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现在杰夫谈了几家塑料加工公司，但是发现各家的报价与他们的预算差距较大，报价最低的一家公司给出了7。5万美元的报价，这仍然与他们的底线想去很远。而杰夫与这几家公司反复沟通，给人的感觉就是，哪怕是人家不赚钱只要个成本5万美元也做不下来。
这事到这就卡主了，杰夫与团队开会研究，但是商量来商量去，一直无法找到解决方案，要么追加预算，要么降低品质，似乎没有第二条路可走了。
就是在这个情况下，一个偶然的机会，团队里有人介绍了一个叫云智造的平台，杰夫上去看了一下，发现他们能够为硬件创业团队提供整套的服务。
既然提供全套服务，也许就会有量上的优势，有成本的优势，即使在这个过程中他们收取一定费用，也许整体算下来成本也会比他们自己弄要低。
正式抱着这个想法，杰夫跟云智造谈了一下，并且重点谈了一下他现在面临的困境，表示如果云智造能够解决这个问题，在5万美元之内搞定这个塑料件，那么他们就可以考虑跟云智造合作，选择云智造的生产链服务。
仅仅过了几天，云智造的人联系他，并且告诉他这个问题已经解决了，杰夫感觉非常惊奇，因为他觉得已经差不多无路可走了，云智造是怎么解决这个问题的？
“你们是怎么把价格谈到3。7万美元的？真是太不可思议了。”
“其实很简单，你们给的技术参数有问题。”
“怎么回事？”这让杰夫感觉非常奇怪。
“你们提出的形变量是0。5，那么这个形变量就是指整个件的形变量，这个技术难度比较大，5万美元是绝对做不下来的。我们仔细分析了你们的产品，发现这个塑料件完全不必设定这么高的技术指标。它的前后形变量小于0。5，左右形变量小于0。3，上下形变量小于0。2就足够了，应该完全不影响产品体验。”
“并且你们选择的光洁度也不对，按照你们给出的光洁度，必须要上1500吨以上压力的注塑机，实际上你们完全用不到这么高的光洁度，按照你们这个件的复杂度和尺寸，400吨的应该就足够了。”
“主要是你们提出的技术参数太笼统，并且与实际需求不太相符，其实只要认真细化下，价格很容易下来的。”
听了对方的回答，杰夫当时就懵逼了——这样也行？
话说他只是个硬件工程师，真的不知道简单加工一个塑料件，这里面居然还有这么多道道。。。。。。
反过来想想，他们这一百多将近两百个零部件，其中又有多少存在类似的情况，里面会隐藏多少他们这个团队完全不知道的各种道道呢？
听了对方的这一番话，杰夫实际上已经知道该如何选择了——专业的事交给专业的人去做，没有谁能够了解整个行业。
他已经决定采用云智造的服务了，但是在这事前还有些事要问问清楚。
“如果我们想用云智造的服务，不知你们的服务费是多少？”
“不用担心服务费，我们是不收费的。”
“不收费？”杰夫非常惊讶。“那你们的利润从哪来？”
“我们是城堡的全资子公司，主要配合城堡的投资业务，所以这块我们是免费服务的。”
“可是我们并没有拿到城堡的投资。”
“智能硬件是一个方兴未艾的行业，促进整个行业的快速发展，这本身就对城堡有意义。并且只要用云智造的团队和供应商足够多，我们完全可以在很多其他方面获得利润。”（未完待续。）
第207章 数据联盟
云智造逐步进入正轨，在智能硬件的创业圈里慢慢打出了知名度，云智造的服务体系随着服务的团队越多，整个体系就被磨练的越成熟，磨合得越顺畅，效率也就越高，成本就能压缩得更低，而这又会对其他的团队行程更加大的吸引力，一个良性循环逐步形成，并开始释放出强大的吸聚效应。
有城堡站在背后做信用背书，让云智造得以很快打开市场，迅速形成自己的规模优势，这个规模优势又反过来增强了它的竞争力，慢慢积累起行业竞争门槛，让其他想要学习云智造模式的公司需要面临巨大的竞争难度。
