那些三大运营商转型犯下的错，前华为海外高管这么说

二、大数据与人工智能
大数据与人工智能也是国内众多公司趋之若鹜的一个热点，基本的信息此不赘述。

普遍的认识是其底层算法也是掌握在Google，IBM，微软等少数美国大公司手里的，美国大公司将平台开源后，中国的企业在其平台上开发垂直领域的应用。在这样的背景下，掌握数据的公司比开发应用的公司更加有后发优势，这其实是中国人口红利，市场大的优势，同样也是电信运营商的优势。

因为中国人口众多，产生了海量的数据。而在应用层面，通常会与人工智能的应用相结合，无论语音识别还是图像识别，都还处在初级阶段，于是很多开发应用的公司飞速冒出来，但后续是否成功待观察。

语音与图像的识别率大都是在94%至95%之间，这是国际的共识，如果有中国的公司称其97%以上，肯定有水分。另外过往历史，算法上，每1%的提升都是用了20年的。另一方面，1%的误差其实比你想象的大得多，比如中国13亿人口，如果用图像识别来抓坏人，1%就是1300万，实际上误抓的人比坏人多得多，因此开发应用的公司不仅要作出模板，即对大量数据做标签化处理。

而掌握海量数据的运营商的优势有四个：数据量大；数据准确性高；数据每天更新；数据的存储，结构化清洗，分析与统计能力强。

能够做到这些的，在国内只有电信与金融机构。但相对于互联网公司也有明显劣势：

互联网公司介入支付领域补齐短板；电信的数据只有2000个标签，互联网公司的数据标签在2万至10万之间；

电信的数据是用户的基础信息，可知简单的应用场景，但无法获知商业场景，而且从2017年开始，互联网信息将全部向https协议转换，运营商无法再合法的深度解析IP包，分析用户行为。

如此运营商的数据价值将逐渐丧失。其实，大家看近年来，美国政府对网络的渗透也从对路由器的后门控制转向对手机操作系统的后门控制。

运营商只掌控底层的信息，即便开放数据与第三方合作，也只是一个很窄范围的应用平台，由于缺少第三方的大数据应用工具，面对数据，更多的是复杂统计分析学，而非真正的大数据技术。在商业上，大数据业务也无法做成等同传统业务体量的杀手级应用。

三、数据中心与云业务
这又是一个运营商不得不加入混战的市场热点。我们来分基础设施和云平台两部分讨论。

全球的运营商都一直是重资产的公司，从上世纪中国全程全网的语音网络的架构就是全国八大节点作为骨干网网状互联，每个省再建设省骨干网，其节点与八大中心节点做成部分网状连接。

传输网络如此，IP路由网络亦如此，而运营商的公司组织架构也是同样配备。当进入云业务时，运营商依然采取传统的建设模式和管理模式，除了在内蒙，张北和西南建大型数据中心以外，在每个省会，甚至地市都建规模大小不等的数据中心机房。

云业务本质上是数据不需要在本地存储的，集中建设大型数据中心，在环保，成本，管理等方面都更有优势。国际上有些小国是要求数据不可以出国的，中国也有同样的法律，但各省还是在一个统一的祖国之内嘛，何必划省分割？

比如对于一个省的政务网，运营商需要的是增强本地服务团队的能力，而非在每个地市建机房，买机架，电源，服务器和存储。运营商本质就是市场公司，服务公司和运营型公司，在未来信息化服务多样化的时代，需要的是提升市场一线销售与服务团队的能力。

再说平台，Open Stack在火热了几年之后，也暴露出了它的劣势，就是当一个标准被用于多样场景时，它有很大的局限性，定制化会使其复杂，而且其先天性的在项目实施阶段比较复杂，后续使用中在维护上还需要专业团队。也只有金融，电信这类企业其自身有强大的技术团队能够支撑。

这是OS相对微软Azure和阿里云这类非开源的公有云的劣势，但也许这世界需要一个开源的公有云平台呢？几年来，有影响力的IT大佬陆续退出Open Stack组织，而中国的电信设备商，运营商和小型创业企业在不断加入。其趋势还不清晰，但电信的应用场景可能还是一个适合的场景。

当然另一方面也要小心，所谓的"进入无人区"实际就是战略错误，因为有创新力的技术公司都在阳光大道上。回想当年长虹大举投资传统电视，成为世界第一，但那是因为日韩厂商都转去做液晶电视了。

纵观近年来，国际上的运营商集团，如AT&T，Verizon，沃达丰德国，Telefonica德国，瑞士Sunrise，其趋势都是卖掉数据中心，从与互联网公司对抗，转而合作，保留公有云品牌，和提供网络连接，增强网络安全的价值。例如，在德国，德国电信的云服务发展了12年，已经形成了4朵云。

