文 | 互联网怪盗团
我平时的一个主要学习方式(以及爱好)是读财报。上市公司每个季度的财报披露,包括公告、新闻稿和分析师电话会议纪要,向我们提供了大量的财务信息和业务信息,是一个不容忽视的知识宝库。最近两年,因为港股和中概股实在没法看,我的大部分时间花在读美股科技股财报上——包括微软、苹果、英伟达等市值最大的公司,也包括 IBM 这样在某些垂类具备巨大影响力的公司。
在我读中学的时候(也就是第一次纳斯达克泡沫破裂前后),IBM 是与微软并列的科技巨头之一,虽然其市值已经低于后者,但仍处于一个重量级。此后二十年,IBM 经过了多次业务重组,确立了以企业级软件为核心的商业模式,同时也退出了 " 科技巨头 " 的行列,与微软等一线科技公司的差距越拉越大。此时此刻(2024 年 9 月 11 日):
IBM 的市值只有微软的 1/16,更准确的说是 6.14%;
上个季度 IBM 的营业收入只有微软的 1/4,净利润只有微软的 1/12;Non-GAAP 净利润也只有微软的 1/10;
在规模远远小于微软的情况下,上个季度 IBM 的营业收入同比增速仅有 2%,而微软为 15%;IBM 的净利润增速倒是略快于微软 ( 14% vs. 10%)。
有必要指出,上述对比不完全公平,因为 2021 年 IBM 刚刚完成了对 IT 基础设施运维业务的拆分,后者变成了一家名为 Kyndryl(勤达睿)的独立上市公司。然而,就算把 Kyndryl 加进来,IBM 的营业收入也仅能达到微软的 30%。何况 Kyndryl 被拆分的原因就是其利润过于微薄,不太受资本市场欢迎,目前其市值仅有约 50 亿美元(相当于 1/600 个微软)。
在这个生成式 AI 驱动的时代,微软的战略地位远比 IBM 更好:前者是 OpenAI 最大的外部投资者,旗下的 Azure 云是 AI 训练最常用的云,而且已经在 Office, Teams, Bing 等软件和服务当中全面融入了 GPT;后者则沦为一个不太重要的角色,以 IBM Watson 为代表的昔日荣光早已褪色,现在的 IBM 只能勉强排进 AI 技术的第二集团。在可见的未来,微软和 IBM 的差距继续拉大的可能性,显然远远高于拉近的可能性。
那么问题来了:IBM 是怎么沦落到这个地步的?要知道,整整十二年前,也就是 2012 年 9 月 11 日,微软和 IBM 的差距还几乎可以忽略不计:
在那一天,IBM 的市值为 2334 亿美元,微软的市值为 2568 亿美元,两者完全就是一个量级的公司。
在那个季度(即 2012 年 7-9 月),IBM 的营业收入为 247 亿美元,微软为 160 亿美元;IBM 的净利润为 38 亿美元,微软为 45 亿美元;两者仍然是一个量级的公司。
此后十二年当中,微软的市值增长了近 12 倍,而 IBM 的市值(已经考虑到拆分因素)原地踏步;两者市值被拉开的差距,几乎与净利润被拉开的差距相同,说明这一变化是基本面驱动的,而非市场一时头脑发热。
耐人寻味的是,这十二年当中,两家公司的管理层都是相对稳定的:从 2012 年至 2020 年,IBM 由罗睿兰 ( Ginni Rometty ) 担任 CEO,直至 2021 年由阿温德 · 克里希纳 ( Arvind Krishna ) 取而代之;而从 2014 年至今,微软一直由萨特亚 · 纳德拉 ( Satya Nadella ) 担任 CEO。所以这个问题很大程度上可以简化为:罗睿兰主政期间的 IBM,与纳德拉主政期间的微软相比,犯下了什么错误?或者说,未能做出什么正确的事情?
