过去几天，TikTok 从关停到恢复，命运一再反转。目前为止其“不卖即禁”的问题仍未得到解决，这也给AWS 、微软和谷歌等外资云中国区业务的处境埋下了变数：一旦 TikTok 被禁，这几家外资云中国区的营收将会迎来断崖式下跌。

以 AWS 中国为例，近年来，TikTok 每年为 AWS 中国区带来的营收约为 6 亿多美元，其中绝大部分用量发生在海外 region，在国内 region 的仅有三四百万美元。结合近年来 AWS 大中华区年均总营收 30 多亿美元来看，仅 TikTok 一家贡献的营收就占到 AWS 中国将近 20% 的份额。而未来一旦 TikTok 被禁，这部分营收将会归零。

受到影响的不只是 AWS 中国区。近年来，TikTok 每年要在软硬件供应商身上花费 20 多亿美金，其中就包括 Oracle、微软云、谷歌云、AWS 等云大厂。在这些供应商中，TikTok 在 Oracle 云上所占份额最大，同时也是 AWS、谷歌云、微软云中国区的头部大客户。

以谷歌云中国为例，目前其主要大客户包括 TikTok、SHEIN、网易等。其中，TikTok 在谷歌云上的支出早在 2022 年就超过了 10 亿美元，是网易的 10 倍。

由于历史原因，目前在 AWS、微软、谷歌云这三家外资云里，均是由中国团队主要负责 TikTok 的业务，相应的营收也被算在三家外资云中国区里。这意味着 TikTok 的命运直接影响着这三家外资云中国区的业绩呈现。

据闻，此前针对 TikTok 非售即禁这一不确定因素，三家外资云的美国团队都曾制定过一些应对方案：如果 TikTok 最终被拆分或出售，美国团队将会取代原来的中国团队为 TikTok 提供服务。相应的营收也将从中国区剥离出去。

营收一旦被剥离，外资云中国区的账面数据将会变得难看。长期以来，中国区在全球营收中占比极低、投入产出比失衡的情况一直受到各家外资云总部的诟病。尽管各家在 TikTok 上折扣很深、利如纸薄，但这个“鸡肋”客户倘若真的被划走，中国区的营收“门面”将难以维系。

实际上，在当前大的经济环境和地缘环境下，2025 年外资云在中国区的形势难言乐观。

不久前AWS总部决定，自 2025 年起，数字加密币业务将不再计入中国区营收。此举有一定的历史渊源。AWS中国数字加密币业务的支持团队早期base在成都，后来转移去香港，后又转去新加坡，随着base地点的不断外迁，该项业务在中国区的营收被划走也在所难免。

据多位业内人预估，AWS 中国的数字加密币业务 2024 年营收可能接近10亿美元，数字加密币和 TikTok 这两项业务加起来，在 AWS 中国区总营收中的占比接近 50%。这意味着接下来 AWS 中国极有可能损失一半营收。

而其他外资云厂商的形势也并不乐观，据悉，SHEIN 目前正在与几家外资云厂商就新一轮合同进行谈判。目前谈判仍处于胶着状态，云大厂们在价格折扣上的拼杀难以避免。

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雷峰网获悉，国内头部ERP公司金蝶正在逐步减少在AWS上的份额，并将业务迁移至国内云服务平台上。

据多位知情人透露，AWS是金蝶最早的云服务商之一，早在2015年前后双方就已展开合作。AWS也曾是金蝶最大的云供应商，但后来多重因素下，金蝶逐渐将业务切换到国内云上，在AWS上的份额连年下滑，到去年仅有四五百万美元的量。

这并非个例。事实上，近年来AWS中国正在持续失去一些订单份额，如网易游戏、小红书、携程、金蝶等，其中小红书和金蝶均属AWS China region的核心用户。

雷峰网了解到，不久前AWS美国总部一位销售高层曾来到中国视察，指出AWS中国团队2025年重点任务之一是解决China region用量下滑的顽疾，但目前中国区尚未拿出强有力的应对之策。

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意料之中，PaaS、SaaS依然增速喜人

腾讯云渠道去年的收入来自于哪？

如果从产品类型上看，Iaas收入仍是占大头，但Iaas的增速是要比PaaS、SaaS要慢。

IaaS增速放缓已经是云市场不争事实。今年年中，IDC报告数据显示，2024年上半年，IaaS市场规模为118.8亿美元，同比增长5.2%，而回溯两年前，2022年上半年，IaaS市场同比增长27.3%。两年间，IaaS市场增速回落有5倍多。

去年腾讯云伙伴售卖PaaS、SaaS的增速很快。据悉，伙伴收入中PaaS去年增速在20%左右，而SaaS更是达到了40-50%。

这其实在意料之中，这几年，腾讯云在PaaS、SaaS上的增速一直很快。

SaaS产品里，腾讯会议、腾讯企点、乐享等产品仍是构筑营收的底盘，特别是腾讯会议，更是腾讯云SaaS产品中的王牌，据了解，腾讯会议通过合作伙伴连续三年获得了9倍的增长。

腾讯会议商业化之所以能快速推进的外因，得益于这几年企业办公习惯的变化。

业内人士透露，疫情前，原来很多企业习惯线下交流，但疫情后，有很多场景改成了线上，企业对线上会议需求突飞猛进，IDC报告显示，2023年中国云会议市场实现显著增长，同比增长率达到11.6%，市场规模达到2.7亿美元。

有一些合作伙伴也曾趁着这一波风口，销售腾讯会议获得了不错的收入。

据雷峰网了解，某腾讯会议代理商，前两年销售腾讯会议就达到了几千万。这是一个不小的数字，有业内人士称，在当下SaaS 商业化难的语境下，实现一千万SaaS销售额所面临的挑战，或许与达成 1 亿元IaaS销售额所遭遇的阻碍相当。

除腾讯会议等王牌产品，腾讯云生态去年一些小众产品增速也很快，比如TAPD这类产品。TAPD一款由腾讯自主研发的协作及软件研发管理平台。这款产品在2018年对外商业化。

据了解，广州有一家代理TAPD的合作伙伴——卓术信息，去年销售TAPD以及做TAPD的前后期的咨询、服务、运维等，公司收入达5000万。

从产品结构上来看，PaaS、SaaS的增速亮眼，而从合作伙伴体量上来看，据了解，过去一年，营收100-500万的合作伙伴营收增长也超过了腾讯云高层的预期。

政策稳定是第一要紧的，且要因时而变

为什么腾讯云生态能够快速增长？

其中一个重要原因是生态政策相对稳定。

一个已经在云生态圈干了10年的伙伴曾对雷峰网说过一段话：“对伙伴来说最怕的不是佣金少，而是变，就像是在一个大自然中，风调雨顺才能孕育繁荣的生态，最怕的就是气候发生重大的变化。”

腾讯云生态政策，相较于其他几家云厂商来说，眼下是相对更稳定的。这种稳定原因与腾讯云在集团所处的位置，以及腾讯云高层对生态的重视、早期被集成战略都有一定关系。

一般政策稳定性与公司的经营情况成正相关，目前腾讯集团主航道相对稳定，这也让腾讯云生态政策能够不因经营压力影响而改变。

前不久，马化腾在腾讯年会上的一番话，也可以看出腾讯对于to B的关注。马化腾表示，CSIG支撑了整个公司集团的发展，尤其云业务对腾讯生态里的诸多业务都提供了重要支持，是水底下很稳健的一块基石。“在 2025年，我相信他们有很大机会能够稳定浮出水面，形成一片大陆。”

另外，腾讯云几位核心高层对生态也是很重视。据业内人士透露，云与智慧产业事业群CEO汤道生对于生态更是极其关注，2024年的腾讯云产业生态大会上，他也重申了“将自己的半条命交给生态伙伴。”

除战略地位、高层重视外，腾讯云生态能相对稳定还有一个核心原因是，还是腾讯云较早的提出并坚持了健康可持续的战略。

去年，云厂商集体转向，在进一步强化健康可持续的增长，并且做了许多政策调整，将许多非七大件的产品，如IoT、短信、CDN等排除在了伙伴爬坡返佣的激励体系之外，这种产品计收政策的改变，对许多伙伴是致命性的打击，因为在云市场高速发展期，一些伙伴已经凭这些流量产品成功冲到了云代理的前几名。

腾讯云去年是没有这种计收政策上的改变，因为2021年腾讯云提出健康可持续战略后，早就壮士断腕，走完了眼下云厂商调整的阵痛。

除政策比较稳定外，政策因时而变，也是促使腾讯云生态增长的原因。

2023年，腾讯云产业生态部曾推了一个对SaaS伙伴影响很大的政策——全渠道政策。

在2023年以前，腾讯云生态框架中，对于所有客户的归属有明确规定，哪些客户属于直销，哪些客户属于合作伙伴，抛去大的KA客户之外，客户归属权一般按照“先到先得”的原则，谁先找到这个客户，这个客户就归属于谁。这样规避了很多客户领地划分不清晰而引发的矛盾。

