云之变：云与智能大变局
常莽
进入2019年以来，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等。
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2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2家以AI为卖点的“后起之秀”上升速度很快。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，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5 256.5亿元人民币。这将比2018年的531.3亿元的市场规模，发生5年10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2016-2017年开始发动的AI应用化浪潮。
云是AI的理想容器
那为什么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。
赵三坐在南地端出卖五把新镰刀。那是组织“镰刀会”时剩下的。他正看着那伤心的遗留物，村中的老太太来问他：
这个流程的问题在于，从训练到推理，每个步骤所需的算力差距巨大，其中训练所需算力多也复杂。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所需算力必须具备高度灵活的特点。就像培养一个孩子，却不能单独给他盖一座学校。需要学习的AI，在不同流程需要不同的算力支持。这样看来，云就在现实条件下成为了AI的理想输送方式。
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，但是大规模AI市场的理想容器。
2019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。
一系列改变都在发生
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。
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，公有云更是在多扮演着业务支撑的角色。其中以在移动互联网下诞生的游戏、移动应用和电商企业为主。
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占比至今依旧超过60%。也就是说，基础设施依旧是国内云服务的主要角色。
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、质检和商业运维，进一步可能有智能制造、无人驾驶等。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、工矿企业和大型金融这些“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大量资本、头部企业与开发者开始集结的核心原因。
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，也让产业服务市场发现了新的机会。
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。
高校建设服务型机关党组织是一项长期的、需要持之以恒的工作，通过构建以常态化的学习教育机制为基础、以多渠道联系服务机制为依托、以多样化服务工作机制为核心，以科学化考评奖惩机制为动力、以多元化监督约束机制为制约、以强有力领导机制与投入机制为保障、以多元化社会参与机制为补充的长效机制，必能有效确保高校服务型机关党组织建设的长效化，从而有效发挥机关党组织和党员的重要作用，有力推动高校各项事业科学、健康、快速的发展。
加热煮熟是避免弓形虫感染的关键。只要充分加热煮熟（100℃或接近100℃），肉类就不会引起弓形虫感染（或其他寄生虫感染）。因此，孕妇吃火锅时不要贪图嫩滑食用生肉或未煮熟的肉类。
这个改变的触发点在于，AI要在现实中发挥作用，近乎是无法离开机器视觉、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。典型的代表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理想处理效果。
在新课改下，学生破解数学重难点内容直接关系到数学课题教学目标实现以及教学质量提高。在小学数学课堂教学中，教师要注重对学生的问题引导，借助行之有效的课题问题，将数学教学环节环环相扣，不断发展班级各个层次学生思维能力，在破解数学重难点内容过程中夯实数学理论基础。
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，让一些新的云玩家看到了巨大机遇。
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2个是相辅相成的云计算市场趋势。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，不应该仅是用云量、API或者付费软件，而应该是一整个体系化工程。
从人口状况来看，目前竹农家庭以3～4人为主，占调查总户数的51.1%，平均每户人口为3.96人；人口在5人及其以上的农户占39.8%。从经营者年龄上看，被调查者的平均年龄为57.3岁，最大者为84岁，最小者为33岁；其中51～60岁者竹农占47.9%，61～70岁者占35.1%，71岁以上者占6.4%，50岁以下的竹农仅占10.6%。可见，大部分竹林经营者都是爷爷、奶奶辈，劳动者趋于老龄化；而且竹林经营面积越小，经营者的年龄越大。说明现有的竹林经营规模无法吸引年轻人。
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和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、线下服务能力和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。
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？
生态绽放
中国是世界上最大的水稻生产国和大米消费国，自2013年以来，中国还成为世界最大的大米进口国。过去，中国大米进口来源国家和地区主要是泰国、越南及巴基斯坦，进口的都是质量较好的香米等大米，美国大米相对来说价格低、质量较差。清华大学中国与世界经济研究中心研究员袁钢明认为：“进口来的美国大米更多用于加工市场，因为美国大米便宜、生产成本低，对其产品的升级改良也有好处，有利于生产流通加工大米的下游产业。竞争会促进生产效率的提高和技术的进步，大米进口对中国来说，仍旧在可承受、可接受、可调整、可控制的范围内。”
其中可能包括系统、算力、框架和固有算法模型，一系列独立的开发需求，以及大量端边侧需要的算力硬件、传感硬件和部署环境硬件。
毫无疑问，没有公有云提供商，可以独自完成所有工作。但需求又确实摆在那里，怎么办？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。
护理质量评价指标的设立是一项复杂的系统工程。要紧紧围绕进行护理质量评价的目的来设置。一项质量指标就是一项原则、程序、标准、评价尺度或其他能保证提供高水平护理的测量手段，是反映护理工作质量特性的科学概念和具体素质的统一体。因此，每一项指标的设置都应建立在科学、充分的论证和调研，以及对收集的数据进行准确统计分析的基础上，指标的设置除了遵循科学性原则外，还应遵循以下原则［12］。
一般每间隔7～10天应向池中加注新水一次，每次加注新水20～30cm，如果出现水质过肥或水质腐败等现象，应及时排出老水，并注入新水，通常换水不宜超过池水的1/5。通过经常性的水质调节，力求水色保持在黄绿色或黄褐色，确保水质肥、活、嫩、爽，促进池鱼健康快速生长。
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。
原本能力单一的云厂商，已看到未来需求的复杂化趋势，然后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。
汉晋之际，九品中正制确立、门阀制度盛行、庄园经济繁荣以及天人感应神学体系崩溃，玄学思潮兴盛，道家思想得到了复兴、勃发，促进了人的觉醒、艺术的自觉，推动着艺术精神的独立，都在客观上催生了江南艺术世家的形成。值得注意的是，以琅邪王氏、陈郡谢氏为代表的江南艺术世家，不仅有着深厚的艺术修养，而且以家族为单位践行着家族式的艺术传承，这对于汉魏六朝艺术的繁荣和发展有着重要意义，也深刻影响着后世艺术的创作与传承。
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，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还有广阔的发展空间，云厂商的生态建设本身还远未结束。
当然，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3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。
正好，这时有一笔巨额公款经过周恺手里，他正在动这个心思，突然感觉心慌得厉害，上次在小蝶家有过的那种奇怪幻觉又出现了：这次，他耳畔仿佛有警笛声响起，眼前出现的是冰冷的手铐……
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。
池塘边，人头攒动，熙熙攘攘，有钓鱼的、赏鱼的，也有烤鱼的、烹鱼的、吃鱼的，大家自娱自乐，自得其乐，忽略了螃蟹的存在，螃蟹郁郁不得志，闷闷不乐。
理解了以上几个关键词，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。