在陆奇发射的“阿波罗之光”笼罩下，百度云究竟是一种怎样的存在？

编者按：本文来自“新智元”（ID：AI_era），作者 宇多田。

2017百度云智峰会（ABC SUMMIT）在北京国家会议中心召开。百度总裁张亚勤，百度副总裁、AI技术平台体系（AIG）总负责人兼百度研究院院长王海峰，百度副总裁、百度云总经理尹世明等登台演讲。会前，新智元对张亚勤和尹世明进行了采访。

正文如下：

在百度对各事业群架构进行了重大调整，并坚决将“All in AI”这个口号贯彻到底的过去一年里，百度云事业部的动作可以用4个字来形容：异常低调。 

可以说，无论从曝光度，还是与AT两家在云计算市场的风生水起相比，百度云在众多“看客”眼中都是不具备优势的一方，甚至从没有出现在Gartner与Forrester Wave等权威分析机构针对公有云市场竞争力勾画出的“魔力象限”中。 

而在今年7月，百度在开发者大会上详细公开了自动驾驶开放系统阿波罗1.0计划的同时，也将微软云平台Azure纳入了自己的50个初始合作伙伴之一：在全球除中国以外的地区，百度的自动驾驶平台将通过Azure提供的云服务开放给全球开发者。 

这个举动的确让人疑惑：百度不是自己有云吗？ 

要知道，无论是陆奇在开发者大会上解读百度AI 生态战略时提到的“智能云”，还是分管百度云业务的百度总裁张亚勤反复强调的“ABC战略”（AI+Big Data+Cloud），都能够证明云计算业务应该是百度生态布局的重要一环。

（图为百度开发者大会上，陆奇所讲述的AI生态组成部分）

但为何，在阿里云与腾讯云都在磨刀霍霍向海外的时候，百度却选择将自己的AI能力放在别的云平台上？  

或者，也可以从外界对百度云发展状态存在疑惑的另一个问题下手：在百度制定的“AI先行”战略中，云业务究竟处于一个什么样的位置？ 

1、云是枪管，“AI服务”才是具备杀伤力的子弹 

百度曾在各种场合谈到过自己最擅长的事情与最迫切想做的事情：前者是AI技术，而后者就是如何让这项技术最快变现。 

张亚勤向新智元坦言，云，担负着如何让AI技术快速变现的重任。 

通俗来讲，对于百度来说，将AI变现的策略有两种：一种是以智能硬件的形式，赚普通消费者的钱；而另一种，就是通过云把AI能力输送出去，赚产业及企业的钱。 

因此，于百度而言，AI是子弹，而云平台则是枪管。 

在子弹型号都一致的前提下，无论你是54式手枪，还是79式冲锋枪，最终目的都是把子弹发射出去，让子弹在特定环境中发挥最大的威力。也就是说，无论是集中于国内市场的百度云，还是在海外市场合作的微软云，都是百度面向产业迅速输出AI能力的最快渠道。 

而张亚勤也在接受新智元的采访中坦言，百度云并没有进军海外市场的打算，虽然在海外有一些数据中心，但并没有大规模布点，百度云的业务重点还是在国内： 

“还是之前强调的，布好AI生态最重要。无论怎样，都要先把无人驾驶平台铺出去，围绕着AI商业化借力打力。按照这种思路，在海外与云服务商合作的方式最迅速，无论是微软的Aure，还是亚马逊的AWS，我们都可以合作。总之，我们在海外还没有云服务。” 

实际上，从另一个角度来看，在IaaS市场基本格局已定的当下，如果百度只拿云来参与到市场竞争中去，几乎毫无胜算。连张亚勤也承认，如果只拿出百度云ABC Inspire策略中的C去跟别人竞争，百度大概并不具备更多优势。但是，如果是三合一，百度则有充分争夺话语权的实力： 

“我们经常讲一句话，要做自己擅长的事，ABC就是我们的擅长，全部是C不是我们擅长的。很多公司可能量做的很大，买个CDN，把CND卖出去，流动一下，真正没有加太多能力。实际上，我们现在基本没有纯粹C的业务，而是靠数据分析，靠输出AI能力拿到的单子。”

不过，从目前的市场竞争状态来看，ABC的思路并不是百度一家独有。

无论是互联网出身的亚马逊、阿里、腾讯，还是母胎里就开始做B2B生意的IBM，SAP，亦或者是toB和toC业务都擅长的微软，都在绞尽脑汁地向“智能化”看齐。这是云服务从1.0（计算、存储这样的技术计算能力）的过渡到2.0（客户关系、销售、商业数据挖掘这样的商业计算能力）的过程中，各家必然要制定的更具差异性的服务策略。 

一方面，云巨头都会基于平台提供各类人工智能服务；而另一方面，为了满足这类服务对算力的超高要求，云服务商也在训练模型的时候采用和CPU不同架构的人工智能加速器件（“异构”），以提供高密度并行计算的运算能力。 

