来源丨远川研究所（YuanChuanInstitution）
编辑丨李墨天
伴随大模型炼丹的热潮，英伟达在不久前成为了第七家市值越过1万亿美元的美国公司。此前的台北国际电脑展，CEO黄仁勋在圆桌论坛上把国内在云计算、数字支付、电动汽车等领域的进步夸了一番，谈及美国的技术封锁，他的表态隐含着些许顾虑：
“无论有任何规定，当然我们都会绝对遵守。但是我认为中国也会利用这一机会来培育本土企业。这也是为什么中国会有这么多GPU初创公司出现。”
这看上去是警惕中国公司的进步速度，但实际上也反映了中美两国在前沿科技上的落差。在一些领域与国际一流水平并驾齐驱的同时，国内公司在通用芯片、芯片制造、计算机科学等领域，依然存在不小的短板。
同一时期，从微软的Copilot到谷歌的I/O大会，美股的同行似乎每年都能掏出些新玩意，叠加贸易摩擦中暴露出的技术短板，让模式创新与技术创新的路线斗争，一时间又甚嚣尘上。当科技创新领域站着一群海外公司时，国内互联网公司又在无数放大镜面前站上了风口浪尖。
实际上，从各家公司的财报看，无论是研发开支的绝对值还是占营收比重，主流互联网公司的投入力度都不算小，并且在逐年增长。粗略统计，过去一年主流互联网公司投向研发的开支高达2000亿，不过从实际成果看，似乎的确显得成色不足。
一方面，国内很多高科技领域起步之时，海外同行就已经成为了富可敌国的行业寡头，这也是许多技术落差的来源。另一方面，在移动互联网高速增长的年代，国内公司的侧重点确实在工程和应用层面。伴随着贸易摩擦中技术短板的逐渐暴露，不管是舆论还是产业界都开始系统性的审视自身的欠账。
而面对这种系统性的落差，正视差距的同时，更重要的探索技术创新的可持续路径。
《一网打尽》这本书里，记载了亚马逊云业务诞生的一个重要契机：
2002年，一家出版商找到亚马逊创始人贝索斯，希望后者能够对外开放自身的销售数据，出版商可以据此安排图书发行计划。同时，亚马逊将自己的接口开放后，其他网站也可以嵌入亚马逊的商品，反过来促进亚马逊的销售。
在当时，这种接口开放在技术工程上还没有其他公司的先例，在这个过程中，贝索斯逐渐意识到亚马逊的IT基础设施、计算资源等可以对第三方开放。最终，这成为了亚马逊网络服务系统（Amazon Web Services，AWS），即亚马逊云业务的雏形。
无论是贝索斯本人还是那位名叫蒂姆·奥赖利（Tim O'Reilly ）的图书出版商，也许都无法预见到云计算在未来的发展。贝索斯的初衷是扩大亚马逊的营收能力，正如书中所说：“起初他回答说，他并没有看出亚马逊会得到什么样的好处。”
我们常常认为，技术突破的核心是研发，但实际上对企业来说，投入研发的最大诉求往往是压缩成本、提高利润率。同时，一项新技术往往需要市场的订单反哺后续的迭代，这便是产业化的重要性。无论如何，市场是关键词。
2016年，Google的AlphaGo在围棋比赛里赢下李世石，Google也顺手公开了自研的AI芯片TPU，相比AI训练常用的GPU，TPU大幅降低了存储和连接的需求，但更重要的是低成本。
类似的语境下，国内很多技术突破的难点在于，产品推出时竞争力天然不足，由于缺乏市场买家，导致产品失去后续优化迭代的资金，最终潦草收尾。如果一项耗费巨大成本的技术无法推向市场，在实验室里束之高阁，无疑是对产业最大的伤害。
在产业界本身起点低的背景里，国内一些底层技术的突破，核心也在于市场的反哺。国内的云计算产业，以及与之并行的数据库，就是在这个背景下逐渐步入世界一流的。
国内对数据库的探索始于2008年前后，当时，蚂蚁和整个阿里都是甲骨文的大客户，但随着业务规模变大，甲骨文的产品在技术上无法满足一些定制化的需求，同时又带来了极大的成本负担，在这样的背景里，蚂蚁开始自研数据库产品。
所谓关系型数据库是甲骨文的拳头产品，可以将其简单理解为一个存放上百万本书的书架，每本书又有很多不同的属性，比如书名、作者、出版社、ISBN号码等等，这些书还可能还有某种“关系”，比如同一作者写了好几本书，很多书来自一个出版社，这种数据库的储存和调用就会非常复杂。
这类产品的突破，一方面技术难度大，需要的投资额也非常高，另一方面，基于数据的业务又在时刻运转，不可能让支付宝系统维护一个月等待迁移，并且考虑到安全和稳定性，迁移成本非常高，很容易形成对供应商的依赖。
