習慣後出場的華為 為什麼總能贏得最後的“勝利”

1987年，改革的春風已經在深圳吹了好幾年。不論是這片神奇的土地還是個人，各式各樣的改變還在源源不斷地發生著。

就在當年橫貫深圳東西的主動脈深南大道剛通車後不久，在深圳一家國營集團旗下電子公司工作的他，實在經不起朋友的求助，以2.4萬元資本註冊了一家新公司，專門從香港向國內進口當時有線電話的關鍵器件——程控交換機。

這是一個一本萬利的生意，運氣似乎也站在了他這邊。

中國電信業從80年代初期開始接觸程控交換機，雖然10年已經過去了，基礎電信服務的市場需求依然龐大。加之雖然程控交換機基礎原理不算很複雜，但當時國內幾乎沒有人學過計算機，懂通信的人更少，所以一時間大家只能從國外幾大巨頭中購買。

（1991年中國第一套擁有自主知識產權的大型數字程控交換機）

在這輪瘋狂進口程控交換機的大潮中，他的確賺到了不少。但隨後，他就做了一個讓常人難以理解的決定：自研程控交換機。

1991年9月開始自研，3個月後在花光公司所有現金之後終於拿到成果。

事實證明，努力沒有白費：第二年產值即達到1.2億元，利潤過千萬（1992年的1.2億比現在值錢多了）。

這家公司的名字叫做華為，而那個“他”正是任正非。

華為的第一次抓機會

在多年之後採訪中，有記者曾問過任正非當初為什麼選擇自研，他的回答中有這樣一句話：

在有的人看來，這或許是“自我包裝”，但今時今日回望華為一路走來的成果，壓根就不需要什麼“包裝”。

但就程控交換機這一機會而言，當年預見並抓住的公司不在少數，華為甚至不是最早的一個。當時公認具有代表性的新興通信製造商總共有4個，除了華為以外，還有巨龍通信、大唐電信、中興通訊。時任信息產業部部長吳基傳還給這四家起了個名字——“巨大中華”（取四家公司的首字）。

時至今日，另外三家公司依舊存在，只是都過得不怎麼好讓4家原來齊頭並進的公司，變成今日的獨自領先， 除了每家公司各自的氣運之外，還有競爭激烈的通信業的一條潛規則：不進則退。

這也是為什麼可以用“時也，運也”來解釋令華為站穩腳跟的程控交換機機會，並但卻不能成為之後20年華為屢屢抓住新機遇的理由。

抓機會這件事

“機會主義”這個詞，大部分時間都是貶義，但在無情的商業世界，錯過一個關鍵的機遇可能就意味著失敗。同樣的，把陷阱看成機遇也是一樣。

（曾經風靡中國大江南北的小靈通們）

“小靈通”算是中國移動通信史上一次奇怪的“開倒車”，這種底層技術實際上源於2G的“小手機”，基本上只能打電話、發短信。不過他有一個優點，就是能夠基於現有的固定電話網絡改造覆蓋。

而當時恰好中國電信想要發展移動業務，但沒有移動通訊的牌照，於是乎“小靈通”有如一夜春風來，掛遍了中國。

作為一個鑽國內政策空子的產品，小靈通採用的日本通信技術標準並不是2G時代的主流，在技術實現上更是落後許多。

到底做不做小靈通？當時的華為內部將自己的一票中高層管理者拉了出來，討論究竟要不要做。最終大家都覺得“太落後，沒做的必要”，華為最終沒有殺入這個市場。

但絕大多數人都沒有想到，因為小靈通費率低，以及中國電信的大力推廣，最終用戶群體高達6000萬。讓主打小靈通的UT斯達康和中興賺的盆滿缽滿。按道理華為應該趕緊奮起直追，嘗試在市場中分一杯羹。但華為卻選擇了直接將小靈通“放”過去，直接佈局WCDMA（3G）的早期研發。

