巴菲特清仓IBM背后：战略领先十年，模式落后百年

没有任何一个科技企业能保证永不犯错。差别只是：有些犯了错的，永别了；有些犯了错的，会在沉寂之后重返舞台。IBM有着踏错点后重返巅峰的典故，但是这一次走向U型谷底，已经五年了……

究竟看错了什么？

过去的一周时间里，“股神”沃伦·巴菲特连续两次在公开场合提到了IBM。两次谈话中，他作为IBM股东传达出来的结论，都是果断离场。

在5月4日接受CNBC电视台采访时，巴菲特是这样说的：“我错了……IBM虽然是一家实力强大的公司，但他们也面临着同样强大的竞争对手。我现在对IBM的估值方式不同于六年前刚开始买入这家公司股票的时候了……根据我的重新评估，这支股票面临着下行压力。”

巴菲特转述两年前比尔·盖茨对自己的告诫，有一句话令人印象深刻，“IBM越来越不像科技公司了，这一点令人很难过。”

字面背后的含义，远比“IBM在云计算领域的竞争对手太强大”，“沃森的盈利前景还不够明朗”等，更透出骨子里的失望。他坦承，自己另一位好朋友，亿万富翁投资者斯坦利·德鲁肯米勒也曾经提醒过他：不要投资IBM。

图注：据说过去几年比尔.盖茨不止一次告诫巴菲特对于IBM需要谨慎

而在5月6日伯克希尔·哈撒韦公司52周年的那场股东超级“大派对”上，巴菲特被听众提问关于IBM的话题，他再一次表示“投资IBM是我错了。”

不过，巴菲特这一次提到了苹果，并指出卖出IBM而买进苹果的股票，是因为在他看来，“苹果公司更像一家消费品公司，而不是科技企业。我们可以用护城河理论去分析苹果公司的商业模式——IBM和苹果的客户是不同的，这是两个不同决策下的项目。”

这是老先生用将近6年的时间，投资了130多亿美元（约8100万股），换来了对科技企业的投资经验。他同时提到了IBM在全球云计算市场的最大竞争对手亚马逊，并坦言“错过亚马逊的投资机会非常失败”。

与上一次谈话表达的观点不同，这一次，巴菲特直接点出了关键词“商业模式”。IBM的商业模式在六年前被巴菲特看好，他当时为了投资IBM，走访了众多IBM的大型商业客户，从用户那里了解到了IBM在IT领域的“护城河”。

判定IBM难以被撼动的实力后，他开始逐步买入IBM，而这几年时间也是其对一个企业商业模式彻底了解的过程。现在，承认自己“看错了”的巴菲特已经减仓三分之一，下一步或许就是清仓。

巴菲特表达出这一态度的背后，是IBM四月下旬晒出的2017年第一季营收财报，以及连续20个季度（五年）营收下滑的成绩单。

巴菲特对于IBM商业模式的理解，是基于投资人的角度，六年时间的观察和持股，说出来的话比任何资深行业分析师或是技术专家都要来的深刻。

我们不想将这五六年时间里，IBM的技术、市场、营销、业绩作出一个宏观的分析，这些工作自然有顶级商业杂志会在若干年后进行总结。我们只想通过一位IBM离职员工的一段回顾，聊聊IBM的商业模式为何会导致这连续五年的消沉，这一场旷日持久的转型，究竟能给我们带来哪些启发？

起大早，赶晚集

论理念，IBM无愧于伟大这个词。记得早在2008年，IBM就提出了智慧地球，后来又逐步进化到智慧城市，这种对趋势的把握和理念的领先，至今都是令人震撼的。

几年前从IBM纽约州研究院离职的A君是一位技术大牛。在被懂懂笔记软磨硬泡N多次后，终于聊起当年在美国的那段工作经历。

实际上，很多离开IBM的老员工，都是带着感恩的心情离开的，但是几乎90%的人，都认可这个观点，IBM在很多趋势拐点到来时，都是起了大早、赶了晚集。

“我很感谢IBM当年能给我这个机会，能够接触到全世界最领先的科技。 在IBM纽约研究所的工作经历，让我亲身体会到了智慧城市战略推进过程的点点滴滴。”

