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雷鋒網按：本文作者李智勇，十年棧道程序員，有一個好玩的公號：zuomoshi（琢磨事）。
三月中旬程浩程總發過一篇很體現自己思考結果的文章《人工智能只做技術服務商死路一條！》，這篇文章中很多結論正好與我的思考結果相反，所以我也把自己的觀點和邏輯寫下來并立此存照，過個五年八年再看誰的判斷更加正確。
拋開人工智能不論，PC和手機時代的過程和結果證明的正好是相反的觀點：技術服務商可以活的很好。PC時代典型的技術服務商是Intel以及前陣常說的“去IOE”里的IBM，Oracle，EMC；手機時代則是ARM與高通。不管小米或那家手機廠商是否做芯片，以及自己的芯片是否成功，ARM的授權和高通的專利是根本不可能繞過去的，顯然的這種技術服務商的商業模式要比絕大多數做終端產品的公司牢固的多。
如果覺得這種頂級技術服務商沒有代表性，并進一步往下挖掘，你就會很驚訝的發現還有那么多中級的技術服務商也樹立了牢固的商業模式。器件上國內比較典型的有歌爾聲學（市值500億RMB+），之前其核心業務是為iPhone供應麥克風，算法上國外比較典型的則有杜比（市值$53億），偏軟硬融合的還有Cirrus Logic（市值$40億）。
如果查上市公司列表，這類公司還有很多，但確實大部分這類公司都不是中國公司。這很可能與國內公司參與分工鏈條比較晚有關系，在聯想參與到IT鏈條那個時間點確實做PC產品是更容易的，挑戰芯片、內存等確實難度更大。國內的企業里面比較特別的是華為，華為選的點其實正是互聯網上的技術服務商，顯然也并沒有死路一條。（路由器、交換機等上面很核心的部分也正是算法，所以才可能有SDx。）
總結來看在過去三十年里在PC、手機乃至互聯網上技術服務商只有死路一條這一結論并不成立。合適的結論是一旦技術的廣度和深度累積到某個高度后技術服務商就會坐收一個時代的利潤，后來者根本沒法在同時代進行超越（想想Intel、IOE、ARM、高通、華為）。因為這時候這種技術公司已經樹立起了技術優勢（經過驗證的成熟技術）、品牌優勢（沒人愿意從頭試錯）和市場優勢（ARM等背后會有巨大的生態做支持，近似于行業標準）。
如果擴展一點，我們甚至可以說在產業初期認為做技術服務商沒價值這種認知其實是非常有害的：我們曾經擁有無數家電腦企業，顯然的這些電腦企業現在都死掉了，而同屬于那個時代的希捷（做硬盤的，市值$139.9億）至少還活著。顯然的在技術服務商只有死路一條的思路下，大家只會去做電腦而不會去做硬盤。
我們確實不能說AI時代會完全重演此前的分工格局，但有意思的事情是已經被證明的比較成功的，純粹的屬于AI時代的兩家企業都是技術提供商：英偉達與Mobileye。
所以我們至少可以講：人工智能只做技術服務商死路一條這觀點不符合過去和部分已經發生的屬于AI的商業現實。
認為做技術服務商是死路一條里非常核心的一個支撐就是: 很多基礎技術服務都是大公司的賽道，都會免費。這點局部正確，但把它放大成一個普適規則就會有問題。真認真思考這問題事實上需要探求互聯網免費模式的邊界。
在互聯網時代前端免費或低價，后端變現的思路確實成就了一些企業，比如360和小米。延伸下來一個很自然的思路就是：AI時代的所有算法和技術都會被大公司免費，作為獲取用戶的手段。
這種模式在后端衍生價值大，但獲取用戶成本低的領域上必然發生，比如亞馬遜的Alexa并不會收費，而是會鼓勵更多的人來用。但這模式有一種清晰的邊界，比如一旦偏向軟硬融合，那這種免費的模式就不會發生。否則Intel根本不需要花150億美元買Mobileye，等著有人免費且開源就好了。這里的關鍵點在于：免費之后獲取的用戶成本是否能在用戶的整個生命周期里賺回來。比如說汽車免費，那顯然后端怎么變現也賺不回來，但軟件工具免費因為工具自身的成本幾乎為零那就肯定能賺回來。
從這個角度就特別容易理解那些算法和服務會免費而那些不會：
軟硬融合的肯定不會，因為一免費就會持續造成大規模的虧損，并且看不到賺回來的可能性。此前互聯網公司大規模做硬件并且紛紛掛掉是個直接證據。
與內容融合的很難，因為內容方自己的錢還沒賺回來，正在瘋狂研究變現渠道（想想視頻網站）。但這點上不排除有錢公司通過大力補貼造成短期免費的事實。
越偏通用工具的越會免費，比如通用的語音識別，這類工具受眾極大，均攤下單個用戶的使用成本幾乎為零。
