1987年，改革的春风已经在深圳吹了好几年。不论是这片神奇的土地还是个人，各式各样的改变还在源源不断地发生着。

就在当年横贯深圳东西的主动脉深南大道刚通车后不久，在深圳一家国营集团旗下电子公司工作的他，实在经不起朋友的求助，以2.4万元资本注册了一家新公司，专门从香港向内地进口当时有线电话的关键器件——程控交换机。

这是一个一本万利的生意，运气似乎也站在了他这边。

中国电信业从80年代初期开始接触程控交换机，虽然10年已经过去了，基础电信服务的市场需求依然庞大。加之虽然程控交换机基础原理不算很复杂，但当时国内几乎没有人学过计算机，懂通信的人更少，所以一时间大家只能从国外几大巨头中购买。

在这轮疯狂进口程控交换机的大潮中，他的确赚到了不少。但随后，他就做了一个让常人难以理解的决定：自研程控交换机。

1991年9月开始自研，3个月后在花光公司所有现金之后终于拿到成果。

事实证明，努力没有白费：第二年产值即达到1.2亿元，利润过千万（1992年的1.2亿比现在值钱多了）。

这家公司的名字叫做华为，而那个“他”正是任正非。

华为的第一次抓机会

在多年之后采访中，有记者曾问过任正非当初为什么选择自研，他的回答中有这样一句话：

“以市场换技术，市场丢光了，却没有哪样技术被真正掌握了。而企业最核心的竞争力，其实就是技术。”

在有的人看来，这或许是“自我包装”，但今时今日回望华为一路走来的成果，压根就不需要什么“包装”。

但就程控交换机这一机会而言，当年预见并抓住的公司不在少数，华为甚至不是最早的一个。当时公认具有代表性的新兴通信制造商总共有4个，除了华为以外，还有巨龙通信、大唐电信、中兴通讯。时任信息产业部部长吴基传还给这四家起了个名字——“巨大中华”（取四家公司的首字）。

时至今日，另外三家公司依旧存在，只是都过得不怎么好让4家原来齐头并进的公司，变成今日的独自领先， 除了每家公司各自的气运之外，还有竞争激烈的通信业的一条潜规则：不进则退。

这也是为什么可以用“时也，运也”来解释令华为站稳脚跟的程控交换机，但并却不能成为之后20年华为屡屡抓住新机遇的理由。

抓机会这件事

“机会主义”这个词，大部分时间都是贬义，但在无情的商业世界，错过一个关键的机遇可能就意味着失败。同样的，把陷阱看成机遇也是一样。

“小灵通”算是中国移动通信史上一次奇怪的“开倒车”，这种底层技术实际上源于2G的“小手机”，基本上只能打电话、发短信。不过他有一个优点，就是能够基于现有的固定电话网络改造覆盖。

而当时恰好中国电信想要发展移动业务，但没有移动通讯的牌照，于是乎“小灵通”有如一夜春风来，挂遍了中国。

作为一个钻国内政策空子的产品，小灵通采用的日本通信技术标准并不是2G时代的主流，在技术实现上更是落后许多。

到底做不做小灵通？当时的华为内部将自己的一票中高层管理者拉了出来，讨论究竟要不要做。最终大家都觉得“太落后，没做的必要”，华为最终没有杀入这个市场。

但绝大多数人都没有想到，因为小灵通费率低，以及中国电信的大力推广，最终用户群体高达6000万。让主打小灵通的UT斯达康和中兴赚的盆满钵满。按道理华为应该赶紧奋起直追，尝试在市场中分一杯羹。但华为却选择了直接将小灵通“放”过去，直接布局WCDMA（3G）的早期研发。

最终的结果证明华为的选择是对的，在小灵通浪潮后，华为在3G时代全面超越了一众竞争对手。

曾有华为内部员工在论坛“心声社区”也对这段历史讲出了自己的看法：

“做了小灵通就没有WCDMA的成功，这逻辑上根本不通，明确的机会没有去抓住，在别的方面坚持下去了，成功了叫专注，失败了叫固执。”

