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作者丨程心
在電影《奧本海默》中，當奧本海默第一次見證了原子彈的爆炸成功，巨大而刺眼的白光穿越了200英里的距離和層層防護，那一刻世界仿佛被抽離，人們見證了力量，也在思考這力量駛向何方。
爆炸聲到來之前，這個世界除了耀眼，似乎并沒有什么不同。幾分鐘之后，沖擊波吹掉了觀測員臉上的墨鏡，原子能的力量開始讓人震動。
▲圖源：電影《奧本海默》
如同2023年，大模型已經“炸”了，但云計算還要再等“幾分鐘”。3月份，‘自象限’與幾家云廠商溝通之后發現，那時的他們只知道時代要變了，但如何應對、如何改變，仍然處于迷茫之中。
但局勢會隨著動蕩逐漸明朗，然后逐漸分化出了兩派：一派是以阿里云代表的，有更扎實基礎能力的老派云廠商，他們以云的能力為核心擴展智能化；另一派則是以百度云為首的，以大模型能力為抓手，試圖在變局中彎道超車。
但當所有人都在期待一場歷史性變革到來之時，云計算作為最底層的基礎設施，變化卻并沒有想象中那么快。所謂的巨變尚在等待，這輛已經行駛了二十年的列車，仍在原有軌道上以慣性的方式繼續加速度：
技術上，IaaS規模化效應在今年初顯，云廠商們打起了“價格戰”；PaaS層的比拼從數據庫卷到了操作系統；SaaS公司開始揮刀向內，先革自己的命；行業格局上電信運營商市場份額異軍突起，“集成”還是“被集成”，成為了互聯網云廠商們必須思考的問題。
老選手想要鞏固自己的地位，新選手瞄準機會蓄勢待發，原來的合作伙伴成為了對手。2023這一年，沖擊、破碎、重組，云計算走向了前所未有的混亂，也將邁入一個史無前例的新周期。
我們通過整理今年云計算的十大關鍵詞，把脈數智化，坐待云起時。
關鍵詞一：鏖戰MaaS
于整個云計算行業而言，已經很久沒有能讓人如此興奮的事情了。
大模型激起了千層浪，從年初到年尾，阿里云、百度云、華為云、騰訊云、火山引擎，無論大小，幾乎主流的云廠商，都在開始謀局MaaS。
3月，李彥宏在文心一言發布會上提出，大模型時代MaaS將成為主流；4月，阿里發布通義千問大模型的同時，張勇表示阿里云已形成模型即服務（MaaS）、平臺即服務（PaaS）、基礎設施即服務（IaaS）的三層架構；7月，華為云以盤古大模型3.0和昇騰AI云計算服務為基礎，推出L0-L1四層大模型架構，獨立對外服務；緊接著，火山引擎推出了“大模型商店+模型工具”的組合——火山方舟。
由于沒有主力模型，火山方舟下方集成了7個第三方主流模型，共同提供服務；9月初，騰訊發布混元大模型，同時打造了大模型廣場以及精調工具箱。
相繼推出MaaS服務，這不是簡單的湊熱鬧，大模型重構了云廠商向企業提供服務的方式，打破了IaaS、PaaS、SaaS的三層架構，作為底層能力或集成平臺，接入企業業務系統和數據，直接作為中樞大腦提供服務。
微軟Azure在4月份率先驗證了這條路徑的可行性，通過Azure提供OpenAI GPT3.5的核心能力，吸引來了一批新增客戶。微軟憑借著ChatGPT把自己從一個“半死不活”的狀態拉了出來，Azure也子憑母貴，向AWS發起了挑戰。
作為OpenAI的獨家代理商，所有基于GPT4的MaaS服務都通過Azure完成，這將讓Azure快速獲得市場份額，甚至有反超AWS的可能；另一方面，通過訓練ChatGPT，Azure也快速、高強度地打磨出了自己的智能化能力，成為了全球排名第一的智能云。
2019年的中國，國內移動互聯網打得不可開交的時候，納德拉已經花10億美金“買斷”了OpenAI，提前坐到了AI的賭桌面前。
微軟給中國云廠商打了個樣兒，由此引出了大模型對云計算改變的兩條路線：一層是“AI for 云”，即大模型作為一種新的載體，改變了原來云廠商向企業提供服務的方式，也解開了SaaS輕量化和PaaS定制化之間的難題；另一層則是“云 for AI”，即大模型的出現制造了算力新的需求缺口，云算力的被重視程度陡然提升，過去的十年積累也在今日得以爆發。
