2018年的一樁樁案例，將競爭的天平進(jìn)一步向智能云傾斜，攜程的云端遷移再次印證了這一趨勢，AI能力的強弱成了企業(yè)尋找云服務(wù)上的優(yōu)先考慮因素。
文｜Alter
2017年，“合規”讓很多云計算企業(yè)如履薄冰，價(jià)格戰越燒越旺。
2018年，AI、IoT、邊緣計算等和云計算緊密結合，重回技術(shù)路線(xiàn)。
2019年，云計算會(huì )走向何方，想必很多人在等一個(gè)答案。
年后剛剛開(kāi)工，就傳出了百度智能云和攜程簽約的消息，為2019年的云計算行業(yè)帶來(lái)了第一波“地震”。一方面，像攜程這樣的頂級客戶(hù)，將直接影響云計算的市場(chǎng)格局；另一方面，攜程移到百度智能云儼然有著(zhù)很強的目的性，遠非多云策略那么簡(jiǎn)單。
從雙方宣布深度合作后的官方表態(tài)來(lái)看，百度將通過(guò)云+AI助力攜程率先在旅游市場(chǎng)智能化升級。相比于“云技術(shù)”，AI和智能似乎有著(zhù)更高的權重，這或許是云計算再度迭代升級的信號。
云計算的十年之癢
按照常規的商業(yè)模式劃分，云計算是個(gè)典型的ToB生意，諸如攜程這樣的頂級客戶(hù)需要什么樣的服務(wù)，很大程度上將影響整個(gè)行業(yè)的走向。
從2009年阿里正式上線(xiàn)云計算業(yè)務(wù)算起，中國云計算市場(chǎng)已經(jīng)走到了第十個(gè)年頭，所扮演的角色也隨時(shí)間不斷變化。
比“計算”更早進(jìn)入人們視野的是“存儲”的概念，云存儲的龐大容量和便捷性，讓傳統的磁盤(pán)存儲黯然失色，并一度成為云計算發(fā)力的重心，而“計算”需求的爆發(fā)很大程度上要歸功于電商平臺。
亞馬遜在面對“黑五”這樣的順時(shí)流量高峰時(shí)，不得不采購更多的服務(wù)器，可“黑五”結束后如何處理多余的計算資源，就成了另一個(gè)難題。亞馬遜瞄準了“云計算”，用虛擬化技術(shù)讓計算資源在時(shí)間和空間上靈活取用，這樣可以把多余的資源出售給別人。
巧合的是，阿里進(jìn)軍云計算的2009年，剛好是雙11誕生的那年。
在此后很長(cháng)一段時(shí)間里，“計算”都是云計算的核心，盡管出現了公有云、私有云、混合云三種模式，服務(wù)模式也可以分成IaaS、SaaS、PaaS等，一場(chǎng)圍繞云數據中心的野蠻生長(cháng)卻在悄然進(jìn)行。從無(wú)錫聯(lián)手IBM創(chuàng )建全球第一個(gè)商業(yè)云計算中心開(kāi)始，“國內最大云計算數據中心落戶(hù)某地”、“亞洲最大云數據中心建成”等報道層出不窮。
浪潮曾對國內數十個(gè)云計算中心進(jìn)行調查，結果顯示多地已斥巨資建成云系統，但資源利用效率卻不足20%。同時(shí)對云計算勢在必得的BAT們也在進(jìn)行軍備競賽，從IaaS入手，逐漸以自營(yíng)或合作的形式向PaaS、SaaS滲透，云計算的確切叫法應該是“云生態(tài)”，不再是一種技術(shù)體系，而是服務(wù)模式。
當云計算走到“十年之癢”時(shí)，“計算”早不是稀缺資源，著(zhù)實(shí)成了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的水和電，競爭的方向也在轉變。
智能和計算五五分
由此再來(lái)解讀攜程選擇百度智能云的原因，場(chǎng)景不再是為了遷移上云，不再是純粹追求彈性計算，智能化升級成為新的主流。
可以窺知一二的是，2018年春運期間，攜程的客服部門(mén)采取了7*24小時(shí)的服務(wù)制度，很多客服每天要接100多個(gè)電話(huà)，平均說(shuō)6到8萬(wàn)字，相當于朗讀了一本中篇小說(shuō)。這樣的痛點(diǎn)可能正是攜程簽約百度智能云的誘因之一，可以通過(guò)百度的自動(dòng)語(yǔ)音識別、文語(yǔ)轉換、自然語(yǔ)言處理等AI技術(shù)，打造和完善自己的智能客服平臺，進(jìn)而將客服人員從繁瑣的“機械式工作”中解放出來(lái)。
不只是百度智能云，幾乎所有的頭部平臺都在重新審視智能和計算的價(jià)值，并開(kāi)始出現“五五分”的跡象：
1、2018年的最后一個(gè)季度里，騰訊、阿里、百度先后完成了云業(yè)務(wù)的架構調整，節奏相當整齊統一：AI和云計算高度融合，并賦予云業(yè)務(wù)更多的主動(dòng)權，調用更多的內外部資源，從計算到多元服務(wù)連接，從服務(wù)思維到生態(tài)思維。
2、主流云計算廠(chǎng)商的注意力已經(jīng)從計算中心的擴建，轉移到智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等應用場(chǎng)景，業(yè)態(tài)由擴張期進(jìn)入落地消化，且普遍將AI作為布局的前鋒。比如上海提出建設“智慧城市”的目標后，與百度、阿里、騰訊等相繼簽署了AI主導的戰略合作。
