如果历史是一条河，那么最近一百年便是它落差最大的地方，它在此陡然加速，用滔天巨浪冲出了大片平原，这些平原大大小小，看过去以信息文明最为宽广，而在这宽广之中，历经百年，又始终耸立着一个蓝色身影。
他就是 IBM。
但我无意渲染他的伟大。
坐看云起
彭明盛在自己最得意的时候错过了云计算。
他是 IBM 史上任期最长的 CEO，在硬件市场下滑的大趋势下临危受命，带领蓝色巨人转型。从结果上来看，他的任期几乎完美，在他离职的时候，IBM 在保持营收规模的情况下完成了结构调整，硬件只占全部收入的 17%，其余都是软件和服务。在他的领导下，IBM 股价一路攀升，达到了 215 美金的历史顶峰。
他有个诀窍就是优化 EPS。
道理很简单，EPS 表示每股收益（Earnings Per Share），也代表着企业对股东的回报。我们知道蓝筹股一般具有稳定的 PE，也就是市盈率（股价 /EPS），那么作为分母的 EPS 提高了，作为分子的股价自然也要水涨船高。
彭明盛曾经向华尔街做出过两次关于 EPS 的承诺。
第一次是 2007 年，他承诺 IBM 的 EPS 将在 2010 年从 6 美金涨到 10 美金，并于 2009 年提前兑现了这个承诺。
第二次是 2010 年，他承诺 EPS 将继续涨到 2015 年的 15 美金，并几乎在 2013 年提前完成。
图 1 IBM 营收与 EPS，from equitybondtheory
图 2 IBM 股价，from YAHOO
EPS 一路高歌，IBM 也一路高歌，在 2009 年站上了全球最大 IT 企业的位置。
彭明盛当然功不可没。
但这么一个英明神武的人却让 IBM 错过了云计算。
2010 年，在他野心勃勃的宣布第二次 EPS 计划的时候，有记者问到他关于云计算的看法，他说 " 企业有自己独特的模式，你不可能在云端做我们正在做的事情 "。2011 年，他更是直接嘲笑了 AWS，表示 "IBM 一个订单就超过了亚马逊云计算的所有营收，仅仅一笔交易就胜过亚马逊的所有努力 "。
很显然，他对云计算不屑一顾。
而且我们稍微拉长一下时间轴就能发现这并不意外。
视线移到 90 年代，当时的 IBM，因盲目扩张而空前巨亏，三年亏了 162 亿，一时间大厦将倾。
风雨飘摇之中，外来人郭士纳走马上任。面对危机，他果断实施了一系列政策——裁员、剥离低利润业务、并大幅投资软件和服务。这些措施药到病除，快速拯救了 IBM，仅仅用了一年，IBM 就扭亏为盈，大赚了 30 亿美金。
郭士纳曾说过，IBM 最不需要的就是远见，IBM 最需要的是为它的每个事业部制定一系列非常务实的、以市场为导向的和高度有效的战略——能够拓展市场和增加股东收益的战略。
这句话贯穿了郭士纳时代，也贯穿了彭明盛时代。
所以彭明盛不管是压缩成本，剥离低毛利资产，远离硬件，还是收购普华永道和莲花软件，走向软件和服务，其实都是顺着郭士纳的思路在继续向前。
从实践上看，这个思路非常成功，所以没理由否认自己，也没理由去跟风云计算。
毕竟 IBM 的股价如日中天。
但成也 EPS，败也 EPS。
在以 EPS 为纲思路下，所有高管的奖励都依赖其成本控制绩效，资本支出（CapEx）持续走低，于是整个集团在一味压缩成本的过程中逐渐变得固步自封。然而，与此同时，IBM 却在另一边大搞股票回购——市场上的股票少了，收益没变，每股收益 EPS 自然就提高了。
从两者的对比来看，IBM 在回收股票上花的钱远远超过了资本支出，很像一个不务正业的股民。
图 3 IBM 股票回购与 CapEx 对比
于是 IBM 便在 EPS 的高歌猛进中错过了云计算。
云计算是高科技产业，更是资本密集型产业，需要造大楼，买机器，构建巨大的数据中心，这些实打实的投资谁也绕不过去，这种投资体现在财务报表上便是资本支出。
所以后来很多人评价 IBM 的云计算策略就是 "Talk big, invest little"，纯靠忽悠。
为了让大家看的更清楚，我们不妨看一下谷歌、Amazon、微软、IBM 等在资本支出上的区别。
图 4 谷歌、Amazon、微软、IBM 与 Oracle 的 CapEx，from platformonomics
云计算大约在 2010 年左右集中爆发，从图中也可以看到，伴随着云计算的爆发，亚马逊、微软和谷歌三者的资本支出迅速爬升，很快超越了老牌 IT 厂商 IBM，并把它远远甩在了后边。到 2017 年的时候，三巨头已经在资本支出上花了近 2000 亿美金。
图 5 累积 CapEx ，from platformonomics
这便是云计算实实在在的门槛，每个想入场的新玩家都必须掂量掂量自己的财力。