A君一聊起IBM，感怀中仍透露出无比的惋惜。“我亲身经历了，IBM把一个伟大的战略，由于执行力和商业理念的失误，导致起了个大早，赶了个晚集。”

图注：2008年IBM提出智慧地球战略

在A君看来，IBM在2008年开始提出“智慧系列”，背后的战略是非常具有前瞻性的，可以说是对未来ICT产业的发展，做出的一个明智的预判。

当时，“云计算和大数据”都还在襁褓中，但是IBM清楚意识到了，数据的爆发，将使得“分析”成为关键技术，更值钱的，是分析过后的决策。

当时IBM的考量是，硬件产品会越来越不值钱，跳出低端硬件市场的红海，包括将X86服务器卖给了联想等举措，都是在甩掉包袱，快步前进。

“IBM在当时已经判断到，未来的社会将是一个数据化的社会，数据迅速积累起来之后，全社会面临的问题就是如何从海量数据中获取价值，那么分析能力就是核心。”

因此，IBM提出了“分析为先”，数据分析能力将成为智慧地球（城市）发展的核心关键点。

这样的理念，在当时是绝对超前的，也正是对于数据分析以及商业趋势的预判，当2008年国际金融风暴造成了全球经济衰退时，IBM提出智慧地球计划和发展思路，开始推动“从客户角度出发，解决实际需求和价值导向”的产业解决方案，在金融危机爆发后的两年，IBM的运营与业绩并没有收到影响，而且营收稳步上升。

A君回忆，作为智慧地球和智慧城市的核心研发部门，IBM成立的B.A.O（商业分析与优化）部门，开始对智慧城市进行技术层面的解读和挖掘。“我们团队的职责就是如何从海量、多维度的数据里面（包括视频、声频、图像和文本），如何将来自探头、感应器、天文气象等等数据源里的数据，汇总在一起，挖掘、分析出最有价值的信息，向各行业提供管理、决策、建议、预判等可操作性的结果。”

说到这里，懂懂笔记脑海中自然浮现出了智慧城市版本的智能交通场景。云计算、大数据和人工智能，嗯，IBM这是要翻天的节奏啊。

这么领先的理念，各国政府、行业客户自然会被IBM的智慧大旗一挥之下，心神向往啊！但是， IBM选择了一个领先业界10年的战略决策，却用了一个百年传统老店的商业模式去行动：就是让客户接受自己的先进理念，但是推销的是自己的高端机器和软件（DB2）。

“回想当年，如此全新的商业理念，让公司内部无数工程师和技术研发人员为之兴奋，但是当商业运作运转起来时，却仍是卖硬件和数据库。两者是不匹配的，势必没有长久的生命力。”A君很冷静地分析。

曾经，IBM智慧城市的经典案例被全球各大媒体报道，引为经典。但是，近两年来，很多“经典”都偃旗息鼓，悄无声息了，问题出在哪里？

就以新加坡作为一个案例吧。IBM从2011年开始与新加坡陆路交通管理部门进行合作，A君的团队通过对新加坡中央商务区所有地面交通情况进行分析，对交通信号灯进行了动态调整，避免了交通堵塞。

A君表示，这个项目因为信息化程度高、疏堵效果良好，在当时取得了巨大的成功。后来福布斯、CNN等媒体都专门到新加坡对项目进行了专题报道。

但是，后来智慧交通项目在新加坡的推广却并不像IBM希望的那样“顺利”。

究其原因，是陆路交通管理部门如果想持续进行这样的智慧管理与运营，需要首先缴付巨额的支出，巨大的成本让相关部门望而却步了。试想，如果供应商把服务和软硬件产品捆绑在了一起，而你在购买硬件以后还要面临很重的运维成本压力。对任何客户而言，都是一道难题。