3、早期云計算廠(chǎng)商的“肌肉秀”，多半是數據中心的數量和分布，2018年則開(kāi)始“硬”起來(lái)。百度在A(yíng)I開(kāi)發(fā)者大會(huì )上推出了自研的云端全功能AI芯片“昆侖”；阿里在投資寒武紀、深鑒、中天微等芯片公司后，釋放了研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )芯片的消息；亞馬遜也在re：Invent大會(huì )上推出了Inferentia機器學(xué)習芯片……
不難理解這場(chǎng)集體轉向，或許當前最大的增長(cháng)點(diǎn)還是如何讓更多的客戶(hù)遷移到云計算，尤其是傳統的工業(yè)制造、城市交通、農業(yè)等鱷魚(yú)級客戶(hù)?？稍朴嬎憬K究只是數字化的跳板，一旦完成數字化轉型，下一個(gè)問(wèn)題就是智能化升級。
畢竟攜程這樣的垂直互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)給出了答案，諸如中國寶武、中化農業(yè)等直接選擇了數字化和智能化同步進(jìn)行。
被改變的競爭法則
行業(yè)頂級客戶(hù)的需求轉變，以及云計算廠(chǎng)商們在A(yíng)I上的排兵布陣，折射出了這樣的趨勢：“計算”的價(jià)值更加走向底層，成為創(chuàng )新的基礎資源。那么隨之而來(lái)的，巨頭們勢必要調整其云戰略，以適應新的競爭法則，比如回歸技術(shù)路線(xiàn)、停止蒙眼狂奔，將AI視為云計算的主要驅動(dòng)力。
事實(shí)上，即便是云計算巨頭們，在這場(chǎng)競爭中也沒(méi)有足夠的主動(dòng)權，大多處于被市場(chǎng)推著(zhù)向前走的狀態(tài)，關(guān)鍵在于誰(shuí)能夠更早發(fā)現趨勢，進(jìn)而先于對手們調整策略。至少在2018年已經(jīng)出現了一些變化：
其一，ABC從可選到必選。百度智能云最早提出了“ABC戰略”，將云計算、大數據、人工智能融合在一起，彼時(shí)還存在一些質(zhì)疑的聲音。但到了2018年，幾乎所有的云廠(chǎng)商都在踐行這樣的理念，要么主動(dòng)為ABC模式背書(shū)，要么在架構上進(jìn)行調整。在“計算”上搶跑的阿里云就是個(gè)例子，架構調整的核心正是云與智的疊加。ABC或將開(kāi)啟云計算的決賽時(shí)刻，領(lǐng)先者遠比遲到者有優(yōu)勢。
其二，客戶(hù)傾向一站式服務(wù)。安全和便捷似乎是云計算的“天然”矛盾，多云策略和混合云的盛行暴露了客戶(hù)的安全焦慮，同時(shí)客戶(hù)又在便捷性的驅使下習慣從一家平臺購買(mǎi)多種服務(wù)。那么，既可以在安全上讓客戶(hù)吃下定心丸，又可以提供一站式服務(wù)的云廠(chǎng)商，將會(huì )是未來(lái)用戶(hù)的首選。而就目前的趨勢來(lái)看，AI開(kāi)始向云計算的各個(gè)層面滲透，注定是云服務(wù)一體化的重頭戲。
其三，資源式玩家的退場(chǎng)。前幾年的公有云市場(chǎng)，幾乎所有叫得上名號的互聯(lián)網(wǎng)公司都在布局，將自身計算資源和經(jīng)驗對外輸出，成為互聯(lián)網(wǎng)公司熱衷于云計算的主要出發(fā)點(diǎn)?？傻搅?018年后，這種模式開(kāi)始行不通，美團云已經(jīng)傳出了從公有云轉向內部使用的可能，也從側面證實(shí)了AI開(kāi)始成為云競爭的重要籌碼。
其四，云計算的定制化趨勢。早期的云計算還是典型的ToC玩法，客戶(hù)可以在平臺上購買(mǎi)計算資源，也可以選購PaaS和SaaS服務(wù)，和電商購物的邏輯無(wú)二。但百度智能云和攜程的合作已經(jīng)有了明顯的To B思維，為攜程在提升客戶(hù)體驗、精準匹配產(chǎn)品和服務(wù)、提高供應鏈效率等方面進(jìn)行了很多定制化。原因在于，計算資源的對外輸出一直在致力于標準化，智能化又偏偏需要量身定制的解決方案。
正如我一直所強調的觀(guān)點(diǎn)，如今的云計算已經(jīng)可以分為兩朵，一朵是計算的云，一朵是智能的云。2018年的一樁樁案例，將競爭的天平進(jìn)一步向智能云傾斜，攜程的云端遷移再次印證了這一趨勢，AI能力的強弱成了企業(yè)尋找云服務(wù)上的優(yōu)先考慮因素。
而在新的競爭法則下，AI不僅僅是客戶(hù)選擇云服務(wù)的風(fēng)向標，也將是云計算產(chǎn)業(yè)格局重構的導火索。
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