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2023年接踵而至的價格戰，將國內公有云的競爭力度再次拉滿。阿里云、騰訊云、京東云、移動云帶頭降價，也將寒意傳導給了更多腰部云服務商。毫無疑問，這是一場對云服務商的殘酷考驗。

在公有云高度內卷的階段，以價格換市場無疑是一種有效的競爭手段，但這種效果能維持多久？換句話說，公有云市場的競爭維度，是否只能被拉平在千篇一律的價格戰中？公有云市場，又是否還存在未被充分開墾的良田？

對于這些問題，青云公有云似乎有了新的解題思路。

基于領先技術的長跑

誕生于2012年的青云科技，是中國最早一批推出公有云服務的云服務商。彼時的硅谷誕生了諸多云計算領域的獨角獸公司，而國內企業仍習慣于傳統IT煙囪式架構，云計算作為一種全新的技術變革為初創的青云帶來了無限的前景。

那一年，國內互聯網業務與移動互聯網業務爆發式增長，靈活、彈性、高性價比的公有云由此進入互聯網企業的視野。

數據顯示，2013年，業界創建一臺虛擬機普遍需要15分鐘，而青云公有云只需要6秒，且按秒計費。憑借領先的技術，青云公有云迅速搶占了互聯網市場。

進入2014年，青云洞察到市場上的一些新變化：傳統企業開始關注上云，銀行、零售、交通等領域的頭部客戶進入云服務商視野。

青云適時做出重大改變，結合公有云服務模式，推出了私有云的交付方式，并率先在國內提出“公私統一”架構混合云的技術主張，從而進一步拉大了與對手的領先優勢。

正因為“公私一體”架構的混合云交付模式，青云的公有云和私有云能夠為企業提供一致體驗，還能將云的彈性靈活、安全可靠融為一體，越來越多的企業不需要在云的“便捷性”和“安全性”之間左右徘徊、艱難取舍，實現“魚和熊掌兼得”。

伴隨這個重要時期，青云也從早期單一的公有云服務，持續迭代升級、推陳出新，發展成為覆蓋存儲、超融合、SDN、SD-WAN等熱門技術領域、全面豐富的云端技術棧，將公有云和私有云相互補充，以靈活的產品、服務架構和場景化解決方案，為中大型企業客戶鋪筑云化之路。

彼時，國內不少政企、金融等行業機構，選擇將部分非核心業務或生態相關業務放在青云公有云，充分利用公有云的彈性資源，以更快響應業務訴求，同時基于行業規范、合規性要求，將核心業務放在青云私有云。

而一些對云計算數字化技術理解更深的傳統企業，則愿意將青云公有云作為整個業務的數字底座，將相關服務按功能分類逐步上云。

比如，江蘇交控作為交通行業數字化轉型排頭兵，基于青云公有云打造了交通新基建，實現了對高速行車的統一指揮調度；某大型銀行基于青云公有云提供普惠金融服務，既滿足合規要求，也響應了國家金融信創戰略，充分發揮金融對經濟發展的支撐作用。

2017年，隨著企業多云和混合云部署日益常態化，容器的出現使得企業在混合云異構基礎設施環境中，更容易實現敏捷開發和持續交付，以容器為代表的云原生技術正式登上歷史舞臺。

這一次，青云依然站在了技術創新的前沿，其容器平臺KubeSphere自2018年推出以來，已成為全球三大主流開源容器平臺之一，是由中國公司發起的、唯一一個具有世界影響力的開源容器平臺，其開源社區用戶覆蓋全球100多個國家和地區，為上萬家企業用戶在生產環境中所應用。

這不僅為青云領跑云原生奠定下堅實的技術基礎，更為其混合云戰略進一步領先市場祭出了殺手锏。

在云原生技術的加持下，青云公有云作為混合云戰略的重要補充，進一步為企業客戶提供更廣泛的、統一的云服務，助力企業更便捷、高效地構建自己的業務應用，專注于業務創新。

不難發現，在過去十余年里，青云經歷了云計算從公有云、私有云、混合云到云原生的云計算“黃金十年”發展浪潮，從技術迭代到客戶需求的演進，青云始終踩著時代的節拍，憑借領先的技術和戰略布局，一次次顛覆中國本土云計算行業舊有的技術格局、業務路徑和商業模式。