2004年，德国电信以CISCO，NetApp提供的硬件和KVM的云平台，构建了一个与互联网不连通的网络，通过自身固网的优势，为大企业提供端到端有绝对安全性保护的企业云。比如SAP一直是这朵云的大客户之一，其内部网络系统就依托在这个高性能的私有网络之上。

德国电信以CAPEX方式购买设备及软件并自身来维护，为大企业提供服务，这是一种传统的电信业务经营模式。在IT技术快速升级与迭代的时代，遭遇了成本高，而且技术陈旧的问题。2016年这朵云已经和互联网建立了连接，被称作是Dynamic Service for Infrastructure (DSI InterCloud)，成为公有云，尝试为既有客户的系统提供扩展性，并吸引新的企业客户。但CISCO计划在今年3月终止其InterCloud公有云服务，这朵云将陨落。

在VmWare一统江湖之后，德国电信也应用VmWare平台建立了一个基于互联网的公有云，但依然不成功。因为VmWare高昂的价格实在是不适合做公有云平台。此云平台依然是德国电信以CAPEX购买云平台，基本没有客户。

第三朵云是基于XEN的平台。2015年，伴随德国总理Chancellor Merkel被美国政府监听事件，大批欧洲企业计划从美国将数据中心搬迁回欧洲，德国电信与微软顺势建立了战略合作关系。微软具备像Amazon和Google一样的构建云平台的能力，但在德国无实体数据中心，因此成为德国电信非常互补的合作伙伴。

在微软的Azure云平台上，兼容各种编程语言，数据库，也活跃着一众为企业提供应用系统的软件厂家：

JAVA, Pathon, Alfresco, Drupal, MySQL, Hadoop, SQL Server, MongoDB, GitHub, Puppet, Jenkins, Chef, Docker, SAP, SharePoint, 等等。

实际上德国电信已经意识到，在传统电信业务上，他自身就是梧桐树，买来设备，就可以引得凤凰来，形成德国第一大的客户群。

但在互联网与IT业务上，他的强项在提供机房与机架，真正能吸引到企业客户是要靠专业云平台和众多软件工具、软件开发厂家来提供定制化的业务系统去适配各垂直领域里的企业需求。

因此，在这朵微软云里，德国电信只提供机房，电源，机架，只收取机房出租的费用，由集成商来集成Azure云平台和服务器与存储（这和微软云平台在全球的商业模式一致），最终企业用户直接购买所需的上层应用服务，微软获得云平台的收入并自行维护。

虽然德国电信没有能够分享这部分业务收入，但德国电信得到了云平台的品牌---Open Telecom Cloud。实际上阿里云和Azure处于一样的状况，要比AWS和Google在欧洲更有优势，因为AWS和Google在欧洲都投资了实体数据中心，和运营商是竞争关系，而Azure、阿里云和运营商是互补关系。

在2015年底，我给刚开始拓展欧洲的阿里云团队的建议就是与运营商合作，而非走淘宝的"义乌小商户路径"，2016年底他们已经和沃达丰谈成了合作。

第四朵云是华为公有云。华为近年来在无线和传输领域一直是欧洲运营商的重要合作伙伴，但IT业务的突破颇为周折，前后3年多，将全球所有外聘高端都送去波恩，徳电高层依然对华为在IT领域的能力存疑，这也与对欧洲运营商的第三方调查所反馈的信息一致。

但华为最终还是经过努力与徳电达成公有云的合作，基于收入分成，先需要找到客户，才有收入。但华为公有云能提供的是AWS服务的一个子集，基本的CPU，内存与储存的购买服务，更适合于计算机开发人员，而无法支持企业应用与服务，而且起初的市场拓展策略不当，还是基于成功的运营商销售经验来锁定大企业客户，通过2至3年的周期来突破。

它忽略了大企业迁移到云上是战略性的重大决策，很难短期说服客户。我认为正确的策略是锁定已经在云上的小企业，为其提供低价格公有云服务和高附加值的网络连接与安全服务。

当然全球还少有运营商能在公有云上竞争过AWS。但徳电的T-System子公司是欧洲第一大集成商，徳电的网络连接与安全服务也是最佳的，整体解决方案的优势还是有可能与AWS竞争的，毕竟AWS作为外来户，在欧洲的网络连接，特别是CDN方面还有问题。

目前华为的徳电公有云业务已经从运营商BG转给企业BG，在他们出征前，我也将我的建议告诉他们，并取得共识，未来是否可以克服内部"老人"们的自负与保守意识，取得更大市场突破，让我们拭目以待吧。