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殺進世界5朵云,留給中國的時間不多了創投圈

砍柴網 / 楊曉鶴 / 2018-01-10 13:58
到2020年時,全球公有云服務營收將增長至4114億美元,從公有云服務廣闊的市場來看還有巨大的增長空間。但AWS和微軟云進入中國攻城略地,留給中國云成為全球5朵云的時間不多...

2010中國(深圳)IT領袖峰會上,李彥宏說云計算是新瓶裝舊酒,馬化騰說云計算是水電煤,但是是未來阿凡達時代的事情。只有馬云說我們對云計算充滿了信心和希望,并稱阿里巴巴不做云計算會餓死。

這個故事在云計算熱潮涌起的2017年被重新提起,對比亞馬遜最早在2006年開始做云計算,可謂企業戰略的覺醒早晚,冥冥中決定了今天全球云計算市場格局。從下圖中可以看到,國內只有對標亞馬遜AWS的阿里云進入了“Gartner2016年公有云市場”報告中。

根據Gartner2017年10月發布的截至2020年的全球公有云服務營收預測報告,2017年的全球公有云服務營收將達到2602億美元,較去年的2196億美元增長18.5%。到2020年時,全球公有云服務營收將增長至4114億美元。從公有云服務廣闊的市場來看,無論國際領先的亞馬遜AWS還是國內阿里云的營收規模,都還有巨大的增長空間。

巨大的云計算市場,正在吸引越來越多的玩家,但這個市場并不會形成巨頭與創業企業共舞的現象。

原金山云CEO的張宏江博士曾經提到,云計算的集約化會導致市場最終只剩下5-10家公有云企業。而2017年是這個市場最晚入場的時間點,所以可以看到華為在2017年突然決定加入公有云的大戰,篤定華為云會成為最終的5朵云;更早前,摩根銀行的報告也提出AWS、微軟Azure、阿里云為國際云計算領域“3A”的概念,阿里云希望穩固市場前三的位置。可以說國內云計算廠商已經不滿足國內的市場,希望成為云計算市場格局確定后最終的5朵云。

2017年國際云計算廠商在國內布局也值得關注。由光環新網代運營的AWS北京最終獲得云計算業務牌照,而AWS寧夏區也在2017年年末宣布開區。12月的2017微軟技術暨生態大會上,微軟公司首席執行官薩提亞 ? 納德拉宣布,由世紀互聯在中國運營的MicrosoftAzure的云計算規模將在未來6個月完成三倍擴容,Azure Stack混合云解決方案、SQL Server 2017等產品也將陸續在中國市場推出。國外的云計算廠商已經進入國內攻城略地,大中華區的市場競爭分外激烈。強敵環伺下,想要成為世界五朵云,留給中國云的時間不多了。

大中華區市場是競爭的核心

作為世界第二大經濟體,正在崛起的最大發展中國家。大中華區是云計算廠商的重點關注區。Gartner2016年全球公有云市場報告顯示,2016年世界范圍內公共云市場依然保持了快速增長,在2016年增長了31%,市場規模達到了達到221億美元。據IDC統計,中國公有云市場規模在2016年達到147.6 億元,近幾年增速保持在35%-55%的高位,顯著高于全球增速。大中華區可以說中國云計算企業必須抓住的市場。而如何抓住中國市場,以下三方面措施很關鍵:

提升PaaS戰略

中國云的優勢之一是對本土企業更加了解,云計算如何更好的服務本土企業?幫助他們業務上云是關鍵。

佰邦達科技創始王宏林認為,當前不管是互聯網公司還是產業經濟,目前這個時間點PaaS比IaaS重要的多,因為PaaS是解決數字化業務IT框架的核心。云途騰首席運營官吳凱也提到,以前一直不溫不火的PaaS領域,也因為K8s完美解決了上層應用對于基礎架構的彈性適配,突然成為增長最快的云平臺技術方向。這里阿里云的應用和微服務PaaS平臺EDAS,騰訊云戰略投資靈雀云,青云的AppCenter2.0都是提升其平臺業務能力的關鍵。

搶占政務云是當下要務

2017年3月騰訊云以0.01元中標廈門政務云、中國電信又以0.01元中標遼陽政務云項目,掀開了政務云市場激烈競爭的序幕。中國政府采購網的數據顯示,2016年、2017年兩年,全國一共131個政務云招投標項目,浪潮中標31個排名第一,其余為電信20個、移動15個、聯通14個。

據IDC數據顯示,在2016年時中國政務云市場基礎設施投資規模已接近百億元,未來5年內將以接近20%的年復合增長率高速發展,到2020年,中國的政務云IaaS層的投資將超過160億元。政務云市場成為又一新增的爆發領域,互聯網系的騰訊云、阿里云等和傳統IT服務商浪潮云、華為云等正展開激烈競爭。

工業云的前景正在顯現

另一快速增長的領域是工業云領域。

今年12月份,騰訊云聯合寧波市政府,在烏鎮“世界互聯網”大會上發布了騰訊首個工業云平臺。更早的11月,阿里云宣布將在廣東建設阿里云工業互聯網云平臺,將全國工業云總部定于廣州,未來要以ET工業大腦持續與廣東制造業融合。

