BOB半岛体育在电影《奥本海默》中，当奥本海默*次见证了的爆炸成功，巨大而刺眼的白光穿越了200英里的距离和层层防护，那一刻世界仿佛被抽离，人们见证了力量，也在思考这力量驶向何方。

　　爆炸声到来之前，这个世界除了耀眼，似乎并没有什么不同。几分钟之后，冲击波吹掉了观测员脸上的墨镜，原子能的力量开始让人震动。

　　如同2023年，大模型已经“炸”了，但云计算还要再等“几分钟”。3月份，「自象限」与几家云厂商沟通之后发现，那时的他们只知道时代要变了，但如何应对、如何改变，仍然处于迷茫之中。

　　但局势会随着动荡逐渐明朗，然后逐渐分化出了两派：一派是以阿里云代表的，有更扎实基础能力的老派云厂商，他们以云的能力为核心扩展智能化；另一派则是以百度云为首的，以大模型能力为抓手，试图在变局中弯道超车。

　　但当所有人都在期待一场历史性变革到来之时，云计算作为*层的基础设施，变化却并没有想象中那么快。所谓的巨变尚在等待，这辆已经行驶了二十年的列车，仍在原有轨道上以惯性的方式继续加速度：

　　技术上，IaaS规模化效应在今年初显，云厂商们打起了“价格战”；PaaS层的比拼从数据库卷到了操作系统；SaaS公司开始挥刀向内，先革自己的命；行业格局上电信运营商市场份额异军突起，“集成”还是“被集成”，成为了互联网云厂商们必须思考的问题。

　　老选手想要巩固自己的地位，新选手瞄准机会蓄势待发，原来的合作伙伴成为了对手。2023这一年，冲击、破碎、重组，云计算走向了前所未有的混乱，也将迈入一个史无前例的新周期。

　　大模型激起了千层浪，从年初到年尾，阿里云、百度云、华为云、腾讯云、火山引擎，无论大小，几乎主流的云厂商，都在开始谋局MaaS。

　　3月，李彦宏在文心一言发布会上提出，大模型时代MaaS将成为主流；4月，阿里发布通义千问大模型的同时，张勇表示阿里云已形成模型即服务（MaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）的三层架构；7月，华为云以盘古大模型3.0和昇腾AI云计算服务为基础，推出L0-L1四层大模型架构，独立对外服务；紧接着，火山引擎推出了“大模型商店＋模型工具”的组合——火山方舟。

　　由于没有主力模型，火山方舟下方集成了7个第三方主流模型，共同提供服务；9月初，腾讯发布混元大模型，同时打造了大模型广场以及精调工具箱。

　　相继推出MaaS服务，这不是简单的凑热闹BOB半岛体育，大模型重构了云厂商向企业提供服务的方式，打破了IaaS、PaaS、SaaS的三层架构，作为底层能力或集成平台，接入企业业务系统和数据，直接作为中枢大脑提供服务。

　　微软Azure在4月份率先验证了这条路径的可行性，通过Azure提供OpenAI GPT3.5的核心能力，吸引来了一批新增客户。微软凭借着ChatGPT把自己从一个“半死不活”的状态拉了出来，Azure也子凭母贵，向AWS发起了挑战。

　　作为OpenAI的*代理商，所有基于GPT4的MaaS服务都通过Azure完成，这将让Azure快速获得市场份额，甚至有反超AWS的可能；另一方面，通过训练ChatGPT，Azure也快速、高强度地打磨出了自己的智能化能力，成为了全球*的智能云。

　　2019年的中国，国内移动互联网打得不可开交的时候，纳德拉已经花10亿美金“买断”了OpenAI，提前坐到了AI的赌桌面前。

　　微软给中国云厂商打了个样儿，由此引出了大模型对云计算改变的两条路线：一层是“AIfor 云”，即大模型作为一种新的载体，改变了原来云厂商向企业提供服务的方式，也解开了SaaS轻量化和PaaS定制化之间的难题；另一层则是“云 for AI”，即大模型的出现制造了算力新的需求缺口，云算力的被重视程度陡然提升，过去的十年积累也在今日得以爆发。