而 IBM 坐看云起，无动于衷。
蓝色泛白
彭明盛把难题留给了罗睿兰。
2012 年，罗睿兰接替 60 岁的彭明盛成为 IBM CEO ，带领已经不那么大的蓝色巨人继续前进。
她在 IBM 工作了三十年，负责过公司对普华永道的收购，也领导过 IBM 所有的部门，一直为接班做着准备，所以她成为 IBM CEO 是一件水到渠成的事情，连华尔街都没作出任何反应，毕竟她熟悉 IBM 的一切。
但这种熟悉也意味着她不能像郭士纳那样说 " 我是新来的 , 别问我问题在哪，我不知道 "。
她必须知道。
她也确实知道。
她知道 EPS 已经过时，她知道云计算是未来，她也知道改变会很难。
这种难首先是在云计算上 IBM 已经很落后了，想追赶，必须要用大量资金追平领先者给市场砌的门槛。但别忘了，彭明盛在 2010 年还向华尔街做出了 2015 年 EPS 涨到 15 美金的承诺，所以这种投资势必会影响 EPS，进而影响公司股价，这肯定会遭到既得利益者的反对。
有人判断，在 2016 年之后罗睿兰面临的阻力才会少一点，因为到那时既得利益者的股票都兑现了。
但哪怕没人反对，罗睿兰还必须面对 IBM 根深蒂固的基因——这个抽象的词有时候也会十分具体，那就是 IBM 对毛利率的要求。
IBM 很多产品毛利率高达 90%，但整体综合利润却只有百分之十几，那么费用都花在哪里了呢？答案就是营销费用，IBM 必须要建立庞大的销售体系才能把产品卖给客户，比如拿保修来说，一个 IBM 前员工曾这样总结到：
IBM 的所有销售，如果没有工程师的详细计算的话，根本就无法报出价格来，而且不夸张的说连一个固定已知设备的保修价格都报不出来。这就是企业级设备本身的复杂性造成的 …… 这样复杂的销售模式需要一个庞大的销售团队支撑，包括销售和售前工程师队伍，还要借助于渠道也就是代理商的帮助来完成整个销售环节的工作。
其结果是，这么复杂而庞大的队伍势必需要庞大的利润来支撑。所以造成了耸人听闻的折扣率：一个标价 1000 万的设备可能 50 万就从 IBM 出货了。
众所周知，云计算最底层是 X86 服务器，而 X86 服务器本身就是一个不怎么赚钱的业务，否则 IBM 也不会把自己的 X86 业务卖给联想。虽然云计算有规模效应，毛利率要高一些，但根据测算 IaaS 层面总是超不过 50%，更不要说大家为了抢市场而打价格战了。所以即使搞好了云计算（IaaS），这种毛利率也很难满足 IBM 的需求。
三体里说的降维打击大概就是这个意思。被高毛利养大的蓝色巨人在云计算的纬度里难以生存，而 Amazon 却如鱼得水，因为 Amazon 一直追求的就是低毛利和大规模，甚至说起来，云计算的毛利对他还有点太高了，你看在 AWS 的推动下，亏了 20 年的 Amazon 突然开始赢利了。
所以 IBM 做云计算就像一个胖子戴着脚镣爬山，每一步都很艰难。
不过他总归还是上路了。
它先是 2013 年以 20 亿美金的价格收购了 IDC 服务商 SoftLayer，推出了 IaaS 产品，继而在 2014 年宣布废除 2015 EPS 计划，解开了身上的脚镣，然后又在 2015 年宣布了自己的 PaaS 产品 Bluemix。
看上去一切都在变好。
但到这里为止，IBM 还有个问题没想明白，那就是 IaaS。
IaaS 是云计算中份额最大的部分，也是 IBM 最不想面对的部分。
它门槛太高，需要建造大量数据中心，它毛利太低，难以维持 IBM 生存所需，它又太标准，IBM 没有任何优势。
《策略思维》里举过一个帆船比赛的例子。对于领先者来说，他只要观察对手的策略，一旦发现某个策略有效时直接模仿即可，因为只要能和对手一样快他就能赢。
在云计算市场也一样，领先者已经建立起了市场优势，面对追赶者推出的新产品他只要模仿即可，如果产品有效，他利用庞大的客户基数便能产生更大收益，如果产品无效，他也有更大的余地允许试错。
而跟随者只有一条路，那就是小心谨慎的挑选市场空缺并快速补位。
所以收购 SoftLayer 也好，推出 Bluemix 也好，都可以看成 IBM 在试水，它需要在云上加一些调料，作出自己的味道，正如其官网宣传的那样：
图 6 IBM 独特云计算
这个调料最好能够跳过 IaaS。
罗睿兰最先想到了认知计算，2016 年的时候，她在 CES 展会上说 IBM 已经转型成了 " 认知计算解决方案云平台公司 "，并反复强调着 IBM Watson。
客观的说，IBM 在认知计算方面确实有一些积累和优势。
