上挑战各项语义分析和阅读理解的比赛,则是用来尝试提高服务用户的效率,一个「通人性、明事理」的机器人客服,可以解放日臻紧缺的人力资源,让「在吗」、「在」这样的对话早日退出历史舞台。

阿里在2019年的云栖大会上公布,目前该公司的人工智能调用规模是每天1万亿次,日处理图像10亿张、视频120万小时、语音55万小时及自然语言5千亿句。「AI」在阿里不是锁在实验室展柜里的科技,而是淘宝的机器人客服、Lazada的跨语言翻译、小商户上新货用的文案写作工具,每人每天都用得上。

换句话说,技也罢,贸也罢,都是实现目标的手段,就像火车和铁轨不必分出重要性的优劣高低,没有前者,就没有时代的推动之力,少了后者,就少了科技的用武之地。

就像波士顿动力的机器人演示视频曾经火遍全网,没有人怀疑这家公司的创造力和超前性,但它依然被Google出手卖掉了,原因是「无法在未来几年推出可以正式销售的产品」。

从增量市场到存量市场,互联网公司——无论体量大小——无不更加重视能够带来可视回报的投入方向,技术也是如此,它的立足可以前瞻、可以未来,但在运营层面,越是优秀的公司,就越是善于将未来均匀「折现」到当下,一方面是让高昂的成本得到商业的有效分摊,另外一方面是时刻保持着兑现承诺的诚意。

缔造阿里云的王坚以前说过一个话题:「为什么电发明在欧洲,而作为产业的兴起却在美国?其中一个很重要的环节,就是美国首次把电变成了大众服务。」

这是一个足以概括工业革命以来世界发展规律的总结,是的,发明很重要,但是不能商业化、普惠化的发明,就只有青史留名的点缀,它的价值一定会转移到那些能衔接海量受益者的国家和市场。

而格林威治的创始人查尔斯·埃利斯则在「赢得输家的游戏」里写过这么一条后来被奉为投资圣经的名句:

「当闪电打下来时,你必须在场。」

如果将股票市场的行情理解为技术创新的浪潮,那么这句话在互联网行业同样成立,技术的根本性突破,可能百年以来就那么寥寥数次,但是无论如何,想要跟上这几股浪潮的公司,一定要在场做好准备,机会从不眷顾仓促的身影。

阿里——和它的同行们——也在等待闪电打下来的瞬间。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

阿里巴巴

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  • 阿里巴巴:12月2日耗资约3999.04万美元回购372.56万股公司股票
  • 南向资金今日净买入2.95亿港元,阿里巴巴获净买入5.8亿港元

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技也罢,贸也罢,都是实现目标的手段。

文|阑夕

上世纪八十年代中期,关于「技工贸」和「贸工技」的争论,曾是中国商业史上相当厚重且影响深远的一个篇章。

它源于联想集团的内部分歧:是优先发展技术还是优先跑通商贸?联想选择了后者。

「技工贸」和「贸工技」的差别其实仅仅在于技术和贸易的位置摆放,是以核心技术立本、然后顺水推舟的开展贸易,还是优先追求贸易、有了资本再反哺技术,一时难分高下。

联想毫无疑问是「贸工技」路线的成功代表,以收购IBM的个人电脑业务为标志,联想登上了它的顶峰,但是到了全球化逆流来袭的时代,华为又被视为「技工贸」的代表并赢得了更多的赞誉赏,成为不惧「卡脖子」的民族脊梁。

当然,记性不太好,是现代人的通病,早年的华为和联想一样,肩上扛起的是「贸工技」的大旗,是从销售做起,逐渐夯实了财务基础,才获得了研发技术的底气。

这改变不了联想和华为如今声誉天壤之别的事实,却也足以说明「贸工技」和「技工贸」更像是一个文字游戏,它是关键问题在于技术这项禀赋究竟能否构成企业的生命线,而与表面上的次序没有太大关系。

或者以「幸存者偏差」的概念来说,经历过市场的长期检验且能取得领先地位的科技公司,无论是技术还是商业,都不会差到哪里去,二者并非始终都是厚此薄彼的对立关系。

所谓「成功的条件大多相似、失败的原因却各有不同」,说的就是这个意思。

同样值得拿来例证的,还有阿里这家公司。

当Google的Alpha Go在围棋上大杀四方时,马云曾经不合时宜的出来说了一句「人工智能会下围棋没什么了不起,要学会买东西才行」,颇有柠檬的味道。

不过显然,这是马云的个人表达,因为同时期的阿里,也在进行着训练人工智能打星际争霸的项目。

事实上,阿里素来被认为是「BAT」里最商业的一家公司,无论是天猫和淘宝对于用户消费习惯的塑造,还是支付宝和菜鸟物流这种偏向基础设施领域的产品,都是在着力于构建商业文明。