　　但站在年底的节点回顾今年中国MaaS的整体情况，由于缺少了强有力的大模型作为支撑，MaaS空有服务形式而没有内核，以及如何将大模型真正在产业中落地进而发挥作用，还处于探索阶段。

　　2013年，Gartner曾提出过关于数字化转型的双模IT概念，模式1为稳态模型，为了优化那些确定性高、可预测的领域。模式2则为敏态模型，为了优化不确定的领域，应对需要探索以及实验来解决的新问题。

　　此前数年，稳态业务一般构建在主机中，要求*的稳定性，而敏态业务则需要不停适应变化，一般被构建在云上。

　　在此基础上BOB半岛体育，也衍生出了两种上云模式：一种是平迁上云，成本低，也能保证数据的可控性，但同时可用性也低；另一种则是将底层架构彻底做云原生化的改造，一次改造终身受益，但这也意味着成本高、周期长，很难有企业把服务器暂停进行架构改造。

　　简单举个例子，平迁上云好比将word文档上传到网盘，可以和大家共享但无法同步编辑，这就是“上云”的过程。而云原生则是在石墨中直接建立云文档，不仅能云上存储不受设备限制，同时也能实现更多功能，但也要面临着，一旦石墨文档服务器崩溃、被入侵或者账号丢失，重要文件便无法找回的风险。

　　一方面，存量市场容量十分庞大。据信通院数据统计，我国截至目前企业上云率仅30%，其中工业、交通、能源等传统行业上云率更低，约为20%左右，对比美国企业85%、欧盟企业70%的上云率，差距高下立见。当然，这与中国企业基数庞大也有很大关系；

　　另一方面，随着互联网技术的发展，互联网产生的“新数据”也在指数级地增长，企业对云计算的需求也在逐渐增加，逐步从稳态过渡到敏态。

　　前几年，云原生技术一直处在积累阶段，直到今年大模型的到来，很多环节必须要实现云原生和分布式，基于分布部署和统一运管的云，以容器、微服务、DevOps等技术的一整套云技术产品体系得到了爆发式增长。

　　今年以来，各大云厂商都在云原生技术上进行了加码，围绕着云原生数据库、低代码开发、开发池化、微服务/无服务等技术重点发展，也让云原生技术成为今年云计算的关键词之一。

　　总的来看，云原生技术经历了三个阶段，一是基础资源，从容器到容器编排、服务弹性化、镜像轻量化、环境标准化；第二阶段则在应用开发层面，采用微服务架构BOB半岛体育，比如低代码开发平台，既能轻量化地解决开发需求又能敏捷地满足业务需求；第三阶段则是24年后发展的自动化和*弹性、无服务化的策略。

　　云计算发展到今天，经历了几个阶段。最早的云厂商卖存储和计算资源，比拼的是IaaS层的规模化、安全性和稳定性；IaaS同质化严重后，一度掀起了SaaS服务的热潮，但由于中间层支撑度不够，单个SaaS提供的服务能力有限；现阶段，云厂商又将火力集中在PaaS层，通过行业解决方案的形式深入企业数字化。

　　而在PaaS层的三大基础软件：数据库、操作系统、中间件中，数据库又是今年云厂商争夺尤为激烈的战场，背后过招甚至超过了MaaS层的热闹。华为GaussDB与腾讯TDSQL在深圳宝安机场大屏广告的两边各自较真；阿里云PolarDB在今年几乎打通了产品线，数据库种类更加细分，蚂蚁OceanBase在去年完成了核心产品“小鱼”的打磨，今年正加速迈向商业化。

