作者：彭昭（智次方创始人、云和资本联合创始合伙人）
物联网智库 原创
这是我的第318篇专栏文章。
时光荏苒，十年转瞬即逝。2014年，当全球最具影响力的管理思想家、哈佛商学院教授迈克尔·波特和PTC前首席执行官吉姆·赫普曼在《哈佛商业评论》上发表了一篇题为《智能、互联设备正在如何改变竞争》的文章时，他们的见解如一声惊雷，在商业世界中引发了强烈反响。
在这篇极具前瞻性的文章中，两位作者高瞻远瞩地指出，物联网设备将彻底重塑传统行业结构、商业模式以及诸多行业的竞争格局。
他们尤其提出了一种崭新的商业模式理念：联网设备即服务(Equipment as a Service - EaaS)。这一概念一经提出，便受到了业界的广泛认可和高度关注。
众多知名机构，包括贝恩公司、德勤公司、ARC咨询公司等，纷纷对EaaS的发展前景给予厚望，专门推出研究报告对其进行深入分析。
这些报告一致认为，EaaS蕴藏着巨大的市场潜力，其规模有望达到千亿美元的量级，足以掀起一场商业模式的革命性变革。
图：设备即服务EaaS全景概览
然而，时间的车轮滚滚向前，现实的发展轨迹却并非一帆风顺。
就在不久前，知名物联网研究机构IoT Analytics发布了一份名为《2024-2028年设备即服务市场报告》的最新研究成果。
这份报告显示，尽管设备即服务EaaS的市场总额已达212亿美元的规模，但过去4年里，EaaS的采用速度却远远落后于预期。2023年，根据EaaS合同执行的设备销售比例还不到1%，这不免让人感到几分困惑和遗憾。
与此同时，许多设备制造商(OEM)在推进其物联网战略方面取得了显著进展。他们推出的产品中40%已经联网，并且提供创新的软件和服务，并对业务模式进行了优化和改进。
在这个变革的十字路口，我们不禁要问：是什么因素制约了设备即服务EaaS的发展？未来EaaS又将如何突破桎梏？
今天这篇文章，让我们一起深入探讨设备即服务EaaS的现状，剖析其发展背后的隐忧和困境，并展望可能的破局之道。
EaaS颠覆传统但发展不及预期
十年前，设备即服务(EaaS)的概念还是一个相对陌生的领域。当时，由于基础设施的限制，这项服务无法得到广泛应用。
然而，随着物联网、云计算、数据分析等技术的飞速发展，远程监控和预测性维护成为了现实。这一技术进步为企业转变商业模式和营收来源提供了坚实的基础。
如今，物联网技术已经深入各行各业。据统计，原始设备制造商(OEM)销售的产品中，有40%已实现互联，而亚太地区这一比例更是超过50%。
预计到2026年，全球范围内，这一平均比例将进一步攀升至54%，如下图所示。互联产品已然成为常态。
图：物联网设备的全球渗透率（2023年到2026年）
在这股技术浪潮中，许多原始设备制造商(OEM)抓住机遇，对其业务模式进行了创新，并成功将物联网部署扩展到数十万甚至数百万台设备。
其中，宝马(BMW)在全球道路上行驶着超过2000万辆联网汽车；约翰迪尔(John Deere)拥有超过50万台互联农业和建筑行业机器；迅达(Schindler)在全球范围内拥有超过50万部联网电梯。这些成功案例为EaaS的发展奠定了坚实的基础。
随后，设备即服务(EaaS)这种设备使用和支付方式逐渐在工业机器制造商中推广，它也可以被称为“按使用付费”，在EaaS商业模式下，设备最终用户可以将资本支出(CapEx)转换为运营支出(OpEx)，同时将维护硬件资产的责任从最终用户转移到设备供应商。
这种模式带来了一个明显的趋势：设备数据变得更加全面和透明，无论是设备可用性指标，还是最优利用率…每个数据都可以被跟踪、监控、测量和管理，以获得直接的财务反馈。
传统模式的缺点也日益凸显。许多客户通过惨痛的经历认识到，当机器发生故障时，维修可能既昂贵又耗时，而且停机会导致严重的生产损失。
