作者丨语焱监制丨阑夕“PayPal教父”彼得·蒂尔，或许你没听过他，但他的产品却家喻户晓：1998年，彼得蒂尔创办了PayPal；2004年，他成为Facebook第一名外部投资人；同年，成立大数据分析公司Palantir；其名下风投基金创办的Founders Fund，则投资了LinkedIn、SpaceX、Yelp等独角兽，成为硅谷首屈一指的科技投资公司。
当年与之同行的创业者们，后来成为了左右全球科技产业的一批人——特斯拉与space X创始人Elon Musk，LinkedIn创始人Reid Hoffman、YouTube创始人Steve Chen，美国最大点评类网站Yelp创始人Jeremy Stoppelman，美国移动支付企业Affirm创始人Max Levchin……
在多年的创业与投资生涯中，彼得·蒂尔将自己的思考总结成书《从0到1》，与《硅谷之火》并列成为科创领域的红宝书书中，彼得·蒂尔侃侃而谈自己多年来如何避免竞争、如何发现新的市场，甚至还花了相当篇幅，讲述如何进行垄断的技巧。
但在褪去所有商业光环之后，贯穿全文的核心主旨只有一个——创新在他看来，只有创新才能造就一家伟大的企业在彼得·蒂尔的书中，他将创新分为两类：一类是垂直创新，比如探索新的道路，让世界发生如书名一样的变化“从0到1”；另一类是水平创新，完成“从1到100”的跨越，以数字化的先进理念和技术，使能千行百业的价值实现。
如果说，“从0到1”是少数科学家与发明天才的游戏场，充满了神奇的探险与不确定性的挑战那么，“从1到100”，将理论的、前沿的理念和技术为我所用，则是所有企业都可以因循发展的确定性路径，也是必然选择事实上，这一浪潮已经来临。
在2022 年的 Gartner 新兴技术和趋势影响力雷达图中，生成式 AI （大模型）被认为是年度五大影响力技术之一，并将在未来2至5年内进入成熟期，颠覆和改变整个商业市场当前，从微软到谷歌，从华为到BAT，国内外科技巨头，不仅将这一技术作为核心技术研发重点，AI绘画软件Midjourney、微软new Bing的出现，更是对现有的原画、搜索等商业模式带来巨大冲击。
同时，目前有170多个国家发布了数字化发展报告，市场预计到2025年将有55%的经济增长来自数字驱动，到2026年，全球数字化转型支出将达3.41万亿美元换而言之，数字经济将成为全球经济和产业发展的最重要引擎。
正如孟晚舟在日前举行的华为第20届全球分析师大会上所言，“数字化”是共识度最高、也是当前确定性最高的趋势数字化已经成为越来越多国家、企业和组织的共同话题数字技术，将驱动生产力从“量变到质变”，并逐步成为经济发展的核心引擎。
跃升数字生产力，正是这个时代的主题。
创新的“下沉时代”，与数字化的火种降临有人说，科技革命在爆炸，但技术创新却处于前所未有的垄断年初，ChatGPT如同一阵热浪，从旧金山的OpenAI总部席卷全球，几乎一瞬间，大模型如雨后春笋在各行各业冒出。
技术正在以超越想象的速度狂飙，所有创新的竞速，被加速到了以月、以周为单位的烧钱游戏与人才大战比尔·盖茨将大模型的重要性，提升到Windows诞生的高度；英伟达创始人黄仁勋，则直接将这股热潮称为AI的“iPhone 时刻”。
“iPhone 时刻”被人们广为传播，正是因为iPhone的出现，直接开启了智能手机产业黄金时代，以风卷残云的效率，将原本占据大部分市场份额的旧式手机扫进历史故纸堆；大模型的突飞猛进，也许正意味着以智能、数据为要素的新产业革命时代即将到来。
然而，另一个困扰也随之出现：领先的科技创新，似乎已经成为了大企业、大机构的垄断优势几个很直观的数据是：在计算机科学领域，以ChatGPT的诞生为例，一张A100显卡售价大约8万，一个8卡的A100服务器大约130万，而训练一个GPT3规模的模型，需要至少一万张A100，也就是说，购买显卡的起步费用，就是17亿元人民币。
后续的能耗、安全、运维以及研发的费用，又是一大笔成本
△ ChatGPT需要1万张NVIDIA A100显卡人才方面，业内估算，国内真正从事大模型研发的业者不超过一千人，其中的专家数量更是少数现如今，一名资深AI架构师的年薪动辄三五百万元这些创新的成本，使广大中小企业根本无法负担。
