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云計算，是這些年來互聯(lián)網(wǎng)大廠選擇投入熱門領(lǐng)域之一，那么，云計算的技術(shù)基石是否會受到威脅？大模型的出現(xiàn)，又會給云計算的游戲規(guī)則帶來什么改變？這篇文章里，作者結(jié)合近期事件做了解讀，一起來看。

云計算，曾被無數(shù)科技大廠視為“市值壓艙石”，如今似乎遭遇了“滑鐵盧”。

老生常談的市場增速是最直觀的體現(xiàn)。IDC近期發(fā)布的《中國公有云服務(wù)市場（2023上半年）跟蹤報告》顯示，中國公有云市場的IaaS和PaaS增長僅為15.9%，是近三年的最低水平。

原因可以歸結(jié)于兩點(diǎn)。一是企業(yè)IT預(yù)算的增長未達(dá)預(yù)期。后疫情時代下的企業(yè)，在預(yù)算制定和支出上變得更加謹(jǐn)慎，他們開始尋求更高效、成本更低的方案。這在很大程度上抑制了公有云市場的增長。

其次，互聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)商為了保持利潤，做出了戰(zhàn)略上的調(diào)整。競爭加劇的市場環(huán)境中，這些廠商從追求收入轉(zhuǎn)變?yōu)樽非笥?，放棄了部分非盈利項目。這也導(dǎo)致了市場整體收入增長的放緩。

還有更為嚴(yán)重的挑戰(zhàn)，可能正直接威脅到云計算技術(shù)基石的地位。

就在近段時間，海外，馬斯克的X平臺選擇離開云端以節(jié)約成本；國內(nèi)，多家互聯(lián)網(wǎng)平臺因云產(chǎn)品引發(fā)了網(wǎng)站宕機(jī)。偶發(fā)的幾起事件，匯聚在一起，對云計算的效率和可靠性提出質(zhì)疑。

在成為科技大廠多年追求的熱門領(lǐng)域之后，云計算如今面臨著其發(fā)展歷程中最艱難的時刻。

一、X“下云”開先河

2023年10月27日，X的工程團(tuán)隊發(fā)布了一篇詳盡的長帖，對過去一年中平臺架構(gòu)所做的調(diào)整進(jìn)行了總結(jié)。

最引人矚目的是X平臺嘗試“下云”所帶來的顯著成本變化。通過優(yōu)化對云服務(wù)提供商的使用，X平臺實現(xiàn)了月度云成本的60%降低。

具體來說，團(tuán)隊將所有媒體/數(shù)據(jù)塊工件從云中遷移出來，降低了60%的云數(shù)據(jù)存儲大小，并將云數(shù)據(jù)處理成本降低了75%。

這一策略的調(diào)整明顯事出有因。據(jù)外媒報道，X平臺之前每年在AWS上的開銷高達(dá)1億美元。馬斯克收購后指示平臺削減云服務(wù)和額外的服務(wù)器空間，以期望每年節(jié)約高達(dá)10億美元的基礎(chǔ)設(shè)施成本。

盡管實際成效尚未完全明朗，但根據(jù)最新公布的數(shù)據(jù)，“節(jié)約60%的月度云成本”意味著X平臺每年可能節(jié)省高達(dá)6000萬美元。

這一成績引起了“下云”倡導(dǎo)者的極大關(guān)注，其中包括Ruby on Rails框架創(chuàng)始人David Heinemeier Hansson（簡稱DHH）。今年6月，DHH 宣布其創(chuàng)始公司 37Signals 時隔6個月完成“下云”，將所有應(yīng)用遷移至本地硬件。即使預(yù)留50萬美元用于意外開支，5年內(nèi)也可節(jié)約700萬美元的云成本。

他在《X celebrates 60% savings from cloud exit》一文中指出，對于首席財務(wù)官和投資者而言，這種成本節(jié)約是無法忽視的。如果像X平臺這樣的大型企業(yè)能夠在員工數(shù)量大幅減少的同時，通過“下云”措施獲得巨額利潤，那么對于其他大型企業(yè)而言，“下云”無疑是一個值得探索的領(lǐng)域。

不過，該觀點(diǎn)也有一些質(zhì)疑的聲音。例如，盡管X平臺在云計算上的支出減少了60%，但他們在本地化操作后的具體成本并未公開，這讓人們對整體成本效益產(chǎn)生了疑問。

