本文来自微信公众号：互联网怪盗团，作者：怪盗团团长裴培，题图来自：AI 生成

文章摘要

IBM 市值低于微软因错失云计算、AI 和消费端机遇。

•IBM 错过云计算转型，微软 Azure 成功崛起

•IBM 未及时追上 AI 技术浪潮，微软 OpenAI 合作大获成功

•IBM 缺乏消费端业务，微软在多领域坚持投入获回报

我平时的一个主要学习方式（以及爱好）是读财报。上市公司每个季度的财报披露，包括公告、新闻稿和分析师电话会议纪要，向我们提供了大量的财务信息和业务信息，是一个不容忽视的知识宝库。最近两年，因为港股和中概股实在没法看，我的大部分时间花在读美股科技股财报上——包括微软、苹果、英伟达等市值最大的公司，也包括 IBM 这样在某些垂类具备巨大影响力的公司。

在我读中学的时候（也就是第一次纳斯达克泡沫破裂前后），IBM 是与微软并列的科技巨头之一，虽然其市值已经低于后者，但仍处于一个重量级。此后二十年，IBM 经过了多次业务重组，确立了以企业级软件为核心的商业模式，同时也退出了 " 科技巨头 " 的行列，与微软等一线科技公司的差距越拉越大。此时此刻（2024 年 9 月 11 日）：

IBM 的市值只有微软的 1/16，更准确的说是 6.14%；

上个季度 IBM 的营业收入只有微软的 1/4，净利润只有微软的 1/12；Non-GAAP 净利润也只有微软的 1/10；

在规模远远小于微软的情况下，上个季度 IBM 的营业收入同比增速仅有 2%，而微软为 15%；IBM 的净利润增速倒是略快于微软（14% vs 10%）。

有必要指出，上述对比不完全公平，因为 2021 年 IBM 刚刚完成了对 IT 基础设施运维业务的拆分，后者变成了一家名为 Kyndryl（勤达睿）的独立上市公司。然而，就算把 Kyndryl 加进来，IBM 的营业收入也仅能达到微软的 30%。何况 Kyndryl 被拆分的原因就是其利润过于微薄，不太受资本市场欢迎，目前其市值仅有约 50 亿美元（相当于 1/600 个微软）。

在这个生成式 AI 驱动的时代，微软的战略地位远比 IBM 更好：前者是 OpenAI 最大的外部投资者，旗下的 Azure 云是 AI 训练最常用的云，而且已经在 Office， Teams， Bing 等软件和服务当中全面融入了 GPT；后者则沦为一个不太重要的角色，以 IBM Watson 为代表的昔日荣光早已褪色，现在的 IBM 只能勉强排进 AI 技术的第二集团。在可见的未来，微软和 IBM 的差距继续拉大的可能性，显然远远高于拉近的可能性。

那么问题来了：IBM 是怎么沦落到这个地步的？要知道，整整十二年前，也就是 2012 年 9 月 11 日，微软和 IBM 的差距还几乎可以忽略不计：

在那一天，IBM 的市值为 2334 亿美元，微软的市值为 2568 亿美元，两者完全就是一个量级的公司。

在那个季度（即 2012 年 7～9 月），IBM 的营业收入为 247 亿美元，微软为 160 亿美元；IBM 的净利润为 38 亿美元，微软为 45 亿美元；两者仍然是一个量级的公司。

此后十二年当中，微软的市值增长了近 12 倍，而 IBM 的市值（已经考虑到拆分因素）原地踏步；两者市值被拉开的差距，几乎与净利润被拉开的差距相同，说明这一变化是基本面驱动的，而非市场一时头脑发热。

耐人寻味的是，这十二年当中，两家公司的管理层都是相对稳定的：从 2012 年至 2020 年，IBM 由罗睿兰（Ginni Rometty）担任 CEO，直至 2021 年由阿温德 · 克里希纳（Arvind Krishna）取而代之；而从 2014 年至今，微软一直由萨特亚 · 纳德拉（Satya Nadella）担任 CEO。所以这个问题很大程度上可以简化为：罗睿兰主政期间的 IBM，与纳德拉主政期间的微软相比，犯下了什么错误？或者说，未能做出什么正确的事情？