但随着深入发展，这种规则也暴露了一些问题，一些SaaS产品销售，比如TAPD，往往技术、服务门槛都很高，一般代理伙伴很难销售，需要专业的代理伙伴，但专业伙伴进入腾讯云生态体系并不是很早，他们在对外拓展客户时，经常会遇到客户已经被其他伙伴关联过而不能销售的窘境。

据了解，负责腾讯云生态政策制定的是腾讯云副总裁吴奇胜，他每个季度都会去到合作伙伴处了解情况，SaaS伙伴面临的这些问题也被发现。

2023年，腾讯云产业生态部出台全渠道政策。这一政策出台后，卖腾讯会议、企点、TAPD的这些伙伴不再受到原本的客户归属规则的影响，产品可以销售到所有客户中去。

2025年生态增长目标：20-30%

雷峰网获悉，2025年腾讯云在生态侧的增长目标大概是在20-30%之间，为了达成这一目标，据了解，明年腾讯云在生态上也将继续增大投入。

而对于如何达到这一目标，腾讯云产业生态部负责人杨晨，粗略谈了一些他的想法，整体总结，就四个字：做深、做广。

所谓做深，就是让原来只有IaaS能力模型的伙伴，培养他们有PaaS、SaaS上的能力，去进一步增收。这一点，实际上腾讯云在2024年已经有些行动。

据悉，以前腾讯云合作伙伴的考证、培训体系基本都是通用型的，但2024年腾讯云产业生态部在考证、培训、政策激励体系上做了不少细化工作。

以激励政策为例，原有的激励政策是个通用版本，所有代理商都依据此拿佣金，但实际上，不同区域的代理商完成激励的难度是不一样的，比如西北地区，其整体的经济发展就不如一二线城市，要达到返佣门槛比一线代理商就难很多。

去年腾讯云对某些下沉区域、特别产品的激励门槛做了下调，保证新进入的伙伴能够在第一年，至少不亏本运营。

而所谓做广，就是深入更多的赛道、产品中去。据雷峰网获悉，AI、信创、出海将会是明年腾讯云生态的重要方向。

在AI上，1月16日，腾讯云已经在三亚举办一年一度的合作伙伴大会，三亚会议之后，腾讯云产业生态部会成立了一个腾讯混元生态训练营，从全国甄选大概有 50 家的伙伴，让这些伙伴利用大模型，更好去服务于他们行业的AI创新场景。

而信创方面，2024年腾讯云产业生态部是引入了21家线下的IT伙伴，据了解，2025年还会继续引入，这一数字会达到30家，大概有50家线下的核心伙伴帮腾讯云把私有云生意做起来。

在组织上，2025年腾讯云生态大的方向是会把更多的资源朝一线倾斜，因为要做区域下沉，所以会继续增加技术支持岗位。

在做深做广的思路之下，2025年Q1腾讯云生态将会如何排兵布阵，做出哪些行动？雷峰网还将继续保持关注，另外，1月16日，腾讯云已经在三亚举办一年一度的合作伙伴大会，并设立了金牌销售top大奖——腾势D9，想了解大奖花落谁家，欢迎添加作者微信 mindy1857 交流。

人工智能行至2024，又见奇点潮涌。

To B市场的躁动与狂热说明一切，但置身其中的产业先行者们依然保持着清醒。

在2025年伊始，我们与10位To B领域CEO展开深度对话，探讨他们对中国企业级市场的思考，回顾2024的机遇与挑战，展望新一年的破局之道。

他们所带领的团队，有深耕企业服务多年的SaaS企业，也有在云计算赛道沉淀多年的玩家，有专注垂直行业的解决方案提供商，也有布局全产业链的技术平台。

浪潮的方向已然明朗，但每个企业选择的航道却各有千秋。在这场思想交锋中，我们聆听到他们对行业演进的深刻见解：云计算为AI提供了无限算力与数据基础，而AI则为企业服务注入了智能化的新活力。

但他们也直指当下的挑战：过度依赖技术堆砌而忽视商业价值，烧钱补贴难以持续，单一AI能力难以满足企业复杂需求，云资源利用效率待提升，产品功能繁多却难以变现。

To B市场在2025将有什么新焦点？AI，AI，还是AI。场景，场景，还是场景。市场会理性回归，价值向真实需求靠拢。

除了AI和场景落地，这些关键词同样值得关注：大模型产业化落地、场景化AI应用、传统软件AI转型、轻量级应用崛起、多技术协同创新、算力升级、安全合规建设、“通算+智算”演进、敏捷迭代开发、流程与场景变革。

以下是雷峰网与10位CEO的采访实录：

（1）

金蝶董事会主席兼CEO徐少春：

向AI转型，软件行业正迎来“第四次工业革命”

在中国经济深度转型的当下，软件行业正站在一个极其关键的历史节点。

作为行业的亲历者，我常说三句话。

第一句话，经济不是在下行，而是在酝酿新的增长。虽然房地产行业在下行，但是像新能源、汽车、医药、装备制造，这些行业在增长。

第二句话，不是没有市场，而是市场发生了改变。消费结构的改变，消费在升级，老百姓对产品质量和服务质量的追求成为一种新的需求。那么这种需求一定会拉动每一个企业的产品创新和研发，就带来了新的需求，带来了新的市场。

第三句话，伟大的公司总是孕育在大变局之中。现在的经济调整，宏观环境其实是在转型，向高质量发展，那么各行各业对成本、对效益、对竞争力更极致的追求，这就是软件行业的机会。

随着中国经济由人口红利向管理红利转变，企业更愈发重视数字化管理。2024上半年，我国软件业务收入保持较快增长，达到6.2万亿元，同比增长 11.5％，云计算、大数据服务等领域表现亮眼。这也为软件行业提供了绝佳的发展契机，SaaS 软件凭借成本低、易维护、更安全等优势，就像是一把开启高效管理之门的钥匙，成为企业的最优选。

现在，人工智能、大模型等创新技术的融入，也为软件行业带来新一轮变革，AI红利时代已经到来，如果进一步发掘AI红利，用AI来提高企业的竞争力，中国经济又会迎来新的一轮增长。

未来，每一个企业应用，都将是智能应用，可以说AI是人类历史上最伟大的技术革命。企业管理软件系统，早期是MRP，后来是MRPII，然后是ERP，最后就到了Gartner和金蝶共同倡导的EBC（企业业务能力），现在EBC又进入到了智能EBC时代。

未来在每个企业的EBC管理系统里，将有一个超级智能的管理智能体，每个企业、每个员工大量的工作将由AI完成。这将来将释放中国企业的潜能，大幅提升我们的劳动生产率和效率。

金蝶2023年确立了“AI优先，订阅优先”的战略，逐步向AI转型，我们希望让每一个用户拥有一个超级智能的AI管理助手。今年10月，金蝶发布了苍穹APP，这款APP是金蝶自主研发的AI管理助手的移动形态，以期引领中国企业管理软件真正迈向AI原生时代，推动中国企业数智化转型加速变革。

（2）

微盟集团董事会主席兼CEO孙涛勇：

未来所有的SaaS都可以用AI写一次

过去几年，SaaS行业确实经历了低谷，许多同行都感到了前所未有的压力和迷茫。

但今天，随着AI Agent的出现，我们看到了一个全新的可能性，这种技术创新正在重新点燃整个行业的希望。

在过去一年里，我密切关注AI Agent的发展，它已经成为人工智能领域最令人振奋的方向。

与传统的大语言模型相比，AI Agent展现出令人惊叹的能力 — 它们不仅仅是被动的响应工具，而是能够主动思考、规划和执行复杂任务的智能系统。这种"慢思考"模式，使AI Agent在处理商业和管理问题时表现出令人惊叹的效率和准确性。

我相信，"未来所有的SaaS都可以用AI重写一遍“这个判断绝非夸大其词。

就像电灯普及改变了人类生活一样，AI Agent正在重塑企业管理和生产方式。在电商、营销等领域，我们已经看到AI Agent可以快速完成从店铺搭建到运营管理的全流程工作，大幅提升了企业的运营效率。

当然，技术的成长从来都不是一蹴而就的。

目前，AI Agent仍面临模型能力、稳定性和成本等挑战。但这恰恰构成了我们不断创新和突破的动力。正如历史上每一次技术革命一样，从最初的不成熟到最终的广泛应用，往往是一个渐进的过程。

更令人兴奋的是，AI Agent正在democratize生产力。

对于小微企业和个人创业者来说，这意味着前所未有的机会。通过低成本的AI工具，个人现在可以获得相当于专业团队的生产力支持，这将极大地释放个体创造力，降低创业门槛。

从更深层面看，AI Agent代表的不仅仅是技术迭代，更是生产关系的革命性变革。它正在重构人与机器的协作模式，开创全新的工作范式。传统的SaaS产品将被智能重塑，嵌入AI Agent后，将提供前所未有的智能服务。

对于软件行业而言，这是一个极其关键的历史时刻。

我们正站在技术变革的风口浪尖，既充满挑战，又蕴含着无限可能。唯有保持极致的开放思维和敏捷姿态，主动拥抱AI Agent带来的颠覆性技术浪潮，我们才能在这场竞争中立于不败之地。

