但滴答啟動的鐘擺，從來不會因風聲而放慢哪怕一秒。
這兩天，有個詞突然就火了起來：2B焦慮。
開始是有財經媒體發布了名為《盤點騰訊2B焦慮》的稿件，這之后又有其他媒體分析了京東、聯想等企業的2B焦慮。
為什么這類觀點突然蜂擁而至？到底如何看待科技公司和B端市場的未來？最近越來越多大咖和機構給出了自己的看法。比如不到1個月之前，麥肯錫全球研究院的一份報告就指出，AI在未來十年可以帶來每年1.2%的額外GDP增長，這可以媲美蒸汽機的使用對人類的貢獻。而深度擁抱AI的李開復剛剛表示，AI會顛覆所有的行業，未來15年到20年，將會有十幾二十波浪潮。
而剛剛，在紐約出席彭博全球商業論壇的李彥宏，在與國際貨幣基金組織總裁拉加德對話時，可以說在某種程度上給出了自己對B端市場的看法。
他提出，互聯網時代改變了我們的日常生活，但是對于產業端的影響相對不是那么明顯，而人工智能將改變這一點——人工智能不僅會改變我們的日常生活，更將對制造業、能源、教育等各種產業帶來巨大的影響，還有很多變革我們今天還無法想象。
依靠AI破解B端焦慮，建立新的護城河與產業生態，或許這就是百度的態度。其背后的抉擇邏輯在于，復雜的產業焦慮交織在一起的時候，或許只有深度、垂直和有效引導地使用AI技術與實體經濟相結合，各種2B焦慮才有被從內而外化解的可能。
今天的B端市場，絕不僅僅是某家公司在焦慮。以制造業為代表，我們會發現全球范圍內正在發生深刻的產業遷移，工廠主、產業鏈相關企業、實驗室，再到政府和行業機構，乃至產業覆蓋的千萬勞動者，無不面對著發展瓶頸、同質化競爭激烈、未來難以揣摩的困惑。
如果具體到中國的企業環境中，會發現今天有三種不同層面的B端焦慮，確實彌漫在產業經濟當中。
一、2B業務的天花板：首先焦慮的，是提供2B業務“供應鏈”的科技企業們。在IT時代到來之后，憑借為企業提供IT基礎、企業通訊，以至于后來的運算與數據存儲業務，一個新的科技產業端口被打開。但這給產業的問題在于，科技巨頭們為B端客戶提供的是能夠快速部署完成、低后續附加值的服務。那么在一段時間的市場猛增之后，行業勢必會觸碰天花板。當企業已經把數據和業務部署到云上之后，后邊的故事怎么講？這對于科技企業來說是個問題。
二、B端市場本身的思慮：另一方面，在制造業、金融業、零售業的千業百態中，企業主和從業者正在面臨日益嚴苛的競爭，以及產業發展缺乏能動性的隱憂。在連接網絡之后怎么辦？企業購買了云儲存之后如何利用產生的數據？這對于大量實體經濟企業來說，未來還是未知數。或許這也是為什么李彥宏認為“互聯網僅僅是前菜”。
三、就業擔憂：拉加德在與李彥宏的對談中表示，根據國際貨幣基金組織的一項研究顯示，人工智能等技術未來可能將取代2600萬就業機會，其中女性的利益在就業市場上將會受到相對嚴重的損害。這個擔憂并不只是拉加德一人擁有，在AI可能爆發性造成就業崗位遷移的今天，各國政府與國際組織都將面臨新一輪考驗。當然，李彥宏眼中的未來還是樂觀的，他認為雖然AI可能取代一部分工作，但同時也會造就另一部分工作的誕生。這個過程中，人類還可能得到更好的工作效率、工作環境以及個人成長空間。
傳統技術服務臨近天花板；市場呼喚新技術出現；就業遷移的客觀需求，三重矛盾讓B端市場成為了聚光燈下的舞臺。
李彥宏認為，想要破解這些矛盾，關鍵還是要讓科技公司為各行各業，端出人工智能這盤主菜。
