智东西
作者 ZeR0
编辑 漠影
智东西11月3日报道，在本周举行的2024红帽论坛上，企业级开源解决方案提供商红帽公司展示了其如何用开放混合的AI和开源方法加速企业AI应用。
今年是红帽在中国的第二十年。红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康谈道，用混合开放的模式来开发AI已成为一个必然趋势，红帽在基础架构上采用混合云模式，支持本地数据中心、公有云和边缘计算环境的运行，并支持开源和闭源模型，从而为企业提供灵活选择。
2024红帽亚太创新奖以“解锁下一步”为主题，表彰了通过开源技术推动转型和创新的客户。在当日论坛期间，2024红帽亚太创新奖中国区获奖名单正式公布，奖项授予安利（中国）有限公司和西门子工业自动化产品（成都）有限公司，以表彰他们在创新运用红帽解决方案应对不断变化的业务需求方面的卓越表现。
《2024年红帽全球技术趋势报告》显示，亚太地区企业的首要投资方向集中在构建云原生应用、提升数字用户体验以及加速应用和服务的交付。这些数据突显了创新解决方案在数字化转型、混合云基础架构、云原生开发、自动化以及企业敏捷性五大关键领域中的重要性。
会后，西门子工业自动化（成都）有限公司信息技术部经理杨健、多位红帽大中华区高管与智东西等媒体进行了深入交流。据曹衡康分享，去年红帽业绩创下历史新高，今年也继续呈双位数增长，其增长来自于越来越多的企业接受开源技术、认识到开源的优势。在他看来，AI发展的关键在于应用场景，这也是红帽专注探索的方向，红帽在传统的数字创新和数字转型领域同样将产生更多的应用案例。
一、稳定、安全的“小模型”：减少所需算力与成本，符合企业特定需求
红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康谈道，红帽的理念不仅是创建和使用开源模型，更在帮助企业构建个性化模型。
过去两年，全球资本大举投入基础建设，但未见显著成效，许多企业应用仍未落地。此前，不少企业尝试用大模型提升效能，但发现大模型不适合生产场景，因为一点小错就可能带来风险。因此，红帽在过去几年提出了“小模型”概念，即专属模型（faithful purpose），让企业的数据驱动AI模型的生成，确保模型稳定、安全，并符合企业的特定需求。
通过“小模型”概念，红帽可以快速将客户的知识库输入到模型中，无论采用何种模型架构，都能通过深度数据的方式生成企业的专属模型，从而快速搭建适合客户的特有模型。
红帽还引入了“社区版”小模型，通过合成数据大幅减少对真实数据的需求，将数据量降至原来的千分之一。这种方式不仅降低了算力需求，节约了成本，能耗也大幅减少，对环境更加友好。
围绕推动开源AI发展，曹衡康分享了“三步走”策略：
第一步，通过各种市场渠道，推广AI的独特功能和优势。一个新技术要进入市场，需找到成功的应用案例并加以推广。
第二步，通过合作伙伴生态，赋能合作伙伴的技术和顾问团队，使他们更深入地了解红帽的AI技术，从而更好地支持客户。
第三步，通过开放实验室，与客户的顾问团队合作，针对企业的研发、生产、市场行销和客户支持等环节，与客户共同探讨如何将AI技术应用到实际场景中，一起找出最具效能的应用场景，从一个小应用成功起步，逐步扩展至更大的场景。
红帽的AI产品包括语言和代码模型。红帽大中华区方案架构部总经理王慧慧介绍了红帽AI平台方案。她谈道，从产品发布到原型验证、试点到正式生产部署需要一定时间。红帽的AI产品从美国发布到现在仅5个月，已有多个客户开始复制该成功经验。
据她分享，一家保险业客户已使用红帽的AI技术来加速代码审查和代码合并请求的处理。他们之前使用旧工具时存在准确率低的问题（当准确率低于95%甚至96%，尤其在生产环境中，效果不理想），在引入红帽的新AI工具后，代码合并和审查的准确率大大提升，达到了这家客户的高标准。
曹衡康补充说，红帽内部也在使用AI来优化客户支持。例如在客户查询知识库时，红帽通过AI提供最佳解决方案，其工程师在项目交接或技术总结时也使用AI生成报告，有效减少了重复沟通，提高了效率。
二、加速与本土开发商共创，助攻西门子制造业架构转型
红帽大中华区资深市场总监赵文斌谈道，场景应用是ISV（独立软件开发商）和AV（应用供应商）最擅长的领域。由于许多企业和行业都有各自的特点，红帽加速了与本土ISV及方案开发商的合作。在市场拓展中，红帽也特别关注共创模式（co-creation）。通过与ISV共创，结合各行业的独特场景和联合解决方案，红帽可以帮助企业更快地实现AI应用落地。
西门子工业自动化产品（成都）有限公司是2024红帽亚太创新奖获奖机构之一，是西门子德国安贝格（Amberg）的姐妹工厂。它通过部署红帽OpenShift，打造了新一代集成、灵活且弹性的生产支持系统MEMO（制造运营模块化生态系统）。该系统显著提升了生产线工人的用户体验和工作效率。
西门子工业自动化产品（成都）有限公司信息技术部经理杨健分享了与红帽合作的感受，在采用红帽的解决方案后，他们实现了从单体架构向微服务分布式架构的转型。杨健认为，这种转型是制造业未来发展的一个趋势。
许多制造业企业的应用系统原本采用单体架构，这种架构在维护时可能需要停机，对于满负荷生产的工厂来说，停机一小时可能损失几十万甚至上百万。此外，单体架构在功能增加和编译上也很麻烦，整体测试需要耗费大量时间和资源。
而微服务架构可将功能拆分成许多小模块，变更起来更灵活。这带来了几个优势：一是可以在不停机的情况下进行维护、升级和变更；二是每次变更可以针对更小的范围，便于精准控制和资源调度。
杨健回顾说，与红帽的合作非常顺畅，相比其他供应商，红帽在响应速度和责任感方面表现突出。这种共创的模式和合作环境非常宝贵，也是他们选择并继续合作红帽平台的重要原因之一。此外，红帽论坛期间展示许多平台、解决方案和产品也给他带来了启发。
