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当亚马逊在 12 年前低调推出一个名叫 Elastic Computing Cloud 的产品时，大洋彼岸的中国，互联网产业也迎来一个前所未有的发展机遇。
这一年，中国政府门户网站（www.gov.cn）在新年伊始正式开通，3 月，国务院信息化领导小组印发《国家电子政务总体框架》，为电子政务发展提供了顶层设计方案。
这一年，中国网民数量增加了 2600 万，达到 1.37 亿人，在总人口比例中突破 10%。
也是在这一年，中国网站一年增加了 15 万个，总数突破 84 万个；中国域名总数则已每月增长近 20 个万个速度快速增长，域名总数为 410 万个，CN 域名就多达 180 万。
这一切看似无聊的数字也为接下来的中国互联网以及云计算的发展做了最好的注脚。12 年里，亚马逊 EC2 从小到大，成为亚马逊帝国新的增长引擎，中国云计算产业也在历经多年摸爬滚打之后迎来新生。
根据工信部去年在《云计算发展三年行动计划（2017-2019）》的预计，到 2019年，整个云计算的产业规模将达到 4300 亿元。
如此难得的历史机遇和巨大的市场规模，也让越来越多的互联网巨头、IT 厂商以及创业公司们加入其中，过去的 2017年，以阿里、腾讯为代表的互联网巨头，过去一年在公有云市场跑马圈地，利用公有云的规模优势挑起一轮轮价格战；以金山、青云为代表的创业公司，则在如游戏等垂直领域攻城拔寨；而早已耕耘私有云多年的华为，也在 2017 年通过组织架构调整，全面启动公有云服务。
行业里普遍共识是，不管是公有云市场还是私有云领域，都不可能存在一家独大的局面，这既是市场容量所决定的，就像美国市场一样，尽管亚马逊 AWS 早已一骑绝尘，但微软、Google 等巨头依然占据了不小的市场份额。
但另一方面，关注云计算的进化路径，依然要从几家巨头开始，毕竟，随着企业云服务支出在整个 IT 支出中的比例越来越高，企业对于云服务的需求开始变得急迫，鉴于云服务头部厂商在硬件、机房、运维和售前售后的体量，这些巨头正在建立起一条条全新的护城河。
接下来，我将以阿里巴巴、华为和腾讯为例，从布局开始，再到中盘走势以及可能的收官，梳理富有中国特色的云计算的现状与未来。
布局
在围棋的规则里，布局的重要性不言而喻，在这个阶段，棋手们各自抢占棋盘上的空地，同时尽量阻止对方占地。
云计算领域同样如此。亚马逊在全球范围内的先发优势就来自于其布局之早，而在中国的云计算市场，阿里、华为、腾讯几乎都在 2010 年前后进军云计算市场。
公开资料显示，阿里云成立于 2009 年 9 月，其早期主要为阿里内部业务服务。而直到 2010 年 5 月，阿里云的云服务器才正式开始对外服务。也是在 2010 年，华为、腾讯也相继发布了云战略。
在那个略显「遥远」的 2010 年，当李彦宏不相信云计算、马化腾云计算觉得太早的背景下，事实上也只有阿里和华为将云计算看作下一步的重点发展战略。马云当着李彦宏、马化腾的面说道：「我们自己公司对云计算是充满信心和希望……阿里巴巴拥有大量消费数据、支付宝交易数据，我们觉得这些数据对我们有用，对社会更有用。」
而华为则用一场发布会宣告云计算正式起航。2010 年 11 月，华为正式发布全球云计算战略及端到端的解决方案，希望通过推出的开放云计算平台，使客户像用电一样使用数据中心、计算和存储资源共享等ICT应用。
如果说马云当时对于阿里云计算发展的规划是希望将内部海量数据消化进而升级改造，那么，彼时深耕电信服务领域多年的华为，或许早已看准了云之于华为以及 IT 行业的意义，任正非曾在 2010 年 11 月的一个发言里断言：「信息网络的未来其实就简单化到两个东西，一个是管道，一个是云」。
正如棋手布局对于中盘的影响一样，发生在 2010 年的诸多事情也部分意义上决定了各家公司未来几年的战略布局。阿里在数据上的优势推动阿里云计算业务在数据层面的布局，其先后发布了处理数据问题的 Maxcompute 以及大数据应用的数加平台；华为则通过自身的生态以及软硬一体化优势，整合内部的服务器、存储资源，推出一系列一体化的解决方案；而腾讯云的发展，虽然长期以来游离在媒体聚光灯下，但依托其在游戏、支付领域的技术积累和海量用户，逐步在这些领域取得突破。