　　延续了上述所讲的技术趋势，云原生数据库是今年发展的重点，也与一些传统数据库厂商如达梦、金蝶等划出了泾渭分明的分割线。

　　云原生数据库起源于Amazon，随之受到了国内厂商的广泛关注。在阿里云瑶池数据库峰会中，基于阿里云原生数据库Polar DB推出了一体化HTAP数据库；腾讯云云原生数据库TDSQL-C打榜TPC-C破世界纪录；蚂蚁集团云原生时序数据库CeresDB 1.0正式发布；Amazon Aurora Serverless v2将在中国区域上线。

　　从技术的角度来讲，整个云计算进入了“云原生”时代，云原生分布式一体的结构更能保证云上使用的弹性伸缩、按需计费、智能运维等功能，既能够保证大型企业的高峰供给，也能够满足小型企业按需使用，降低运营成本的需求。

　　从行业的角度来讲，云原生2.0时代，带动国产数据库快速来到增量市场，云部署和云原生数据库的快速发展，让云数据库领域国内云厂商优势显著。据统计，云数据库海外巨头份额合计仅为18.4%。

　　2023年-2025年，是国产数据库发展的下一个关键阶段。一方面，要继续在存量市场完成更全面的“去O”；另一方面，面对全新的技术，数据库也发展出了更多类型，如为了降本的交易分析一体化的HTAP数据库、图数据、时序数据库，以及为了适应大模型时代的向量数据库应运而生。

　　从根本上，云原生与大模型的关系，就像新能源与智能化，云智一体不是成本的*解，而是AI发展的必要条件。

　　以今年爆火的向量数据库为例，其被称为大模型的“*拍档”。向量数据库本身就是大模型的“外脑”，外接向量数据后，大模型就有了记忆，能够记住用户对话的历史内容，还能越过多轮对话进行分析、推理，并且随时更新数据动态信息；在一些细分领域，有了向量数据，大模型能瞬间被灌输各种专业知识，划定问题答案的范围；在数据安全方面，通过向量数据库的方式，企业可以完成本地化部署，大模型仅发挥分析处理的功能，而不会触碰企业核心数据。

　　以解决大模型自身记忆力差、幻觉、实时更新慢、数据隐私问题为导向，向量数据库一度成为国外热门投资方向，   Zilliz、Chroma、Qdrant等公司也在大模型热浪中崭露头角。在国内，腾讯云将向量数据库升级至战略方向，5月立项，8月正式上云提供服务，11月功能升级，已经开始以产品化的方式交付向客户提供服务。

　　更重要的是，我们将进入一个全面云原生化的时代。不只是数据库的云原生，更多应该发生在应用的云原生、基础设施的云原生中。云原生数据库是一个起点，也是撬动下一个时代的关键扳手。

　　IaaS层规模化效应，是从云计算诞生的*天起，所有云厂商都在等待的时刻。

　　这里做一个基础知识的普及，IaaS基础设施及服务主要提供计算基础设施服务，主要包括CPU、内存、存储、网络、虚拟化软件、分布式系统，企业无需担心基础资源供给只要专注部署自己的业务应用软件，简单地说，这是在卖硬件资源。

　　这种生意往往是门苦生意，举个例子，建一座数据中心的单个成本是100万（非真实数据），十座数据中心的单个成本是10万，随着规模的扩大，边际成本会逐渐递减，从而达到盈利的平衡。苦就苦在前期投入巨大、周期长，且要经历一段高成本低利润的阶段，需要后方庞大的资金支持。

　　发展了二十年，IaaS层已经进入了十分成熟的阶段，也就是行业内所讲的“同质化严重”。早期上云，比拼过稳定性和安全性，中期不同的厂商有不同的功能，后期功能几乎被补齐，开始比拼性能。到如今这个阶段，同质化严重已经成为了不争的事实，*可以打出差异的，就在规模和价格上。

　　从2009年成立开始至2020年，阿里云在全球30个地理区域内运营着89个可用区，其中包括亚太各地域如香港、澳大利亚、印度、日韩等；美国及中东等区域。同时阿里云CDN覆盖全球六大洲，70多个国家，3200+全球节点。