对于独立团队来说，由于这类产品的大客户往往集中在对安全稳定要求极高的金融、通信等领域，对潜在风险非常畏惧。在这种情况下，就算有成型的产品，也很难在市场上获得利润反哺后续研发。因此，很多国产产品度过了研发阶段，就停留在了产业化的前夕，迟迟无法迈出下一步。
当年甲骨文在北京的研发中心，员工就一度接近2000人，而国内同行大多也就几十上百人，产品没有竞争力，在缺乏订单的情况下更无力投资后续研发，陷入恶性循环。
而蚂蚁自研数据库产品有一个天然优势：由于整个阿里体系业务非常丰富，可以让自己的边缘业务试水，参与产品验证过程。换句话说，就是自己给自己当甲方，让自研产品跨过难以参与市场验证、难以自我造血的阶段。
2010年，蚂蚁开始建设OceanBase数据库，从淘宝的收藏夹业务开始，一点一点替换掉了MySQL和甲骨文。同一时期，阿里开始大刀阔斧去IOE。同时，由于云计算的普及，大幅降低了企业IT的一次性投入，带动了数据库、专有云等底层软件的市场空间，为中国企业创造了弯道超车的路径。
到2013年5月17日，支付宝完全下线了IBM小型机和EMC存储设备，随着当年7月，淘宝广告业务不在使用甲骨文数据库，整个阿里实现了数据库的自主可控，甲骨文也丢掉了自己在亚洲最大的数据库客户。2019年8月，蚂蚁集团的分布式关系型数据库OceanBase圆满通过通过数据库领域权威机构TPC的TPC-C测试，超越老牌数据库巨头Oracle登顶第一。一年后，OceanBase再次登顶，将纪录又提高了11倍。
OceanBase在蚂蚁和阿里体系内的成长，其实是国内互联网公司技术创新路径的一个缩影：通过自身多元化业务的优势，让自研产品在丰富的业务场景里不断验证，最终实现替代。
这也是很多技术领域中，国内互联网公司的一种创新路径。
去年4月，谷歌发布了自研视频处理芯片Argos VCU，替换掉了数千万个英特尔CPU，一举为谷歌节省了200亿人民币的资本开支。无独有偶，亚马逊也曾通过自研芯片处理Alexa语音助手的运算，成功替代了英伟达的芯片，降低了30%的成本。
这类芯片的最大特点在于，他们都是通用性不高的专用芯片。
举例来说，所谓通用芯片，如英伟达的GPU，可以胜任游戏、渲染、AI、挖矿等多个场景；而专用芯片大多仅用于某个非常细分的场景，比如AI的训练。简单来说，专用芯片牺牲了通用性，强化了某一特定功能。英伟达做芯片的时候，既要服务谷歌、亚马逊，也要服务特斯拉和蔚来，还要考虑广大游戏玩家和矿老板，这就是“通用性”。
在造芯这个语境下，舆论痛心疾首的大多是CPU、手机SoC这类通用芯片，这也是英伟达、英特尔等大公司的优势项目。而在一些细分场景的专用芯片里，国内互联网公司其实颇有建树。
阿里旗下的平头哥曾开发过一款名叫“含光800”的芯片，这块芯片专门服务于淘宝的按图识别商品的功能“拍立淘”，5分钟就能完成10亿张“拍立淘”商品图的识别，而传统的GPU处理需要1小时。
此后，平头哥陆续开发了玄铁（处理器IP）、羽阵（RFID芯片）、倚天（ARM服务器芯片）和含光（高性能AI推理芯片）四个产品系列。据称，玄铁系列处理器出货量已超20亿，超过200家企业在用。
研发一款芯片并不难，难的是研发一款面向消费市场的高利润芯片，这不仅需要技术的突破，还需要终端产品的配合，对应的软件生态，长期的资本投入。
即便是苹果这样的公司，其自研的M1/M2芯片，其实也是从一些细分场景入手，比如突出剪辑、视频处理等特定场景上的更强表现，以及和macOS的适配，而不是全方位与x86架构针锋相对。
以苹果的体量，尚且要避开锋芒差异化竞争，对产业链整合能力和生态建设上起点更低的国内公司来说，如果贸然进军壁垒极高的GPU等芯片，很可能会重复这个循环——产品没有竞争力，缺少订单反哺研发迭代，最终一步落后步步落后。
因此，国内大厂的思路其实是先从细分、边缘的场景入手，针对性的进行投入，同时依靠自身的业务体量持续反哺产品的迭代。换句话说，互联网公司的内部业务，就是一个很大的市场，可以支撑研发团队从边缘逐渐向中央探索。
比如腾讯、字节和快手都在投入音视频云处理专用芯片，追求在更高压缩率、更小带宽下传输内容，要知道大厂们的带宽支出常年占比近10%，快手的带宽量级已经接近上百TB，有了专用芯片帮忙可以省不少钱。
