大公司經(jīng)常因?yàn)?ldquo;錯(cuò)過(guò)”未來(lái)而受到批評(píng) — 因?yàn)樘幱谀壳笆孢m的環(huán)境中，他們會(huì)認(rèn)為未來(lái)也不過(guò)如此罷了。雖然老牌公司一般都處于領(lǐng)先地位，但未來(lái)仍然是未來(lái)，充滿了未知的可能性。微軟可能就是最好的例子：該公司沒(méi)有“錯(cuò)過(guò)移動(dòng)” — Windows Mobile 于 2000 年出現(xiàn)。但是，它過(guò)于忠守其基于許可證的模塊化商業(yè)模式，而沒(méi)有展望未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，就好比 Windows 是一個(gè)行星，在不斷地圍繞“移動(dòng)”這個(gè)太陽(yáng)轉(zhuǎn)。可以說(shuō)，關(guān)于 Windows Mobile 的一切假設(shè)都沒(méi)有與實(shí)際接軌。

人們可以對(duì) Google 和其企業(yè)得出同樣的論點(diǎn)，G Suite 和 Google Docs 于十年前推出，并取得了小幅成功，尤其是在小型企業(yè)和教育領(lǐng)域。這不奇怪，因?yàn)檫@兩個(gè)市場(chǎng)與 Google 的核心消費(fèi)者用戶群具有廣泛相似的特征 — 有限的可支配資源和價(jià)格較低的產(chǎn)品。雖然在大型企業(yè)中前進(jìn)是很困難的，但事實(shí)上在過(guò)去幾年中，Office 365 趕超 G Suite，不僅增長(zhǎng)更快，而且贏得了客戶。

盡管如此，為了微軟與 Office 365 的成功，云計(jì)算的真正巨人，也就是企業(yè)計(jì)算的未來(lái)，像往常一樣充滿未知性：同年 Google 決定使用微軟亞馬遜推出的 Amazon Web Services。AWS 能如此引人注目是因?yàn)樗从沉藖嗰R遜是運(yùn)行方式：它為規(guī)模和具有清晰定義以及強(qiáng)化的接口而構(gòu)建的。 客戶，從一開始的亞馬遜內(nèi)部人員，到后來(lái)世界各地的公司，都能訪問(wèn)“原始性”代碼，并用于混合和匹配，以構(gòu)建一個(gè)更具可擴(kuò)展性和更安全的后端，它能比任何自己建立系統(tǒng)的公司更有效。

AWS 的原始性

今年早些時(shí)候在 The Amazon Tax 我解釋了亞馬遜的 AWS 戰(zhàn)略是如何通過(guò)同一個(gè)方法，使公司成功名列第一：

該公司由多個(gè)相對(duì)獨(dú)立的團(tuán)隊(duì)組織，每個(gè)團(tuán)隊(duì)都有自己的損益，責(zé)任和分布式?jīng)Q策。 [The Everything Store 作者 Brad] Stone 解釋了早期的 Bezos 計(jì)劃：

他說(shuō)整個(gè)公司會(huì)將自身重組為他所說(shuō)的“兩個(gè)披薩團(tuán)隊(duì)”。員工將被組織成少于 10 個(gè)人的自治團(tuán)體（足夠小），當(dāng)工作到很晚時(shí)，團(tuán)隊(duì)成員可以得到兩個(gè)比薩餅。這些團(tuán)隊(duì)將獨(dú)立擺脫亞馬遜最大的問(wèn)題…Bezos正在將一種混沌理論應(yīng)用于管理，通過(guò)將其分解為最基本的部分以認(rèn)識(shí)到他的組織的復(fù)雜性，希望可能出現(xiàn)令人驚訝的結(jié)果。

Stone 后來(lái)寫道，“兩個(gè)披薩團(tuán)隊(duì)”不是在任何地方都行得通，但正如他在后續(xù)文章中指出的那樣，公司仍然保持著扁平化，責(zé)任廣泛分布。 而那些“最基本的部分”，是原始的規(guī)模和試驗(yàn)。記住上面的報(bào)告描述了 Bezos 和團(tuán)隊(duì)如何實(shí)現(xiàn) AWS 想法的：

如果亞馬遜想刺激開發(fā)商的創(chuàng)造力，它不應(yīng)該試圖猜測(cè)他們可能想要什么樣的服務(wù)，這種猜測(cè)會(huì)基于過(guò)去的模式。 相反，它應(yīng)該創(chuàng)建原始性 — 計(jì)算的構(gòu)建塊，然后拋棄這種方式。