原因肯定很多。我既没有担任过跨国公司 CEO，也没有从事过技术工作，所以只能从旁观者的视角，大致说一下自己的看法。从事后诸葛亮的角度看，IBM 至少在以下三个重大方向上犯了错误，其重要程度依次递减：

没有即时下注云计算尤其是公有云业务，从而未能适应 IT 服务 " 云端化 " 的趋势；

没有追上 AI 技术向深度学习转变的浪潮，从而使自己过去几十年的 AI 技术积累迅速过时；

没有押注于任何消费端（To C）业务，从而失去了更多可能性（虽然押注了也未必有用）。

先说第一条。过去二十年，全球 IT 服务最重要的趋势就是云计算：从以前的企业自建 IT 系统，逐渐转变为对外采购公有云平台的服务，由此实现 IT 基础设施乃至软件服务的全面 " 云端化 "（也就是 " 外包化 "）。

第一个吃螃蟹的是亚马逊，AWS 已经成长为其最赚钱的业务（远比主营的电商业务更赚钱）；其次就是微软。早在接任微软 CEO 之前，纳德拉就是微软向云计算转型的重要人物，一手促进了微软数据库、Windows 服务器和开发工具业务与 Azure 云平台的融合。在接任 CEO 之后，纳德拉坚决地、毫不犹豫地对 Azure 加大投入，终于使得后者成为了微软的收入增长引擎以及最大的单一收入部门。

事实上，从技术和产品的视角看，云计算与微软原有业务的相关性有限：微软在传统 PC 和服务器软件上的优势，并不能直接转化为云计算服务上的优势，前者的 " 云端化 " 是一个漫长而痛苦的过程。所谓 " 微软传统业务与云计算业务的协同性 "，主要是指销售端的协同性——微软的销售体系（包括直销人员和经销商）覆盖了大批企业，可以向这些企业推荐 Azure 云服务；微软的老客户采购 Azure 也可以拿到一定的折扣。这种基于销售端的 " 优势 "，IBM 同样具备，甚至 Oracle 也具备，只是其销售覆盖面有所不同而已。

简而言之：微软在旧时代的技术积累，并不能保证它的 Azure 在新时代能追上如日中天的亚马逊 AWS。AWS 的前身早在 2002 年就成立了，2006 年就开始对外全面提供服务；Azure 的前身则在 2008 年才成立，2010 年才开始对外提供服务。

对于技术进步日新月异的云计算行业来说，4～6 年的差距是非常巨大的，必须加倍努力才有可能扳回来。纳德拉执掌微软云业务之时，其实已经是向云计算全面转型的最后时间窗口了；如果再晚两年，Azure 恐怕就要落后于更后起的谷歌云了！纳德拉的 "all-in Azure" 决策的战略意义之大，怎么估计都不过分！

而 IBM 在云计算领域的落后，几乎完全可以归结为 " 动手太晚 "。2010 年，IBM 才开始探索云计算业务；2013 年，才通过收购 SoftLayer，建立了一个真正意义上的云服务部门。

然而，直到 2017 年，IBM 才确立了以 " 混合云 "（Hybrid Cloud， 可以视为公有云和私有云的结合体）为主的云服务战略，并且在 2018 年通过收购 Red Hat 强化了这个战略。彼时彼刻，亚马逊 AWS、微软 Azure、谷歌 GCP 三强鼎立的形势已经形成，留给 IBM 的市场空间已经非常狭小，主要局限于那些偏好混合云的大型企业客户。

搞笑的是，按照 IBM 官方的说法，罗睿兰担任 CEO 期间最大的功绩是 " 确立了 IBM 的混合云战略 " ——这话当然不错，只可惜这个战略本应在 2012～2013 年就确立，而不是等到 2017～2018 年！" 迟到的正义为非正义 "，同理，迟到的正确决策只能沦为平庸的决策。况且混合云并非什么 IBM 独家技术，亚马逊、微软、谷歌乃至 Oracle 都可以做；哪怕退回这个狭窄的垂类市场，IBM 的地位仍然不够稳固。

