不知道大家感覺到?jīng)]有，進入2019以來，公有云是少數(shù)絕不消停的市場之一。

比如說，BAT都將云服務的戰(zhàn)略地位不斷升格、圍繞云與相關技術市場的收購案不斷增多、各種意想不到的使用者開始遷移上云。你方唱罷我登場，幾朵云都展現(xiàn)出了相當大的投資力度、產(chǎn)品技術迭代速度，以及全新的slogan……

然而與消費互聯(lián)網(wǎng)市場不同的是，企業(yè)服務在如今階段更看重差異化。圍繞云服務，各家廠商是“你打你的我打我的”，似乎呈現(xiàn)出眼花繚亂的感覺。究竟如何理解云服務市場的熱鬧與“不統(tǒng)一”？

如今，行業(yè)基本已經(jīng)達成共識，今天促使云計算市場不斷加速悸動的核心原因，是AI代表的智能化技術被納入云服務的版圖。比如說，全球范圍內谷歌和微軟，這兩個著重強調AI能力與技術的云廠商正在蠶食AWS的霸主地位;國內百度智能云和華為云這兩家以AI為賣點的“后起之秀”上升速度最快。而阿里云改名叫阿里云智能，百度云改名叫百度智能云，是這場變革另一角度的縮影。

可能大家還記得2016年左右，有很多數(shù)據(jù)機構預言中國市場的云用戶面臨枯竭，云紅利正在消失。而根據(jù)Frost & Sullivan發(fā)布 2019年H1《中國公有云市場研究報告》中估計，中國公有云市場規(guī)模在2023年，將有望達到5256.5億元人民。這將較比2018年的531.3 億元的市場規(guī)模，發(fā)生五年十倍的增長。從云紅利消失到超高速增長，其中的核心變化就是16-17年開始發(fā)動的AI應用化浪潮。

云服務市場，正在AI的注入下迎來一場大變局。接下來，我們將在一系列文章中討論這場變局的不同側面。而今天，讓我們先從主線邏輯上，梳理一下智能與云的結合究竟改變了什么。

云是AI的最佳容器

進入市場變化之前，讓我們先說一個技術邏輯上的改變。

那就是為什么AI一定要基于云來輸入到企業(yè)。從本質上來說，AI是一種基于貝葉斯統(tǒng)計學的計算。既然是計算，就一定要在算力基礎上發(fā)生。企業(yè)想要獲得AI算力，也無非就是兩條路：本地硬件或者云。

而這里出現(xiàn)了另一個問題，如今的AI，基本是以深度學習為代表的第三代AI技術。這類技術的基本模式是先訓練一個智能體，再把它推理部署到一定的場景，最后應用產(chǎn)生效果。

這個流程的問題在于，從訓練到推理，每個步驟所需的算力是差距巨大的。其中訓練所需算力最多也最復雜。另一方面，AI模型需要反復測試，不同測試需要的算力各自不同;而如果是基于互聯(lián)網(wǎng)的AI任務，或者模型部署的終端突然增加，也會讓算力需求短時間膨脹。

這些問題決定了，AI所需算力必須具備的特點，是具有高度的靈活性。這就像我們培養(yǎng)一個孩子，卻不能單獨給他蓋一座學校。需要學習的AI，也在不同流程需要不同的算力支持。這樣來看，云就在現(xiàn)實條件下成為了AI的最佳輸送方式。

現(xiàn)實中往往能見到這樣的例子，以往進行AI訓練需要花費幾十萬甚至上百萬構建一個GPU池，但是訓練完這些硬件就沒用了。那么當然直接調用云端算力是更好的選擇。結合其他一系列云端的優(yōu)勢，公有云雖然也有不盡如人意的地方，但絕對是大規(guī)模AI市場的最佳容器。

以上可以看作是云如何幫助AI落地，而反過來看，AI的到來也改變了云計算的基礎規(guī)則。

一系列改變都在發(fā)生

我們知道，公有云按照交付方式，主要細分為IaaS、PaaS、SaaS三種。全球范圍內看，SaaS是主流，也就是說云的主要能力是承載不同的軟件應用流動。而在國內市場中，IaaS至今依舊占比超過60%。也就是說，基礎設施依舊是國內云服務扮演的主要角色。

這說明，大部分用云的中國企業(yè)，核心目標不是獲取某種應用，而是把自己的網(wǎng)絡業(yè)務嫁接在云上，以此替代服務器的高昂成本。這種情況下，公有云更多扮演著業(yè)務支撐的角色。其中以移動互聯(lián)網(wǎng)紅利下，誕生的游戲、移動應用和電商企業(yè)為主。

