中国如能称雄IoT+5G时代,市场规模将相当于日本GDP | 原子智库

2019 年 9 月 6 日 原子智库

文/吴军  编辑/杨溪

转自“高山大学”(ID:gasadaxue)

本世纪以来的近20年,中国的互联网造富神话前所未有的激荡着人心,创业风潮遂一浪高过一浪。但在丰元创投创始合伙人、前Google智能搜索科学家、前腾讯副总裁吴军看来,拥挤在狭窄的互联网市场上创业,无疑是愚蠢的。


本期“原子智库”分享吴军最近的一次演讲。在他看来,2018年全世界互联网市场规模估计是4500亿美元——都不如企业级软件和服务市场规模。更严峻的是,这4500亿美元的市场规模,Google一家就占了1/4的市场份额、1/3的收入,再加上Facebook、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等,共占到了80%,然后剩下全世界一百多万家互联网公司(其中一大半在中国)去争不到1000亿美元的市场。


而现在真正的蓝海,是IoT和5G的结合。吴军估计,到2030年,仅仅电信市场的增量就将高达4万亿美元——中国要是真在IoT+5G时代占据较大的市场份额,创造出的市场规模将相当于日本现在一年的GDP。


本文一共3600字,阅读需要7分钟。


以下是正文:


今天主要给大家讲讲硅谷的技术趋势。


为什么硅谷今天的技术是这样的,他有一个很重要的前提叫做:预先要求。


比如说我们能在2007年的时候用上智能手机,原因是20年前也就是1987年左右,伯克利发明了双触屏技术。这就是预先要求。


再一个就是要有足够的市场规模。比如互联网市场其实就是一个很小的市场,养不活那么多公司。全世界有上百万家互联网公司,但99.9%是亏钱的。


今天我用一个投资人而不是教授的眼光来看看在硅谷投资,看看硅谷的技术发展趋势。


大概从2008年开始有两个热门的词,一个是云计算,一个是移动互联网。当时标志性的事件就是亚马逊和Google开始对外提供收费的云计算服务,而不是仅仅是他自己的企业级内部的服务。另外一个就是当时安卓系统出来了。


这两件事的发生带来了企业级的软件和服务的升级。


2010年前后,全世界的企业级软件和服务的市场大概约5000多亿美元。当时美国一个IT企业里平均每个员工IT费用约5000美元左右,即使是一个UPS的投递员,一年所花的企业级软件费用大概也有500美元,到现在这个规模就更大了。所以这个市场很大。这也是为什么微软、IBM这样的公司很成功的主要原因之一。


5000亿美元是什么样一个概念呢?拿互联网行业来比的话,2016年全世界互联网市场是3800亿美元,2018年估计是4500亿美元。互联网市场增长很快,但是依然没有达到企业级软件服务的水平。


然而全世界的互联网公司比软件公司要多得多,所以这也是为什么全世界互联网公司大部分不挣钱。当然,更主要的是,互联网公司和软件公司不一样,Google一家占了全世界1/4的市场,1/3的互联网收入,再加上阿里巴巴、腾讯、Facebook、亚马逊等等,共占到了80%,然后剩下全世界一百多万家互联网公司(其中一大半在中国)去争不到1000亿美元的市场,所以是不可能挣得着钱的。


所以就创业来讲,互联网创业是很蠢的一个行为。


企业级软件和服务这个市场在中国大家并不熟悉,因为中国大部分都是不付软件费,付也付得很少。所以这种环境就生生把一个本来可以很做的很大市场给做没了。今天中国做企业级软件的公司像东软、金山、用友等上市公司市值全部加起来,都不到Adobe的一半,而Adobe还只是一个中型的软件公司。


中国出了一个新概念,其实就是这件事的一个翻版。叫工业互联网或者企业互联网。


那么话说回来,为什么从2008年到2016年大概8年时间里,美国要通过这两件事把企业级的软件做转型升级呢?


因为如果用亚马逊的云服务或者Google微软的云服务,加上原来的企业级的软件服务这种解决方案。相比过去买IBM的计算机和Oracle的计算机服务器,再用他们数据库,成本要低70%左右。所以大家都觉得这是一个趋势。


今天大家都在说,为什么微软好像又重新起步了,市值超过1万亿美元。但是仔细去读微软财报,就会发现它利润其实并没有增长。


它的市值涨了一倍多,原因在于它的估值PE涨了一倍多。为什么PE涨?原因很简单。微软原来卖软件,现在变成了在云计算上卖服务,大家觉得这是未来的发展方向,所以它估值又高了。


中国过去在企业及软件和服务这件事上收不来钱,但今天有可能收得来钱,为什么?因为现在不卖软件,而是把软件放在云端卖服务了。这已经慢慢的形成一个趋势了。


趋势能够形成,就在于它的预先条件成熟了。


有了云计算,有了移动互联网,有了传感器技术,就带来了大数据。很多数据原来不是没有,而是有但我们无法收集。过去3年里,我们收集的数据是人类有史以来到3年前所有数据的总和。


有了云计算和大数据,机器智能或者说人工智能就产生了。


今天之所以有人工智能,有三个重要原因。


一是处理器的处理速度非常快。


处理器进步的速度有多快,你们可能想不到。举例来说,就是如果我们用1946年的计算机技术来实现2016年Google AlphaGo赢李世石的那台计算机,用电量要多少?