Steven Sinofsky 喜歡指出組織傾向于發(fā)布他們的組織圖，雖然我開始時(shí)建議亞馬遜重復(fù) AWS 模型，但事實(shí)證明，AWS 模型在許多方面是亞馬遜本身的代表（就像 iPhone 在許多方面反映了蘋果的統(tǒng)一組織）：創(chuàng)建一堆原物，然后又將其拋棄，當(dāng)做這一切都沒(méi)發(fā)生一樣。

AWS 的產(chǎn)品無(wú)論在進(jìn)一步的提取（例如 Lambda “無(wú)服務(wù)器”計(jì)算）方面，還是從堆棧到平臺(tái)和軟件服務(wù)方面，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了（虛擬化）處理器，硬盤驅(qū)動(dòng)器和數(shù)據(jù)庫(kù)等的基礎(chǔ)架構(gòu)，但其成功的基礎(chǔ)仍然是亞馬遜的純平臺(tái)方法：它們?yōu)槠髽I(yè)提供了幾乎任何他們想要的東西。

Google 屬于產(chǎn)品公司

與此同時(shí)，谷歌從未成為一家真正的平臺(tái)公司。它和蘋果走的也是不同的路線，前者專注于服務(wù)，而后者專注于產(chǎn)品，當(dāng)然，需要前提是硬件算得上產(chǎn)品，這個(gè)說(shuō)法才成立。“產(chǎn)品”還有一個(gè)更廣泛的定義——一個(gè)提供給終端用戶的完全解決方案，從這一點(diǎn)來(lái)看，谷歌與蘋果公司的性質(zhì)還是十分接近的。

平臺(tái)公司與產(chǎn)品公司的差別非常大，就像云服務(wù)與硬件之間的差異一樣（我在 Apple’s Organizational Crossroads 中進(jìn)行過(guò)探討）。要?jiǎng)?chuàng)造一款理想的產(chǎn)品，無(wú)論它是智能手機(jī)還是搜索框，為了給用戶帶來(lái)良好的體驗(yàn)，都需要在設(shè)計(jì)和工程上下足功夫。但這些努力是終端用戶是看不到的。而集成產(chǎn)品恰恰與之相反，這也是為什么谷歌以消費(fèi)者為中心的服務(wù)集成在后端的原因，這點(diǎn)和 iPhone 一樣。

“與集成多個(gè)部件來(lái)交付產(chǎn)品不同，AWS 選擇將構(gòu)建后端服務(wù)的所有部件分解成完全模塊化”，不過(guò)，這種經(jīng)營(yíng)模式不僅是亞馬遜在用，作為 IT 時(shí)代卓越平臺(tái)公司的 Microsoft 在 Win32 API 的做法也是這樣。雖然 Windows 這么設(shè)計(jì)帶來(lái)的最終用戶體驗(yàn)比不上 Mac OS，但它性能更強(qiáng)，并且可擴(kuò)展。而AWS的靈活性和模塊化也成為了它打破2008年 Google 最初云產(chǎn)品（Google App Engine）的主要因素。另外，AWS 有一個(gè)明顯的優(yōu)點(diǎn)就是可以讓您隨心所欲構(gòu)建自己所需要的，而使用 App Engine 則需要接受 Google 的一些規(guī)則。

Google 的反平臺(tái)策略

當(dāng)涉及到 Google 的轉(zhuǎn)變方式時(shí)，Windows 提供的示例還是具有指導(dǎo)意義的，即圍繞廣泛 API 構(gòu)建大規(guī)模生態(tài)系統(tǒng)。Windows 很強(qiáng)勢(shì)的地方就是，為 Windows 構(gòu)建的應(yīng)用程序不容易被移植到其他操作系統(tǒng)。而且，Windows 與合作伙伴之間還存在著龐大商業(yè)網(wǎng)絡(luò)，它使 Windows 成為企業(yè)必備的工具。因此，現(xiàn)在的亞馬遜也在朝著這個(gè)方向努力。

對(duì)于消費(fèi)者和企業(yè)級(jí)用戶而言，不使用 Windows，如今也是可行的，而之所以如此的原因在于 web 技術(shù)：現(xiàn)在有了一個(gè)新的運(yùn)行時(shí)，我們可以將它放在 Windows 上面運(yùn)行，但它并不依賴于 Windows 系統(tǒng)，而這樣的運(yùn)行時(shí)讓 Google 成了消費(fèi)者陣營(yíng)中的最大贏家。實(shí)際上，瀏覽器的興起也對(duì) AWS 進(jìn)行了詮釋：任何新的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序都是為網(wǎng)絡(luò)（包括基于網(wǎng)絡(luò)的 API 運(yùn)行的應(yīng)用程序）構(gòu)建的，并且可以在任何設(shè)備上訪問(wèn)。

