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黄允松:青云十年内只做底层平台 要把自己透明化

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7月28日,由青云QingCloud举办的QingCloud Insight 2016大会在京举行。在会后的专访环节,作为大会的主办方,青云QingCloud CEO黄允松谈到,青云十年内只做底层平台,要把自己透明化。

来源:ZD至顶网CIO与应用频道【原创】 2016年8月8日

关键字: QingCloud 视频专访

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ZD至顶网CIO与应用频道 08月08日 北京消息:  7月28日,由青云QingCloud举办的QingCloud Insight 2016大会在京举行。在会后的专访环节,作为大会的主办方,青云QingCloud CEO黄允松谈到,青云十年内只做底层平台,要把自己透明化。

以下为访谈实录:

ZD至顶网:各位网友,大家好!现在我们在QingCloud Insight大会现场,今天有幸在青云CEO黄允松先生演讲后,把他请到我们联合专访间,开始和他探讨关于云计算的生态发展以及用户的实践等各方面的问题。

第一个问题,我想谈谈关于青云的生态,在QingCloud Insight现场,除了青云的LOGO,还有很多其他公司的LOGO,这不只是青云大会,也是一个产业大会。您如何看待云计算的生态,它是横向联合的状态还是垂直整合的状态?

黄允松:我在一个领域站稳脚跟后,就可以迅速拓展到其他领域,实际上我不觉得这是我的成功,我认为这是云计算帮助互联网从狭义走向广义,从消费者互联网走向企业、产业互联网的过程中,从人和人之间的联络的传统互联网,走向物和物、人和物之间的连接,就是所谓的物联网,我觉得云的责任就在这里,起到管理沟通和运行的责任,这时候我们要选对行业,使之变得更加平滑过渡。我不敢说我想的一定是对的,但至少这三年的商业生活走过来,我觉得看起来是对的。

ZD至顶网:我看到背板上的LOGO,我觉得是对的。从金融行业到其他行业,您的过渡很容易,等于国际化先选欧美,后选东南亚。

黄允松:是的,我就这个意思。

ZD至顶网:还有一个原因,信息这个东西很容易通吃,巨头一下都吃掉了,金融行业一定是一个个磕,有传统商业经验的才能做。

黄允松:是的,人类的商业生活一代代都是为了领军企业,仔细分析,这是我人生第一次创业,也不能说第一次创业就让它失败,再做第二次,我觉得太悲催了。我发现每一代能够在一个新兴产业做成功的伟大企业都有一个特征,在入手的时候选择前辈不怎么做的方向,这次我操起了美国人的思路,从前辈们不怎么做的领域做它。Facebook Overtake(谐音)谷歌就是典型的案例,谷歌一直不重视社交,Facebook非常重视社交。谷歌后来发现这样不行,它也在努力,但来不及了,所以谷歌三次社交努力,包括最后的谷歌 PLUS,最后没有取消。

ZD至顶网:这只是一个ID关系。

黄允松:对,在美国Facebook一统江湖了。连伟大的谷歌都被这样,我始终认为在商业上,谈政治制度,中美有区别,我觉得商业上的逻辑都差不多。北京人和加州人有什么区别,反正我没觉得有太大区别。

ZD至顶网:对,今天我有机会采访黄总,总结您的经验,第一青云是从最难的路开始走,青云做的是基础设施,中国传统商业社会的,面向新工业时代的基础设施的提供者;第二您在创业前就有很好的to B的市场经验,正好把经验拿过来了。展望未来,您的路如何设置。

黄允松:好问题!说是金融,远远不止金融,现在有八大行业,我随便给你列几个我们做得比较出色的,除了整个泛金融(新金融、老金融)之外,我们做得比较好的是商品流通环节,包括连锁零售业和新型物流业,新型物流业主要指的是顺丰集团,为什么老的物流业不好好做,因为他们的业务模型对我们的依赖没那么重,我们都考察过,包括中国邮政。发现他们有依赖,但依赖没那么重。我们在物流行业选择的是这个,物流+连锁零售是所谓的商品零售环节。