在此過程中，青云公有云也一直保持著長跑的姿態，從最早服務互聯網用戶，到基于“公私一體”架構混合云服務中大型企業客戶，再到如今提供便捷的云原生實踐，始終為企業提供獲取持續價值的路徑，以中立靈活的方式滿足不同企業深度用云、管云的需求。

掘金算力新大陸

?不可否認的是，中國云計算市場經歷十多年的發展已步入成熟期，隨著云計算IaaS層技術的拉平，越來越多的競爭者進入這一領域。為了提升公有云IT基礎設施投入的復用率，更多的云服務商進入了價格競爭階段，試圖擠出競爭對手。

面對市場競爭加劇，青云公有云不可避免地被裹挾其中，但卻并沒有選擇參與價格戰。

在青云看來，價格并不是客戶上云、用云的唯一指標，企業客戶更多的關注技術、服務、運維、響應支持等綜合因素。青云公有云始終以客戶利益為先，持續滿足客戶各類需求，創造更多價值。

“其實客戶還是會希望得到好的服務，希望公有云的廠商能夠為他們提供所需要的服務支撐。

比如傳統企業對于公有云的理解，一般沒有互聯網企業了解全面，這時候就需要有更多的前期商業溝通、架構咨詢和服務支撐，他們也會去比較整體的TCO、性價比，所以我們會給到客戶完整的解決方案”，青云科技副總裁沈鷗表示。

正因如此，青云公有云將目光投向了更多的傳統行業，為更看重服務質量的行業客戶提供服務。除了一直重點投入的金融行業，教育、醫療、能源、制造等行業正在成為青云公有云新的機會和市場。

不僅如此，隨著云計算市場的成熟和服務細分，青云還洞察到一個新變化：隨著云原生技術的快速發展，PaaS正在和IaaS解耦，這也將逐步分化出應用服務供應商和算力資源服務商兩個群體。

其中，云原生技術可以讓企業橫跨在不同的IaaS資源上構建應用，無視底層基礎設施。而云原生的需求既有面向行業應用的，也有聚焦在業務應用的，所以在不久的將來，上層的應用服務將成為一個巨大的市場。

面對即將爆發的應用服務市場，青云已手握云原生的入場門票。

通過云原生帶動公有云的發展將是關鍵一步：一方面，通過自身沉淀的云原生技術、產品，青云公有云能夠為企業提供高效便捷的云原生服務；另一方面，通過更開放的生態合作，青云公有云將接入更多第三方優秀的廠商，滿足客戶多元的個性化業務需求，最終帶來更多創新前沿價值。

在IaaS層面，算力資源正在成為國家數字新基建的核心組成部分，當下國家全力推進的“東數西算”工程，正是以算力促進數字經濟發展的新引擎。

工信部統計顯示，截至去年底，我國算力總規模達到180百億億次浮點運算/秒，存力總規模超過1000EB (1萬億GB)，算力核心產業規模達到1.8萬億元。另據中國信通院測算，算力每投入1元，將帶動3至4元的GDP經濟增長。

算力服務市場的快速發展，也讓青云公有云找到了突圍的方向。

沈鷗曾在采訪中透露，2020年國家提出“新基建”時，青云通過研究相關政策和行業需求已經看到數字經濟對算力中心和多元算力的需求。提前兩年的布局，使得青云已經具備服務算力中心建設三要素（架構/能耗管理、多元算力操作系統以及多算力集群運營）的能力，相關產品和技術已在多個政府相關項目中得以落地實踐。

目前，青云已構建了全面的算力基礎設施，打造和持續升級了一系列高性能、彈性敏捷、安全可靠的算力產品及服務，既包括企業級e系列云服務器、高性能計算EHPC、QKE容器引擎、分布式存儲，也有企業云平臺、超級智算平臺等，以滿足企業通用算力、高性能計算、科學計算等算力需求，幫助企業實現統一高效的海量數據存儲和管理，全面支撐企業業務數字化創新。而這也是青云公有云與私有云融合創新的體現之一。