西门子在AI领域已经看到了很多优质的解决方案和思路。比如西门子很早就开始应用小模型，尤其是在生产领域，比如机器视觉。以废品分拣为例，原材料加工后产生的废品有金属、塑料和纸张等，以前的机器人视觉识别准确率只有大约85%，西门子通过小模型训练将准确率从85%提升到95%以上，大幅提升了分拣效率。
小模型非常适用于生产，是因为应用和场景单一，错误率低，能保证质量和过程的可控性。而大模型有时会出现的幻觉问题在生产应用中存在风险，因此西门子当前对大模型的应用保持探索并较为谨慎，希望通过持续优化，使大模型更可靠、可信且全面。
杨健称，下一步，除了继续在微服务平台上探索外，双方计划在虚拟化领域展开更多合作，希望借助红帽的虚拟化技术替代部分现有方案，未来也将研究如何将红帽AI平台更好地整合到西门子的资源体系中，进一步优化制造流程。
三、向企业提供“三步走”AI部署路径，鼓励跨云混合部署
在帮助客户更加快速经济地实现应用落地方面，曹衡康谈道，从成本的角度，红帽的混合云理念鼓励客户在合适的场所部署算力，比如企业内部数据中心、公有云乃至跨多云环境。
去年红帽推出了“Unlock”理念，旨在避免客户被锁定在特定云上，开源架构为客户提供更多弹性和自由度。因此，红帽始终鼓励客户使用红帽的开放平台，以便在任意云和本地环境中灵活切换，满足各种算力需求。
王慧慧提到许多客户反馈说希望先了解成本和收益，再决定项目的可行性。红帽对此需求非常重视，提出了“分步实施”的策略，即“企业AI应用三步曲”。
第一步，客户可在最小资源配置下试用开源模型和工具，比如在笔记本电脑上用CPU试跑，而不需要额外的GPU卡。
如果测试效果满意，客户可以进入第二步，通过云租用算力进行进一步扩展。红帽平台几乎可在任何云上运行，客户可以选择公司数据中心或外部公有云资源，在确认模型适合需求后，才进入第三步的大规模部署。
第三步，红帽架构支持跨云混合部署。例如，客户可以在中国使用阿里云，在美国使用AWS，这种多云方案既灵活又经济。红帽的目标是帮助客户实现最佳的投资回报率（ROI），并在每一步提供适配的支持。
红帽InstructLab是一个用于生成式AI模型开发的开源社区项目，由红帽和IBM联合发起，支持市面上各种模型，被称作“连接社区和客户的桥梁”。王慧慧说，InstructLab和Granite是一个相辅相成的体系。
设计InstructLab有两个主要目的：一是让客户基于Granite基础模型，使用InstructLab和自身数据训练出符合需求的模型。InstructLab的输出分为“知识”和“技能”，可在企业内部自用。此外，InstructLab还能将知识和技能反馈至上游的管理机构。当管理机构收到客户反馈的更新后，可将其整合到社区版本的Granite模型中，并发布新版本。
红帽的开源平台上几乎所有产品都遵循这种模式。在开源模型领域，这种方法是红帽和IBM首次探索的方向，旨在通过开源社区推动开源模型的持续进步，而不仅仅是开放某个版本的模型。
结语：引领开源路线，将增加本地化支持
随着AI应用日益成熟与普及，越来越多企业面临AI技术路线的选择，而开源方式能够帮助企业有效降低应用门槛和成本。据王慧慧分享，自2019年IBM成为红帽母公司以来，IBM在开源方面的投入愈发积极，在工作方式和平台选择上越来越倾向开源。IBM将其最初的Watson平台（现称Watson X）逐步开源，接下来IBM和红帽将共同致力于维护开源模型的持续迭代。
IBM和红帽接受来自用户和合作伙伴的反馈和贡献，不断改进模型。IBM不仅限于语言模型，还推出了代码模型等其他模型，持续拓展应用领域，走向更广泛的开源之路。IBM的咨询部门也与红帽保持紧密合作，共同探讨如何通过开源平台帮助客户实现AI应用。
赵文斌补充道，IBM非常尊重红帽的开放性，在合作项目中，IBM是红帽众多选择之一，红帽仍然与其他解决方案保持平等合作。具体来说，许多联合项目都是基于红帽的开源平台，客户需求始终是红帽创新的核心，红帽通过开源方法进行持续集成和迭代。同时，红帽坚持平台的中立和独立性。
在曹衡康看来，地缘政治更加凸显了拥抱开源的重要性。与闭源公司不同，开源技术较少受到地缘政治限制，用户可以随时下载和使用所需的工具。据他透露，红帽下一步将继续扩大与国内企业的合作，已与本土ISV公司建立了多项合作，这些合作涵盖芯片和软件等方面，确保其开源路线在国内有更多本地化支持。
“生命科学”上云，火山引擎行进到哪一步了？|专访张鑫
人工智能的介入，为生物信息学研究带来了前所未有的机遇，不仅提高了贺芦升我们对生命科学的理解，也为疾病治疗和基因编辑等领域带来了新的可能性。 在2023火山引擎AI for Science闭门研讨会上，中国科学院新科院士、国家特聘教授、长江学者、北哗返京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）主任张泽民如是说道。 AI for Science(AI4S)无疑正全方位受到热捧。 无论是国内还是国际，整个行业都在因AI带来的结构性变革机遇而“沸腾”。 国内更是部署了“重大科学问题研究的 AI 范式”任务，面向地球科学、生物医药科学等重要领域开展创新研究；国际上，微软、英伟达等IT巨头、赛诺菲等制药巨头均纷纷加码AI4S。 同时，经合组织面向全球决策者发布了AI in Science的政策建议。 然而，要让AI4S发挥其真正效力，实现生命科学领域的AI加速分子模拟、AI 预测蛋白结构、AI 赋能药物和材料设计，当前算力基座构建仍面临诸多挑战。 行业从业者也意识到了这个问题。 为解决这一问题，火山引擎在大会上首次对外发布了火山引擎科研智算云解决方案，旨在为科研机构和从业者们提供从IaaS到PaaS再到SaaS的全场景产品和方案，以加速AI4S在生命科学领域的应用。 火山引擎副总裁张鑫接受了动脉网的采访，探讨了火山引擎如何助力科学研究加速向AI4S挺进，实现生命科学机构的上“云”。 