腾讯的数字经济也初见雏形 , 2021年 , 腾讯发布分布式云操作系统遨驰 , 单集群支持10万级服务器;腾讯云分布式数据库TDSQL , 帮助20余家金融机构实现核心系统国产化 。
虽然协同效应不明显 , 但横跨两个重大市场 , 也能保证腾讯的基本盘足够大 。
百度则是押注AI为互联网下一幕 , 在自动驾驶、智能云、AI开放平台等领域均有布局 。 其中 , 百度智能云业务营收同比增长45% , 第一季度 , 萝卜快跑提供了19.6万次乘车服务 。 同时飞桨开发者社区有477万开发者 , 服务了18万家企业 。
过去 , 百度深陷搜索和信息流广告增速下滑的问题困扰 , 一直在苦等AI大规模商业化 。 从目前数据看 , AI已经渐成第二曲线的趋势 , 自动驾驶等业务正逐步产生商业化收入 。
其他诸如京东则在过去五年 , 将近800亿投入研发 , 持续聚焦人工智能方面的热点创新领域和应用场景;穿越过第一个互联网泡沫的网易 , 也在不断加强研发投入占比 。
在大众消费者眼中 , 大厂很多时候是在不务正业 , 阿里在搞量子计算 , 百度在造车 , 腾讯在做虚拟偶像 , 但实际上 , 上万亿的技术研发投入 , 数字经济的内核已经悄然发生转变 。
未来和现在如何平衡以快著称的互联网 , 如今正在学会慢 。
阿里从2009年开始做云计算相关研发 , 直到2022财年 , 阿里云才迎来13年来的首次全年盈利 。 而从90年代成立芯片设计中心到能与高通上同一张牌桌的水平 , 华为用了近30年 。
对于很多未知性巨大的领域投入 , 以及当下急需突破的核心技术 , 互联网公司都是如何平衡呢?
在一次阿里内部业务会上 , 阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋曾同下属们讨论战略 , 试图解答该做什么不该做什么 。 他说 , “什么是战略?战略就是让你有恐惧感的问题 , 比如量子计算 。 ”让他有恐惧感的一个场景是 , “有天 , 阿里巴巴买再多的服务器、芯片 , 都算不过一台量子计算机 。 ”
达摩院因此投入到极具探索意味的量子计算领域 , 2018年研制成功的量子电路模拟器太章 , 成为挑战量子霸权的最先行者;进化的太章2.0 , 则可大幅降低资源消耗 。 2个月前 , 达摩院公布新型量子比特芯片实现99.72%的两比特门操控精度 , 达到此类比特全球最佳水平 。
图:达摩院新型量子比特芯片
而对于当下的场景痛点 , 阿里通过技术创造的新产品 , 解决了不少实际问题 。
比如 , 在很需要老师傅的工业领域 , 阿里AI进入了不少特大型钢铁企业 , 将钢板表面缺陷检出率从人工的90%提升到了98%;全国还有近30个城市的100座垃圾焚烧炉用上阿里云AI技术提升发电量 。 在需要复杂计算的气象领域 , 达摩院AI Earth已经在水利部、国家气象中心、生态环境部等机构投入应用 。
达摩院量子实验室负责人施尧耘曾形容 , 这种状态是“务实的理想派” , 其实是聚焦未来的远景 , 然后不断的focus(聚焦) 。 也就是 , 技术往往从难处入手 , 而落地则从下沉场景入手 。
这与国外的一些互联网巨头风格明显不同 , Google有著名的X 实验室 。 这座实验室主导的项目都极具创意和前瞻性 , 也有一些被内部称为“Moonshot(登月项目)” , 这些天马行空的项目 , 有太空电梯和互联网热气等夭折的项目 。
相比之下 , 国内互联网企业的研发投入相对更聚焦、应用更接地气 , 他们从去IOE的IT安全出发 , 再投入到数字经济变革中 。
当然 , 也需注意到 , 中国互联网公司与国际巨头间仍有差距 。 相比谷歌等企业动辄超千亿研发支出 , 国内大厂研发投入普遍还是百亿区间爬坡 , 中国互联网企业还需更多的努力 。
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