AlphaGo对战柯洁，刚刚开始的故事，我们就猜到了结局。在中国版人机大战首日，我就在微博上说，这是一场只剩下公关价值的比赛，对人工智能发展本身毫无价值。
一年前就胜过李世石的AlphaGo，经过一整年的训练，能够轻易战胜柯洁，这根本不算新闻，因为包括柯洁也意识到这是一场不可能赢的比赛。即便今天赢了又如何呢？工业革命初期，也曾有过马车与火车的竞速，今天的比赛放在未来的某个时间回望，也许给我们也会是同样的感受。
所以，我们应该用更长的时间跨度来衡量这场比赛，一场秀永远是娱乐版的头条，而真正的人工智能应该在商业领域释放光彩。当AlphaGo还在秀棋艺，Watson已经在医疗行业踏踏实实地落地了，对于IBM向云和认知的转型，业界总是多了一些误解，少了一些深度的理解。
是时候，还原一个真正的IBM了。
视角之外的IBM
很多人对IBM其实并没有直观的理解，一方面是基于数字，例如最近一些季度的财报，IBM确实在转型路上有些步履维艰。另一方面，则是媒体报道，这些分析实际上也是建立在数字上。
我常说，对一家企业的判断不要轻易地下结论，任何一家世界500强企业都是一只大象，通过某些细节进行判定，很容易以偏概全，导致盲人摸象。很多IMBer都不懂IBM，何况路人？
今年很凑巧的在一些场合，接触到了IBM。也许可以帮助我们感受一下日常视角之外的IBM。
第一幕是今年的汉诺威，在全球最著名的企业级科技cebit展会上，IBM的展区吸引了很多路人的目光，包括我在内。现场有很多不同国家的科技公司，他们对IBM的评价都是很积极的。
我们会感受到，在真正有商用价值的人工智能的维度上，waston实际上要比AlphaGo影响力大得多。作为一个坚定的反人工智能作秀的人来说，AlphaGo通过每年一盘棋聚集的人气，远没有waston在医疗行业的落地应用那么靠谱。
第二幕是在硅谷，GTC2017的现场。作为人工智能领域最有影响力的大会，IBM并没有用很恢弘的展台吸引参会者的注意力，简简单单的一个橱窗里陈列着认知裙子。这对于IBM来说就已经足够了。虽然，这条裙子在环绕四周的各种无人驾驶卡车，货车，拖拉机显得非常另类。
这条在纽约大都市时装庆典（Met Gala）上被模特儿卡卡罗莱娜·科库娃（Karolina Kurkova）穿着的裙子，展示的是对海量的图像、视频、文章和社交数据的分析和学习，也许它没有无人驾驶汽车那么显眼，可是它鲜活的呈现了社交数据与生活的联接，让“认知”看起来并不那么商业，离我们距离并不远。
从这些特别的视角，我们不难发现IBM确实在发生改变，IBM的布局早已经放在了人工智能上，同时IBM也愿意离用户更近，愿意与行业和生活贴得更近。在很多人的理解中，IBM的转型过于缓慢，最大的原因还是IBM的体量巨大
大象转身确实很难，但一旦转过身来，也将是压倒性的优势重现。
IBM没有错过云，只是思考的时间有点长
受到AWS的刺激，整个科技界都是一番向云转型的态势，相对而言IBM要比微软和甲骨文等公司转型的节奏慢一些。
必须要承认，不同的公司对云的切入点也是不同的。过去很长一段时间里，IBM的业务组成中硬件的占比较高，相比于微软和甲骨文等公司的软件核心业务来说，向云转型的效率固然要打一些折扣。
但是，我们分析整个云计算市场的走向，无论是AWS，微软还是国内的阿里云，他们以互联网公司为基础，打开了新型企业的市场，取得了第一阶段的领先。但从调研数据看，目前仅有5%的工作负载跑在云端。这说明全球范围内，企业上云的脚步才刚刚开始。真正的决战还未展开，说IBM已经错失了云计算的机会，也有些为时尚早。
实际上，在2013年IBM收购SoftLayer之后，IBM在云计算业务上的进展就比较明显。只是传统业务的下滑掩盖了这一事实。根据IBM财报披露，2013年的云计算收入为44亿美元；2014年云计算收入70亿美金；2015年云计算收入则已经超过100亿美金。当然相比于云计算公司，每年超过一倍的增长率来说，这个增长数字也算得上是中规中矩。
当然，转型一方面是速度，另一方面则是效率。单纯的云计算已经不能让IBM实现逆袭，但如果加上人工智能，故事就有可能从另外一个角度重新开始。
