多年前，提起“雲”或許很多人還有“不知所云”的感覺，但今天，大眾對“雲”的感知越來越強烈了。
社會數字化的成效不僅落實在生活中的方方面面，市場數字更為直觀：據Gartner和中國信通院的統計數據，2021年整體規模已經增長至453億美元，雖然規模上仍不及美國，但5年內的發展速度已經3倍於美國。
快跑式的發展速度背後，是國內雲服務商競爭格局的加劇。
對比2017年公有云市場份額與2021年雲基礎設施服務份額數據，不難發現兩點明顯變化：
一是頭部效應加劇，中國Top4的雲廠商已經佔據了80%的市場；二是挑戰者的突圍，從Others到躋身國內第二大雲服務廠商，華為雲的迅猛攻勢可以説非常出人意料。
同樣的五年時間，全球雲計算市場的格局也有微變局：“黑馬”微軟同樣在幾年裏將自己的市場份額從超過10%提升到了超過20%，躋身全球Top2。
對比同樣快速崛起的華為雲，兩大挑戰者的相似點是都更擅長服務政企、行業數字化轉型，這也折射出全球雲計算似乎正在進入了一個全新的發展階段——從互聯網為主體向各行各業都開始應用雲計算的發展“深水區”。
雲計算“深水區”為何特別難？
亞馬遜從電商起家，為了滿足自己的業務需求，打造了一整套自用的先進雲計算體系，隨後將自己閒置的雲端資源作為商品出售。在整個雲計算發展的最初期，行業被牢牢限定在互聯網行業中，亞馬遜和客户的關係更像是“師傅掰塊麪包給徒弟”。
但互聯網行業雲計算幾年的高速發展覆蓋下，這一塊最成熟、也最容易拿下的市場開始變得“僧多肉少”，互聯網以外的其他行業數字化價值卻越來越高，讓雲計算的客户不可避免地覆蓋到其他行業中去。
雲廠商的產品從過去的直接賣雲端機器、硬件、基礎能力，變成了根據特定行業、特定客户商業模式提供服務能力，妥妥的服務業屬性。甭管雲廠商過去市場份額多大，只有真正理解用户的需求，並且能夠打造出對應產品才能獲得客户青睞。
在向其他行業普及雲計算這一趨勢中，中國明顯走得比發達國家要慢一些：美國企業的上雲率在85%以上，歐盟企業上雲率在70%左右，我國企業的上雲率僅達到30%。尤其是工業、交通、能源等傳統行業的，上雲率只有20%左右。
如何服務好其他行業客户，打開雲計算新的潛力市場，就是擺在國內雲廠商面前最緊迫的挑戰，也是終究要找辦法啃下的“硬骨頭”。
在雲廠商的早期嘗試中，因為其他行業的需求完全不同於互聯網行業，且不同行業之間的需求又大相徑庭。雲廠商們無法直接通過自己使用的資源和能力碎片交付，反而被迫陷進了“幫助客户數字化改造”、“為客户量身打造特定解決方案”的雙重泥潭。
在能力之外，傳統行業對於技術的“謹慎”也遠比互聯網行業更重，許多政企客户都會擔心轉向雲計算之後自身業務的穩定性（無法正常工作）和連續性（不適應上雲、過度依賴雲），以及上雲之後自身業務的合規性、數據安全性等問題。
持續根據客户的實際需求、痛點創新，成為了雲廠商們的選擇之一，典型的代表是“混合雲”路線的再次興起。
在當下很多典型的敏感數據應用場景中，例如許多大規模的健康碼、核酸應用中，保護隱私和安全性的需求非常突出。同時在本地和雲端建立存儲和計算能力的，並且嚴格控制敏感數據的讀取和轉移，顯然比直接把所有數據直接上傳公有云的做法更合適。
為此，雲廠商也擴展了自己的技術能力和商業模式。例如華為雲早在2019年就開始構建全棧混合雲，直接瞄準了政企數字化的需求。
在基礎的雲計算服務能力之外，智能化對於高效可用的智能雲計算能力的需求也很能説明問題。越來越多的人工智能新技術首先在中國得到大規模應用，例如物流行業普遍應用的智能OCR識別技術對整個產業的效率提升可以説是指數級的。
AI技術在重塑行業應用場景，但今天的政企面臨的困境是，從當前的業務場景出發到真正的智能化之間還有巨大的鴻溝，而跨越這一鴻溝是時代對雲服務廠商提出的新要求。許多雲服務廠商都做了積極的嘗試，比如華為雲構建了ModelArts 一站式AI開發平台，以雲端AI計算能力和服務為基礎，通過高效完成海量數據處理、大規模分佈式訓練、自動化模型生成、端邊雲按需部署在內的整套工業化流程，為行業探索智能化提供了可靠有效的智慧底座。
加強投入研發，憑“硬實力”啃下“硬骨頭”
對整個雲產業而言，過去的幾年毫無疑問是“產業紅利”的初顯端倪，而所謂的“硬骨頭”也正是產業數字化紅利的堅硬外殼，沒有點真正的“硬實力”很難啃動，而華為雲也好、微軟也好，真正能夠實現自身突圍的殺手鐧，一方面是技術夠“硬”，另一方面是目光夠“鋭”。
根據全球權威信息與分析諮詢公司IDC近期發佈了最新的統計數字，華為雲憑藉在政務大數據領域的持續深耕和領先的技術方案，一口氣拿下了中國政務市場中基礎設施、專屬雲基礎設施、政府大數據三個項目的份額第一。
截至目前，華為雲已經累計服務了超過700個政務雲項目，包括40多個國家部委級項目，630多個市縣政府和委辦局項目。
通過準確地判斷整體市場趨勢和研究中國雲計算政企市場的需求，華為的技術和產品也走出了一個清晰的發展路徑：2017年的混合雲，2018年開始轉向全棧提升，2019年開始全力推動智能化，2020年正式開始擴展各行各業的應用和開發者生態。