（3）

UCloud CEO季昕华：

“算力+”模式加速，算力已成为赋能数字经济的新质生产力

作为云计算行业的资深从业者，我认为2024年是这个产业的关键转折点。

大模型推动的技术浪潮正在根本性地重塑计算产业生态，传统云服务模式已经难以应对快速迭代的技术挑战。

在我看来，算力基础设施是数字经济发展的重要引擎。AI驱动的计算需求正以指数级速度增长，传统的通用计算模式已经无法支撑日益复杂的智能应用场景。

我们必须从单一的算力提供者转变为智能算力生态的构建者。这意味着技术创新不仅仅是堆砌硬件，更要在异构计算、高性能网络和定制化智算平台上持续突破。

值得注意的是，这一转变不仅仅是技术层面的革新，更是产业生态的深度重塑。

算力正在从传统的IT基础设施转变为战略性生产资料，不同行业正加速探索"算力+"模式，将计算能力嵌入产业价值链的各个环节。

绿色计算已经不再是可选项，而是产业生存的基本命题。"东数西算"战略为我们指明了方向。低能耗、高效率的分布式智算中心将成为关键竞争力。我们正在探索可再生能源、边缘计算等技术路径，从根本上重塑数据中心的能源消费模式。

全球化对于云服务商来说，已经不是简单的地理覆盖，而是要针对不同区域市场提供差异化、定制化的解决方案。新兴市场如东南亚、中东，正成为我们重要的战略赛道。本地化能力和跨境协同，将成为企业制胜的关键。

然而，行业仍面临诸多挑战：价格战扰乱市场秩序，资源利用率低下，数据共享困难等问题制约了产业协同发展。这些痛点倒逼行业寻求更高效、更智能的发展模式。

产业生态重构的核心命题是将海量算力转化为真正的生产力。混合云、专属云、边缘云将并行发展，算力即服务(AIaaS)模式将成为主流。技术创新的本质，不仅在于算力本身，更在于构建开放、智能、高效的计算生态系统。

2025年，云计算将不再是一个单纯的技术命题，而是新生产力的重要载体。谁能率先突破技术边界、构建生态、创新商业模式，谁就能赢得这场看似是技术革新、实则是生产方式变革的竞争。

这是一个充满挑战和机遇的时代，我们别无选择，只能勇敢前行。

（4）

青云科技CEO林源：

算力结构向“通算+智算”演变，多元算力融合成常态

2024年，我观察到最明显的变化是算力结构的转型——从通用计算向"通算+智算"演进。这不仅仅是简单的资源叠加，而是整个IT基础设施的重构。

传统的资源调度和运维体系都需要为AI场景重新设计，这给整个行业带来了新的技术挑战。

在资源效率方面，当前智算中心普遍存在资源利用率不足的现象。

究其原因，一方面是需求和供给未能有效匹配，另一方面是调度系统还不够精细。这不仅造成了资源浪费，还抬高了使用成本。要解决这个问题，需要在算力网络、调度算法等方面进行创新，实现资源的精准投放和高效利用。

值得注意的是，当前市场对AI算力的追逐可能存在一定泡沫。不是所有场景都需要昂贵的GPU资源，如何根据实际业务需求选择合适的算力类型，这需要更理性的评估。

我认为未来会形成通用计算、AI算力、超算的多元融合格局，各类算力资源将根据负载特征动态调配。

从市场结构来看，我还观察到一个有趣的现象：三四线城市的数字化转型需求正在快速增长。

这些地区的企业面临着与一线城市完全不同的挑战：预算有限、技术人才缺乏、数字化基础薄弱。但恰恰是这些"痛点"，可能催生出更具创新性的解决方案。

展望2025年，行业大概率会出现几个关键转变：

首先，AI算力将从集中式向分布式演进，边缘智能将得到更多应用；其次，绿色计算将从概念走向实践，能源效率将成为评价数据中心的关键指标；最后，云计算将进一步下沉，使更多传统企业能够享受到技术红利。

对于云计算行业的长期发展，我的想法是：要警惕同质化竞争，真正的差异化优势来自对细分场景的深度理解；要重视技术创新，但创新必须立足于解决实际问题；要平衡短期收益和长期价值，避免过度透支未来增长空间。

面对不断演进的市场环境，保持技术灵敏度和战略定力同样重要。

站在技术供应商的角度，我们既要前瞻性地投入研发，又要脚踏实地地解决客户问题。

毕竟，技术创新的最终目的是服务于业务创新，推动整个产业的升级和演进。

（5）

奥哲CEO徐平俊：

SaaS未来，AI赋能与垂直化并进

在当前的SaaS行业中，AI大模型的引入为创新提供了极大的机遇。

随着技术的融合，SaaS企业必须重新审视和革新自身产品，AI的智能化应用将推动业务流程的自动化，进而拓展市场空间并丰富应用场景。

尽管To B产品的AI应用仍处于早期阶段，但我们已经看到智能客服、智能问答、企业知识管理以及BI分析等领域的成功案例，这些应用有效减少了重复人工工作，提高了效率。

近年来，SaaS行业呈现出明显的垂直化发展趋势。未来的战略方向应包括低代码化、行业化、AI化和国际化。通过微创新来提升竞争力，强化全链路一站式服务能力，并优化获客、转化和留存的流程，将是企业持续发展的关键。

此外，建立生态合作关系，整合各方资源，不仅能实现共赢，还能为客户提供更全面的解决方案。

然而，作为行业参与者，我深知当前SaaS行业面临的挑战，例如产品同质化严重和客户付费意愿低下等问题亟待解决。许多企业在产品开发上缺乏差异化，导致市场上出现大量相似的解决方案，使客户难以辨别产品的核心价值。

同时，经济环境的不确定性使得客户在采购时更加谨慎，直接影响了企业的收入和盈利能力。

我始终相信，破局之道在于做专做精、深耕细分领域。通过专注于特定行业或业务场景，深入了解客户的痛点，SaaS企业可以打造出具有专业性的产品和解决方案，从而提升客户的付费意愿。

此外，加强生态合作，构建资源整合的生态系统，为客户提供一站式解决方案，将是实现长期健康发展的重要策略。

展望2025年，我们计划继续推进一站式数字化解决方案，并在国际市场上加大布局，特别是在东南亚市场。同时，我们将推动低代码与AI的商业化应用，探索更广泛的应用场景，以提高整体竞争力。

在这个充满变革的时代，SaaS企业必须在保持创新的同时，更加注重产品价值的深耕与商业模式的可持续性。只有真正理解并拥抱变革，才能在这个AI驱动的新时代抓住机遇，实现基业长青。

（6）

蓝凌软件董事长杨健伟：

数字化转型核心价值点应锚定流程与场景变革

在2024年这个数字经济快速迭代的关键时期，作为一名深耕企业数字化转型多年的实践者，我愈发清晰地认识到，数字化转型的核心价值最终可以归结为流程变革和场景变革这两个关键维度。

流程变革意味着打通业务端到端，实现组织效率的系统性提升；场景变革则是通过整合数据和系统，为一线业务提供智能、敏捷的支持和赋能。这两个维度的协同，将决定企业在数字经济时代的竞争力。

观察当前市场，央企和国企已经成为数字化转型的中坚力量。他们展现出"应用广泛"、"业务深入"和"快速交付"的显著特征。对这些企业而言，数字化转型已经超越了技术升级，而是对业务模式和组织架构的根本性重塑。

金融行业的实践尤其值得关注。通过信创化和中台化，金融机构不仅展现了卓越的技术能力，还推动了整个产业的数字化进程。

制造业同样如此，像三一重工这样的企业，通过技术中台化和业务服务化，实现了全球协同和端到端管理，为制造业的数字化转型提供了绝佳范例。

在数字化转型进程中，还必须重视数据与知识等资产的价值。知识管理与人工智能的深度融合，将为数字化转型带来新可能。私有大模型与智能知识库的结合，能帮助企业构建自己的数字大脑，满足多场景应用，研发大脑、营销大脑等将助力企业盘活IT资产，创造更大价值。

未来，集成能力已经成为企业的刚性需求。企业必须建设敏捷的集成平台，不仅要提高响应速度，更要持续优化客户体验。

在数字化建方面，我主张采用"在城中村上盖高楼"的渐进式策略，在保护原有IT投资的基础上，叠加技术中台，让旧有系统释放新价值，同时赋能业务敏捷创新。

真正的数字化转型并非一蹴而就，它需要企业领导者保持战略定力、开放心态和持续学习的能力。

在这个加速迭代的数字经济时代，唯有保持战略定力和创新意识，才能在这场没有硝烟的商业革命中抢占先机，实现企业的可持续发展。

（7）

库帕思CEO黄海清：

构建高质量数据集，助力AI赋能千行百业

算法、算力和数据构成了人工智能发展的三大引擎。

从算力层面，公开数据表明，至2028年全球算力规模预计增长至18282.3EFlops，平均年增速有望达到65%；从模型层面，大模型参数模型正快速迭代，精度和通用性持续提升。归根结底，大模型的竞争核心在于语料数据质量的竞争。