而AI技術納入云版圖后，首先改變了“誰來使用云”這個核心問題。

AI的核心能力，是取代一部分重復性高、即時性強的人工工作。比如安防、質檢、商業(yè)運維，進一步可能有智能制造、無人駕駛等等。不難發(fā)現(xiàn)，這些業(yè)務的使用者不是相對“輕且時髦”的互聯(lián)網(wǎng)公司，而是城市管理、線下商超、工礦企業(yè)、大型金融這些“重度企業(yè)”。它們的特點是不需要云的特性來支撐業(yè)務，但卻極大程度需要AI來優(yōu)化生產(chǎn)力，達成所謂“提質增效”的目標。

AI的受眾變了，也就導致云的受眾變了，繼而從市場行為、市場邏輯到購買需求可能發(fā)生一系列變化，這就是今天云服務市場重新熱絡，大量資本、頭部企業(yè)與開發(fā)者開始集結的核心原因。

舉幾個例子，工業(yè)企業(yè)通過云來接入AI，首先需要的是更嚴格的安全保障，然而就是即時性低延遲的AI能力接入，這就改變了云服務的核心賣點。然后又推導出，工業(yè)企業(yè)缺少自身的技術人才儲備和信息技術基礎，更偏向于以大型解決方案，也就是從能力，到運維再到操作系統(tǒng)打包的方式購買AI，這就改變了云服務的交付方式。而把生產(chǎn)設備接入到AI，這可能帶來一系列工業(yè)領域必須配合的整合生產(chǎn)，這就改變了云服務的商業(yè)模式。

這一系列的變化，正在催生企業(yè)IT服務與云服務，以及智能技術三者的融合與重構，市場邊緣在經(jīng)歷打碎重組。這也就讓一些新的云玩家看到了巨大機遇。

當然了，今天云+AI改變產(chǎn)業(yè)市場格局，更多還停留在供應方的宣傳邏輯中。真正把AI技術下沉到市場，還是一件任重道遠的工作。

“軟云變硬”

在這一系列改變發(fā)生之初，我們還能看到一些云計算市場的“常識”正在被改寫。理解云服務的變化，可能需要認清幾個新的基本規(guī)律。

首先我們可能會發(fā)現(xiàn)，原本號稱要去硬件化的云廠商，今天一個個打起了IoT硬件的主意?；ヂ?lián)網(wǎng)公司集體上云時候，我們以為讓一切變“軟”的云計算，今天又重新“硬”了起來。

這個改變的觸發(fā)點在于，AI要在現(xiàn)實中發(fā)揮作用，近乎是一定無法離開機器視覺、語音交互以及傳感陣列的，這些能力必須以現(xiàn)實中的硬件為主體存在。另一方面，如果AI能力想要深入生產(chǎn)場景，完成高即時性的復雜操作，就必須在邊緣側、終端側具備一定的推理算力，以此達到最優(yōu)化的算效比。這需要云端的AI算力與硬件上的算力緊密結合，構筑一個整體。最典型的代表可能是智慧交通中的紅綠燈控制。紅綠燈需要跟專用攝像頭、本地處理硬件，以及云端系統(tǒng)四合一才能達到最佳處理效果。

云和終端硬件的結合，顯然必須依靠網(wǎng)絡，這就是為什么物聯(lián)網(wǎng)被越提越多。這些變化讓云+AI，后面必須再+IoT。從歷史進程上來看，服務器時代的端到網(wǎng)，再到云計算時代的云到網(wǎng)，在AI時代會變成云-網(wǎng)-端的新結構。

這讓云廠商必須自我革新，也讓產(chǎn)業(yè)服務市場市場發(fā)現(xiàn)了新的機會。

解決方案式交付，重新定義市場

關注云計算市場的朋友，應該會想到一年來另一個關鍵詞經(jīng)常在云計算的新聞中被提到：被集成。

其實被集成也不是什么新鮮說法，過去IT產(chǎn)業(yè)中就強調被集成的重要性。而在云服務市場要提這件事，歸根結底是商業(yè)交付模式正在發(fā)生變化。

大型政企上云，和企業(yè)根據(jù)對AI+IoT的綜合需求上云，這兩個是相輔相成的兩個云計算市場趨勢。而這些趨勢都指向同一個變化，就是云服務被交付到這些重型新用戶手中時，不應該僅僅是用云量、API或者付費軟件，而應該是一整個體系化工程。