第三个大的方向,我们在汽车方面花了大量的力气,从前面的广告就可以看到,我们在车联网,您知道汽车的大头在制造,这个领域的天下是SAP的天下,这是德国的传统企业,我们当时尝试过,效果并不好。我们在杭州、广州、上海、深圳都尝试过,有收获,但收获不在我的预期内,所以我们从制造业暂停下来,先入手各位在媒体上经常看到的车联网。我们从开车司机和车的关系入手。从开车司机和车的关系,拓展到他和4S店、车厂之间的关系,进一步拓展到与汽车相关的服务,像加油站、洗车中心,一直努力打造围绕汽车和用车人、司机感觉舒适的氛围,我们一直在努力。举几个例子,比如所凌股份(谐音)、远征科技(谐音)等,我们努力跟他们打造这样的其他、平台或者服务的模式,为了让汽车和人变得更友好。我们努力了这么久后,突然发现制造业的后端,车厂对此高度重视。这时候顺理成章,前一段时间我去拜访比亚迪的CIO,我们能够从他的谈论中看到,汽车行业的CIO已经在非常深入的研究,当时那个老板的意思是“传统的销售模式是把汽车通过销售渠道卖给车主,就划上句号了。现在将会变成把汽车通过某一个渠道卖给消费者,这个过程不是划上句号,而是生意的刚开端”。

ZD至顶网:汽车使用才是他们的擅长。

黄允松:是的,在日本有一个调查,超过90%的汽车联网了,高达97%。说汽车和手机一样全部都相互连接,这很有意思。汽车厂类似于iPhone公司,4S店相当于零售渠道,相当于京东等卖iPhone的人,谁是运营商?就是中国电信、中国移动、中国联通和美国的ATT、日本的软银是运营商。这个地方很有意思,在日本已经发生这样的事情,车主们享受大量联网带来的服务。中国汽车几乎没有联网,通过对日本的考察和关注,我们发现这些事情在中国一定会落地。有很多人把汽车买了之后,把中控平台拔了,换了一个。所凌股份就是做这个的,很有意思。我自己也买车,因为我在北京的原因,我没有找市场把中控拆了换掉,我觉得好多钱,好可惜。我在深圳看到,这个东西很便宜,那个东西是安卓驱动,高度联网,打开之后跟我的手机一模一样。我当时立刻振动了,后来车厂对此表示相应的重视,这是为什么比亚迪公司会是所凌股份重要股东的原因。

ZD至顶网:如果它是终端。

黄允松:是一脉相通的。

ZD至顶网:现在是两个环节,未来可能要连在一起。

黄允松:像这些比较求新的汽车厂,比如上海上汽集团在深刻探讨三位一体,车厂、4S店(渠道)、消费者(人),三位一体合并在一起,这个要求是一套系统,一套统一的流通平台,交换数据,以此达到最佳的效果。这里面还会接入很多,比如汽车保险,我为什么要按年买?能不能按次买、按天买,这个东西靠人是不可能的,因为保险公司的成本会上升。如果我们以云的方式和大数据的方式配合人工智能的简单神经网络,机器学习和深度学习,我们就可以达成原来不可以做的商业模型,现在很容易实现。我刚才说的不是我杜撰的。宝马公司有I8、奔驰公司、特斯拉的传感系统都是由梅赛德斯奔驰公司提供。其实特斯拉没有做所有的事情,它是一个集成商。

ZD至顶网:是一个工程创新。

黄允松:是的,是工程创新。这些技术以宝马、奔驰为代表的传统车厂包括日本人是海量存在的,现在我们用一种新的方式交付给整个社会,以创造更新的汽车价值,这是我们看到的第三个行业。现在投入一年半,效果相当好。

给你举最后一个例子,你们称之为大数据,我们一般叫BI,BI是商业智能,包括两件事,一是舆论监控,二是商业情报,这是海量存在的。某市政府要看整个舆论的导向和方向,您知道现在信息大爆炸几十年,信息几乎不可管理,尤其是像很方便的信息发布平台出来后,信息几乎不可管理,这时候需要非常敏捷快速的监控工具。说白了对我们来说是大数据处理,动态和静态,尤其以动态为主,我们称之为(10:40)(串流的数据分析)。短短11个月时间,某市政府的平台光在我们这儿,他们家原来的老数据中心不算,光在我们这里就有600TB的量。这是PM监控类的。