展望2025年，百模大战已步入下半场，基础大模型的数量未来大概率会在十个以内，而蓬勃兴起、各具特色的行业垂类模型将会成为竞争的主战场。

研究机构Epoch-AI预测，到2028年左右，人工智能很可能面临数据枯竭。其实不然，随着人工智能与各行各业数字化转型的持续探索，数据会遵循着更高质量的要求蓬勃发展。

例如，在医疗领域应用，对于患者的诊疗数据，不仅要求涵盖病症表现、诊断结果等基本信息，更加注重数据的连贯性、准确性以及隐私保护，以此来确保数据分析结果能为精准医疗提供可靠支撑；而在工业制造领域，各类传感器收集的设备运行数据，正朝着实时性、完整性、可追溯性方向优化。这些都彰显着数据在迈向高质量、专业性的发展趋势。

当前，契合行业应用场景需求的高质量专业数据集仍是稀缺资源。着力构建前沿且高质量数据集，无疑是撬动这一宏大产业的有力支点，其中，数据的高质量、高流通、高安全是大模型广泛应用的重中之重。

第一，高质量数据成为行业发展的“天花板”。

数据作为AI智力因素的上限，数据的质量直接决定了智能应用的效果与可靠性。人工智能已经拥有了一个具备相当规模的基础知识库，徒有数量而无质量的数据无异于“废矿”，伴随着智能场景的细化以及供需之间的紧耦合，打造基于虚拟与真实世界相结合的语料数据链接枢纽，通过智能体与行业场景适配的专业知识是赋能大模型应用最后一百米的核心路径。

第二，高质量数据将呈现加速流通与协同的发展态势。

2025年，我们将看到更多企业之间的跨界合作与数据流通，特别是在工业制造、医疗卫生、金融服务、教育培训、具身智能等领域。高质量数据集的流通将助力企业涌现出更多创新的解决方案，驱动各行各业朝着智能化、数字化加速转型。

第三，数据治理与合规性将继续成为行业关注的核心议题。

随着数据价值的攀升，隐私泄露、数据滥用等风险隐患日益严峻，唯有严格遵守法律法规，切实落地加密存储、匿名化处理等技术手段，才能有效维护公众信任，为数据产业的持续创新营造健康发展的生态环境。

伴随着语料数据资源的深入挖掘和开放，越来越多的行业企业借助AI技术实现创新应用的落地实践。与此同时，政府层面精准施策，围绕推动数据产业迈向高质量发展密集出台一系列利好政策，全力促进大中小企业融通发展、产业链上下游协同创新，构建良性循环的产业生态体系。

诚然，人工智能数据产业仍面临诸多挑战，例如数据隐私与安全、数据伦理与偏见以及专业人才短缺等。在这一充满挑战的背景下，我们愈发认识到，数据不仅是“资源”，更是“价值”的体现。

未来，高质量数据将成为千行百业发展的强大助推器，加速各行各业向智能化、数字化和可持续方向迈进。

（8）

奇点云创始人、StartDT CEO张金银：

AI赋能SaaS，重构产品形态与服务边界

回顾过去一年，我深刻感受到AI大模型为SaaS行业带来了革命性的创新机遇，正在重塑传统SaaS的产品形态和服务边界。

我认为这一趋势体现在几个关键维度：

首先，AI大模型推动SaaS从“Software as a Service”向“Service as a Software”演进。通过整合大语言模型（LLM）能力，传统需要人工服务的环节被重构为产品化的解决方案。这极大地扩展了SaaS的服务边界。

在奇点云的实践中，尤其是在数据开发、ETL流程和指标建模等专业领域，我们发现AI的加入显著提升了效率。某些场景的工作量降低了60%-80%。

其次，AI与数据技术的深度融合催生了新的机遇。

AI4DB（AI for Database）和DB4AI（Database for AI）两条技术路线相互促进，AI提升了数据库的自动化与智能化水平，同时数据库技术也优化了AI模型的开发与部署。这种融合带来的创新机会，得到了资本市场的认可，例如Databricks最近获得的100亿美元融资就是一个有力的例证。

与此同时，我也发现，AI赋能SaaS仍面临诸多挑战。

首先是技术层面的局限，如模型的幻觉问题、知识持续性差和处理数据量受限等；其次是落地应用中的合规与安全问题，特别是在处理企业核心数据时；最后，中国市场的特殊性也带来了挑战，包括需求的碎片化、管理方法的非标准化以及多云多引擎环境下的数据治理难题。

展望未来，随着底层模型能力的提升和应用场景的成熟，我相信AI赋能SaaS将呈现更务实的发展态势。

一方面，越来越多的一线工作者开始在实际业务中尝试和验证AI应用，从图片生成、代码开发到数据分析等领域都涌现出创新实践。

另一方面，企业也更注重将AI能力与既有业务流程深度整合，重构工作流程，提升实际业务价值。

这一趋势预示着，AI与SaaS的融合不是简单的技术叠加，而是带来了服务模式和商业模式的根本性变革。

SaaS行业的长期健康发展，核心在于解决供需匹配和效率革命两个根本问题。AI大模型带来的变革，本质上是为解决这两个问题提供了新的可能性。然而，要真正实现这种可能性，还需要整个行业在技术创新、商业模式、管理方法等多个维度共同努力。

（9）

六度人和CEO张星亮：

SaaS要积极拥抱AI，跳出定制化的泥潭

在经历了近几年的快速扩张后，2024年的SaaS行业正在经历一次深刻变革。

资本退潮与AI技术的双重影响下，整个行业开始从追求规模转向追求效益，从追求全面转向追求专精。

从技术层面看，AI大模型正在重构SaaS的核心能力。它不仅能提升产品的智能化水平，更重要的是能重塑企业的运营效率。

我观察到，那些成功落地AI应用的企业，往往能在销售、服务、运营等环节实现质的飞跃。这种技术革新正在推动整个行业从传统的数据管理向智能化决策支持转型。

但是，更值得关注的是商业模式的变革。

过去几年，行业普遍追求"All in One"的模式，试图通过大量定制化开发来满足客户需求。然而这种模式带来了严重的成本压力和运营负担。

现在，越来越多的企业开始转向"尖物组合"模式，即通过生态合作的方式，让各家企业专注于自己最擅长的领域，通过标准化接口实现系统间的无缝对接。

这种转变实际上反映了行业的理性回归。当下，SaaS企业更需要思考的是如何在专注度和覆盖面之间找到平衡点。我认为，未来成功的SaaS企业一定是既能做深某个细分领域，又能通过开放平台汇聚各类生态伙伴的企业。

在商业模式上，我预见，未来会出现更多创新。特别是随着AI技术的深入应用，按量计费很可能成为主流的收费模式。这种模式不仅能更好地匹配客户的实际需求，也能帮助SaaS企业建立更可持续的收入模式。

展望2025年，我认为行业将围绕三个关键词继续演进：专业化、标准化和生态化。

专业化意味着企业要聚焦核心能力；标准化是实现规模效应的基础；生态化则是应对市场竞争的必然选择。

当然，行业发展仍面临不少挑战。如何平衡标准化与个性化需求？如何在保持创新的同时实现盈利增长？这些都需要整个行业共同探索。

站在新的历史节点上，我们要以更开放的心态拥抱变革。AI技术的发展、用户需求的升级、竞争格局的变化，都在推动着SaaS行业向着更理性、更专业的方向发展。

在这个过程中，只有那些能够准确把握行业趋势、持续强化产品能力、积极拥抱创新的企业，才能真正在未来的竞争中脱颖而出。

（10）

数势科技CEO黎科峰：

大模型Agent时代来临，非技术人员数据使用门槛将被打破

数据对于做决策很重要，但现在最大的痛点问题就是如何让非技术人员如管理层和一线业务团队能高效地把数据用起来。
我创业时，就想以金融和零售两个行业切入，做Data+AI，构建整个企业的数据层，再用数据驱动业务。之前做的平台是面向技术团队的，使用门槛高；但ChatGPT出来后，用大模型Agent就可以通过对话去做数据的洞察、决策的建议。

原来每个场景都得写一套算法，现在只要一个Data Agent就能做这么多事情，当然具体解决什么问题，还需要企业和用户共同探索——许多用户不一定知道自己想要什么，所以要引导他们看见自己的需求，解决痛点问题。

在全体拥抱大模型的当下，数据能够高效获取、可信可靠且有灵活性，能做智能化分析，这几个核心价值都很重要。许多企业也都在抓紧机遇做这样的事。除了创业公司，国内一些大厂也在做类似方向的数据产品。

2025年有望成为Agent爆发元年，我也坚信大模型应用的时代即将来临，企业需要做好准备迎接。深耕十几年的经验积累将开花结果，最终还是应用产生价值，而这也是我比较擅长的地方：我不是一个做底层的AI科学家，我更多是看最新技术怎样产生实际的价值和应用，这是我的基因。

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雷峰网独家获悉，近日，亚马逊全球开店（简称AGS）对东南亚区域展开了新一轮大调整，其中要点包括：

