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      “不造車”的騰訊,不能只做“鏟子”

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      該怎么打好大模型這張牌?

      文|尹子璇編|張弘一

      出品|商業秀

      騰訊又一次強調了自己“上車”,但“不造車”。

      在近日的2024騰訊全球數字生態大會上,騰訊發布了智能汽車云、智駕地圖等產品最新近況,并推出“車云一體數據閉環”方案。同時,騰訊也釋放出“數字化助手” “開放” “不造車”等關鍵詞,這些成為其在當前熱門智能汽車賽道的注腳。

      在智能汽車賽道,國內各家科技巨頭都有各自的邏輯和打法。比如百度是讓技術找到應用場景,從而找到“第二增長曲線”;華為則是用“加法和減法”補齊生態系統;阿里意在將操作系統深入到數字經濟;騰訊則是錨定汽車云打造“基礎設施”。

      從2015年布局汽車賽道至今,騰訊在智能汽車領域的定位一直是利用C端優勢,緊抓汽車軟件生態。如今,隨著騰訊云的發展及騰訊企業服務營收的增長,騰訊云的競爭優勢似乎也成為其發力智能汽車領域的錨點。

      據騰訊集團副總裁、騰訊智慧出行總裁鐘翔平透露,目前騰訊與超過100家車企和出行科技公司合作共建,已有9成的車企選擇騰訊云。

      但一直對外聲稱“不造車”的騰訊,似乎也不能只做“鏟子”。尤其是在大模型的加持下,接下來最該考慮的現實問題是,如何與這些車企們更好地融合合作,從而實現業績的穩步增長。

      -Business Show-1

      不能只做“鏟子”

      “我們希望給大家提供最好的‘鏟子’,這個‘鏟子’包括騰訊云、騰訊地圖、微信和小程序承載的出行服務。”在接受「商業秀」等采訪時,騰訊智慧出行副總裁劉澍泉把騰訊在汽車產業新一輪變革中的角色描述為“挖金者”們的“鏟子”。

      只做“鏟子”,似乎可以令其聚焦。騰訊入局汽車賽道的邏輯在于,先明確自己在汽車領域的優勢——To C的內容生態及能力,再不斷聚攏匯集到騰訊云本身。

      早在2015年,騰訊成立騰訊車聯部門時,騰訊就想將To C的能力無限放大,當時的定位是車企的數字化助手,主要打造車載生態系統。此后,騰訊不斷基于內容生態優勢擴大自己的車載生態系統。

      2022年7月,騰訊整合騰訊云與智慧產業事業群(CSIG)組織架構和部分管理干部,宣布成立地圖產品部和數字孿生產品部。如今,騰訊地圖作為直接面向C端的出行領域重要產品,一能觸達用戶,二能收集數據,這成了騰訊在汽車領域的重要抓手。

      而在用戶使用場景之外,騰訊也曾做過其他嘗試。比如2018年,騰訊曾在自動駕駛方向發布過模擬仿真平臺TAD Sim 1.0;2019年,騰訊曾表示,將從“人-車-店-廠”關系、車與環境關系、出行服務化三個層次出發,做好產業數字化升級實施者。

      及2021年,騰訊表示將基于“云、圖、ID”的核心能力,向汽車產業提供造好車、賣好車、用好車及企業管理等四大場景的解決方案。

      再到如今,騰訊表示將發揮好“云圖為基、車云一體”的底層技術能力,助力汽車行業伙伴建設車云一體化的數據閉環能力,加速自動駕駛、智能座艙的功能迭代;另一方面,騰訊將連接用戶出行服務場景,提升智慧出行體驗。

      具體而言,騰訊將依托于騰訊云和騰訊大模型幫助車企進行自動駕駛的研究實踐,同時通過自己的To C產品及經驗連接用戶在車上時的場景。而在“車云一體數據閉環”方案上,騰訊主要依托騰訊云為企業提供車端數據解決方案、云基礎設施、云端數據處理平臺、云端智算訓練平臺以及全鏈路安全合規服務。

      在出行服務場景上,騰訊發布了“智駕地圖8.0”艙駕一體解決方案,對各層級地圖數據要素的進一步分類、整合與加工,完成了“一張圖”體系的建設。在人駕領域,騰訊為駕駛員提供更好的車端導航地圖;在車駕領域,騰訊為自動駕駛提供更輕量化、更開放的數據支持。

      這背后的優勢和差異化壁壘是什么?