最終的結果證明華為的選擇是對的，在小靈通浪潮後，華為在3G時代全面超越了一眾競爭對手。

曾有華為內部員工在論壇“心聲社區”也對這段歷史講出了自己的看法：

有趣的是，任正非在2015年在會議上也說過一段話：

謀定而後動，習慣於後發制人，然後直接下重注，這幾乎成為了華為特有的一種成功理論路線。

不固執，靈活尋求成功

2000年前後，華為很快迎來了發展史上另一個個重要的機遇：2G移動通信技術升級換代。不過這時國內的通訊業也已經發展了十餘年，有實力的公司已經有了一批。其中自然也有華為的競爭對手。2G/3G中對手主要是國外廠商愛立信、諾基亞、朗訊等，國內中興實力也不俗，戰爭隨即打響。

（CDMA2000才是“真”3G）

在中國移動通訊即將從2G升級的時候，中興押寶了小幅度升級版CDMA95（即CDMA ONE），華為則選擇了理論上技術更先進的CDMA2000（真3G）。但最終國內運營商在落地的時候紛紛選擇了CDMA95。

突然的“踏空”，完全出乎華為的預料，但任正非並沒有慌，反倒是開始大規模“掃蕩”通信行業的應屆畢業生。據說有的學校一個班40人，最終有39個都進了華為。

如此多的“兵馬”在被任正非收到手之後，馬上丟到了培訓中去。從中挑出一批嗅覺靈敏，同時堅持執行目標的銷售人員。在開出一系列激勵機制之後，任正非直接把它們送到了全球通信市場開發度最低的亞非拉地區。

這些被灑向世界各地的種子，很快生根發芽，一步步變成了華為如今在海外的影響力。根據2018年3月的數字，華為2017整體營收中海外收入就佔了49.5%，這還是比去年下降了的結果。

之所以華為能夠屢屢在大戰略執行中獲得好結果，還與40億學費相關。時間倒回1997年，任正非近距離地考察了IBM。一天內，從產品預研到項目管理、從生產流程到項目壽命終結的投資評審，IBM高層都做了極為詳盡的介紹。

IBM副總裁甚至當場送了一本哈佛大學出版的關於研發管理的書給任正非。

任正非離開IBM之後，直接鑽進了硅谷的一家小旅館，用3天開了一個工作會議，並且將一整疊簡報帶回了國內。會議的基礎結論有兩個：

最終，IBM給出了一個方案：70位顧問5年手把手教學，但是顧問費要20億人民幣。

這個價格讓在場的華為其他高層都覺得“太貴了”，但任正非沒砍價就當場拍板了，還當場表示：“只要保證效果，再貴也要給。”

（華為與IBM管理的部分異同）

在之後的學習中，任正非屢屢親自上陣，在華為內部掀起了一次又一次的改革。幾年“徹頭徹尾”的學習推進下來，終於讓華為人學習到了IBM企業運行的精髓，華為也終於有了一個堅實可行的管理系統。

讓奇蹟“可複製”的華為

原華為戰略與Marketing無線市場總監汪瀛，2018年7月曾以《華為抓住戰略機會的核心邏輯是什麼？》為題做過一次公開分享。

其中他對於華為能屢屢抓住戰略機會的核心邏輯進行了一個總結，一共5個點：

把這5點掰開來看，

這其實就是華為這些年來不斷讓奇蹟上演的核心。

當然，華為上演的奇蹟不僅僅限於通訊一個領域，從2011年起正式成立的華為企業業務，也在短短几年間悄然成長，2014年中國區營收就已經突破百億，2017年再次超額完成經營目標並40%的同比增長。

而最為普通人所感知的智能手機終端的成績同樣耀眼，早在2018年8月，華為就再次殺入世界幾大主流智能終端排行榜，並且將蘋果從第二的位置上直接擠下。要知道，這距離餘承東2016年提出“三年超蘋果，五年超三星”，只過去了兩年多。