原因肯定很多。我既没有担任过跨国公司 CEO,也没有从事过技术工作,所以只能从旁观者的视角,大致说一下自己的看法。从事后诸葛亮的角度看,IBM 至少在以下三个重大方向上犯了错误,其重要程度依次递减:
没有即时下注云计算尤其是公有云业务,从而未能适应 IT 服务 " 云端化 " 的趋势;
没有追上 AI 技术向深度学习转变的浪潮,从而使自己过去几十年的 AI 技术积累迅速过时;
没有押注于任何消费端 ( To C ) 业务,从而失去了更多可能性(虽然押注了也未必有用)。
先说第一条。过去二十年,全球 IT 服务最重要的趋势就是云计算:从以前的企业自建 IT 系统,逐渐转变为对外采购公有云平台的服务,由此实现 IT 基础设施乃至软件服务的全面 " 云端化 "(也就是 " 外包化 ")。第一个吃螃蟹的是亚马逊,AWS 已经成长为其最赚钱的业务(远比主营的电商业务更赚钱);其次就是微软。早在接任微软 CEO 之前,纳德拉就是微软向云计算转型的重要人物,一手促进了微软数据库、Windows 服务器和开发工具业务与 Azure 云平台的融合。在接任 CEO 之后,纳德拉坚决地、毫不犹豫地对 Azure 加大投入,终于使得后者成为了微软的收入增长引擎以及最大的单一收入部门。
事实上,从技术和产品的视角看,云计算与微软原有业务的相关性有限:微软在传统 PC 和服务器软件上的优势,并不能直接转化为云计算服务上的优势,前者的 " 云端化 " 是一个漫长而痛苦的过程。所谓 " 微软传统业务与云计算业务的协同性 ",主要是指销售端的协同性——微软的销售体系(包括直销人员和经销商)覆盖了大批企业,可以向这些企业推荐 Azure 云服务;微软的老客户采购 Azure 也可以拿到一定的折扣。这种基于销售端的 " 优势 ",IBM 同样具备,甚至 Oracle 也具备,只是其销售覆盖面有所不同而已。
简而言之:微软在旧时代的技术积累,并不能保证它的 Azure 在新时代能追上如日中天的亚马逊 AWS。AWS 的前身早在 2002 年就成立了,2006 年就开始对外全面提供服务;Azure 的前身则在 2008 年才成立,2010 年才开始对外提供服务。对于技术进步日新月异的云计算行业来说,4-6 年的差距是非常巨大的,必须加倍努力才有可能扳回来。纳德拉执掌微软云业务之时,其实已经是向云计算全面转型的最后时间窗口了;如果再晚两年,Azure 恐怕就要落后于更后起的谷歌云了!纳德拉的 "all-in Azure" 决策的战略意义之大,怎么估计都不过分!
而 IBM 在云计算领域的落后,几乎完全可以归结为 " 动手太晚 "。2010 年,IBM 才开始探索云计算业务;2013 年,才通过收购 SoftLayer,建立了一个真正意义上的云服务部门。然而,直到 2017 年,IBM 才确立了以 " 混合云 "(Hybrid Cloud, 可以视为公有云和私有云的结合体)为主的云服务战略,并且在 2018 年通过收购 Red Hat 强化了这个战略。彼时彼刻,亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌 GCP 三强鼎立的形势已经形成,留给 IBM 的市场空间已经非常狭小,主要局限于那些偏好混合云的大型企业客户。
搞笑的是,按照 IBM 官方的说法,罗睿兰担任 CEO 期间最大的功绩是 " 确立了 IBM 的混合云战略 " ——这话当然不错,只可惜这个战略本应在 2012-2013 年就确立,而不是等到 2017-2018 年!" 迟到的正义为非正义 ",同理,迟到的正确决策只能沦为平庸的决策。况且混合云并非什么 IBM 独家技术,亚马逊、微软、谷歌乃至 Oracle 都可以做;哪怕退回这个狭窄的垂类市场,IBM 的地位仍然不够稳固。
