云计算内卷时代陷入价格战还是另辟蹊径？探秘公有云破“卷”之道

　　2023年接踵而至的价格战，将国内公有云的竞争力度再次拉满。阿里云、腾讯云、京东云、移动云带头降价，也将寒意传导给了更多腰部云服务商。毫无疑问，这是一场对云服务商的残酷考验。

　　在公有云高度内卷的阶段，以价格换市场无疑是一种有效的竞争手段，但这种效果能维持多久？换句话说，公有云市场的竞争维度，是否只能被拉平在千篇一律的价格战中？公有云市场，又是否还存在未被充分开垦的良田？对于这些问题，青云公有云似乎有了新的解题思路。

　　诞生于2012年的青云科技，是中国最早一批推出公有云服务的云服务商。彼时的硅谷诞生了诸多云计算领域的独角兽公司，而国内企业仍习惯于传统IT烟囱式架构，云计算作为一种全新的技术变革为初创的青云带来了无限的前景。那一年，国内互联网业务与移动互联网业务爆发式增长，灵活、弹性、高性价比的公有云由此进入互联网企业的视野。

　　数据显示，2013年，业界创建一台虚拟机普遍需要15分钟，而青云公有云只需要6秒，且按秒计费。凭借领先的技术，青云公有云迅速抢占了互联网市场。进入2014年，青云洞察到市场上的一些新变化：传统企业开始关注上云，银行、零售、交通等领域的头部客户进入云服务商视野。青云适时做出重大改变，结合公有云服务模式，推出了私有云的交付方式，并率先在国内提出“公私统一”架构混合云的技术主张，从而进一步拉大了与对手的领先优势。

　　“端到端云原生服务”是青云科技当前的研发重点。去年，青云科技发布未来十年的“四新”战略，包括新技术、新场景、新路径和新生态，其中，新技术即“端到端云原生服务”被放在首位。

　　青云科技是A股上市公司中最为坚定的云原生布道者。青云科技副总裁林源此前表示，未来所有的服务都会基于云原生构建，这背后的原因在于客户越来越希望更快地交付新应用，产生市场价值，亟需一套标准化流程覆盖应用的开发、测试、交付及全生命周期管理，所以需要用云原生的架构降低应用开发、运维的门槛。

　　以云原生的基石——容器技术为例，根据信通院《云计算发展白皮书（2020）》显示，超四成的企业已经在使用容器技术。而据IDC全球调研结果显示，52%的企业将采用云原生开发方式，同时IDC预计2024年，新增的生产级云原生应用在新应用的占比也将从2020年的10%增加到60%。

　　青云科技云原生的重点产品之一——KubeSphere成为唯一一个由中国人主导、具有世界级影响力的开源容器平台，截止到今年3月底，KubeSphere获得超100个国家和地区用户青睐，下载量超70万，GitHub上Star数超9300个，Fork数超1400个，论坛注册用户数超3300人，全球贡献者累计近300人，在全球开源容器领域受欢迎程度位列第二，已有数千家企业在生产环境中使用。

　　基于KubeSphere打下的良好口碑，青云科技得以不断加强商业化布局，陆续推出QKCP企业级容器平台、QKE容器引擎、云原生备份容灾SaaS服务、KSV虚拟化等产品和服务。未来，青云科技还将围绕KubeSphere等核心产品，构建计算平台、存储平台、智能物联网平台、数据平台、低代码开发平台等多个云原生平台，进一步扩大云原生的应用生态构建，进一步赋能产业数字化场景业务和应用。

　　随着云原生产品家族产品矩阵式的展开，将为青云科技的战略软件收入增长提供源源不断的动力。

　　不可否认的是，中国云计算市场经历十多年的发展已步入成熟期，随着云计算IaaS层技术的拉平，越来越多的竞争者进入这一领域。为了提升公有云IT基础设施投入的复用率，更多的云服务商进入了价格竞争阶段，试图挤出竞争对手。

　　面对市场竞争加剧，青云公有云不可避免地被裹挟其中，但却并没有选择参与价格战。在青云看来，价格并不是客户上云、用云的唯一指标，企业客户更多的关注技术、服务、运维、响应支持等综合因素。青云公有云始终以客户利益为先，持续满足客户各类需求，创造更多价值。“其实客户还是会希望得到好的服务，希望公有云的厂商能够为他们提供所需要的服务支撑。

　　比如传统企业对于公有云的理解，一般没有互联网企业了解全面，这时候就需要有更多的前期商业沟通、架构咨询和服务支撑，他们也会去比较整体的TCO、性价比，所以我们会给到客户完整的解决方案”，青云科技副总裁沈鸥表示。正因如此，青云公有云将目光投向了更多的传统行业，为更看重服务质量的行业客户提供服务。除了一直重点投入的金融行业，教育、医疗、能源、制造等行业正在成为青云公有云新的机会和市场。

　　不仅如此，随着云计算市场的成熟和服务细分，青云还洞察到一个新变化：随着云原生技术的快速发展，PaaS正在和IaaS解耦，这也将逐步分化出应用服务供应商和算力资源服务商两个群体。其中，云原生技术可以让企业横跨在不同的IaaS资源上构建应用，无视底层基础设施。而云原生的需求既有面向行业应用的，也有聚焦在业务应用的，所以在不久的将来，上层的应用服务将成为一个巨大的市场。

　　通过云原生带动公有云的发展将是关键一步：一方面，通过自身沉淀的云原生技术、产品，青云公有云能够为企业提供高效便捷的云原生服务；另一方面，通过更开放的生态合作，青云公有云将接入更多第三方优秀的厂商，满足客户多元的个性化业务需求，最终带来更多创新前沿价值。在IaaS层面，算力资源正在成为国家数字新基建的核心组成部分，当下国家全力推进的“东数西算”工程，正是以算力促进数字经济发展的新引擎。

