头图来自视觉中国
本期导读：
低代码正在流行，本期“AI内参”将结合产业发展现状，阐述其流行的必然性和偶然性。
字节跳动成为云计算公司并不是什么新鲜事，但问题是字节如何做云，阿里云未来将出现“字节跳动风险”。此外，从承认 CPU 不足到推出 IPU，英特尔正在踏入“后 CPU 时代”。
本期“AI内参”还将关注，滴滴 IPO 招股说明书中的自动驾驶业务规模和数字、Waymo 再获融资、英特尔潜在收购、AWS ECS Anywhere 可用等。
焦点
低代码的偶然与必然
低代码正在成为一个热点。本月初，国内老牌企业软件公司用友计划以 1.51 亿元人民币全资收购低代码创业公司 APICloud，股权转让完成后，用友拟以 7900 万对 APICloud 进行增资。
公开资料显示，APICloud 成立于 2014 年，2019 年发布低代码开发平台 Plus Mode，收购完成后，用友会将该平台与自己的低代码平台 YonBIP 相融合，进一步提升低代码产品的开发能力。
而就在不到二十天前的阿里云北京峰会上，阿里云总裁张建锋也透露了钉钉低代码平台的成绩单：在今年 1 月上线低代码开发平台后，钉钉平台应用总数超百万，3 个月增长了近一倍，其中低代码应用 3 个月时间增长了近 38 万个。
海外市场，AWS 去年发布了 Honeycode、Google 整合收购的 Appsheet 产品并推出商业应用平台，其目的都是要让客户尽可能减少对于代码的关注，专注快速构建应用。
低代码的流行有其必然性和偶然性。
首先，低代码也是软件开发与使用的必然。自上世纪 50 年代以来的计算机产业革命，持续且深刻地影响着人类社会的变革。在这个过程里，摩尔定律定义了硬件的发展轨迹，而“安迪·比尔定律”又在另一个轨道上加速了软件的突破，一代代软件“吃掉”过剩的硬件资源，推动硬件发展进入下一个循环，新的硬件反过来又支撑起更复杂、更强大的软件。
一代代软件的迭代过程，本身就是不断降低软件使用、开发门槛的过程，软件工程的本质是“封装”，由此形成的，便是一个不断变简单的开发、使用平台。换句话说，低代码开发的需求与供应一直存在，比如 Excel 长期以来就是一个低代码的数据库产品。
其次，当下低代码的流行有其偶然性。特别是在疫情的冲击下，数字化成为全球各地企业的必选题，由此也产生了巨大的数字化转型需求，如何利用数字化工具快速降低成本进而创造效益，俨然成为全球各地企业老板的共同需求。
利用低代码工具或平台，企业业务人员可以快速开发、部署业务应用，既减少了与开发人员的沟通成本，又能利用这些应用快速推进业务，实现“降本增效”，市场的需求，极大刺激了低代码平台的快速发展，巨头、创业公司以及资本也在快速进场。
根据 Forrester 的一组数字，全球低代码平台的市场规模将在两年后达到 212 亿美元。
艾瑞咨询也对中国市场做了一番预测，如下图所示，年复合增长率达到 50% 以上，2025 年的市场规模达到 131 亿人民币。
上述这些预测数字更多还是给低代码开发平台或公司所关注的，对于这个市场的客户而言，“低代码”三个字背后，还有诸多需要思考的方向。
其一，低代码是一个非常笼统的概念。企业没有必要搞清楚这个概念背后的具体含义，而应该结合自己的业务需求，寻找合适的工具和平台。
其二，低代码不是灵丹妙药，它不过是企业解决业务需求的一种方式。当企业业务越发复杂，不可能指望某个低代码工具或平台就能解决这些问题，而且更重要的是，由于很多低代码平台的开发逻辑被完全封装，某种意义就是一类软件黑盒，企业客户往往无法真正了解其实现的原理，当出现问题的时候很可能无法快速锁定问题。
其三，低代码不仅会影响企业的应用开发与部署，也会改变个体对于软件的认知。当下出现了一大批同时面向企业和消费者的低代码平台，比如 Airtable、Coda、Zapier 等，普通用户也可以将这些工具应用到自己的工作和生活之中，利用拖拽等可视化的方式构建专属于自己的“应用”。
巨头
Facebook
FB 最近发布了几个值得关注的机器学习项目，包括解决社交媒体对话/评论的 Conflict alerts、检测 Deepfake 造假的 Deepfake-detecting software 以及利用图片重新生成手写文字的 TextStyleBrush。