　　据腾讯云官方数据显示，目前腾讯云在全球27个地理区域运营着70个可用区。数据中心遍布全球，已落地韩国、日本、印度、新加坡、美国、德国、俄罗斯、加拿大、泰国等众多国家。此外，腾讯云也在全球70多个国家和地区部署了超过2800个CDN加速节点，全网带宽资源储备高达200T+。

　　华为云与伙伴在全球共27个地理区域运营65个可用区，覆盖全球170多个国家和地区；已上线万开发者BOB半岛体育，云市场上架应用超过6100个；聚合全球超过3万家合作伙伴，其中解决方案合作伙伴已经构建超过8000个解决方案。

　　2021年开始，几乎各厂商的数据中心规模到达了一个缓慢增长的阶段，也意味着IaaS层规模效应初显，而在规模化之下，带来了两个必然的结果：降价和迈入盈利，在后文中我们将详细阐述。

　　IaaS层规模化之后，对云厂商*的影响便是降本，客户数量的累计、数据中心的铺设，让单个服务成本降了下来BOB半岛体育，而在云计算竞争日益激烈的今天，云厂商们也通过降本，在市场上玩起了价格战。

　　国内由阿里云率先发起，准确地说，是由张勇发起的。4月26日，阿里云宣布史上*规模的降价，核心产品价格全线%，存储产品最高降幅达50%。

　　5月16日，腾讯云宣布对多款核心云产品降价，部分产品线日，京东云宣布其全系核心产品开启全网比价，承诺其全系核心产品的官网列表价均低于特定云厂商官网对标的产品列表价格；

　　“史上*规模降价”、“最高降幅达60%”、“买贵就赔”、“618礼遇季”，这样的“大卖场式”促销，成为了最近两个月云厂商们的主旋律。

　　这次的“价格战”与以往有所不同，AWS也曾多次降价试图通过低价来扩大用户数量，达到IaaS的规模化。

　　从2006年成立到2016年，AWS就已经经历了52次降价，截止2020年5月，亚马逊AWS一共降价82次降价。*时期，AWS曾连续3年，每年降价12次。降价，正在成为AWS的家常便饭，也正是依靠着低价，AWS才成为大多数企业的选择。

　　，0元试用新品、1元享受2年服务器，大礼包优惠，都成了新花样，而其本质上在于通过某一个低价功能，先吸引用户使用，再进行持续的销售和服务，带来增值价值。

　　华为云今年以销售驱动，重新规划渠道，重视政企和大KA客户。同时华为云也在持续代理商政策。腾讯云此前依靠价格优势，会被代理商重点推荐给10-20人的小公司，而此次价格战之后，所有厂商的价格优势都将被抹平。

　　低频高毛利产品的销售。19世纪90年代末，刚进入中国的美孚石油公司为了打开中国市场，曾想出过一个被纳入管理学教材的经典方案——

　　降价的本质也是如此，但价格战也并没有持续几个月，基本在8月份就开始被叫停。

　　一方面大规模用户的涌入，包括新需求的诞生对服务器本身而言就是一种挑战。而阿里云今年几次的连续崩溃，导致淘宝、闲鱼出现的宕机，本就让市场忧心忡忡；

　　另一方面，降价是持续性动作，但价格战却是阶段性的。2B和2C的商业逻辑并不相同，靠低价获取的用户水分更高，后续转化乏力，也倒逼着云厂商不能单靠价格取胜，还是要找准长期的差异性。

　　分布式）、交战数据库、IaaS规模化和价格战5个关键词，下篇我们将继续复盘2023年云计算行业的整体情况，包括迈过盈利难关、集成与被集成、国资化和政务云、数字化深水区和出海，从技术到行业，从企业到市场进行全面梳理。【本文由投资界合作伙伴自象限授权发布，本平台仅提供信息存储服务。】如有任何疑问，请联系（投资界处理。