BAT的中台战事，谁会是最终的赢家？

文／当下君

图片／来源网络

中台的概念自从提出后，从大火大热，到被质疑是“伪概念”，再到BAT这样的企业纷纷不断延展中台的概念，“中台”依然存在，但它的内涵外延都发生了很多变化。

对于阿里来说，中台是业务实施的重要保障；对于百度来说，中台是AI与智能云“云智一体”后形成的独特优势；对于腾讯来说，中台是大生态战略和各个垂直赛道耦合的连接器。

不难看出，中国最顶级的一批产业互联网企业都没有放弃中台的想法，它们反而在努力把中台更深的结合进自己以及客户的业务场景。

但不同企业的中台承担的完全是不同的业务形态，所以说“大战”似乎有点勉强，倒不如说是各借中台的概念，在进行一次更高层级的PaaS层面的PK。

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阿里与“天下中台半阿里”

谈中台，不能绕过阿里，阿里的中台发展，记录了大半部中国互联网企业的中台发展史。

2015年12月，一则消息传出，阿里巴巴集团宣布组织结构全面升级，建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台，进而形成“大中台，小前台”的组织和业务体制，使前线业务更加灵动、敏捷，迎接未来新商业环境带来的机遇和挑战。

在这次升级里，中台业务不是作为一个概念，而是作为一级组织架构而提出来的。

阿里中台的核心，是数据中台，作为数据中台早期提出者和践行者，阿里可以说形成了一套自己的方法论，方法论到产品的沉淀的路径也已经打通，所以说，阿里是中台领域、尤其是数据中台领域的风向标。

到了2020年，行业内兴起了关于中台是否是一个伪命题的大讨论，阿里也在某种程度上承压。不过笔者认为，阿里的数据、业务双中台的发展道路和概念规划，并无问题。阿里之所以成为质疑中台者的挑战对象，倒不如说是一些借助“阿里中台”概念为自己搭台唱戏讲故事的企业，把概念吹的太神、把故事讲的太过，所以最终让阿里中台被波及。

另外，业内对阿里中台业务也有过度解读的嫌疑，比如，阿里某高管在内网发布文章表示，现在阿里的业务发展太慢，要把中台变薄，变得敏捷和快速。但传导到外部，很快就被传成“阿里要拆中台了”，实际上哪有这么一回事儿？

足以证明阿里对中台业务坚定的是，今年的云栖大会，数据中台还是占据了很重的份量。

先是由数据中台负责人统领数据中台总体的价值、方向以及产品架构，然后是QuickBI、CDP等几个核心产品的介绍。

有趣的是，阿里中台虽然从来没有为自己辩解，但在云栖大会上反复强调，中台必须要以数据价值、需求场景为导向。而有很多公司的公共部门虽然做中台，但是离业务太远，是为了做中台而做。

这似乎是一种含蓄的回应此前多种质疑声音的姿态。而在此后，阿里还强调——搞中台是件费时费力的事情，需要大量人、财、物的支持，从组织战略层面，需要建立中台战略以及强有力的组织保障。

这似乎也是在说，上中台，似乎要掂量一下自己的业务量级和转型决心。

虽然阿里的话说的不太好听，但笔者认为这才是对行业的金玉良言——不评估需求、不根据业务实际的上中台，才可能是中台“清名为之所累”的一个潜在原因。

事实上，我们发现，靠谱的中台是企业发展中自然形成的中台，是把企业内部中台外化、泛化成为通用中台产品再销售的中台。

比如，阿里的中台实操，远远早于2015年，一直操盘阿里数据业务的朋新宇的说法是：“在2015年阿里公开提出‘大中台，小前台’中台战略之前，我们已经干了三四年了”。

这个意义上的阿里的中台，是在实践中成长出来的，是从双十一等业务挑战，过渡到技术、组织架构的实践，进而归纳总结而成的概念，所以是“靠谱的中台”。

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百度AI中台与企业“大脑中枢”

