AI时代的失意人？高通：两大AI实力无可匹敌

与产业链上下游的协同与协调，快速定义出一些参考方案，能够最大限度地消除相关企业的风险焦虑，让它们将资源、精力更多侧重在自己擅长的层面，譬如研究商业化、分析数据、触达客户或用户等。

这里有必要插一个细节。很多人对高通的专利收费模式充满质疑，说每个环节都不放过，买只鸡脖子你收我一只鸡的专利费。其实忽视了它的端到端服务模式的价值。高通的技术是在整个价值链里流转。

你可以保持质疑，说它大包大揽。但我们必须尊重这种商业模式：它能在一个大的变局周期，提前承担许多研发、商业化探索的任务。只有这类公司，才能协调上述整个产业链快速推进，形成解决方案。

一个市场如果缺乏端到端模式的企业，一定不会有太高的效率。因为技术标准无法统一或融合，产业资源就会高度分散，壁垒深深，行业、企业以及各种组织之间一定充满警惕。如此，面对新的行业，很多探索就只能是各自为政，群雄混战，消耗大量资源，也不会有真正的成效。

目前的AI就是如此。老实说，在高通这种具有端到端服务能力的巨头推出整体解决方案、开放的AI生态平台之前，我对一些企业急着推出产品高喊商业化，一点并不抱乐观。

上面我提到了，当许多企业不断推出粗糙的单一模块的产品炫耀时，高通确实已形成相对完整的AI平台。前不久上海MWC上，除了5G标准路线图，它还披露了许多AI终端的计划，从方案成熟度看，几乎都是交钥匙的方式了。

这种动向，让人体会到，高通端到端的价值，在于它从整个产业链出发考虑问题，而不局限于单一环节，具有强大的生态思维。

当然，也不要觉得高通AI战略已经完美，它也有自己明显的短板，比如数据与应用场景缺憾、技术还需要丰富。

高通虽有端到端的服务，全球无线互联的世界，想绕开它几乎不可能。但它本质上仍是2B企业，不操心太多具体的垂直行业，不用太操心客户的百工业态，也不用关心用户户具体的吃喝玩乐。即使海量数据通过它的管道与价值链，它也无法像互联网企业那样将它变成业务并大规模商业化。而消费端的数据，它更是无法直接触达。

这就决定了高通很难独立去搭建AI时代的应用场景。这是它的最大短板。它必须借助掌握大量用户或行业数据的伙伴触达服务。

比如，它可以与BAT、京东们的商业平台实现嫁接。但是，如果只是满足于与这类巨头合作，高通的AI开放生态价值会受到抑制。它必须汇聚更多中小型的产业链资源，包括AI创业者。

就意味着，高通必须进一步走出无线半导体、通信业概念，在强大的基础设施背景下，通过大规模开放，构建一个人工智能时代的生态开发平台、创业平台，为创业者提供丰富的SDK资源，以及其他商业化支撑。

有些垂直领域，高通可能得先行探索。因为，这些垂直领域不但涉及复杂的技术、供应链、资本门槛，还有所在国家或地区的种种政策。许多时候，单纯依靠开发者或创业者自身去整合，几乎不太可能，有时单纯的成本就难以承受。比如汽车、金融、医疗等相关领域。作为一个开放平台，高通有责任率先形成解决方案，与政府、机构、产业链伙伴共同拓展，提前探索，推出独立的参考方案。这也是一家端到端企业的责任，它也有利于消除许多细分领域的风险。

你看它正在重金收购NXP。你可能只是强化半导体业务，其实它应该是在先行渗透汽车业，NXP在汽车半导体领域确实有着强大的资源。

不过，更多的碎片化需求与应用场景，高通根本无力触达，这不是它所擅长，它只能依赖合作伙伴。而这也是它的商业边界。

当然，除了NXP这类，高通的人工智能技术要素也应该进一步扩充。连接与计算无可匹敌，但单一维度上，许多企业也都有自己的优势。从半导体公司到终端公司再到互联网巨头们，都是如此。

比如华为吧，它不但拥有5G核心技术，AI各种资源，更是拥有遍布全球的管道优势，更有端到端交付服务的能力。若只从技术面对比，华为未来一定是高通最大的对手。

只是说，华为的形态更多还是硬件为主，它很难彻底突破这一限制，真正做成一个开放平台，最后它与高通的路径就不可能一样。本质上，它们的竞争仍会是错位的。

但高通应该也会进一步强化它的技术要素。我们预判它应该会通过一些收购完成方案与平台支撑体系的建设。

当然，作为一个开放的AI平台，我们认为，除了技术，高通最紧迫的还是通过一些关键的垂直行业，率先落实实践，以加快推进生态体系构建。它有必要进一步强化孵化功能，为开发者、依托平台的创业者消除早期风险，打通资本通道甚至变现渠道，从而快速驱动AI大规模落地。

高通4G时代的平台孵化经验确实值得延