2017年底，曾有一種論調(diào)認(rèn)為云計算的2018年將有一場“腥風(fēng)血雨”。而今又到了年底，云計算在過去一年的競爭沒那么慘烈，市場格局的刷新卻是不爭的事實。
不管是Gartner發(fā)布的2018年“MG報告”，還是Forrester 2018年第三季度的中國主流公有云廠商評估報告，相較于2017年最大的不同，或許就是在一線陣營的名單里，出現(xiàn)了華為云這樣的新面孔。在另一個維度上，IP地址的總量和活躍數(shù)量一直是衡量云計算市場占有率的關(guān)鍵指標(biāo)，華為云在2018年的活躍IP增速達(dá)219%，并在IP地址的總量上擠進(jìn)市場前三，而其他云廠商的增速明顯放緩。
回望華為云的2018，在技術(shù)創(chuàng)新、市場份額、業(yè)務(wù)增速等指標(biāo)上不乏亮點(diǎn)，但讓華為云以最快速度邁進(jìn)第一陣營的因素中，順勢而為和錯位競爭恰是最明顯的標(biāo)簽。
趕上多云的快車道
2017年2月，亞馬遜的一位程序員輸入了一組不正確的指令，導(dǎo)致北弗吉尼亞州的數(shù)據(jù)中心中斷服務(wù)，Slack、The Verge、Quora等網(wǎng)站受到不同程度的影響，彼時就在行業(yè)內(nèi)引發(fā)了深思：如何避免宕機(jī)等不確定風(fēng)險，或是寄托于云計算技術(shù)的進(jìn)一步成熟，但更為理性的策略則是多元化云戰(zhàn)略。
多云架構(gòu)主要有三種形式：私有云自建數(shù)據(jù)中心+1家公有云、私有云自建數(shù)據(jù)中心+2家公有云、2家以上公有云。比如新浪微博采用了混合云模式，除了在內(nèi)部離線業(yè)務(wù)中搭建私有云體系，同時和華為云、阿里云等公有云進(jìn)行深度合作；每逢春運(yùn)即被吐槽的12306，選擇阿里云和天翼云提供服務(wù)，確保高并發(fā)需求和數(shù)據(jù)安全。
Forrester的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，99%的云計算決策者認(rèn)同混合云和多云策略，全球混合云的市場規(guī)模將從2018年的446億美元增長到2023年的976.4億美元，屆時將有81%的大型企業(yè)采用多云架構(gòu)。
華為云可以說是多云戰(zhàn)略的重視擁躉。據(jù)IDC的報告顯示，2017年華為私有云解決方案在中國政務(wù)云市場、中國大數(shù)據(jù)市場、中國虛擬化市場、中國桌面云市場均為市場份額第一。憑借在私有云市場的先天優(yōu)勢，加上公有云市場的迅速增長，華為云在混合云市場迎來了得天獨(dú)厚的條件，并在2018年順勢趕上了多云戰(zhàn)略的快車道。
不過，順勢而為的前提是差異化優(yōu)勢，除了在私有云市場的行業(yè)地位，客群上的差異化是華為云錯位競爭的另一賭注。
阿里云、騰訊云的崛起和雙創(chuàng)熱潮不無關(guān)系，大批的創(chuàng)新企業(yè)、中小企業(yè)像是“云計算原住民”，對成本天生敏感，有面臨高速的業(yè)務(wù)增長，阿里、騰訊、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭有著深刻的感知，并在云計算業(yè)務(wù)上瞄準(zhǔn)了這樣的客群。但政府和大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也開始加速，這些G端和B端的客戶成了華為云的優(yōu)勢客群，也是華為云和互聯(lián)網(wǎng)陣營錯位競爭的主要籌碼。