继续说第二条。IBM 曾经在 AI 技术领域维持了长达五十年的领先地位,70 后至 80 后的朋友应该都对 1996 年 " 深蓝 " 击败卡斯帕罗夫之战记忆犹新;美国人可能还对 IBM Watson 于 2011 年在《危机边缘》 ( Jeopardy! ) 知识竞赛当中击败人类选手留下了深刻印象。罗睿兰担任 CEO 期间的一个重要战略,就是通过 Watson 解决方案,把 IBM 的 AI 技术进行商业变现,其首选对象是医疗行业。
事实证明,欧美医疗行业过于复杂,涉及的监管和伦理问题太多,至少在当时并不十分适合由 AI 去改造,所以 Watson 的商业表现高开低走。但是更重要的是,2012-2013 年(也就是 Watson 开始大规模商用的时间节点)发生了一场 AI 技术革命:基于神经网络的深度学习技术不仅取代了传统的知识图谱(符号主义),也取代了统计学习等传统机器学习技术,成为最高效、应用范围最广泛的 AI 基础技术。此后短短十年间,深度学习彻底改造了互联网内容分发和广告推送体系,开启了自动驾驶和大语言模型 ( LLM ) 等新兴产业,在学术界也成为了绝对的主流。
作为老牌 AI 技术霸主,IBM 未能跟上时代;至于原因究竟是管理层决策失误、投入资源不够还是执行效率低下,已经不重要了。重要的是,当谷歌以一年 10 家的速度收购基于深度学习的 AI 创业公司、以天价延揽包括伊利亚 · 苏茨克维 ( Ilya Sutskever ) 、吴恩达在内的顶尖 AI 科学家时,IBM 的动作几乎可以忽略不计。结果就是,在短短 2-3 年之内,谷歌夺走了 AI 技术霸主的地位,并且迅速将 AI 应用于搜索引擎、翻译等服务上,从而让 " 技术 - 应用 - 商业化 " 的飞轮转动了起来。可怜的 IBM 则直到 2021 年才承认 Watson 的失败,当时它的 AI 基础研发实力不但早已被谷歌甩出了好几个身位,而且已经落后于亚马逊、Meta。
严格地说,微软在这一局里也是后来者,深度学习技术从来不是它的强项。但是微软做出了一个相当正确的决定,就是在 2019 年投资 OpenAI,并且将后者的服务融入 Azure 云平台。ChatGPT 横空出世之后,所有人都不得不承认,这是微软历史上最重要、最成功的一次战略投资。与 GPT 的深度合作不仅拉动了微软 Office, Teams 等软件服务的销量,更重要的是确立了 Azure 的 "AI 服务第一云平台 " 的地位——从 2023 年开始,AI 需求每个季度都能至少把 Azure 的收入增速拉高 5 个百分点。现在轮到亚马逊感受到危机、急忙寻找各种应对手段了!
当然,微软并没有把希望全部寄托在对外投资上,它对于生成式 AI 的内部研发一直在进行中。例如,它曾与英伟达共同开发了万亿参数规模的 Megatron 大模型,而且至今仍在开发和迭代大模型。最近五年,由于 Azure 逐渐释放出巨大的盈利能力和现金流,微软得以向生成式 AI 等基础研发方向分配更丰厚的资源,实现成熟业务对新兴业务的 " 供养 ";而 IBM 或 Oracle 则没有这么多资源可供挥霍。成功能够带来成功,就像钱能生钱,关键在于资源分配的方法得当。
最后说第三条。自从 2005 年向联想出售 PC 业务之后,IBM 几乎就没有像样的消费端业务了。此后近二十年时间里,IBM 对消费端业务没有展现过任何兴趣,不管是消费互联网、消费硬件还是内容服务。公允地说,这不能算一个真正的 " 错误 ",因为 IBM 确实不具备消费端业务的基因,就算过去十多年里它押注了什么消费业务,我们也很难预测它取得多大的战果。
问题在于,同一时期的微软也不具备太多的消费端业务基因,但它还是屡败屡战、愈战愈勇,顽强地坚持了下来。对游戏业务的投入,贯穿了比尔 · 盖茨、史蒂夫 · 巴尔默和萨特亚 · 纳德拉三位 CEO 的任期;对智能硬件的投入,虽然在智能手机领域输的一塌糊涂,但是在平板电脑取得了一定的战果,维持了微软的战略性存在;对消费互联网的投入,主要是 Bing 搜索引擎和 LinkedIn,总体看来是成功的,尤其是在与生成式 AI 融合之后,其战略价值正在上升。附带说一句,Bing 的启动和 LinkedIn 的收购,都发生于纳德拉的 CEO 任期内。