继续说第二条。IBM 曾经在 AI 技术领域维持了长达五十年的领先地位，70 后至 80 后的朋友应该都对 1996 年 " 深蓝 " 击败卡斯帕罗夫之战记忆犹新；美国人可能还对 IBM Watson 于 2011 年在《危机边缘》（Jeopardy!）知识竞赛当中击败人类选手留下了深刻印象。罗睿兰担任 CEO 期间的一个重要战略，就是通过 Watson 解决方案，把 IBM 的 AI 技术进行商业变现，其首选对象是医疗行业。

事实证明，欧美医疗行业过于复杂，涉及的监管和伦理问题太多，至少在当时并不十分适合由 AI 去改造，所以 Watson 的商业表现高开低走。

但是更重要的是，2012～2013 年（也就是 Watson 开始大规模商用的时间节点）发生了一场 AI 技术革命：基于神经网络的深度学习技术不仅取代了传统的知识图谱（符号主义），也取代了统计学习等传统机器学习技术，成为最高效、应用范围最广泛的 AI 基础技术。此后短短十年间，深度学习彻底改造了互联网内容分发和广告推送体系，开启了自动驾驶和大语言模型（LLM）等新兴产业，在学术界也成为了绝对的主流。

作为老牌 AI 技术霸主，IBM 未能跟上时代；至于原因究竟是管理层决策失误、投入资源不够还是执行效率低下，已经不重要了。重要的是，当谷歌以一年 10 家的速度收购基于深度学习的 AI 创业公司、以天价延揽包括伊利亚 · 苏茨克维（Ilya Sutskever）、吴恩达在内的顶尖 AI 科学家时，IBM 的动作几乎可以忽略不计。

结果就是，在短短 2～3 年之内，谷歌夺走了 AI 技术霸主的地位，并且迅速将 AI 应用于搜索引擎、翻译等服务上，从而让 " 技术 - 应用 - 商业化 " 的飞轮转动了起来。可怜的 IBM 则直到 2021 年才承认 Watson 的失败，当时它的 AI 基础研发实力不但早已被谷歌甩出了好几个身位，而且已经落后于亚马逊、Meta。

严格地说，微软在这一局里也是后来者，深度学习技术从来不是它的强项。但是微软做出了一个相当正确的决定，就是在 2019 年投资 OpenAI，并且将后者的服务融入 Azure 云平台。ChatGPT 横空出世之后，所有人都不得不承认，这是微软历史上最重要、最成功的一次战略投资。

与 GPT 的深度合作不仅拉动了微软 Office， Teams 等软件服务的销量，更重要的是确立了 Azure 的 "AI 服务第一云平台 " 的地位——从 2023 年开始，AI 需求每个季度都能至少把 Azure 的收入增速拉高 5 个百分点。现在轮到亚马逊感受到危机、急忙寻找各种应对手段了！

当然，微软并没有把希望全部寄托在对外投资上，它对于生成式 AI 的内部研发一直在进行中。例如，它曾与英伟达共同开发了万亿参数规模的 Megatron 大模型，而且至今仍在开发和迭代大模型。最近五年，由于 Azure 逐渐释放出巨大的盈利能力和现金流，微软得以向生成式 AI 等基础研发方向分配更丰厚的资源，实现成熟业务对新兴业务的 " 供养 "；而 IBM 或 Oracle 则没有这么多资源可供挥霍。成功能够带来成功，就像钱能生钱，关键在于资源分配的方法得当。

最后说第三条。自从 2005 年向联想出售 PC 业务之后，IBM 几乎就没有像样的消费端业务了。此后近二十年时间里，IBM 对消费端业务没有展现过任何兴趣，不管是消费互联网、消费硬件还是内容服务。公允地说，这不能算一个真正的 " 错误 "，因为 IBM 确实不具备消费端业务的基因，就算过去十多年里它押注了什么消费业务，我们也很难预测它取得多大的战果。

问题在于，同一时期的微软也不具备太多的消费端业务基因，但它还是屡败屡战、愈战愈勇，顽强地坚持了下来。对游戏业务的投入，贯穿了比尔 · 盖茨、史蒂夫 · 巴尔默和萨特亚 · 纳德拉三位 CEO 的任期；对智能硬件的投入，虽然在智能手机领域输的一塌糊涂，但是在平板电脑取得了一定的战果，维持了微软的战略性存在；对消费互联网的投入，主要是 Bing 搜索引擎和 LinkedIn，总体看来是成功的，尤其是在与生成式 AI 融合之后，其战略价值正在上升。

