摘要：技术曲线上升路途中云计算技术的变量在技术战略理论中技术曲线是其中的中心环节。决定胜负的关键智能技术加持，通过实践形成代差站在用户的角度，稳定和灵活其对云技术的两大核心需求。
前两天，阿里云召开了一个“庆生”性质的峰会，用来纪念它的“十年”。这次峰会是去年11月阿里云事业群升级为阿里云智能事业群，阿里集团CTO张建锋（花名：行癫）兼任阿里云智能总裁后的首次公开亮相张建锋在峰会上对阿里云智能的战略进行了全面解读。
在谈到阿里云与友商的区别时，张建锋特别提到“达摩院加持的云”这一观点。确实，当云技术从解决客户数据存储、读取需求转变为用人工智能解决数据利用需求时，云技术的竞争进入到一个新阶段，云技术的方向也开始发生变化。
云计算第一阶段结束，三强各有各的技术优势
云计算市场经过多年的发展，其市场格局已基本定型。
在中国市场，阿里云一骑绝尘，根据IDC的统计数据，去年阿里云市场份额占比达到45．5％，对此张建锋也颇为自豪，在峰会现场进行战略阐述时也表示“阿里云公有云市场份额超过第2—8名的总和”。
全球市场格局与中国市场类似，亚马逊AWS份额最大，稳居首位；微软Azure则长期位于第二名；阿里云根据不同的统计口径和评判标准，在第三和第五之间有所波动。
根据调研机构Canalys的相关数据报告显示，2018年全球云计算市场规模达到804亿美元，同比大幅增长46．5％。
值得注意的是，虽然云计算市场目前仍在高速增长之中，但市场份额的大头始终把握在几个头部厂商手中，AWS去年营收增幅为47．1％，基本与行业增幅保持一致，而像Azure和阿里云则表现出更强的增长态势，前者为82．4％，后者达到惊人的91．8％。
这组数字也说明，以行业平均增幅（46．5％）为基准，云计算市场的增量红利基本被头部厂商获取，目前的云计算市场也已经形成了由头部厂商所构成的网络效应，即便那些Others厂商在全球市场中仍然拥有超过35％的市场份额，但还是缺少冒头的机会，未来的市场变化将是头部厂商间的“开黑”游戏，云计算技术的竞争也将由此进入到第二阶段。
仔细分析当前云计算市场格局可以发现，在第一阶段的竞争中，获得领先身位的头部厂商除了雄厚的财力，在云技术与集团业务的战略协同上都有着其独到之处。
AWS：AWS起步最早，在技术上具备一定的先发优势，在存储和数据库服务几个细分市场有着比较深厚的沉淀。AWS最被行业称道的是它的运维管理体系，AWS一直提倡云计算服务工具化的理念，在2017年里，AWS一共发布了1430项主要的服务和功能更新。
Azure：微软Azure的特点是大而全，它是全球唯一覆盖IaaS，PaaS和SaaS三大平台最完善的公有云服务。其中，微软最为著名的工具软件Office、PowerPoint、PowerBI等都已实现了云上服务。
阿里云：阿里云则有着国内最好的云生态。在发展过程中，阿里云经受了天猫双11、12306春运抢票、支付宝春晚红包等大战、恶战的考验，对处理海量数据高并发等应有场景有丰富的经验，一路“打怪升级”而来，实现了云技术与自身业务的深度捆绑，新技术经过自身验证后再对外输出，是“最佳实践的云”。
通过对云计算头部三强的分析可以看出，巨头们的优势各有不同，面对云计算巨大的增量市场，如何跳出自己的“舒适区”，在云计算竞争的第二阶段有所作为，不光是AWS、Azure和阿里云们思考的问题，也是行业急需解决的问题。此时，技术的重要性成为行业讨论的焦点，这也就不难理解，“达摩院加持的云”这一概念会被阿里云智能提到战略高度了。
技术S曲线上升路途中云计算技术的变量
在技术战略理论中技术S曲线是其中的中心环节。这一理论假定，在技术发展的早期阶段，性能提高的速度将相对比较慢。随着人们对技术的理解逐渐加深，控制力逐渐加强，应用范围更加广泛，技术改进的速度将会不断加快。
对照着这一理论，云计算技术的发展与之高度相似，现在云计算技术已经来到技术S曲线的上升阶段。
云计算竞争的第一阶段实际上是技术发展的早期阶段，云计算需要技术，但技术带来的性能提高速度比较慢，或者对客户的业务促进程度比较浅；在当前的第二阶段，云计算拼的也是技术，只是现在对技术的要求不一样，技术在其中起到的作用也不一样了。
1、“吃得饱”VS“吃得好”
云计算最开始的竞争来自于各大厂商的跑马圈地，以解决客户的数据存储和读取需求为入口，所有的技术研发也是围绕这一需求开展的，竞争的核心思想就是：“吃到”和“吃饱”。这也形成当前的市场格局，在全球市场和中国市场分别形成了AWS和阿里云这样的巨无霸。现阶段，市场的需求发生了变化，客户要求云技术更具备符合现实需要的智能能力。
如果形象一点来解读，就是云计算厂商在服务的过程中要深耕客户需求，解决“吃得好”的问题。就好比建房子需要技术，房子建好后，再在其中进行装修也需要技术。现在云技术就进入到对房子的“装修阶段”。
2、技术宽度VS技术精度