毫无疑问，在云2.0时代，客户对人工智能算力的需求将愈加迫切。而在今年6月的一次大会上，英特尔中国研究院院长宋继强甚至曾做出过如下预测：至2020年，跟人工智能相关的计算力需求，将会增长12倍。 

因此，就像Google基于自己的技术优势迅速迭代TPU，微软也在最近推出基于FPGA的深度学习加速系统Project Brainwave一样，国内云服务商也在火速升级着自己的异构计算产品。其中，想以ABC中的A来取得制胜点的百度，也毫无意外在做同样的优化处理。 

张亚勤向新智元透露，百度也将发布新一代异构芯片XPU，这是一项基于FPGA的机器学习AI加速方案，算力水平比上一代芯片提升了10倍，将会通过公有云将这项能力输送给用户。 

张亚勤将百度这种与人工智能技术开发相关的优势，看作是先天的一种对云业务的“反哺能力”。他认为，这样的打法与亚马逊、阿里等云服务商先把IaaS，PaaS做成熟了，再陆续添加AI能力的思路是不同的： 

“从下面所谓C的能力来看，亚马逊和微软的确更强一些，但强一些并不是技术更强，更多的是做服务更强，比如说这里面有许许多多的虚拟网络，网络虚拟化，计算虚拟化，也包括多个客户的隔离，做得比较好。 

而我们认为无论是云的技术（做搜索起家的必然性）还是AI方面，自己更具备技术优势。我们做云的思路可能不太一样，我们心里是想着“怎样把AI技术给商业化”这个问题，以此为核心，来构建我们的业务体系。”

实际上，这种思路在某种程度上正在被越来越多的云服务商所认可并采纳。这就像《财富》杂志所引用技术学习社区Free Code Camp一位深度学习开发者的话一样： 

“在技术领域，特别是云服务领域，竞争的最大看点已经不是谁有更好的技术，而是在于谁能够将机器学习的商业化转化为一种服务。” 

2、百度云团队规模暴风般的成长，是基于什么？ 

撇开技术能力，百度云的几项挑战，是包括张亚勤与目前负责百度云开放业务的百度副总裁尹世明在内的百度云高层在接受新智元采访时都承认的：

• 虽然只是一个短期挑战，但不管怎么讲百度在云市场还是晚了一些，起跑稍微晚了一些。阿里腾讯都做得比较早，形成了自己的一套解决方案，这个思路是非常对的。 

• 百度出身互联网，做广告业务也是把B2B做成B2C的方式了，它不是去深度谈解决方案，因此也面临着B2B与B2C业务的思维转换问题，百度在这方面的基因比较弱。 

由于张亚勤此前在微软任职时对B2B与B2C业务都接触过，因此他非常了解这两种模式之间的巨大差距。而业务模式的差异反映在了百度云团队建设上——重新调整云内部的运营架构，组建新的销售团队，一个与从前搜索与广告业务完全不同的销售团队。 

“跟传统企业客户去谈上云，有时候他们自己都搞不懂什么是云，为什么要上云，这就需要你跟他谈的时候，既要懂技术，又要懂业务。在组建这个团队的过程中，我们希望业务和技术是比较一体化的，因为在一个快速变化市场里面，业务和销售之间，业务与技术之间应该是相通的。” 

但尹世明向新智元透露，虽然销售一环很重要，但其在整个团队中的占比并不高，大概只占到25%，其余75%仍然由技术开发团队组成。这本质上是由百度的“基因”与业务属性所决定的： 

“一方面，我们的核心任务，仍然是提升云计算的AI服务能力；而另一方面，这个业务太新了，我们要小心翼翼地往前走，一点一点去摸索，不能盲目。当然，我们肯定要建立熟悉行业的一流销售团队。” 

如果从整个团队的规模来看，1年内从200多人的容量扩展到1100多人，百度云的成长是略显惊人的。不过，与很多公司一样，百度也无可避免陷入了与人工智能与云计算领域相关的人才争夺战。尹世明甚至透露，他们每周都要开一次人才招聘会。

不过，在企业服务的属性与百度先天toC基因并存的前提下，尹世明制定的百度云用人标准依然较为苛刻：“产品研发团队倒是可以校招，但业务团队最好既能有做B2B业务的经验，也要有B2C业务的经验。” 

而出身“可C可B”的微软系的张亚勤甚至还开了一个玩笑：“都说微软这个黄浦军校快被挖空了，但其实还是有太多很厉害的人在里面，还是有很多人才可以挖的。”

很显然，除了详备的人才招聘计划，百度开放云事业群的迅速扩张还有不同业务部合并的作用力在里面。据尹世明透露，无论是技术部还是运维部，一些散落的部门被陆续合拢，从而让百度云业务逐渐强大起来。 