有趣的是，任正非在2015年在会议上也说过一段话：

“我们不要急于将新技术过快地推向市场，我们要有战略耐性，可以后发制人。我们一直在关注客户需求的方向，我们并没惰怠，就像一只猫，弓缩着身子，直到市场机会成熟。”

谋定而后动，习惯于后发制人，然后直接下重注，这几乎成为了华为特有的一种成功理论路线。

不固执，灵活寻求成功

2000年前后，华为很快迎来了发展史上另一个个重要的机遇：2G移动通信技术升级换代。不过这时国内的通讯业也已经发展了十余年，有实力的公司已经有了一批。其中自然也有华为的竞争对手。2G/3G中对手主要是国外厂商爱立信、诺基亚、朗讯等，国内中兴实力也不俗，战争随即打响。

在中国移动通讯即将从2G升级的时候，中兴押宝了小幅度升级版CDMA95（即CDMA ONE），华为则选择了理论上技术更先进的CDMA2000（真3G）。但最终国内运营商在落地的时候纷纷选择了CDMA95。

突然的“踏空”，完全出乎华为的预料，但任正非并没有慌，反倒是开始大规模“扫荡”通信行业的应届毕业生。据说有的学校一个班40人，最终有39个都进了华为。

如此多的“兵马”在被任正非收到手之后，马上丢到了培训中去。从中挑出一批嗅觉灵敏，同时坚持执行目标的销售人员。在开出一系列激励机制之后，任正非直接把它们送到了全球通信市场开发度最低的亚非拉地区。

这些被洒向世界各地的种子，很快生根发芽，一步步变成了华为如今在海外的影响力。根据2018年3月的数字，华为2017整体营收中海外收入就占了49.5%，这还是比去年下降了的结果。

之所以华为能够屡屡在大战略执行中获得好结果，还与40亿学费相关。时间倒回1997年，任正非近距离地考察了IBM。一天内，从产品预研到项目管理、从生产流程到项目寿命终结的投资评审，IBM高层都做了极为详尽的介绍。

IBM副总裁甚至当场送了一本哈佛大学出版的关于研发管理的书给任正非。

任正非离开IBM之后，直接钻进了硅谷的一家小旅馆，用3天开了一个工作会议，并且将一整叠简报带回了国内。会议的基础结论有两个：

1.一是企业缩小规模就会失去竞争力，扩大规模，不能有效管理，又将面临死亡，只有加强管理与服务，在这条不归路上，才有生存的基础。

2.我们只有认真向这些大公司学习，才会使自己少走弯路，少交学费。IBM是付出数十亿美元直接代价总结出来的，他们经历的痛苦是人类的宝贵财富。

最终，IBM给出了一个方案：70位顾问5年手把手教学，但是顾问费要20亿人民币。

这个价格让在场的华为其他高层都觉得“太贵了”，但任正非没砍价就当场拍板了，还当场表示：“只要保证效果，再贵也要给。”

在之后的学习中，任正非屡屡亲自上阵，在华为内部掀起了一次又一次的改革。几年“彻头彻尾”的学习推进下来，终于让华为人学习到了IBM企业运行的精髓，华为也终于有了一个坚实可行的管理系统。

让奇迹“可复制”的华为

原华为战略与Marketing无线市场总监汪瀛，2018年7月曾以《华为抓住战略机会的核心逻辑是什么？》为题做过一次公开分享。

其中他对于华为能屡屡抓住战略机会的核心逻辑进行了一个总结，一共5个点：

1.战略机会一定对应一个巨大的市场；

2.华为内部要对这个战略形成共识；

3.要有一个强力但灵活的管理体系，适应战略机会的改变；

4.公司内部要有足够的组织能力；

5.持续构建战略控制点。

把这5点掰开来看，

第一，就是要投入有大市场的大趋势，不仅最终利益更大而且不容易失败。

第二，实际上是要依靠华为自己内部的判断，大家都有了共识之后才是真正的战略机会。

第三，是消除赌徒心态，要在落实战略机会的过程中灵活对待。第四最简单：打铁也要自身硬。

最后一点，其实就是不要自满。

这其实就是华为这些年来不断让奇迹上演的核心。

当然，华为上演的奇迹不仅仅限于通讯一个领域，从2011年起正式成立的华为企业业务，也在短短几年间悄然成长，2014年中国区营收就已经突破百亿，2017年再次超额完成经营目标并40%的同比增长。

