BAT的中台战事，谁是最终的赢家？

文丨当下Tech，作者丨当下君

中台的概念自从提出后，从大火大热，到被质疑是“伪概念”，再到BAT这样的企业纷纷不断延展中台的概念，“中台”依然存在，但它的内涵外延都发生了很多变化。

对于阿里来说，中台是业务实施的重要保障；对于百度来说，中台是AI与智能云“云智一体”后形成的独特优势；对于腾讯来说，中台是大生态战略和各个垂直赛道耦合的连接器。

不难看出，中国最顶级的一批产业互联网企业都没有放弃中台的想法，它们反而在努力把中台更深的结合进自己以及客户的业务场景。

但不同企业的中台承担的完全是不同的业务形态，所以说“大战”似乎有点勉强，倒不如说是各借中台的概念，在进行一次更高层级的PaaS层面的PK。

1、阿里与“天下中台半阿里”

谈中台，不能绕过阿里，阿里的中台发展，记录了大半部中国互联网企业的中台发展史。

2015年12月，一则消息传出，阿里巴巴集团宣布组织结构全面升级，建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台，进而形成“大中台，小前台”的组织和业务体制，使前线业务更加灵动、敏捷，迎接未来新商业环境带来的机遇和挑战。

在这次升级里，中台业务不是作为一个概念，而是作为一级组织架构而提出来的。

阿里中台的核心，是数据中台，作为数据中台早期提出者和践行者，阿里可以说形成了一套自己的方法论，方法论到产品的沉淀的路径也已经打通，所以说，阿里是中台领域、尤其是数据中台领域的风向标。

到了2020年，行业内兴起了关于中台是否是一个伪命题的大讨论，阿里也在某种程度上承压。不过笔者认为，阿里的数据、业务双中台的发展道路和概念规划，并无问题。阿里之所以成为质疑中台者的挑战对象，倒不如说是一些借助“阿里中台”概念为自己搭台唱戏讲故事的企业，把概念吹的太神、把故事讲的太过，所以最终让阿里中台被波及。

另外，业内对阿里中台业务也有过度解读的嫌疑，比如，阿里某高管在内网发布文章表示，现在阿里的业务发展太慢，要把中台变薄，变得敏捷和快速。但传导到外部，很快就被传成“阿里要拆中台了”，实际上哪有这么一回事儿？

足以证明阿里对中台业务坚定的是，今年的云栖大会，数据中台还是占据了很重的份量。

先是由数据中台负责人统领数据中台总体的价值、方向以及产品架构，然后是QuickBI、CDP等几个核心产品的介绍。

有趣的是，阿里中台虽然从来没有为自己辩解，但在云栖大会上反复强调，中台必须要以数据价值、需求场景为导向。而有很多公司的公共部门虽然做中台，但是离业务太远，是为了做中台而做。

这似乎是一种含蓄的回应此前多种质疑声音的姿态。而在此后，阿里还强调——搞中台是件费时费力的事情，需要大量人、财、物的支持，从组织战略层面，需要建立中台战略以及强有力的组织保障。

这似乎也是在说，上中台，似乎要掂量一下自己的业务量级和转型决心。

虽然阿里的话说的不太好听，但笔者认为这才是对行业的金玉良言——不评估需求、不根据业务实际的上中台，才可能是中台“清名为之所累”的一个潜在原因。

事实上，我们发现，靠谱的中台是企业发展中自然形成的中台，是把企业内部中台外化、泛化成为通用中台产品再销售的中台。

比如，阿里的中台实操，远远早于2015年，一直操盘阿里数据业务的朋新宇的说法是：“在2015年阿里公开提出‘大中台，小前台’中台战略之前，我们已经干了三四年了”。

这个意义上的阿里的中台，是在实践中成长出来的，是从双十一等业务挑战，过渡到技术、组织架构的实践，进而归纳总结而成的概念，所以是“靠谱的中台”。

2、 百度AI中台与企业“大脑中枢”

同理，像以AI能力为核心的百度，从2010年开始使用AI为各个业务赋能后，逐渐沉淀了一套以AI能力为核心的“AI中台”，同样可以称为真·中台。

百度的AI中台虽然公开提出的时间比较晚，但百度中台化的工作开展的其实也比较早。

2017年DuerOS、Apollo正式对外开放，百度AI战略级业务布局完成，对内对外都开始正式明确百度在AI时代的“平台”定位，坚定AI战略为开放赋能。

但其实当时在百度内部，AI的力量是比较分散的。这也合乎大部分强互联网基因、从C端业务走过来的大平台的特征——这些平台的发展路径往往是长期让研发跟着业务走，大部分力量分布在各个BU/BG，自己选择认为合适的技术和体系，整个研发体系其实是分布式、去中心化的，如果仔细研究一下、不仅仅百度，腾讯、华为、京东都是这个路子。

但是，当百度需要对外卖AI能力、卖AI中台的时候，就不能这么玩了，这时候就需要把百度体系内散作满天星的AI研发、应用、产品加以整合，集中力量办大事。

参与了这个过程的一位百度工程师回忆说：“严格意义上讲，当时做这些搜集工作的百度人，脑子里可能还没有完整的中台概念，他们就是把派到各个团队收集回来的需求，列成一个大的需求列表，然后再去跟踪这些需求怎么用AI技术方案去满足，有了方案后，然后再去协调后端的相关能力。”

于是，百度就成立了一个小团队，然后把这个小组作为业务BP（Business Partner），进驻到各个业务线里面去，开始整合百度的AI能力。其实过程相当枯燥——跑到每个业务团队去，倾听需求、考察各自的需求、能力是否有重合、是否有空白，然后看看怎么能实现分散研发（这个是很难改变的）但集中赋能，这种做法的导向就是，各个业务的研发还是跟着业务走，但遵循一些大的共同原则，使得各自的研发能够有相互耦合的能力，这样的结果就是产生了百度的AI中台。

为了整合出一个中台，其实相当于内部要搞很多业务创新，以深度学习为特征的这一波AI浪潮起来后，很多技术要求都发生了变化，比如对于非结构性数据（如语音、图片）的汇聚，就是一个很突出的需求，而且是所有有类似感知智能AI需求的企业都要解决的问题，所以百度的AI中台就要先于别人去解决这个问题；又比如，AI爆发的算力需求，对AI加速提出了前所未有的需求，这就导致中台必须和大量的硬件适配，甚至最后还产生了专门用于深度学习的一体机（AI加速服务器），我们看到百度最近和长城推出了完全整合的AI加速服务器，其实就是百度中台韧性、专业能力在增加的一个体现。

在谈及百度AI中台的推广时，很多人都会问一个问题，既然百度飞桨深度学习平台已经使我们可以便捷的使用百度的AI能力，那么，引入百度的智能中台体系的价值何在？

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