火山引擎作为字节跳动旗下的云服务平台，其使命是通过提供面向智能化新应用打造的新一代基础设施和配套技术中台，驱动客户业务增长。 在AI带来的结构性变革机遇下，火山引擎正面向生命科学领域加码投入。 通过在2021年的品牌首秀，火山引擎展现了其为外部企业提供增长方法、技术能力和应用工具的意图。 在2022年，火山引擎推出了一系列产品解决方案，包括企业上云和智能营销通用方案，以及覆盖金融、汽车、医疗等多个行业的云上增长方案。 其中，生命科学领域是火山引擎重点关注的领域。 生命科学领域具有巨大的增长潜力。 全基因组测序的完成仅仅是个开始，随着组学时代的到来和生命科学数据的“大爆炸”，传统研究方法的不足日益显现。 AI在生物机制、疾病筛查、诊断治疗等领域将发挥更加重要的作用。 生物医药领域的投资规模和融资总额领先其他细分领域，这为与之相关的云服务市场带来了巨大机遇。 火山引擎在生命科学领域的优势在于其长期探索和积累。 字节跳动AI-Lab团队在多个研究领域取得显著成果，包括蛋白质结构预测模型、量子化学等，这些正是当前生命科学领域的热点。 同时，与广州实验室等重要科研机构的长期合作，为火山引擎在生命科学领域建禅老立了坚实的基础。 火山引擎选择投身AI4S领域，并加码生命科学，顺应了行业发展趋势，旨在通过科研智算云解决方案，加速生命科学领域的发现与创新。 面对生命科学领域在大数据时代面临的挑战，火山引擎科研智算云解决方案提供了全面的解决方案。 在生信领域，基因测序产生的海量数据对基础设施要求极高，需要高效的数据处理和分析能力。 在制药领域，AI与大数据技术的融合有助于减少实验成本，提高研发成功率。 为解决这些问题，火山引擎科研智算云解决方案涵盖了基础设施、平台和应用层，旨在加速包括生命科学在内的基础科学领域专家的科研发现。 该方案旨在加速生命科学等领域的创新，推动科研成果的转化。 火山引擎科研智算云解决方案的架构图展示了其三层架构，包括基础设施层、平台层和科研应用层。 在基础设施层面，火山引擎提供了公有云和火山引擎混合云veStack，以满足不同机构的混合云策略需求。 平台层面，火山引擎提供了火山方舟大模型服务平台和预训练大模型，为AI制药领域提供了强大的技术支持。 在应用层面，火山引擎打造了生物医学大数据操作系统Bio-OS，以支持生物信息、医疗健康、人工智能、材料科学、分子模拟、EDA等泛AI场景的科研应用。 火山引擎科研智算云解决方案的成功关键在于其差异化服务和差异化优势。 首先，火山引擎通过开源开放策略积累优势，打造了Bio-OS生物医学大数据系统，不仅提供商业化解决方案，还提供了开源版和社区支持，促进了生物医学信息分析的群策群力。 其次，火山引擎提供全链路解决方案，充分满足客户需求，覆盖从基础设施到平台到应用的完整链条，实现了产学研协同。 最后，火山引擎基于大模型服务平台“火山方舟”提供智能服务，降低了推理成本，推动大模型、大算力在各行业加速落地，同时利用火山引擎的互联网基因，推动极致化的产品体验，满足科研机构的需求。 随着火山引擎等云服务平台不断发挥平台价值，助力生命科学领域降本增效、研究提速、商业创新，生命科学领域大创新爆发的时代或许正在到来。
区块链新模式商机是什么,区块链商业模式最重要的变化是什么
区块链企业应用漏老新机会与挑战区块链企业应用新机会与挑战
新的技术都来自现有技术模块的组合，组合的威力一旦叠加，会激发经济带来指数级的增长，经济是技术进化的一种表达形式。
区块链其实就是几种技术的一种组合，包括点对点通讯（P2P）、以及分布式账本（又称分布式存储）还有非对称加密等等。 这些技术一旦组合起来，对一些新的商业模式和经济形态会产生很大的影响，而且这些影响正在显露出来——现在世界进入了一个叫做自动化全球的时代，是我们现在的信息化的第四阶段。
我们可以把从九十年代开启的互联网时代，一直到以Facebook等社交媒体为代表的时代，叫做前互联网时代，即互联网经济的上半场。 这个上半场的规则核心是提高生产力，很多的技术，其实并没有特别改变企业和经济的形态，还是通过提高生产力来实现经济的跃迁。 现在新的规则，叫做自动化全球网络经济时代，规则核心是增强联系和改进生产关系，比如像开启了一种新的商业形态的共享经济。 但是现有的共享经济的形态，还是以中心化的互联网企业为核饥搜禅心构建的经济模式。 目前的共享单车、滴滴，它们是一个单向的经济模式，其实并没有将价值的增长、提升反哺给用户。
自动化的全球时代，不仅需要像人工智能、区块链边缘计算等等这些提升生产力的技术，更主要的还是需要有一种改进生产关系的新模式。 区块链其实就是这样的一种新的技术，可以给大家带来商业模式的一种新的转移。
所以未来已来，现在的八大核心技术，包括区块链、物联网、增强现实、虚拟现实、人工智能、机器人、无人机、3d打印等，其中只有区块链做到了改进生产关系、增强联系的技术。
微软认为像混合现实、人工智能和量子计算这样的技术都是未来不断提升生产力的革命性新技术。 但是其实，区块链并不是新技术，他只是现有技术的一些组合，它的价值在于打造了一个信任的平台。 就像FastCompany（《烂尘快公司》）的创始人阿兰韦伯说的：新经济始于技术，终于信任。
2015年11月份，《经济学人》的杂志封面，叫做trustmachine，就是信任的机器，即区块链的承诺。 其实它就是从这个角度来宣告：区块链技术其实是未来互联网3.0的核心技术，这个技术会通过上层应用，逐渐传导至整个社会经济生活的众多环节，为众多商业模式、行业运行和治理体系带来创新。 区块链构建的是一种新型的、以价值为核心的互联网，而不是像老一代，以信息为核心的互联网。
二区块链+vs.互联网+
区块链将信任机制和技术融合在一起，会对世界带来很大的变革。
在2005年以前的Web1.0的时代，电商网络门户的创业者基本上就是用一个大门户，一对多的方式进行创业的。
