回望2018:华为云的顺势和错位

  2017年底,曾有一种论调认为云计算的2018年将有一场“腥风血雨”。而今又到了年底,云计算在过去一年的竞争没那么惨烈,市场格局的刷新却是不争的事实。

  不管是Gartner发布的2018年“MG报告”,还是Forrester 2018年第三季度的中国主流公有云厂商评估报告,相较于2017年最大的不同,或许就是在一线阵营的名单里,出现了华为云这样的新面孔。在另一个维度上,IP地址的总量和活跃数量一直是衡量云计算市场占有率的关键指标,华为云在2018年的活跃IP增速达219%,并在IP地址的总量上挤进市场前三,而其他云厂商的增速明显放缓。

  回望华为云的2018,在技术创新、市场份额、业务增速等指标上不乏亮点,但让华为云以最快速度迈进第一阵营的因素中,顺势而为和错位竞争恰是最明显的标签。

  赶上多云的快车道

  2017年2月,亚马逊的一位程序员输入了一组不正确的指令,导致北弗吉尼亚州的数据中心中断服务,Slack、The Verge、Quora等网站受到不同程度的影响,彼时就在行业内引发了深思:如何避免宕机等不确定风险,或是寄托于云计算技术的进一步成熟,但更为理性的策略则是多元化云战略。

  多云架构主要有三种形式:私有云自建数据中心+1家公有云、私有云自建数据中心+2家公有云、2家以上公有云。比如新浪微博采用了混合云模式,除了在内部离线业务中搭建私有云体系,同时和华为云、阿里云等公有云进行深度合作;每逢春运即被吐槽的12306,选择阿里云和天翼云提供服务,确保高并发需求和数据安全。

  Forrester的调查数据显示,99%的云计算决策者认同混合云和多云策略,全球混合云的市场规模将从2018年的446亿美元增长到2023年的976.4亿美元,届时将有81%的大型企业采用多云架构。

  华为云可以说是多云战略的重视拥趸。据IDC的报告显示,2017年华为私有云解决方案在中国政务云市场、中国大数据市场、中国虚拟化市场、中国桌面云市场均为市场份额第一。凭借在私有云市场的先天优势,加上公有云市场的迅速增长,华为云在混合云市场迎来了得天独厚的条件,并在2018年顺势赶上了多云战略的快车道。

  不过,顺势而为的前提是差异化优势,除了在私有云市场的行业地位,客群上的差异化是华为云错位竞争的另一赌注。

  阿里云、腾讯云的崛起和双创热潮不无关系,大批的创新企业、中小企业像是“云计算原住民”,对成本天生敏感,有面临高速的业务增长,阿里、腾讯、百度等互联网巨头有着深刻的感知,并在云计算业务上瞄准了这样的客群。但政府和大型企业的数字化转型也开始加速,这些G端和B端的客户成了华为云的优势客群,也是华为云和互联网阵营错位竞争的主要筹码。

  为了在快车道上直线超车,华为云在2018年开始“错位出击”,一方面,在战略上“上不做应用、下不碰数据、中不做股权投资”,中立的身份成为华为云在多云架构中的天然优势;另一方面,华为云发布了国内首个完整的公有云容灾备份解决方案,包括跨云备份、跨云容灾及云上容灾三大场景,相比之下大多数云厂商的容灾备份解决方案都带有排他性。

  在制定2018年的市场战略时,华为云势必花费了很多功夫进行战略定位,以己之长攻彼所短,同时积极拥抱市场趋势来掩盖进入时间上的劣势。新华社就是一个例子,无论是总社还是分社,过去在采、编、发系统上都采用自建的形式,不仅人力成本高,还常常会发生这样或那样的故障。当面临上云的问题时,新华社需要一个混合云解决方案,如何解决在私有云和公有云之间数据的迁移,华为云深厚的IT技术服务能力和本地化响应能力,奠定了独一无二的市场优势。

  云计算早已不再是新事物,但对企业来说最重要的却是数据。一些游戏、电商、金融、资讯等领域的玩家,恰是因为数据上的焦虑,在选择云计算平台时小心而谨慎。诸如微博、秒拍等在选择多云架构的时候,在数据安全上有着差异化优势的华为云,成为互联网公司多云方案中的熟面孔。

  华为云的开放无疑成了互联网公司眼中的妥善方案,加上本身在企业、政府层面的优势,在市场份额上迅速进入第一阵营,似乎不在意料之外。

  全栈全场景AI的新赛道

  2018年后,云计算行业的另一个鲜明特点与人工智能息息相关。

  阿里云在9月份的云栖大会上提出了“云计算+IoT+人工智能”的组合拳,寄希望于人工智能和物联网来拓展业务边界;百度云多次在行业会议上强调“ABC战略”,将自家擅长的AI作为百度进入企业级市场的急先锋;腾讯云频繁为AI即服务的智能云背书,推出了智能鉴黄、语音识别、机器翻译等一连串的AI应用服务……