當AI的需求不斷加深，企業(yè)需要深度應用AI加持的自動化制造、自動駕駛，以及大規(guī)模質檢體系、多流程AI應用之后，這個趨勢將不斷加深。中小企業(yè)的單一快節(jié)奏交付，開始變?yōu)榻鉀Q方案式交付、長時間更新運維的大型工程。

公有云+私有AI的新需求，將把云計算市場和IT市場的商業(yè)模式與市場行為邏輯進行新一輪整合與交融。云計算變局的內核，是商業(yè)和市場的革新，那么關鍵點就在于誰更適應新交付模式的問題。

過去，我們經(jīng)歷過云計算市場IaaS和PaaS、SaaS的爭論。而這個爭論源起，就是云計算交付模式到底如何產(chǎn)生。然而在AI和IoT的催動下，輕云側重端側的新交付需求可能帶來新的市場結構：一個新的云服務模式正在醞釀。

今天有可能看到的是，云計算市場將產(chǎn)生更復雜的產(chǎn)業(yè)鏈關系。云計算市場將從按需提供，轉化為按供購買。同時，硬件能力、線下服務能力、算法開發(fā)能力將在云市場中重要起來。這就帶來了云計算變革中的另一個關鍵點：生態(tài)的地位急速增長。

生態(tài)綻放

當一家大型工廠，決定通過公有云購買一系列智能化轉型服務時，他希望購買到的是什么？

其中可能包括系統(tǒng)、算力、框架、固有算法模型，一系列獨立的開發(fā)需求，以及大量端邊側需要的算力硬件、傳感硬件、部署環(huán)境硬件。

毫無疑問，沒有任何一家公有云提供商，可以獨自完成這所有工作。但需求又確實擺在那里，怎么辦呢？答案就是，云和AI的耦合，導致云服務廠商必須把自己變成一家生態(tài)超市。

今年以來，我們可以看到全球云服務市場不斷加大收購力度。比如微軟收購Github引起了軒然大波，但其產(chǎn)業(yè)目的，毫無疑問是將開發(fā)生態(tài)更緊密固定在自己的體系內。

原本能力單一的云廠商，已經(jīng)紛紛看到了未來需求的復雜化趨勢，然后首先就是通過投資和收購來擴大自己的基礎能力版圖。當然，靠收購是不能解決長期問題的。云的長久之計，還是在自身體系達成生態(tài)綻放。而第一站，往往是AI開發(fā)者的綻放。

從本質上來說，AI是一個眾對眾的生意。大量不同開發(fā)者，滿足大量用戶的復雜需求。而云服務作為AI的必經(jīng)之路，最理想狀態(tài)是在其中作為接口。因為自身客戶多，來聚集開發(fā)者;又基于開發(fā)生態(tài)的良好，吸引更多的客戶加入。同時在AI之外，中國SaaS還要廣闊的發(fā)展空間，云廠商的生態(tài)建設本身還遠未結束。

當然了，生態(tài)綻放的理想狀態(tài)也是任重道遠。賦能和加持開發(fā)者，已經(jīng)并且將長期成為云服務市場的主旋律。而其中又以三個任務相對關鍵，可能成為云服務市場的賽點：

1、開發(fā)者社區(qū)和工具建設，提高開發(fā)者純技術融入的必要性。

2、良好的分利政策與市場效率，讓開發(fā)者在生態(tài)中有利可圖，與用戶良性對接。今年眾多AI市場的建立，以及AI開發(fā)者賦能計劃的興起，都可以看作這個趨勢的投射。

3、利用多技術變量，加強開發(fā)者凝聚力。如果說，云是AI的孵化器，那么5G就是AI的加速器。對5G、IoT、智能數(shù)據(jù)處理等新技術的掌握和融合，將成為接下來云服務市場的關鍵。

這里有個問題需要注意，可能大部分人提起開發(fā)者，想到的就是T恤黑框眼鏡背雙肩包的極客。當然個人和小規(guī)模團隊開發(fā)者十分重要，但開發(fā)者同時也包括大型供應鏈企業(yè)、硬件企業(yè)以及軟件服務商。云+AI的生態(tài)綻放，本質就是一個新產(chǎn)關系的構建。

理解了以上幾個關鍵詞，我們接下來要做的，是用這些“新常識”去觀看云計算市場上一個個具體的變化。

來源：腦極體