上個月，鄭泉水院士在福州開設講座時提到，數智時代的未來「社會」，可能加速三個主要階層的分化：創新者、智慧機器人和被技術淘汰的「邊緣人」弱勢群體。
當把階層的物件換成企業，道理可能同樣適用。
現在各行各業都在尋求智慧化，爭取擠進創新者的階層。
如火如荼的新能源汽車行業，就是典型之一。如今的新能源車企，幾乎已經實作「全員智駕」。今年1月，比亞迪更是宣布將在智慧化領域投入1000億元。
圖源：視覺中國
其他行業對智慧化的重視也不遑多讓，包括制造業、農業、金融、教育……
但這其中， 對智慧化有著最大、最迫切需求的行業，非互聯網行業莫屬。 它們向來是前沿科技的先行者，因此立足，也因此獲利。
所以我們見證了「AI+」的爆發，以及緊接而來的「百模大戰」。
我們也看到了它們不斷在根據實際情況調整前進的方向。
例如今年的一個明顯趨勢是，從過去的卷模型轉向了卷套用。李彥宏直言：「不要卷模型，要卷套用。」李開復也表示，2024年是套用爆發的一年，AI 2.0時代，所有套用都值得被重寫一遍。
種種大戰和轉變背後，無不透露著焦慮和野心。
焦慮根源：求而不得，不得其法
今年兩會，不少互聯網大佬圍繞「人工智慧+」建言獻策，雷軍關於「建議人工智慧納入義務教育」的言論還火出了圈。
在這個全面擁抱智慧化的時代，AI是從政府到企業公認的排頭兵。
然而盡管是大勢所趨，外界對此仍有不少質疑。
人們見多了AI技術帶來的AI對話、AI生圖、AI惡搞名人、AI魔改影視片段等等令人眼前一亮的新事物，但在大多數人的生活和工作裏，火熱了數年的AI，還遠遠沒達到引發質變的程度。
在積極擁抱AI的企業中，也還未出現新巨頭的身影。即便是業界頂流OpenAI，暫時也是表面風光。據史丹佛大學李飛飛團隊釋出的【2024年人工智慧指數報告】透露，OpenAI預計今年虧損約50億美元。
與此同時，人們耳熟能詳的新聞則是，輝達以及儲存芯片巨頭賺得盆滿缽滿。
難怪有個流行觀點認為： 在淘金熱中，只有賣鏟子的人才能穩賺不賠。
有這樣的想法，其實情有可原。
大多數互聯網企業在智慧化的過程中，難免會遇上一些客觀存在的難點，以至於短期內成果不顯。
在起步階段，最大攔路虎是入局門檻。
例如要發展大模型，需要大量的AI算力支持，需要高效能AI芯片和大規模的計算資源。
於是通常會遇到兩大難題。其一，高效能AI芯片太過昂貴。輝達的p00一枚數萬美元，非巨頭的互聯網企業普遍難以承擔；其二，美國不斷加碼對華芯片出口管制。所以有的互聯網頭部企業一有機會就采購囤積，同時輝達也想方設法推出閹割版。即便如此，它們也還需要考慮輝達的替代方案，以備不測。
這就決定了，大多數互聯網企業往往不具備搭建大規模算力集群的條件。另外，除了成本高、不穩定的因素，缺乏專業的技術人員也是現實難題。
所以很多企業紛紛選擇和雲服務商合作，來解決大模型的硬體和軟體問題。相關數據顯示，有90%的中國互聯網企業選擇了華為雲。
當企業跨過入局門檻之後，又將面臨AI套用的效率問題。
經過幾年的投入，今年開始越來越多企業在呼籲把AI和大模型拉下神壇，讓它們到實際套用場景中發光發熱。李彥宏是其中最活躍的人之一，他曾公開表示，「沒有（AI）套用，基礎模型一文不值。」
問題是：如何將AI與各行業深度融合，掀起屬於各行業的效率革命？
特別是對於許多互聯網公司——它們開始從過去的橫向快速擴張，向產業賦能轉型——這個挑戰會日益嚴峻。
