美国把华为禁了,为什么中国不禁苹果呢?美国把华为禁了?苹果和华为做一个对比吧?首先能够把这两个公司放在一起,对华为是很尊重的,因为苹果贵为全球最赚钱的公司,它叫最赚钱的公司,不是最赚钱的科技公司,因为科技公司里面还有像什么Google、 Amazon 这样一堆公司,他们是互联网公司,他们其实不做硬件的。我之前应该..
13581623859 立即咨询发布时间:2024-01-09 热度:151
美国把华为禁了,为什么中国不禁苹果呢?美国把华为禁了?苹果和华为做一个对比吧?首先能够把这两个公司放在一起,对华为是很尊重的,因为苹果贵为全球最赚钱的公司,它叫最赚钱的公司,不是最赚钱的科技公司,因为科技公司里面还有像什么Google、 Amazon 这样一堆公司,他们是互联网公司,他们其实不做硬件的。
我之前应该讲过,做硬件是很烧钱的,做硬件其实是很慢的,你做个新的软件,一会儿有 100 万人能看了,但你做的硬件你要生产,你要花很长时间才能够卖出去,还有退货还有很多的问题,所以苹果能变成最赚钱的公司一定是有理由的。华为能够跟他对标,本来说明就是漂亮国对华为是很尊重,是很尊敬的,为什么呢?其实我觉得跟华为它能不断的跨越周期有关系,你看华为最开始是老师都交换机的,交换机这个业务,它是个典型的海外业务。你想想一个一穷二白的公司能够去非洲,能够去美洲,去各种不同的地方去做一个这样的设备,交换几种设备,它很要命的是它里面是有数据的,当然那个时间点数据安全没有那么的敏感,但是你要让一个外国人愿意用一个中国的设备去承载它的核心数据,这件事情的公关难度和技术难度是很大的。
这个事难度在哪里呢?稍微拆分一下,你要有个合适的定位,就你这个产品卖多少钱?卖给谁有什么用?这个东西要想的很清楚的,很多公司就死在这里。为什么我觉得苹果其实很牛逼呢?你发现苹果在乔布斯阶段做的几乎所有的产品,它的定位都是那准确的,都是卖得很好的,都是突然间市场就爆了,因为在海外市场是不允许定位失误的,它的宽容度是非常低的,华为的所有产品都必须定位非常精准。第二件事情是它的这个软件和硬件问题,这件事情是非常复杂的,比如一台手机,这个硬件叫手机本身,对不对?有屏幕,有这个camera、麦克风,还有里面的用电池、用硬件处理器什么呢?硬件需要和软件匹配,比如说你用这个屏幕对应的屏幕它能显示什么内容?它的分辨率是多少,它刷新率是多少都是定的很清楚的。
一般来说你的硬件是需要去外要采购的,比如说你只可能通过几家的品,第一个就是三星的,第二个就是索尼的,第三个像咱们这种京东方的,当然还有一些其他的小厂就不说了,屏幕是不会只专供一家用的,比如说对于三星自己来说,他也用手机,他也要用啊。三星自己是苹果的竞争对手,但他把三星最好的屏幕给到了苹果,是为什么?因为赚钱,这是一方面,做这种巨型公司,它是分成不同的 BU 的叫事业部,不同的事业部它的账是分开算的。比如说我这个屏幕我的成本是 40 美金,如果是内部,我相信自己采购,我可能只能是 42 美金卖给他,那我是不是只能赚 2 美金?但如果是苹果过来采购,我卖给苹果的价格可能就是 45 美金。
而且你想一个问题,我现在 42 美金卖给他了,在我的事业部来说,我的业绩只是 2 美金,可能才 1, 000 万片的一个销售业绩,这是我的产品门,但是对我的销售部门来说,我是产生了 45 美金乘以可能 2, 000 万片的销售额,你帮我赚了很多的外快吗?而这边只是满足我的需求,所以说大企业它永远很多冲突。因此苹果是能用到三星最好的屏幕的。