中盘战事 1：数据中心分布
棋到中盘，各家的优势、劣势也逐渐显现。先看数据中心分布，对云计算厂商而言，多样化的数据中心布局不言而喻。一方面，要保证云服务的正常运维，同时还能在数据保护方面灵活控制，另外则是用户体验，企业的某些应用中，对用户响应时间有很高的要求，此时，倘若有靠近企业的数据中心来存储数据，也就能够最大化地降低用户延迟。
也因此，数据中心数量一度成为巨头们宣传自身云计算的一个重点。
下图是阿里云目前的数据中心分布，从中可以看出，除中国市场之外，阿里云同样看重南亚、东南亚市场。
而在腾讯云官方「认可」的全球基础设施图里，还有不少「海外合作基础设施」，这其实一个颇为讨巧的说法，换言之，这是腾讯「租用」的服务设施。
2018 年 3 月，随着香港节点正式开服，华为云的亚太市场也开始启动。相较于阿里、腾讯等主打公有云的公司，华为的数据中心布局更多体现在其和众多合作伙伴的「伙伴云」中，比如通过与德国电信、Orange法国电信的合作，构建了一个面向全欧洲的开放云平台，而与西班牙电信的合作，则将华为的云业务扩展到拉丁美洲地区。
随着全球化的进一步深入，越来越多的企业需要全球化的数据、计算平台，云服务商为了满足上述需求，还将继续争夺更多的数据中心和服务区域。
中盘战事 2：私有云成为产品变量
媒体对于云计算「产品」的宣传，长期以来都等同于公有云产品。这种颇具误导性的宣传部分原因是将美国的云计算标准放在了中国市场，下图来自中国产业信息网，可以看出公有云的全球市场规模的确非常喜人。
在美国市场，公有云优势明显，这是智研咨询的一份数据。
但「公有云就是云计算」显然只是一个地区性的说法，在中国，公有云和私有云之间的格局显然是另一个故事版本。
事实上，如果仔细观察上图美国公有云、私有云的规模，或许也会发现，尽管公有云几乎占据了将近六成的份额，但私有云的市场规模，也在逐步扩大。
类似的结论也可以在「互联网女皇」玛丽·米克尔 2017 年的《互联网趋势报告》中，如下图所示，从 2014 到 2016 年的三年时间，私有云的同比增幅均高于公有云，2016 年私有云同期增幅比公有云的增幅更是高出 5.39个百分点。
中美两国出现如此大的差异，原因也非常复杂。比如很多中国企业，尤其是大型企业，长期以来有着自己的 IT 建设路线和规范，并且在业务需求和数据安全方面要求甚高，市场上的公有云服务者无法满足其需求，因此需要私有云来实现业务的高效运营。
根据中国信息通信院的一份数据显示，2016年，中国私有云市场规模达到 344.8 亿元，相比2015 年增长 25.1%。预计 2017—2020年中国私有云市场仍将保持稳定增长，到 2020 年市场规模将达到762.4亿元。
上述趋势也可以从各大巨头的战略调整中可见一斑。依靠公有云起家的阿里云在 2016 年 4 月发布专有云（Apsara Stack），支持企业客户在自己的数据中心部署阿里云的云操作系统。
腾讯则在 2018 年初推出私有云解决方案：TCE（Tencent Cloud Enterprise）。这个产品针对大中企业，提供了网络到数据库再到服务的一整套解决方案。
而华为在私有云领域更具话语权。2013 年，华为先后发布了针对虚拟化和大数据的 FusionSphere 和 FusionInsight。根据 IDC 的报告，FusionSphere 虚拟化解决方案在中国OpenStack软件市场和中国服务器虚拟化市场中国厂商双双排名第一。而在 Gartner《分析数据管理解决方案(DMSA)魔力四象限研究报告》中，FusionInsight 进入了DMSA魔力象限特定领域者象限。
这一切也让华为私有云产品 FusionCloud 有了更大的底气。以政务云领域，在 IDC 报告中，华为云政务云解决方案无论是现有能力、未来战略和市场表现都位居中国政务云市场厂商领导者区间。