这些项目也是 FB 应用 AI 的重要体现，其中 Conflict alerts 瞄准的是社交媒体上的仇恨言论，而 Deepfake-detecting software 将以类似“反编译”的方式试图找到虚假照片的生成模型。
亚马逊
亚马逊发布四款用于仓库的机器人，其中 Ernie 可以帮助工人节省从机器人货架上搬运物品的时间；Bert 是一个可搬运物品的自主移动机器人；而 Scooter 和Kermit 则是运送车辆的机器人。
关于这些机器人的工作方式，可以参见亚马逊官方博客的介绍。
值得一提的是，亚马逊特别强调引入机器人的目的是让人类员工做更多有技能挑战的工作，并且该公司此前还公布了一组数字：自 2012 年亚马逊开始布局仓库机器人以来，该公司已经增加了 100 万个工作岗位。
AWS 宣布其 ECS Anywhere 正式可用，这个产品允许客户将 AWS 容器服务 ECS 运行在自己内部的数据中心或其他基础设施中，正如 AWS 官方博客里所言，此举也是目前客户多样化需求的体现。
Google
奢侈品巨头 LVHM 日前与 Google 云计算部门签下 5 年的长约，双方将共同探索利用 AI 提升 LVHM 旗下品牌 Masions 的用户购物体验。据了解，Google Cloud 会和 Maisons 在巴黎共同建立一个数据与人工智能研究机构，并创建一系列培训、技能提升与认证计划。
英伟达
英伟达近期收购了 DeepMap，这是一家提供高精度地图的创业公司，而高精度地图在自动驾驶发展中的价值毋庸置疑，英伟达此举旨在进一步强化其自动驾驶业务的价值。
科技媒体 VB 最近发表了一篇对英伟达 CEO 黄仁勋的专访，涉及的内容和话题领域非常广，感兴趣的朋友可以在这里查看全文。
英特尔
Bloomberg 指出，英特尔或以 20 亿美元收购 RISC-V 创业公司 SiFive，后者是一家位于加州的创业公司。目前正在和其他潜在买家洽谈收购，两家公司都拒绝评论该传闻。
公开资料显示，SK 海力士、高通以及英特尔都参与了 SiFive 去年的融资，该轮融资使得 SiFive 估值达到 5 亿美元。
RISC-V 是一种开源的芯片架构指令集，自 2010 年出现以来，已经成为 X86、ARM 之外的新选择，特别是在英伟达收购 ARM 与中美持续技术对抗的背景下，RISC-V 架构更引发关注。
产业观察
“后 CPU 时代”的英特尔
英特尔本周发布了一个名为“IPU”（infrastructure processing unit）的新产品，正如官方新闻稿对该产品的定位：“……a programmable networking device designed to enable cloud and communication service providers to reduce overhead and free up performance for central processing units (CPUs)”，其作用也是减少某些特殊场景——比如机器学习——对 CPU 的依赖。
某种意义上是说，这也是英特尔承认 CPU 越来越无法满足多样化计算需求的一项举措，过往通过晶体管数量从而提升计算能力的摩尔定律早已失效。过去 5 年的时间里，英伟达已经向行业展示了基于 GPU 带来的巨大计算红利，特别是在面向机器学习的场景中，GPU 的效率惊人，英伟达也在打造“黄仁勋定律”。
与此同时，包括 AWS、Google、阿里云等，也在将自研的处理器部署到数据中心或云服务上，英特尔 CPU 不再是唯一选择。
数据中心业务营收放缓、制造工艺停步不前、缺乏进取精神，成为英特尔这家公司留给市场的印象。2021 年，该公司高层更迭，前 VmWare CEO Pat Gelsinger 正式成为英特尔 CEO，Pat Gelsinger 上任后不久就出人意料地宣布加码芯片代工，我曾在之前提到英特尔芯片代工的两大困境：
• 内部文化困境：如何构建“客户为中心”代工文化？
• 客户困境：谁会成为英特尔的客户？中国公司会选择英特尔吗？
结合本周英特尔的这项产品，我们也可以相对清晰地看到，短期内的英特尔，其战略会紧紧跟着市场需求，IPU 的产品定位与英伟达此前发布的 GPU 有异曲同工之处。在资本市场与竞争对手的巨大压力面前，承认 CPU 的不足、不再过多谈及摩尔定律、并面向市场推出更多针对性产品，英特尔已然进入到“后 CPU 时代”。