那你看,只要你是好的摄像头,在手机上的摄像头基本上被索尼垄断了,我们也必须用,对吧?同样的道理,索尼最好的摄像头也是供给苹果的,京东方就很有意思了。其实最开始华为这些大的厂商,就国内厂商也是在用三星的屏幕和索尼的摄像头的,但为什么会用京东方的屏幕呢?核心的原因是三星不给他供货。为什么三星不给华为供货呢?咱们说这个韩国,他的爸爸是谁?韩国对他要听话嘛,对不对?所以说我的意向是不让你用,那你就不要让他用了,这道理很简单,所以像华为,我只好去用京东方的屏幕。本来是要看笑话的,那京东方肯定不行吗?你没有这种组装经验,没有这么大量的经验,但是做下来之后发现,唉,还挺好的,牛逼。这个时候三星发现不对了,这个怎么办呢?量这么大,此消彼长,就三星反过来就找华为,兄弟,能不能用一下华为说,我觉得我就这样,就是有什么华为很可怕,就是一个小小的手机后面是有上千个不同的零件的,每一个零件后面其实都是一条完整的产业链。你光是做屏幕、这一件事情都可以出一个 几千亿美金,所以这后面的利益是巨大,因为全球现在真正有权重的产品就那么几个东西,一个叫手机,一个叫汽车,然后一个叫房子,包括像船运、以往是韩国很厉害的,现在其实我们也非常牛逼了。
好了,你看啊,房子这个事儿,你是很难用房子去赚到外汇的,你总不可能我们中建几局非得去别人那盖商品房吧?因为各国家它房子那个体系不一样,我只能说我去盖一些标志性的建筑,但是不能批量化的产生几千亿、上万亿的收入,因为我们要外汇,但是能够出口的东西是不是汽车可以出口?手机是不是可以出口?所以说这个是不是兵家必争之地?但是手机这件事情其实已经成为过去式了,接下来就是汽车的时代了,因此这个东西是个大未来。
当除此外平行还有一条线是这个人工智能 AI 这个事情大半年之前 OpenAI 发了ChatGPT,然后国内一大批的大模型厂商开始跟进,对不对?那么半年下来,我们和他们的差距是更大的还是更小了呢?这小额更大了。在 AI 领域,这随着时间发展的一个发展制度叫 process 好吗? process 这边是 time 一条线,咱们化成一条红线,是对面的发展。美国的发展就是突然爆了,稳健小爆,后面会不会大爆呢?不知道,到这时一个问号,不知道。好,我们画条绿线,画我们自己,我们一开始是不行的,他来了之后我没感觉,然后我们也跟着一块儿有点成长,我们以为应该是去追他,对不对?但其实我们的情况是没啥变化。
实话实说,我跟了很久,也就是说本来我们之间的差距是这么多,这是差距,现在的差距是这么多,以后的差距可能是这么多。这图应该很形象了,这如果是一倍,现在可能是三倍,可能后面就是 30 到 50 倍了。
它是接下来增长最快的一个领域,也是接下来我们和他们代差最大的一个领域,不是说为爱国之心,纯从商业角度考虑我想的一个问题,赚钱的本质什么信息差分两种,这个真的是干货,一种就是说普通的信息差,我买一个房子你不知道要买,那我俩信息差只在于国内,不牵涉到外汇,不牵涉到汇率,那就是小信息差,这个信息差可以赚几百万。大信息差什么呢?是国际信息差,你看真正赚到大钱的人都是赚这个钱。
随便举个例子,百度这个超级 G58 怎么来的? Google 对不对?连红是硅谷的博士,人家真的是做超链分析的,人家就是干这个事的。所以说已经成熟的商业模式被搬运回来,就成为国内的超级巨无霸。好,王鑫美团原型叫 group on,也是美国公司直接拿回来,那更多了,所有的我们大公司都是这样的,这个模式被验证是成功的,包括像阿里从一去一败,然后拿回来变成阿里巴,或者应该叫变成淘宝,这个是马老师干的事,马老师为什么能够成功啊?其实我分析过这个问题,用我的第一性原理最简单的翻译就是因为马老师是个英语老师,在大家还没怎么出国的时候,就出去看看发生了什么事情,他拿回来赶紧做了,包括我觉得马老师做的特别厉害的一件事情是阿里云,是不是他出去看了 m 总出去看了微软的云,他觉得需要做云,坚定的让王坚教授来做云。