IBM赶上了AI的风口，认知已经在落地行业
谷歌AIphaGo的成功，一定程度上掩盖了IBM在人工智能方向上所付出的努力。但是，我们更需要知道的是，AlphaGo还在下棋，而IBM Watson已经在医疗等行业落地。
去年CES上，作为第一个在这种消费电子展会上演讲的IBM全球CEO，罗睿兰说，人与人之间的区别就在于对数据的理解不同，这就是认知时代。而云和人工智能，可以共同定义认知。
对“认知”这个理念的营造，我当初也是心存疑虑。因为相对于人工智能的清晰度，谈认知等于另造了一个新的概念，那么IBM为什么不直接将战略定义为人工智能呢？
事实上，我们梳理IBM过去的成长史，会发现在百年的历史当中，产品形态和战略发生过无数次的改变，但唯有一样东西没有变，就是：行业思维。
换句话说，所谓的认知商业，就是建立在云和人工智能技术的基础上，用行业客户的需求作为支点而形成的新体系。这是人工智能在商业领域，在行业中的表现形式。IBM认为，目前商业遇到的最大挑战是不能发掘数据的价值，数据如何在商业中运用，仍需要人来进行判断。商业不仅仅是追求利益最大化，还需要考虑法律、伦理、社会责任等多方面的因素。而这些有温度的判断，很难由计算机来完成。因此IBM认为当前人工智能要做的是“认知”数据的价值。
以著名的Watson为例，首先它是基于云的，Watson通过提供API使企业接入Watson平台，这是标准的云服务。其次，这些API包括了语义分析、情感分析、关系抽取、深度学习、知识提取注解、递归神经网络、问答验证等这些非常明显的人工智能应用，这类人工智能的能力，就是满足理解、推理、学习、交互，这构成了IBM所称“认知”的核心。
那么，云和这样的人工智能的结合，加上行业的支点，就成为了IBM对行业提供的认知解决方案。比如，Watson+医疗，形成IBM Watson for oncology辅助癌症诊断解决方案。Watson+金融，就变成了Watson金融行业的解决方案。
很多人习惯于用谷歌AIphaGo来对比IBM的Watson，而我认为，IBM最大的成功都是源于商业，源于行业。Watson早在2011年就已经战胜过人类，深蓝20多年前就已经对战过卡斯帕罗夫，而随后的多年，IBM都是努力将这些能力结合行业的需求，慢慢谋求真正的落地。所以，行业的支点，必不可少。
没有失去机会 新的目标是下一个100年
是的，任何当得起伟大这个形容词的企业，都有能力在沉浮中寻找下一个风口。尤其对IBM这样一家已经走过百年的巨头来说，今天已经是它的最低点。换句话说，任何一个百年老店，在开启下一个百年战略的时候，有几年的过渡期都是再正常不过的事。
反而一个足够体量的公司，如果能够踩中下一个时代，也会很快翻身。IBM现在踩中的就是：在行业上推动云加认知。
我们可以看到，尽管互联网时代已经到来了，也颠覆了其中的一些行业，但是绝大多数行业的主体是没有被颠覆的，银行还是在做银行的事，电信还是在做电信的事，互联网重构后的新兴行业，慢慢变成了传统行业的补充而不是颠覆。
所以，IBM一直在串着行业那条线往前走。而当行业开始思考云，当行业开始思考大数据，当行业开始思考人工智能的时候，其实IBM的角度看到的东西，以及思考方式是不一样的。
比如说，互联网改造了很多行业，更多的还是局限于支付和CRM等有限应用，相对而言这对行业来说，仅仅是边缘。但IBM要做的必然是行业的深度需求，比如电信，IBM讲的是电信里面网络的设计、网络的搭建、网络的运营、网络的支撑，后台流程是供应链到系统网络的搭建，里面的库存管理以及合规性管理。这是互联网很难改变的，行业的根本性需求。而这才是IBM最为擅长的东西。
实际上，以Watson在当今世界上的影响力，如果IBM能够接受分拆，它一定会是一家很高估值的独角兽，但IBM不会轻易分拆，因为行业的理解没办法分拆。所以，我们不难发现，任何技术走向成功，都离不开行业的支点，AlphaGo最大的盲区就是缺乏行业应用，所以注定了只能是一场秀，而以Watson为代表的IBM，有机会在新的风口上重现蓝色巨人的光辉。
文/郑凯
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