後蓋茲時代  微軟從雲端反擊Google
後蓋茲時代 微軟從雲端反擊Google
2008.08.01 |

二○○八年六月二十七日,比爾蓋茲(Bill Gates)最後一天在微軟上班。此後,他將把大多數時間花在他的基金會上,做慈善工作。至於微軟的辦公室,他每週只會進來一天,以顧問的身份提供建議,而不再是以老闆的身份做決定。

退休兩周前,位於西雅圖總部的「校園」(campus,微軟總部的別稱)裡,來自世界各地近五百位微軟一級主管聚集於此歡送蓋茲。微軟執行長、也是蓋茲指定的接班人包默(Steve Ballmer),難過地流著淚介紹他上台。蓋茲倒是一派輕鬆,最後一次與他所構建的帝國旗下精英,談起自己離開的心情與期許。

新當家有意二度購併雅虎

氣氛有些感傷,但這絕不是流淚的時候,該有的行動還是要加快。關於微軟有可能二度購併雅虎的消息,約莫同一時間在市場上傳出。儘管蓋茲在五月初的日韓之行中,回答媒體提問時強調,接下來微軟會走自己的路,不會再購併雅虎。但是現在當家的可是包默,蓋茲的身份已從「老闆」轉為「顧問」,拍板不再由他,二度購併的傳聞因此增添可能性。

性格火暴、作風強悍的包默,不會讓時間空轉。他必須盡快向微軟內部和外部證明,他是一個合適的繼任者,有能力向全世界提出新的願景,並且帶領微軟上下八萬人來實現它。否則人才將繼續流失,營收和獲利也將觸及天花板,把他多年好友蓋茲留下的江山拱手讓人。三年前,李開復當面向他報告將離開微軟前往Google時,包默當場發飆,腳跩椅子、口罵粗話,急性子表露無遺,也突顯微軟被Google步步進逼下的窘迫。

沒有微軟的蓋茲,人生已有下個目標,而沒有蓋茲的微軟,卻有暫時找不到目標的徬徨。微軟正走入「後蓋茲時代」,全球電腦運算模式也是。

儘管二度購併風險極高,再次失敗,包默將聲名掃地,但如果成功則是走出困境的第一步,所以包默很可能把所有籌碼賭上。二度購併雅虎讓這個賽局原本模糊的一面變得清晰:這不是一場求發展的布局,而是求生存的努力。

微軟在網路搜尋的市場占有率,不僅以五%遠遠落後於Google的六○%,在搜尋廣告的收入上,差距更是天南地北。微軟靠著賣Office和Windows軟體賺到的錢,約是Google賣搜尋廣告的三倍。但是微軟賣軟體的成長率勉強超過一○%,而Google賣搜尋廣告的成長率卻將近三位數。

Google欲終結微軟運算模式

包默肯定得做點什麼事,否則照這個勢頭,Google在五年後就追上、甚至摘下微軟的桂冠。更糟的是,Google想的不只是賣廣告,而是直指微軟的主力產品,把它變成免費,截斷微軟的現金流。在隨著Google信箱順帶提供的文書處理和試算表等軟體都是免費,企圖已很明顯。Google甚至積極推動「雲計算」(Cloud Computing),要終結前一個運算模式「主從架構」(Client/Server),以及在主從架構時代賺到最多錢的公司──微軟。

在蓋茲一九七五年從哈佛大學休學創辦微軟之前,全世界的電腦運算模式是大主機(mainframe)加上終端機(terminal),所有的運算功能都在大主機裡頭,終端機只是輸入指令,交由大主機計算出結果後,再列印出報表。這種終端機沒有硬碟無法儲存任何東西,而且操作指令很複雜,出錯修改很麻煩,也被稱為「笨終端」(dumb terminal)。在大主機時代,IBM是最賺錢的公司,硬體、軟體和維修都歸它賣。

一九八一年,在IBM推出第一台個人電腦,並採用微軟的作業系統後,電腦模式就翻到主從架構這一頁,也把桂冠轉到微軟。個人電腦等於是聰明的終端機,它有硬碟可以儲存軟體,自己可以做運算,只要把一部分軟體放在主機(或者是伺服器)。等到一九九五年Windows 95上市,電腦操作以圖形介面和滑鼠進行,大幅降低使用難度,造成使用者人數暴增,並在那一年把蓋茲推上全球首富寶座。那一年,台北是蓋茲全球宣傳的重要一站,因為當時全球有過半個人電腦是在台灣生產。