越偏垂直工具的越不會免費，還拿ASR舉例子，如果醫療的ASR開發需要2000萬，免費了也只能獲得2000個用戶，那就只有在人傻錢多的時候會免費。
這個列表還可以延長，但已經可以說明問題，把它和AI發展階段結合，就很容易發現眼下互聯網的免費模式在AI上短期還不會是主流。
對于AI現在即缺普遍使用的新終端（比如亞馬遜Echo）也缺一種新平臺，核心要解決的問題還是Enabling Technology（往往需要軟硬融合）與成功的新終端。而這兩個點上不太可能培養出互聯網模式。
假設說某公司的自動駕駛研發完畢，然后它免費授權給幾個車廠使用來獲得用戶，最終它嘗試只靠幾百萬的免費用戶來養活自己的場景。這時即使拋開車廠敢不敢用的問題，這模式顯然也無法成立（收支不可能平衡）。
因此這類場景下必然會回歸到賣硬件賺取利潤與收取License費模式。后兩種模式的核心特點是公司獲取利潤更加直接和快速，這樣的話在行業初期可以養活一家公司，然后推進技術的深度和廣度。把技術想象成一錘子買賣顯然是錯誤的，Mobileye值那么多錢和它17年的歷史有本質關系。顯然的一種有高技術附加值的硬件產品如果賣1百萬件，那大多時候已經可以支撐一家公司的運營和發展，但對于互聯網模式100萬個用戶通常很難支撐一家公司的持續運轉。
現在來看，唯一的適合互聯網免費模式的點還真就是Alexa，這顯然是下一代操作系統雛形，適合通過免費的手段來加速獲取用戶。
如果把視角再拉高一點，不只專注在過去的事實，免費是否成立這樣的點上，那我們就可以認識到探討技術服務商是否有存在價值事實上是在探討行業分工的問題。
如果在整個商業發展史上看這種分工上的分與和現象，大致過程是這樣的（沒查書，純靠記憶可能略有偏差）：
在工業時代，至少出現過兩次經典的全行業大整合案例，一次是石油大王洛克菲勒對石油行業的全鏈條整合，一次是通用汽車對汽車生產鏈條的全鏈條整合。
在IT時代，則正好是反整合的大分工模式。所有電子設備都要集合很多廠家的產品才能最終成型，最近最典型的例子是手機漲價，這充分說明日韓元器件上的影響最終會直接向產品端傳導。這種分工甚至不只是局限于供應鏈，也延展到生產過程（比如富士康與蘋果）。
在互聯網時代則走了一種由百花齊放到向BAT集中的過程。大家又開始強調全棧和閉環。
理解這種行業分工狀態的主導力量也還要回到效率和收益。這并不難理解，每個公司都會使用公路，但顯然不適合每家都修一條，所以就出現與公路專門相關的行業。
對于第一次大整合，德魯克在書里提到這種大整合對效率的提升大概在30%，所以這種單個公司整合全鏈條是有足夠的內在驅動力的。但這種整合似乎對單個企業有利，對全社會不利，因此美國才出現反壟斷相關法規。后來隨著專業化的加強，這種大整合被瓦解掉了。
在原子相關的部分，因為任何一個部分都需要長久投入才能取得結果（比如芯片、內存、屏幕等），勉強整合事實上相當于讓一個企業承擔所有風險，并且收益不夠大（一個廠商只能拿到局部市場）那就不如全球化分工。而在互聯網上整合成本特別低，在互聯網上所謂的整合幾乎只是接口的對接，成本極低，但對用戶全棧和閉環則會增加便利，有助于鞏固流量。這樣的情形下，顯然單點的存在空間會被越壓越小，只能投靠巨頭。
那下面的AI時代這種分工會怎么樣？
如果我們把產業階段分解為三步：Enabling Technology （參見以1957年八叛徒為代表的半導體行業）-->通用型硬件產品（1977年的AppleII）-->軟件應用（1995年的Windows與互聯網等。）并且認為AI也會按照這樣三步來走，那么：
第一階段正需要真能讓技術成熟可用的技術提供商比如英偉達與Mobileye。這種需求也會滲透到聲音、視覺等不同領域。大前提是所謂的技術要具有深度和厚度，是硬科技而不是做個App那種技術。
第二階段則需要新的具有大量級的產品，比如PC、手機、平板。這個時候產品公司會崛起但技術公司會變現。這就好比電腦開始爆發的時候，Intel其實是坐著數錢的。
第三個階段互聯網模式估計會重新爆發。因為品牌和技術上的共通性，在純粹數據和算法驅動的部分則會出現贏者通吃：要么老巨頭再現輝煌，要么有新巨頭出現（不一定會免費），比如沃森這種智能可能既能干A也能干B。
互聯網很像是IT行業60年發展的最尾聲部分，所以也可以說互聯網企業是坐收60年技術發展的紅利。但顯然的AI不是互聯網，AI可以升級互聯網，但肯定不是互聯網的子集。所以很可能我們并不能以過去15年間的商業經驗來判斷AI的發展。