不只是计算机科学，生物制药等等领域同样如此在生物制药领域，一直存在一个“双十定律”，即：即新药的研发通常需要10年以上，期间花费超过10亿美元新药研发的长周期、高成本、低成功率，成为横亘在行业发展中的一道难题。
高昂的研发成本，往往让创新药企业研发动力不足、进展缓慢，仅有强生、辉瑞、默克等少出大厂才能取得研发-新药创收-利润投入新药研发的创新循环在物理科学研究领域，同样有类似的情况现代高能物理学要想取得进展，环形正负电子对撞机（CEPC）的建设是根本条件，然而这是一项起步就要千亿规模资金的工程，其投资并不亚于再建一座三峡大坝，没有任何国家与机构敢轻易上马。
在尖端创新成本越来越高，甚至进入“失速”的状态，如何解决整个社会和全产业的创新活力问题？答案藏在彼得蒂尔的书中，在“从0到1”的创新失速之后，以数字化手段，加速“从1到100”的创新下沉，将前沿理论应用于千行百业，则是必然选择。
前者打开基础科学的天花板，属于科学前沿的狂欢；后者带动技术创新的“下沉红利”，如同古希腊神话中的普罗米修斯盗火下凡，普惠整个世界在前沿技术的普及后，巨大的社会产业变革，将带来更多的生产力提升以及实践经验沉淀，又将支持前沿技术的进一步探索。
二者如同太极的阴阳相生，相生相融一个典型的案例，就是芯片产业的诞生与发展上世纪六十年代，芯片的诞生，主要服务于阿波罗登月计划，1962年这一年，美国国防部的采购需求几乎垄断了全世界的芯片产能然而，让芯片真正改变全世界的，则来自于八十年代后个人电脑发明，以及四十年后的智能手机普及。
也正是电脑、手机等消费电子的繁荣，以及基于电子设备的企业信息化进程加快，更催促了芯片工艺不断冲击摩尔定律的极限，以及产生更前沿的人工智能、大数据、云计算等新技术在“iPhone时刻”来临之际，我们相比以往任何一个时期，都更需要这种“从1到100”的跨越。
也正因为这些前沿创新的成本高企，给予产业链解决行业痛点，开启创新“下沉市场”的时代机遇正如孟晚舟所说，全球的数字化是整个产业链的新蓝海，无论是正在进行数字化转型的企业，还是支撑数字化转型的企业，均面临巨大的市场空间和经济收益。
△ 华为副董事长、轮值董事长、CFO孟晚舟无论是在当下，还是在长远的未来，“数字化”的旋律一旦奏响，便将穿透企业的边界，连点成线、聚线成面，共同创造产业互联的时代“开着飞机换引擎”：所有企业的数字化挑战。
在今年的全国两会，政府工作报告持续强调“大力发展数字经济”，国务院新一轮机构改革中国家数据局的设立引发广泛关注，“数字经济”“数字化转型”等也成为业界热议的高频词汇上海高级金融学院教授胡捷在接受采访时表示，中国的数字化进程经历了三个阶段，即电算化、互联网化和智能化阶段，目前，我国处于智能化阶段，这是数字化的高阶阶段，且我国数字化发展在全世界处于相对前沿的地位。
数字化转型步入智能化阶段时，企业不仅需要电力、服务器、计算集群等基础设施能力，更密集地依赖数据本身的收集、整理、加工与分析等等全方位的综合能力在持续的企业经营中年，如何跨越这些阶段，完成一场高质量的数字化转型，背后的难度可以类比“开着飞机换引擎”。
以实体经济最重要的制造业为例，信义玻璃是全国最大的玻璃制造企业之一，公司仅仅生产制造端，就有11个工业园区几十条生产线过去多年，公司一直将数字化转型作为发展中的核心课题之一，在相关的系统投入、IT建设长期位于同行前列。
但一个长期困扰信义玻璃的难题是，IT建设支出越来越大，系统数量越来越多，但数据的流转与企业数字化转型的难度却也越来越大在玻璃生产制造的产业中，纯碱等原材料以及能源支出是生产中最大的两块成本但过去的信义玻璃，公司里大大小小的系统就有上百个之多，其中仅仅天然气的热值一项，在不同的产线与系统中，有的显示的是最大值，有的产线显示的是平均值，各种数据汇总，一共高达二百多项。
不解决数据标准不统一的问题，公司的能耗成本优化就无从入手可是，究竟哪个技术提供方，能够把这高达一百多个系统，二百多种专业数据进行打通？敢啃这个硬骨头的企业寥寥无几有着相似困扰的，还有互联网企业天眼查作为国内领先的个人与企业信息查询平台，天眼查目前已经收录全国近3亿家社会实体信息，带动了天眼查在商业化上的突飞猛进，但同时带来了一个甜蜜的烦恼：。
随着业务的快速发展，各种新的需求层出不穷，为了及时响应不同的客户需求，天眼查的IT架构也开始变得像“毛线团”一样复杂，业务之间数据调用复杂，不同数据与业务之间又有强耦合，导致系统多组件协同困难，后续的开发与资源调用速度，也因此被拖慢了速度。