而最为普通人所感知的智能手机终端的成绩同样耀眼，早在2018年8月，华为就再次杀入世界几大主流智能终端排行榜，并且将苹果从第二的位置上直接挤下。要知道，这距离余承东2016年提出“三年超苹果，五年超三星”，只过去了两年多。

华为瞄准的下一个机遇：云+AI

2017年8月，任正非签发了一份“关于Cloud BU组织变动的通知”，Cloud BU正式转移到华为集团下，升级为一级部门，仅次于华为三大业务BG（运营商BG、企业BG和消费者BG）。这也意味着，云已经成为了华为选择出来的下一个重大战略机遇。

与前几次抓机遇一样，华为在云服务市场依旧是“后来者”的角色。尤其是外界普遍认为国内三大互联网巨头BAT已经将云市场变成了自己的“一亩三分地”。

但对于网络、服务器等云计算相关产品占据领先地位的华为来说，云服务又绝对不是一个陌生的市场。目前已经在“云、边、端”这条路径上多点开花的华为业务，更可以为整体的云战略提供一系列有力的支撑。

关键问题在于，后发的华为应该采用怎样的姿态进入？又将用如何精妙的刀法，体现差异化能力和突出研发优势，实现后发先至？

答案很快在2018年10月举办的华为全联接大会上揭晓——AI。

而且AI这两个字还不只是说说而已，华为在这次全连接大会上一口气公布了2款新的AI SoC芯片：昇腾310和昇腾910。两款芯片在具有强大AI运算能力的同时还使用了华为自研的达芬奇架构，针对AI应用进行了加速，使其算力得以大幅度提高。。

这也是为什么在发布会上，华为直接一口气拿出了5款基于昇腾310的产品，直接覆盖了加速卡、智能小站、服务器等多个场景，即华为所说的“全栈”概念。

严格来说，这不是云服务商来第一次涉足AI芯片领域。2016年曾轰动一时的、并且正式掀起人工智能大潮的围棋人工智能AlphaGo，背后就有利用Google自研的云端芯片TPU进行加速运算。

这些AI芯片所给予的庞大计算力，一点都不比一众研究人员的聪明智慧贡献少。因为人们在让人工智能学习完300万盘人类的对弈棋谱之后，发现人工智能的围棋实力增长很快停止了，原因就是人类经验的影响。想要达到更高水平，就必须给机器一个更高水平的“对手”。

于是乎，在终极版围棋人工智能AlphaGo Zero中，研究人员选择了让AI进行“自我对垒”，然后根据对弈的结果自我学习。最终的结果是，AlphaGo Zero直接完虐了之前更早版本的AlphaGo。

假如没有这批AI芯片的帮助，AlphaGo不可能在这么短的时间里飞跃式成长，研究人员为此花费的时间精力很可能要达到十数倍。

但同时，“做”芯片这件事绝对算是一件苦活累活，直接形容为大坑都不过分。高门槛是一个重要的理由，以芯片流片（试生产）为例，假如你自己的芯片要用上最新的制程（芯片制造工艺先进度指标），那么你就一定要在芯片生产方那里订上一批芯片，光是制造成本可能就要上亿人民币。假如，芯片最终失败了，这些钱就等于直接“打水漂”了。

其次是芯片作为最底层的硬件，还需要配套一系列软件、开发工具，为了让芯片能够让大多数人采用，你甚至要培养一个生态。这也是为啥迄今为止，只有Google一家“小打小闹”地尝试过。并且TPU的诞生本身就与围棋人工智能AlphaGo有很强的关系，前者主要是满足后者的计算性能需求而存在。

所以Google的TPU一直都是以小规模测试存在，即便在AlphaGoZero成功之后向外界公开了部分计算资源，但并不容易抢到。更可惜的是，虽然Google名义上占有智能终端的大半江山，但因为对生态缺乏掌控力，TPU的能力完全不能辐射到智能终端当中。