Web2.0时代，是社交网络和共享经济的时代，但是在这个生态里，核心企业还是中心化的，垄断用户关系和大量数据，享受用户贡献的价值，并且可以任意决定规则。 这样的话，所谓的这种互联网+对传统企业就是一种有伤害的信息化模式。
Web3.0时代，是基于区块链价值网络的全球新型共享经济，它是去中心化的，所以就不会出现寡头对创新的垄断，交互会更加自发，协作的范围也会更广泛，影响也会更全面、更深入。
所以，对传统企业或者传统行业进行数字化转型升级的最佳方式并不是互联网+，而是区块链+。 因为互联网+还是需要依托一个中心化的、古典互联网的企业。 虽然现在像阿里、腾讯、京东、小米这样的公司如日中天，但本质上它们还是中心化的企业，它们在制定生态圈的游戏规则，垄断客户关系和数据。
我们把区块链+叫做web3.0，它其实比传统的互联网企业和互联网生态化企业具有更高的维度。 在过去信息匮乏的时候，需要构建层级架构和中心，来提升整个的信息传导效率。 但是当信息足够充足的时候，那么其实对等关系（P2P）的这种网络会逐渐取而代之，而且这种对等关系的这种网络连接在一起，就可以形成一个高维加分型的价值网。 依托于这种网络体系形成的企业，我们把它叫做共识经济社群化的企业。
区块链+的这种高维的商业模式，比现有的互联网生态或互联网+企业这样的公司，有更强的面向未来的想象空间。 那这里回顾一下大多数传统企业：一维公司是做工程的，主要的商业模式其实就是寻租、资源垄断、做客户关系；二维的产品公司有一定的产品研发和营销的能力，但这两种都是工业经济时代的公司形态，它的价值曲线是线性的，投入一就收获一，投入十就收获十。 所以马云那样千亿美金市值的公司，事实上由于有这么多年的积累，其实是符合传统的新古典主义的经济增长形态的，而且它的边际收益是递减的。
到了三维互联网服务公司，因为增加了线上服务维度，开始有了数据增值的服务，它的核心是低成本的客户覆盖，降低了对客户的服务成本，所以适应力可以高过二维，这种形态的公司市盈率可高达二十倍以上。 第三维的公司可以进一步开放API，让第三方在他的平台上开发更多的应用，同时可以把服务的提供方和用户衔接在一起，形成一种在线市场，这就构成了平台公司，平台公司的市盈率的可超过四十倍。
当平台化公司进一步开放能力，将数据网络品牌和用户等资源与投资服务组合在一起，为合作伙伴赋能的时候，就会变成像BAT这样的互联网生态企业，这种生态化集群的互联网企业，市盈率甚至会超过一百倍。
这也是为什么这些公司在拼命鼓吹互联网+。 其实互联网+对传统企业并没有创造新的价值，只不过就是用吸星大法，把传统企业的数据客户关系渠道等等全部吸到互联网的生态公司上面了。 它们对传统企业仅仅是起到了颠覆作用，但是并没有为社会创造更大的价值，它们还是以自己企业为核心的价值生态圈。
大家给马云的公司贡献了这么多年，连续贡献了这么多交易、数据去支撑他的企业市盈率。 如果大家觉得这不是一个特别公平的方式，那我们现在就有一种新的商业模式，这就是区块链。 通过区块链+行业形成一种联盟化的生态，也就是联盟链，即使是不发币，也可以比现有互联网企业有更高的维度，因为这是面向行业的一个跨组织和跨平台的业务流程，一个安全的分布式共享，这将彻底颠覆传统企业的所有权模式。
区块链用共识机制和信仰来连接企业，这就形成了一个行业链，一个去中心化的全民所有权的社会化企业，不需要通过第三方就可以把信任和安全机制内嵌在整个行业链的自主和约里，而且所有相关方的数据在链上都会得到尊重和保护。 同时未来如果可以把C端的用户一起加入进来，再通过数字货币，通证或者代币，可以增加新的商业模式维度、开拓更大的价值空间。 也就是把所有的业务跟B2C的业务结合在一起，形成一个全员的行业宫殿。
这就是我们所说的区块链3.0为大家带来的商业模式的美好前景，它完全是基于去中心化的高维的价值网。 我给大家列了一些在这个领域的创业项目公司，无论是在分布式云存储、去中心化的安全社交、分布式身份管理、分布式的版权和数字资产管理、物联网智能合约、公共治理防伪反欺诈、数字市场交易预测等哪个领域，现在都有很多的3.0创意创新公司。
三区块链的机遇挑战
现在大多数落地的项目，由于区块链技术天生的属性，比较容易结合金融和数字资产管理，但其实我们也看到传统行业也越来越多的有结合区块链的新机会，这个市场到2025年会达到1760亿美金，到2030年，就会达到3.1万亿美金，这其实是一个非常非常庞大的数字。
中国奇怪的创业项目其实也不少，但是现在去年政府有一些限制。 不过今后政府会对数字货币有一些新的合规性的一些要求，之后会逐步再放开对区块链基础设施的限制。
2018年是企业上链非常关键的一年，这就相当于二十年前你跟企业去谈企业上网，大家听着像天方夜谭一样陌生，也不知道如何下手。 但是早早做企业上网探索的人，恰恰就是1997年到2000年前后的这一批先行者，他们最后成为上一代古典互联网的弄潮儿。 所以对传统企业来说，2018年是一个非常关键机会。
区块链＋主要应用场景，其实无非是基于区块链的核心技术的几个领域，像数字身份管理、数字资产管理、分布式应用的开发和部署，以及智能合约的开发和服务，这四个主要的应用场景结合行业的一些特征，来为企业提供应用落地的服务。
四区块链的理论先驱
所以企业需要在这一轮的机会里充分刷新认知，把底层的商业操作系统升级。 这里充满一些颠覆式的创新，给传统行业和大众对古典互联网逆袭的机会。 我这里列了几本书，大家如果有时间可以去看看，对区块链会有更深入的了解。 虽然这些书有些写于三十年代、七十年代，但是经典总是具有指导意义的。
最著名的是熊彼得的经济发展理论，他认为创新是经济发展的根本原因。
然后托马斯?库恩提出的是技术的范式革命不是连续的，在一定的阶段它会造成新的革命，当革命来临的时候，很多的传统企业会消亡，但同时新技术建立的商业模式和经济形态就会爆发。