解决问题的共识，无疑是加速数字化但是，不论是加快云原生的架构改造，还是应用现代化的创新升级，都并非易事怎么“开着飞机换引擎”，让一个行业龙头企业在高速发展的同时完成转型，成为了数字化落地的共同挑战在行业深耕多年，已经拥有了上百套系统的企业们明白，面对当前的技术标准，业务的升级早已远不是引入一两个新工具、一两种新模式就迎刃而解的。
他们期待的数字化底座，不仅能够提供标准化的服务、算力、弹性资源，更需要能够帮助企业解决复杂的生产系统与核心架构挑战，在精益和创新之间取得有效平衡换句话说，企业们需要的不仅是一个技术提供方，更是并肩作战的战友、知己，企业转型过程中的“使能器”。
在这一背景之下，定位为企业数字化“云底座”的云计算厂商，开始从资源型产业，转化为服务型产业，变得像一把数字时代的“瑞士军刀”，以“一切皆服务”（Everything as a Service）的理念游走于企业复杂庞大的业务系统，提供“庖丁解牛”一般的创新技术与资源支持。
用华为云公有云业务部总裁高江海的话来说，行业已经进入到数字化转型深水区，云计算厂商不能只是提供一个“云底座”，还要承担“使能器”的作用，帮助上云的企业提升效率，优化成本，敏捷创新。
△ 华为云公有云业务部总裁高江海这一洞察理念，也正印证着全球云厂商的作为企业数字化伙伴的发展曲线变化作为云计算的开拓者，亚马逊AWS在早期凭借先发效应以及规模效应，取得了市场第一的份额；而随着近年来微软Azure融入了以office 365为代表的生产力工具，抢先一步为企业带来深度云化机会，天平也就开始逐渐转向Azure一方，并倒逼着AWS加码如segamaker等PaaS服务，服务客户的深度上云需求。
在国内，类似的变化也正在悄然进行一方面，早年一路高歌猛进的互联网云服务企业们，在这几年纷纷面临增长爬坡困难的挑战，今年的阿里云峰会上，阿里这试图通过MaaS（model as a service）等方式，打开新的增长曲线。
另一方面，在传统通信市场积累丰富TO B市场经验的运营商云们，则在此期间实现高速增长，在制造业、智慧城市、政企市场上频频拿下大单同样，从制造业企业转型而来，同样拥有丰富政企产业经验的华为云，这一新增蓝海市场中拿下了更多市场份额。
如高江海在华为第20届全球分析师大会演讲中介绍，截至2022年底，华为云累计服务超过800个政务云，与150多个城市共建“一城一云”；在金融行业，服务了300多家客户，包括中国六大银行、12家股份制商业银行等；此外，华为云还服务了90%的中国Top50电商企业、90%的Top30车企等。
这些变化的背后显示着，在云计算的市场拓展进入深水区时，广大公共事业、实体经济企业的上云升级，以及互联网、金融企业的深度云化，将成为新的蓝海空间而复杂、专业且庞大的企业市场，更呼唤着具备行业“Know-How”，有着企业数字化转型沉淀的供应链支撑。
在转型历程上，只有让企业在上好云之外，还能用好云，管好云，才能真正释放出数字化的生产力价值一场波澜壮阔的产业革命回到一开始的问题，在数字化的“iPhone 时刻”来临之后，谁能带来数字化的火种，加速产业创新从1到100的扩散？。
孟晚舟指出，面对数字化机遇，华为将在联接、计算、存储、云等方面保持投入，为客户提供极简架构、极高质量、极低成本、极优体验的“4极”数字基础设施从基础设施服务，到上层应用创新，再到技术生态的孵化，云计算正成为数字化的“云底座”和“使能器”，以软件服务的形式，为企业一触即达地提供转型所需的一切。
这也正是破解创新“看起来很美”“沉不下去”等痛点的药方所在：首先，云服务提供了更直接的价值呈现方式过去，企业需要基于零散的部件，通过规划、设计、采购、加工、集成等复杂的流程，由厂商、集成商、应用开发商等众多角色从0开始构筑能力，云服务的出现一揽子解决了这个问题，让企业可以跳过复杂的流程直接使用价值服务。
同时，通过服务订阅、按需使用模式，改变了多年的硬件采购、软件许可买断模式，极大优化了企业的技术灵活度和成本其次，云服务提供了一直在线的领先技术在数字时代，企业从追求使用先进的IT硬件转变为更加关注如何获得最领先的技术，云上服务的方式，能够为企业实现无感升级，实时更新，并且提供一流的设备、技术、团队在线响应，使企业可随时获得最领先的技术。
