科技七巨头为何能统治世界?
发布时间:2017/12/8 13:28:30 已经查看了370次
来源:亿欧网
作者:由天宇Deco
  2017年秋天,随着腾讯和阿里巴巴两家中国公司市值的不断上涨,全球市值头部公司刚好是七大科技巨头(下图前7个公司)。
  我想无论是业内人士还是普通用户,都会思考:
  为什么是他们成为最大的公司?
  这是一个阶段的拐点还是一个新“垄断”时代的起点?
  未来,蚂蚁还能不能扳倒大象?
  除了以上问题,相信大家也还会疑惑,他们为什么能成为7大巨头。以下为笔者的一点看法,与大家分享。
  1信息科技——互联网行业发展到一定阶段的必然结果
  “时来天地皆同力,运去英雄不自由”。时代阶段是企业发展和个人发展的最大基础,应该说不同的时代成就不同的伟大公司。
  如果我们回顾过去几十年美国标普成分股大企业的变化历史,会发现在不同时代,代表性大企业是不一样的,工业(GE,GM),能源(Royal Dutch,Exxon),消费(Coca-Cola, P&G),金融(CitiGroup, Bank of America)都曾经是每个时代的代表性企业。
  我们对图中科技型企业做了橙色标注,应该说今天5大美国科技公司的地位,实质上是20世纪40年代以来第三次工业革命、70年代以来个人计算机革命、90年代以来互联网革命的累计产物:
  受益于个人计算机革命的微软MicroSoft从90年代成为巨头公司并延续至今;
  诞生于个人计算机时代爆发于移动互联网时代的苹果Apple;
  互联网时代出现的谷歌Google、亚马逊Amazon、脸书Facebook。
  美国标普500指数历年十大市值公司
  2中美两国的基础政治经济条件
  文章开头图表中前七大、乃至前二十大公司,基本是美中两国企业。
  在企业国别的背后,应当是两个国家的政治经济基础所致。
  美国、中国作为世界两大国,政治地位、国际影响力、资源禀赋基础、人口人才都是强有力的印证,下图中美的GDP结构是一个反映(美国相对稳定,中国比例高速上升)。
  在这个大背景和大趋势下,我们认为阿里、腾讯的市值位置可能进一步上升,不排除新的中国企业也进入前10行列(中国相较美国还有一点优势,没有跨行业禁止进入的法律限制)。
  数据来源:国际货币基金组织《2016世界经济展望》,制图:FT
  3科技尤其是互联网的特征——通用性、网络效应、数据驱动
  前文的两点是商业通则,第三点才是科技产业本身的特点,也是本篇的重点所在。
  笔者认为,正是科技业的的三个特点——通用性、网络效应、数据资产使得科技大公司越来越强大。
  · 通用性
  通用性是说IT软件或者服务(尤其是这几家大公司的核心产品都是以面向消费者提供服务的),几乎没有不同消费者的使用需求差异。比如:
  苹果的手机无论什么人群都适用,不需要做什么大的区别性设计;
  微软的产品在不同地区,使用也没什么差别;
  亚马逊全世界站点的使用逻辑,差别也不大;
  淘宝、微信人人都使用熟练;
  ……
  这样的特性帮助这些公司(一般先发或者卓越的产品体验)能够拿到大部分市场份额,实质上已经形成了“垄断”。
  这也符合互联网领域常说的721法则(市场第一拿走70%的份额,而且利润份额往往不止70%)。
  而这种垄断又帮助公司以价格或者产品体验优势将后来者挡住。这样的特性在传统工业品上完全不可能。
  · 网络效应
  网络效应是指随着参与网络的连接点(设备、人)越多,网络的价值会越大,这个价值不是线性增长, 而是按照网络节点的平方增长。同时,参与网络的人对网络的依赖性会越来越大。
  这一点在软件服务上会更明显:
  Windows今天依然拥有绝大多数PC系统的市场、大家几乎都要用ppt进行演示;
  在互联网服务上(其实也是软件),搜索引擎使用的人越多,搜索引擎的结果会被不断优化;
  淘宝平台买卖双方参与的人越多,这个平台的价值和吸引力也就越大,生态越完善,双边的依赖度也就越大;