這是因為，每個行業都有專業知識門檻，以及迥異的流程和場景，所以僅僅是依賴純AI技術的「原生AI」產品大機率是行不通的，它們必須能夠深入其中，給出客製化解決方案。
而在未來，企業還會邁入新階段，屆時其智慧化手段能否與時俱進，使其保有競爭力？
華為雲中國區總裁張修征曾表示：「未來互聯網企業增長將面臨四個突破：橫向突破產業邊界、縱向突破業務邊界、向外突破區域邊界、向內突破能力邊界。每一個突破都是一場變革。」
要在未來的每場變革中依舊實作「用數、賦智」，挑戰不小。
當下的難題疊加未來的潛在難題，如同一團濃霧遮住前路的視野，人們有迷茫、顧慮甚至是質疑也就不足為奇了。
野心迸發：明槍暗箭下，生機盎然
11月26日，中國最受關註的手機之一——華為Mate70系列手機，正式釋出。
在釋出之前，Mate 70 就有著極高的討論度。除了芯片、設計、價格，讓人們津津樂道的還有各式AI功能，例如「AI隔空傳送」「AI訊息隨身」「AI運動軌跡」……
無獨有偶，國內外同行也都推出過自己的AI手機。
不僅是手機廠商忙著把大模型裝進手機，現在車企也在忙著請大模型上車，推動人機互動和智慧駕駛。
各式各樣的AI產品層出不窮，暗自較量。
這也說明，雖然面臨許多挑戰，但各行業的企業從未放棄思考如何開發和運用好AI能力。互聯網企業更是如此。
據AppGrowing統計，截至11月15日，國內十款AI原生套用合計投放金額達15億元，其中10月超過3.5億元，為歷史最高。其中，Kimi和豆包是投放最瘋狂的兩個產品，分別投放了5.4億元和4億元。
從Kimi和豆包的爆發也能看出，互聯網企業時刻保持著對AI行業的關註。如今AI浪潮的競爭，從大模型、AI基礎設施、演算法蔓延至AI套用領域，可以說離不開互聯網企業的推波助瀾。
不僅是加大投入和關註、引領行業走向，互聯網企業還在嘗試將AI能力與現有業務進行融合創新。
例如騰訊音樂天琴實驗室將自研的MUSELight大模型推理加速技術，遷移到昇騰雲上。相比傳統AI算力解決方案，推理速度提升超過166%，價效比提升35%，帶來更高效的AI內容生成能力和更好的音樂體驗。
遊戲行業的網易雷火，今年也在將AI能力整合進自己的業務當中。它和華為雲合作，打造出了全球第一個利用最新AI大模型推理能力打造的遊戲copilot。
不難看出，雖然困難客觀存在，但許多互聯網企業還是選擇了迎難而上、持續重視AI能力和套用。其中的原因，自然是 它們窺見、體會到了好處，乃至於跑通了商業模式。
比如，破卷。
互聯網流量見頂是個不爭的事實，促使大小企業重新高舉「以使用者為中心」的大旗。個人化、高效的AI功能，正是提升使用者增長和使用者黏性的利器。
【2024年中國行動網際網路半年報告】數據顯示，截至今年6月，國內AIGC類App的月活躍使用者規模達6170萬，同比增長653%。Kimi更是在短短一年內做到了月活3600萬，盡管其中有投流的因素，但其出圈的長文本處理能力才是關鍵。
除了幫助破卷， AI技術所帶來的智慧化，也有利於企業的數位化轉型甚至是跨界。
這方面，美圖深有體會。
AIGC時代來襲之後，美圖這兩年開始了從toc到tob業務的嘗試，聯合華為雲共創落地了B端產業美圖設計室，面向直播、電商、設計等領域的使用者需求。