附带说一句，Bing 的启动和 LinkedIn 的收购，都发生于纳德拉的 CEO 任期内。

我们不难发现，巴尔默担任 CEO 期间，微软确实不擅长消费端业务，朝令夕改、毫无头绪，收购过来的优质业务往往也灰头土脸收场。可是在纳德拉接手之后，微软的消费端业务更成熟了，其表现至少可以称之为中规中矩。

从财务角度看，时至今日，微软的全部消费端业务均实现了盈亏平衡，就连历史上的烧钱大户游戏业务也是如此（这得益于对 Xbox 硬件平台定位的转变）。从资本市场的角度看，它们不再是拖后腿的业务，对微软市值的正面贡献越来越明显了。

纳德拉对于消费端业务的态度，集中体现在 2022 年初他对收购动视暴雪决策的解释当中：对于游戏这样一个拥有超过 30 亿用户的大型消费业务，微软不能缺席。同理可以推断出，在纳德拉看来，微软若想保持科技巨头的地位，就不能龟缩在企业级业务的 " 舒适圈 " 里，必须打出去。

这一方面是为了建立与消费者的直接联系、培养用户心智，另一方面是为了形成业务协同效应——例如 AI 与 Bing 的协同效应，以及 Azure 与云游戏的协同效应。反观 IBM，过去二十年的历任 CEO，没有一个做出过类似的判断；他们无一例外地认为，IBM 可以通过仅仅做企业级业务，甚至仅仅做利润丰厚的大企业业务，就维持科技巨头的地位。历史证明他们错了。

不过，既然 IBM 已经在云计算、AI 两个战略方向上犯下了更不可饶恕的错误，对消费端业务毫无押注的错误就没那么重要了，甚至可以忽略不计。讽刺的是，IBM 历史上最高光的时刻，恰恰是它在消费端最强大的时刻——从 1980 年代直至 1990 年代初，IBM PC 引领了第一波信息技术革命走进千家万户，直到康柏、惠普、戴尔等生机勃勃的新厂商后来居上。

在消费端电脑市场，苹果曾经是 IBM 的手下败将，可是在短短十几年内它就重新站了起来，成为了一家完全立足于消费端市场的科技巨头。世事万变，但是事在人为，" 基因 " 也好、" 历史积累 " 也好，归根结底是依靠人去执行的。

因此，我们更能理解，在美式上市公司中，CEO 为什么总能拿到极端丰厚的薪酬了：根据彭博新闻的统计，2022 年美国上市公司 CEO 的平均薪酬是员工平均水平的 400 倍！像埃隆 · 马斯克这样的明星 CEO，每年能够拿走价值几十亿美元的薪酬包。纳德拉 2023 年的薪酬包为 4850 万美元；而在他就任 CEO 之前的 2013 年，作为微软高级副总裁、云计算业务的负责人，他的薪酬包仅为 760 万美元。哪怕考虑到最近十年的通货膨胀因素，差距也是十分巨大的！

这种情况合理吗？考虑到 CEO 至关重要的地位，显然是合理的。在纳德拉担任微软 CEO 的十年之内，微软的股价上涨了 10 倍；而在此前巴尔默的任期内则基本是零增长。

如果罗睿兰在担任 IBM CEO 期间能够在云计算和 AI 两大战略性问题上面至少做出一个正确决策，并执行下去，那么 IBM 现在可能还屹立于科技巨头之林，其市值可能是万亿美元而不是 1850 亿美元。美式公司治理结构赋予了 CEO 几乎无限的业务决策权，所以 CEO 应该为一切错误承担责任，也应该为一切成就获得奖励。所谓 " 权力与义务的统一 "，就是这样的。

由此可以进一步推断出：在采用美式公司治理结构的中国公司，主要是互联网中概公司当中，CEO 的权力和责任就更大了。他们不但享有美式公司所赋予的制度性权力，还拥有中式人情社会所特有的非制度性权力，从而可以更高效、更彻底地将自身意志贯彻下去。当他们做出正确或错误的选择时，对公司的影响就更大了。所以说，互联网大厂的成败至少有一半可以归结为一号位的问题，这个说法或许有些偏激，但还是有道理的。