隔年就有挑戰者來踢館。來自矽谷、生產主機的昇陽電腦創辦人麥克尼里(Scott McNealy),和提供資料庫軟體的甲骨文老闆艾利生(Larry Elison),聯手要搞一場大主機模式復辟,他們的武器是「網路電腦」(Network Computer)。這兩人也積極往台灣跑,勸說台灣的電腦廠商加入他們的陣營。只要台灣倒戈,他們就等於拿下全球電腦半壁江山,翻盤就有機會,但最終只留下遺憾。

他們的論點其實頗有說服力。當個人電腦的功能越強,造成的問題也更多,比如中毐、資料被複製外洩、使用非法軟體、同一套軟體要買好幾套安裝在不同電腦上,這些在過去大主機時代都可經由後端管理來解決。一九九六年,雖然網際網路還不普及,但企業內部的區域網路(LAN)應用已很發達,類似終端機,但功能和介面都更好用的網路電腦,連上網後從主機下載軟體來用,用完再放回。在他們的概念當中,網路電腦只有暫存記憶體沒有硬碟,也不含螢幕,可以隨身攜帶,有些類似今天簡單版筆記型電腦的概念。

這想法最終沒成,反而持續把個人電腦的硬體和軟體功能加強,仍是主流。艾利生和麥克尼里在觀念上說得通,但並沒有把它推為商業模式。蓋茲的過人之處,在於它把微軟從一家公司發展成一個平台,成為業界標準,對手要挑戰它不能光靠技術或產品比它強,而要能搭成另一個平台。

平台有兩個意思:首先,軟體有所謂的「網路效應」,它的價值是和參與人數的平方成正比,而且一旦加入,有很高的退出障礙。其次,微軟邀請許多第三方的程式開發者,在它的軟體基礎上開發新應用,並藉由這些開發者,將這些應用推廣到更大的用戶群。這些程式開發者把寶押在微軟身上,除非有什麼大變動,否則不會轉換,因為一旦轉換,他們先前的努力和用戶基礎就要歸零重來。

成為一個平台和標準,是為何微軟在個人電腦軟體市占率不是三成或五成,而是九成的原因,也是它在多項產品推出都落後的情況下,能夠逆轉打敗先行者的關鍵。

但當電腦運算模式從個人電腦轉到網路,也就有了新平台竄起的機會。Google目前在這個新平台占據最好的位置,因為背後有很紮實的搜尋廣告模式在支撐。想想看,如果這個模式不只是在搜尋結果頁面安插廣告,而是提供免費軟體讓你用,再從你使用過程想辦法安插廣告進來呢?也就是說,它並不是免費,而是廣告主幫你買單。所謂的「雲計算」,也就是把軟體放在遠端的伺服器上,就像天邊的雲,你連上網才把它拿來用,平常就放在雲上,有專人幫你管理。

隨著更多工具連上網,像手機、MP3、數位相機和遊戲機等,使用者面臨的複雜度越來越高,雲計算的說法也變得更有吸引力。不會所有東西都放在雲上頭,這不是個非黑即白的命題,但只要有一部分開始放到雲上頭,後續就可能形成骨牌效應。

再購併為進入搜尋廣告領域

當然,微軟不會束手就擒。它正在重新詮釋「雲計算」為「雲端計算」,也就是有些軟體可以放在雲上,但很大一部分還是放在「終端」上,雲和端都重要。另外,微軟也喊出比現有搜尋廣告更大膽的「現金回饋」(cash back)計畫:當你點擊搜尋頁面的廣告時,它還給你錢。當Google一意要截斷微軟的現金流,微軟也反過來要截斷Google的現金流,雙方進入短兵相接,都想致對方於死地。

也因此,微軟對拿下雅虎是勢在必行。第一次購併,突顯的是微軟要進入搜尋廣告這塊市場;第二次購併,突顯的是微軟要進入搜尋廣告這個商業模式。如果未來軟體不再是一套一套去賣,而是免費讓使用者上網後下載,再由廣告主來買單,微軟絕對要在這一個大變革發生前先做好準備。

這會是一場零和遊戲,還是容許有多個贏家?目前仍言之過早。但碰上電腦運算模式的世代交替,以及新商業模式和平台交替的大戰,其實市場很期待微軟能主動出擊,提出新概念和想法,而不是被動地接Google的招。但顯然市場很難期待從包默那邊得到這些。這也讓蓋茲八月十三日於香港的演講,也是退休以後的第一次,格外讓人期待,如果他準備談他的老本行而非慈善的話。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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