　　工信部统计显示，截至去年底，我国算力总规模达到180百亿亿次浮点运算/秒，存力总规模超过1000EB (1万亿GB)，算力核心产业规模达到1.8万亿元。另据中国信通院测算，算力每投入1元，将带动3至4元的GDP经济增长。算力服务市场的快速发展，也让青云公有云找到了突围的方向。

　　沈鸥曾透露，2020年国家提出“新基建”时，青云通过研究相关政策和行业需求已经看到数字经济对算力中心和多元算力的需求。提前两年的布局，使得青云已经具备服务算力中心建设三要素（架构/能耗管理、多元算力操作系统以及多算力集群运营）的能力，相关产品和技术已在多个政府相关项目中得以落地实践。

　　目前，青云已构建了全面的算力基础设施，打造和持续升级了一系列高性能、弹性敏捷、安全可靠的算力产品及服务，既包括企业级e系列云服务器、高性能计算EHPC、QKE容器引擎、分布式存储，也有企业云平台、超级智算平台等，以满足企业通用算力、高性能计算、科学计算等算力需求，帮助企业实现统一高效的海量数据存储和管理，全面支撑企业业务数字化创新。而这也是青云公有云与私有云融合创新的体现之一。

　　基于完整的算力基础设施，青云能够为工业仿真、大气环境、医疗医药、教育科研、交通物流、自动驾驶、智慧政务等领域企业提供蓬勃算力，驱动业务创新。以青云超级智算平台为例，整个平台核心代码由青云自主研发并坚持迭代，其不仅可提供多元算力的海量扩展，同时支持跨地域数据中心网络及分布式云的构建，并提供算力的统一调度、统一运营服务。而这种能力正是来源于对青云公有云算力能力的提炼。

　　如今，青云超级智算中心平台已率先落地国家级超算中心。其中，青云承建了其超算公共服务云、政务行政服务云和公共云，提供HPC高性能计算、EHPC弹性高性能计算、标准云服务（包括IaaS/PaaS/GPU/AI）以及基于分布式云架构的区域云服务。正是基于较早的算力布局和大规模的生产实践经验，青云在算力的调度、管理、运营等方面都具备了可靠的能力支撑，对于客户多样化的算力需求，也可以快速满足和响应。由此，青云公有云也获得了全新的发展机遇。

　　云计算特别是公有云服务平台发展到今天，各大品牌在可靠性、稳定性、安全性等方面都有自己的独家技术，故障率也控制在合理的范围内，根本不需要为此担心。价格虽然很敏感，但云服务商的技术、运维、服务团队支持，以及个性化需求的响应等同样重要，更何况面对刻不容缓的数据存储难题，价格并不是陈虎重点考虑的范畴。

　　最核心的是效率，是数据的存储问题，说到底就是后端数据中心存储与网络的延时。如果想把智慧交通项目中大量传感器数据（如烟雾、湿度、温度等）存储到数据库中，就必须要求后端数据中心有强大的 I/O能力，能够在 I/O 密集型场景下有良好的表现。但这一圈观察下来，虽然不同品牌的优点不少，但缺点也足够突出——针对时延敏感场景，很少有云服务商能拿出切实可行的方案，尤其是针对MySQL和Redis等场景应用下，传统表现已经难以满足需求。

　　面向AI浪潮，青云公有云抓住机会进一步突围，从庞大的AI算力需求中开疆拓土。沈鸥表示，希望能够让客户以极低的成本，高效便捷的获取到稳定的、优质的底层基础设施，为AI大模型训练和推理提供支持，包括大规模高性能计算资源、高速数据存储和管理服务、高性能网络服务等。

　　值得注意的是，AI大模型训练和推理，本身也是一个复杂的技术体系，为了帮助客户屏蔽复杂的技术，云厂商与大模型厂商的合作将是发展趋势之一。对此，青云公有云将通过开放生态的合作模式，接入专业的大模型厂商或AI团队专业服务能力，联合针对客户AI相关业务提供场景化方案，协助客户完成数据采集、算力平台建设、模型训练和推理、定制化模型、公私混合云部署等，最终构建或落地符合真实需求的AI应用，形成自己的差异化竞争力。

　　“青云QingCloud。他们家的技术、服务在我接触过的厂商中，都很不错。”供职于某研究机构的张林说道，“端午节的时候，我们的服务器出现了效能问题，青云的小伙伴及时响应和精准判断，迅速调试了2个故障。这是我从业多年，遇到最好的。”

　　同时，AI也是一个很宽泛的领域，它对于算力的需求复杂且多种多样，青云公有云也会以覆盖通用算力、科学计算、高性能计算等各种算力的完整算力基础设施，为企业客户提供多样化的算力支持。例如，青云即将发布的新一代计算型e4云服务器，就能够很好地应用于对计算和网络有更高性能要求的业务场景。

　　据悉，e4云服务器采用最新的第四代英特尔®至强®铂金处理器，性能全面提升，相比上一代（e3），CPU性能提升50%，存储IOPS性能提升35%，物理网络性能提升100%，网络延迟降低30%，并且支持AMX、QAT等加速引擎，深度学习和训练推理性能大幅提升，SSL解密效率提升6倍，压缩解压缩提升8-9倍，可以轻松满足企业AI推理、高性能计算、大数据、数据库等业务场景需求。

　　其实青云e4云服务器的优势还不仅如此，除了满足大数据、数据库等场景需求，在AI推理、云原生、高性能计算等更多场景下也有着不俗表现。比如现在流行的AIGC就可以借助e4云服务器，实现AI推理，而基于e4优秀的计算性能、弹性伸缩和分布式存储等特点，帮助企业高效开发云原生应用。

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