以2017年主推的混合云為例，就是華為充分考慮到政企客户對於雲計算安全的擔憂所推出的產品和服務。相較於單一公有云或私有云環境，混合雲的部署架構更能滿足企業核心業務系統實現平穩過渡、負載的彈性伸縮以及容災等要求。客户可以將面向客户交互的業務以及互聯網業務部署在公有云上，將核心業務系統通過私有云環境部署。
如果説混合雲是根據國內實際情況而做出的市場決策，那麼後來的“全棧”和“智能”則是華為雲在雲計算技術上對包括國際巨頭在內的超越。前者的核心意義在於整體提升雲產品的競爭力，後者的意義在於通過智能化突破為企業帶來變革的動力。
遍觀全球雲廠商，嘴上進行雲計算全棧佈局的有很多，但像華為雲這樣真正從IT基礎架構廠商起步、逐漸滲透到雲計算方方面面如計算芯片、存儲解決方案、網絡架構、操作系統、數據庫、中間件的廠商並不多。
通過一系列自有技術和產品的打造，華為雲建立起了一整套體系化、符合雲原生（在軟硬件上專門為雲計算而設計打造）的基礎架構和服務能力，不僅實現了業務的靈活性，還從根本上壓低了所有服務的基礎成本。
在智能處理、數據庫體系、網絡架構等雲計算基礎組成技術上，華為雲也投入頗多，針對國內市場實際情況所打造出來的一系列旨在幫助客户數字化、智能升級的產品均獲得了客户好評。
華為雲在2021年底還推出了業界首個分佈式雲原生產品華為雲UCS（Ubiquitous Cloud-Native Service），為企業構建了雲原生業務部署、管理、應用生態的全域一致性體驗。基於雲原生 2.0，華為雲已支撐金融、互聯網、汽車、物流、零售、能源等行業客户實現雲原生轉型。
廣發證券攜手華為雲逐步將IT系統架構進行升級改造，創建了一整套高效運維能力，完善了應用生命週期管理能力和自動擴縮容機制，整體提升運維效率40%；具有3500多萬用户量的易淘金APP通過華為雲的支持，將業務推出週期從周降低到天，成為支撐業務的快速增長及迭代的創新底座；新加坡Nestia更是將其全量業務和APP應用搬遷部署到華為雲上，整體性能提升了20%、成本降低了30%。
華為雲還為客户提供了強大的全球化部署能力，印尼創立的極兔快遞在短短5年時間裏就成為了東南亞快遞公司中的龍頭，網絡覆蓋東南亞7個國家，業務持續高速發展。在這個過程中，華為雲持續為其提供穩定可靠的雲基礎設施、大數據等服務，支撐其快速成長。同時通過雲端部署對7國進行系統優化和整合；調整部署架構，將系統上線時間從2個月減少為1周。原本7個國家各自部署服務器，轉變為雲端統一部署虛機，大量減少在當地的IT運維人員投入。
在人工智能應用領域，國內知名的短視頻平台秒拍通過華為雲的支撐，高效瞭解大多數UGC用户個性化的內容需求，讓大量優質的個性化內容精準觸達感興趣的用户。華為雲助力秒拍構建的新算法根據用户畫像精準推薦視頻使秒拍短視頻業務點擊率平均提升20.01%，人均視頻觀看數提升10.42%。同時利用華為雲容器高效率、低資源佔用的能力，秒拍在應對突發性大流量衝擊時也可以快速完美擴容。
華為雲和客户合作，實打實創造出來的改變，都在彰顯着華為加入中國雲計算市場之初就已經形成的那個關鍵思考：中國雲計算最終的使命，是為各行各業推進數字化、提升產業效率賦能。
智能部分華為雲的優勢更大，其持續演進的ModelArts一站式AI開發平台當前已經能夠打造10萬顆AI處理器、最大32EFlops算力的超大規模訓練軟件集羣。在計算規模能力之外，華為雲還發布了三大AI根技術：盤古系列預訓練大模型、天籌 AI 求解器、業界首個知識計算解決方案，三者有機結合，可以大大降低AI應用於新行業、新場景的難度。目前這套架構已經在城市、金融、醫療、工業、交通等10餘個領域有着廣泛實踐，落地全國20多個標杆城市及多個標杆企業。
在雲計算核心的數據能力上，華為雲FusionInsight提供了雲原生、湖倉一體、存算分離的大數據雲服務產品組合，三次蟬聯中國大數據平台市場第一，其主力銷售產品MRS、 DWS、DGC、 DLI已覆蓋超過10000家互聯網客户和3000家政企客户。
專為政企客户提供，部署在客户本地數據中心的華為雲Stack目前已經提供了面向7大行業的23個場景化方案 ，總計能夠提供12類、 80多個雲服務。目前已經服務超過4800個政企客户。助力多省財政、金融行業、高速道路、機場、國家管網、國家電網等客户的全面數字化轉型。
移動互聯網紅利十年之後，是產業數字化、智能化紅利加速釋放的這幾年，雲廠商在這個過程中，不僅會面對更大的商業前景，也會肩負更大的挑戰和歷史使命，尤其是完成對中國廣泛產業的數字化變革。在這樣的大勢之下，我們看到越來越多的產業創新正在釋放全新的價值，也看到許許多多的企業正在“乘雲而上”，處在產業數字化的中場，先行者的眼中看見的是產業創新的新想象，而這同樣也是未來華為雲更進一步的新可能。
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