第三部分:编曲的价值
竞争优势越来越属于那些能够整合各种技术、生态系统和流程的组织。
第二部分探讨了当技术组合规模化时,价值如何从孤立的资产和个人专长转移到整合技术、数据和人类判断的协调系统中。随着这些系统的扩展,有效协调的需求变得比以往任何时候都更加重要。
在融合时代,竞争优势越来越取决于企业如何有效地将多种技术栈、合作伙伴及相应流程整合为能够大规模协同运行的统一系统。无论是融合原生技术提供商还是拥有传统系统的技术客户,从技术精通转向跨领域集成都已成为企业的当务之急。这些当务之急并非新近出现,但随着融合进程的加速,它们对企业而言变得更加重要和紧迫。
跨界合作
任何单一组织都无法构建或拥有全部的组合技术栈。因此,目标是减少组织内部以及合作伙伴之间的摩擦,从而使协作变得顺畅、可预测且互惠互利。这需要两种形式的协调:内部协调,即将组织自身的技术、数据和人员整合到一个统一的协调系统中;以及外部协调,将组织与超越传统技术和领域的生态系统中的各种能力连接起来。
最成功的组织会构建一种文化,在这种文化中,优势源于互联互通以及跨领域专业知识和理念的快速流动。他们通过建立工作方式和惯例来实现这一点,使跨领域交流成为一种结构性习惯而非偶发事件;并通过汇聚在某一领域拥有深厚造诣、在多个领域拥有广博知识的人才,从而促进跨领域思考。例如,Starcloud 通过有意制造跨领域碰撞的机会,将数据中心、卫星设计和软件工程等领域的跨学科专业知识融合在一起,从联合创始人层面开始共同解决问题。这种跨学科方法使他们能够缩短工程周期,并在人工智能和机器人技术的交叉领域打造出独特的产品,用于构建下一代轨道数据中心。
战略性地融入生态系统能够强化学习循环,加快沟通,并加强组织间的协作。随着融合系统日益整合物理和数字技术,地理位置和生态系统参与的选择变得愈发重要,因为它们决定了供应商和客户之间协调、学习和应用的速度。Starcloud 就是一个很好的例子,说明了这些因素如何相互促进。该公司选址于华盛顿州雷德蒙德,毗邻亚马逊网络服务 (AWS)、微软和谷歌等主要科技研发中心,以及 SpaceX 和空客等航空航天公司,从而将自身置于一个由跨领域人才、航空航天制造和航天物流组成的密集生态系统之中。<sup>9</sup> 这一生态系统促成了与 AWS 更紧密的合作、更快的反馈循环和更短的迭代周期,并将 AWS Outposts 系统集成到 Starcloud 卫星中。<sup>10</sup>
制定通用语言
技术融合要求各利益相关方之间建立信任、透明度和适应性。随着系统互联程度的加深,缺乏共享协议和标准会造成摩擦,减缓集成速度并限制应用。技术和运营层面的通用语言是实现大规模协调的关键。
先行者可以通过引入新的编排流程获得强大的优势;他们可以确保自己的产品被更广泛的市场接受,并促使其他企业采用他们的语言。通过制定使工具、数据和合作伙伴能够协同工作的标准,编排者成为创新流动的默认路径。这一角色能够提升影响力,鼓励其他企业围绕编排者的环境进行构建,并将组织打造成为生态系统的结构支柱。
这种动态并非新鲜事。谷歌开源了 Kubernetes,这使得企业能够跨云提供商迁移应用程序,并让更多客户更容易采用谷歌的云服务。Anthropic 发布了模型上下文协议 (MCP) 作为开放标准,这使得人工智能代理更容易连接到工具和数据,并鼓励更多组织围绕 Anthropic 的生态系统进行构建。而真正的新变化在于,技术融合使得这种逻辑比以往任何时候都更加重要。
Commonwealth Fusion Systems (CFS) 展示了先发优势如何定义一条全新的供应链。当 CFS 开始研发其突破性的高温超导 (HTS) 磁体时,所需的专用胶带没有可靠的商业来源。CFS 下了订单,消耗了全球约 10% 的 HTS 供应量,并与主要供应商紧密合作,扩大生产规模以满足需求。通过确保高产量需求,CFS 建立了 HTS 胶带的全球规范标准,降低了成本,提高了符合 CFS 规范的可靠性,并创建了一个稳定的市场,其标准如今已扩展到包括数据中心基础设施在内的相关行业。<sup>11</sup>
跨行业转移优势
组合技术加剧了复杂性并延长了开发周期。战略问题在于如何在加速发展、降低风险的同时尽早获取经济价值。对许多组织而言,答案是借鉴已有的成功经验,而不是从零开始开发。在融合的背景下,能力发展并非总是需要定制解决方案。许多推进前沿系统所需的能力可以从相邻行业转移、调整或重新利用。这为我们提供了一个重新思考哪些功能需要从头构建的机会;并非所有能力都需要重新发明。
CFS再次精准地诠释了这种方法。CFS并没有为其聚变磁体发明新的制造工艺,而是借鉴了邻近行业的成熟技术。它重新利用电动汽车芯片来调制射频波,从而加热托卡马克系统中的等离子体。这种对邻近技术的巧妙运用加速了磁体的研发,并使生产速度提高了30倍,将组装和测试时间从30天缩短到每两天一个磁体。<sup>12</sup>
3.1 盈利途径
编排为盈利创造了条件。没有编排,技术组合就只能是按次付费的定制项目,无法产生持续的收入或足以支撑规模化发展的集群式经济效益。以下的盈利模式并非编排的替代方案,而是编排的经济体现。
三种趋同的货币化模式
