工信部：新能源汽车发展需要电动化和智能网联进一步融合
06-18
电影《奥本海默》中，当奥本海默第一次目睹原子弹成功爆炸时，巨大而耀眼的白光穿过数英里的距离，层层保护，那一刻世界仿佛被抽离了。
人们目睹了这股力量，也在思考这股力量将走向何方。
爆炸之前，世界除了光彩夺目之外，似乎并没有什么不同。
几分钟后，冲击波将观察者脸上的墨镜吹落，原子能的力量开始震撼人们。
就像去年一样，大型机型已经“爆发”，但云计算还得“再等几分钟”。
3月份，《自我象限》与几家云厂商沟通发现，当时他们只知道时代即将改变，但仍对如何应对、如何改变感到困惑。
但情况会随着风波逐渐明朗，然后逐渐分成两派：一派以阿里云为代表，基础能力更加扎实的老牌云厂商，他们以云能力为核心拓展智能；另一派则以阿里云为代表，是基础能力更加扎实的老牌云厂商，他们以云能力为核心拓展智能；另一群以百度云为首，以大模型能力为起点，试图在风云变幻中实现弯道超车。
但当大家都在期待历史性变革的时候，云计算作为第一层基础设施，却并没有想象中的那么快发生变化。
所谓的巨变还在等待着。
这趟已经运行了20年的列车，仍在原来的轨道上以惯性的方式加速：技术上，IaaS的规模效应在今年年初开始显现，云厂商开始拼“价格”。
“战争”; PaaS层的竞争已经从数据库转向操作系统； SaaS公司已经开始向内挥剑，首先彻底改变自己的生活；在行业格局中，电信运营商的市场份额异军突起。
“整合”还是“被整合”已经成为云厂商必须思考的互联网问题。
老玩家想要巩固自己的地位，新玩家则瞄准机会、蓄势待发，昔日的伙伴变成了竞争对手。
今年，冲击、碎片化、重组，云计算进入了前所未有的混乱，也将进入前所未有的新周期。
通过梳理今年云计算十大关键词，我们将把脉智能，静待云起。
1、关键词一：与MaaS激战。
对于整个云计算行业来说，已经很久没有如此令人兴奋的事情了。
大模型激起波澜。
从年初到年底，阿里云、百度云、华为云、腾讯云、火山引擎，几乎主流的云厂商，无论规模大小，都开始布局MaaS。
3月，李彦宏在文心一言发布会上提出，MaaS将成为大模型时代的主流； 4月份，阿里巴巴发布统一钱文大模型时，张勇表示，阿里云已经形成模型即服务（MaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）的三层架构； 7月，华为云推出基于盘古大模型3.0和升腾AI云计算服务的L0-L1四层大模型架构，对外独立。
服务;随后，火山引擎推出了“大型模型商店+模型工具”的组合——火山方舟。
由于没有主力模型，火山方舟下集成了7款第三方主流模型共同提供服??务。
9月初，腾讯发布了混元大模型，同时还打造了大模型广场和微调工具箱。
MaaS服务纷纷推出。
这可不是单纯的凑热闹。
大模型重构了云厂商为企业提供服务的方式，打破了IaaS、PaaS、SaaS的三层架构。
作为底层能力或集成平台，连接企业业务系统，数据直接作为中脑。
微软Azure在4月份率先验证了这条路径的可行性，通过Azure提供OpenAI GPT3.5的核心能力，吸引了一批新客户。
微软依靠ChatGPT将自己从“半死不活”的状态中拉了出来，Azure也向AWS发起了挑战。
作为OpenAI的唯一代理，所有基于GPT4的MaaS服务均通过Azure完成，这将使Azure快速获得市场份额，甚至有可能超越AWS；另一方面，通过训练ChatGPT，Azure也在快速、深入地打磨自己的技能。
形成了自己的智能能力，成为全球最大的智能云。
2009年的中国，国内移动互联网正酣战之时，纳德拉就已经斥资10亿“买断”了OpenAI，提前坐上了AI赌桌。
微软给中国云厂商看了一眼，导致大机型改变云计算有两条路线：第一层是“AI for cloud”，即大机型作为新的载体，改变了原有云厂商的方式为企业提供服务的同时也解决了SaaS轻量化和PaaS定制之间的问题；另一层是“Cloud for AI”，即大型模型的出现对算力产生了新的需求缺口，而云计算力的重要性突然增加，过去十年的积累在今天爆发。