在云上，用户的软件、数据、资产能够获得更安全可靠的保护，并且具备韧性云厂商的先进安全架构体系，提供了全面丰富的安全整体防护能力，能够有效抵抗外部的高强度破坏性攻击和来自内部的风险同时，全球化的多得多活部署模式，使云的可靠性远远优于传统IDC，且云的分布式架构，使软件具备基于云原生的韧性，有极强的防错、容错、纠错能力。
再者，云已经深刻改变了当前的软硬件行业从传统的硬件OS到云OS，从离线到在线，当前的行业应用软件已经加快拥抱使用云服务API编程，开发者不必从0到1构建底层技术和配置资源，即可快速使用API和各类服务进行开发，把软件TTM缩短到天级、小时级。
同时，在云的世界更不需要开发团队派人到现场插拔设备、调试代码解决问题等低效作业模式，真正通过技术变革拉近物理距离，使用在线云服务渗透到各个应用环节，成为数字化革命的关键生产力工具
在2021年已提出一切皆服务（Everything as a Service）的华为云，在这条路上持续深耕数字化，走在行业的前列在华为第20届全球分析师大会上，高江海提到，华为云2023年将持续围绕基础设施即服务、技术即服务和经验即服务进行不断创新，新建卓越运营的组织，深耕行业数字化，通过丰富的行业实践，以一部分客户的成功，促进整个行业的发展。
例如，在最基础的运维层面，华为云把安全、稳定、高质量始终放在第一位，构建了包括高可用架构、动态风险治理、智能运维和质量文化等四个方面的确定性运维安全体系，实现从设计、开发、上线、运维全流程的质量保障针对AI的产业需求，华为云则提出了AI for Industries加快使能行业创新。
目前，华为云AI已经在各行业有超过1000个项目，基于对行业的深入理解，华为云盘古大模型能够更好地落地在行业客户的主业务场景迄今为止，华为云陆续推出了矿山、药物分子、电力、气象、海浪等大模型，为业界贡献先进的算法和解决方案。
未来, 华为云还将发布更多的行业大模型在政企深度用云的市场方面，华为云Stack总裁尚海峰则介绍，华为云将继续践行“全面采纳云原生技术、全面开展云上业务创新、全面借鉴新模式和好经验”三大主张，帮助客户运营好云，加速迈向深度用云。
△ 华为云Stack总裁尚海峰华为云Stack作为行业数字化转型的优选底座，与华为公司多个行业系统部深度协同，通过提取行业细分场景的共性特点，把云服务组合、组网和配置、应用等做成标准化的方案持续向市场推出。
目前，华为云Stack已累计发布30+行业场景化解决方案，如深圳福田城市智能中枢方案、江苏财政一体化方案等，帮助众多行业先行者迈向深度用云到2022年底，华为已经将自己多年来积累的工业、供热、政务、煤矿、教育、电力、公路七大行业经验，以PaaS的形式服务用户。
其中仅华为云开天 aPaaS，就已经开放出50多个场景、超10万的API服务，并广泛应用于十余垂直行业作为整个时代数字化转型的“云底座”和“使能器”，华为云提供的不仅是有形的资源以及技术服务，华为的行业理解、对内管理经验、开发标准流程等等无形资产沉淀，同样将沉淀在云上对外输出。
这种经验，也打动了被转型所困扰的信义玻璃以及天眼查，他们选择华为云作为自己转型的战友在信义玻璃的案例中，华为将IT数据和200多种生产设备的OT数据融合在一起，实现了数据的透明、可视，并通过采集生产工艺数据进行建模，构筑了数字化运营的基础。
当数据顺利流通起来之后，优秀经验也就能够被快速复制借助华为云，信义玻璃产线的天然气能耗大幅降低，每年节约成本可达上亿元而在天眼查案例中，华为云则花了6个月时间，帮助天眼查实现业务架构之间的“横向分层”和“纵向微服务化解耦”，减少无用且复杂的调用关系；将数据和业务解耦，构建统一的数据服务化API，将数据开发效率提升30%；技术设施层面，则通过云原生实现秒级弹性，并节省了30%的资源占用。
这样的案例还有很多，但毫无疑问的是，他们都说明了一件事：在数字化创新的“下沉时代”，云计算已经进入for Industries的新阶段在波澜壮阔的企业数字化市场，一场新的产业革命，才刚刚拨云见日，初露峥嵘。
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