但是阿里是否就与技术无缘,还需要缓缓的打上一个问号。

至少,从达摩院的科学家储备规模以及速度来看,阿里就不是一家对技术有冷感的公司。

在刚刚过去的2019年里,阿里反而刷新了一个技术之年。仅凭从公开渠道获取的信息统计来看,一年之内阿里的技术或技术产品夺得近30个世界第一。

阿里云的飞天大数据计算平台达到全球规模最大,蚂蚁金服分布式关系数据库OceanBase登顶TPC-C基准测试性能榜首,打破Oracle维持9年的世界纪录;人工智能也相继拿了MS MARCO文本阅读理解、DSTC7对话系统评测大赛和SemEval语义测试大赛的冠军;用于打假的“知产保护科技大脑”打破了世界计算机视觉挑战赛的纪录、在美国国家标准技术研究所的视频类人工智能评测中夺冠。

9月,阿里第一个自研芯片含光800面世,它在ResNet-50测试中的算力峰值性能达到78563 IPS,能效比为500 IPS/W,两项指标均领先业界;当月发布的第三代自研神龙架构,支持ECS虚拟机、裸金属、云原生容器等,贯穿整个IaaS计算平台,并在IOPS、PPS等方面提升5倍性能,用户能在云上获得物理机100%的计算能力。

这些技术突破看上去朴实无华且枯燥,但行内人自然能理解其中的价值和意义。

像是Alpha Go的所谓「黑科技」产物,确实没怎么出现在阿里内部,但阿里技术路线的奇特也在于此:它似乎无意于用所谓黑科技展示自己的科技感,而是以未来商业战略决定未来技术的投入,并用技术的商业化应用来覆盖对未来技术投入的成本。

如果把黑科技肤浅的理解为酷炫但不实用,那么阿里确实没有黑科技,但如果把黑科技理解为面向未来的技术突破与投入,那么阿里黑科技的很。

因为这家公司的技术追求,永远是实用主义大于理想主义的,如果不能服务于业务环节,阿里就很难横跨代际的去做研究。阿里对技术创新与商业的友好程度的重视超过其他同等规模的公司,技术给谁用、怎么用,是在第一时间就要有回答的问题。技术投入的这种「问题」意识,也让阿里的技术更能服务行业和社会。

张勇多次表示,每年「双11」,他从来不预测销售数字,因为其中最关键的指标是技术峰值。

今年的「双11」扛住了每秒54.4万笔的订单创建峰值,这是阿里核心系统100%跑在云上的结果。

张勇认为,平台能够支撑千万级的规模企业到小企业运转,核心是能够提供客户经营所需的基础设施服务。最终使客户从技术中获益的是包容性。「技术不能变成原子颗粒度的技术。技术最终还是要转换成为‘即插即用’、跟商业结合的服务。」

飞天大数据计算平台是用来支撑阿里系生态系统海量数据运算需求的,包括「双11」在内的峰值流量不再导致宕机,以及处理并保障从下单到配送的整个流程不出问题。

知产保护科技大脑是用来识别和对比商品图片的,据说读图效率超过五万真人同时工作,为了解决长期以来困扰阿里电商平台的各种假冒伪劣产品,帮助阿里卸下纵容虚假横行的那口锅。

在国际上挑战各项语义分析和阅读理解的比赛,则是用来尝试提高服务用户的效率,一个「通人性、明事理」的机器人客服,可以解放日臻紧缺的人力资源,让「在吗」、「在」这样的对话早日退出历史舞台。

阿里在2019年的云栖大会上公布,目前该公司的人工智能调用规模是每天1万亿次,日处理图像10亿张、视频120万小时、语音55万小时及自然语言5千亿句。「AI」在阿里不是锁在实验室展柜里的科技,而是淘宝的机器人客服、Lazada的跨语言翻译、小商户上新货用的文案写作工具,每人每天都用得上。

换句话说,技也罢,贸也罢,都是实现目标的手段,就像火车和铁轨不必分出重要性的优劣高低,没有前者,就没有时代的推动之力,少了后者,就少了科技的用武之地。

就像波士顿动力的机器人演示视频曾经火遍全网,没有人怀疑这家公司的创造力和超前性,但它依然被Google出手卖掉了,原因是「无法在未来几年推出可以正式销售的产品」。

从增量市场到存量市场,互联网公司——无论体量大小——无不更加重视能够带来可视回报的投入方向,技术也是如此,它的立足可以前瞻、可以未来,但在运营层面,越是优秀的公司,就越是善于将未来均匀「折现」到当下,一方面是让高昂的成本得到商业的有效分摊,另外一方面是时刻保持着兑现承诺的诚意。

缔造阿里云的王坚以前说过一个话题:「为什么电发明在欧洲,而作为产业的兴起却在美国?其中一个很重要的环节,就是美国首次把电变成了大众服务。」

这是一个足以概括工业革命以来世界发展规律的总结,是的,发明很重要,但是不能商业化、普惠化的发明,就只有青史留名的点缀,它的价值一定会转移到那些能衔接海量受益者的国家和市场。

而格林威治的创始人查尔斯·埃利斯则在「赢得输家的游戏」里写过这么一条后来被奉为投资圣经的名句:

「当闪电打下来时,你必须在场。」

如果将股票市场的行情理解为技术创新的浪潮,那么这句话在互联网行业同样成立,技术的根本性突破,可能百年以来就那么寥寥数次,但是无论如何,想要跟上这几股浪潮的公司,一定要在场做好准备,机会从不眷顾仓促的身影。

阿里——和它的同行们——也在等待闪电打下来的瞬间。

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