华为为什么总能后发先至？

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1987年，改革的春风已经在深圳吹了好几年。不论是这片神奇的土地还是个人，各式各样的改变还在源源不断地发生着。

就在当年横贯深圳东西的主动脉深南大道刚通车后不久，在深圳一家国营集团旗下电子公司工作的他，实在经不起朋友的求助，以2.4万元资本注册了一家新公司，专门从香港向国内进口当时有线电话的关键器件——程控交换机。

这是一个一本万利的生意，运气似乎也站在了他这边。

中国电信业从80年代初期开始接触程控交换机，虽然10年已经过去了，基础电信服务的市场需求依然庞大。加之虽然程控交换机基础原理不算很复杂，但当时国内几乎没有人学过计算机，懂通信的人更少，所以一时间大家只能从国外几大巨头中购买。

在这轮疯狂进口程控交换机的大潮中，他的确赚到了不少。但随后，他就做了一个让常人难以理解的决定：自研程控交换机。

1991年9月开始自研，3个月后在花光公司所有现金之后终于拿到成果。

事实证明，努力没有白费：第二年产值即达到1.2亿元，利润过千万（1992年的1.2亿比现在值钱多了）。

这家公司的名字叫做华为，而那个“他”正是任正非。

华为的第一次抓机会

在多年之后采访中，有记者曾问过任正非当初为什么选择自研，他的回答中有这样一句话：

在有的人看来，这或许是“自我包装”，但今时今日回望华为一路走来的成果，压根就不需要什么“包装”。

但就程控交换机这一机会而言，当年预见并抓住的公司不在少数，华为甚至不是最早的一个。当时公认具有代表性的新兴通信制造商总共有4个，除了华为以外，还有巨龙通信、大唐电信、中兴通讯。时任信息产业部部长吴基传还给这四家起了个名字——“巨大中华”（取四家公司的首字）。

时至今日，另外三家公司依旧存在，只是都过得不怎么好让4家原来齐头并进的公司，变成今日的独自领先， 除了每家公司各自的气运之外，还有竞争激烈的通信业的一条潜规则：不进则退。

这也是为什么可以用“时也，运也”来解释令华为站稳脚跟的程控交换机机会，并但却不能成为之后20年华为屡屡抓住新机遇的理由。

抓机会这件事

“机会主义”这个词，大部分时间都是贬义，但在无情的商业世界，错过一个关键的机遇可能就意味着失败。同样的，把陷阱看成机遇也是一样。

（曾经风靡中国大江南北的小灵通们）

“小灵通”算是中国移动通信史上一次奇怪的“开倒车”，这种底层技术实际上源于2G的“小手机”，基本上只能打电话、发短信。不过他有一个优点，就是能够基于现有的固定电话网络改造覆盖。

而当时恰好中国电信想要发展移动业务，但没有移动通讯的牌照，于是乎“小灵通”有如一夜春风来，挂遍了中国。

作为一个钻国内政策空子的产品，小灵通采用的日本通信技术标准并不是2G时代的主流，在技术实现上更是落后许多。

到底做不做小灵通？当时的华为内部将自己的一票中高层管理者拉了出来，讨论究竟要不要做。最终大家都觉得“太落后，没做的必要”，华为最终没有杀入这个市场。

但绝大多数人都没有想到，因为小灵通费率低，以及中国电信的大力推广，最终用户群体高达6000万。让主打小灵通的UT斯达康和中兴赚的盆满钵满。按道理华为应该赶紧奋起直追，尝试在市场中分一杯羹。但华为却选择了直接将小灵通“放”过去，直接布局WCDMA（3G）的早期研发。

最终的结果证明华为的选择是对的，在小灵通浪潮后，华为在3G时代全面超越了一众竞争对手。

曾有华为内部员工在论坛“心声社区”也对这段历史讲出了自己的看法：

有趣的是，任正非在2019年在会议上也说过一段话：

谋定而后动，习惯于后发制人，然后直接下重注，这几乎成为了华为特有的一种成功理论路线。

不固执，灵活寻求成功

2000年前后，华为很快迎来了发展史上另一个个重要的机遇：2G移动通信技术升级换代。不过这时国内的通讯业也已经发展了十余年，有实力的公司已经有了一批。其中自然也有华为的竞争对手。2G/3G中对手主要是国外厂商爱立信、诺基亚、朗讯等，国内中兴实力也不俗，战争随即打响。

（CDMA2000才是“真”3G）

在中国移动通讯即将从2G升级的时候，中兴押宝了小幅度升级版CDMA95（即CDMA ONE），华为则选择了理论上技术更先进的CDMA2000（真3G）。但最终国内运营商在落地的时候纷纷选择了CDMA95。

突然的“踏空”，完全出乎华为的预料，但任正非并没有慌，反倒是开始大规模“扫荡”通信行业的应届毕业生。据说有的学校一个班40人，最终有39个都进了华为。

如此多的“兵马”在被任正非收到手之后，马上丢到了培训中去。从中挑出一批嗅觉灵敏，同时坚持执行目标的销售人员。在开出一系列激励机制之后，任正非直接把它们送到了全球通信市场开发度最低的亚非拉地区。