城堡和云智造的品牌知名度打出去，业务规模达到一定程度，组织的自持力和惯性慢慢形成，这两个公司基本上进入快车道。
这天莫回突然接到一个邀请，这份邀请来自于通用董事会，请他参与一个联盟组织的筹建大会。
这是一个类似于协会，近似于联盟的组织机构，莫回在发起方里面发现了很多赫赫有名的公司：谷歌、微软、甲骨文、阿帕奇、亚马逊、脸书、llbean、沃尔玛、福特、特斯拉、苹果、丰田、ibm、思科、华为、阿里、领英、高通、verizon、、汇丰、摩根、花旗、ge等等等等。
这个组织有一个简单易懂的名字——数据联盟！
数据联盟的发起方几乎囊括了世界上主要的互联网、移动互联网、通讯、快消、耐用消费品、金融、交通等行业的龙头企业。
所有这些企业都有一个共同的特征，它们都拥有大量的最终消费者数据资源，而这个联盟成立的目标就是实现这些消费者信息的复用和互相引用，简单来说，联盟的意义就是让这些企业通过某个机制能够互相调用对方的消费者数据。
这是一个非常重要而大胆的尝试，数据联盟试图在全球范围内实现普通消费者各种消费数据的互联互通互用。打破行业壁垒，打破国家界限，打破技术分割，实现信息层面上的整合和统一，让所有消费者信息全部进入同一个云端平台，让所有会员企业都能够获取任意一点的信息。
数据联盟的出现并不偶然，毕竟如果想要实现数据联盟的主张，至少要保证相当部分世界级大公司充分参与其中才行，估计世界500强里面主要面对最终消费者的那些公司都需要囊括在内。
如此大范围的协作和共通，如果没有一个足够坚实的基础和需求是很难想象的。
能够将这些全球性公司聚集在一起的，唯有一件事能够做到，那就是不可抗拒的时代浪潮。在历史潮流面前，无论你愿意不愿意，只要你不想被淘汰，就必须参与其中，越是大规模的企业这种压力和紧迫感就越强。
而大数据时代的兴起正好拥有足够的势能，通用利用大数据手段登上全球第一汽车公司的宝座，这个案例拥有足够的说服力。
并且随后涌现出来的，大量运用于各行各业的大数据案例，以及大数据被运用于美国大选的案例，更是让各大公司充分认识到数据的力量，当一个人的所有相关信息都被收集起来，它将会产生质的变化。
大家充分认识到一点，一个公司自己搜集的用户数据，还谈不上真正意义上的大数据，只有来自于各行各业的用户数据集合起来，才能发挥出大数据的真正力量。
天网、竞选这类软件之所以能够起作用，都是在于打通了无数个数据采集渠道，这才能让用户分析和精准营销达到具备商业价值的精准度水平。
商业本身就是合作，以利益为纽带的合作。当一个更好的前景摆在面前，当一个更犀利的营销武器摆在面前，自己不用就会成为别人用来打倒自己的武器，这时只要能够认识到数据联盟意义的公司，都迫不及待的，主动或者被迫的加入其中，唯恐被扔出圈外，成为一个外围的看客，因为那注定会让自己慢慢被淘汰被灭亡。
数据联盟将是一个平台，一个互利互惠的平台，数据共享和互通的平台，联结的纽带就是利益。我将自身的数据提供出来，你如果要用，要么数据互换，要么付费，同理，我如果想用你的数据，也需要付出对等的代价。
当然这仅仅是一个利益互换方案，还有其他各种利用方案，比如你可以采购原始的用户数据，这会比较贵；同时你也可以采购分析结果，这样你看不到原始数据，价格就会便宜很多，只需要为数据分析结果付费就行了。
原始数据互换适用于紧密相关的企业之间，而结果付费则适用于那些相关性不高的企业之间，并且对中小型企业意义更大，这样他们可以低成本的利用数据联盟提供的，整合在一起的，全球消费者的全方位数据。
比如一个童装生产厂，他主要接外贸订单，他想知道，明年春天南美流行的童装款式是什么。那么它只需要向数