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对话吴军:5G 时代,哪三种企业将成为霸主?

每日经济新闻 2019-11-13

" 谷歌今天是一家平庸的公司 "、" 腾讯从来没有 To B 的基因 ",对全球互联网巨头兼 " 前东家 " 的快人快语,将吴军送上了今年财经界的 " 热搜 "。不过,当外界惊呼 " 人设倒塌 " 后,吴军似乎并未 " 吸取教训 "。11 月 9 日下午,在上海交大安泰经管学院举办的第十期互联网 + 训练营期间,《每日经济新闻》记者专访了丰元资本联合创始人、上海交大客座教授、作家吴军博士。

吴军告诉记者,和在清华读大学时一样,他现在还经常翻翻尼采的书。作为硅谷的风险投资人,吴军却说这一年来的精力都放在做教育上。

面对这么一位计算机科学家、硅谷风险投资人,我们选择了既务实又务虚地,和他聊起了全球巨头企业的 5G 基因、区块链的投资逻辑等话题。而吴军依旧直言不讳,评论起了哪些互联网企业会在 5G 时代被抛弃。

丰元资本联合创始人、上海交大客座教授、作家吴军博士。图片来源:每经实习记者 郑洁 摄

5G 时代三类企业将成霸主

5G、AR、IoT、虚拟现实、全息图景、基因编辑、加密货币……这是离 " 美丽新世界 " 最近的时代,任何搭上技术顺风车的产业都看起来未来可期。在以往的著作和公开言论中,吴军喜欢以基因角度论企业," 企业文化、做事方式、商业模式、市场定位,这些使得该公司获得成功的内在因素会渐渐植入该公司,成为公司基因 "(出自《浪潮之巅》)。在 5G 大规模商用的前夕,遵循吴军的逻辑,什么样的企业将具备 5G 基因,在下个时代依旧伫立潮头?

NBD(《每日经济新闻》记者,下同):时势造英雄,也造就企业,在万物互联的 5G 时代,你认为最大的赢家将是携带什么基因的企业?

吴军:我觉得最大的赢家有三类:首先是能够做出整个 IOT 操作系统以及主导芯片的企业。万物互联需要一致性和兼容性,现在工业控制的各种五花八门的传感器芯片,将来可能会有统一的标准,这是第一类最大赢家。第二大的赢家,是掌握 5G 标准和主要设备的(企业),因为 IoT 真正上网连接要靠 5G 技术,所以跟 5G 技术相关的核心企业就受益。第三类企业,就是一些 IoT 智能设备商,但光生产一个小的(设备)——比如说传感器那些没用,它最好能生产偏向系统性的。

比如说我举个例子:智能汽车。以后,估计绝大部分汽车厂不会自己生产控制系统,而是几家(企业)来做所有汽车的控制系统。也就是说,整个智能汽车的控制系统上将来可能会有新企业诞生。

NBD:在《全球科技通史》里,你说华为在未来 5G 时代还将是霸主,那具体来说,目前国内的通信或者互联网企业,比如阿里巴巴、腾讯,你觉得未来谁还有可能胜出?

吴军:是的。因为华为是第二类(指前文所说的第二类赢家),就是掌握网络的这一部分,它是少有的既做通信设备,又做通讯终端,还做芯片的企业,产品线比较长。其他大型企业,比如说苹果、三星,做通讯终端不做通讯设备,而思科、诺基亚、爱立信则做通讯设备不做终端。还有大家都忽略了的一点,就是华为工程能力很强。

至于阿里巴巴和腾讯谁胜出?这不好说。坦率来讲,这两家目前也是从头开始,跟别人是在同一条起跑线上。研发能力上,阿里巴巴过去是靠销售出身的,这些人在技术上的投入要比腾讯大很多。腾讯过去的特长是在产品上,除非它再出一个类似于微信的产品——微信让腾讯在整个 4G 时代没有死掉。但是你看野心(方面),像阿里巴巴投入做芯片什么的,(显示了)似乎它野心更大一点。

NBD:从你常年在国外的亲身体验来看,目前全球各国布局 5G 的进度各自处在什么样的状态?

吴军:要从两个方面讲,一个是需求,第二是供给。

从需求来讲,必须是大城市,因为 5G 的天线得布得很密,广大的欧洲农村——比如像法国很多地方 4G 都还没有,3G 足够用了。这些国家可能第一步还是普及 4G,而不是 5G。在欧洲的巴黎、伦敦这种城市里可能用得上,其他地方可能用不上。

中国的话,场景就比较多了,东部沿海都有这个需求。

韩国不谈,美国也在布局,但是美国其实还遥遥无期。因为 5G 分两种,一种是和 4G 结合的,非独立的,一种是独立的。芝加哥是想上直接独立的——就是最终级的,但这需要时间。

第二个就是供给。5G 要是光让手机快一点,根本是没太大用处的。(5G 的意义)这是一套的,比如智慧城市、IOT、整个完整网络的构建、车联网、汽车控制、医疗设备、社会安全监控指挥,这里面有好多技术。这些技术里面,其实大部分国家是这个国家有一点这个技术,那个国家有一点那个技术,但都比较缺失,只有中国(的技术)比较完整。

5G 资料图。图片来源:摄图网

AI 泡沫是正常的

CB Insights 数据显示,2018 年全年,近 90% 的人工智能公司处于亏损状态。但另一边,是人工智能被炒得火热,吸引了很多融资。这个行业一方面是快资本,但另一方面是慢落地,这些 " 热钱 " 能撑多久?对此,吴军的态度是乐观的,他认为资本大量涌入对于人工智能行业来说,终究是件好事。

NBD:你是投资人,也是计算机科学家,对于 AI 领域这么短的时间涌现出这么多泡沫,你怎么看?

