從亞馬遜AWS“啃下”蘋果説起：雲計算的引領者與挑戰者

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今天文章會提到兩種水果，一個蘋果，一個香蕉。

AWS在雲計算行業內率先啃下了蘋果，把Mac Mini集羣部署到了自己的數據中心，讓蘋果應用軟件開發者不受終端硬件的限制。這是AWS年度最大的技術盛會2020 re: Invent（再創造）首日公佈的消息，成為在iOS開發者羣體與企業級服務市場的一件大事。

據説亞馬遜和蘋果為“MacOS上雲”準備了一年時間。

蘋果為人熟知的是其封閉式系統，MacOS、iOS只能跑在蘋果自己的硬件上；而一般雲服務器部署的是Windows和Linux系統。也就是説，蘋果應用軟件開發者沒法在雲端部署App的測試環境，只能在Mac pro工作站、MacBook pro等蘋果設備上進行，像蘋果編寫的集成開發工具X code只能運行在MacOS系統上。

隨着現在App複雜度越來越高，對測試的硬件提出了更高的要求，像Facebook這種級別的App每個小時都在進行成百上千個測試，以發現、排除bug。在亞馬遜與蘋果的一紙合約下，AWS在其彈性計算平台EC2上創建了Mac實例(Mac instance)，使用的是一堆像化妝盒大小的Mac mini電腦，蘋果應用開發測試就可以被搬到AWS上，同時調用幾百、幾千台機器來運算，按需付費，隨用隨走。

2013年曾有外媒Wired（連線）報道過，Facebook的數據中心裏除了一般的服務器外，還有一批Mac mini在工作，就是為內部員工測試Facebook的iPhone應用準備的。但當年這不是開放的雲的環境，與這次的概念不一樣。在爭奪蘋果的進程中，AWS搶在了微軟和谷歌前面。

雙方圖什麼？按理説，蘋果這樣做不會影響自己MacBook pro等生產力的銷量嗎？Mac mini倒是可以藉助AWS的大采購拉一把銷量，但AWS並未公佈這個集羣的規模。從更高的戰略視角看，蘋果一方面在轉型到軟件和服務，自然會更倚重開發者生態；另一方面，蘋果在加速自研芯片，搭載M1芯片、價格更低的Mac mini預計在明年出現在AWS數據中心裏，這也是對其自研能力的一次背書。亞馬遜這邊通過此舉可以鞏固開發者羣體依附於自己的雲平台，滿足開發者在同一個雲平台上開發蘋果、安卓和Windows的跨平台應用程序的需求。根據蘋果官方數據，蘋果開發社區目前有2800萬開發人員。顯然這是一個龐大的B端生產力需求。

雲計算發展將近20年，單看計算力這個維度，已經不是早期大刀闊斧的進化階段了，摩爾定律受到挑戰，幾近失效，芯片上晶體管的尺寸和數量正接近物理極限，那麼未來計算力的提升空間在哪裏？

AWS的CEO Andy Jassy把AWS計算能力的創新歸因於兩點：一是Nitro架構，二是自研芯片。上面提到的AWS Mac實例正是以Nitro為底層支持的。

怎麼理解Nitro平台的角色和作用？可以在國內環境中類比於2017年誕生的阿里雲X-Dragon神龍架構，是一種虛擬化解決方案，使用的是定製化的芯片和雲服務器，解決虛擬化時的計算力損耗問題。AWS Nitro平台已積累了5-6年經驗，是EC2上各種實例創新的底層支持，它通過軟硬件融合的方式，一邊繼續讓計算效率爬坡提升，一邊為持續降價預留空間。

繼蘋果、谷歌後，亞馬遜也加入到自研芯片的大潮流中。AWS做Nitro早期是通過收購一家以色列芯片公司，後轉為自研ASIC人工智能芯片，後來又將自研芯片的方向拓展到機器學習領域。它曾發佈過一款機器學習推理芯片Inferentia，在今年re: Invent大會上又補充發布了一款機器學習訓練芯片Trainium。有了自家芯片的支持，亞馬遜正在把智能語音平台Alexa背後的一部分計算負載從原來的Nvidia英偉達芯片遷移到自己的Inferentia芯片上來，應用場景主要是用户對Echo智能音箱説的話傳輸到數據中心做分析，並將回答轉化成語音的這個過程。