面对挑战，客户正在采用更加主动的EaaS方法。双方共同承担责任，平等参与EaaS的有效执行。
图：设备即服务的盈利潜力估算
在设备即服务(EaaS)的商业模式中，收费方式可能会根据客户实际支付的费用而有所不同。这些费用可以基于每小时使用、每单位输出或总体设备效率(OEE)等指标。
最初作为EaaS典型例子的是备受推崇的劳斯莱斯模型。该模型彻底改变了公司销售飞机涡轮机的方式，通常被称为“按小时计费”，因为客户只需按实际使用的小时数付费。
这种销售方式虽然减少了原始设备制造商(OEM)在第一年的收入，但提升了产品在全生命周期内的营收，差异如上图所示。
然而，从一次性销售设备到设备即服务的商业模式转变，需要经过复杂的过程。
图：各种OEM服务化商业模式的采用，设备即服务最为复杂
这个过程涉及到多种商业模式创新，涉及到企业的服务能力、数字化转型能力、数据管理能力、财务管理能力、连接管理能力等，每一个步骤都有其独特的特点和挑战，如上图所示。
面对光明的未来和艰难的历程，EaaS的发展不尽如人意也在意料之中。
截至2023年底，EaaS的市场总额达到212亿美元，全球采用率不到1%。但最新研究预计，2023年至2028年，该市场的复合年增长率将达到11%。
这意味着，尽管EaaS模式存在巨大潜力，但目前仍处于起步阶段，有待进一步推广和应用。
图：设备即服务市场2024概况
EaaS矗立于企业转型的十字路口
EaaS模式为设备制造商和客户带来了诸多益处。首先，它可以显著降低客户的资本支出。从资本支出迁移到运营支出，是接受调查的设备供应商表示其客户有兴趣转向EaaS的首要原因。其次，EaaS模式能够帮助客户实现更低的设备总体拥有成本(TCO)。客户只需为定义的结果(如运行时间或设备产量)付费，而无需承担设备的全部成本。此外，EaaS还为最终用户提供了更高的灵活性。
然而，尽管EaaS模式具有诸多优势，但这些优势在财务方面并没有得到充分体现。实际上，企业在采用EaaS模式的过程中，往往需要经历一个财务逐渐紧绷再改善的过程。这个过程可以用“鱼形模型”来描述。
托马斯・拉赫和J.B.伍德在他们合著的《技术即服务业务指导手册：如何培育可盈利的订阅式业务》一书中指出，在所谓的“吞掉那条鱼”的过渡阶段，收入曲线会暂时下降，低于运营费用曲线，然后收入曲线会再次爬升起来。这种现象在传统公司从资产购买模式向订阅模式转型时尤为常见。
在这种情景下，公司可能连续几个季度营业收入萎缩，这个阶段对企业而言无疑是一个巨大的挑战。他们需要在收入下降的同时，继续加大投入，完善服务体系，提升运营效率。这需要企业具备前瞻性的战略眼光和强大的资金实力，能够承受短期的财务压力，并对未来的回报充满信心。
但从长远来看，一旦企业度过了这个艰难的过渡期，EaaS模式带来的好处将逐步显现。稳定的订阅收入将为企业提供可预测的现金流，降低了经营风险。通过持续的服务和升级，企业可以与客户建立起长期的合作关系，提高客户粘性和忠诚度。此外，EaaS模式还有助于企业实现业务的数字化转型，通过数据分析和智能化服务，不断优化运营效率，创造新的价值增长点。
理解了鱼形模型，再分析导致EaaS设备即服务采用缓慢的因素就更加清晰。这些因素是多方面的，涉及到OEM企业自身、宏观环境以及行业特点等多个层面。
首先，从OEM企业的角度来看，设备即服务并不是他们议程上的首要任务。
图：OEM的潜在收入来源及其复杂程度
EaaS只是OEM企业9项潜在收入来源创新之一，且是其中最复杂的一项。它需要客户方面具备数字基础设施、定期计费管理、融资能力以及足够的客户教育。