華為瞄準的下一個機遇：雲+AI

2017年8月，任正非簽發了一份“關於Cloud BU組織變動的通知”，Cloud BU正式轉移到華為集團下，升級為一級部門，僅次於華為三大業務BG（運營商BG、企業BG和消費者BG）。這也意味著，雲已經成為了華為選擇出來的下一個重大戰略機遇。

與前幾次抓機遇一樣，華為在雲服務市場依舊是“後來者”的角色。尤其是外界普遍認為國內三大互聯網巨頭BAT已經將雲市場變成了自己的“一畝三分地”。

但對於網絡、服務器等雲計算相關產品佔據領先地位的華為來說，雲服務又絕對不是一個陌生的市場。目前已經在“雲、邊、端”這條路徑上多點開花的華為業務，更可以為整體的雲戰略提供一系列有力的支撐。

關鍵問題在於，後發的華為應該採用怎樣的姿態進入？又將用如何精妙的刀法，體現差異化能力和突出研發優勢，實現後發先至？

答案很快在2018年10月舉辦的華為全聯接大會上揭曉——AI。

而且AI這兩個字還不只是說說而已，華為在這次全連接大會上一口氣公佈了2款新的AI SoC芯片：昇騰310和昇騰910。兩款芯片在具有強大AI運算能力的同時還使用了華為自研的達芬奇架構，針對AI應用進行了加速，使其算力得以大幅度提高。。

這也是為什麼在發佈會上，華為直接一口氣拿出了5款基於昇騰310的產品，直接覆蓋了加速卡、智能小站、服務器等多個場景，即華為所說的“全棧”概念。

嚴格來說，這不是雲服務商來第一次涉足AI芯片領域。2016年曾轟動一時的、並且正式掀起人工智能大潮的圍棋人工智能AlphaGo，背後就有利用Google自研的雲端芯片TPU進行加速運算。

這些AI芯片所給予的龐大計算力，一點都不比一眾研究人員的聰明智慧貢獻少。因為人們在讓人工智能學習完300萬盤人類的對弈棋譜之後，發現人工智能的圍棋實力增長很快停止了，原因就是人類經驗的影響。想要達到更高水平，就必須給機器一個更高水平的“對手”。

於是乎，在終極版圍棋人工智能AlphaGo Zero中，研究人員選擇了讓AI進行“自我對壘”，然後根據對弈的結果自我學習。最終的結果是，AlphaGo Zero直接完虐了之前更早版本的AlphaGo。

假如沒有這批AI芯片的幫助，AlphaGo不可能在這麼短的時間裡飛躍式成長，研究人員為此花費的時間精力很可能要達到十數倍。

但同時，“做”芯片這件事絕對算是一件苦活累活，直接形容為大坑都不過分。高門檻是一個重要的理由，以芯片流片（試生產）為例，假如你自己的芯片要用上最新的製程（芯片製造工藝先進度指標），那麼你就一定要在芯片生產方那裡訂上一批芯片，光是製造成本可能就要上億人民幣。假如，芯片最終失敗了，這些錢就等於直接“打水漂”了。

其次是芯片作為最底層的硬件，還需要配套一系列軟件、開發工具，為了讓芯片能夠讓大多數人採用，你甚至要培養一個生態。這也是為啥迄今為止，只有Google一家“小打小鬧”地嘗試過。並且TPU的誕生本身就與圍棋人工智能AlphaGo有很強的關係，前者主要是滿足後者的計算性能需求而存在。

所以Google的TPU一直都是以小規模測試存在，即便在AlphaGo Zero成功之後向外界公開了部分計算資源，但並不容易搶到。更可惜的是，雖然Google名義上佔有智能終端的大半江山，但因為對生態缺乏掌控力，TPU的能力完全不能輻射到智能終端當中。

（NVIDIA HGX2）

反觀其他雲服務廠商，他們大多直接選擇了“買芯片”——大批量採用英偉達的GPU，並將他們大量地運用到AI相關的訓練和推理中。例如阿里雲近年來的一系列ET大腦，又比如騰訊優圖實驗室的一系列圖像識別應用等等。

