上个月，郑泉水院士在福州开设讲座时提到，数智时代的未来“社会”，可能加速三个主要阶层的分化：创新者、智能机器人和被技术淘汰的“边缘人”弱势群体。
当把阶层的对象换成企业，道理可能同样适用。
现在各行各业都在寻求智能化，争取挤进创新者的阶层。
如火如荼的新能源汽车行业，就是典型之一。如今的新能源车企，几乎已经实现“全员智驾”。今年1月，比亚迪更是宣布将在智能化领域投入1000亿元。
图源：视觉中国
其他行业对智能化的重视也不遑多让，包括制造业、农业、金融、教育……
但这其中，对智能化有着最大、最迫切需求的行业，非互联网行业莫属。它们向来是前沿科技的先行者，因此立足，也因此获利。
所以我们见证了“AI+”的爆发，以及紧接而来的“百模大战”。
我们也看到了它们不断在根据实际情况调整前进的方向。
例如今年的一个明显趋势是，从过去的卷模型转向了卷应用。李彦宏直言：“不要卷模型，要卷应用。”李开复也表示，2024年是应用爆发的一年，AI 2.0时代，所有应用都值得被重写一遍。
种种大战和转变背后，无不透露着焦虑和野心。
焦虑根源：求而不得，不得其法
今年两会，不少互联网大佬围绕“人工智能+”建言献策，雷军关于“建议人工智能纳入义务教育”的言论还火出了圈。
在这个全面拥抱智能化的时代，AI是从政府到企业公认的排头兵。
然而尽管是大势所趋，外界对此仍有不少质疑。
人们见多了AI技术带来的AI对话、AI生图、AI恶搞名人、AI魔改影视片段等等令人眼前一亮的新事物，但在大多数人的生活和工作里，火热了数年的AI，还远远没达到引发质变的程度。
在积极拥抱AI的企业中，也还未出现新巨头的身影。即便是业界顶流OpenAI，暂时也是表面风光。据斯坦福大学李飞飞团队发布的《2024年人工智能指数报告》透露，OpenAI预计今年亏损约50亿美元。
与此同时，人们耳熟能详的新闻则是，英伟达以及存储芯片巨头赚得盆满钵满。
难怪有个流行观点认为：在淘金热中，只有卖铲子的人才能稳赚不赔。
有这样的想法，其实情有可原。
大多数互联网企业在智能化的过程中，难免会遇上一些客观存在的难点，以至于短期内成果不显。
在起步阶段，最大拦路虎是入局门槛。
例如要发展大模型，需要大量的AI算力支持，需要高性能AI芯片和大规模的计算资源。
于是通常会遇到两大难题。其一，高性能AI芯片太过昂贵。英伟达的H100一枚数万美元，非巨头的互联网企业普遍难以承担；其二，美国不断加码对华芯片出口管制。所以有的互联网头部企业一有机会就采购囤积，同时英伟达也想方设法推出阉割版。即便如此，它们也还需要考虑英伟达的替代方案，以备不测。
这就决定了，大多数互联网企业往往不具备搭建大规模算力集群的条件。另外，除了成本高、不稳定的因素，缺乏专业的技术人员也是现实难题。
所以很多企业纷纷选择和云服务商合作，来解决大模型的硬件和软件问题。相关数据显示，有90%的中国互联网企业选择了华为云。
当企业跨过入局门槛之后，又将面临AI应用的效率问题。
经过几年的投入，今年开始越来越多企业在呼吁把AI和大模型拉下神坛，让它们到实际应用场景中发光发热。李彦宏是其中最活跃的人之一，他曾公开表示，“没有（AI）应用，基础模型一文不值。”
问题是：如何将AI与各行业深度融合，掀起属于各行业的效率革命？
特别是对于许多互联网公司——它们开始从过去的横向快速扩张，向产业赋能转型——这个挑战会日益严峻。
这是因为，每个行业都有专业知识门槛，以及迥异的流程和场景，所以仅仅是依赖纯AI技术的“原生AI”产品大概率是行不通的，它们必须能够深入其中，给出定制化解决方案。
而在未来，企业还会迈入新阶段，届时其智能化手段能否与时俱进，使其保有竞争力？
华为云中国区总裁张修征曾表示：“未来互联网企业增长将面临四个突破：横向突破产业边界、纵向突破业务边界、向外突破区域边界、向内突破能力边界。每一个突破都是一场变革。”
要在未来的每场变革中依旧实现“用数、赋智”，挑战不小。
当下的难题叠加未来的潜在难题，如同一团浓雾遮住前路的视野，人们有迷茫、顾虑甚至是质疑也就不足为奇了。
野心迸发：明枪暗箭下，生机盎然
11月26日，中国最受关注的手机之一——华为Mate70系列手机，正式发布。
在发布之前，Mate 70 就有着极高的讨论度。除了芯片、设计、价格，让人们津津乐道的还有各式AI功能，例如“AI隔空传送”“AI消息随身”“AI运动轨迹”……
无独有偶，国内外同行也都推出过自己的AI手机。
不仅是手机厂商忙着把大模型装进手机，现在车企也在忙着请大模型上车，推动人机交互和智能驾驶。
各式各样的AI产品层出不穷，暗自较量。
这也说明，虽然面临许多挑战，但各行业的企业从未放弃思考如何开发和运用好AI能力。互联网企业更是如此。
据AppGrowing统计，截至11月15日，国内十款AI原生应用合计投放金额达15亿元，其中10月超过3.5亿元，为历史最高。其中，Kimi和豆包是投放最疯狂的两个产品，分别投放了5.4亿元和4亿元。