為了在快車道上直線超車，華為云在2018年開始“錯位出擊”，一方面，在戰(zhàn)略上“上不做應(yīng)用、下不碰數(shù)據(jù)、中不做股權(quán)投資”，中立的身份成為華為云在多云架構(gòu)中的天然優(yōu)勢；另一方面，華為云發(fā)布了國內(nèi)首個完整的公有云容災(zāi)備份解決方案，包括跨云備份、跨云容災(zāi)及云上容災(zāi)三大場景，相比之下大多數(shù)云廠商的容災(zāi)備份解決方案都帶有排他性。
在制定2018年的市場戰(zhàn)略時，華為云勢必花費(fèi)了很多功夫進(jìn)行戰(zhàn)略定位，以己之長攻彼所短，同時積極擁抱市場趨勢來掩蓋進(jìn)入時間上的劣勢。新華社就是一個例子，無論是總社還是分社，過去在采、編、發(fā)系統(tǒng)上都采用自建的形式，不僅人力成本高，還常常會發(fā)生這樣或那樣的故障。當(dāng)面臨上云的問題時，新華社需要一個混合云解決方案，如何解決在私有云和公有云之間數(shù)據(jù)的遷移，華為云深厚的IT技術(shù)服務(wù)能力和本地化響應(yīng)能力，奠定了獨(dú)一無二的市場優(yōu)勢。
云計算早已不再是新事物，但對企業(yè)來說最重要的卻是數(shù)據(jù)。一些游戲、電商、金融、資訊等領(lǐng)域的玩家，恰是因為數(shù)據(jù)上的焦慮，在選擇云計算平臺時小心而謹(jǐn)慎。諸如微博、秒拍等在選擇多云架構(gòu)的時候，在數(shù)據(jù)安全上有著差異化優(yōu)勢的華為云，成為互聯(lián)網(wǎng)公司多云方案中的熟面孔。
華為云的開放無疑成了互聯(lián)網(wǎng)公司眼中的妥善方案，加上本身在企業(yè)、政府層面的優(yōu)勢，在市場份額上迅速進(jìn)入第一陣營，似乎不在意料之外。
全棧全場景AI的新賽道
2018年后，云計算行業(yè)的另一個鮮明特點(diǎn)與人工智能息息相關(guān)。
阿里云在9月份的云棲大會上提出了“云計算＋I(xiàn)oT＋人工智能”的組合拳，寄希望于人工智能和物聯(lián)網(wǎng)來拓展業(yè)務(wù)邊界；百度云多次在行業(yè)會議上強(qiáng)調(diào)“ABC戰(zhàn)略”，將自家擅長的AI作為百度進(jìn)入企業(yè)級市場的急先鋒；騰訊云頻繁為AI即服務(wù)的智能云背書，推出了智能鑒黃、語音識別、機(jī)器翻譯等一連串的AI應(yīng)用服務(wù)……
在人工智能的新賽道上，華為云的打法和多云戰(zhàn)略不無相同，先找準(zhǔn)行業(yè)宏觀層面的勢，再結(jié)合自身特點(diǎn)尋找差異化抓手。云計算和人工智能的融合毋庸置疑，確定了這一點(diǎn)的華為云，不僅是行業(yè)的同行者，還是跑在最前面的引路人。
可能是基于自身的互聯(lián)網(wǎng)背景，阿里云、騰訊云在人工智能上多半是云服務(wù)的對外輸出，比如人臉識別、語音識別、自然語言處理、知識圖譜以及打包后的智能客服、智能營銷等解決方案。畢竟人工智能不是重復(fù)造輪子，和云計算的融合剛好為客戶們提供了可以直接使用的“輪子“，成為AI服務(wù)的常態(tài)。
在這個方面，華為云也不例外，在2017年9月正式發(fā)布了華為云EI，包括基礎(chǔ)平臺服務(wù)、通用服務(wù)和行業(yè)場景解決方案三類服務(wù)。經(jīng)過2018年的積累，華為云EI已經(jīng)上線了45種服務(wù)、142項功能，且這些技術(shù)方案大多已經(jīng)在華為內(nèi)部應(yīng)用多年，技術(shù)水平和落地能力均被驗證。
以供應(yīng)鏈端的智能裝箱、倉儲應(yīng)用為例，華為公司每年處理的物流單數(shù)量多達(dá)30萬-50萬，對于供貨預(yù)估、裝箱管理、區(qū)域分發(fā)等流程有著完整的技術(shù)支持體系。于是華為云相關(guān)的EI服務(wù)，可以根據(jù)物品特征提供最佳裝箱方案，可以提升20%的分揀裝箱效率，同時做到集裝箱3D仿真可視，整體利用率提升6%。其中在華為云和德邦物流的合作中，華為云EI幫助德邦物流實現(xiàn)了降本增效的目的，類如高速掃描取件、自動分揀等等。