英偉達一直都是人工智能的主力推手，除了提供GPU芯片之外，英偉達自己實際上也幫助廠商們完成了很多的環節，從最基礎的AI開發SDK到新領域的拓展。雲服務商拿英偉達的GPU來做AI自然會“事倍功半”。同時，因為大家都是用英偉達的GPU，隱隱形成了一個AI生態。

看完上面的盤點，一個疑問肯定會出現在你腦海中：

首先關鍵的，就是決心。人人都知道AI將會是下一輪科技革命的關鍵元素。但AI芯片實在是太燒錢了。有決心啃下這塊硬骨頭的企業實在不多。但華為絕對算其中一個。

（2018年歐盟工業研發投資排名）

在最近歐盟委員會發布的《2018年歐盟工業研發投資排名》中，華為是中國公司中研發投入最高的，直接殺到了全球第五的位置。這個成績直接超越了第六的英特爾、第七的蘋果。

其次是AI芯片的“土壤”，AI芯片只依靠本身是無法產生價值的，它必須根據特定的場景，被裝到具體的產品當中。雖然雲技術已經很發達，但是隻有云端，AI技術服務肯定是跑不起來的。

華為恰恰是市場上唯一具有從底層芯片、到硬件設備、到雲、到應用解決方案、再到個人終端的最全產品線廠商，這就意味著華為可以做到端到端的打通AI生態，自己生產的芯片可以自己用，用於自己設計、探索應用場景，而這種場景無論是2B端還是2C端，華為都有載體可以使用。

（“鯤鵬920”芯片）

就在昨天，華為剛剛就在深圳發佈了全新的“鯤鵬920”芯片，後者是目前雲端性能最強的ARM架構處理器。雖然“鯤鵬920”主攻的並不是AI運算方向，但是作為關鍵的基礎算力架構，它將成為華為邁向全面智能化的重要基礎。也將成為華為芯片打入其他雲服務廠商的先鋒軍。

事實上，華為早在2014年就開始涉足服務器處理器芯片，其2014年發佈了主攻雲端存儲的Hi1610處理器，2016又發佈了性能更強、用途更全面的Hi1616處理器。

（生態對於AI來說尤為重要）

當然，只有芯片也是不夠的，芯片之上的軟件和生態同樣十分重要，這也是為什麼在發佈昇騰芯片的同時，華為也發佈了人工智能框架MindSpore，和機器學習PaaS ModelArts。

人工智能框架本身是人工智能生態中相當重要的一個環節，最好的例子就是Google，雖然Google目前並沒有提供特別多AI服務，但是其強大的內部研發能力和其建立的人工智能架構TensorFlow，為其打造了一個極為強大的人工智能核心競爭力。

而ModelArts則是連Google都沒做到的東西，即便有了人工智能框架，很多企業在開發人工智能應用時還是會遇到難處。為此Google為開發者提供了多個場景、分散的解決方案，端雲之間往往還不通用。相比之下，華為直接拿出的全平臺全場景機器學習PaaS，將極大地幫助人工智能應用的開發和推廣。同時也將最大程度釋放華為雲AI芯片雲到端全路徑的能力。

華為，洗牌者？

正如我們在文章中間曾提到的那樣，華為是一家善於創造“奇蹟”的公司。後發先至的劇本已經上演了很多次。

在看似“幸運”的結果背後，是華為一整套持續抓住戰略機會，並且通過華為人自己的智慧和管理能力，轉變為企業營收和實際發展成果的能力。

它就像一個機械記憶，已經被刻進了華為這家公司的骨子裡。

這家公司轉向任何一個領域的時候，都應該引起同行們的充分重視。尤其是當這次華為大聲喊出自己要轉向雲，而且還是以AI為核心的時候，其他雲服務商真的要認真思考一下應該如何應對了。

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