许多原始设备制造商在探索新型收入来源(如销售数字软件和服务)时进展缓慢，因为相关收入流对公司的收入和利润贡献有限。面对这种困境，试图提升到复杂的EaaS模式，几乎不会让这些企业感兴趣。
其次，从宏观环境来看，新冠疫情的爆发对主要设备即服务领域产生了负面影响。
在疫情初期，EaaS模式似乎为企业提供了应对不可预测需求和供应模式的合理理由，使那些按使用量付费的公司受益。
然而，一些最大的EaaS最初采用者，如航空喷气发动机制造商，却在那段时期遭受了损失。以罗尔斯·罗伊斯公司为例，其喷气发动机即服务计划TotalCare需要飞行时间来推动使用时间收入。2020年出行量的突然减少，导致罗罗的发动机交付量大幅下降，服务收入损失高达56亿美元。即使到2023年，其服务收入仍比2019年下降11%。这一案例凸显了EaaS模式在面对外部冲击时的脆弱性。
第三，从行业角度来看，一些原本被认为具有高潜力的行业，却尚未广泛采用EaaS模式。
以机械行业的压缩机领域为例，在2020年表示将会采用EaaS的六家企业中，仅有两家真正践行了EaaS，而且EaaS仅占其年收入的个位数百分比。
这背后的原因在于，正如鱼形模型所示，EaaS模式将给公司的财务带来较大压力。高通胀、供应链中断或市场条件变化等因素，可能导致EaaS模式中后期的合同收益不及预期。此外，EaaS模式缺少大笔预付款，这意味着OEM降低了客户的首付支出，而这些资金原本可用于立即投资于创新和技术。
现金流管理也是另一个潜在问题，特别是对于新进入者和规模较小的原始设备制造商而言。预先提供的设备和服务要产生积极的投资回报需要一定的时间来抵消成本，而这是许多公司无法承受的。
第四，EaaS模式的推广还面临着一个潜在的颠覆者：人工智能。
近年来，生成式人工智能的突然爆发引起了人们对人工智能整体的广泛关注。这一技术的进步，开始使企业能够更多地依赖自己的资源进行设备维护，而这恰恰是EaaS的一个重要卖点。
如果企业可以利用人工智能技术进行内部运营，例如通过预测性维护算法来提前识别和解决设备故障，那么EaaS在设备维护方面的价值主张就可能变得不再那么有吸引力。企业可以通过自身的人工智能系统，实现设备的智能化管理和优化，减少对外部服务的依赖。
当然，人工智能技术要在设备维护领域取代EaaS，还有很长的路要走。与此同时，人工智能技术也为EaaS模式注入了新的活力和想象空间。设备制造商可以将人工智能技术与EaaS模式深度融合，利用人工智能来优化设备运营、预测性维护、远程诊断等环节，提供更加智能化和个性化的服务，创造更大的价值。
综上所述，尽管EaaS模式具有诸多优势，但其推广和应用仍面临着来自企业内部、外部环境以及行业特点等多个方面的挑战。这需要设备制造商审慎评估自身条件，权衡利弊，制定恰当的策略和路线图。与此同时，企业还需要加强与客户的沟通与合作，积极应对外部环境的变化，不断优化和完善EaaS模式的实施方案。
DePIN：EaaS模式的破局之钥
在探讨EaaS模式推广和应用中面临的种种挑战之后，我们不禁要问：是否有一种创新的技术或解决方案，能够有效地促进EaaS的广泛采用，同时提升其财务价值？
答案是肯定的，而这个解决方案可能就是DePIN，即去中心化基础设施网络。
DePIN是一种基于区块链技术的去中心化网络，它通过将闲置的计算、存储和带宽资源整合起来，创建了一个全球性的共享基础设施池。这种去中心化的架构，能够为EaaS模式的推广和应用提供强有力的支持。
首先，DePIN能够显著降低EaaS模式的基础设施成本。
传统的EaaS模式通常需要设备制造商自己搭建和维护庞大的IT基础设施，这带来了高昂的前期投入和运营成本。
而通过DePIN，设备制造商可以利用全球范围内的共享基础设施资源，按需获取所需的计算、存储和带宽能力，大大减轻自身的基础设施负担。这将使EaaS模式的财务门槛显著降低，使更多的企业能够轻松采用这一模式。