当时国内的人大家都不理解,包括像毛病李彦宏也说云做不起来的,我觉得不成熟,但是不是阿里,云扛起了阿里的下半场,是可能仅留的情面之一了。那还有阿里做这个东西叫中台嘛?当然现在被验证毁誉参半,但是中台怎么来的?是他跑到以色列去看到一个公司。哇,好先进,可以把所有的设计、技术、运营各方面放在一个中台去,全公司共用,他把中台概念给引用来的。所以说马老师的成功和那一批中国互联网的先驱、亿万富翁的成功,都因为他们在国外念博士或者英语本来很好,经常跑出去看,然后利用中国市场的情况去做了一个翻译,这个在美国是这样做的,那以我对中国市场的了解,他应该怎么去做?快速把那个 Pro help 叫 m v p 模型做出来,最小化产品直接做出来。所以说其实就是信息差。
那再回到这个图,现在显着的在 AI 领域,我们和美国是不是又有一次超级大的信息差?如果说他们的发展现在是50,我们的发展可能是5,中间至少有 45 倍的信息差。这件事情今年是第一年,正式的开端是 20223 年的3月 15 号到现在,满打满算半年多的时间,这半年你去回溯下发生了多大的变化,像这样的快速变化在以往的科技史上还没有出现过,这是唯一一次,所有的科继圈的大佬是意见一致的,认为这件事情是对的,叫不言自明。
我跟你讲过一个问题,就是非黑即白,非正确就是错误嘛。你认为 AI 是不是未来是,你认为 AI 是不是唯一的未来?是。你认为我们现在做晚不晚?但是很可怕的是在我们现在的话,像我这样去 all in,全力 100% 去做 AI 的几乎没有,你看我这半年吃了多大的红利?我只做了一件事情,就是我相信 AI 是对的。
回到讲,比如说华为这个问题,从我个人的观察来说,我觉得华为是有一个非常大的机会能够超过苹果,因为苹果它在 AI 方面的布局不太明显,做 AI 其实是有门槛的,第一个门槛是钱要多到什么程度呢? 100 亿美金。第二个是数据,数据要求是不断增长的,海量的真实的未经清洗的干净的数据不断增长意味着说不会因为任何情况、隐私各种问题使你收不到数据,你想收数据,你一定需要有硬件、手环、环境、电器、汽车收数据,这 to seed,还有 ToB 的,华为有大量 ToB 的业务,从全球收数据叫不断增长的海量比设备足够的多。
真实的数据,这叫 raw data 吗?这是真数据而不是二手数据,好叫未经清晰。一定要是一手数据,不能是说别人给你的数据,要是自己挖到的数据,而且必须是干净的数据。举个例子,你去某度上去搜一个,我该如何去?不长痘,你完了。不要清晰,都已经很干净的数据,这件事情非常牛逼的,华为是有的,在第三个叫科学家,科学家是这个世界上最伟大的一群人,因为他们必须非常的纯粹,要有赤子之心,因为科学本质研究不能够确立,就是我也研究个真伪的问题,科学家是要长期被供养起来的,而华为拥有非常良好的养科学家的传统, 5G 就是深深被咱们养科学家养出来的,对不对?在当时养 5G 科学家的时候,没有商业的诉求,就觉得它非常厉害,尊重它的科技成就,我们养它,养起来,让它能够做研究,然后自然长出的果实,而这种科上的重大发现都是随机的,它遵循随机性,就是海量投入,可能 10 年、 2 十年结束一颗果子,那个果子还很脆弱,因此这件事情是值得敬畏的,有了钱、有了数据,有了科学家,就有可能去做出模型。
我不止 AI 大模型,我仅指模型和观念。所有伟大的发现都来源于一次思考和一个小的变化。好了,当你有了钱、有了数据、有科学家,还有一个东西是中国特有的特色,很厉害的叫应用场景。这东西不就厉害了?你看微信都有 n 多的应用场景,抖音它有 n 多的应用场景,视频号也放出了自己的生态链和力量的场景。