此前阿里云和騰許云分別聯合合作伙伴推出過“徐工工業云”和“根云”,如今正在親自走向前臺搶占市場。億歐在參加2017百度云大會的時候,看到其客戶案例中提到傳統工業企業首鋼,現場百度高層也提到,未來百度云將深入物流、工業、金融等領域提供服務。

在“中國制造2025計劃”大背景下,工業云為萬億制造業帶來的產業變革,是各家云計算企業不能忽略的原因。

一帶一路積極拓展國際市場

最早是阿里云率先展開了國外數據中心布點的大躍進 ,但是發現業務沒能跟進的情況下,在海外用數據中心圈地并沒有實際作用。后來居上的是騰訊云,從悉尼到倫敦再到硅谷,目前騰訊云在海外開放的可用區已達17個,全球可用區達36個。如今阿里云正希望迎頭追上,在2018 年9月準備開放其印度數據中心,彭博社報道,阿里巴巴正考慮在歐洲新建一個數據中心。

另外近期青云發布了其廣東二區和亞太2區的消息并推進云服務出海戰略。青云提到出海一方面是服務互聯網金融等出海企業;一方面也是招聘當地人,為當地企業提供云服務。UCloud季昕華在此前接受億歐采訪時也提到,UCloud出海一是為服務中國互聯網企業在海外的業務,比如游戲、電商和金融互聯走向東南亞、美國、歐洲比較普遍;第二個是中國的央企在“一帶一路”中,要對外提供服務,目前這種企業UCloud已經服務數百家。

為何云計廠商要在海外布局數據中心?因為哪里有數據中心,云計算的業務就可以拓展到哪。青云創始人黃允松認為一帶一路戰略中有幾個市場值得關注:“我認為全球有三大黃金市場,包括中國大陸市場、印度市場和東南亞市場。印度有12億,中國大陸14億,東南亞將近10億,都在10億級別的人口。各家借助“一帶一路”政策紅利,加緊搶占海外業務,成為中國云企業走出去的必由之路。

AI與大數據能力結合是中國云計算的特色突圍之路

谷歌首席科學家、斯坦福計算機科學系的終身教授李飛飛曾在12月13日在上海舉行的谷歌開發者大會(Google Developer Day)上提到“在AI的世界里,中國早已覺醒”。中國確實已經覺醒,不但在AI應用層面,在基礎設施層融入AI能力也是中國云不落后的地方。

從馬化騰提出,未來是AI在云計算平臺上處理大數據,到百度提出的ABC戰略,美團云提出的AI特色戰略。國內云計算在AI與大數據方面能力突出。本文將分析幾家提倡AI能力的云,分析幾家智能云的發展路徑。

谷歌云是AI first

Google云AI及機器學習研發主管李佳曾經介紹過Google云在AI及機器學習方面的戰略主要從4各方面入手:一是計算力,今年6月Google I/O大會上,Google剛剛宣布推出Google Cloud的TPU二代。二是大數據,Google Cloud 分享了很多的公共數據,其中包括基因組合的數據。三是算法,Google提供給他們準備好的應用程序API。第四大戰略則是人才,全面推進其AI能力的升級。

百度云是融合ABC

認定了“互聯網下一幕是AI”的百度,在百度云上也提出了ABC(A是AI,B是Big Data,C是Cloud)融合的戰略。而BC-STACK框架是為支持百度云ABC能力落地的核心產品。目前其上擁有百度60項AI平臺能力,9個開源開放的大數據服務能力,以及百度云的基礎云服務。另外百度云發布了基于FPGA的云計算加速芯片XPU,與浪潮聯合研發的百度ABC一體機,在軟硬件結合上也處于前列。

美團云為開發者提供AI能力

億歐在此前曾寫到,美團云要用AI+開放的策略,最終實現“打造最開放的人工智能平臺”的愿景。這也是后發的美團云,突破云計算企業重圍的辦法。美團云不僅在計算資源層面引入Intel簽署戰略合作,上線了FPGA云主機,還推出深度學習平臺DLS,這一平臺將面向開發者免費開放,幫助開發者訓練AI模型。

騰訊云側重于線上AI能力輸出

2017年騰訊云的AI能力曾集中亮相。騰訊云開放計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理三大能力。目前騰訊云圍繞這三大能力,已提供25種AI服務,包括應用服務8種,平臺服務15種,框架服務2種。

騰訊目前有包括騰訊AI Lab(騰訊人工智能實驗室)、騰訊優圖實驗室、微信智能語音團隊和騰訊云等團隊,其中前三個團隊向騰訊云輸出算法研究等AI技術,而騰訊云結合市場的需求,聯合協作封裝AI技術向全社會輸出。

阿里云的AI能力正在深入產業

阿里云的AI能力體現是其產品“人工智能ET”。ET整合了阿里巴巴的語音、圖像、人臉、自然語言理解等能力。2017年阿里巴巴在城市、工業、零售、金融、汽車、家庭等多個場景推出ET大腦等“產業AI”方案,并通過阿里云服務于各行各業。深入產業的阿里云AI能力值得關注。

守住中國區、拓展好一帶一路市場、新技術結合三個方面,是中國云最終能成為全球5朵云的關鍵,這也是中國云的歷史機會。在IT時代沒能有所作為的中國企業,在云計算時代,能否打敗IBM、Oracle,與AWS、Azure在全球范圍內搶占市場?

來源|微信公眾號:億歐網



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