商业间谍,这不是贬义词,这是中性词。比如我会监控推出的这一款产品,到底这个市场怎么表现,以及我的水或者新的创新饮料是怎样的。为什么举这个例子,前几个月我们把杭州哇哈哈的公司做了,您看到饮料行业这些年有深刻的变化,最大的变化在于以前做的饮料老卖,现在是快消品,一个饮料的品牌从创建到死亡只有几个月,可以看到饮料厂层出不穷的推新的品牌。哇哈哈下面的品牌就好几个,很多饮料的牌子闻所未闻,但实际上把底下的标签一看,杭州哇哈哈、华润集团等等,这是他们所谓的饮料创新。因为这个产业竞争很激烈,不同年龄段的人对饮料取向不一样,这时候他们需要这个产品快要推出,特别是推出后要非常敏锐的监控到底这个市场对我的东西怎么看,以及我的竞争对手怎么变成,不同年龄段的人如何看待饮料产品。对我们来说,我们称之为商业情报分析。这个量更大,比监管机构大多了。

ZD至顶网:这是消费者洞察吗?

黄允松:对,这是所谓的大数据领域分析,并使之适合商业。我一共选了八个行业在深入发展,这四个按照去年的财报,是我们收入最高的,也是我们在这个领域做得比较好的。像各位最熟悉的传统领域,比如信息服务、游戏、涉及等,我们不太擅长,我在尽量避免这样的行为。

ZD至顶网:我觉得社会三要素都覆盖到了,我总结一下,从基础设施的角度做金融行业,从消费者场景角度做物流,从消费者洞察角度或者情报分析的角度做信息流,基本上把这三个要素覆盖遍了。

黄允松:今年四年多。

ZD至顶网:四年多了,离十年不太远,如果再过五年后,想象青云的定位是怎样的场景?

黄允松:您说的差不多十年。我构思很简单,用消费者IT公司打比方比较好懂,你每天拿着它用,比较熟。我希望这家公司成为类似于微软、苹果的公司,我们专注于做底层设施平台,微软做Windows,苹果做iOS,上层建构PaaS、SaaS等应用功能端,我们最好都不做。微软做了Office办公,苹果做了Office办公,黄允松到底做不做,我不知道,但我可以肯定讲十年内不会做这些东西。我渴望把青云做成透明的厂商,透明的基础设施,它是社会共享的,利润率要非常薄。为什么我会强调这一点,我跟大家讲过,我每年必定降价两次,目的是将基础设施这个东西变得水电玩意儿,没有人意识有这个东西存在我们身边,我希望以后您再也没兴趣采访我,我已经消失,被透明化。这已经成为社会天然的,像水和空气一般的存在。

ZD至顶网:就像我们不会采访自来水公司。

黄允松:是的,我们公司的利润非常薄,所以商业资本家们对我的青睐度非常低,我要把这个行业做得非常薄,层次很薄,利润很薄,把自己隐藏起来,让社会变得非常健壮,这是我的最终目标。

ZD至顶网:潜台词是规模会变得非常大。

黄允松:非常大,我敢说这种话表示我们在过去三年的延展,尤其是2015年规模的延展,严重超出我在2014年12月份对2015年的预计。2016年已经过了半年,而这个扩张严重高于2015年12月,我对2016年的判断。一方面说明我的判断不准。

ZD至顶网:这是一种好的不准。

黄允松:对,但是我挺伤心的,说明我没有判断准商业的变化。另一方面说明这个社会在迅速的云化。我可以给你一个证据,我绝对没想到银监会会发文。

ZD至顶网:发文要求大家把IT迁到云上。

黄允松:我本人确实被请过去做过探讨,但我认为只是因为我们是厂商,领导们跟我们探讨,他们是监管部门,我认为只是探讨,但我从来没想到在制度建设层面、监管层面对此有明确的目标设定,这是我远远没有想到的。你会看到社会的变化就像信息大爆炸一样,10-20年前说互联网的变化是信息大爆炸,每个人都会陷入对信息的处理和信息的恐慌中。广泛的在我们身边充斥信息,您脑袋就爆炸了。我没想到这又是一轮新的爆炸,银行业的响应可以对其他行业带来同样的示范效应。