同理，像以AI能力为核心的百度，从2010年开始使用AI为各个业务赋能后，逐渐沉淀了一套以AI能力为核心的“AI中台”，同样可以称为真·中台。

百度的AI中台虽然公开提出的时间比较晚，但百度中台化的工作开展的其实也比较早。

2017年DuerOS、Apollo正式对外开放，百度AI战略级业务布局完成，对内对外都开始正式明确百度在AI时代的“平台”定位，坚定AI战略为开放赋能。

但其实当时在百度内部，AI的力量是比较分散的。这也合乎大部分强互联网基因、从C端业务走过来的大平台的特征——这些平台的发展路径往往是长期让研发跟着业务走，大部分力量分布在各个BU／BG，自己选择认为合适的技术和体系，整个研发体系其实是分布式、去中心化的，如果仔细研究一下、不仅仅百度，腾讯、华为、京东都是这个路子。

但是，当百度需要对外卖AI能力、卖AI中台的时候，就不能这么玩了，这时候就需要把百度体系内散作满天星的AI研发、应用、产品加以整合，集中力量办大事。

参与了这个过程的一位百度工程师回忆说：“严格意义上讲，当时做这些搜集工作的百度人，脑子里可能还没有完整的中台概念，他们就是把派到各个团队收集回来的需求，列成一个大的需求列表，然后再去跟踪这些需求怎么用AI技术方案去满足，有了方案后，然后再去协调后端的相关能力。”

于是，百度就成立了一个小团队，然后把这个小组作为业务BP（Business Partner），进驻到各个业务线里面去，开始整合百度的AI能力。其实过程相当枯燥——跑到每个业务团队去，倾听需求、考察各自的需求、能力是否有重合、是否有空白，然后看看怎么能实现分散研发（这个是很难改变的）但集中赋能，这种做法的导向就是，各个业务的研发还是跟着业务走，但遵循一些大的共同原则，使得各自的研发能够有相互耦合的能力，这样的结果就是产生了百度的AI中台。

为了整合出一个中台，其实相当于内部要搞很多业务创新，以深度学习为特征的这一波AI浪潮起来后，很多技术要求都发生了变化，比如对于非结构性数据（如语音、图片）的汇聚，就是一个很突出的需求，而且是所有有类似感知智能AI需求的企业都要解决的问题，所以百度的AI中台就要先于别人去解决这个问题；又比如，AI爆发的算力需求，对AI加速提出了前所未有的需求，这就导致中台必须和大量的硬件适配，甚至最后还产生了专门用于深度学习的一体机（AI加速服务器），我们看到百度最近和长城推出了完全整合的AI加速服务器，其实就是百度中台韧性、专业能力在增加的一个体现。

在谈及百度AI中台的推广时，很多人都会问一个问题，既然百度飞桨深度学习平台已经使我们可以便捷的使用百度的AI能力，那么，引入百度的智能中台体系的价值何在？

笔者可以打这样一个比方，百度的飞桨好比一个公众图书馆，你在任何时候都可以去借书、研究、学习，也可以使用书里的知识；而引入百度的AI中台，则好比是为企业移植了一个AI大脑，让AI能力成为企业自身技术能力的一部分。

前者，是外脑，随时可以用，在企业开始尝试引入AI来改进业务的“先行者阶段”、“工作坊阶段”，或者本身企业的规模还比较小的时候，使用“外脑”飞桨的成本是最低的；但如果你已经是一个规模企业，你需要形成自己的AI业务体系，那“外脑”就不如移植一个“器官”，让它长在企业的数字化系统里，随时随地为企业赋能。

引入中台的另一层面的价值是，并不是每个企业都像百度这样有AI原生的研发能力，笔者访谈过很多AI的应用企业，比如有一家做卫星图像处理的公司，每天产生海量的数据，除了20％的提供给国土资源、农林水利等政企用户外，80％的数据无法产生价值。

为什么？因为卫星图片的处理难度太高，需要手动裁切、人工识读，这就限制了效率。而卫星的数据又卖的很贵，一般的创业公司没法买来练手。

那么，这样就需要卫星图像公司拥有一整套的AI能力，从自动裁切图像，到开发针对各个行业的解决方案，比如需要观测建筑的就要有建筑物的识别能力，需要观测动植物保护的就需要动植物的识别能力，最后跑出来的结果还要放到云上供下游企业使用，这就需要方方面面的AI能力，而一个企业如果自建一个这样的AI团队，成本高到不可想象。这种情况下，引入AI中台，就相当于一次性买好了一个“毛坯房”，剩下的只是“精装修”而已，这种集成了大量解耦能力的中台，不论是叫AI中台、业务中台还是数据中台，都是企业数字化层次跃迁的“法宝”。