      在接受「商業秀」等采訪時,劉澍泉稱,騰訊入局汽車的優勢在于騰訊做的是數字化助手,包括騰訊云、騰訊地圖和微信承載的出行服務。他認為,今天在國內已經找不到任何一家企業能把這三個集中在一起的,即便是兩個,也都沒有。

      作為數字化助手,騰訊給出了一組最新數據:騰訊已為超過 100 家車企和出行科技公司提供數字化產品和方案,有9成車企首選騰訊作為汽車云服務伙伴,同時也為超過30家車企和出行科技公司提供了海外云服務。

      當然,騰訊如果只做“鏟子”,或許還不足以抓住那些“刨金人”。「商業秀」發現,其實早在兩年前的6月24日,騰訊就曾公布已有超過100家車企和主流出行科技公司選擇了騰訊智慧出行的云服務,超過35家車企使用騰訊智慧座艙產品。

      這意味著,在過去造車行業迅速發展的兩年多時間里,騰訊在這一領域的增長似乎并不算快。而對于如果只聚焦做“鏟子”的騰訊而言,接下來最該考慮的問題是,如何與這些已有的車企更好地融合。

      -Business Show-2

      怎么打好大模型這張牌

      只做“鏟子”,某種意義上也容易陷入增長焦慮。

      “與「云」俱增”,是騰訊追求的目標之一,也側面反映了當下企業在云業務上面臨的增長挑戰。

      IDC今年4月底發布的《中國公有云服務市場(2023下半年)跟蹤》報告顯示,2023年下半年,華為、中國電信、中國移動的市場份額均實現增長,而阿里云、騰訊云的份額出現了一定下滑。

      不過,一個好的行業發展趨勢是,隨著汽車行業競爭加劇,車企對于AI大模型能力的需求也與日俱增,AI大模型能力逐漸融入到車企的各業務場景。

      IDC發布的《中國汽車云市場(2023下半年)跟蹤報告》顯示,2023下半年中國汽車云市場整體規模達到53.5億元人民幣,同比增長35.2%。

      在這樣的背景下,“上車”成為騰訊To B業務探索新場景的必然選擇。選好了方向,但騰訊發力汽車的掣肘也相伴而生——整體也要追求更低風險的利潤。

      騰訊發布的2024年Q2財報顯示,當季總營收1611億元,同比增長8%。其中,企業服務業務收入實現雙位數增長率。市場份額雖下降,但業務收入卻迎來了增長,背后釋放出了更多關于騰訊的內外架構調整信息。

      在外的業務結構上,此前騰訊云的核心陣地在金融、政府以及泛娛樂板塊。據「南方Plus」報道,騰訊集團副總裁、政企業務總裁李強介紹,騰訊現在不再做大包大攬城市總集類項目,比如智慧城市、智慧大腦,而是會聚焦更多優勢類產品。雖然放棄了集成類的收入,但收入質量大幅提升,開拓了軟件類、訂閱式等服務。

      在內的架構上,據「財經十一人」報道,有多位不同業務線的騰訊人士表示,目前大部分的事業群都在裁員。2024年3月,騰訊CSIG業務就已裁過一輪,比例大約是15%。而幾乎所有騰訊人士都提到,裁員的原因是業績壓力大,需要降成本。

      馬化騰在今年初的年會上也明確提出要求,“除了特別重要的戰略性產品和基礎性投入,必須盡快上岸、浮出水面。”

      因此,就整體而言,騰訊云現在也正迫切需要探索能帶來收入質量大幅提升的落地場景,要盡快“上岸”。

      這意味著,騰訊無法在競爭激烈的造車領域或別的領域有多大的動作。雖然起步不遲,但過往的騰訊卻未在汽車領域有過多的探索,汽車的戰略地位也直到近年來才有所提高,所以過去還是主要聚焦在汽車車載生態系統的建設。

      不過眼下更務實的挑戰在于:一方面,用戶對于車機系統中的內容需求似乎并沒有出現爆發;另一方面,這似乎還并不足以讓騰訊構建起護城河。

      以今年騰訊與奇瑞合作的奇瑞iCAR 03為例,其車機系統是奇瑞聯合騰訊進行的深度定制開發,包括了常用的導航地圖、車載微信、QQ音樂等內容,但是車機系統中還集成了華為HiCar等功能。

      再看友商的“來勢洶洶”,如今華為在造車領域已經從數字化研發、生產、供應鏈、數字化營銷、數字化出行領域等方面實現了全方位切入。今年1月,華為剝離華為智能汽車解決方案BU,成立新公司引望,承接華為車BU的技術和資源,如今估值達到1150億元。

      百度的汽車布局背后,百度Apollo已積累超4600項自動駕駛專利,同時也手握一張“地圖牌”,如今百度地圖還正式并入IDG事業群,和智能駕駛、智能座艙、智能交通和Robotaxi一起拼湊起百度的自動駕駛拼圖。