无论是以芯片为代表的硬件，还是以数据库为代表的软件，究其本质，互联网公司庞大的业务体系，能够让一些产品度过艰难的市场验证阶段，在打磨成熟后推向市场。
今年5月的中关村科博会上，蚂蚁首次公布了以关键基础软件为核心的开源完整版图，在软件三大件之二的数据库和中间件领域，蚂蚁已经积累了近100个社区头部开源项目。
这些技术积累往往有一个共同的特点：依托蚂蚁本身的业务体量逐渐成长，并在对外开放的过程中参与竞争。
总而言之，在技术研发这个语境里，互联网公司扮演的最重要的角色，其实是通过自身的业务体系，为技术突破创造了一个可以验证产品的市场。而放大到整个中国的技术突围中，一个规模庞大的市场，也是中国公司最强的后盾。
2002年，《财富》杂志做了一项调查，结果显示，美国五百强企业中的10家制药业公司，总利润超过其余490家公司之和。
在移动互联网普及之前，全球盈利能力最强的行业是制药业，而几乎所有的顶级医药公司都在美国。2022年，全球药企营收规模最高的十家公司中，有五家属于美国。
技术研发的强势自然是重要原因，但最核心的因素在于，美国拥有一个庞大的医药消费市场。2019年，美国人均卫生费用支出就高达1万美元，不仅远远超过中国，也超过英德法等一众发达经济体。
技术的突破，往往都需要有一个巨大的市场作为支撑。台积电在先进制程上所向披靡，既是无数工程师的投入，也是因为苹果、英伟达和AMD排着队抢购台积电的产线，给台积电报销研发开支。
同理，在高端技术的爬坡上，中国最大的底气依然是市场规模。
2020年，OceanBase作为一家独立的公司，开始商业化运营，并服务于金融、通信等对数据安全极其敏感的行业，在很大程度上实现了成本的大幅降低，以及对海外产品的升级。
蚂蚁集团数据库产品负责人、OceanBase解决方案和产品总经理师文汇曾分享过一个案例——OceanBase在电信运营商业务中排名第二的人口大省山东，实现了对甲骨文的置换：
“运营商业务非常复杂，有很多复杂的查询，还有很多Oracle的高阶特性，这对任一数据库的挑战都很大。我们与运营商充分沟通之后，双方都想尝试一下，从Oracle数据库平滑迁移到OceanBase。经过几个月的努力，仅花一个小时就完成了整个业务的切换。最终BOS详单的查询效率提升了30%，存储成本降低了90%，仅为原来的1/10。”
2018年后，中美贸易摩擦让技术短板引发的困境直观的暴露，同时，逆全球化与供应链自主的思潮逐渐抬头，这种持续蔓延的外部压力，最终使得底层软件核心领域的国产替代，从一个概念成为了一个市场方向，其渗透速度在过去几年呈现出爆发式的增长。
从商业层面看，国产替代的趋势，本质上为国内的产品创造了一个巨大的市场增量，其成长空间也成倍增加。
同一时期，各类底层软件产品也开始走出大厂舒适区，开始对外参与市场化竞争。目前，OceanBase已经开始服务于金融、通信、交通等多个与数据安全相关的核心领域。
伴随数字化的浪潮持续向实体产业渗透，许多互联网公司技术层面的积累也开始显现价值。无论是数据库、云计算，还是各种各样的视频会议软件和办公软件，都开始逐渐脱离大厂自身的业务体系，开始扮演数字经济的底盘和自主可控的基础设施。
6月1日，久未在公开场合抛头露脸的蚂蚁集团发布了一份《蚂蚁集团2022年可持续发展报告》，除了细数公司在ESG领域的诸多动作，蚂蚁还披露了一些关键的财务指标。其中2022年全年，蚂蚁在科技研发上的投入达到204.6亿元，
照此计算，在国内主要互联网公司里，蚂蚁的研发开支已经位居前列。
互联网公司的优势除了本身的盈利能力，也有更强的人才吸引力和资本运作能力。无论是内部的孵化、外部的投资，对高科技领域的探索正在由点到面。
2022年，腾讯宣布10年投入100亿，助力中国基础科学创新研究，发起新基石科学基金会支持科研创新；百度在人工智能领域全栈布局，10年间投入高达1000亿元；以往侧重于消费领域投资的美团龙珠，也从2021年开始，将视线投向机器人、半导体、自动驾驶等硬科技领域。
越是核心的技术，越需要不断探索，不断失败，不断反思。科技顶峰的探索从来都不是一帆风顺的冒险，但只要开始，一切都不算太晚。
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