虽然没有一个单一的模型能够适用于所有趋同结果,但在第 2 节所考察的领域中,三种模式始终如一地出现。重要的是,一些公司同时在不止一种模式下运营;这些界限是实际的,而不是僵化的。
1. 基于服务的交付这代表了最常见的模式。传统的拥有模式迫使客户承担沉重的财务和运营负担。一台手术机器人需要百万美元的投资和专业人员。工厂自动化系统需要不断调整和集成。人工智能平台需要持续的模型改进和复杂的数据工程。大多数组织无法达到有效运营这些系统所需的利用率或维持专业团队,这使得拥有这些系统在经济上缺乏吸引力。基于服务的模式通过将资本需求、运营风险和系统复杂性转移给能够将这些需求分摊给众多客户的供应商,从而纠正了这种不匹配。客户的采用变得更加容易,他们不再需要做出大量的预付款承诺,也不需要从一开始就对长期使用情况做出假设。供应商也从中受益,因为他们可以从其所有设备或平台的每次部署中积累经验。性能提升的速度远超任何单个客户独自管理的能力,竞争的基础也从最初的产品功能转向持续卓越的交付和运营。
案例研究 8:Formic:通过 RaaS 扩展自动化访问
Formic是一家自动化供应商,提供机器人系统,帮助制造商接管重复性生产任务并提高产量。Formic不销售机器人,而是通过RaaS(机器人即服务)模式提供,将硬件、软件、数据系统和日常运营支持整合到一个软件包中。<sup>13</sup>其客户通常是中型制造商,只需支付固定的月费,无需前期资本投入,<sup>14</sup>即可享受全面的维护服务和性能保障,从而有效地获得交钥匙自动化解决方案,而无需承担拥有机器人的成本和复杂性。
这种基于服务的模式使 Formic 能够通过保持其机器人集群的高使用率来产生持续收入,并集中管理运营和性能。Formic 承担了部署和维护的资本负担,使自动化惠及以往无力购买设备的中型制造商,从而将目标市场扩展到大型企业之外。每次部署都会贡献运营数据,随着时间的推移,这些数据将提升整个集群的性能,随着服务质量和单位经济效益的提升,规模效应将不断增强,从而产生复利优势。
该公司报告称,其在美国120多家工厂累计生产工时超过50万小时<sup>15</sup>,并运营着美国规模最大的独立机器人车队之一<sup>16</sup>。迄今为止,其系统已搬运超过12亿件物品,正常运行时间高达99.3%。2024年至2025年,部署速度提高了五倍,且客户续约率高达97%,表明客户持续使用并对其系统感到满意。
2. 平台和市场模式服务型交付模式通过服务提供商自身的运营能力实现盈利,而平台模式则通过参与者之间的连接实现盈利。Black Lake 就是一个很好的例子:该公司不拥有工厂,也不生产商品,而是从其网络中每一笔交易的协调费用中赚取佣金。平台连接的参与者越多,对每个参与者的价值就越高。当融合催生出一个碎片化的生态系统,其中包含众多小型服务提供商和各种各样的需求信号时,这种模式往往会出现,而平台协调者的角色就是在这些服务提供商之间进行匹配、转换和协调。
案例研究 9:黑湖:在分散的工厂网络中实现协调货币化
黑湖科技最初是一家为特斯拉、富士康、宁德时代、奥创和威本等大型制造商提供企业软件服务的公司,致力于开发提升运营可视性的工具。在服务这些客户的过程中,黑湖科技发现中国众多小型工厂存在着更大的缺口,这些工厂员工人数不足百人,仍然依赖人工计划,几乎没有任何数字化可视性。为了解决这个问题,黑湖科技开发了一款专为这些小型工厂量身定制的移动产品。该产品迅速普及,覆盖了数万个工厂,使黑湖科技成为此前彼此孤立的小型制造商网络的核心。
随着网络规模的扩大,创作者开始寻求小批量生产的帮助。大型工厂不愿承接此类订单,而小型工厂则难以参与,因为创作者的想法过于宽泛,而工厂的要求又过于技术化。合作尝试屡屡失败,于是 Black Lake 介入协调各方资源。该公司利用其云系统识别可用产能,并集成生成式人工智能技术,将创作意图转化为可制造的文件,从而降低成本、缩短时间,并简化从构思到成品所需的专业知识。Black Lake 通过市场协调模式实现这一机遇的商业化,通过在其工业网络中将创作意图转化为可执行的制造解决方案,并匹配需求和可用供应,从而从每笔交易中收取费用——这种模式之所以可行,正是因为协调机制解决了碎片化的难题。有了市场模式,创作者可以生产小批量产品,降低最低订购量要求,而小型工厂则可以通过利用闲置产能获得更多收益。目前,已有超过 230 个小批量订单完成。
3. 生态系统标准和许可一些组织通过制定标准间接实现编排盈利,这些标准使得更广泛的生态系统依赖于它们的能力。英特尔的 USB 标准、谷歌的 Kubernetes 和 Anthropic 的 MCP 都在第三节中被讨论为编排举措,但它们同时也是盈利举措,通过使周边生态系统更易于使用,增加了对赞助商核心产品的需求。在融合领域,多种技术必须互操作,定义它们连接方式的组织即使不收取标准本身的费用,也能获得结构性的定价权。
这三种模式的共同之处在于,盈利能力都建立在协调能力之上。那些从融合中获得最持久收益的组织,并非那些拥有最先进技术的组织,而是那些构建了协调基础设施以提供集成性能,并将其构建成可随使用量扩展的盈利模式的组织。
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