机器人|硅谷顶级VC分析师Benedict Evans：“大型机”、机器学习与数字化转型( 二 )

Frame.io 很酷，并且利用了当前生产力的一些趋势（Fred Wilson 早在 2014 年的时候就写过这方面的文章），但其中有很多可能只是一遍又一遍地进行“软件的现代化” 。这方面我最喜欢的一个例子是沃达丰的这张幻灯片。沃达丰在很多国家/地区都有自己的移动网络，拥有数亿的客户，所以它每年要付款的发票有 260 万张。这一切都是“数字化的”（确实，而且可能是Oracle的，请注意，沃达丰不算是旧公司），但如果你今天是从零开始的话，你会怎么做呢？把类似的故事推广给到其他100家大型公司的话又会诞生出多少家初创企业呢？你可以打个赌， Google 的后台大概不会用 Oracle 或 SAP 。

从购买到支付这个过程的数字化
关注一下这个过程需要多长时间也很有趣。如果你是住在硅谷的话，很自然会觉得云计算跟SaaS已经过时，而且枯燥乏味，但高盛的这张图表展现的却是不同的情况，这张对大公司 CIO 的调查表明，迄今为止他们只有不到四分之一的工作流是上云的，而且移动化的速度也比他们预期的要慢。这些东西需要时间，而且你未必有预算或理由在一夜之间重建一切。

企业上云的趋势中在加速
PC 与客户端/服务器模式不会消失，或者至少不会很快消失。同样地，今天入驻 YC 的那些创始人并不是硅谷的任何人最后一次能想到大型机时出生的，但 IBM 的安装基数（按计算能力衡量）仍在增长——事实上， IBM 去年的大型机出货量还创下了记录。尽管技术已经变得过时，但过时不代表没用，事实上，过时的技术往往会退回到自己的核心客户与核心用例，并提高价格。在一段时间内，这可能仍然是一笔很好的生意。

【机器人|硅谷顶级VC分析师Benedict Evans：“大型机”、机器学习与数字化转型】旧范式的半衰期很长
另一方面，疫情流行为这一切的加速创造了一个理由。我曾经跟一家大型 CPG 公司的人交流过。这家公司对自己的 ERP 可能还是非常满意的，但鉴于每一笔订单的发货量不得少于 1000 件，现在他们想对消费者搞直销（这是Shopify故事的一部分）。我还跟一家大型零售商的人交谈过，他们对自己的销售点系统也非常满意，但发现这套系统不能扩展成“在网上买到店内提货” 。老系统擅长的旧事物。
这些转型大部分不会很剧烈——这些是需要好几年的基础设施迁移项目，完成代际转移更是需要长达十年（企业 IT 之所以无聊是有原因的）。但你也可以称之为“慢慢地，然后突然地” ，这是一种从某种程度来说跟消费者互联网从 PC 到智能手机的转变一样重要的代际变迁。它有时候也会被各种关于 VR 、加密货币以及智能手机之后会是什么的讨论声所淹没，但我们的“数字化转型”已经又进行了一二十年，然后它就会被叫做别的东西了。
译者：boxi 。