其次，DePIN能够提供更加灵活和弹性的基础设施支持。
EaaS模式的一大特点是需求的不确定性和波动性，这对基础设施的弹性提出了很高的要求。
通过DePIN，设备制造商可以根据实际需求，动态调整所使用的基础设施资源，实现快速的扩容和缩容。这种灵活性使得EaaS模式能够更好地适应市场变化，提高资源利用效率，降低运营风险。
再次，DePIN能够促进EaaS模式的生态系统建设。
去中心化的网络架构，使得不同的设备制造商、服务提供商、开发者等，能够基于统一的技术标准和协议，进行广泛的合作和互联。这将有助于EaaS模式的标准化和规模化发展，促进整个行业的协同创新和生态繁荣。
各个参与主体可以通过DePIN，共享数据、算法、应用等资源，实现优势互补和价值共创。
最后，DePIN还为EaaS模式带来了更高的安全性和可信度。
区块链技术的去中心化特性，能够有效地防止单点故障和恶意攻击，保障系统的稳定运行。智能合约机制也能够实现服务过程的自动化和透明化，提高交易的效率和可信度。这将增强客户对EaaS模式的信任和接受度，促进其广泛采用。
综上，DePIN去中心化基础设施网络，是促进EaaS模式广泛推广和提升财务价值的有效手段。它通过降低基础设施成本、提供弹性资源支持、促进生态系统建设、提升安全可信等方式，全面赋能EaaS模式的发展。这为设备制造商开启了一扇全新的大门，使其能够以更低的成本、更高的效率、更好的体验，向客户交付EaaS服务。
写在最后
根据华利安投资银行最近发布的数据，EaaS最近的采用情况出现了好转，2023年第3季度EaaS设备即服务市场的交易率超越了疫情之前的水平，并且持续提升。这一积极信号表明，EaaS或将度过黎明前的黑暗。
展望未来， EaaS有望成为驱动制造业数字化转型的关键引擎。
一方面，5G、边缘计算等新一代通信和计算技术的部署，将显著提升设备连接的实时性、可靠性和灵活性，为EaaS模式提供更加坚实的数字化基础。
另一方面，人工智能技术在预测性维护、故障诊断、自动化运营等方面的应用深化，将使EaaS模式的价值主张更加凸显。
此外，随着以DePIN为代表的去中心化基础设施网络的发展成熟，EaaS市场有望迎来新一轮爆发式增长。DePIN所提供的共享化、弹性化的基础设施支持，将显著降低EaaS服务的技术门槛和成本，使得更多的中小型制造企业也能轻松驾驭EaaS模式，加速其在制造业各个细分领域的渗透。
当然，EaaS模式要真正成为制造业的“新常态”，还需要在商业模式、生态建设、安全保障、标准规范等诸多方面取得突破。这需要设备制造商、技术提供商、金融机构、行业协会等各界主体通力合作，共同推动EaaS产业生态的完善和成熟。
参考资料：
1.Equipment-as-a-Service， From Capex to Opex – new business models for the machinery industry，来源：德勤
2.OEM servitization strategies: Why Equipment as a Service hasn’t taken off yet，作者：Matthieu Kulezak，来源：IoT Analytics
3.How to create a successful IoT business model—Insights from successful OEMs，作者：Dimitris Paraskevopoulos，来源：IoT Analytics
4.Equipment-as-a-Service Q3 2023 Market Update，来源：Houlihan Lokey