前者挑战云厂商的创新能力，后者考验云厂商的积累。
但年底回顾今年中国MaaS的整体情况，由于缺乏强有力的大模式作为支撑，MaaS只有服务形式而没有核心。
如何让大模式真正在行业落地并发挥作用，目前还处于探索阶段。
2、关键词二：云原生（分布式） 2016年，Gartner提出数字化转型双模IT概念。
模式1是稳态模型，以优化那些具有高确定性和可预测性的区域。
模式2是一种敏感模型，旨在优化不确定区域并处理需要探索和实验才能解决的新问题。
▲图片来源：Gartner 稳态和敏感态问题是企业当前转型过程中的两个重要任务，但鱼与熊掌不可兼得。
过去几年，稳态服务一般构建在主机上，要求绝对稳定，而敏感服务则需要不断适应变化，一般构建在云端。
在此基础上，衍生出两种上云模式：一是迁移到云端，成本较低，可以保证数据可控，但同时可用性较低；二是迁移到云端，成本较低，可以保证数据可控，但同时可用性较低；二是对底层架构进行彻底改造。
做云原生转型，一次转型后终生受益，但也意味着成本高、周期长。
企业很难停服服务器进行架构转型。
举个简单的例子，迁移到云端就像将word文档上传到网盘。
它可以与所有人共享，但不能同时编辑。
这就是“上云”的过程。
云原生直接在石墨中创建云文档，不仅可以让云存储不受设备限制，还可以实现更多功能。
但它也面临着一旦石墨文档服务器崩溃、被入侵、或者账号丢失，重要数据就会丢失的问题。
存在文件无法检索的风险。
简而言之，基于云计算架构构建各种应用程序的思想称为云原生。
中国过去的二十年，是“上云”的二十年。
一方面，现有市场容量非常巨大。
据信息通信研究院统计，目前我国仅有30%的企业采用了云。
其中，工业、交通、能源等传统行业的云采用率更低，约为20%。
与85%的美国企业和70%的欧盟企业相比，云采用率更低。
云率，高低差别立马可见。
当然，这与中国企业庞大的基础有很大关系；另一方面，随着互联网技术的发展，互联网产生的“新数据”也在呈指数级增长，企业对云计算的需求也逐渐增大。
从稳定状态到敏感状态的转变。
▲图片来源：艾瑞咨询 过去几年，云原生技术一直处于积累阶段。
直到今年大模式到来，很多环节都要实现云原生和分布式，基于云的分布式部署和统一运维管理，还有容器。
、微服务、DevOps等技术经历了爆发式增长。
今年以来，各大云厂商都加大了对云原生技术的关注，重点关注云原生数据库、低代码开发、开发池化、微服务/无服务等技术。
这也使得云原生技术成为今年云计算的关键。
关键词之一。
总体来说，云原生技术经历了三个阶段。
第一是基础资源，从容器到容器编排、服务弹性、轻量级镜像、环境标准化；第二阶段是应用开发层面，采用微服务架构。
例如，低代码开发平台不仅可以轻量级地解决开发需求，还可以敏捷地满足业务需求；第三阶段是24年后发展的自动化、最大弹性、免服务战略。
3、关键词三：争夺数据库云计算发展至今经历了几个阶段。
最早的云厂商出售存储和计算资源，在IaaS层的规模、安全性和稳定性上展开竞争。
IaaS同质化严重后，出现了SaaS服务的繁荣。
但由于中间层支撑不足，单一SaaS提供的服务能力有限；现阶段，云厂商将火力集中在PaaS层，通过行业解决方案深化企业数字化。
在PaaS层的三大基础软件：数据库、操作系统、中间件中，数据库是今年云厂商尤为激烈的战场，幕后的竞争甚至超过了MaaS层的热闹。
华为GaussDB与腾讯TDSQL在深圳宝安机场大屏广告两侧展开较量；阿里云POLARDB今年几乎开放了产品线，数据库类型更加细分。
蚂蚁OceanBase去年完成了核心产品“小鱼”的打磨。
今年正在加速走向商业化。
▲图片来源：阿里云官网 延续前面提到的技术趋势，云原生数据库是今年的发展重点，也与大盟、金蝶等一些传统数据库厂商划清了清晰的分界线。
云原生数据库起源于亚马逊，随后受到国内厂商的广泛关注。