      至于阿里云,除了高德地圖外,阿里云與小鵬汽車在烏蘭察布合建的自動駕駛智算中心以及依托阿里云打造的吉利星睿智算中心,都在展現阿里云在基礎設施上的實力。

      好在,騰訊還手握騰訊云這一張大牌,騰訊在本次生態大會上宣布推出新一代大模型“混元Turbo”。

      據了解,相比前代模型,騰訊混元Turbo訓練效率提升108%,推理效率提升?100%,推理成本降低?50%,效果在多個基準測試上對標GPT-4o;騰訊的一站式車端數據解決方案在加解密性能上,相比行業競品,非對稱加密性能提高了50%,對稱加密提高了1.87倍。

      今年4月,騰訊還發布汽車行業大模型“全域智能”方案,并升級“云、圖”底座,在這個方案里,包括模型、算力、AI 工程平臺(工具鏈) 、AI應用等都被嵌入其中,助力打通大模型落地汽車企業應用的“最后一公里”。

      一言以蔽之,騰訊云無論在基礎底座還是市場占有率上,雖具有優勢,但接下來的重點在于,該怎么打好大模型這張牌。

      -Business Show-3

      把To B“萬能公式”

      套入汽車

      這兩年來,以AI大模型為代表的技術,拉動了企業對云計算的需求,自主創新需求的增強也為云廠商帶來了新機遇,而騰訊云也不得不在白熱化競爭下的落地場景層面轉變。

      「商業秀」通過研究發現,騰訊在汽車賽道的布局邏輯和打法,實際上也是延續了騰訊的一套To B“萬能公式”。

      2021年,騰訊的營收結構發生了變化,騰訊To B業務首次超過游戲,在29%的同比增長下,扛起了騰訊的營收大旗。2021年的Q4顯示,騰訊的金融科技及企業服務的收入為480億元,首次超過網絡游戲的收入428億元。

      作為一家To C起家的公司,騰訊在制造業、金融業等行業都并無先天基因,但騰訊依然找到了自己融入這些領域的方向。在當年的業績溝通會中,馬化騰介紹,騰訊利用互聯網To C服務產生的云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等技術去和產業進行融合,其中也包括芯片、服務器的自研等。

      而在技術之外,騰訊還有一些來自C端的王牌,例如小程序、微信、騰訊會議、騰訊地圖,通過這些工具,能夠提供企業到消費者之間的橋梁。

      基于To C催生先進技術,然后服務To B,且通過自己的流量池建立數據池或搭建面向消費者的橋梁,這從此成為了騰訊做To B的底層邏輯,也成為騰訊的“萬能公式”。

      在這一套公式下,騰訊云的想象力很大,也有著巨大的核心優勢,畢竟騰訊的技術優勢,確實可圈可點。而就算企業拒絕騰訊云和騰訊大模型的誘惑,但企業也難以找到另一個打通地圖、音樂、微信、游戲、小程序等C端的產品的選擇。

      而且這套說辭無論是放在汽車、金融,還是房地產業都是通用的。無論哪個領域,只要上云,最終面向C端,那么騰訊就可以用這套“萬能公式”,也就可以帶給外界一定的想象力。

      某種意義而言,這是一張萬能牌,它代表的是安全,而非發展。

      這就是如今的騰訊,一只穩定的“現金鵝”,依托目前的技術優勢和C端優勢,騰訊探索那些賺錢風險更低的場景,轉而放棄了那些需要大投入或者未來不清晰的機會。所以,從今年Q2的財報數據來看,騰訊能夠交出一份利潤激增的財報。

      一年前,騰訊自動駕駛總經理蘇奎峰在接受界面新聞采訪時表示,“內部一開始也思考過造車與做Robotaxi類的自動駕駛算法提供商兩條路線,但很快就被否決掉了。不造車,是因為它涉及生產制造領域的專業問題,與騰訊的互聯網公司基因不符;不做算法提供商,是因為商業模式,自動駕駛最終落地后的商業模型能不能成立,我們對此表示懷疑。”

      在那些需要高投入但是未來不確定的領域,騰訊的態度是高度謹慎的。值得肯定的是,它是一家對自己股價和利潤高度負責的企業。但作為一家有著足夠技術積累的20年企業,騰訊也是足夠保守的。

      張一鳴8年前的話依然可以拿來點評如今的騰訊——“其實我覺得10多年前早期那些盡快追求盈利的公司,從現在看來,也許錯了。你在一個非常有前景,方向非常長的跑道上,你就應該低空飛行。10年前的那一批公司,他應該把之前的利潤都用到更深層次、更大規模的投入上。假如當時這么做,他們可以取得更大的成就。”

      但如今的騰訊也有自己的風格,“不僅僅要起得早,更重要是熬得久——有時候前期過度投入,堅持不下去,反而不能笑到最后。”騰訊云與智慧產業事業群CEO湯道生曾如此表示。「完」

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