所以，随着越来越多的公司需要成体系而不是单点的引入AI能力的情况下，AI中台就会越来越有价值。

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腾讯，真的“没有中台”么？

对于产业互联网的重要参与者腾讯来说，有一种颇为奇特的观点是——腾讯没有中台。

持这种观点的人认为，腾讯“没有中台”实际上是因为内部的业务模块差异太大。

论点提出者认为，阿里的业务相对集中于电商、百度的业务基本围绕搜索和信息服务，这样的业务模式都比较集中化，抽象的中台能力比较容易抽离和集中，也利于复制以快速推进下一部分的业务。

而腾讯是一个典型的多中心业务格局的企业，从即时通讯、企业协同、游戏、大文娱等，彼此的业务核心各不相同，因此也很难用一个中台来驱动。

其实，仔细沉淀一下就可以结合前文得出一个这样的结论——腾讯的中台更像我们说的第二类，即建设之初就以服务外部客户为导向的中台，而不是纯自用版中台的“改头换面”。

在这种思路的影响下，2019年以来，腾讯就产业互联网赋能，开始宣布开放的中台能力包括数据中台和技术中台。

其中，数据中台包括用户中台、内容中台、应用中台等；技术中台包括通信中台、AI中台、安全中台等。腾讯指出——企业与开发者可以灵活地把这些技术应用到业务场景中。

虽然是“外销版”，但细分来看，腾讯中台还是保留了腾讯的某些核心DNA，这种DNA的存在，使得腾讯中台的用户可以共用某一部分腾讯的核心能力，这和阿里、百度的中台有一定的相似性，如腾讯的用户中台指的是一整套囊括了用户增长、用户沟通、用户数据保护、会员管理等方面的客户管理工具；内容中台则是腾讯以企鹅号为中心，为合作伙伴和内容创作者提供高效的内容生产工具；而应用中台则是腾讯旗下的应用宝以「分发中台」作为核心功能全面向合作伙伴开放，打造全新的应用分发生态，提高应用分发效率。

另外，腾讯还提出了，AI中台是基于腾讯三大AI实验室的技术，涵盖了光学文本识别、人脸识别、图片识别、音频识别、文本分析等方面的技术；而安全中台则是腾讯基于其安全运营经验和安全数据库为方便企业进行高效安全管理而打造出来的一站式大数据和智能化安全管理平台。

中台是BAT产业互联网战局的变量么？

在消费互联网日益发力的当下，企业互联网的激烈竞逐，是BAT之间的新战场。

但是，这个战场的范围很广阔，大家基本是“各打各的”。

前面说了，中台概念最初被大众广为认识是2015年阿里巴巴提出的「大中台，小前台」战略。而对于当下的阿里来说，中台战略其实是阿里云试图从IaaS业务转为PaaS业务的一个重要转折点，但能否爬上这个台阶，其实考验颇多。特别如果过于强调不同层面产品间的强耦合，未免会有“捆绑销售”的嫌疑，而这是阿里所不乐见的。

对百度来说，目前在体量上落后AT一个档位，但是在AI能力上面来说，则比AT又强出很多，毕竟专注技术的优势很明显，而AT天然不是技术公司的底色。从目前来看，百度能够在智能云市场（这是一个相对较小但很重要的市场）保持领先，主要还是强技术基因在牵引。最近云计算市场百度跃居第四，份额达8％，相对于AT和华为的大体量，能达到这个份额（是在综合的公有云市场，而不是狭义的智能云市场），AI引导的差异化竞争是很重要的因素，百度没有理由不坚持下去。

腾讯需要继续加强中台能力建设，腾讯的中台有些先天不足是真的，但腾讯业务的超强连接性、可外溢性也不是BA两家可比的，腾讯只要能够在产业互联网发展前期、中期争取到更多B端客户在自身平台上搭建产品，后期对整个产业互联网市场的格局的影响就会非常大，对其未来在数字化2．0转型这个大战局中的身位，也至关重要，所以腾讯要做的尽快夯实中台基础，并加速帮助合作伙伴建设一套中台生态。

所以，我们不应陷入“中台大战”这个虚拟的媒体化语境里，我们欣慰的看到是中台作为一种概念和BAT的产业互联网都有了足够差异化的结合，这说明了中国产业互联网企业的真正进步，而不是互相模仿、人云亦云，只要这样它们才能得到真的回报，能够在数字化时代的创新中引领行业。