1、将之前的越南和东南亚其他地区团队进行合并，组建出一支新的东南亚全球销售（SEA GS）团队，并将越南定位为东南亚业务中心。

2、由原亚马逊云科技（简称AWS）大中华区初创生态及投资业务发展总监胡瑛（职级L7）出任AGS东南亚大区的负责人。

据多位知情人透露，该调整1月6号生效。AGS亚太区企业购负责人杨钧（L8）负责此次调整的实施。

部分业内人表示，对AGS来说，越南及东南亚的权重正在加强，尤其是越南，近两年随着中国跨境卖家征战越南，越南电商GMV快速上升，目前已成为各大跨境电商平台争夺的重点区域。

值得注意的是，此次调整中，胡瑛的任命让业内感到意外——AGS历史上很少任命来自AWS的管理层，以往大都是快消零售行业背景的人才为主。

据几位知情人透露，胡瑛早在四五个月前就已从AWS离开加入AGS，来了以后的主要动作是抓物流，抓亚马逊文化，并组织过一些AI培训等，直至如今升任大区负责人。

雷峰网了解到，胡瑛此前曾在思科、亚马逊Kindle团队有过任职经历，并于AWS中国前任一号位张文翊在任期间加入AWS，负责初创企业生态兼投资业务，向时任创新成长企业及合作伙伴生态负责人倪殿令（L8）汇报。

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大模型大战两年后，雷峰网再次和许多从业者聊起火山引擎这位“后进生”时，一些人对火山引擎的看法有了很大变化。

云牌桌上的后来者

火山引擎在2021年12月正式宣布开始参与云计算市场的竞争。与其他几家云厂商相比，这个入局时间显得有些姗姗来迟。

回顾其他几家云厂商，阿里云属于最早迈出步子的人，2009年成立阿里云，并开始自主研发大规模分布式计算操作系统“飞天”。

而腾讯云是2013年3月正式上线运营，2018年930之后，腾讯成立CSIG，转型产业互联网。

华为云在集团中的地位经历了多次调整和提升。最初，华为云作为二级部门存在，但在短短半年内迅速提升为一级部门，战略地位仅次于华为的三大BG（运营商BG、企业BG和消费者BG），后来又重回集团业务体系。

到2021年底，火山引擎入局时，云市场已经呈现四强竞争格局，以阿里云为首，占据国内四成云服务市场规模，其次是华为云、腾讯云与百度智能云。火山引擎作为后来者，想要在这个市场上争得一席之地，有一场相当难的攻坚战要打。

当年，以Ucloud、青云为代表的独立云厂商即便占据先发优势，但在这四家云厂商进入云市场后，开始以投入10-20倍的人力，不计成本、不计收益的快速占领市场，后来独立云厂商不得不退出了舞台中央，站在独立云厂商的视角来看，这个故事的确听起来相当悲伤，但这也暗含了云市场厮杀的激烈程度。

半年以前，雷峰网曾与数十名云从业者交流过火山引擎能否走出不同的命运轨迹，逆袭进入云行业前三甲时，其大多给出的回答：很难，入局太晚了。

面对强劲的对手，火山引擎如何撬开云计算市场？雷峰网认为，核心策略之一就是价格。这种策略在云市场上掀起了不小的波澜，火山引擎接连拿下了不少的泛互、游戏、消费电子等行业客户，取得了高速增长。据业内人士透露，今年火山引擎的营收目标是要前一年基础上翻倍。

火山引擎这种发展态势，也让其成为了目前云市场里唯一一家还在大规模招聘的公司。“其他几家云厂商这几年招聘需求缩减了至少30%，而火山引擎不仅招聘岗位多，而且给略有涨幅的薪资待遇。”猎头刘赟表示。

不过，这种高速增长繁荣并未掩盖住担忧，不少从业者认为，短期内，火山引擎在有资源时，自然可以大力投入，但低价弹药并非无穷尽，长期还是需要靠产品驱动，而目前大部分认为，火山引擎在产品上还很难追赶上友商。

不过，这是半年前大多数人的论断，近半年，一些业内人对火山引擎的评价又发生了一些变化，认为，这一波大模型正在给了火山引擎一个极佳机会，提升产品竞争力，同时也给了火山引擎销售，拉开一个新的突破口。

AI infra，云厂商们站在了同一起跑线上

为何说大模型正在让火山引擎赶超老牌云厂商？

核心原因是，随着大模型训练推理需求的不断增多，客户在云底座的选用上，除了关注以往云的基础能力外，还会进一步关心在AI infra方面的能力。而在AI infra上，所有云厂商都在同一起跑线，并且火山引擎的迭代速度几乎是厂商里面最快的。

前不久，火山引擎Force冬季大会上新升级了以GPU为中心的AI infra分布式业务体系，通过 vRDMA 网络支持大规模并行计算及 P/D 分离推理架构，提升训练和推理效率，降低企业使用成本；EIC 弹性极速缓存解决方案，实现 GPU 直连，使大模型推理时延降低至五十分之一，成本降低 20%。

火山引擎在AI infra上能快速迭代的原因，这要追溯到2021年火山引擎制定的产品战略。

“从2021年起，我们就确立了两手抓的产品思路，一边抓存量，一边做增量。”火山引擎云基础产品负责人罗浩表示。

火山引擎云基础产品负责人罗浩

罗浩所言的存量是指传统云计算的需求，包括ECS、存储、数据库、网络、安全等一些云基础产品。不可否认，作为后来者，火山引擎在这些基础云产品上与其他厂商还存在差距，所以罗浩认为，在这一块他们的核心就是要快速补齐短板。

不过，光是补齐短板远远不够，如何能在产品上有所差异，才是赢得市场竞争的关键。而随着生成式AI浪潮的到来，火山引擎随即决定要从算力上做突围，也就是罗浩所说的增量，来服务比如两年前爆发的训练需求，今天大规模的推理需求。

“早在2021年，我们就开始大规模投入AI和GPU了。”

这一战略判断，从过去一年火山引擎在AI infra上的销售表现，已经可以验证正确性，大模型公司几乎都是火山引擎AI infra 的采购者。

如果说4年前“两手抓”的产品战略是火山引擎在AI infra上实现追赶的根基，那过去几年的内外部实践则是AI infra迭代的关键驱动力，所有产品稳定性和能力往往是在一次次业务场景中淬炼重生。

在这些实践中，让火山引擎AI infra加速狂奔的是豆包大模型。前不久，火山引擎总裁谭待在火山引擎Force冬季大会上公布了一个数据，2024年豆包的日均token数据从5月15日的1200亿，到12月18日增长到了4万亿。

要承载33倍的增长，这几乎其他厂商都没有遇到过的，背后对于底层AI infra 的性能、成本几乎是一次大考。

罗浩谈到，今年5月份之前，那时豆包体量还小，为了让豆包大模型能够良好地运行，他们通过增加更多的GPU资源来保证大模型能够快速响应大量的查询请求，以提升客户的使用体验。

但他们很快发现，“堆量”这种方法行不通了，随着用户量的增加，继续这样做成本就变得难以承受。

优化推理成本迫在眉睫，他们团队开始大量分析哪些地方是“成本暴发户”，经过他们仔细的计算发现，缓存和存储部分是拉高计算成本的重要部分。

“传统的缓存技术有一个问题，就是它处理数据时会绕一大圈，通过CPU再到内存，这会导致延时增加，性能下降。”罗浩说。

为解决这个问题，他们决定重写整个缓存系统。新的系统完全围绕GPU展开，不再依赖传统的CPU架构。这意味着，数据可以通过一种更高效的方式直接从GPU传输到远端内存，使用一种叫做GDR，GPU Direct RDMA（GPU直接远程内存访问）技术，这样不仅减少了延时，还提升了整体性能。

这个数据传递过程就像是送信，原来需要通过邮局，既慢又容易出错。而现在，系统就像给数据装上了直通车，直接从一个人手中快速送到另一个人，省去了中间环节，速度更快，准确性更高。

“这些内外部业务，对我们的意义就是，让我们比别人早踩坑，也早发现问题，早解决。”

今年5月火山引擎Force春季大会上，豆包主力模型在企业市场的定价比行业价格降低了99.3%，“这个降价99.3%并非是我们拍脑袋想的，而是建构在之前对AI infra的优化上算出来的。”

罗浩表示，计算范式当前正在从云原生进入“AI云原生”的新时代，火山引擎以GPU为中心重新优化计算、存储与网络架构。GPU可以直接访问存储和数据库，来显著降低IO的延迟。同时，整个系统提供高速互联和端到端的安全保护。

这是国内首次有云厂商喊出“AI云原生”的理念。如今，新架构仍在支持着豆包大模型实现快速的指数级业务增长。

除有豆包大模型“倒逼”外，火山引擎AI infra能够在较短时间内升级，也与火山引擎独特的组织架构有关。

国内其他几家云厂商的产研团队基本是和集团业务是分开的，但火山引擎并不是，做火山引擎的这一批人马，就是来自字节中台，像罗浩本人，就有两个身份，一个是火山引擎云基础产品负责人，另一个是字节跳动基础架构云产品负责人，而吴迪也同样如此，他第一个身份是火山引擎的算法负责人，另一个也是字节机器学习中台的一位负责人。

