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云之变1:云与智能的大变局

  大家好,十一长假是不是过得十分舒坦?在密集的旅游、美食和电影之余,还是要抽空严肃一下下的。

  趁着这几天时间比较集中,我们想用一系列文章来跟大家相对系统地讨论一个问题:云之变。

  不知道大家感觉到没有,进入 2019 以来,公有云是少数绝不消停的市场之一。

  比如说,BAT 都将云服务的战略地位不断升格、围绕云与相关技术市场的收购案不断增多、各种意想不到的使用者开始迁移上云。你方唱罢我登场,几朵云都展现出了相当大的投资力度、产品技术迭代速度,以及全新的 slogan……

  然而与消费互联网市场不同的是,企业服务在如今阶段更看重差异化。围绕云服务,各家厂商是“你打你的我打我的”,似乎呈现出眼花缭乱的感觉。究竟如何理解云服务市场的热闹与“不统一”?

  如今,行业基本已经达成共识,今天促使云计算市场不断加速悸动的核心原因,是 AI 代表的智能化技术被纳入云服务的版图。比如说,全球范围内谷歌和微软,这两个着重强调 AI 能力与技术的云厂商正在蚕食 AWS 的霸主地位;国内百度智能云和华为云这两家以 AI 为卖点的“后起之秀”上升速度最快。而阿里云改名叫阿里云智能,百度云改名叫百度智能云,是这场变革另一角度的缩影。

  可能大家还记得 2016 年左右,有很多数据机构预言中国市场的云用户面临枯竭,云红利正在消失。而根据 Frost & Sullivan 发布 2019 年 H1《中国公有云市场研究报告》中估计,中国公有云市场规模在 2023 年,将有望达到 5256.5 亿元人民。这将较比 2018 年的 531.3 亿元的市场规模,发生五年十倍的增长。从云红利消失到超高速增长,其中的核心变化就是 16-17 年开始发动的 AI 应用化浪潮。

  云服务市场,正在 AI 的注入下迎来一场大变局。接下来,我们将在一系列文章中讨论这场变局的不同侧面。而今天,让我们先从主线逻辑上,梳理一下智能与云的结合究竟改变了什么。

  云是 AI 的最佳容器

  进入市场变化之前,让我们先说一个技术逻辑上的改变。

  那就是为什么 AI 一定要基于云来输入到企业。从本质上来说,AI 是一种基于贝叶斯统计学的计算。既然是计算,就一定要在算力基础上发生。企业想要获得 AI 算力,也无非就是两条路:本地硬件或者云。

  而这里出现了另一个问题,如今的 AI,基本是以深度学习为代表的第三代 AI 技术。这类技术的基本模式是先训练一个智能体,再把它推理部署到一定的场景,最后应用产生效果。

  这个流程的问题在于,从训练到推理,每个步骤所需的算力是差距巨大的。其中训练所需算力最多也最复杂。另一方面,AI 模型需要反复测试,不同测试需要的算力各自不同;而如果是基于互联网的 AI 任务,或者模型部署的终端突然增加,也会让算力需求短时间膨胀。

  这些问题决定了,AI 所需算力必须具备的特点,是具有高度的灵活性。这就像我们培养一个孩子,却不能单独给他盖一座学校。需要学习的 AI,也在不同流程需要不同的算力支持。这样来看,云就在现实条件下成为了 AI 的最佳输送方式。

  现实中往往能见到这样的例子,以往进行 AI 训练需要花费几十万甚至上百万构建一个 GPU 池,但是训练完这些硬件就没用了。那么当然直接调用云端算力是更好的选择。结合其他一系列云端的优势,公有云虽然也有不尽如人意的地方,但绝对是大规模 AI 市场的最佳容器。

  以上可以看作是云如何帮助 AI 落地,而反过来看,AI 的到来也改变了云计算的基础规则。

  一系列改变都在发生

  我们知道,公有云按照交付方式,主要细分为 IaaS、PaaS、SaaS 三种。全球范围内看,SaaS 是主流,也就是说云的主要能力是承载不同的软件应用流动。而在国内市场中,IaaS 至今依旧占比超过 60%。也就是说,基础设施依旧是国内云服务扮演的主要角色。