  在人工智能的新赛道上,华为云的打法和多云战略不无相同,先找准行业宏观层面的势,再结合自身特点寻找差异化抓手。云计算和人工智能的融合毋庸置疑,确定了这一点的华为云,不仅是行业的同行者,还是跑在最前面的引路人。

  可能是基于自身的互联网背景,阿里云、腾讯云在人工智能上多半是云服务的对外输出,比如人脸识别、语音识别、自然语言处理、知识图谱以及打包后的智能客服、智能营销等解决方案。毕竟人工智能不是重复造轮子,和云计算的融合刚好为客户们提供了可以直接使用的“轮子“,成为AI服务的常态。

  在这个方面,华为云也不例外,在2017年9月正式发布了华为云EI,包括基础平台服务、通用服务和行业场景解决方案三类服务。经过2018年的积累,华为云EI已经上线了45种服务、142项功能,且这些技术方案大多已经在华为内部应用多年,技术水平和落地能力均被验证。

  以供应链端的智能装箱、仓储应用为例,华为公司每年处理的物流单数量多达30万-50万,对于供货预估、装箱管理、区域分发等流程有着完整的技术支持体系。于是华为云相关的EI服务,可以根据物品特征提供最佳装箱方案,可以提升20%的分拣装箱效率,同时做到集装箱3D仿真可视,整体利用率提升6%。其中在华为云和德邦物流的合作中,华为云EI帮助德邦物流实现了降本增效的目的,类如高速扫描取件、自动分拣等等。

  华为云EI的优势还在于政企市场的落地。2018年4月,华为云与北京市交管局合作,在上地三街与上地东路交叉路口率先试点,利用AI算法实现信号配时优化和时段自动划分;2018年6月,华为云针对交通和工业分别推出了EI交通智能体和EI工业智能体;到了10月份,华为云EI 又发布了智慧城市解决方案……华为在全球各地的ToG资源让华为云拿到了AI落地的先手棋。

  而与其他云服务厂商不同的是,华为云的错位出击体现在2018全联接大会上提出的“全栈全场景AI”。其中全栈是技术视角,包括芯片、开发工具、训练和推理框架、应用使能在内的技术全堆栈;全场景指代公有云、私有云、边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端的部署环境。“全栈全场景AI”可以说是为华为量身打造的,也只有华为这样真正兼顾底层和应用层的厂商才有可能做到。

  比如在芯片方面,华为已经发布了自主研发的Ascend 910 与 Ascend 310,统一采用可扩展计算、可扩展内存、可扩展片上互联的达芬奇架构。华为的Ascend芯片包括Max、Mini、Lite、Tiny 和 Nano 五个系列,面向不同的场景。

  再比如华为云的AI全流程开发平台与工具,涵盖AI开发平台ModelArts、视觉AI应用开发平台HiLens、量子计算模拟器与编程框架HiQ。尤其是ModelArts,提供了数据标注准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI应用开发的一站式服务。

  梳理来看,华为云的AI战略并不复杂,本质上还是弥合人工智能研究和应用之间的沟壑,让AI成为一种通用技术。所以华为云要投资基础研究、打造全栈方案和开放生态,让人工智能变得触手可得。在竞争对手们执着于单一服务的对外输出时,华为云的“普惠AI”何尝不是一种差异化呢。

  站在企业需求的视角,人工智能势必会成为云计算增长的重要驱动引擎,特别是智能城市、智能交通等宏观层面的行业趋势。华为云2018年在人工智能上动作不乏这一层面的考量,本身的政企客群提供了AI落地的契机,而从芯片到开发工具的“全栈AI”满足了落地的保障,已然在提前落子。

  尾记

  回看今天的云计算,早不再是诞生之初的样子,从最开始的虚拟化到容器技术,再到Serverless,如今人工智能也像云计算一样成为新的基础设施。

  技术永远在进化,置身其中的搏击者,既要对行业趋势有精准的洞察,又需要找到自己适合的发力点,也就不难理解云计算浪潮里的华为,2018年如此,2019年也会这样。令人惊喜的是,华为诺亚方舟实验室的Kevin Scaman 获得了NeurIPS 2018 最佳论文,这家以创新为使命的公司并没有局限在顺势和错位的竞争思维里,仍然专注于最基本的底层创新。

  我们看到了华为云在业务上的聚沙成塔,在商业竞争中的进退中绳,也看到了最纯粹的出发点。

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