ZD至顶网:记得上次在办公室见过你,你提过一个说法“我是一个对目标设置特别高的人,总会完成的”,某种程度来说你是比较畸形、疯狂的人,没想到社会比我还疯狂。

黄允松:太吓人了。也有可能是经济结构变化使然,太多传统企业在衰落。我的演讲有提到一句话,传统企业衰落并不表示甲方,消费者的市场需求没有了,我觉得需求是广泛存在的,原因一定是因为供给和需求不是很匹配,我要深刻的分析为什么会出现这样的问题。中央从管理层提出的角度是供给侧改革,所谓的供给侧改革说得很高大上,说白了是老百姓不愿意买你的东西,麻烦您改一改。我的答案是我觉得这个供应线变成3个I,第一个I是植入,比如我希望这个桌子有芯片,可以跟我交流,这是我的物联网;第二个系互联互通,以前您的汽车跟我管理没关系,前些年汽车能够通过蓝牙和手机连起来,车主是不是很激动,这么小的事情很激动,为什么很激动,因为至少听音乐的时候可以用手机放,不塞光盘在那儿播。这两个是很重要的。最后一个是人工智能,很多人说它虚,我可以打赌它一点都不虚,IBM的Watson和谷歌的AlphaGO都会赢得长足的进步和发展。虽然我的前东家目前陷入一轮衰落中,只要Watson不出大问题,这家公司会在五年、十年后慢慢苏醒并回来。而谷歌的AlphaGO只要妥善发展,一定是领袖的。

为什么IBM和谷歌可以做这些东西,原因是他们广泛存在,并且良好运行管理的Cloud (18:59),IT的基础设施。我的责任是让这个基础设施能成为社会共享的东西,哪怕让一个微不足道的个人或者很小的团体,只要他有充分的能力,都能在人工智能这个领域让传统的生意从结构上进行改革,使之符合甲方消费者市场的需求。这样我们的经济不会往谷底走,而是重新回暖。

ZD至顶网:最后一个问题,我听您讲了两次智能(AI),我有一个个人问题,假设未来10年或20年,或者像(19:30)一样,2045年有一个超级人工智能出现。假设超级人工智能能够看到所有的东西,因为它来自于人类已有的知识。假设我们视频未来上载在网上,人工智能也能看到这个场面,超级人工智能出现的这一颗,作为人类代表有机会跟它对话,你会问它的第一个问题是什么?

黄允松:我会问它,从我们这一番谈话中,你的思考结果对我们IT行业下一步发展是什么?我希望它具有长远的思考能力,这是我对超级人工智能很强的期待。

ZD至顶网:你对我们IT技术的发展是什么样的看法,你希望它给你一个答案。

黄允松:对,我希望它能告诉我它的意见,人工智能要做到解决已存在的问题很容易,比如你生病、鼻塞、打喷嚏、不舒服,你去看病的时候,人工智能甚至比医生处理的更好。但我对人工智能更好的,因为我是一个乐观主义者,我对技术高度乐观,我对人工智能更大的期待是能够像人一样进行非常宽泛的模糊性的思考,计算机是高度精确的东西,这是优点,同时也是缺点,人之所以成为人,因为他可以进行模糊性的思考。没有严格的对错过程,而计算机有严格的YES or NO,Ture or False。这个逻辑很清晰,每个人都知道。如果计算机可以进行磨合的思考和模糊的判断非精确性的东西,计算机将会具有情感,人工智能将会具有强有力的情感,甚至可以培育出比人类更复杂的情感世界,进行这种层面的创造后,它应该可以进行远期的思考能力。我更渴望看到超级人工智能有这样的能力。

ZD至顶网:特别感谢人类的观众收看我们的节目。期待30、40年后的AI可以给我们访谈一个明确的答案。

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