  这说明,大部分用云的中国企业,核心目标不是获取某种应用,而是把自己的网络业务嫁接在云上,以此替代服务器的高昂成本。这种情况下,公有云更多扮演着业务支撑的角色。其中以移动互联网红利下,诞生的游戏、移动应用和电商企业为主。

  而 AI 技术纳入云版图后,首先改变了“谁来使用云”这个核心问题。

  AI 的核心能力,是取代一部分重复性高、即时性强的人工工作。比如安防、质检、商业运维,进一步可能有智能制造、无人驾驶等等。不难发现,这些业务的使用者不是相对“轻且时髦”的互联网公司,而是城市管理、线下商超、工矿企业、大型金融这些“重度企业”。它们的特点是不需要云的特性来支撑业务,但却极大程度需要 AI 来优化生产力,达成所谓“提质增效”的目标。

  AI 的受众变了,也就导致云的受众变了,继而从市场行为、市场逻辑到购买需求可能发生一系列变化,这就是今天云服务市场重新热络,大量资本、头部企业与开发者开始集结的核心原因。

  举几个例子,工业企业通过云来接入 AI,首先需要的是更严格的安全保障,然而就是即时性低延迟的 AI 能力接入,这就改变了云服务的核心卖点。然后又推导出,工业企业缺少自身的技术人才储备和信息技术基础,更偏向于以大型解决方案,也就是从能力,到运维再到操作系统打包的方式购买 AI,这就改变了云服务的交付方式。而把生产设备接入到 AI,这可能带来一系列工业领域必须配合的整合生产,这就改变了云服务的商业模式。

  这一系列的变化,正在催生企业 IT 服务与云服务,以及智能技术三者的融合与重构,市场边缘在经历打碎重组。这也就让一些新的云玩家看到了巨大机遇。

  当然了,今天云 +AI 改变产业市场格局,更多还停留在供应方的宣传逻辑中。真正把 AI 技术下沉到市场,还是一件任重道远的工作。

  “软云变硬”

  在这一系列改变发生之初,我们还能看到一些云计算市场的“常识”正在被改写。理解云服务的变化,可能需要认清几个新的基本规律。

  首先我们可能会发现,原本号称要去硬件化的云厂商,今天一个个打起了 IoT 硬件的主意。互联网公司集体上云时候,我们以为让一切变“软”的云计算,今天又重新“硬”了起来。

  这个改变的触发点在于,AI 要在现实中发挥作用,近乎是一定无法离开机器视觉、语音交互以及传感阵列的,这些能力必须以现实中的硬件为主体存在。另一方面,如果 AI 能力想要深入生产场景,完成高即时性的复杂操作,就必须在边缘侧、终端侧具备一定的推理算力,以此达到最优化的算效比。这需要云端的 AI 算力与硬件上的算力紧密结合,构筑一个整体。最典型的代表可能是智慧交通中的红绿灯控制。红绿灯需要跟专用摄像头、本地处理硬件,以及云端系统四合一才能达到最佳处理效果。

  云和终端硬件的结合,显然必须依靠网络,这就是为什么物联网被越提越多。这些变化让云 +AI,后面必须再 +IoT。从历史进程上来看,服务器时代的端到网,再到云计算时代的云到网,在 AI 时代会变成云-网-端的新结构。

  这让云厂商必须自我革新,也让产业服务市场市场发现了新的机会。

  解决方案式交付,重新定义市场

  关注云计算市场的朋友,应该会想到一年来另一个关键词经常在云计算的新闻中被提到:被集成。

  其实被集成也不是什么新鲜说法,过去 IT 产业中就强调被集成的重要性。而在云服务市场要提这件事,归根结底是商业交付模式正在发生变化。

  大型政企上云,和企业根据对 AI+IoT 的综合需求上云,这两个是相辅相成的两个云计算市场趋势。而这些趋势都指向同一个变化,就是云服务被交付到这些重型新用户手中时,不应该仅仅是用云量、API 或者付费软件,而应该是一整个体系化工程。