一方面是云业务的内部整合，而另一方面，在百度AI技术优势更被所大众熟知的前提下，各个事业群的打通与配合其实对百度云提升服务能力与品牌影响力更加重要。 

因此，在ABC战略架构的基础上，尹世明这边领导研发的AI一体机以及云业务，与百度副总裁王海峰负责的AI技术平台体系(AIG)等其他业务部门，都在进行着密切合作。 

3、尹世明：步履依旧维艰，但百度云找到了自己的战场 

除了团队规模与品牌影响力，外界对百度云实力的疑虑其实还存在于百度从未披露过的与AI及云服务相关的营收数字。 

而尹世明回忆自己在2016年11月刚加入百度时，曾认真看过相关的运营报表，而一些数字表明，这项业务的确是有所欠缺的。然而，这一年谈下来的业务合作，让百度云的确有了些好消息： 

“很多数字虽然不能透露，但是在业务方面的变化真的有点大。业务量提升了至少4倍以上，可以说爆炸式的增长；客户量增加了十几倍，整个容量也差不多增加了不到10倍。” 

但对于他自己来说，特别是作为百度云业务团队的一员，面对的最直接的难题，是去跟传统企业谈业务时，如何让他们对上云产生兴趣： 

“在跟传统企业谈上云方案时，被拒绝的次数太多了，这对于我来说都是过目就忘的，然后再投身下一个项目。 

这就是为何我们一定要有B2B的思维方式和经验在里面。我在SAP做过，也卖过几年苹果手机，所以我还是比较了解这些传统行业的。中国绝大多数，大型，超大型行业的ERP基本都有我的足迹。譬如石油行业，我可以给你讲很长时间。电力行业，从调度到维修，我也基本了解这个业务流程，所以可能取交集时候会有一点点优势。 

所以说，我们需要知道大型产业级客户想要的是什么。不是你说‘我能给你节省个1000万，他们就觉得上云这件事靠谱就行的。’你像说服中石化上云，你说‘我给你的服务器资源省1000万’，我估计中石化动都不会动：‘1000万算个什么事？’换句话说，你只拿C去说服它，说到口干舌燥也不行。 

但同时，如果你只拿A去说也不行。他们会说，你开发AI技术就好，跟我有什么关系？因此，想让传统客户信服，就要让他知道这个东西会给他的公司带来新的价值与盈利点。节省1000万不够，你让他的存量节省1000万试一试？” 

因此，尹世明表示在代表百度云团队在与跟传统企业洽谈项目时，通常要思考想很多维度，而成本只是其中的一小部分。此外，数据与操作的安全性、产品质量与生产效率如何提升、与作业环境是否契合等等都要被考虑进来。 

虽然有过太多次失败，但是百度云还是拿下了两个大单子：帮宝钢和首钢上云。 

这是让尹世明非常兴奋的两个合作项目。从某种程度上，在有着阿里、腾讯等云巨头积极参与，以及备受西门子等老牌工业云服务商关注的中国工业云市场，说服传统钢铁企业上云并不容易： 

“虽然可能听起来不是很酷，但钢铁行业真的还是挺高科技的行业，你看高速的闸轨，怎么测量，怎么保证质量的监控，包括像成分的分析，都挺有意思的。以前没办法用大数据，譬如那个钢包，一旦漏钢会死人的，这时候怎么办？里面有很多弱电网，每个温差在哪里？这里面都需要用到机器学习与数据分析的服务，这是他们的需求；但另外一点是，他们相信我们能做到，这一点感触很深。” 

在代表百度云去跟各个行业，特别是传统行业去谈项目的这不到一年的时间里，尹世明坦言明显感觉到了别人对百度云的认可发生了一个时间节点的变化。譬如在某个时候，双方谈合作变得更容易一些了，不再需要费那么多口舌去介绍了： 

“可能是因为AI真的深入人心了。譬如我9月初刚从宁夏回来，那里政府的人很开放，简直超越我的想象。包括我去山西也好，去跟北京市政府谈合作，都很开放。这不是说团队怎样，而是大家都知道，AI是很重要的事情，而且百度是有做这个的能力的。” 

如果说百度云被外界认可，以及客户关系网、内部运营体系与人才层次的日益稳定与完善是一个在尹世明预料范围内的渐进的过程，那么有一件事情，则是让他感受到百度云的发展策略一定走对了： 

“这可能是我感到最爽的一天了，我忘记是几月份了，竞争对手们也开始谈论ABC了，这是不是证明我们为行业做贡献了？” 

在外界眼中，百度云算是默默前行了一年，但是对带领百度云团队去抢传统行业订单的尹世明来说，他们则终于找到了属于自己的战场，靠ABC来寻找传统行业突破口的战场： 

“ABC这个思路，围绕AI商业化做业务这个思路，你首先必须得信它，更重要是把它干出来。现在人才层次起来了，团队的所有人都是干劲满满，像打了鸡血似的。而且李彦宏也表扬了我们很多次，这些都是让百度云继续走下去的动力。”