2019年，几乎每一位企业CIO都在组织里部署过或打算部署大数据、AI相关技术。但技术越高端，落地难度越高，这一年的6场收购，刚好戳中了行业的这个核心痛点。
这些收购，盯着的全是落地的死穴
你去捋这6场收购，没什么花里胡哨的，全是奔着解决“用不起来”来的。有的公司买了做流式处理和实时数据分析的团队，就是不想让数据等上一天再出结果——毕竟业务要的是随时能调的数，不是第二天的报表。有的加了机器学习模块，就是让AI能嵌到日常业务里，不是当个用来撑门面的摆设。还有的补了商业智能功能，就是让业务人员不用求着技术部，自己就能扒数据看结果。这些动作，全是从“客户要什么”出发，不是从“我有什么”出发。
买的卖的，都在顺着数据搬家的趋势走
这6场收购不是某一群玩家的独角戏，从提供数据平台的云大厂，到只加新功能的小公司，都掺和了。核心原因只有一个：企业的数据工作负载正在往云端搬。原来的本地数据处理工具，跟不上新的业务节奏，大厂买能适配云端的技术，是补自己的短板；小公司被大厂收，等于拿到了更多触达客户的渠道，不用再自己单打独斗，不用再愁没人用自己的东西。
这之后，行业的逻辑变了
原来的市场是各干各的：做数据的不管AI，做分析的不管业务，CIO要攒一套能用的方案，得找三四个厂商，还要自己整合，麻烦得很。现在不一样了，收购来的技术被串在了一起，客户能拿到更整合的方案，部署起来少了大半麻烦。对厂商来说，也得改改了——再想只卖炫酷的技术，没人买账了，得盯着客户真正要用的场景，而不是自己的技术有多牛。
2019年的这些收购，是行业从“堆技术”转向“解问题”的一个小拐点。那你觉得，接下来这些整合起来的技术方案，会不会反过来要求企业调整自己的组织架构，去适配更统一的技术栈呢？
素材来源：InfoQ 中国 · AI情报、融资并购、AI基础设施
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