这些被洒向世界各地的种子，很快生根发芽，一步步变成了华为如今在海外的影响力。根据2019年3月的数字，华为2019整体营收中海外收入就占了49.5%，这还是比去年下降了的结果。

之所以华为能够屡屡在大战略执行中获得好结果，还与40亿学费相关。时间倒回1997年，任正非近距离地考察了IBM。一天内，从产品预研到项目管理、从生产流程到项目寿命终结的投资评审，IBM高层都做了极为详尽的介绍。

IBM副总裁甚至当场送了一本哈佛大学出版的关于研发管理的书给任正非。

任正非离开IBM之后，直接钻进了硅谷的一家小旅馆，用3天开了一个工作会议，并且将一整叠简报带回了国内。会议的基础结论有两个：

最终，IBM给出了一个方案：70位顾问5年手把手教学，但是顾问费要20亿人民币。

这个价格让在场的华为其他高层都觉得“太贵了”，但任正非没砍价就当场拍板了，还当场表示：“只要保证效果，再贵也要给。”

（华为与IBM管理的部分异同）

在之后的学习中，任正非屡屡亲自上阵，在华为内部掀起了一次又一次的改革。几年“彻头彻尾”的学习推进下来，终于让华为人学习到了IBM企业运行的精髓，华为也终于有了一个坚实可行的管理系统。

让奇迹“可复制”的华为

原华为战略与Marketing无线市场总监汪瀛，2019年7月曾以《华为抓住战略机会的核心逻辑是什么？》为题做过一次公开分享。

其中他对于华为能屡屡抓住战略机会的核心逻辑进行了一个总结，一共5个点：

把这5点掰开来看，

这其实就是华为这些年来不断让奇迹上演的核心。

当然，华为上演的奇迹不仅仅限于通讯一个领域，从2011年起正式成立的华为企业业务，也在短短几年间悄然成长，2019年中国区营收就已经突破百亿，2019年再次超额完成经营目标并40%的同比增长。

而最为普通人所感知的智能手机终端的成绩同样耀眼，早在2019年8月，华为就再次杀入世界几大主流智能终端排行榜，并且将苹果从第二的位置上直接挤下。要知道，这距离余承东2019年提出“三年超苹果，五年超三星”，只过去了两年多。

华为瞄准的下一个机遇：云+AI

2019年8月，任正非签发了一份“关于Cloud BU组织变动的通知”，Cloud BU正式转移到华为集团下，升级为一级部门，仅次于华为三大业务BG（运营商BG、企业BG和消费者BG）。这也意味着，云已经成为了华为选择出来的下一个重大战略机遇。

与前几次抓机遇一样，华为在云服务市场依旧是“后来者”的角色。尤其是外界普遍认为国内三大互联网巨头BAT已经将云市场变成了自己的“一亩三分地”。

但对于网络、服务器等云计算相关产品占据领先地位的华为来说，云服务又绝对不是一个陌生的市场。目前已经在“云、边、端”这条路径上多点开花的华为业务，更可以为整体的云战略提供一系列有力的支撑。

关键问题在于，后发的华为应该采用怎样的姿态进入？又将用如何精妙的刀法，体现差异化能力和突出研发优势，实现后发先至？

答案很快在2019年10月举办的华为全联接大会上揭晓——AI。

而且AI这两个字还不只是说说而已，华为在这次全连接大会上一口气公布了2款新的AI SoC芯片：昇腾310和昇腾910。两款芯片在具有强大AI运算能力的同时还使用了华为自研的达芬奇架构，针对AI应用进行了加速，使其算力得以大幅度提高。。

这也是为什么在发布会上，华为直接一口气拿出了5款基于昇腾310的产品，直接覆盖了加速卡、智能小站、服务器等多个场景，即华为所说的“全栈”概念。

严格来说，这不是云服务商来第一次涉足AI芯片领域。2019年曾轰动一时的、并且正式掀起人工智能大潮的围棋人工智能AlphaGo，背后就有利用Google自研的云端芯片TPU进行加速运算。

这些AI芯片所给予的庞大计算力，一点都不比一众研究人员的聪明智慧贡献少。因为人们在让人工智能学习完300万盘人类的对弈棋谱之后，发现人工智能的围棋实力增长很快停止了，原因就是人类经验的影响。想要达到更高水平，就必须给机器一个更高水平的“对手”。

于是乎，在终极版围棋人工智能AlphaGo Zero中，研究人员选择了让AI进行“自我对垒”，然后根据对弈的结果自我学习。最终的结果是，AlphaGo Zero直接完虐了之前更早版本的AlphaGo。

