IBM的困境說明了AI時代的一個重要特征,To B服務難有巨頭,中國所謂的AI獨角獸們要深思。

文/Rene

投入近三十年,曾經聲名顯赫、領先業界多年的IBM終于還是輸掉了AI醫療之戰。

《華爾街日報》最新消息透露,IBM正在探索出售Watson Health的業務,以精簡公司架構,新任CEO Arvind Krishna將是售賣相關業務的直接操刀人。前不久,IBM默認關掉上世紀成立的中國研究院一則消息,似是也在指向這一點。

但據Krishna所言,IBM仍然不會放棄在AI應用上的探索,甚至仍將會優先考慮AI在醫療保健方面的應用服務。

2011年在電視游戲中擊敗人類對手,Watson曾被業內尊稱為新一代認知計算技術的鼻祖。一直在尋求變革的IBM因此在AI領域名噪一時,并因此敲定了接下來的轉型方向——AI商業化服務。

Watson Health則是IBM探索AI商用最為關鍵的項目,它主要利用AI幫助醫生或制藥公司輔助診斷、檢測等,因此被業內眾多后生晚輩奉為學習楷模。

然而Watson的學術地位之高對商業的幫助并不如預期,“包治百病”的過度宣傳讓IBM Watson Health陷入輿論漩渦之中。《華爾街日報》曾做過審查并刊發多篇文章,指出Watson項目數據存在造假,所言不實,對醫生的價值并不大。

《IEEE SPECTRUM》援引IBM Research首席科學家Ruchir Puri所言,指出Watson桎梏在于代碼的老化。特別是GPT-3和谷歌Switch Transformer在認知計算領域的主導地位,也在證實Watson如今在技術上無法跟上時代。

從AI到IoT以及碳中和,IBM畫餅越來越大,但是落地也越來越難。據《華爾街日報》最新報道,IBM正在探索追蹤碳排放的技術,稱該技術將幫助實現2030年零排放的目標。原紅帽CEO、現IBM云計算和認知軟件負責人James Whitehurst 負責該項目。

又是一個比IoT、AI還要宏偉的目標。

01． 藍色巨人,畫餅充饑

成立百年,幾度轉型成功的IBM,曾高度寄希望于AI技術的大范圍應用。然急切之下,終究用力過猛,惹得一身麻煩。

在IBM的發展歷程中,創始人老沃森、其子小沃森以及郭士納被認為是對公司貢獻卓著的三大人物,與之相伴的則是IBM從機械、計算機硬件到軟件服務的轉型之路。

IBM的前身是CTR公司,在老沃森帶領下公司走上正軌并更名為IBM-國際商用機器公司。二戰的到來助推了IBM的發展,憑借過硬技術為軍隊制造主力武器M1沖鋒槍等,在戰爭期間老沃森與美國國防部簽署了合作協議,其目的在于增加公司軍火銷售額。果不其然,同年IBM銷售額猛增至1．4億元。

二戰后, IBM走向了機械時代和電子時代的分水嶺,以華生父子為代表的兩派一直爭執不下。最終小華生的勝利開啟了IBM的新時代,也讓IBM從行業的追隨者走向領導者地位。

與開發出UNIVAC計算機的艾科特-毛奇萊公司只同美國軍方合作不同,主導開發出IBM 360等著名機器,小華生不僅在技術投入上更為大膽,他也開啟了計算機從軍用到商用的時代,豐富了公司原有的商業模式。

小華生上臺后五年,將IBM的營業額提高了三倍。而在后來的二十年內,IBM的平均年增長率高達30%,小華生創下了超越父親的商業奇跡。

IBM是個人電腦時代的領導者成為業界的共識。《時代周刊》評選IBM PC為二十世紀最偉大的產品,《華爾街日報》也給出了高度評價。

2005年IBM將個人電腦部門賣給聯想,被認為是IBM正式退出個人電腦舞臺的標志。業界分析認為,微軟的崛起、IBM缺乏C端產品經營的經驗等因素最終導致了該結果。

早有跡象顯露,以售賣大型主機為主要業務模式的IBM,在80、90年代間嚴重受到個人電腦興起的沖擊,尤其是其硬件利潤逐步轉向軟件服務。

被認為是IBM發展史上最重要的領導人之一,郭士納在裁員、整治公司內部臃腫架構、賣資產之外,做了最重要的決定:幫助IBM做軟硬件能力整合,將商業模式從賣硬件轉變為軟硬件服務。

郭士納看見了正在成長的軟件服務市場機會。在業務服務的應用探索上,IBM致力于開發與其他公司機器相容的開放系統公司,相比于原先封閉的專屬系統IBM研發出了免費開放的Linux操作系統。另一邊IBM斥資35億收購蓮花軟件公司以獲得網絡軟件Notes。

這些舉措在由硬件至軟件的轉型上是成功的,在郭士納的帶領下IBM進入了另一段黃金時期,IBM股價上漲了10倍。

2003年郭士納退休,科技行業也進入了更為豐富的業態,電商巨頭亞馬遜、智能手機開創者蘋果、以電腦軟件起家的微軟等企業都進入了賽道,與此同時,AI也迎來了新的浪潮。

專利大戶IBM很早就預測到了AI時代的到來。但與谷歌將AI應用到廣告產品中、亞馬遜將AI應用到電商平臺的生命周期中不同,沒有了郭士納的IBM再次進入了激進的技術探索之路,搭建了一個在研究領域讓人嘆為觀止的框架——Watson,與當下的GPT-3之于行業的意義類似,也為后來商業探索上的失敗埋下了伏筆。