華為云EI的優(yōu)勢還在于政企市場的落地。2018年4月，華為云與北京市交管局合作，在上地三街與上地東路交叉路口率先試點(diǎn)，利用AI算法實現(xiàn)信號配時優(yōu)化和時段自動劃分；2018年6月，華為云針對交通和工業(yè)分別推出了EI交通智能體和EI工業(yè)智能體；到了10月份，華為云EI 又發(fā)布了智慧城市解決方案……華為在全球各地的ToG資源讓華為云拿到了AI落地的先手棋。
而與其他云服務(wù)廠商不同的是，華為云的錯位出擊體現(xiàn)在2018全聯(lián)接大會上提出的“全棧全場景AI”。其中全棧是技術(shù)視角，包括芯片、開發(fā)工具、訓(xùn)練和推理框架、應(yīng)用使能在內(nèi)的技術(shù)全堆棧；全場景指代公有云、私有云、邊緣計算、物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)終端以及消費(fèi)類終端的部署環(huán)境。“全棧全場景AI”可以說是為華為量身打造的，也只有華為這樣真正兼顧底層和應(yīng)用層的廠商才有可能做到。
比如在芯片方面，華為已經(jīng)發(fā)布了自主研發(fā)的Ascend 910 與 Ascend 310，統(tǒng)一采用可擴(kuò)展計算、可擴(kuò)展內(nèi)存、可擴(kuò)展片上互聯(lián)的達(dá)芬奇架構(gòu)。華為的Ascend芯片包括Max、Mini、Lite、Tiny 和 Nano 五個系列，面向不同的場景。
再比如華為云的AI全流程開發(fā)平臺與工具，涵蓋AI開發(fā)平臺ModelArts、視覺AI應(yīng)用開發(fā)平臺HiLens、量子計算模擬器與編程框架HiQ。尤其是ModelArts，提供了數(shù)據(jù)標(biāo)注準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型調(diào)優(yōu)、模型部署等AI應(yīng)用開發(fā)的一站式服務(wù)。
梳理來看，華為云的AI戰(zhàn)略并不復(fù)雜，本質(zhì)上還是彌合人工智能研究和應(yīng)用之間的溝壑，讓AI成為一種通用技術(shù)。所以華為云要投資基礎(chǔ)研究、打造全棧方案和開放生態(tài)，讓人工智能變得觸手可得。在競爭對手們執(zhí)著于單一服務(wù)的對外輸出時，華為云的“普惠AI”何嘗不是一種差異化呢。
站在企業(yè)需求的視角，人工智能勢必會成為云計算增長的重要驅(qū)動引擎，特別是智能城市、智能交通等宏觀層面的行業(yè)趨勢。華為云2018年在人工智能上動作不乏這一層面的考量，本身的政企客群提供了AI落地的契機(jī)，而從芯片到開發(fā)工具的“全棧AI”滿足了落地的保障，已然在提前落子。
尾記
回看今天的云計算，早不再是誕生之初的樣子，從最開始的虛擬化到容器技術(shù)，再到Serverless，如今人工智能也像云計算一樣成為新的基礎(chǔ)設(shè)施。
技術(shù)永遠(yuǎn)在進(jìn)化，置身其中的搏擊者，既要對行業(yè)趨勢有精準(zhǔn)的洞察，又需要找到自己適合的發(fā)力點(diǎn)，也就不難理解云計算浪潮里的華為，2018年如此，2019年也會這樣。令人驚喜的是，華為諾亞方舟實驗室的Kevin Scaman 獲得了NeurIPS 2018 最佳論文，這家以創(chuàng)新為使命的公司并沒有局限在順勢和錯位的競爭思維里，仍然專注于最基本的底層創(chuàng)新。
我們看到了華為云在業(yè)務(wù)上的聚沙成塔，在商業(yè)競爭中的進(jìn)退中繩，也看到了最純粹的出發(fā)點(diǎn)。
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