克里斯坦森的主要贡献，是对于传统企业如何把握机会、避免创新者的窘境、拥抱新机会实现转型创新有重要意义。
英国的管理学大师，查尔斯汉迪，他现在的这本书叫《第二曲线》，主要也是提到传统企业如何借助技术创新和商业模式的这个创新来实现跨越和转型。
五跨越第二曲线
在跨越第二曲线方面，其实微软自身的经验和教训也值得借鉴。 大家都知道微软是PC时代的霸主，当时整个行业百分之七十六的利润都被微软和Intel瓜分，但是同时也陷入了创新者的窘境，恰恰是PC的成功，使微软错过了移动互联网的机会，让苹果等等的企业反超，但是微软还好没有错过云计算的机会，微软在AI上的提前布局，使得微软在全球的智能云和区块链方面有很大的领先优势。 这些经验和教训可以总结出来帮助传统企业实现数字化的转型。
微软在人工智能主导的云计算、区块链物联网边缘计算、混合现实层面又把握住了机会。 实现了第二曲线的跨越，而且后面微软还有会有新的一些布局，比如量子计算等等，都是微软自身的一些成功经验。 当然也有一些失败的教训，在移动互联网方面，微软还收购诺基亚，其实诺基亚已经完全不值得收购，因为诺基亚从第一条曲线就没有跨越到第二曲线，诺基亚在移动互联网方面，会被外部从来没做过移动互联网的公司轻易击败。
这种企业行业的数字化转型，或者叫新旧动能转换，主要就是帮助传统企业连接外部的创业者，通过命题孵化创业项目，实现转型创新，所以需要借助一种新型的企业外包的创新孵化方式。 因为如果企业内部自己来做孵化，那还是跟第一曲线的业务轨迹绑定，所以它只能是增量创新，提升现有的产品或服务的效率。 对于第二创新来说，它需要允许一定试错空间，所以他需要通过用新的方法论来指导颠覆式创新。
它需要面向的是价值创造和增长，而且不能和当前核心业务绑定，因为一旦和当前核心业务绑定，所有的绩效考核管理机制将会陷入到过分的路径依赖，造成锁定。 这样的话就跳不出原有的业务边界，就看不到外面市场的变化，这也是诺基亚失败的原因。 诺基亚在传统的移动手机方面做得精益求精，企业的管理效率很好。 所以在被微软收购的时候，诺基亚还不知道到底自己是怎么输的。
诺基亚的失败其实就是因为没有看到：颠覆你的不一定来自于你的行业内部，也有可能是来自外部的入侵者。 也就是像《三体》里所说的：我消灭你，其实与你无关。
第二曲线计划的就是避免传统企业陷入自己自身的业务发展轨迹不能自拔，所以企业需要转型定制的加速器帮他开拓新业务方向。 而且这需要一种机制保障，因为原来的企业内部孵化来自于内部组织结构流程，所以一定要用外部的孵化方式，直接招募外面的创业者补充新鲜血液，然后通过杂交来实现转型创新，更要关注外部的市场和合作伙伴。
这样会给创业者极大的自由度，然后通过公司股权的设置，以高风险回报比来激励，企业作为一个赋能者，给予业务资源、启动资金，但是不要过分干涉创业项目自身的运营和发展。 企业所需要做的就是观察，然后给予反馈，然后等待。 这样的项目如果能孵化出来，对扩展企业边界、活化企业生态将会有很大动力。
六区块链的应用场景
接下来简单介绍几个区块链应用场景：
一是区块链+跨境贸易金融服务。 其实这其中涉及到很多方案，包括出口商、进口商，开证行开具信用证(LoC)等等，这些其实需要一种机制，能进行跨机构、跨组织、跨平台之间安全的共享数据，而区块链正好可以保证解决方案的实现。 并通过智能合约自动化，当各种条件满足以后，来进行清算和结算支付，不需要人工的参与就可以自动化的完成。
跨境涉及到多方的贸易金融，如果按照现有的方式，各方之间因为都有自己的一些系统，一些程序都需要反复地进行，对帐需要通过邮件和传真进行确认，完成一笔贸易金融服务可能需要三到五周时间。
现在通过区块链，贸易金融上的各方都可以共享账本上的数据，联盟链的成员单位都可以同步更新，利用智能合约可以实现多方的自动同步执行，这样可以把端到端的业务流程从三到五周缩短到两三天，而且可以把原来需要反复确认的操作，极大地简化，仅需要5步左右就可以实现一个贸易金融的闭环。
区块链也可以用来提升医疗健康服务。 患者有一定权力决定将自己的病史等信息分享给谁，分享到什么程度，分享多长时间等等。 传统的、分散的医疗药物研发体检等等机构系统没办法做到的问题，区块链可以非常有效地解决，这就需要建立个人健康的数据银行。
区块链也可以用来做冷链物流、端到端的食品安全溯源服务。 食品从原产地到屠宰加工、运输，这过程中所有的数据参数都可以上链，这将提供一个端到端的安全保障。
这里举个例子，挪威的这个三文鱼就是通过一家区块链公司在做一个食品安全的溯源，而且在这个过程中，因为所有的各方的数据都上了链，之后他可以通过自助智能合约，按照事件触发实现供应链金融的支付清算，这样做极大地提高了整个供应链的效率。
区块链在教育和就业市场也可以提供服务，学校研究机构、考试机构、雇主、政府部门都能安全地共享学生的学历、证书、论文等数据。
最关键的是区块链还可以实现P2P点对点的、微电网的电力交易或者能源交易服务。 举个例子，布鲁克林区的老城改造中，房屋屋顶都增加了光伏太阳能板用于发电。 发的电并不是卖给电力能源公司，而是做成小区的微电网，然后通过虚拟货币进行交易。
这个模式可以进一步扩展，可以把屋顶生产的太阳能进一步作为分布式的充电桩，然后内部的家庭用电、安防用电、智能门锁等都可以上到这个区块链里，来进行整体的共享服务。
link的商机指的是什么是ERC20标准化代币。
LINK是基于以太坊区块链的ERC20标准化代币，用于支付Chainlink节点运营商，以便从脱链数据中检索数据，将数据格式化为区块链可读格式，脱链计算以及保证正常运行时间。 Chainlink代币作为运行节点的一部分，可防止不良参与者。
商机是从外部市场看机会、而不是从企业生产、研发能力看机会。 也就是一个是外部思维、一个是内部思维。
《区块链的真正商机》（笔记）
随着数字化转型的迫切需求，像大数据一样，区块链将会全面重塑你的业务，那么你该如何驾驭区块链时代?