“我只需要那颗明珠，但是你却把很多鹅卵石也放在一起，要我统统收下。”结果不言而喻。

在A君看来，如果当时IBM全面发力云计算尤其是公有云市场，坚持通过云计算技术及云服务模式向用户提供计算能力、软件及业务功能——而不是一堆硬件和软件的捆绑，今天的结果是完全不一样的。

可以说，捆绑过度，结果就是客户的远离和业绩的衰退。在当时的IBM，如果想在内部推动或者改变商业模式是一件很难的事情，也绝不可能是一两个技术大牛、或者部门总监能够推动的事情。

ABC的短板难补

图注：2014年IBM发布的沃森健康（Watson Health），被称为转型之举

商业模式因技术驱动在快速变革，可是IBM却贻误战机，不断犯下大错。

从捆绑销售到把服务提供给客户“租用”，让蓝色巨人思考了很久。所以，IBM在专利申请、技术研发人员、工程师方面的领先，并未成为产业变革拐点到来时的助力，观念领先的竞争对手在过去这几年得占先机。

而2008年左右就开始推动私有云的IBM，在云上同样演绎了起大早、赶晚集的剧情。而在发现市场趋势风向后，IBM开始在公有云市场进行大手笔“买买买”，包括2013年6月以数十亿美元收购公有云服务商SoftLayer，以及之后几年收购数据库公司Cloudant、云服务解决方案提供商Bluewolf、10亿美元收购医学图像数据公司Merge Healthcare……包括前不久宣布收购Verizon云计算和主机托管业务的大手笔，都是补课的过程。

懂懂笔记统计，过去这六年IBM共进行了近40多笔与云计算相关的并购，是用钱来换时间，补齐云计算、大数据领域缺乏人才和经验的短板。

如今，智慧地球和智慧城市系列已经逐渐淡出公众的视线，云计算、大数据和人工智能组成的ABC融合模式（AI+BigData+Cloud），已经被越来越多的互联网巨头开始提及。如今IBM大力推动的，则是“认知商业时代”的到来。实际上，所有玩家的关键词都集中在了AI上。

而向用户提供人工智能的服务能力，不仅在于AI技术的领先，还要有云和数据的支撑。这取决于过去几年，服务商在云计算运营服务方面的经验，和通过服务行业对海量数据的积累与掌握，脱离开云和数据，AI是一纸空谈。

2017年4月底，亚马逊CEO贝索斯在一年一度的“致股东信”中，强调AI尤其是机器学习将是亚马逊下一个阶段研发的重点。同时确定这一举措将保持亚马逊的优势地位，维持领先于竞争对手的局面。同时，亚马逊正在研究“人工智能即服务”，并将人工智能的基本工具提供给云计算和开发者社区。

在今年3月10日举行的Cloud Next大会上，谷歌也宣布，向开发者推出机器学习引擎（CMLE），而且部分AI技术已经被应用于谷歌多个云计算产品中，包含了语音、视觉、视频等七种数据接口。而谷歌云首席科学家李飞飞对此表示：“我们最重要的目标之一，是让机器学习变成各种体量、各种行业或者是各种复杂性的组织的一个转型工具。”

这两家，已经不约而同把AI作为云计算服务的主要卖点。但是，在拥抱大数据（而非卖存储数据的机器）和拥抱公有云方面已经落后的IBM，能否用钱买回这几年失去的实践经验。

即便是明星沃森，在医疗领域也需要不断地学习和训练，并且要通过大量的数据和资金来帮助沃森完成学习和训练的过程。但是，有多少行业用户能陪太子读书到无怨无悔？

今年2月底，外媒曝出德克萨斯大学MD安德森癌症中心与沃森合作项目终结，从侧面反映出了一些问题。