这种组织的好处有两个：第一火山资源和字节的资源都在一个人手上管理，这样也能实现资源的充分利用；第二是人才能力上的复用。

为商业化撕开了新突破口

大模型到来，除缩小火山引擎与其他厂商产品之间的差距外，其带来更明显的效果就是，为火山引擎商业化带来了一个新的突破口。

上文也提到，作为后进生的火山引擎进入云市场时，面临很大的一个问题就是如何打开市场，过去火山引擎用了一些价格策略的确也取得了一些成果，但这终究不是长久之计。

而这一波大模型，对于火山引擎来说，其最重要的就是手上多了一张撬动客户的“王牌”——豆包大模型。

一名火山引擎销售曾对雷峰网说过他的销售经历：以前经常找拜访客户由头通常要绞尽脑汁，而且由于火山引擎在云市场是后来者，一些客户往往会提出灵魂拷问，为什么选你？但自从大模型出现后，越来越多的客户有了大模型训练需求，一些客户还会主动找上来问，如何去搭建自己的大模型。

趁着大模型这一波热度，火山引擎在加速推进商业化，据资深猎头王帆透露，今年年中，火山引擎单独成立了一个10人不到的大模型商业化小组，这也是云厂商中唯一一家单独成立大模型销售团队的，其他云厂商的大模型销售人马仍然是卖云的销售、渠道。

云销售卖大模型有一个问题是在于，技术有壁垒，一般的云销售不一定有能力跟客户讲清楚大模型的价值、技术，而火山引擎也在寄希望于通过豆包大模型，打入更多已经跟友商合作的客户中去，而这也是这个小组成立的重要原因。

过去一年，可以看到火山引擎借助大模型在商业化的突破，据了解，目前豆包大模型已经应用到了汽车、手机、金融、消费、互娱等30多个行业，尤为值得一提的是汽车行业，火山引擎的确拿下了不少的汽车大单。

早在去年，火山引擎先后与吉利、长城、蔚来、广汽等多家车企达成深度合作，为车企提供了数字化营销、智能座舱、车载聚合音视频内容等一系列服务。

今年5月，火山引擎成立了汽车大模型生态联盟，一汽红旗、东风乘用车、吉利汽车、长城汽车、广汽乘用车、宇通客车在内的24家整车厂、官方机构、出行生态公司等加入其中。下半年，火山引擎在汽车领域有一个重要的突破客户，那就是奔驰。8月13日，火山引擎与奔驰签署战略合作备忘录，双方宣布将在大模型、生成式人工智能和大数据技术领域展开合作。

不过，也有很多人会有疑问，卖大模型是否能为火山引擎增收，毕竟眼下，OpenAI和Gemini都在不断降价。今年5月豆包在国内率先掀起大模型的降级潮，豆包主力模型在企业市场的定价为0.0008元/千Tokens，随即几个月其他厂商也迅速跟进，而12月底，火山引擎再次将视觉模型价格打下来，定价为0.003元/千Tokens。

火山引擎总裁谭待公开表示，豆包大模型的定价一步到位，有合理毛利。不过，所有厂商目前大模型API收入规模都不大。结合雷峰网调研发现，月消费1万，相当于公有云消费1000万的客户体量，是很大客户了。

的确，眼下大模型带来的收益远远小于投入，不过大模型的生意还要是要拉长时间维度来看，大模型应用规模上去之后，一定会带动云的用量，据IDC报告，未来5年国内的训练、推理算力分别以超50%、190%的年复合增速发展，并在2028年推理算力会超过训练算力。而到那个时候，率先在大模型上重兵投入的火山引擎，兴许也更新了自己在云牌桌上的排名。

“如果让你重回过去，在自动驾驶行业创一次业，你会怎么做？”面对雷峰网发出的这一设问，智驾创业者们给出了近乎一致的答案：

在2023年之前，疯狂融资，守着金库什么都不做，广积粮，缓称王，耐心等到“端到端”来的那天。毕竟之前的几次技术路径几乎都被端到端推倒了重来，之前的领先优势也会因为新技术路径的切换而不复存在；

等到2023年时，花高价招聘四五百个高阶AI人才，all in端到端。与此同时，深度绑定一家训练过超大模型、深谙汽车行业know-how的云厂商，一起把“数据驱动的飞轮”打磨到极致。

无独有偶，另一位智驾技术高管也曾向雷峰网谈到，早期，业内大多用C++来实现智驾软件的各种功能，开始向AI化演进，几十万行的代码逐渐被各种模型所替代，随之带来的是自动驾驶对智能云的依赖空前强化。

随着智驾工程的AI化，数据的重要性也愈发凸显，并在端到端爆发后，达到了顶峰。

有高管坦言，眼下，各家智驾模型网络之间虽有差异，但并不重要，比起网络结构，优质数据才是更关键的决胜因素，与在地图测绘、智驾数据采集分析上有行业know-how的云厂商深度合作已成必然。

在这些企业决策者们看来，当前自动驾驶公司每年平均1/10的收入都要支付给云计算公司，而3年后，这一数字将会增加到1/5，甚至更多。智驾公司要把云厂商当成自家的核心职能部门，已然成了不可避免的趋势。

这些技术变化、行业变化都对云厂商提出了更高的要求：不能只做同质化的IaaS层资源商，而要做云智一体，甚至云、智、驾一体的，面向智驾行业的真正的基建者。

什么是智驾行业的“真基建”？

“自动驾驶行业正在出现一种新的‘摩尔定律’。”不少智能驾驶CEO都曾向雷峰网表达过类似的观点。

在他们看来，国内自动驾驶技术范式正在加速迭代，短短几年间，已经历了四代，且每一代的迭代时间都比前一代缩短了一半，可称之为新的摩尔定律。

在众多的交流中，雷峰网了解到，前些年，国内智驾还处早期阶段，依赖于各类传感器，如毫米波雷达、激光雷达、单目双目摄像头等，在车辆行驶过程中感知环境、收集数据，识别并追踪物体，进行辅助驾驶。

彼时，各类传感器方案商备受追捧，包括纵目、速腾等都获得了不菲的融资和估值。

第二阶段是高精地图时期。蔚小理等新势力车企购买了大量的高精地图，并基于这些地图做自驾研发。但这种方法有个很大的弊端：地图测绘不仅成本高，而且还无法覆盖各种“Corner Case”。

于是在2022年到2023年左右，行业进入了第三代，即城市自动驾驶阶段。

为了降低对高精地图的依赖，一些专家提出，让车辆大范围地跑，通过“重感知+新地图”或纯感知路线，覆盖更多的道路和场景，也能实现更好地自动驾驶。一时间，蔚小理们竞相开启了“城市扫描”。

每家车企的城区NOA开城数量，从单季度的十几个，逐渐扩张到计划中的几百个，卷到后期，华为也加入进来，直接喊出了“全国都能开”的口号。

但到了2024年，一切都变了。

2024年初，特斯拉开始大规模推送FSD V12，直接带火了“端到端”模式。

与此前把智驾过程切割成一个个模块，用“算法+人工”的方式来实现所谓的“自动驾驶”不同，端到端是更加深度的AI化，用一个全栈Transformer大模型，实现感知决策一体化，从传感器输入数据，到决策端直接输出行为轨迹。

特斯拉FSD V12的效果震惊了业界，国内车企纷纷跟进，宣布推出自家的端到端方案，智驾技术由此迈入4.0阶段。

但这时候带来了两个问题：

其一，智驾技术的迭代速度，让车企们难以招架。为了不掉队，不被时代淘汰，车企纷纷转型。但各家车企由于情况不同，导致需求各异，呈现出复杂性。

有研发能力的车企如蔚小理等，需要的是算力支持和优化。而传统车企，不仅需要算力资源，还需要智驾研发、数据工具及实践know-how的支持。这就要求云厂商最好是一个足够能打的“全能型”选手。

其二，进入“端到端”时代后，车企的能力要升级，云厂的能力更要升级。

端到端的特点是：大数据，大计算，大模型。大计算，非云不可。而且要是“云智一体”的云，这样才能最大限度优化算力。大数据，非优质数据不可。在大模型时代，数据的重要性犹如传统软件时代里的“源代码”。

车企沉淀了很多数据，但在降本增效的大背景下，如何用好数据，将原始数据“点石成金”却是另一回事。这时候，只有亲自下场研发过智驾，一线摸爬滚打过，在PaaS、SaaS上都有丰富行业know-how的云厂商，才有能力帮助车企更好地避坑。

云计算发展至今，业内早已形成共识：没有“智”，云就还是传统的ECS，赋能有限的同时，还极易陷入同质化内卷。但有了“智”也还不够，云智一体在落地时，还需要“行业化”，要融合行业know-how，才能真正帮到客户。

现阶段的智驾行业正是如此。汽车云厂商们仅仅提供算卡、算力等同质化的基础设施，已愈发不够，还需要在“云、智、驾”深度融合、三位一体的基础上，从更高、更深维度上赋能中国车企，做真正的行业“基建者”。