《区块链的真正商机》是全球知名研究咨询公司Gartner的两位杰出副总裁大卫·弗隆和克里斯托夫·乌聚罗强强联合之作，通过金融、物流、房地产、汽车、文娱、医疗、智慧城市等区块链创新实例，他们会揭开区块链真正落地会走过的3大阶段，以及未来20年内，区块链究竟会如何改变你的组织。 《区块链的真正商机》不是一步到位的落地捷径，而是写给所有商业领袖的让区块链真正落地的商业寻宝图，是区块链版《大数据时代》。
作者：大卫·弗隆克里斯托夫·乌聚罗
思维革新：区块链思维的四个方面
驾驭区块链时代，快速实现数字化转型
区块链的真正价值不在于创造新的货币
数字化转型成功与否和区块链息息相关
前言
1制造更多商业想象力：区块链的真正价值
区块链的五大核心要素
创新+完备+增强：三阶段绘制区块链未来路线图
可编程的智能社会：区块链赋能的3种社会模式
放眼未来，持续推进去中心化
拥抱进化型与原生型方案，向去中心化进化
先由内至外，再由外至内
通证化：从区块链创新解决方案到区块链完备解决方案
去中心化，通证化才能从战术到战略
去中心化的8个元素
从“赢家通吃”模式到公平模式
6从颠覆传统到共享经济腾飞，区块链组织的探索一直在持续
共享经济：社会对中心化解决方案的创新
7智慧社会：增强型区块链的实验室
记住，一开始就要明确目标并清楚传达
今日“创新者的窘境”
9区块链社会：更公平的新社会契约模式
希望与风险并存
结语
区块链的商业模式是什么？首先，区块链本身没有什么商业模式可言。
你说的是利用区块链技术和某个产业相结合，也就是我们说的“区块链＋”在结合了具体的项目之后，进行技术和产业的深度结合，在开发出相对应的落地应用。
区块链技术特点，以及可以应用的领域
①数据的不可篡改，区块链是一个去中心化的分布式数据库，没有中心化的服务器，不是由某一个人，或者是某一家机构能控制的，区块链系统中的数据是每个节点各自存储一份，如果节点上的数据被更改了，那么在整个区块链网络中得不到验证通过，有了这个特点在，金融、公共政务数据、审计数据等都会得到很好的一个利用。
②分布式存储，在区快链系统中，每一个运行的节点都有一份完整的数据副本，可以让每个节点能够独立地验证和检索数据，大大地增加了这个系统的可靠性，结合这个区块链技术的特点，应用在游戏上，大家都熟悉我们游戏都应用在一个游戏服务器上，就可以大大地增加这个游戏的稳定性，也可以提升玩家的一个游戏体验
③匿名性，传统的软件客户端，都需要注册一个用户名，绑定手机号等有的为了增加用户的识别度还会增加身份认证，结合区块链技术，通过公开的密码算法生成的公钥转换而来的，这通常是一串乱码般的字符串。比特币系统就是这样的，但是我们并不知道背后的操作者是谁
那么结合这个在技术特点，可以利用在线上支付上，或者是收款，链上的财产等，极大的保护了用户的信息。
区块链成传销新骗术，区块链到底是什么？前段时间，一张中国大妈现身区块链大会现场的照片在网上走红，一时之间引发了热议，网友们纷纷表示：“大妈们已经被区块链盯上。 ”事实上，从几年前开始，当区块链的概念出来的时候，就有一些不法分子打着区块链的名义进行传销活动，成为传销的最新变种之一。 事实上，对着区块链的发展，各种虚拟货币也是应运而生，其中大多数都是骗局，骗子打着“虚拟货币”、“区块链”的名义，开展骗局，这主要就是利用投资者不懂虚拟货币、区块链，却又想要赶上虚拟货币投资热潮的心理。 这种骗局看似复杂，其实也是非常简单的，但是一旦上当之后，投资也是很难收回来的。
那么，区块链到底是什么？
从区块链的网络百科定义上看，区块链就是一个信息技术领域的术语。 从本质上讲，它是一个共享数据库，存储于其中的数据或信息，具有“不可伪造”“全程留痕”“可以追溯”“公开透明”“集体维护”等特征。 基于这些特征，区块链技术奠定了坚实的“信任”基础，创造了可靠的“合作”机制，具有广阔的运用前景。 区块链是一种分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，它也是比特币的一个重要概念，其本质上是一个去中心化的数据库，同时也是比特币的底层技术，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。
最近几年以来，区块链技术在全世界范围内迅速发展，中国的区块链技术也发展迅速，政府也针对区块链出台了一系列的政策文件。 事实上，政府对区块链技术也是非常重视的，它也被视为“战略性前沿技术”。 在2016年12月的时候，国务院就印发了《“十三五”国家信息化规划》，其中就有区块链技术。 在2017年的时候，国务院又印发了《关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内需潜力的指导意见》，在这个文件中，政府鼓励开源代码开发个性化软件，开展基于区块链、人工智能等新技术的试点应用。 到了2018年的时候，工信部信息中心正式发布《2018年中国区块链产业发展白皮书》，事实上，这也是中国第一份官方发布的区块链产业白皮书，可见政府对区块链技术还是非常重视的。
总而言之，区块链技术其实并不是骗局，而是被骗子利用了，利用信息的不对称，欺骗投资者。
云学堂定义企业培训3.0：场景驱动赋能业务，始于基层直达战略
