1. 云计算的本质概念

首先我们想一下，什么是云计算？

• 我们不能说云计算就是公有云资源，私有云厂商会生气。

• 我们不能说云计算就是软件和运维技术，超融合一体机可不少挣钱。

• 我们更不能说云计算就是卖软硬件资源的，上云服务商和云管平台是行业的新增长点。

在我来看，云计算本质上是解决人力短缺问题的企业IT服务。

我在多次宣讲中都用到了这张图，云计算就是解决IT人力缺口，在此基础上搭售各种IT资源和服务。

• 每隔十年从业人口扩大十倍，如果没有云计算解决IT人力缺口，英法德这类人口小国是不是搞不了云计算了？
  

• 行业内不停的做IT分工就是为了让操作难度简化，当技术需求简化到一定程度，堆人力就不如用程序了。

在对云计算概念认知缺失的时候，我们能看到很多乱糟糟的概念，如“技术最强”“自主可控”“生态共赢”“拥抱开源”“我不要钱”，他们也不懂自己在说什么话，反正跟金主宣传的越高大上越能搞到钱。

这里唯独有一个概念，但纵然有水货在浑水摸鱼，但这个大趋势大方向真是对的。 这就是AI+Bigdata+Cloud，云计算能和人工智能、大数据技术融合发展，可以为客户解决更多问题，可以为云厂商留下更多生存空间。

2. 超级东风吹动的新瓶旧酒

2010年的深圳，三位大佬在IT领袖峰会上谈起了云计算。

• 李厂长说云计算是新瓶装旧酒的产品和技术；
  

• 小马哥说云计算是阿凡达时代才能实现的未来技术；

• 马老板对云计算充满了信心和希望，但是他也说的很清楚，他理解云计算是一种数据的处理存储和分享机制。

诸位读者请平衡心态想一想，到底谁说的对？

前文说过，云计算技术要解决的就是人力短缺的问题，云计算是在找高效率和低功耗的替代方案。数据中心还是要搞好电和网，服务器还是那堆硬件，从MQ队列和NoSQL技术以后，系统架构层面再无本质性革新。我们用云平台能搞定的一切问题，都可以在物理机上实现，连商业虚拟化技术都有20年历史了。

我最早也把云计算当做一个技术自嗨的笑料，云计算不叫新瓶装旧酒，那叫阿凡达和我们分享外星小电影？

但是！

云计算这瓶旧酒突然被一股超级东风吹起来了，所有的云厂商业绩翻倍是正常效率，无法翻倍才是严重失职。整个社会对IT需求量的指数级增长，如果没有云计算做替代方案，不仅中国要有一亿人口搞IT，铜矿开采和电力资源也供不上啊。

没有任何云厂商提前嗅到趋势并布局，大家都是随波逐流的入局，就像拆迁户随手买了几套房子，或者十年前发了几百个比特币做年会奖。我们都很难看清云厂商的爆发式增长，究竟是个人努力还是历史的进程？

这种爆炸式增长已经持续了三四年了，但所有玩家心底都有些发虚——现在云产品高度雷同，这阵超级东风停了就是白刃战，而胜者也不过只是井蛙之王而已，大家都在找云行业的下一个风口在哪里。

3. 移动互联网带来了数据爆炸

我们事后反思这两年IT业如何爆炸式增长，进而带动云服务的？前文图中有很重要一行，IT技术对社会的影响范围，每隔十年扩大十倍，按照这个思路来看，我们就找到超级东风的源头了：

2013年底4G推广，移动设备开始高速稳定的上网；

2015年，敬爱的领导们多次喊话带宽提速资费降价。

在PC互联网时代，整个社会就用不了多少工程师，也产生不了几条数据，而移动互联网时代，IT对社会的覆盖面增大了10倍，IT资源缺口、IT人力缺口都需要靠云计算来满足。云厂商的第一批现金客户就是移动APP和移动游戏，靠这批客户的磨练才撑到了大客户接受上云；而大客户上云的初始动力，依旧是支撑移动互联网时代的新业务；大客户感觉到上云的便利性，也是支撑新业务时节省人力和时间。