阿里云瑶池数据库峰会上，推出基于阿里云原生数据库Polar DB的一体化HTAP数据库；腾讯云云原生数据库TDSQL-C冲击TPC-C榜单并打破世界纪录；蚂蚁集团云原生时序数据库CeresDB 1.0正式发布； Amazon Aurora Serverless v2 将在中国推出。
从技术角度来看，整个云计算已经进入“云原生”时代。
云原生的分布式集成结构，可以更好的保证云上使用的弹性伸缩、按需计费、智能运维等功能，既可以保证大型企业的高峰供应，也可以满足小型企业的需求按需使用，降低运营成本。
从行业角度来看，云原生2.0时代带动国产数据库快速进入增量市场。
云部署和云原生数据库的快速发展，让国内云厂商在云数据库领域优势显着。
据统计，海外云数据库巨头的总份额仅为18.4%。
逐年是国产数据库发展的下一个关键阶段。
一方面，要继续完成股市更加全面的“去O”；另一方面，面对新技术，更多类型的数据库也被开发出来，例如集成交易分析以降低成本的HTAP数据库和图表。
数据、时间序列数据库、向量数据库的出现是为了适应大模型时代。
从根本上来说，云原生和大模型之间的关系就像新能源和智能。
云与智能的融合并不是解决成本的唯一方案，而是人工智能发展的必要条件。
以今年流行的矢量数据库为例，它被称为大模型的“第一伙伴”。
矢量数据库本身就是大模型的“外脑”。
连接外部矢量数据后，大模型就有内存了。
它可以记住用户对话的历史内容，对多轮对话进行分析和推理，并随时更新动态数据信息。
;在一些细分领域，借助矢量数据，大模型可以瞬间灌输各种专业知识，圈定问题答案的范围；在数据安全方面，通过向量数据库，企业可以完成本地化部署，大模型只进行分析处理功能，而不会触及企业的核心数据。
面向解决大型模型记忆力差、产生幻觉、实时更新慢以及数据隐私问题等问题，矢量数据库一度成为国外投资的热门方向。
Zilliz、Chroma、Qdrant等公司也在大模型热浪中崭露头角。
国内，腾讯云将矢量数据库升级为战略方向。
该项目于5月份立项，8月份正式上线提供服务，11月份进行功能升级。
它已经开始以产品化的方式为客户提供服务。
更重要的是，我们将进入全面云原生化的时代。
不仅仅是数据库的云原生，还有应用程序的云原生和基础设施的云原生。
云原生数据库是迈向下一个时代的起点和关键扳手。
4、关键词四：IaaS规模化 IaaS层规模效应是云计算诞生以来所有云厂商都在等待的时刻。
这里给大家科普一下基础知识。
IaaS基础设施和服务主要提供计算基础设施服务，包括CPU、内存、存储、网络、虚拟化软件、分布式系统等。
企业无需担心基础资源的供应，只需专注于部署自己的业务即可。
应用软件，简单来说就是出售硬件资源。
这种业务往往是一项困难的业务。
例如，建设一个数据中心的单体成本为1万元（非真实数据），十个数据中心的单体成本为10万元。
随着规模的扩大，边际成本会逐渐下降。
，从而实现盈利平衡。
痛苦在于初期投入巨大，周期长，要经历一段高成本、低利润的时期，需要背后巨大的资金支持。
经过二十年的发展，IaaS层已经进入了非常成熟的阶段，也就是业界所说的“同质化严重”。
上云初期，稳定性和安全性是竞争的焦点。
中期来看，不同的供应商有不同的功能。
后期功能基本完成，性能开始较量。
现阶段，同质化严重已成为不争的事实。
最大的差异在于规模和价格。
今年云计算行业大家达成的共识是“最痛苦的阶段已经过去了”。
以国内三大互联网云厂商的数据为例：从2019年成立到2019年，阿里云在全球30个地理区域运营了89个可用区，其中包括香港、澳大利亚、印度、日本和韩国；美国及中东等地区。
同时，阿里云CDN覆盖六大洲、70多个国家、全球节点。
根据腾讯云官方数据，腾讯云目前在全球27个地理区域运营着70个可用区。
数据中心遍布全球，已部署于韩国、日本、印度、新加坡、美国、德国、俄罗斯、加拿大、泰国等多个国家。
此外，腾讯云在全球70多个国家和地区部署了10多个CDN加速节点，全网带宽资源储备高达T+。
