开源，基础软件更好的商业模式

大数据的特点之一是价值密度比较低( 2 倍的数据无法带来 2 倍的价值)。因此传统的分析处理方式虽然在性能上也许依然可以满足要求，但在成本上却很难被用户所接受。一直到 2005 年 Hadoop HDFS 的出现，数据处理的成本大幅下降。终于在开源软件的推动下，企业级的大数据分析处理能力变得唾手可得。

机器学习与深度学习

2016年 DeepMind 研发的 AlphaGo 4:1 战胜李世乭。由此将人工智能的这一波浪潮推向了新的高度。这一轮人工智能还能走多远?这个问题的答案见仁见智。但值得注意的是，各种主流的人工智能平台框架( Tensor Flow ， Caffe ， Keras ， PyTorch ， Paddle Paddle 等等)都是开源的。甚至英伟达这样的硬件厂商都推出了 RAPIDS 这样的开源 AI 框架。

开源软件的创新之处，不单单体现在技术上。更重要的是开源软件背后的开放协作理念，以及对软件价值的重新定义，彻底改变了今天的软件世界。

重塑软件价值

时间回到 2009 年，那正是商业软件公司欣欣向荣的时代。那时笔者是 IBM 的一名软件售前工程师。同事们热烈讨论着日暮西山的 SUN 究竟还有什么出路。 有传闻 IBM 会收购 SUN，不过这样的收购恐怕过不了反垄断调查。

谁曾想 Oracle 最终出手。这笔交易完成后， Oracle 成为了与 IBM 一样的集软硬件，服务于一体的全栈型企业 IT 公司。 Oracle 与 IBM 之间的双雄争霸似乎将会从数据库领域拓展到企业 IT 的各个领域。

然而，我们知道这样的事情最终并没有发生。 Oracle 与 IBM 双双迷失在这开源软件大爆发的时代……

传统商业软件的玩法

我们都知道传统商业软件通常采用许可证( license )销售模式。一般的流程是，软件厂商会将用户的硬件配置(比如 CPU 核数，存储容量等等)，代入他们的神奇公式(公式里的各种常量大概都是上帝确定的)，最终计算出软件许可证的金额。

那么用户支付许可证费用以后，就能愉快的使用软件了吗?对于软件厂商来说，还有两个问题：

1. 许可证费用一般都给了很大的折扣(为抢标，报价 1 块钱的也不是没有)。
2. 许可证往往是一次性收费，今年收了，明年怎么办呢?

因此除了一次性收取的许可证费用，软件厂商又设计出了按年收取的软件升级保护费用(通常是按比例从许可证费用折算而来)。 只要购买了升级保护，用户以后就可以一直使用最新的“版本”，而无需重新支付许可证费用。 Oracle 称其为许可证支持( license support )， IBM 称其为订阅与支持( subscription & support )。

按照一般的直觉，人们会认为商业软件的核心是许可证费用，软件升级保护只是许可证的附加产品(毕竟连计算方法都是跟着许可证走的)。但事实往往是反直觉的，请看 Oracle 2017 年财报：

• 单位：百万美元

原来，软件升级保护收入超过整体收入的 50 % ，是新售软件许可证收入的 3 倍，也是整个公司研发支出的 3 倍。真是了不起的成就!也正是依靠这个基本盘， Oracle 的转型之路还算是比较从容。足见可持续性收入对于软件公司有多么的重要。

（编辑：西安站长网）

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