粗略看，AWS機器學習的架構分三層，最上面是應用層，中間層是建模與開發平台SageMaker（今年已落地中國大陸可用區），芯片與算法支持位於最底層。這些自研的定製化芯片降低了機器學習的成本，並將機器學習滲透到更多如工業、流通業、金融業等場景中。

這裏要提到關於香蕉的故事。亞馬遜所在西雅圖街區中常年有一輛香蕉車，亞馬遜每天為過往的市民提供數千根香蕉，誰都可以湊過去拿一根。它並不做香蕉生意，但它間接提升了香蕉的流通效率。

比如，美國冷鏈方案商Carrier（開利集團）目前正在使用AWS的IoT物聯網技術與機器學習產品。南美洲厄瓜多爾的香蕉如何運到美國？先通過卡車運到港口，再通過海運抵達美國的港口，隨後進入各地分撥中心冷庫，再用卡車運到末端的水果雜貨店。這個過程中存在大量損耗（Carrier集團CEO説全球生產出來的食物有三分之一併沒有被消費），而保持56-58華氏度（約13-14.5攝氏度）、濕度90-95%的環境是最適宜的。Carrier與AWS合作開發Lynx數字平台的作用是，實時、可視化監測運輸鏈路上端到端的温濕度環境，提出異常報警，並把收集到的終端信息、彙總天氣與路況信息後輸入到創建在AWS S3存儲平台上的數據湖裏，做機器學習訓練，以對具體的運輸方案提出個性化規劃建議，提升冷鏈流通效率。

垂直向下做芯片，讓雲廠商進入一個新的競爭階段。貝索斯曾對媒體説，AWS早期享受了長達7年的無競爭對手的發展紅利（大概是2002-2008年期間，但最初幾年並未發佈具體產品，谷歌在2008年加入戰鬥）。後來隨着微軟、谷歌、阿里巴巴等公司重點投資雲計算，它們搶佔了一部分市場份額，對AWS構成正面競爭。

Canalys對Q3全球雲計算基礎服務消費的測算

另外隨着AWS營收規模量級的擴大，其增速開始低於這些挑戰者。按照前不久公佈的3Q20季度業績往前推一年，AWS年化營收是460億美元，約合3000多億人民幣，Q3的同比增速是29%。相當於按照這個規模，一年淨增100億美元的營收才能實現目前三成左右的增速。這100億美元淨增大概比阿里雲+騰訊雲目前一年的收入總和略多一些。

2020 re: Invent大會視頻截圖

如果拉長時間軸看，歷史上AWS每一次實現100億美元營收淨增需要多久？從2006年推出第一個雲產品到第一個100億美元用了10年（該區間內已實現盈利），第二個用了23個月，第三個用了13個月，第四個用了12個月，即單位用時呈縮短趨勢。目前全球雲計算的總盤子放在全球IT總支出中只有4%的比例，前面仍有大片開闊地等待耕作。

在Gartner今年公佈的基礎設施即服務魔力象限圖中，AWS再次躋身領導者象限，這已經是其連續第十年。圖中橫座標Completeness of Vison願景的完整性，通常代表產品擁有的特性及創新，迫使其他廠商做出應對的能力；縱座標Ability of Execute執行力，以反映營收、市場份額、分銷商規模、研發投入等數據實力。

據我所知，面對挑戰者與股價起伏，亞馬遜內部流行“投票機”與“稱重機”説法，意思是公司值多少錢是由市場短期內投票決定的，而公內部看的是稱重機，自己有幾斤幾兩，關心未來5-7年的分量加碼。從AWS的發展看，它確實是自己在掌控着節奏，做Nitro架構、自研芯片、重新重視並定義混合雲(Hybrid Cloud)、做Mac實例等，基本都是針對客户具體需求在做創新。用亞馬遜CTO Werner Vogels博士的話説，AWS有90%以上的創新是因客户需求發生的，而不是為了炫技。

2017年曾有硅谷投資人預測，十年後（即2027年）亞馬遜的市值將達到3萬億美元。説這句話時它的市值是4500億美元，當前是1.6萬億美元，看起來這個目標實現週期在縮短。當然，目前全球科技股的盛世不能排除低利率、疫情等宏觀經濟因素，整體可能存在一定的泡沫風險。但具體到AWS，它的利潤佔了亞馬遜的六成左右（3Q20財報），它能持續通過創新去鞏固行業引領地位，對亞馬遜未來市值的拉動會很顯著。