华为云与合作伙伴在全球27个地理区域运营65个可用区，覆盖全球多个国家和地区；推出多种云服务和解决方案，开发了数万名开发者，在云市场上线了1000多个应用；聚合全球合作伙伴超过30000家，其中解决方案合作伙伴构建了100多个解决方案。
今年以来，几乎所有厂商的数据中心规模都达到了缓慢增长的阶段，这也意味着IaaS层的规模效应开始显现，规模化带来了两个必然的结果：价格下降和盈利能力。
我们稍后会详细阐述这一点。
5、关键词五：价格战 IaaS层规模化后，对云厂商最大的影响就是成本降低。
客户数量的积累和数据中心的铺设降低了单项服务的成本，云计算的竞争日趋激烈。
如今，云厂商也在通过降低成本的方式在市场上打价格战。
在国内，最早由阿里云发起。
准确地说，是张勇发起的。
4月26日，阿里云宣布史上最大幅度降价。
核心产品价格全线下调15%-50%，存储产品降幅高达50%。
紧接着，京东云、腾讯云、华为云、天翼云也开始陆续发布降价消息：5月16日，腾讯云宣布多款核心云产品降价，最高降幅高达40%对于某些产品线。
降价政策将于6月1日正式生效； 5月23日，京东云宣布启动全系列核心产品全网比价，承诺全系列核心产品官网标价低于京东云平台基准产品标价。
特定云厂商的官方网站；此前，华为云通过增加代理商返利的方式对终端客户降价回馈市场，包括“史上最大降价”、“最高降价60%”、“买多付钱”、“ “大卖场式”促销成为近两个月云厂商的主旋律。
这场“价格战”与以往不同。
AWS也多次降价，试图通过低价扩大用户数量，实现IaaS的规模。
从成立到2019年，AWS已经经历了52次降价。
截至2020年5月，亚马逊AWS累计降价82次。
*期间，AWS连续三年每年降价12次。
降价对于AWS来说已经是家常便饭，也正是因为低廉的价格，AWS成为了大多数企业的选择。
▲资料来源：AWS 整理数据。
一时间，价格战分成两个战区：阿里云、京东云在2B市场打响2C促销，双11、11的套路全部搬到云市场，以0元试用新品、1元2年服务器、大礼包折扣成为新花样，其本质是吸引用户使用某种低价功能，然后进行持续的销售和服务，带来附加值。
另一个战区以腾讯云和华为云为首，利用代理商和服务商渠道向公司渗透。
华为云今年以销售拉动，重新规划渠道，聚焦政府、企业和大型KA客户。
与此同时，华为云也在延续代理政策。
腾讯云此前凭借价格优势，会被代理商推荐给10-20人的小公司。
这场价格战结束后，所有厂家的价格优势都将荡然无存。
但花式降价的背后，并不是简单的“以价换量”。
此次降价的核心产品包括新迭代后销售缓慢的旧服务器型号。
由于使用寿命的限制，硬件从出厂那一刻起就已经老化。
开始贬值。
另一部分打折产品也是高频次、低毛利产品，从而带动了低频、高毛利产品的销售。
1890年代末，为了打开中国市场，刚刚进入中国的美孚石油公司想出了一个载入管理教科书的经典方案——买一公斤煤油送一盏煤油灯。
降价的本质也是一样，但价格战并没有持续几个月，到8月份就基本停止了。
一方面，大规模用户的涌入，包括新需求的出现，对服务器本身是一个挑战。
阿里云今年连续几次崩盘，导致淘宝、闲鱼停运，已经让市场担忧；另一方面，降价是持续性的动作，但价格战是阶段性的。
2B和2C的业务逻辑是不同的。
通过低价获取的用户更具吸引力，但后续转化较弱。
这也迫使云厂商不能单纯依靠价格取胜，而是要寻找长期差异化。
由于文章篇幅，本文整理了五个关键词：激战MaaS、云原生（分布式）、战数据库、IaaS规模和价格战。
在下一篇文章中，我们将继续回顾2019年云计算行业的整体情况，包括云计算行业。
克服盈利困难、整合整合、国资与政务云、数字深水区、出海等，从技术到产业、从企业到市场进行全面审视。
【本文经投资界合伙人Quadrant授权发布。
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