假如没有这批AI芯片的帮助，AlphaGo不可能在这么短的时间里飞跃式成长，研究人员为此花费的时间精力很可能要达到十数倍。

但同时，“做”芯片这件事绝对算是一件苦活累活，直接形容为大坑都不过分。高门槛是一个重要的理由，以芯片流片（试生产）为例，假如你自己的芯片要用上最新的制程（芯片制造工艺先进度指标），那么你就一定要在芯片生产方那里订上一批芯片，光是制造成本可能就要上亿人民币。假如，芯片最终失败了，这些钱就等于直接“打水漂”了。

其次是芯片作为最底层的硬件，还需要配套一系列软件、开发工具，为了让芯片能够让大多数人采用，你甚至要培养一个生态。这也是为啥迄今为止，只有Google一家“小打小闹”地尝试过。并且TPU的诞生本身就与围棋人工智能AlphaGo有很强的关系，前者主要是满足后者的计算性能需求而存在。

所以Google的TPU一直都是以小规模测试存在，即便在AlphaGo Zero成功之后向外界公开了部分计算资源，但并不容易抢到。更可惜的是，虽然Google名义上占有智能终端的大半江山，但因为对生态缺乏掌控力，TPU的能力完全不能辐射到智能终端当中。

（NVIDIA HGX2）

反观其他云服务厂商，他们大多直接选择了“买芯片”——大批量采用英伟达的GPU，并将他们大量地运用到AI相关的训练和推理中。例如阿里云近年来的一系列ET大脑，又比如腾讯优图实验室的一系列图像识别应用等等。

英伟达一直都是人工智能的主力推手，除了提供GPU芯片之外，英伟达自己实际上也帮助厂商们完成了很多的环节，从最基础的AI开发SDK到新领域的拓展。云服务商拿英伟达的GPU来做AI自然会“事倍功半”。同时，因为大家都是用英伟达的GPU，隐隐形成了一个AI生态。

看完上面的盘点，一个疑问肯定会出现在你脑海中：

首先关键的，就是决心。人人都知道AI将会是下一轮科技革命的关键元素。但AI芯片实在是太烧钱了。有决心啃下这块硬骨头的企业实在不多。但华为绝对算其中一个。

（2019年欧盟工业研发投资排名）

在最近欧盟委员会发布的《2019年欧盟工业研发投资排名》中，华为是中国公司中研发投入最高的，直接杀到了全球第五的位置。这个成绩直接超越了第六的英特尔、第七的苹果。

其次是AI芯片的“土壤”，AI芯片只依靠本身是无法产生价值的，它必须根据特定的场景，被装到具体的产品当中。虽然云技术已经很发达，但是只有云端，AI技术服务肯定是跑不起来的。

华为恰恰是市场上唯一具有从底层芯片、到硬件设备、到云、到应用解决方案、再到个人终端的最全产品线厂商，这就意味着华为可以做到端到端的打通AI生态，自己生产的芯片可以自己用，用于自己设计、探索应用场景，而这种场景无论是2B端还是2C端，华为都有载体可以使用。

（“鲲鹏920”芯片）

就在昨天，华为刚刚就在深圳发布了全新的“鲲鹏920”芯片，后者是目前云端性能最强的ARM架构处理器。虽然“鲲鹏920”主攻的并不是AI运算方向，但是作为关键的基础算力架构，它将成为华为迈向全面智能化的重要基础。也将成为华为芯片打入其他云服务厂商的先锋军。

事实上，华为早在2019年就开始涉足服务器处理器芯片，其2019年发布了主攻云端存储的Hi1610处理器，2019又发布了性能更强、用途更全面的Hi1616处理器。

（生态对于AI来说尤为重要）

当然，只有芯片也是不够的，芯片之上的软件和生态同样十分重要，这也是为什么在发布昇腾芯片的同时，华为也发布了人工智能框架MindSpore，和机器学习PaaS ModelArts。

人工智能框架本身是人工智能生态中相当重要的一个环节，最好的例子就是Google，虽然Google目前并没有提供特别多AI服务，但是其强大的内部研发能力和其建立的人工智能架构TensorFlow，为其打造了一个极为强大的人工智能核心竞争力。

而ModelArts则是连Google都没做到的东西，即便有了人工智能框架，很多企业在开发人工智能应用时还是会遇到难处。为此Google为开发者提供了多个场景、分散的解决方案，端云之间往往还不通用。相比之下，华为直接拿出的全平台全场景机器学习PaaS，将极大地帮助人工智能应用的开发和推广。同时也将最大程度释放华为云AI芯片云到端全路径的能力。

华为，洗牌者？

正如我们在文章中间曾提到的那样，华为是一家善于创造“奇迹”的公司。后发先至的剧本已经上演了很多次。

在看似“幸运”的结果背后，是华为一整套持续抓住战略机会，并且通过华为人自己的智慧和管理能力，转变为企业营收和实际发展成果的能力。

它就像一个机械记忆，已经被刻进了华为这家公司的骨子里。

这家公司转向任何一个领域的时候，都应该引起同行们的充分重视。尤其是当这次华为大声喊出自己要转向云，而且还是以AI为核心的时候，其他云服务商真的要认真思考一下应该如何应对了。

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