不过，正如公有云不是故事的全部一样，私有云也只是云计算的一个组成部分，某种意义上说，阿里云进入私有云市场与华为成立 Cloud BU，其目的是一样的，那就是抢占整个云计算领域。
如今，云计算的公有云市场有了一个新变量，那就是人工智能。
中盘战事 3：当公有云碰上人工智能
人工智能并不是新概念，甚至都不是一个准确的概念，但以深度学习为代表的人工智能各项技术却给整个科技行业带来新的惊喜。其中，图像、语音识别的发展尤为突出，下图是欧洲投资公司 MMC 的一份数据，显示出机器在图像和语音领域已经部分超越人类。
不过，不管是图像识别还是语音识别，都需要巨额的前期投入，包括硬件（如 GPU 采购）、人员（高级人工智能人才非常昂贵） 。这恰恰也是最适合云服务的最佳产品，通过公有云的规模优势，可以大幅降低人工智能的开发应用成本，从而推动相关技术的普及。
2016 年开始，阿里云开始加大在公有云上的人工智能元素。当年 10 月的云栖大会上，阿里云推出 ET 城市大脑，其关键就是基于对城市交通数据，特别是交通摄像头监控视频/图像数据的分析，形成一套更优化的解决方案。
随后，阿里云继续将 ET 大脑延伸到工业、环境等领域。与之类似，2017 年的腾讯云峰会上，马化腾亲自站台并发布了战略产品「智能云」，宣布开放腾讯在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力，下图是腾讯云所提供的人工智能产品。
在马化腾看来，人工智能与云计算几乎就是「绝配」，换句话说，云计算的最好落地方式就是人工智能，「云是人工智能的强载体」也成为腾讯云发展的一个方向之一。
华为云在人工智能领域也颇有建树。由于华为自身的企业属性，其在制造业领域的丰富经验，促成了华为云 EI（企业智能）的出现。下图是华为云 EI 的基本架构，从计算层、数据层、平台层和应用层，构建了一整套基于公有云上的人工智能开放平台。
事实上，公有云的人工智能产品正在同质化，这当然是由于人工智能各单项技术的局限所在，更重要的挑战则是，如何让这些单点技术，与行业场景结合起来，而这一点，如何争取到行业的标杆企业就成为关键。
以阿里为例，基于 ET 大脑的城市解决方案先后落地杭州等地，并在 2017 年底和 2018 年初推广到澳门、吉隆坡。而工业领域，协鑫光伏、中策橡胶也先后采用。
相对于阿里云在城市、工业等领域的梯队式运作，腾讯云的人工智能落地呈现多点开花。比如和顺丰合作，将 OCR 应用到快递单的识别中，再比如腾讯将云端人脸识别技术与多地公安部门的安防摄像头结合在一起。
华为云的人工智能产品 EI ，也在众多大企业中发挥着智能引擎的作用。公开资料显示，华为云 EI 的客户群体包括金融、电信、平安城市等领域。值得关注的是，由于华为长期以来所推行「云-端-管」的战略，也使得其云端人工智能产品的落地实践中具有协同效应。比如在和标致雪铁龙的合作中，华为将自身应对全球云营收的实践与深度学习的算法结合起来，形成了一个「端管云+业务支撑系统」的车联网支撑平台，下图为搭载华为车联网技术的雪铁龙 DS7 Crossback 车型。
经过这几年的炒作，行业对于人工智能的判断已基本趋于一致，也就是这一轮人工智能的爆发还处在早期阶段：深度学习之外，强化学习、对抗生成网络等新算法也在不同领域取得进展；GPU、CPU、FPGA 以及其他专属芯片到底谁是标准还未敲定；量子计算机研究的可喜进展也让人工智能的未来有了更多想象空间，下图是量子计算机创业公司 D-Wave 的看法。
这也意味着，公有云的人工智能大战才刚刚开始，在美国，Google 利用云上的人工智能，尤其是机器学习的产品，快速追赶微软和亚马逊，而亚马逊也在紧锣密鼓地「改造」自身的云服务；而在中国，云上 AI 的格局也和云计算整个行业一样处在中盘阶段，未来还将有诸多值得关注的要素。
从中盘到收官还会发生什么？
和过往任何一项技术的发展脉络一样，云计算收官之时，也是云计算真正成为社会经济发展基础设施的时候。那个时候，所谓的云也不再有公有云、私有云之分，统一的平台统一的架构上，流动的是加密的数据，企业、开发者通过云服务的 API 获取二次开发的资源，普通用户则只需很少的费用就能享用到智能、安全的云服务。