今年上半年，美圖總收入16.2億元，同比增長28.6%，凈利潤2.7億元，創下新高，同比增長80.3%。創始人吳欣鴻還表示：「美圖的全球月活躍使用者數和付費訂閱使用者數保持雙增長。」
如何促成，水到渠成的智慧化？
所以，最後的問題是：互聯網企業如何盡可能地規避難點，高效奔赴期望中的智慧化未來？
答案很簡單： 探索出一個針對性強、實用、永續突破和升級的商業模式。
道理不難，要貫徹到底卻不容易。刀哥認為，要做到這點，離不開幾個關鍵認知。
首先，不論toc或tob，使用者增長的動力來源於使用者體驗的提升。
截至10月20日，鴻蒙生態裝置數量已突破10億大關。通用辦公套用覆蓋全國超過3800萬個企業。
快速壯大的動力正是極致體驗。雲雲協同持續創新，結合華為終端1+8+N 全場景生態能力，鴻蒙作業系統的原生套用帶來的是原生精致、原生易用、原生流暢、原生安全、原生智慧、原生互聯的全新體驗。
而且，鴻蒙的天花板不僅僅局限於手機。從一開始，華為對鴻蒙的定位不只是替代安卓，而是成為萬物互聯、全場景、分布式的作業系統。所以曾在華為主導研發鴻蒙的王成錄，在今年接受央視采訪時才會說：「替代安卓只是它價值的5%都不到，我還有更大的95%的價值，更廣泛的套用空間。」
其次，謹慎選擇對應的技術支持。
如上文所述，90%的中國互聯網企業選擇了華為雲。站在他們的視角，做出這樣的選擇大概有兩重原因。
第一是永續的AI算力供應。
AI算力是智慧化的基石，絕不能是個不穩定因素。比起輝達和其他雲服務商，華為雲的昇騰雲不僅是全棧自主的AI雲算力，更能一鍵接入貴安、烏蘭察布、蕪湖三大主節點及30多個分節點，單數據中心提供百EFLOPS，支撐萬億參數大模型、單作業萬卡、數據百PB級超大規模訓練，提供豐富算力。
從此，企業無需自建或改造數據中心，即開即用。
第二是華為雲的場景套用能力。
和美圖一樣，不少互聯網企業都有從toc到tob的業務擴張需求，這就要求深刻理解行業know-how。周鴻祎今年也說過，大模型要掀起一場工業革命，必須往產業化、垂直化、場景化、套用化發展。
這也是華為雲的核心優勢之一。華為雲一直深耕千行萬業套用場景，包括政務、金融、遊戲、工業、能源、醫療、電商、文娛社交等等。例如在工業領域，目前華為雲已聯合100多萬開發者，打造超3700個工業APP和150多個工業解決方案，服務於10萬多家企業。
最後，必須了解雲廠商的全面能力。
持續成長和探索邊界是許多互聯網企業的基因，因此互聯網企業必須明確雲廠商提供的土壤，是否能支撐自己成長為一顆理想中的大樹。
比如企業出海發展時，身處異國他鄉，面對不一樣的市場需求和政策規定，這時需要考慮的就不只是算力了，還有雲廠商的全球覆蓋率、生態夥伴能力、產品創新能力、可靠性穩定性、安全合規能力。
如此，不論是橫向或縱向還是向內或向外的突破，企業都能有所倚仗。
在這些方面，華為雲基本可以做到無後顧之憂。不論是其服務組織的全球覆蓋率，還是全球合作夥伴的數量，無不業內領先，甚至還能幫助出海企業解決獲客難題。這也是為什麽，庫迪咖啡、愛奇藝、科大訊飛、台鈴、寶寶巴士、鈦動科技等大量企業在出海上雲過程中，選了華為雲。
智慧化的目的，說到底就是要以更好更高效的方式去解決實際問題。
而在企業奔向智慧化未來時遇到的難題，也唯有用更加智慧化的手段來解決。
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