  Facebook、腾讯所构建的社交网络更是将网络效应推到极致;
  ……
  之所以这样,是因为网络使得用户几乎被锁定在了一个网络体系之中。
  网络效应和通用性、以及科技技术密度一起为科技公司带来了极低的边际成本,使得大科技公司几乎都拥有较高的利润。
  · 数据驱动
  数据驱动业务是近代商业一直推崇的法则,但是互联网革命时代的数据驱动是一次极大的根本的数据价值发现。数据在科技公司的价值又可以分为3层。
  第一,数据驱动业务高效反馈以及业务闭环。
  业务的运营可以依赖实时的大规模的数据反馈,因为软件(互联网)业务是先天电子化(网络化)的,所以用户行为会被以计算机数字(0/1)记录下来,并且能够在后端进行处理和反馈,这样会快速的进行产品迭代从而加强业务效率。
  互联网(软件)产品的灰度发布、A/B Test,快速迭代的做法,都是因为有实时的数据做支撑。
  另外,很多互联网企业自己业务体系内已经形成很好的数据闭环,不再需要通过外部调研进行公司与客户间的服务验证,比如谷歌/百度提供给广告客户的商业投放服务,可以从广告业的投前投中投后全流程提供详细数据支持,几乎不再需要任何外部调研。
  第二,数据直接提升商业的价值。
  两位世界级企业家近两年被人所熟悉的说法——
  孙正义:数字资产会成为人类最大的资产;
  马云:未来最大的能源不是石油而是大数据。
  当我们听到这个说法的时候,其实几个大公司已经利用数据产生了极高的商业价值,我们分别以谷歌、facebook、阿里巴巴举例。
  对于谷歌,无论是搜索引擎还是广告网络Adsense,每一次商业广告点击背后都是基于用户行为数据的分析,同时随着数据的累积,广告的匹配和推荐会越来越精准,继而点击单价也会越高。
  对于FB,用户在社交网络留下的背景资料和日常浏览点击偏好,都会成为信息流广告推荐的参数,同样用户越多用户的行为数据越多广告推荐就会产生越高价格。
  对于阿里(尤其是淘宝和天猫),基于整合多个业务的用户数据(淘宝天猫、支付宝、优酷、UC、微博),其对用户的了解能够非常具体细致,所以无论是在电商,还是其他媒体平台都会向用户推送非常具有针对性的商品广告。这种精准程度已经超越了千人千面的颗粒度。其商品购买、广告点击效率也会是非常高的提升。
  实际上,这也是过去几年淘宝天猫平台的广告收入增长速度远超其交易额以及用户量增长速度的重要原因之一。
  第三,数据推动自动化智能化业务模式。
  对于数据或者大数据,当下最热门的其实是人工智能。而数据产生的更深层次价值就是推动业务的自动化智能化。
  当我们在业务的不同环节产生足够多数据时候,利用深度学习这样的算法,在计算力的支持下,可以让机器替代大量人工环节,继而让不同环节都以自动化连接运转。整个体系的效率会飞跃性的提升。
  例如阿里在双十一使用“鲁班”系统每秒自动生成10万张广告海报,并通过数据和广告投放系统分发出去。
  事实上,对于本身就在互联网环节发生的业务形态,数据智能已经常见,比如今日头条的内容分发和广告分发几乎完全依靠机器利用数据做推荐(其社会责任和媒体属性本身在这里不展开谈),所以其生产效率、商业价值几年时间远远领先其他门户媒体。
  这系列的自动化智能化过程让大公司不像工业、服务业企业受制于大的困扰,反而因为大的数据使得效率更高。
  总而言之,以上的几个大方面是七大科技巨头能够历史性的引领世界商业的一些基本性因素,那么对于未来,这个局面是过去几十年信息革命的一个成果性拐点还只是一个新的时代的起点,这也是值得我们继续思考的。
来源:http://mp.weixin.qq.com/s__biz=MzIwMTAxMTE4NA==&mid=2649865852&idx=4&sn=0d7210ed
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