先是 Watson，2011 年，Watson 首次出现在了综艺节目危险边缘上，与人类选手展开问答竞赛，并取得了最后胜利，这也是该节目有史以来第一次人机对决，轰动程度不亚于之前 IBM 的深蓝击败人类象棋大师。自此之后，Watson 就成了美国人心目中认知度最高的 AI 品牌，似乎从诊断癌症到给顾客推荐商品，神秘的 Watson 无所不能。而且 IBM 对 Watson 的投入也远超云计算，单 2015 年一年就高达 150 亿美金。
除了 Watson 外，IBM 还有自己一直在投入的商业分析，比如做自然语言和图像识别的 AlchemyAPI，做搜索引擎的 Blekko，做信用卡风控的 IRIS Analytics 和做 BI 的 Varicent。
不过这个领域也有它自己的问题，AI 虽然是未来，但离真正的落地还太远，对云计算只是一个锦上添花的事情，大家不会根据 AI 服务去选择云厂商。这点 IBM 肯定看出来了，否则也不会在 2018 年裁掉了 Watson 医疗部门 70% 的人。
所以 IBM 想居高临下给所有云厂商一记如来神掌的想法便落空了，他们这时又想到了混合云。
企业 IT 市场有个规律，那就是 20% 的大企业客户占据了 80% 的资源，而云计算随互联网兴起，承载的大部分都是中长尾客户，所以火了这么多年，渗透率也就 10% 左右。
真正的资源都在那 20% 大客户那里，而这部分客户出于数据安全的考虑，很难完全使用公共云。
这时候混合云就派上用场了——核心在私有云，外围在公共云，既有弹性又有安全。
虽然 Statista 预测 2020 年混合云的市场规模只有 900 多亿，但这并不影响 IBM 如发现新大陆般的兴致勃勃。
IBM 宣布这是一个万亿市场，并在 2018 年 10 月花 340 亿美金收购了 Red Hat，拿到了它的混合云解决方案 Openshift。
至于理由，IBM 在新闻稿里是这样说的：
研究表明，80% 的工作负载还没有转移到云，这是由于当今云市场的专有性质所限制的。这将防止数据和应用程序跨多个云的可移植性、多云环境中的数据安全性和一致的云管理。
IBM 和 Red Hat 将强势定位于解决这个问题，并加速混合多云技术的采用 …… 在此过程中，他们将利用他们在关键技术上的共同领导地位，如 Linux、容器、Kubernetes、多云管理以及云管理和自动化等。
简单来说就是，混合云能够解决剩下 80% 云市场的问题，而 IBM 加 RedHat 能够解决所有混合云的问题。
或许在 IBM 眼里，混合云就是跳过 IaaS 搞云计算，这和跳过硬件搞服务没区别，IBM 搞了几百年，很擅长。
图 7 IBM+Redhat，from stratechery
不过大家似乎都很精通策略思维，IBM 的 Redhat 还没捂热，领先者们就迅速 " 抄袭 " 了混合云。
先是 AWS 在 18 年 12 月推出了 Outposts，接着 Azure 又推出了 Azure stack，到今年 4 月的时候，Google Cloud 也推出了 Anthos，本来安静的市场一下子变得拥挤起来，而这里又以 Anthos 最为致命。
首先，目前来看混合云一定要和开源搭配，因为只有这样企业才能无缝迁移，不管是线下 IDC、私有云还是公共云，只要安装同样的开源软件即可，从根本上防止了被单个云厂商锁定。
其次，现在混合云比较成熟的方案就是 Kubernetes 加容器化，软件部署到容器里然后用 Kubernetes 编排与调度，这样就可以随心所欲的迁移了，就像住在集装箱里，搬家直接把箱子拉走一样。
谷歌一直信仰 Open Cloud，不久前还宣布了和七大重量级开源公司的合作，所以他在这方面没有对手，而至于 Kubernetes，它根本就是谷歌开源出去的，这次发布的 Anthos 就是以 Kubernetes 为核心。
IBM 的混合云产品就是 RedHat 的 Openshift，而 Openshift 也以 Kubernetes 为核心，直接撞到了 Anthos 的枪口上。
乍一看似乎 IBM 混合云的算盘也要落空了，不过目前为止其实还好，毕竟正在 AWS、Azure 和谷歌云中运行着的 Openshift 已经有了 5 年以上的市场领先地位，也积累了近千家客户，Anthos 还需要时间。
可对想跳过 IaaS 的 IBM 来说，这种短暂的领先并没有多大意义，他如果真的选择了混合云，就必须确定两个问题：一是混合云的市场是不是够大，二是自己在混合云上的竞争力是不是够强。
答案或许未知，但总归蓝色巨人沾上了云计算，开始泛白。
IBM 的老沃森曾在 1943 年说世界上只要五台计算机就够了，这句笑话穿越时代，现在又成了全球五朵云的预言。
只不过讽刺的是 IBM 却快要出局了。
来源：钛媒体 郭华