事實(shí)證明，在過(guò)去幾年中，Google 已經(jīng)采用了一種瀏覽器方法來(lái)實(shí)現(xiàn)企業(yè)計(jì)算。 在2014年，谷歌發(fā)布 Kubernetes，一個(gè)基于谷歌的內(nèi)部 Borg 服務(wù)的開源容器集群管理器，其摘錄 Google 的大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施，使所以 Google 的服務(wù)都可以即時(shí)訪問(wèn)他們所需的所有計(jì)算能力，而不必?fù)?dān)心細(xì)節(jié)。它的重點(diǎn)是容器，我曾在2014年寫道：工程師建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的接口，只需保留其完全的靈活性，而不需要知道底層硬件和操作系統(tǒng)的相關(guān)內(nèi)容。

Kubernetes 與 Borg 的不同之處在于它的完全可移植性：它可運(yùn)行在 AWS 和 Azure上，也能運(yùn)行在Google Cloud Platform 和內(nèi)部部署的基礎(chǔ)設(shè)施上，甚至可以在家里運(yùn)行。與本文更相關(guān)的是，它是開局十年來(lái) AWS 在基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)方面的完美矯正：雖然谷歌在自己的基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品方面取得了巨大的進(jìn)步，但 kubernetes 的特殊性和基于容器開發(fā)的廣泛適用性，使你不管用哪個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施提供商，都不影響 AWS 的使用。難怪它是增長(zhǎng)速度最快的項(xiàng)目之一：因?yàn)闆](méi)有鎖定。

但如何能幫助 Google 呢？畢竟，即使 Kubernetes 成為企業(yè)云的標(biāo)準(zhǔn)，亞馬遜的廣泛生態(tài)系統(tǒng)鎖定仍然存在（公司有自己的容器戰(zhàn)略，進(jìn)一步鎖定客戶進(jìn)入 AWS）; 如此看來(lái)。 Google 必須采取不一樣的措施。

成本與經(jīng)驗(yàn)

這里桌面也起了指向作用：在平臺(tái)無(wú)關(guān)的瀏覽器上運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)，其開放性并沒(méi)有促使 Google 成功。相反，網(wǎng)絡(luò)的開放為最佳技術(shù)創(chuàng)造了獲勝條件。Google 的優(yōu)勢(shì)不僅是因?yàn)榫邆渥詈玫乃阉饕妫€因?yàn)樗囊蕾囘B接使得網(wǎng)絡(luò)越做越大，這一點(diǎn)谷歌做的比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手好。

我認(rèn)為這是一個(gè)可以廣泛試用的想法。事實(shí)上，它是聚合理論的核心部分：隨著分配（或交換）成本的降低，用戶體驗(yàn)的重要性增加。換句話說(shuō)，當(dāng)你可以對(duì)所有服務(wù)進(jìn)行訪問(wèn)的時(shí)候，不管是新聞、汽車共享，還是視頻或搜索，最好的取勝方法不是贏在最初的優(yōu)勢(shì)，還是贏在之后的優(yōu)勢(shì)復(fù)合。

Google 在提到企業(yè)云時(shí)打賭說(shuō)：Kubernetes 的開源表明著谷歌試圖有效地在云基礎(chǔ)架構(gòu)上構(gòu)建瀏覽器，從而降低交換成本。該公司與 Google Search 性質(zhì)相當(dāng)?shù)膶⑹菣C(jī)器學(xué)習(xí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)

幾乎可以肯定的是，機(jī)器學(xué)習(xí)將越來(lái)越傾向于云服務(wù)：這兩者都在于處理大數(shù)據(jù)。然而只有少數(shù)巨頭有財(cái)政能力來(lái)建立所需的基礎(chǔ)設(shè)施和聘請(qǐng)最好的機(jī)器學(xué)習(xí)的世界工程師。這意味著大多數(shù)企業(yè)從機(jī)器學(xué)習(xí)將首先從他們的數(shù)據(jù)是否在云上產(chǎn)生分化（會(huì)有內(nèi)部部署的解決方案，但我希望他們掉越來(lái)越多的過(guò)去時(shí)間），其次是他們所選擇的云服務(wù)供應(yīng)商。