前者挑戰的是云廠商的創新能力，而后者則考驗云廠商的積累。
但站在年底的節點回顧今年中國MaaS的整體情況，由于缺少了強有力的大模型作為支撐，MaaS空有服務形式而沒有內核，以及如何將大模型真正在產業中落地進而發揮作用，還處于探索階段。
關鍵詞二：云原生（分布式）
2013年，Gartner曾提出過關于數字化轉型的雙模IT概念，模式1為穩態模型，為了優化那些確定性高、可預測的領域。模式2則為敏態模型，為了優化不確定的領域，應對需要探索以及實驗來解決的新問題。
▲圖源：Gartner
穩態和敏態問題是當下企業在轉型中的兩塊重要業務，但魚和熊掌不可兼得。
此前數年，穩態業務一般構建在主機中，要求絕對的穩定性，而敏態業務則需要不停適應變化，一般被構建在云上。
在此基礎上，也衍生出了兩種上云模式：一種是平遷上云，成本低，也能保證數據的可控性，但同時可用性也低；另一種則是將底層架構徹底做云原生化的改造，一次改造終身受益，但這也意味著成本高、周期長，很難有企業把服務器暫停進行架構改造。
簡單舉個例子，平遷上云好比將word文檔上傳到網盤，可以和大家共享但無法同步編輯，這就是“上云”的過程。而云原生則是在石墨中直接建立云文檔，不僅能云上存儲不受設備限制，同時也能實現更多功能，但也要面臨著，一旦石墨文檔服務器崩潰、被入侵或者賬號丟失，重要文件便無法找回的風險。
簡而言之，基于云計算架構下的構建各類應用，這種思路被稱為云原生。
而中國過去的二十年，是“上云”的二十年。
一方面，存量市場容量十分龐大。據信通院數據統計，我國截至目前企業上云率僅30%，其中工業、交通、能源等傳統行業上云率更低，約為20%左右，對比美國企業85%、歐盟企業70%的上云率，差距高下立見。當然，這與中國企業基數龐大也有很大關系；
另一方面，隨著互聯網技術的發展，互聯網產生的“新數據”也在指數級地增長，企業對云計算的需求也在逐漸增加，逐步從穩態過渡到敏態。
▲圖源：艾瑞咨詢
前幾年，云原生技術一直處在積累階段，直到今年大模型的到來，很多環節必須要實現云原生和分布式，基于分布部署和統一運管的云，以容器、微服務、DevOps等技術的一整套云技術產品體系得到了爆發式增長。
今年以來，各大云廠商都在云原生技術上進行了加碼，圍繞著云原生數據庫、低代碼開發、開發池化、微服務/無服務等技術重點發展，也讓云原生技術成為今年云計算的關鍵詞之一。
總的來看，云原生技術經歷了三個階段，一是基礎資源，從容器到容器編排、服務彈性化、鏡像輕量化、環境標準化；第二階段則在應用開發層面，采用微服務架構，比如低代碼開發平臺，既能輕量化地解決開發需求又能敏捷地滿足業務需求；第三階段則是24年后發展的自動化和極致彈性、無服務化的策略。
關鍵詞三：爭奪數據庫
云計算發展到今天，經歷了幾個階段。最早的云廠商賣存儲和計算資源，比拼的是IaaS層的規模化、安全性和穩定性；IaaS同質化嚴重后，一度掀起了SaaS服務的熱潮，但由于中間層支撐度不夠，單個SaaS提供的服務能力有限；現階段，云廠商又將火力集中在PaaS層，通過行業解決方案的形式深入企業數字化。
而在PaaS層的三大基礎軟件：數據庫、操作系統、中間件中，數據庫又是今年云廠商爭奪尤為激烈的戰場，背后過招甚至超過了MaaS層的熱鬧。華為GaussDB與騰訊TDSQL在深圳寶安機場大屏廣告的兩邊各自較真；阿里云PolarDB在今年幾乎打通了產品線，數據庫種類更加細分，螞蟻OceanBase在去年完成了核心產品“小魚”的打磨，今年正加速邁向商業化。
▲圖源：阿里云官網
延續了上述所講的技術趨勢，云原生數據庫是今年發展的重點，也與一些傳統數據庫廠商如達夢、金蝶等劃出了涇渭分明的分割線。