吴军:AI 的泡沫方面……任何一个新技术都会伴随新的经济泡沫。在 19 世纪的时候,是全世界铁路的泡沫。二战后,又出现电子工业泡沫,那时候所有公司都叫 tronics ——就是电子 "electronics",比如卖家具的叫 furnitronics,它这个就值钱了。到了后来是大家都熟知的互联网泡沫,公司都要叫 "e — XX",它就值钱了。今天呢,都叫智能某某公司。

但是泡沫破碎以后,大部分投资人的钱都是打水漂,今天也毫不奇怪。

但你不能光看它的坏处,泡沫的好处就是能在短时间内集中资金,把一些本需要三五年甚至十年才能解决的问题瞬间解决。比如刷脸这个事儿,2002 年的时候,我们在 Google 讨论能不能做,当时创始人谢尔盖 · 布林问我们,我们一致觉得做不了,因为以我们当时的经验,觉得这个事太难了。也就过了十几年,现在做得很好了,这很大程度上就是靠数据采集能力的提高,而这又跟大资本的涌入密切相关。

NBD:你作为内行,在投资 AI 或者一些先进科技公司的时候,会不会考虑投什么或者规避什么?

吴军:做非二级风险投资,第一主要是投人,投好人,这个人干什么你都能投。

因为一个一流的人可以把一个二流的项目做成一流,反之也成立,所以其实项目投对了没用。第二,要沿着明显趋势走。移动通讯史概括起来就是:用更少的能量传递、处理和存储更多的信息。所以沿着这个方向走的,你就都值得投。

再有一个,其实我不愿意去投机,所谓 " 风口 " 其实两年后一定会完蛋。我们投资一件事,是希望它有一个 10 年、20 年,甚至更长时间的发展期,这样在任何过程中你都可以参与进去。拿 5G 来说,有一个趋势就是互联网、移动通讯网络的融合,所以融合的都值得投,分道扬镳的都不值得投。

NBD:比如你投资硅谷的区块链独角兽 Dfinity,就是参照以上逻辑?

吴军:主要是因为创始人。坦率来讲,技术都各有千秋,但(看中的是)Dfinity 的两个主要创始人。

其中一个是 Tom Ding,他是一个天才,在上海长大,上学时学校里教的他都觉得太简单,后来就退学在家自己学。他 11 岁就上大学了,大概 15 岁可能就毕业了,但那时没到美国的法定工作年龄,所以又不得不自己创业。然后到了其他人上大学的岁数,他已经在读 MBA 了,(我投的就是)这样一个人。

另外一个人,是对技术非常执着的一个美国人。他花了大概三四年的时间,分析现在区块链技术为什么整体效率不高?而他的解决方案,我还比较认可。

图片来源:摄图网

通识教育能改变中等收入家庭的天花板

在聊到 IoT 时代,一个硅谷风险投资人如何投资时,吴军笑着往沙发里坐了坐,他突然说自己目前投资已经不是很积极了,而是把更多时间花在教育上,这是他现在追寻意义的一种方式。然后,吴军从古希腊时代亚里士多德的 Liberal Arts 讲起,向记者诠释起了他的通识教育价值观。吴军认为,目前大量学校中的教育以技能教育为主,相对来说,通识教育更加能帮助被教育者突破天花板。

NBD:你刚说现在自己的主业是开展通识教育,为什么你会有从投资人到教育者这样一个转变?

吴军:为什么在中国现在要开展 Liberal Arts 的教育?我们现在很多中等收入家庭面临的一个最大问题就是,自己这一代人通过技能的学习达到了一个高度,可孩子如何再突破天花板呢?很多人就不知道了。

学校现在其实教孩子们的还是谋生技能。比如数学,数学是什么?为什么学微积分?微积分大部分人学了,但在大学以后,99.9% 的人可能都不会再用。其实它是一种思维方式,是由原来静态地看待世界变成动态地、连续地、沿着趋势看待世界。这样学数学,你就跟别人对世界的看法不一样。最重要的,是有一种主人心态。

NBD:你刚才说的是一种意义的扩大化,但现在大家都觉得现实层面谈这些很艰难。

吴军:不是这样的。现在是特别好的时代,至少是中国历史上最好的一个时代,所以在这个时候人要知足……

通识教育方面,我觉得现在反而是中等收入家庭的很多孩子,如果按照技能教育这条路走,他们在公司大概用不着 5 年就遇到天花板了。哪怕是高级工程师,可能 45 岁时觉得生活得跟 5 岁时也没区别,在徐家汇或者陆家嘴照样买不起房子。

NBD:通识教育难道可以改变这一点?

吴军:当然了。有的人能在大公司管一万人,而有的人你交给他一万人他就玩儿砸了。比如有的首富突然变成 " 老赖 ",高铁都坐不了。因为很多企业家的成功有很大随意性,通识教育可以增强他们的科学素养,提高他们的判断力。第二就是青少年,年轻时受教育的有效性和方向性变好了,到三四十岁的时候他们能够获益,对我来说,就非常好。

(实习生蹇卿兰对本文亦有贡献)

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