4G普及资费降价养肥的不仅是CDN，还给云厂商带来了数据爆炸这个礼物：

• 摄像头清晰度增加，网盘甚至付费网盘逐渐成为刚需。

• 每天电视台都在播报用摄像头抓坏人的故事。

• 医疗影像、基因测序、自然科学数据，既有采集设备升级的原动力，也是沾了存储和带宽降价的光。

• 从PC到移动端到物联网，所有人的行为数据被密密麻麻的记录下来。

在数据爆炸的时代，客户遇到了新的难题，这些爆炸的数据该如何存储和处理？平安城市装100万个摄像头，不可能雇10万人去盯着监控屏幕；存储30年的医疗影像，但不能让医生看几千页的B超图；行为记录日志，只用来事后追责溯源也太浪费硬盘了。

企业必须采用AI和Bigdata技术才能应对数据爆炸：AI做图像识别，就可以无缝盯监控、鉴定和处理视频，还能看CT审药方；大数据过去被诟病只能做计费和广告，现在有了更多更密的日志，大数据就能做更多的智能决策；用户行为数据，既是大数据的舞台又是AI的战场。

我们前文说过，云计算本质上是解决人力短缺问题的企业IT服务。大家顺着这个思路去考虑问题，过去客户缺人拆机箱打网线装系统，云平台把这个事情做了；后来客户缺人装数据库部署对象存储，云平台又开开心心接个大单；现在客户的AI和大数据人才奇缺，云平台已经用对象存储存下数据了，顺路帮客户处理数据不是水到渠成的事情吗？

4. ABC的搭售和融合

云计算和AI和大数据的融合，首先就是搭售云资源，来保证数据和算力。

云平台可以提供足够多的CPU、GPU和FPGA，提供足够外网带宽和内网IO，提供IOT传感器、客户端SDK、通讯类API接口，还能提供对象存储、HDFS和数据库。大数据和AI应用，同样可以将自身做成付费IaaS模板、PaaS和SaaS服务，把自己挂在云平台上搭售；通过云用户做实地测试，这些应用可以快速迭代完善。

不同产品的相互搭售简单易行，但这对客户的价值仅限于总包集成，对云行业的价值只是加法式扩充营收。有远见的云厂商一直在探索ABC如何融合，把加法作成乘法，如何把AI和大数据融成组件？

ABC融合是个很飘很难讲落地的问题，我们可以先反思一下当前的云组件在数据、算力和访问方式上如何融合协作的。云硬盘和公网IP等资源集中融入云主机，数据和算力都集中在云主机，从LB到主机到RDS和Kafka都靠IP通讯。

现在相对明确的ABC融合趋势，就是数据集中在对象存储，AB类应用简单将算力抛给Cloud，而AB类资源的描述和访问界面还有待清晰。相信在AI和大数据的应用进一步成熟后，AB资源的访问界面即清晰又灵活，数据在不同算力群集之间可以快速读写，最终AB应用能够随用随释放，多层嵌套，一键申请。

这个梦想还比较飘渺，写这一段我很吃力，我们没有成功案例可以抄袭，我们就是在探险星辰大海。

5. 云厂商的机遇。

对每一个云计算玩家来说，ABC融合是一个客户认可、能给客户带来收益的双赢机会。

客户买GPU主机的价格总比CPU主机贵好多，云上的数据过了PB，基本也就下不来了，这都是很直接的营收红利。现在客户只是拿AI和大数据做试水，GPU云主机市场的增速就远超普通云主机，一旦AI和大数据应用顺利商用，云行业的超级东风能再刮上两年。

对于领头羊厂商来说，每当有一片新区域就代表新的增长点；对于跟随者来说，新地图有更大弯道超车的机遇。

对于AI和大数据的技术强劲的玩家，应该尽快将相关技术商业化，做不了产品化也可以先项目化；云平台做项目并不丢人，我们本质上是企业服务，服务载体不一定是卖公有云资源。

对于缺乏AI和大数据人力储备的玩家，至少抓住算力资源和对象存储两个切入点，做不了淘金者总可以给淘金者卖水；等到前一类玩家把AB服务标准化了再抄袭和购买也来得及。

对于有强势销售和方案包装能力的厂商和代理商，多一个可发挥的维度就是多了一层核心竞争力；有竞争力的厂商才不会跟客户谈价格。

这里并不太区分大玩家还是小玩家，小玩家一样可以准备计算存储资源，一样可以和AB类公司抱团取暖，甚至可以转售友商的资源，而且小玩家包装方案的顾虑更少速度更快。

对于几个有梦想跟客户倒腾数据的玩家，我替你们的集团法人对你们的脑洞省略一千五百字的脏话吗？