一直以来，能力整合都是各大云厂业务发展的关键一环，为此，云厂们也做了诸多创新尝试，引发了不少碰撞与故事，相关内幕欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

如何做到“云、智、驾”一体？

所谓基建，所谓底座，不是将一些通用产品线打包起来，套个统一的外壳对外销售，因为这样的“底座”看似完整，但其内部往往是割裂的、碎片化的。这种“底座”对服务商来说是轻松了，却把更多的难题留给了客户。

真正的底座，一定是基于打破部门墙，组织、业务融合，以及实际场景锻造等的保障，实打实让各种产品、各种技术深度耦合，进能提供全栈融合方案，退能提供“懂场景、懂用户”的模块化产品工具。这才是底座的“灵魂”所在。

而这首先要有组织层面的保障。

从这个角度看，目前在市场上，百度可以说是最早、最彻底地打通了云、智、驾三大体系的汽车云服务商。

雷峰网曾在《三年了，「云智一体」终成共识》一文中详细描述过百度是如何最先在业内一步步将云与AI相融合的。而这其中，组织层面的整合起到了关键作用。

2020年初，百度宣布将原AIG（AI技术平台体系）、TG（基础技术体系）、ACG（百度智能云事业群组）整体整合为“百度人工智能体系”（AIG），从组织层面为“云智一体”战略的顺利推行打下了前提基础。

有了组织保障，在其后的2020-2022年间，百度“云智一体”以一年一级的频率完成了从1.0到3.0的架构升级。

1.0到3.0的升级，不仅技术架构、业务架构的迭代，更是百度To B在落地垂直行业、赋能实体产业方面的不断深化。各类人才融合交汇，不仅支持了百度对各类产业场景的打深打透，也让百度在IaaS、PaaS、SaaS层面沉淀了丰富全面的通用产品，真正实现了云、智、行业之间的融合互促。

比如，百度自2020年发布云智一体1.0架构起，就明确了其核心目的是通过云与智深度融合的方式，便捷、高效地支持千行百业里的智能化应用。

当2021年云智一体进化至2.0版本，战略也随之细化为“适合跑AI的云”和“懂场景的AI”，以此来解决企业两大核心诉求：一是帮助企业减轻算力负担；二是降低企业开发门槛，让各行各业可以在云端搭建属于自己的AI能力。

到了2022年，云智一体再次升级至3.0，初步形成了“芯片-框架-大模型-行业应用”的智能化闭环路径。伴随这一闭环建立，百度To B的核心战略也进化为“云智一体，深入产业”。

当时业内普遍认为，百度对“深入产业”的明确强调，表明其已完成了从“资源销售商”到“基建赋能者”的蜕变，正式迈入产业支持的深水区。这也为百度后续在汽车云领域里的“云、智、驾”一体化，提供了范例和基础。

实际上，百度在智驾领域里的探索很早，早在2013年，百度就成立了相关研发团队，可以说是国内最早一批涉足该领域的企业。伴随着百度在To B底座上的一次次进化，其对智驾等行业的思考也在不断深入。2022年百度以云智一体3.0深入产业后，智驾领域的云服务也在酝酿升级。

于是到了2023年下半年，为了进一步优化资源配置，提升服务效率，百度适时展开组织调整，成立了“百度智能云汽车业务部”，实现了百度内部自动驾驶、云、AI三大板块的打通。

“整合后的百度有了一个能提供IaaS、PaaS、SaaS完善服务的汽车云板块。”百度智能云汽车业务部总经理高果荣向雷峰网介绍道。

组织整合为技术交融、资源共享铺平了道路，人员流动背后是经验能力的融合。

雷峰网此前曾在不少组织调整文章中分析过人员流动、组织融合的好处。可以说，一场合理有效的架构调整，就如同一次及时的经络疏通，让公司面对新市场、新挑战，能快速响应，找到锚点和打法。

在汽车云领域里，亦是如此。有云、智、驾融合经验的云厂商，往往有着更多维的视角，更实战的经验，更深刻的场景理解，以及更全面的需求支持。

雷峰网了解到，目前在百度智能云汽车业务部里，汇集了来自百度IDG、ACG工业线、AI线、汽车行业等各类人才，他们曾参与过百度搜索、INF基础设施、自动驾驶研发、智慧交通、行业云等多项业务，对汽车云有着深入实战的理解。

“没亲身做过智驾研发，想短期内建成相关的数据闭环工具并不容易。”高果荣坦言，“百度过去多年专研自动驾驶，走了很多路，也踩了不少坑，但如今这些经历都转化成了宝贵经验，沉淀在数据和工具里。”

实际上，过去几年各家云大厂的汽车业务线在产研架构、销售组织上，都经历了不少迭变，为其当前境遇和未来走向埋下诸多因果，此间详情，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

这次，百度下了先手棋

更具体来说，百度这种云、智、驾一体的模式，究竟能为市场带来哪些助益？

在高果荣看来，百度汽车云的核心优势主要有两个，一是深度用云能力，二是拥有一套齐全的行业know-how。也只有这样，才能真正发挥好云、智、驾一体的优势。

眼下，车企们正在面临一种“新型的”算力短缺困境。

与前几年因国际因素导致的算卡短缺不同，当前这波算力紧张更多是源于内因。

尽管“端到端”是智驾领域当红炸子鸡，但由于国内端到端技术还欠成熟，国内大部分的量产车上，很大一部分还是传统智驾系统，于是车企们既要维持原有业务，又要投入新技术研发，双管齐下的结果就是算力变得紧张，导致各部门陷入资源的争抢与扯皮之中。

这种情况下，首先要做的是尽可能提高已有算卡的利用率，降本增效并举。

这方面百度推出的主打产品是百舸异构计算平台。据了解，该平台可以实现异构计算资源协同工作，并支持软硬件联合优化与中间件加速，进而提高算力利用率和优化算力成本。

目前该平台已迭代到最新的4.0版本，可以实现万卡规模下的多芯混合训练，且能将万卡集群算力损失控制在5%以内，并实现有效训练时长占比99.5%以上，从而给企业们提供高性能的算力集群。

除算力紧张外，从与一些传统车企从业人的交流中，雷峰网还发现，很多传统车企由于在智驾领域起步晚，技术储备稍显薄弱，倾向与拥有丰富智驾行业know-how的公司一起合作，来加速自身智驾能力的建设。这时候，做过智驾研发，亲自下场踩过坑的云服务商往往更获他们的青睐。

尤其是端到端兴起后，智驾研发从原来的人力密集型转向算力密集型、数据密集型，尤其数据基础设施的门槛，被大幅提高，智驾行业know-how的重要性愈发突显。

“以前业内做自动驾驶，一个Conner Case来了之后，大家要么标数据、要么调模型。还是“人工+智能”的打法。但端到端来了之后，这种打法就行不通了。”

高果荣告诉雷峰网，端到端模式下，一个Conner Case过来后，工程师们首先要弄清楚的是缺陷在哪里，知道缺陷在哪后，不会想着先去调参、调网络结构，而是想：要解决这个缺陷，我需要的数据在哪。

这就涉及到去哪里找更多的数据，数据怎么生成。而这背后需要一个沉淀了深厚行业know-how的数据工具链的支持。

这一工具链起码要能在三方面帮到客户：

一是能检索或生成优质数据，提高仿真训练的质量和效率；

二是不以牺牲成本为代价，而要求得成本效益最大化；

三是最好能结合测绘等资质，从车端采集到车端验证，帮客户做真正的端到端的数据闭环。

具体而言，眼下，国内的很多量产车已经积累了大量数据，但并不意味着要把所有数据都一股脑地扔进模型里去训练。如何找到“最有用的”数据，实现低成本、高效率的训练，才是关键。

比如研发场景中，车企们经常面对一些“两难之选”。例如想在已有场景库中找这样一类数据：前边路面遗撒了一个小于20cm的遗撒物。这类数据在场景库中通常较少，刻意采集的话，成本较高不说，采集时的情况往往也与实际情况有所不同。

这时候，更划算的方案是拿已有数据来进行合成。而选用哪些数据，如何合成，如何尽可能促成对验证结果的正反馈，这些都需要对场景、对数据有经验性的理解和判断。

这些理解和判断的具象化的载体就是一套沉淀了行业know-how的数据工具链。而这套工具，如果车企自己从零开始做，很难。

据高果荣介绍，不久前，百度汽车云升级到了3.0版本，这一版本的核心亮点之一便是在真实数据训练的基础上加入了虚拟场景数据，提质增效，最大程度解决“训练数据量”的问题。

据了解，3.0版本下的新系统的真实数据仿真测试已达到了“百城覆盖”的范围，同时也能够从原始数据中构建出长尾场景，为端到端智驾测试场景的生成提供有力支撑。

不仅如此，对于很多车企来说，数据闭环也是一大核心需求，这就要求云服务商有测绘资质，能做数据合规，从源头上做到真正的端到端数据闭环。

这一闭环会细化到：从车端的数据采集开始，哪里能采，哪里不能采，如何做到既合规，又成本最优；采集来的数据车端脱敏、云端脱敏；脱敏后进入数据平台做分析；分析完了投入训练；训练完了做验证和优化；并通过OTA能力不断推送到车上看效果，以此往复。