基于完整的算力基礎設施，青云能夠為工業仿真、大氣環境、醫療醫藥、教育科研、交通物流、自動駕駛、智慧政務等領域企業提供蓬勃算力，驅動業務創新。

以青云超級智算平臺為例，整個平臺核心代碼由青云自主研發并堅持迭代，其不僅可提供多元算力的海量擴展，同時支持跨地域數據中心網絡及分布式云的構建，并提供算力的統一調度、統一運營服務。而這種能力正是來源于對青云公有云算力能力的提煉。

如今，青云超級智算中心平臺已率先落地國家級超算中心。其中，青云承建了其超算公共服務云、政務行政服務云和公共云，提供HPC高性能計算、EHPC彈性高性能計算、標準云服務（包括IaaS/PaaS/GPU/AI）以及基于分布式云架構的區域云服務。

正是基于較早的算力布局和大規模的生產實踐經驗，青云在算力的調度、管理、運營等方面都具備了可靠的能力支撐，對于客戶多樣化的算力需求，也可以快速滿足和響應。由此，青云公有云也獲得了全新的發展機遇。

AI算力的突圍

2023年伊始，以ChatGPT為代表的AI大模型飛速發展，進一步推動了算力需求的猛增。從最早的ResNet、inception等模型，到如今的GPT模型，大模型的參數量不斷壯大，數據量加速指數級攀升之下，所需的AI算力也呈指數級提升。

然而，AI算力的爆發式增長也為各行業用戶帶來了新的困擾：

第一，AI大模型訓練和推理需要用大規模、高性能的計算資源，巨大的計算量需求，導致算力成本極高；

第二，AI技術在各行業的應用不斷擴大，實時響應和決策也成為了企業的核心需求，如在AI訓練和推理過程中遇到響應瓶頸，極大影響運行速度；

第三，傳統的物理服務器和數據中心架構很難支撐AI大規模訓練，企業的運維壓力越來越大；

第四，極高的技術門檻，讓很多企業對AI技術的使用產生了極大阻力。

面向AI浪潮，青云公有云抓住機會進一步突圍，從龐大的AI算力需求中開疆拓土。

沈鷗表示，希望能夠讓客戶以極低的成本，高效便捷的獲取到穩定的、優質的底層基礎設施，為AI大模型訓練和推理提供支持，包括大規模高性能計算資源、高速數據存儲和管理服務、高性能網絡服務等。

值得注意的是，AI大模型訓練和推理，本身也是一個復雜的技術體系，為了幫助客戶屏蔽復雜的技術，云廠商與大模型廠商的合作將是發展趨勢之一。

對此，青云公有云將通過開放生態的合作模式，接入專業的大模型廠商或AI團隊專業服務能力，聯合針對客戶AI相關業務提供場景化方案，協助客戶完成數據采集、算力平臺建設、模型訓練和推理、定制化模型、公私混合云部署等，最終構建或落地符合真實需求的AI應用，形成自己的差異化競爭力。

同時，AI也是一個很寬泛的領域，它對于算力的需求復雜且多種多樣，青云公有云也會以覆蓋通用算力、科學計算、高性能計算等各種算力的完整算力基礎設施，為企業客戶提供多樣化的算力支持。

例如，青云即將發布的新一代計算型e4云服務器，就能夠很好地應用于對計算和網絡有更高性能要求的業務場景。

據悉，e4云服務器采用最新的第四代英特爾?至強?鉑金處理器，性能全面提升，相比上一代（e3），CPU性能提升50%，存儲IOPS性能提升35%，物理網絡性能提升100%，網絡延遲降低30%，并且支持AMX、QAT等加速引擎，深度學習和訓練推理性能大幅提升，SSL解密效率提升6倍，壓縮解壓縮提升8-9倍，可以輕松滿足企業AI推理、高性能計算、大數據、數據庫等業務場景需求。

總體而言，在算力運營方面，青云公有云充分發揮其算力調度管理能力，與運營商、大型政企科研機構相互配合，扮演好算力運營的角色；在算力場景能力方面，青云基于公有云能力打造了全面的算力基礎設施，為企業提供多樣化的算力支撐；在AI算力生態方面，青云公有云則積極與AI大模型公司合作，通過積極的商業模式來驅動發展，為企業客戶創造更多價值。

結語

在公有云高度內卷的時代，青云并不盲從價格戰，而是另辟蹊徑，通過前瞻性的布局和持續領先的技術能力，走出了云原生和算力的新路徑，從而給予市場新的想象力。

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審核編輯黃宇