从Kimi和豆包的爆发也能看出，互联网企业时刻保持着对AI行业的关注。如今AI浪潮的竞争，从大模型、AI基础设施、算法蔓延至AI应用领域，可以说离不开互联网企业的推波助澜。
不仅是加大投入和关注、引领行业走向，互联网企业还在尝试将AI能力与现有业务进行融合创新。
例如腾讯音乐天琴实验室将自研的MUSELight大模型推理加速技术，迁移到昇腾云上。相比传统AI算力解决方案，推理速度提升超过166%，性价比提升35%，带来更高效的AI内容生成能力和更好的音乐体验。
游戏行业的网易雷火，今年也在将AI能力整合进自己的业务当中。它和华为云合作，打造出了全球首个利用最新AI大模型推理能力打造的游戏copilot。
不难看出，虽然困难客观存在，但许多互联网企业还是选择了迎难而上、持续重视AI能力和应用。其中的原因，自然是它们窥见、体会到了好处，乃至于跑通了商业模式。
比如，破卷。
互联网流量见顶是个不争的事实，促使大小企业重新高举“以用户为中心”的大旗。个性化、高效的AI功能，正是提升用户增长和用户粘性的利器。
《2024年中国移动互联网半年报告》数据显示，截至今年6月，国内AIGC类App的月活跃用户规模达6170万，同比增长653%。Kimi更是在短短一年内做到了月活3600万，尽管其中有投流的因素，但其出圈的长文本处理能力才是关键。
除了帮助破卷，AI技术所带来的智能化，也有利于企业的数字化转型甚至是跨界。
这方面，美图深有体会。
AIGC时代来袭之后，美图这两年开始了从toc到tob业务的尝试，联合华为云共创落地了B端产业美图设计室，面向直播、电商、设计等领域的用户需求。
今年上半年，美图总收入16.2亿元，同比增长28.6%，净利润2.7亿元，创下新高，同比增长80.3%。创始人吴欣鸿还表示：“美图的全球月活跃用户数和付费订阅用户数保持双增长。”
如何促成，水到渠成的智能化？
所以，最后的问题是：互联网企业如何尽可能地规避难点，高效奔赴期望中的智能化未来？
答案很简单：探索出一个针对性强、实用、可持续突破和升级的商业模式。
道理不难，要贯彻到底却不容易。刀哥认为，要做到这点，离不开几个关键认知。
首先，不论toc或tob，用户增长的动力来源于用户体验的提升。
截至10月20日，鸿蒙生态设备数量已突破10亿大关。通用办公应用覆盖全国超过3800万个企业。
快速壮大的动力正是极致体验。云云协同持续创新，结合华为终端1+8+N 全场景生态能力，鸿蒙操作系统的原生应用带来的是原生精致、原生易用、原生流畅、原生安全、原生智能、原生互联的全新体验。
而且，鸿蒙的天花板不仅仅局限于手机。从一开始，华为对鸿蒙的定位不只是替代安卓，而是成为万物互联、全场景、分布式的操作系统。所以曾在华为主导研发鸿蒙的王成录，在今年接受央视采访时才会说：“替代安卓只是它价值的5%都不到，我还有更大的95%的价值，更广泛的应用空间。”
其次，谨慎选择对应的技术支持。
如上文所述，90%的中国互联网企业选择了华为云。站在他们的视角，做出这样的选择大概有两重原因。
第一是可持续的AI算力供应。
AI算力是智能化的基石，绝不能是个不稳定因素。比起英伟达和其他云服务商，华为云的昇腾云不仅是全栈自主的AI云算力，更能一键接入贵安、乌兰察布、芜湖三大主节点及30多个分节点，单数据中心提供百EFLOPS，支撑万亿参数大模型、单作业万卡、数据百PB级超大规模训练，提供丰富算力。
从此，企业无需自建或改造数据中心，即开即用。
第二是华为云的场景应用能力。
和美图一样，不少互联网企业都有从toc到tob的业务扩张需求，这就要求深刻理解行业know-how。周鸿祎今年也说过，大模型要掀起一场工业革命，必须往产业化、垂直化、场景化、应用化发展。
这也是华为云的核心优势之一。华为云一直深耕千行万业应用场景，包括政务、金融、游戏、工业、能源、医疗、电商、文娱社交等等。例如在工业领域，目前华为云已联合100多万开发者，打造超3700个工业APP和150多个工业解决方案，服务于10万多家企业。
最后，必须了解云厂商的全面能力。
持续成长和探索边界是许多互联网企业的基因，因此互联网企业必须明确云厂商提供的土壤，是否能支撑自己成长为一颗理想中的大树。
比如企业出海发展时，身处异国他乡，面对不一样的市场需求和政策规定，这时需要考虑的就不只是算力了，还有云厂商的全球覆盖率、生态伙伴能力、产品创新能力、可靠性稳定性、安全合规能力。
如此，不论是横向或纵向还是向内或向外的突破，企业都能有所倚仗。
在这些方面，华为云基本可以做到无后顾之忧。不论是其服务组织的全球覆盖率，还是全球合作伙伴的数量，无不业内领先，甚至还能帮助出海企业解决获客难题。这也是为什么，库迪咖啡、爱奇艺、科大讯飞、台铃、宝宝巴士、钛动科技等大量企业在出海上云过程中，选了华为云。
智能化的目的，说到底就是要以更好更高效的方式去解决实际问题。
而在企业奔向智能化未来时遇到的难题，也唯有用更加智能化的手段来解决。
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