業(yè)內(nèi)專家也指出，每年都有新聞報道客戶因為彈性伸縮云產(chǎn)品價格昂貴而選擇“下云”，節(jié)省了大量預(yù)算。但這并不意味著彈性伸縮云產(chǎn)品不適合所有客戶。這些新聞背后的真正問題，可能是產(chǎn)品經(jīng)理和銷售團(tuán)隊的失職，他們未能合理設(shè)置價格策略，導(dǎo)致客戶流失。

傳統(tǒng)意義上，企業(yè)上云被認(rèn)為是一種節(jié)省成本的策略。云計算的銷售人員經(jīng)常向企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)強(qiáng)調(diào)，通過遷移到云端的數(shù)字化管理轉(zhuǎn)型，可以在多個方面實現(xiàn)成本節(jié)約。其中包括數(shù)據(jù)管理、機(jī)房建設(shè)、專業(yè)運(yùn)維人員的費(fèi)用，以及其他與系統(tǒng)維護(hù)相關(guān)的綜合成本。

而云服務(wù)的立錐之地，一個關(guān)鍵優(yōu)勢在于靈活性和可擴(kuò)展性。這意味著企業(yè)可以實時調(diào)整資源，而不需要承擔(dān)傳統(tǒng)IT基礎(chǔ)設(shè)施所帶來的高額成本和時間投入。

因此很長一段時間內(nèi)，上云被視為企業(yè)降低運(yùn)營成本、提高效率的理想選擇。

然而，隨著X平臺開了“下云”先河，人們開始重新審視云計算的成本效益，考慮云計算與本地化運(yùn)營之間的平衡。

二、大廠宕機(jī)扯下遮羞布

近期，國內(nèi)大型互聯(lián)網(wǎng)平臺的網(wǎng)站服務(wù)紛紛遭遇崩潰，演繹了一出黑色幽默戲碼。

紅星資本局的報告顯示，近幾年每當(dāng)應(yīng)用程序崩潰，用戶便會迅速匯聚至各大社交平臺展開討論。當(dāng)這些討論達(dá)到一定程度時，媒體便會關(guān)注這些事件，并可能使其登上各大平臺的熱搜榜。以此為依據(jù)，2022年發(fā)生的崩潰事故大約有9起，而今年已有14起。

這一增長趨勢反映出技術(shù)問題的普遍性。

一位資深技術(shù)專家在分析宕機(jī)現(xiàn)象時，提出了IT系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)模型：最頂層為應(yīng)用軟件，中間層是云平臺，最底層則是IT硬件。

他指出，當(dāng)?shù)讓拥腎T硬件出現(xiàn)問題時，通?？梢酝ㄟ^增加冗余系統(tǒng)或快速更換硬件來解決。但問題若發(fā)生在云平臺層面，其影響會顯著擴(kuò)散，不僅影響單個應(yīng)用，而且可能涉及多個應(yīng)用。另一方面，如果應(yīng)用可以打開但無法正常使用，則通常指向應(yīng)用軟件層面的問題。

據(jù)此可以判斷，近期的App宕機(jī)潮與云平臺和應(yīng)用軟件層面的問題密切相關(guān)。這一系列事件再次挑戰(zhàn)了云服務(wù)長期以來的可靠性口碑。

阿里系產(chǎn)品近期的集體故障顯然與其云服務(wù)的使用密切相關(guān)。其影響之廣，不僅是技術(shù)層面的問題，也與阿里采用的云服務(wù)特性有很大關(guān)系。

Flexera的《2022年云狀態(tài)報告》指出，89%的受訪企業(yè)在IT架構(gòu)上采用了多云戰(zhàn)略。多云策略的優(yōu)勢在于它可以幫助企業(yè)保持議價能力，不受單一資源的限制，并避免技術(shù)架構(gòu)與單一云服務(wù)商深度綁定。

這就對國內(nèi)的阿里系產(chǎn)品提出了挑戰(zhàn)。因為其大多使用的云服務(wù)實際上是自家業(yè)務(wù)的一部分。未來他們需要考慮是否將一部分業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至其他云服務(wù)提供商，或是創(chuàng)建一個獨(dú)立的私有云，以此來分散和降低風(fēng)險。

滴滴App的事故也源自云計算，外界普遍認(rèn)為是與滴滴彈性云基于K8S的升級有關(guān)。

官方的內(nèi)部調(diào)查初步確定，事故起因是底層系統(tǒng)軟件發(fā)生故障，而非遭受攻擊；并承諾將深入進(jìn)行技術(shù)風(fēng)險隱患排查和升級工作，確保服務(wù)穩(wěn)定，努力避免類似事故再次發(fā)生。