要用掉几百万个三峡的发电量。


这就是一个基本技术进步。正是因为有这样快的技术进步,今天的计算机才变得如此聪明。


第二个是数学模型比较好,能把我们现实生活中很多看上去不是数学问题的问题变成数学问题,然后用计算器计算。


第三个就是大数据。


面对大量的数据,如果用的还是用我们传统的方法先建数学模型再去琢磨,那是不行的。用到大数据,就需要机器智能。有了机器智能,有了移动互联网,有了传感器,自然而然就到了今天很热门的一个概念:万物互联IoT。


IoT这个市场有多大呢?


当我们周围全部是智能设备的时候,智能汽车、智能家居等等,都能够直接上网,这里不是说通过你手机或者通过Wifi上网,而是每个智能设备都会有一个类似于我们手机SIM卡,通过这个卡来上网。这个时候我们现在的4G就不够用了。因为不可能并发处理这么多信息,那么就需要5G,所以这两个是关联的。


IoT和5G的结合,最保守的估计,到2030年,可以把这目前这两个市场的总和翻一番。每年增长6%不算太快,跟中国的GDP比的话。


但是在世界整个IT行业的增长来讲,这是一个很令人振奋的信息。为什么呢?


刚才我提到全世界互联网市场大概4000多亿美元,那电信市场有多大呢?大10倍,将近4万亿。


这其中运营商拿到了一半左右约2万亿上下,然后设备商拿到一半也是2万亿左右,这2万亿是华为、小米、中兴、诺基亚他们拿走了。前几年创业,这些公司都是不声不响的,华为现在因为贸易战处于风口浪尖,但实际上前些年大家都不关注他们的。


电信市场是个十倍大的市场,而且从业的公司没有那么多。到2030年,这个市场大概能扩大到8万多亿美元。差4万亿。4万亿什么概念呢?今天日本的GDP就是4万多亿,德国是3.8万亿。但现在,中国要是真在IoT+5G时代占了一个主要的大的市场份额,创造出相当于日本现在的GDP的市场。


通过技术的方式,能做到这一点,这是一个未来大的市场。


从投资角度来讲,为什么有些技术我们投有些不投呢?


原因在于,首先这些预先的技术你是否满足了。


第二个就是市场规模的前景要很大。


再接下来就是大数据。机器智能和生物医疗技术结合起来,就形成一个大产业,就是IT+医疗,这也是一个非常大的市场。


我们现在检查身体的很多设备其实都很老,听诊器大概用了几百年了,心电图也有上百年的历史了,CT和MRI都现在也有40多年了,但这些都被认为是目前比较先进的诊疗手段。仔细想想,我们的手机是什么样的,更新迭代的速度有多块,如果我们用的一个IT产品还是40年前的,你肯定会觉得这东西基本上没法用了,但是我们的医疗设备就是这样的。


此外,我们做的检查也很老套,比如你心脏不舒服了,去医院医生会让你测一下心电图,但如果检测的时候心脏正好正常的话,那就测不出来任何问题。我们希望有什么样的检查方法呢?那就是最好有一些设备,能够随时监控跟踪我们整个人的新陈代谢,细到我们身体出了任何问题它都会马上知道。


特斯拉汽车与宝马或者奔驰车相比,最大的区别就在于,一旦车出了什么问题,给他们一个电话,他们能立刻预约维修。因为特斯拉对自己的车有监控,能够随时进行分析。但是奔驰宝马不一样,他们有记录,但没有互联网监控,一旦车出了什么问题,就会要比较长的维修时间。


今天很多工业设备是有监控的,比如说像商用的喷气式飞机的发动机,上面有一千多个传感器,每天运行一下,能够收集大概超过1G的原始数据,就是它里头温度、燃烧、湿度等等各方面都记录得很好。


再比如说机场维修发动机也是很快的一件事情,因为他们也有非常好的记录和监控。但是我们身体没有一个传感器。所以说智能与医疗结合会产生一个大的市场。


那么这个市场到底有多大呢?


美国2018年GDP为20万亿美元,医疗方面费用约占18%的GDP,也就是3.6万亿美元。中国市场多大?如果除掉其他杂费,只按照医院的收费,这个市场非常小,占GDP的不到5%。如果把买保健品等各种医药杂费都算上,占比就很大,但是这个没法估算。


上海交大商学院有一个大概估计,约占GDP 13%到14%,跟美国也差不多。所以这两个国家AI+医疗的市场就差不多6万亿。所以这是一个很大的市场。我讲这些东西就是要告诉大家眼界要开阔一些,不要老想着技术,或者老想着互联网上我能琢磨点什么东西,市场太小,格局太低。


另外,当我们有了人工智能,有了IoT、有了区块链,整个世界就会形成一个超级智能。单个蜜蜂的智能水平非常差,但是一旦形成了一个群体的智能的时候,就会很强。相比于人而言的个体决策,人工智能收集了很多数据,最终形成综合的决策,所以这在未来会是一个很大的市场。

(本文转载自“高山大学”,标题为编者所加。)


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