作者丨阿野含豪
监制丨阑夕
“技术和人才是企业唯一可自控的组织因素。 ”在云学堂于9月末举办的第三届企业学习节上，云学堂CEO祖腾在演讲时清晰地指出：企业在不确定时代如何抓住“确定性”。
祖腾表示，未来十年，外部环境对企业成长的影响会非常严重。 世界将长期并存于黑天鹅与灰犀牛并存的周期，如果企业的组织与战略、外部环境不匹配，会导致灾难性的结果。
在这一背景下，企业培训不再只是锦上添花，将决定企业的生死和发展。 同时，传统的企业培训模式已经失效。
探索 新的培训模式，掌控住自身的技术和人才，是企业在后疫情时代，抓住“确定性”的抓手。 同时，云学堂正在推动企业培训的场景革命，使其迈入3.0时代，以针对性解决企业在后疫情时代面临的发展难题。
新企业培训模式的价值在第三届企业学习节得以凸显：报名企业数量超过3000家，云学堂考虑到疫情等因素，最后只筛选了1000多家企业到场，但已经是这个特殊的时间节点，行业内屈指可数的高规格会议。
学习节成功举办后，祖腾和我进行了一次对话。 对话时，他对当时的观点做了一个补充： “外部环境很困难，但这是所有企业都面对的问题，它是公平的。 企业要解决的问题是：如何比别人跑得快。 ”
疫情前所未有的影响了商业 社会 。 我们看到一些P2P公司在疫情期间加速清退，除一些特殊的行业背景因素外，因疫情无法线下展业也是重要的原因。
企业必须尽快全面线上化、数字化已经成为共识。 比如有线下服装零售品牌的门店无法营业，马上转型做全员直播销售，甚至董事长、CEO本人也亲自上阵直播，这些领导们的直播效果如何不说，至少表明了拥抱数字化的态度。
组织的行动力是企业能否迅速数字化救急的根本。 从我个人的一些观察看，能够成功抗疫，迅速在疫情期间调整业务模式，保证供应链和现金流的企业，都是有一定组织基本功的：
首先，CEO以身作则，迅速明确到每个人的部署，针对问题迅速解决。
其次，针对未来，加速建设数字化、敏捷的智能组织，匹配企业的数字化战略，应对外部不确定。
祖腾认为，企业在疫情中遭遇的问题其实不是新问题，而是被疫情放大了的问题、或者疫情下爆发的隐毕脊坦患。 过去，很多企业一直在寻找第二增长曲线，却忽视了组织才是企业的隐性第二增长曲线。
祖腾在许多场合分享过微软的案例。 他提到，微软有三个时代：第一个时代是比尔盖茨的时代，微软是典型的工程师文化组织。 第二个时代是2000-2014年，微软从移动互联网掉队了。 掉队的原因不是资金和技术，而是组织基于软件基因形成的底层思维和业务方法论很难适应互联网的高速发展。
到了今天的纳德拉时代，微软组织形式和效能越来越像谷歌、Facebook，越来越像一个典型的硅谷公司，重新回到了巅峰手桐。
变化其实早已发生。 今天，人们喜欢说“场景革命”，本质上是由于 科技 进步驱动的商业创新，让商业 社会 大到产业结构、产业链条，小到企业的交易、服务场景……都在重构，人的能力和模型也在随之变化。
这一过程里的难点在于，人是有舒适区的。
云学堂首席知识官、原亚马逊中国区副总裁张思宏在企业学习节分享了一个有趣的观点： 企业文化能不能落地、穿透力强不强，最好的参照人群是新员工，因为老员工在企业摸爬滚打很多年，有既得利益，“这个时候如果有人问，他们认可不认可企业伟大的文化，会捏着鼻子会说认可的。 但其实内心的内心一点都不认可。 ”
这种现象就会导致企业发展中出现这样的场景：决策层认为自己看到的是产业终局，已经把战略想清楚了，资源布局也没问题。 但中层、执行层都不理解，觉得老板天马行空，想法不能落地。
因此，祖腾提出，企业培训是一个系统工程，先把企业的基层思维对齐，再延伸到业务方法论、企业的战略、战术，推动整体性的重新构建。 因此，企业培训本身也要需要进化。 祖腾把企业培训分为三个时代：
1.0时代测重针对管理者做培训，典型场景是线下面授。
2.0时代是专业化培训，面向全员做能力培训。 在这个时候，组织开始对培训效率、效果有要求了，也建设了一定的数字化培训设施。
3.0时代就是场景化培训，指企业战略落地、业务转型、业务创新、业务升级过程里，针对不同业务场景中的关键岗位能力提升，进行培训计划的制定、知识内容的选择，、学习项目的设计、学习路径的规划，并针对业务对业务起直接作用力的培训效果和评估和衡量标准。
简单来说，就是培训要和经营融合在一起，向业务直接赋能。 这对培训的执行者提出了更高的要求，比如HR部门要从关注培训本身到关注外部环境、企业战略对人才的要求，要和业务部门紧密连接；培训平台要真正做到内容、软件一体化，具备在规模化前提下，为企业量身定制数字化培训方案的能力。
汽车 行业的一个典型销售场景，能够解释何谓场景驱动的企业培训3.0，及培训平台需要具备的能力。
传统培训一般是由产研团队做一个 汽车 使用手册，再结合企业的销售政策，给销售做一套培训，基本就可以让他们拿去卖车了。 如果再进一步，能利用数字化的手段，把车的性能、操控、软件（车机系统）、售后服务优势做成微课，再针对销售体系进行培训，效果就好的多。
而场景变化对销售的培训提出了新要求。
今天，做营销已经没有线上、线下的边界了，销售如何在消费者信息量爆炸、决策充满不确定性的情况下，利用短暂的到店时间，和消费者紧密连接，影响其决策，就成了新能力。