云原生數據庫起源于Amazon，隨之受到了國內廠商的廣泛關注。在阿里云瑤池數據庫峰會中，基于阿里云原生數據庫PolaDB推出了一體化HTAP數據庫；騰訊云云原生數據庫TDSQL-C打榜TPC-C破世界紀錄；螞蟻集團云原生時序數據庫CeresDB 1.0正式發布；Amazon Aurora Serverless v2將在中國區域上線。
從技術的角度來講，整個云計算進入了“云原生”時代，云原生分布式一體的結構更能保證云上使用的彈性伸縮、按需計費、智能運維等功能，既能夠保證大型企業的高峰供給，也能夠滿足小型企業按需使用，降低運營成本的需求。
從行業的角度來講，云原生2.0時代，帶動國產數據庫快速來到增量市場，云部署和云原生數據庫的快速發展，讓云數據庫領域國內云廠商優勢顯著。據統計，云數據庫海外巨頭份額合計僅為18.4%。
2023年-2025年，是國產數據庫發展的下一個關鍵階段。一方面，要繼續在存量市場完成更全面的“去O”；另一方面，面對全新的技術，數據庫也發展出了更多類型，如為了降本的交易分析一體化的HTAP數據庫、圖數據、時序數據庫，以及為了適應大模型時代的向量數據庫應運而生。
從根本上，云原生與大模型的關系，就像新能源與智能化，云智一體不是成本的最優解，而是AI發展的必要條件。
以今年爆火的向量數據庫為例，其被稱為大模型的“最佳拍檔”。向量數據庫本身就是大模型的“外腦”，外接向量數據后，大模型就有了記憶，能夠記住用戶對話的歷史內容，還能越過多輪對話進行分析、推理，并且隨時更新數據動態信息；在一些細分領域，有了向量數據，大模型能瞬間被灌輸各種專業知識，劃定問題答案的范圍；在數據安全方面，通過向量數據庫的方式，企業可以完成本地化部署，大模型僅發揮分析處理的功能，而不會觸碰企業核心數據。
以解決大模型自身記憶力差、幻覺、實時更新慢、數據隱私問題為導向，向量數據庫一度成為國外熱門投資方向， Zilliz、Chroma、Qdrant等公司也在大模型熱浪中嶄露頭角。在國內，騰訊云將向量數據庫升級至戰略方向，5月立項，8月正式上云提供服務，11月功能升級，已經開始以產品化的方式交付向客戶提供服務。
更重要的是，我們將進入一個全面云原生化的時代。不只是數據庫的云原生，更多應該發生在應用的云原生、基礎設施的云原生中。云原生數據庫是一個起點，也是撬動下一個時代的關鍵扳手。
關鍵詞四：IaaS規模化
IaaS層規模化效應，是從云計算誕生的第一天起，所有云廠商都在等待的時刻。
這里做一個基礎知識的普及，IaaS基礎設施及服務主要提供計算基礎設施服務，主要包括CPU、內存、存儲、網絡、虛擬化軟件、分布式系統，企業無需擔心基礎資源供給只要專注部署自己的業務應用軟件，簡單地說，這是在賣硬件資源。
這種生意往往是門苦生意，舉個例子，建一座數據中心的單個成本是100萬（非真實數據），十座數據中心的單個成本是10萬，隨著規模的擴大，邊際成本會逐漸遞減，從而達到盈利的平衡。苦就苦在前期投入巨大、周期長，且要經歷一段高成本低利潤的階段，需要后方龐大的資金支持。
發展了二十年，IaaS層已經進入了十分成熟的階段，也就是行業內所講的“同質化嚴重”。早期上云，比拼過穩定性和安全性，中期不同的廠商有不同的功能，后期功能幾乎被補齊，開始比拼性能。到如今這個階段，同質化嚴重已經成為了不爭的事實，唯一可以打出差異的，就在規模和價格上。
而今年在云計算行業大家達成的共識便是，“已經熬過了最苦的階段”。
以國內三大互聯網云廠商數據為例：
從2009年成立開始至2020年，阿里云在全球30個地理區域內運營著89個可用區，其中包括亞太各地域如香港、澳大利亞、印度、日韓等；美國及中東等區域。同時阿里云CDN覆蓋全球六大洲，70多個國家，3200+全球節點。
據騰訊云官方數據顯示，目前騰訊云在全球27個地理區域運營著70個可用區。數據中心遍布全球，已落地韓國、日本、印度、新加坡、美國、德國、俄羅斯、加拿大、泰國等眾多國家。此外，騰訊云也在全球70多個國家和地區部署了超過2800個CDN加速節點，全網帶寬資源儲備高達200T+。