另外，密集的突發(fā)事件還被解讀為是各大互聯(lián)網(wǎng)公司“降本增效”的裁員行為，影響到了技術(shù)、運(yùn)維團(tuán)隊的正常運(yùn)作，導(dǎo)致技術(shù)服務(wù)和系統(tǒng)穩(wěn)定性受損。

盡管只是毫無根據(jù)地猜想，卻也映射出公眾對云服務(wù)故障的深切關(guān)注。未來用戶對于云服務(wù)故障事件的容忍度，可能會逐漸降低。

總之，云服務(wù)的一個關(guān)鍵風(fēng)險——可靠性問題，正在暴露出來，尤其是在缺乏充分備份和故障轉(zhuǎn)移計劃的情況下。

三、誰來拯救云計算？

飛速發(fā)展的大趨勢下，問題往往被暫時隱藏在繁榮的表象之下?，F(xiàn)在，探索云計算如何能夠重拾增長的腳步，并進(jìn)一步優(yōu)化客戶體驗？這一切的關(guān)鍵，恰恰在于生成式人工智能的廣泛應(yīng)用。

目前，大模型正在改變云計算的游戲規(guī)則，并逐漸成為行業(yè)共識。

一方面，龐大的語言模型在訓(xùn)練和推理階段需要巨大的計算力。這一需求促使云服務(wù)商提供更加強(qiáng)大且高效的計算資源以支持模型訓(xùn)練。

另一方面，大模型的流行也帶動了對云計算資源的額外需求，推動云計算的技術(shù)架構(gòu)和產(chǎn)品布局發(fā)生變化。

IDC的研究主任Ewa Zborowska對此進(jìn)行了深入闡述。具體來說，在生成式AI的快速發(fā)展和可擴(kuò)展性方面，云計算扮演了催化劑的角色。

當(dāng)下，即便沒有巨額的前期投資，高性能的計算資源如GPU和TPU也變得觸手可及。這讓組織可以集中精力在最重要的事情上：開發(fā)創(chuàng)新的生成式AI解決方案，而不必?fù)?dān)心任何基礎(chǔ)設(shè)施問題。

此外，云平臺為生成式AI提供的一個主要優(yōu)勢是管理對預(yù)訓(xùn)練模型和API的訪問。預(yù)訓(xùn)練模型集成了生成式AI專家的知識和技能，節(jié)約了大量的時間和計算資源。通過利用這些模型，開發(fā)者可以推進(jìn)他們的項目，專注于微調(diào)和定制，而不是花費(fèi)無數(shù)小時在模型訓(xùn)練上。

企業(yè)當(dāng)然也可以選擇自己構(gòu)建和托管基礎(chǔ)模型，但這是一個非常昂貴、復(fù)雜且耗時的過程。而云服務(wù)商提供的API簡化了模型架構(gòu)的復(fù)雜性，使得將生成式AI能力整合到現(xiàn)有和新建應(yīng)用程序中變得更加簡單。

可以說，生成式AI的興起，加固了云計算不可或缺的基石地位。根據(jù)Gartner的預(yù)測，到2024年，主要需求將來自部署生成式AI能力的組織，他們的云基礎(chǔ)設(shè)施消耗預(yù)計將比2023年增長近27%。

盡管形勢一片大好，云服務(wù)商們也不能沉浸于現(xiàn)狀的自滿之中。在這條充滿不確定性的商業(yè)征途上，真正的驅(qū)動力是實際的經(jīng)濟(jì)效益。供應(yīng)商們必須認(rèn)識到，唯有持續(xù)創(chuàng)新和適應(yīng)市場的不斷變化，才能保持領(lǐng)先。

比如，云服務(wù)商需要投資于硬件和芯片的研發(fā)，增強(qiáng)針對生成式AI任務(wù)的硬件和芯片能力，甚至開發(fā)新型芯片來加速生成式AI的計算。只有不斷站穩(wěn)硬件層面的前沿，才可以提供更高的性能和成本效益。

另外，云服務(wù)商還需要開發(fā)行業(yè)特定或用例特定的AI框架，通過針對不同領(lǐng)域的獨(dú)特需求，實現(xiàn)差異化。只有通過這些專門的AI框架，才能使企業(yè)有效利用生成式AI，并推動特定行業(yè)的創(chuàng)新。

以上早已是今年上半年北美和中國云計算巨頭正在積極推進(jìn)的策略。而眼下，云計算行業(yè)才正式邁入了決定其命運(yùn)的下半場征程。

參考資料：

北京商報-今年App崩潰至少已有14起

IDC-Why Generative AI and Cloud Platforms Are a PerfectMatch