  当 AI 的需求不断加深,企业需要深度应用 AI 加持的自动化制造、自动驾驶,以及大规模质检体系、多流程 AI 应用之后,这个趋势将不断加深。中小企业的单一快节奏交付,开始变为解决方案式交付、长时间更新运维的大型工程。

  公有云+私有 AI 的新需求,将把云计算市场和 IT 市场的商业模式与市场行为逻辑进行新一轮整合与交融。云计算变局的内核,是商业和市场的革新,那么关键点就在于谁更适应新交付模式的问题。

  过去,我们经历过云计算市场 IaaS 和 PaaS、SaaS 的争论。而这个争论源起,就是云计算交付模式到底如何产生。然而在 AI 和 IoT 的催动下,轻云侧重端侧的新交付需求可能带来新的市场结构:一个新的云服务模式正在酝酿。

  今天有可能看到的是,云计算市场将产生更复杂的产业链关系。云计算市场将从按需提供,转化为按供购买。同时,硬件能力、线下服务能力、算法开发能力将在云市场中重要起来。这就带来了云计算变革中的另一个关键点:生态的地位急速增长。

  生态绽放

  当一家大型工厂,决定通过公有云购买一系列智能化转型服务时,他希望购买到的是什么?

  其中可能包括系统、算力、框架、固有算法模型,一系列独立的开发需求,以及大量端边侧需要的算力硬件、传感硬件、部署环境硬件。

  毫无疑问,没有任何一家公有云提供商,可以独自完成这所有工作。但需求又确实摆在那里,怎么办呢?答案就是,云和 AI 的耦合,导致云服务厂商必须把自己变成一家生态超市。

  今年以来,我们可以看到全球云服务市场不断加大收购力度。比如微软收购 Github 引起了轩然大波,但其产业目的,毫无疑问是将开发生态更紧密固定在自己的体系内。

  原本能力单一的云厂商,已经纷纷看到了未来需求的复杂化趋势,然后首先就是通过投资和收购来扩大自己的基础能力版图。当然,靠收购是不能解决长期问题的。云的长久之计,还是在自身体系达成生态绽放。而第一站,往往是 AI 开发者的绽放。

  从本质上来说,AI 是一个众对众的生意。大量不同开发者,满足大量用户的复杂需求。而云服务作为 AI 的必经之路,最理想状态是在其中作为接口。因为自身客户多,来聚集开发者;又基于开发生态的良好,吸引更多的客户加入。同时在 AI 之外,中国 SaaS 还要广阔的发展空间,云厂商的生态建设本身还远未结束。

  当然了,生态绽放的理想状态也是任重道远。赋能和加持开发者,已经并且将长期成为云服务市场的主旋律。而其中又以三个任务相对关键,可能成为云服务市场的赛点:

  1. 开发者社区和工具建设,提高开发者纯技术融入的必要性。
  2. 良好的分利政策与市场效率,让开发者在生态中有利可图,与用户良性对接。今年众多 AI 市场的建立,以及 AI 开发者赋能计划的兴起,都可以看作这个趋势的投射。
  3. 利用多技术变量,加强开发者凝聚力。如果说,云是 AI 的孵化器,那么 5G 就是 AI 的加速器。对 5G、IoT、智能数据处理等新技术的掌握和融合,将成为接下来云服务市场的关键。

  这里有个问题需要注意,可能大部分人提起开发者,想到的就是T恤黑框眼镜背双肩包的极客。当然个人和小规模团队开发者十分重要,但开发者同时也包括大型供应链企业、硬件企业以及软件服务商。云 +AI 的生态绽放,本质就是一个新产关系的构建。

  理解了以上几个关键词,我们接下来要做的,是用这些“新常识”去观看云计算市场上一个个具体的变化。

  接下来,我们会一起度过一个跟云相关的长假。

来自:
脑极体(ID:unity007)

作者:Johnson
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