華為云與伙伴在全球共27個地理區域運營65個可用區，覆蓋全球170多個國家和地區；已上線220多個云服務、210多個解決方案，發展260萬開發者，云市場上架應用超過6100個；聚合全球超過3萬家合作伙伴，其中解決方案合作伙伴已經構建超過8000個解決方案。
2021年開始，幾乎各廠商的數據中心規模到達了一個緩慢增長的階段，也意味著IaaS層規模效應初顯，而在規模化之下，帶來了兩個必然的結果：降價和邁入盈利，在后文中我們將詳細闡述。
關鍵詞五：價格戰
IaaS層規模化之后，對云廠商最大的影響便是降本，客戶數量的累計、數據中心的鋪設，讓單個服務成本降了下來，而在云計算競爭日益激烈的今天，云廠商們也通過降本，在市場上玩起了價格戰。
國內由阿里云率先發起，準確地說，是由張勇發起的。4月26日，阿里云宣布史上最大規模的降價，核心產品價格全線下調15%-50%，存儲產品最高降幅達50%。
緊接著，京東云、騰訊云、華為云、天翼云也開始逐漸放出了降價消息：
5月16日，騰訊云宣布對多款核心云產品降價，部分產品線最高降幅達40%，降價政策將在6月1日正式生效；
5月23日，京東云宣布其全系核心產品開啟全網比價，承諾其全系核心產品的官網列表價均低于特定云廠商官網對標的產品列表價格；
更早之前，華為云通過給代理商提升返點回饋市場的方式，對終端客戶進行降價
“史上最大規模降價”、“最高降幅達60%”、“買貴就賠”、“618禮遇季”，這樣的“大賣場式”促銷，成為了最近兩個月云廠商們的主旋律。
這次的“價格戰”與以往有所不同，AWS也曾多次降價試圖通過低價來擴大用戶數量，達到IaaS的規模化。
從2006年成立到2016年，AWS就已經經歷了52次降價，截止2020年5月，亞馬遜AWS一共降價82次降價。巔峰時期，AWS曾連續3年，每年降價12次。降價，正在成為AWS的家常便飯，也正是依靠著低價，AWS才成為大多數企業的選擇。
▲圖源：AWS整理后數據
一時間，價格戰分為了兩個戰區：阿里云和京東云在2B市場上玩起了2C的大促，雙11、618的套路通通搬到了云市場，0元試用新品、1元享受2年服務器，大禮包優惠，都成了新花樣，而其本質上在于通過某一個低價功能，先吸引用戶使用，再進行持續的銷售和服務，帶來增值價值。
另一個戰區，是以騰訊云和華為云為首的，利用代理商、服務商渠道滲透進公司。
華為云今年以銷售驅動，重新規劃渠道，重視政企和大KA客戶。同時華為云也在持續代理商政策。騰訊云此前依靠價格優勢，會被代理商重點推薦給10-20人的小公司，而此次價格戰之后，所有廠商的價格優勢都將被抹平。
但花式降價背后，并不是簡單的“以價換量”，這次降價的核心產品，包括了新款迭代后滯銷的舊款服務器機型，受使用年限的限制，硬件從出廠的那一刻就開始貶值。另一部分打折產品也為高頻、低毛利的產品，從而帶動低頻高毛利產品的銷售。
19世紀90年代末，剛進入中國的美孚石油公司為了打開中國市場，曾想出過一個被納入管理學教材的經典方案——買一公斤煤油，送一盞煤油燈。
降價的本質也是如此，但價格戰也并沒有持續幾個月，基本在8月份就開始被叫停。
一方面大規模用戶的涌入，包括新需求的誕生對服務器本身而言就是一種挑戰。而阿里云今年幾次的連續崩潰，導致淘寶、閑魚出現的宕機，本就讓市場憂心忡忡；
另一方面，降價是持續性動作，但價格戰卻是階段性的。2B和2C的商業邏輯并不相同，靠低價獲取的用戶水分更高，后續轉化乏力，也倒逼著云廠商不能單靠價格取勝，還是要找準長期的差異性。
受篇幅的影響，本篇整理了鏖戰MaaS、云原生（分布式）、交戰數據庫、IaaS規模化和價格戰5個關鍵詞，下篇我們將繼續復盤2023年云計算行業的整體情況，包括邁過盈利難關、集成與被集成、國資化和政務云、數字化深水區和出海，從技術到行業，從企業到市場進行全面梳理。