字节跳动的云计算野心
关于字节做云的消息已经有一段时间了，上周“晚点”给出了新的进展：字节跳动的云计算业务火山引擎将于今年 9 月到 10 月发布 IaaS 服务，正式进入公有云市场。
目前除了“晚点”的这个消息，市场还没有其他声音，字节跳动也未正面回应该消息。
字节跳动做云的最大“受害者”是阿里云，上一季度阿里云季度营收放缓，根本原因在于其海外市场失去了 Tiktok。正如阿里巴巴 CEO 张勇在财报分析师会议上所强调的，该客户不再与阿里云合作，是一个非产品层面的决策。与此同时，字节国内的众多业务都使用了阿里云的产品，FT 此前曾援引分析师的预测，阿里云未来将出现“字节跳动风险”，也就是因为失去字节业务后的营收放缓甚至下滑的风险。
其次，发力云计算成为字节跳动的另一个重要增长赛道，这是字节跳动上市故事里的关键“情节”，目前该公司的云计算业务主要在 SaaS 和 PaaS 层面，但只有正式踏入 IaaS，才可以称之为“云计算玩家”。
但云计算是一个非常“笨”而且慢的生意，一方面是前期巨大的资金投入，参照 AWS、阿里云的盈利速度；另一方面则是客户服务与运营成本，这也是一个与字节 2C 生意完全不同的商业模式。
另一方面，中国的云计算 IaaS 竞争基本已经结束，阿里云、腾讯云牢牢占据着 40% 左右的份额，更进一步去看，整个 2021 年，包括阿里云、腾讯云和华为云都在聚焦政企大市场，并已进入到“拼刺刀”的关键时期，留给字节以及其他中小公司的市场份额还有多少，目前来看还是一个未知数。
未来驾驶
通用旗下的自动驾驶公司 Cruise 获得来自母公司的 50 亿美元贷款。这笔贷款将帮助 Cruise 生产自动驾驶电动车 Origin，Origin 不会设计方向盘与刹车踏板，这也是 Cruise 第一辆完全自动驾驶的汽车，通用预计将在今年小规模生产 100 辆 Origin，大规模生产将在 2023 年初开始。
前不久，Cruise 已经宣布将于 2023 年在迪拜测试 Origin 自动驾驶车辆。
滴滴 IPO 招股说明书披露自动驾驶业务规模。根据上周滴滴向 SEC 提交的招股说明书，自动驾驶是其四大核心战略板块，其他三个分别是共享出行平台、车服网络、电动车。
其二，关于滴滴自动驾驶业务的估值，2020 年 5 月，分拆后的滴滴自动驾驶业务完成 A 轮 5 亿美元的融资，投资方包括软银愿景基金和滴滴，估值达到 34 亿美元，而如果结合最近的一轮融资来看，目前滴滴的自动驾驶业务估值至少在 50 亿美元。
其三，截至到 2021年一季度，滴滴自动驾驶团队人数超 500人，自动驾驶汽车车队规模为 100+ 辆车，其主要测试和试运营重心在上海嘉定。
其四，滴滴在上海拥有 530 公里的道路可以进行测试，并将在北京、加州进行道路测试。
在 Uber、Lyft 先后出售自动驾驶业务之后，滴滴也成为行业唯一一家还在推动自动驾驶的按需出行公司。不过需要注意的是，Uber、Lyft 现在已经是上市公司，而滴滴此番正式提交 IPO 并释放如此多的自动驾驶利好信号，比如招股说明书强调将会把募集的 30% 资金用于自动驾驶相关业务研发等，这些安排多少也有助推其市值的意味。
从另一个维度去看，在中国当下的语境里，科技公司不能也不敢宣传所谓“取代人类工人（司机）”，但自动驾驶与按需出行的结合，其本质就是降低人类司机的成本，这也会成为未来滴滴自动驾驶发展的众多不确定性之一。
Waymo 完成 25 亿美元的新一轮融资，此前市场的传言已经成真，投资方来自 Alphabet（Waymo 的母公司）、银狐资本、a16z 等。
外界将 Waymo 称之为“Waymo Bank”，该公司已经成为自动驾驶市场融资最多的公司之一。产品层面，Waymo 目前提供 Waymo One，这是一个类似于滴滴或 Uber 的出行服务，所不同的是，Waymo One 车辆是自动驾驶车辆，该服务现在仅限于亚利桑那州的凤凰城。
自动驾驶创业公司 Waabi 完成 A 轮 8350 万美元融资，这是一家位于多伦多的创业公司，此前很少被人提及，该公司创始人 Raquel Urtasun 曾在 Uber 自动驾驶部门工作，根据其新闻稿，该公司借助于深度学习等技术，聚焦在卡车以及物流领域的自动驾驶。
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