我们再把一个技术去应用在各行各业去做变化角度,我们是全球领先的,是在这个方面我们会裂变出 n 多的基于 AI 的应用场景,去拿到场景数据,场景数据就可以建模,就能够不断去反哺,又获得海量的真实的好的数据。好,最后有个问题就是为什么我不卡脖子叫算力?这个点我觉得可以稍微讲一讲算力是什么样的东西呢?首先钱是什么?一般等价5,比如说我们现在跑到超市里面是可以刷脸的,可以刷掌纹的,本质上是因为什么?因为我有信用体系,我和商家在共用同一个信用体系,我俩虚离握手认可这件事情,我的信用可以买单,我以往没有坏账,我就可以直接刷个脸就买东西了,这件事情只有我们有好钱叫一般等价5,那么接下来算力可能会成为一般等价5。
为什么?我跟你讲,比如说我做任何一件事情,我要画一张图,做一个设计,以往的方式怎么样呢?我找一个设计师,我付他钱,提出要求他画出来,对不对?他画一张图可能需要 300 到 500 块钱,好,然后我画出来需要可能一周的时间,对于我一个商家来说,我花多少钱呢?我也许花了 2, 000 块钱,这是我用传统路径,现在我用 AI 来做了,需要设计师吗?不需要。
建一个 AI 的分身,然后需要花钱吗?不需要,用的是算力资源,然后用 AI 画出来花多少钱你算个账,建 AI 分身不要钱,画出来一分钟,从效率端我这边需要花三四天一个星期,我这边一分钟、两分钟。那你说用什么呢?我用AI,现在的 AI 既快又便宜又做得好有意思了。快可以一直保持,因为算力会迭代,符合摩尔定律,会越来越快。OK,往上走好,可以越来越好,越模型越来越好了,便宜会越来越便宜吗?如果用的人越来越多,算力越来越稀缺,它会越来越贵,所以说在这个角度会经历一个这样的曲线,随着时间发展,它的算力价格叫price,算力价格就是time,时间开始是极便宜的,还会降低,但是有可能会升高。
当时在这特用场景下,因为算力资源从现在发展来看,接下来应该会被垄断,现在谁拿着算力资源呢?微软还有OpenAI,还有黄教主英伟的对,英伟达他掌握了硬件算力加显卡 GPU 他掌握了,是算法,他其实掌握的是云,还有钱,他们在形成算力的垄断,就算力加模型的垄断,这是美国公司,这是我们公司啊。那对于华为来说,他不是说他应该会赢,是他必须赢。
华为必须拥有自己的算力,能力叫做算法,它必须用自己的算力资源,叫硬件,就是GPU,包括服务器,它必须拥有自己的什么云和钱,不然的话就变成寡头了,那我们要去跨墙去用这样的算力怎么可能会让我们便宜呢?一定会越来越贵,他只可能越来越贵,因为要赚钱,就会又形成一次叫美元的垄断。美股很牛逼,美元霸权接下来就可能会变成由钱的美元霸权变成算力的霸权,所以为了对抗这个霸权,他必须成功。所以不是华为能不能超越苹果,而是华为必须要做到,必须也必将!!
近日,2022数字经济体验周暨北京数字消费节正在筹备中。据悉,北京将同步加快落实相关措施,让网速降费更加惠企利民,降低中小企业宽带和专线平均资费10%。 近年来,北京以5G和千兆宽带网络为代表的数字基础设施建设取得重大进展。每万人...
联通宽带:对于故障工单,要求工作时间8小时内上门解决,如果由于外缆问题导致,需要等抢修部[]维修后故障自动解除。移动宽带:对于故障工单,要求24小时内上门解决,但是往往多数故障拖得时间较长,同样,要是整个小区光缆出现故障,需要耐心等抢修完,网络自动恢复。电信...
解析大数据开发运维的关键技术大数据的快速发展已经成为当今互联网时代的重要特征,而大数据的开发和运维也是保证其稳定运行和高效利用的关键。本文将从多个方面介绍解析大数据开发运维的关键技术,探讨如何应对大数据挑战。数据采集与清洗对于大数据的开发和运维来说,数据是最重要的资源之一。数据采集是指从各种源头收...
网络监控布线的预防措施分析网络监控布线是保障网络安全的重要环节之一。通过合理的布线和有效的预防措施,可以有效地防止网络攻击和数据泄露。本文将详细介绍网络监控布线的预防措施,以确保网络的安全性和可靠性。一、合理的布线规划在进行网络监控布线之前,需要进行合理的布线规划。要充分了解监控区域的实际情况,包...