我們可以逆向思維一下，為什么今天我們會提到B端焦慮？或許這是因為，B端市場正在以肉眼能夠看見的速度崛起。新的增長點來到了市場當中——畢竟死水一片大家就都不焦慮了——而這個攪動漣漪的變量，就是人工智能。
舉個很小的例子，AI已經可以非常快速的識別和錄用文檔文本信息，這樣的服務可以通過百度AI開放平臺很便利地獲取。那么大量企業都要面對的抄錄發票、報關、文件歸檔工作，事實上就可以以AI，或者人機配合的方式高效完成。
這個變化如此自然，對企業來說又意義重大。我想不會有企業主不選擇AI，而繼續依靠人工打字的方式錄入文檔——除非這個職位上是他親戚。
以上只是無數AI帶給企業變局的一種，當物理識別、自動檢測、算法決策等等方式都被投入到企業中，那么確實如李彥宏所說，未來的變革是我們今天還無法想象的。
如果從根本邏輯上說，AI的價值在于，工業體系可以史無前例地完成由內而外的生產關系革新。企業不只是拿到了新的工具，比如互聯網、云存儲，或者自媒體，而且通過算法與算力，直接改造了原有的生產體系，加速了其效率，降低了綜合成本。讓很多必須依靠經驗，甚至盲目判斷的生產流程有了進一步自動化標準化的可能。
事實上，在燃油機普及之后，工業化大生產體系中，廣義的企業生產力一直沒有得到過全面升級。而AI正在觸動這個局面的改變。
那么引申到科技公司的B端焦慮上，既然AI改變了企業客戶的需求，那么新的需求催生了新的市場。只要把服務和能力做好了，一個無窮大的市場擺在面前，又有什么必要焦慮呢？
或者說，對于B端市場來說，AI已經回答了what，下面要靠企業和產業關系，去解答how的問題。
既然AI的進一步滲透，很有可能觸發更廣義的市場環境，讓中國市場的B端數據與用戶存量再一次化為科技紅利，那么到底怎么把AI打入企業市場內部，就成了一門大學問。如何建立新一代B端市場的護城河，答案也根植其中。前不久，李彥宏提出“人工智能企業”要實現人工智能思維、人工智能能力、人工智能倫理的“三維一體”。那也引申到B端市場這道菜，則至少有三個“基礎廚藝”不能忘。
首先，是鞏固AI技術+應用平臺的基礎。AI的進入B端，基礎是要技術過硬，切實解決企業問題。以百度為例，百度目前通過百度云開放了ABC體系，達成了眾多應用場景的AI落地。在不久前開放的ABC 3.0版本中正式發布，基于百度大腦3.0核心技術積累，百度已經對外開放110+AI能力，解決方案深入金融、零售、制造、交通、機器人、農業等行業。可以說筑起了穩固的B端AI應用系統。
其次，要重點塑造案例，面向行業推廣AI價值。實體經濟對于新技術的接受并非一日之功。重點案例的推廣就變得尤為重要，比如說在鋼鐵領域，寶武集團依托百度云質檢云方案，建立了基于機器視覺的深度學習模型，對鋼包內襯的熔損情況進行智能識別與分析，并對異常情況進行提前告警。以不消耗人工成本的方式幾大提升了產業效率，成為業界的重點AI融合案例。
再者，建立開放生態對于AI開發與企業應用來說尤為重要。已經開放從芯片到框架，再到不同應用系統的百度，顯然在這點也足可傲人。
當然，這只是今天夯實AI+企業服務基礎階段的幾個前提條件。當我們開始用深度學習算法，去探索無盡而復雜的現實世界企業需求時，經常會發現問題遠遠大于答案。但滴答啟動的鐘擺，從來不會因風聲而放慢哪怕一秒。
李彥宏說，盡管機會與挑戰并存，百度的使命是如何把握機會來服務我們的用戶——對AI來說，也是如此。