我们不难发现,巴尔默担任 CEO 期间,微软确实不擅长消费端业务,朝令夕改、毫无头绪,收购过来的优质业务往往也灰头土脸收场。可是在纳德拉接手之后,微软的消费端业务更成熟了,其表现至少可以称之为中规中矩。从财务角度看,时至今日,微软的全部消费端业务均实现了盈亏平衡,就连历史上的烧钱大户游戏业务也是如此(这得益于对 Xbox 硬件平台定位的转变)。从资本市场的角度看,它们不再是拖后腿的业务,对微软市值的正面贡献越来越明显了。
纳德拉对于消费端业务的态度,集中体现在 2022 年初他对收购动视暴雪决策的解释当中:对于游戏这样一个拥有超过 30 亿用户的大型消费业务,微软不能缺席。同理可以推断出,在纳德拉看来,微软若想保持科技巨头的地位,就不能龟缩在企业级业务的 " 舒适圈 " 里,必须打出去。这一方面是为了建立与消费者的直接联系、培养用户心智,另一方面是为了形成业务协同效应——例如 AI 与 Bing 的协同效应,以及 Azure 与云游戏的协同效应。反观 IBM,过去二十年的历任 CEO,没有一个做出过类似的判断;他们无一例外地认为,IBM 可以通过仅仅做企业级业务,甚至仅仅做利润丰厚的大企业业务,就维持科技巨头的地位。历史证明他们错了。
不过,既然 IBM 已经在云计算、AI 两个战略方向上犯下了更不可饶恕的错误,对消费端业务毫无押注的错误就没那么重要了,甚至可以忽略不计。讽刺的是,IBM 历史上最高光的时刻,恰恰是它在消费端最强大的时刻——从 1980 年代直至 1990 年代初,IBM PC 引领了第一波信息技术革命走进千家万户,直到康柏、惠普、戴尔等生机勃勃的新厂商后来居上。在消费端电脑市场,苹果曾经是 IBM 的手下败将,可是在短短十几年内它就重新站了起来,成为了一家完全立足于消费端市场的科技巨头。世事万变,但是事在人为," 基因 " 也好、" 历史积累 " 也好,归根结底是依靠人去执行的。
因此,我们更能理解,在美式上市公司中,CEO 为什么总能拿到极端丰厚的薪酬了:根据彭博新闻的统计,2022 年美国上市公司 CEO 的平均薪酬是员工平均水平的 400 倍!像埃隆 · 马斯克这样的明星 CEO,每年能够拿走价值几十亿美元的薪酬包。纳德拉 2023 年的薪酬包为 4850 万美元;而在他就任 CEO 之前的 2013 年,作为微软高级副总裁、云计算业务的负责人,他的薪酬包仅为 760 万美元。哪怕考虑到最近十年的通货膨胀因素,差距也是十分巨大的!
这种情况合理吗?考虑到 CEO 至关重要的地位,显然是合理的。在纳德拉担任微软 CEO 的十年之内,微软的股价上涨了 10 倍;而在此前巴尔默的任期内则基本是零增长。如果罗睿兰在担任 IBM CEO 期间能够在云计算和 AI 两大战略性问题上面至少做出一个正确决策,并执行下去,那么 IBM 现在可能还屹立于科技巨头之林,其市值可能是万亿美元而不是 1850 亿美元。美式公司治理结构赋予了 CEO 几乎无限的业务决策权,所以 CEO 应该为一切错误承担责任,也应该为一切成就获得奖励。所谓 " 权力与义务的统一 ",就是这样的。
由此可以进一步推断出:在采用美式公司治理结构的中国公司,主要是互联网中概公司当中,CEO 的权力和责任就更大了。他们不但享有美式公司所赋予的制度性权力,还拥有中式人情社会所特有的非制度性权力,从而可以更高效、更彻底地将自身意志贯彻下去。当他们做出正确或错误选择时,对公司的影响就更大了。所以说,互联网大厂的成败至少有一半可以归结为一号位的问题,这个说法或许有些偏激,但还是有道理的。
就上面这个问题,我还想展开说更多,但那应该是另一篇文章的主题。
本文没有获得微软或 IBM 的任何资助或背书。
在本文发表之时,本文作者并不直接持有微软或 IBM 的股票,但有可能通过基金或信托计划间接持有。
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