我们在体育竞技中都有着这样的认识：低水平的业余比赛中，只要参赛选手有不错的身体素质，用蛮力就能跑出好成绩；但在水平最好的奥运会上，不光要求参赛运动员有好的身体素质作为基础，对运动员的“技术精度”也提出了很高的要求，比如起跑、节奏、摆臂、呼吸、步伐、冲刺等等细节都要精细打磨才能获得好成绩。
云计算现阶段的竞争趋势与体育竞技十分类似，如果说之前比的是技术宽度，看谁能尽可能多的实现细分领域的占位，那么现在云计算技术将更多考量参赛选手们的“技术精度”，不光实现占位，还能完成对该细分领域的技术领先甚至垄断。
阿里巴巴将达摩院的基础研究与云全面结合也正是验证了云技术的发展趋势。2017年10月11日达摩院诞生时，马云就指出“达摩院要活得比阿里巴巴长，有一天即使阿里巴巴不在了，达摩院也还要继续存在。”
达摩院成立的时间不长，但已深入到量子计算、机器学习、基础算法、网络安全、视觉计算、自然语言处理、下一代人机交互、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等，涵盖机器智能、智联网、金融科技等多个产业领域进行研究。一年多时间以来，达摩院在国际顶级技术赛事上获得了30余项世界第一。在技术宽度和技术深度上都具备了相当的竞争力。
3、技术数量VS技术质量
根据全球信息技术研究和顾问公司Gartner的预测，今年全球公有云服务市场将从2018年的1758亿美元增长17．3％，达到2062亿美元。
同时，工信部近日印发的《推动企业上云实施指南（2018―2020年）》中也指出，预计到2020年，我国将新增上云企业100万家，2019年，我国云计算产业规模将达到4300亿元。
越来越多的企业从“要我上云”开始向“我要上云”靠拢。其中变化也是云技术的变化，在第一阶段，只要有一点技术积累就能去做云服务，就能圈客户，这个阶段技术的好坏强弱对竞争格局影响的关系不大。第二阶段将成为技术质量的较量，这也是说，云计算厂商光有技术还不够，还得在具体技术的各项指标上具有优势。
在这一阶段，技术的质量体现在两个方面，一方面是创新的、具有深度和精度的技术推动客户发展；另一方面，客户的需求发生了变化，倒逼技术完成升级迭代。
张建锋在阿里云峰会上指出，在IT行业中，传统的信息系统是以流程控制为主，在云计算的第一阶段，大家利用数据完成了流程控制，那么下一阶的进化将是利用数据完成智能驱动。只有把数据完全利用好了，才能做智能化的判断跟决策。才能把原来纯粹基于流程的公司改造成基于智能的公司。这也是技术质量的价值所在和技术S曲线上升时将要遇到的最大挑战。
在阿里的强势业务板块电商领域中，达摩院为淘宝拍立淘提供了图像搜索和识别的技术支持，只需点击手淘搜索框里的相机图标，对准喜欢的商品拍照，淘宝就能自动找到同款商品。目前拍立淘已经成为世界上最大的商品图搜系统。这是通过技术质量获得竞争优势的一个典型案例。搜索技术并不是很高深的技术，但图片搜索不光需要强大的数据库作为支撑，还需要强大的数据识别和计算能力，技术质量的高低就在这样的细节之处体现出来。
决定胜负的关键：智能技术加持，通过“实践”形成代差
站在用户的角度，稳定和灵活其对云技术的两大核心需求。云技术厂商只有具备一定的技术研发基础和大量的技术实践才能满足客户的需求。在这方面，头部厂商在这一阶段的竞争中优势明显。
很显然，阿里云率先认识到了自己的优势所在，第一个提出了自己是“达摩院加持的云”。在这样战略思维的指引下，达摩院推动阿里云加快技术创新的速度，与此同时，新技术通过集团内部业务进行实践验证，完成技术的快速迭代形成云上的产品，然后又通过阿里云完成新技术、新产品的对外输出，整套流程闭环后，将大大提升阿里云的技术竞争力。
以此作为标志，云计算行业或将开启新一轮竞争。与上一轮竞争相比，这一轮竞争的焦点将更多聚集在技术层面，犹如“军备竞赛”一样，没有的技术短板要补齐，已有的技术长板要更加强化，除此之外，各家还需要有能够独当一面的“大杀器”。
可以预见，在阿里云的带动下，会有越来越多的头部玩家会根据自己的业务特点加入到“技术加持”的玩法中去，其中的胜负手或将在云计算厂商自身智能技术的实力强弱中分出。
前谷歌首席科学家李飞飞也曾指出：云最开始只是一个存储设施，后来数据经过转化得到信息，再形成商业决策，这才形成对企业具有战略意义的资源。人工智能就是云的战略布局，是新的计算。虽然云还包括硬件、平台、基础设施和存储空间，但云的灵魂是人工智能。
张建锋在阿里云峰会上举了一个如何“吃得好”的例子：手机淘宝目前可以做到每个人看到的每个页面都是不一样的，用户的每次点击后，会根据点击实时生成后续页面，其中就对技术提出了怎样处理海量数据和怎样实时处理数据两项具体要求。
如果将这两项技术多带带拿出来说事，很多云计算厂商都能完成，但当这两项需求融合起来，以秒为单位，为每个用户提供个性化商品推荐，能够具备这种能力的厂商就屈指可数了。
张建锋对其概括为，算力是基础，更重要的是智能化的算法。
这就是技术赋能下对数据进行更加深度的挖掘即成为“吃得好”的关键所在。
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