這提高了云計(jì)算供應(yīng)商自身的風(fēng)險(xiǎn)；優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品是可持續(xù)的：更好的產(chǎn)品吸引到更多的客戶，從而獲取更多的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的原材料。也正因?yàn)閿?shù)據(jù)，谷歌才成為 AWS 的最大威脅。

谷歌的最大優(yōu)勢(shì)是它在近二十年來(lái)收集到的大量數(shù)據(jù)，以及在過(guò)去的幾年里開發(fā)了強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。所有問(wèn)題的關(guān)鍵都在于數(shù)據(jù)，去年谷歌開源的 tensorflow 就是最好的例子：正如我在TensorFlow 和貨幣化的知識(shí)產(chǎn)權(quán) 所說(shuō)的，谷歌愿意分享其方法，就是含蓄地承認(rèn)了其優(yōu)越的數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施是一個(gè)可持續(xù)的優(yōu)勢(shì)。

我們已經(jīng)可以看到應(yīng)用到谷歌云產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)了，感恩節(jié)前谷歌發(fā)布的一系列產(chǎn)品，就可以清楚地看到其利用了自身的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)：

l Cloud Natural Language API 使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)逐字分析，從而獲得通用可行性

l 升級(jí)版的Cloud Translation API 使用機(jī)器學(xué)習(xí)大規(guī)模提高翻譯八種語(yǔ)言的精度（超過(guò)支持超過(guò)100種語(yǔ)言的標(biāo)準(zhǔn)版）

l Cloud Vision API 使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)分析圖像后價(jià)格大大降低

l 新的 Cloud Jobs API 使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)匹配員工與工作

前三個(gè) API 顯然起源于多樣化的谷歌消費(fèi)產(chǎn)品，Jobs API 四核和谷歌網(wǎng)頁(yè)財(cái)產(chǎn)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)一樣，基于谷歌內(nèi)部工具創(chuàng)建。這些谷歌都花了幾年時(shí)間來(lái)磨練它的算法，使其被應(yīng)用到一個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)集的結(jié)果很有可能優(yōu)于或至少遠(yuǎn)低于培訓(xùn)漏斗。我希望這一優(yōu)勢(shì)能夠堅(jiān)持下去，并產(chǎn)生更多的意義。

不過(guò)，谷歌不得不做更多的事，頂級(jí) AI 專家李飛飛、李嘉帶領(lǐng)的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)將會(huì)發(fā)布構(gòu)建和訓(xùn)練智能應(yīng)用定制模型的云端機(jī)器學(xué)習(xí)框架 Google Cloud Machine Learning：這個(gè)團(tuán)隊(duì)將負(fù)責(zé)建立一個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)商業(yè)API，換句話說(shuō)，他們的任務(wù)是讓谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向產(chǎn)品化。

這是被第一次云計(jì)算浪潮中成為中國(guó)最好的平臺(tái)——亞馬遜打敗的谷歌公司的迂回策略，它試圖通過(guò)開源項(xiàng)目 Kubernetes 來(lái)把競(jìng)爭(zhēng)目標(biāo)轉(zhuǎn)移到產(chǎn)品。畢竟，改變競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則比改變作為一家公司的基本性質(zhì)更為容易。

當(dāng)然谷歌的成功岌岌可危：公司要處理一個(gè)新的商業(yè)模式——銷售和廣告，以及建立必要的銷售和企業(yè)支持組織。這兩個(gè)領(lǐng)域亞馬遜均已處于領(lǐng)先地位，它有很多的合作伙伴和很大的一般性功能集。

當(dāng)然，AWS、IBM 和微軟都擁有自己的機(jī)器學(xué)習(xí) API。微軟可能在這方面尤為強(qiáng)大：不僅對(duì)此有多年的研究，還有具體的商業(yè)產(chǎn)品化技術(shù)的經(jīng)驗(yàn)；而谷歌長(zhǎng)期關(guān)注消費(fèi)者可能成為它的障礙，而同樣受歡迎的 Kubernetes，可以說(shuō)是谷歌還沒(méi)吃自己的狗食。

不管怎么說(shuō)，谷歌將是一個(gè)強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手：因?yàn)樗型暾膽?zhàn)略，并且，現(xiàn)如今找到一個(gè)新業(yè)務(wù)線遠(yuǎn)比2006年更為緊迫。而最重要的是，它才剛剛開始轉(zhuǎn)移到云計(jì)算，而亞馬遜似乎已經(jīng)發(fā)展到了遙遠(yuǎn)未來(lái)，未來(lái)尚未可知，它將看著谷歌試圖改變規(guī)則，那一定很有意思。

英語(yǔ)原文：How Google Is Challenging AWS