这个时候，企业也要积极进行培训创新。 比如如果企业能推动每个城市的销售冠军，让销售冠军以他的视角解读如何卖一款车，总结成经验课程，那么就等于把团队里的优秀实践经验和能力复制，给其他团队成员赋能。
云学堂的使命就是为企业提供相关问题的解决方案。尽管整个培训系统非常复杂，但和祖腾沟通过后，我认为云学堂的方法论可以拆分成三个层面：
1、目标：上接战略，下接绩效。
做企业培训时，把企业的培训部门、业务部门、学习者都纳入到效果评定的人群中，三类人群对应不同的培训目标和效果。 比如对学习者，要关注其对岗位的胜任能力和成长的可视化。
不过，目标的理想与现实通常都存在落差，比如 汽车 销售体系比较复杂，除了技术层面的问题外，厂家和销售体系的博弈关系可能是企业培训达到效果的一个难点。 所以，祖腾认为，企业培训的目标要在内部对齐基层思维，但企业也必须解决生产关系的问题，否则任何变革措施可能都执行不下去。
2、内容：与客户共创
从云学堂的服务经验看，企业培训的内容中有60%的知识由企业自己生产，剩下的40%要靠外部提供。
对于前者，云学堂通过一些手段或者工具，比如岗位建模，学习地图，知识萃取，行动学习，纪要和改进等等，帮助企业自身生产知识。
对于后者，云学堂拥有大量企业客户，这些客户分布在三十几个细分行业，几乎都是头部企业。 云学堂通过把这些最佳企业的实践抽象出来，萃取出来其中的共性逻辑，提炼成为通用性的知识，再结合不同企业的不同场景和不同产品，做针对性赋能，帮助企业知识做外延式的突破。
3、工具：软件是基础、智能化是趋势
创业时，云学堂的定位是企业大学的SaaS服务商，在软件开发的技术能力上业界领先，如今正在将最新的AI技术成果转化到企业培训中。
云学堂在2020年发布了一款AI智能教练，能够迅速萃取关键工作岗位的工作技能，训练场景还原度很高，效果也可以评估和追踪。 该工具作用到 汽车 销售，就可以迅速把销售冠军的话术复制到销售体系里，不论针对扩张、人员流失，还是企业销量的增量等问题，都是非常有效的工具。 我在企业学习节现场看到，这款产品的体验区非常火爆。
基于这样的思考和方法论，祖腾把云学堂定义为一个“高维思考、低维行动”的企业学习平台。
所谓的“高维思考”是指云学堂在顶层设计上，跳出培训本身看产业和企业：先理解如何帮助企业在未来的市场竞争中发展，然后寻找技术与培训结合，指数级放大效果的模式。
所谓的“低维行动”是在具体的执行层面脚踏实地，落实到培训的每一个细节里去。 比如云学堂切入企业培训，实际上是从企业培训的2.0时代切入的。 云学堂当时侧重从saas服务出发，解决企业的全员培训问题。 在这个过程里，云学堂逐步建立和积累了自身的数据洞察优势、行业通识能力及高端人才优势。
随后，从2019年开始，云学堂开始不断构建内容体系。 至今，云学堂有100多人的课程研发团队，完全具备了教学内容的自主研发能力，再基于多年积累的技术能力，让困扰行业多年的“软件内容两层皮”难题得到解决，从而具备了推动企业培训“场景革命”，迈入3.0时代的能力。
未来，祖腾表示，企业会深耕AI在企业培训中的应用，除继续提升培训效能外，做到真正的千人千面学习。
未来，企业培训拥有巨大的发展空间。
首先是政策鼓励。
在企业学习节现场，人力资源和 社会 保障部中国劳动和 社会 保障科学研究院李常印提到，新冠疫情爆发后，人社部和财政部联合出台相关通知，大力鼓励实施互联网+职业技能培训计划，大力推进职业技能提升行动。
2021年，国内将健全互联网+职业技能培训管理服务工作新模式，构建线上培训资源充足，线上线下融合衔接，政府支持保障有力，监管有序到位的工作格局，进一步扩大线上培训规模和提高线上培训的效果。
其次是企业有迫切需求。
祖腾注意到：2019年后，尤其是疫情期间，企业人力资源市场发生了一个很明显的变化：招聘预算缩减，培训预算提升。
这是因为：一方面，企业面对疫情带来的经营压力，迫切需要开源节流；另一方面，企业需要迅速复产复工，同时进行数字化转型，所以迫切需要在组织内部“对齐基层”，紧贴外部环境。
企业学习节的火爆就是上述现象的缩影。
对比第一届企业学习节，今年的第三届企业学习节不只是人数翻倍增长（第一届到场约700家企业），参会嘉宾的抬头也越来越高，企业大学校长、培训经理、业务部门负责人的比例越来越高，显示了大家对企业培训的重视度。 “企业学习节结束后，我们的员工仍然在会场近四个小时，陪同参会企业体验产品并解答问题。 ”祖腾回忆。
对云学堂来说，通过教育 科技 与大数据的结合，能够为客户提供穿透行业变革所刚需的人才发展与业务赋能等场景，帮助客户构建“上接战略，下接绩效”的“软件 内容 服务”的一体化解决方案，从而连接企业的过去与未来。
比如对一些医药行业从业群体来说，面临的岗位能力挑战非常大：在新医改后（如处方药从医院外流），几百万销售代表如何生存？药企面对新的营销环境和营销体系如何调整？正需要云学堂这类企业培训平台，基于软件、内容和服务支撑企业和销售代表们在新的环境里求生存和发展。
祖腾对云学堂和企业培训3.0的未来充满信心：“今年的企业学习节，我们更多展示了企业岗位模型等产品和工具，下一步的目标就是为商业 社会 展示学习效果、业务效果的验证与达成。明年的企业学习节，我们一定会看到更多的优秀案例！”