但从前期战略布局以及中盘产品的短兵厮杀来看，距离中国云计算的收官阶段还有不小的距离，而且还有诸多不确定因素。
首先，数据合规与安全。在国内，私有云市场之所以如此强大，很一部分原因是企业对于核心数据上云有巨大忧虑，这在大企业当中尤为明显。为此，阿里、腾讯等互联网公司不断通过外部数据安全认证来证明自身的安全能力，华为在外部安全认证之外还进一步强调云服务商的边界：上不碰应用、下不碰数据、不做云服务的股权投资。
这也引申出第二个不确定要素，各家巨头所言的云生态到底是开放共赢还是封闭花园。考虑到中国互联网的特殊状况，过往几年时间里，阿里和腾讯利用投资、收购、合资等方式，其产品或服务几乎涉及到普通中国人一天的衣食住行，下图仅仅反映了 2017 年两家公司的投资版图。
这些投资或合资的布局，也让两家公司云服务的中立性受到质疑。被阿里入股的公司几乎没有可能使用腾讯云，而腾讯投资的公司也不会选择阿里云。这种被人为割裂的云服务也塑造了全新的中国云服务业态。
从这个角度上看，以华为云为代表的中立性厂商，其重要性也越发明显。这些中立厂商站在行业或企业使能者的角度，通过诸如 Openstack 等开放的架构构建一整套公有云、私有云体系，能够最大限度提升企业上云后的生产效率。
第三，云计算本质上是一个服务行业，只不过披上了高科技的外衣。传统的 IT 产品可以是「产品（软件、硬件）+服务」，而云产品则是从售前、售中、售后都是服务，所谓「X即服务」便是如此。
这对过往依靠流量变现的互联网公司是个巨大挑战。Quora 上曾有一个问题提到，为什么 Facebook 没有成立云计算业务。答案很简单，因为 Facebook 无法组建一个线下工程师服务团队。
Facebook 的挑战也是中国互联网公司，如阿里、腾讯所需要面对的问题，事实上，在阿里云的发展过程中，阿里巴巴 2009 年收购的万网功不可没。万网不仅给阿里云带来海量的中小企业用户，还给这家以互联网起家的公司带来了丰富的线下服务经验。
而在 IT 产品耕耘多年的华为，在线下服务市场更具优势。公开资料显示，华为在 170个国家和地区拥有线下支撑团队，这样一个规模和体量的全球服务网络，未来将如何融入公有云服务中，也将成为华为云快速发展的关键要素。
最后则是技术储备。云计算是一个综合技术平台，涉及到从硬件、软件到算法以及客服等多方面。当 Google 的 DeepMind 用人工智能算法优化机房用电时，阿里也展示过全浸没在水里的服务器，而华为依托自身在服务器领域的强大研发积累，充分认识到现有以 X86为中心的架构无法应对 AI 等新业务，需要走向以异构架构为核心的时代。也因此，通过 Atlas 通过异构资源池、智能编排等关键技术，可以将 X86、GPU、FPGA、存储等资源池化，拉远后进行统一编排调度，从而按需提供硬件资源，提升50% 以上的资源利用率，大幅减少硬件机型。
这些黑科技、新技术的储备和研发，将大幅提升云服务商的运营效率，同时进一步降低成本，其最终的落脚点，是将云计算的门槛降到最低，让云计算的各项服务普惠化。
写在最后
如果从亚马逊发布 EC2 算起，云计算到现在也不过 12 年光景。如今，当年为了解决亚马逊闲置资源的这项「亚马逊网络服务」（ AWS），已经成为一年近 200 亿美元收入的产业。
更重要的一点，这依然是一个高速增长的市场。在美国市场，亚马逊、Google 和微软相继发布了财报，来自云服务的收入都在大幅增长中。而在中国市场，特殊的 IT 产业环境和政策规定，对于广大中国云计算公司是一个巨大利好，上文中，通过对其中的典型代表，阿里云、腾讯云和华为云的布局以及产品梳理和复盘，已然呈现了中国当下云计算的现实图景。
面向未来，数据安全与合规虽然并非难事，但阿里、腾讯这样的互联网巨头，其生态优势与云服务无法中立之间的矛盾几乎不可调和，这也让以华为为代表的中立厂商更具竞争力。而人工智能各项技术的演进速度和方向，也将继续增加云服务竞争格局的不确定性。这场云服务的棋局，也还将呈现更多精彩对弈。