不难看出，这套闭环不是离线环境下的“端到端”，而是实时在线的，从车端出发再回到车端，不断验证、迭代的“端到端”。

数据、云、AI大模型，以上这些技术或工具单独拎出一项或几项，可能并不出奇，但如果兼备，就会构成一个紧密耦合，互相驱动的飞轮，进而形成一种强大势能——这正是“云、智、驾”一体的关键优势所在。

结语

回顾国内智驾行业发展的这些年，技术范式的转变，调整着行业的一次次走向。

从早期依靠人海战术的代码工程，到后来逐步实现一个模块一个模块的AI化替代，再到现如今端到端技术的“飞跃式”突破，自动驾驶终于走出了一条愈加明朗的道路。

而行业迭代的“明线”背后，是另一条技术融合的“暗线”：当大模型技术在智驾这一垂直行业里落地越来越深时，云计算、AI、大模型、智驾经验的交互融合成为必然，独属于智驾行业的真基建——“云、智、驾”一体底座，正在形成。

对于赛道中的参与者们来说，谁能率先搭好这一底座，谁就能抢占先机，在眼下的淘汰赛中拥有更大的胜出几率。

正如特斯拉，凭借在智驾车队、算力集群、AI模型、芯片等方面自成一体的优势，形成了强大的“飞轮效应”，在不到一年的时间里，又发布了FSDV13.2，并完成了首批交付，再次刷新了行业标杆。这也意味着新一轮赛局的发令枪正在打响，留给中国玩家们的时间已然紧迫。

云计算赛道真的没有新东西了吗？非也。深入产业看，云计算才刚刚开启了他的第二春。眼下，全球前三云大厂无不重押行业化，行业化已成全球趋势，而国内云厂商过去几年在区域线、行业线上也是几经变化，探索不止。近期雷峰网将围绕“云计算行业与区域之争”议题推出相关文章，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

雷峰网独家获悉，AWS中国区一号位储瑞松于12月10日内部发文，宣布了一系列人事调整。其中，要点包括：

1、储瑞松原百度下属王博将会全面负责China Tech业务（属SA部门里的一部分），直接向储汇报。此前这部分业务原本由L8高管代闻管理，之后代闻仍继续负责SA部门中的其他业务。

2、储瑞松原百度助理Cecilia Dang（党碧波），开始负责一个新的Strategy and Executive Engagement团队。据了解，Cecilia Dang于今年3月加入AWS中国，职级为L6，入职后其岗位最初归属在L8凌琦负责的Ops & Business Enabling部门里，但直接向储瑞松汇报。

3、Ellen Sun将和凌琦一起负责Ops & Business Enabling部门。Ellen在AWS工作已有四年，此前管理SCE GCR团队，主要工作内容为与AWS美国总部进行沟通，协商中国大单的特价批复等相关事宜。

4、L8高管李晓芒不再负责Partners and Startup Program业务，转而担任储瑞松的战略顾问。其原业务由Chris So接手。邮件中称，Chris So此前在AWS有过十多年工作经验，曾任AWS香港GM，后离开AWS加入微软，于近期回归。

雷峰网此前曾了解到，前任AWS中国区一号位张文翊在任时，李晓芒是打单主力，负责AWS中国区将近80%的营收，手下带了不少人，其中有四大区域负责人，分别是：北区田锋，东区季军，南区黄皓，西区叶永军。

去年底，储瑞松上任后，进行了首轮组织调整，将李晓芒调去负责partner业务，手下的四大区负责人中有三人陆续离开。其中，据闻，黄皓跳槽去了火山引擎，季军去向未知，叶永军于近期加入了阿里云。

在部分业内人看来，眼下AWS中国区的这次人事调整，为AWS中国区高管团队新老交替、持续换血之举，一些AWS“老人”开始退居二线，甚至边缘化，更多新面孔加入了领导团队。

随着新一轮的排兵布阵就位后，AWS中国在2025年的表现将会如何，业内拭目以待。关于此次人事变动的更多前情铺垫和细节内幕，欢迎添加作者微信 xf123a 获取。

是否想加入最劲爆的雷峰“云厂情报群”？不定期分享大厂内幕、领导避坑、优质岗位等一手信息，本群限额100人，入群可添加作者微信 xf123a。雷峰网雷峰网

王明，是一家养猪场的技术主管，临近年关，一想到因VMware替换导致的明年IT预算飙升，他就火上心头。

去年底，VMware被博通收购后，一年之内，对中国市场连出重拳，包括裁撤中国团队，退出中文支持，终止永久许可，改为订阅模式和组合包等。尤其是售卖模式的改变，导致不少客户新购、扩容和升级的成本大幅增加，一些项目中，采购价格甚至飙升3-6倍。

这对现阶段追求“降本增效”的中国企业们来说，不啻于当头一棒。

这一棒打痛了王明，也打醒了王明。

其实，他早就想换掉VMware了。他告诉雷峰网，过去公司业务相对简单，传统三件套“计算、存储、网络”就能把生意跑起来，但现在，企业大了，业务需求变复杂了，公司自建了私有云平台，使用的云产品少说都有二三十款了。

近两年，公司业务也逐渐在向云原生方向演进，王明梳理了一番发现，自家的云平台需要升级了，不止涉及VMware所在的IaaS层，还包括PaaS、SaaS等各个层级，这是一种比VMware等单项技术替代更深层、考虑更长远的需求。

更何况，这几年，信创、大模型……各种趋势、浪潮汹涌而来，自家企业要想不掉队，要想做大做强，云平台的现代化转型升级，势在必行。

这才是摆在他所在企业，以及更多中国企业面前的一道“真课题”。

昔日“老友”，渐行渐远

事实上，眼下的这波VMware替代，不仅是触发中国企业们云平台转型升级的一次契机，也是这么多年来中国IT行业持续演进的一个缩影。

为什么这么说？因为VMware替代的趋势早已有迹可循。

VMware是虚拟化领域的鼻祖之一，早在2001年，就发布了业内第一款针对x86服务器的虚拟化产品VMware ESX。等到在2015年，大多数企业已经基于VMware的虚拟化平台实现了标准化。据Gartner相关报告显示，2022年，VMware在全球服务器虚拟化市场占领了近97%的收入份额。

中国市场的情况大致类似。很长一段时间里，VMware产品大行其道。以金融行业为例，不少国有大行、股份制大行都曾是VMware的重度用户。

“以前，头部银行的核心系统大多都跑在IBM的大小型机上，用到VMware的地方主要是外围系统，尤其是基于英特尔x86服务器平台，用到的虚拟化工具基本上90%都是VMware的。”一位金融IT老兵告诉雷峰网。

据IDC发布的《软件定义计算软件市场半年跟踪报告》显示，2023年中国软件定义计算Top5厂商里，VMware依然排名靠前，位居第三。

可以说，VMware是伴随着中国企业IT建设一路成长起来的“老友”。但近几年，这对老友之间开始渐走渐远。

究其根源在于：双方的供需逐渐变得不匹配起来。

尤其是近两年，国产化替代呈现加速之势。

雷峰网从一些业内人处了解到，以银行业为例，2019年信创政策刚提出来时，大家还处于试水阶段。当时的主流做法是：基于英特尔芯片建设云平台，同时增加一些国产芯片资源池，算下来，信创服务器占比可能只有10%。

但谁曾想，短短几年不到，如今银行们的信创实践已经迈入了深水区。

“现在很多招标项目都要求‘全栈信创’，硬件全部采用国产芯片。”有业内人告诉雷峰网，不少银行预算有限，其原有业务已经在英特尔芯片上跑了很多年，如何在尽量短的时间窗口内，把之前跑在英特尔芯片上的业务切换到国产芯片上，成为愈发常见的需求。”

不仅如此，以前银行们的年度硬件IT预算中，大概有30%~40%是归属于信创的，但今年有些银行已经把信创预算提升到了60%~70%了，相当于直接翻了一倍。

另外，从普及度上，国产化替代也从早期的头部银行试水，扩展到了大量中腰部银行，城商行、农商行、民营银行都提出了信创需求。

越来越多的企业发现，由于VMware无法支持国产芯片资源池，导致他们只能把采购来的国产服务器当成物理机使用，资源使用率大打折扣，替换VMware已成势在必行之举。

除信创因素外，近两年，云原生、大模型等，也对企业，以及背后的供应商，都提出了更高要求。

比如，云原生这几年已成行业共识，微服务框架、API网关、分布式事务，消息队列等，已成为企业云平台常见需求。

再比如大模型带来的智算需求，要求企业IT平台够实现GPU的池化管理，满足业务的同时，也能控制成本。同时，当前企业普遍面临多芯并存的现状，搭建起支持“一云多芯”的平台也同样紧迫。

不难看出，企业们的IT需求，早已不再是单点之痛，而是对自身整个云平台转型升级的迫切需要。

这就要求供应商具备更为全面的技术实施能力，涵盖IaaS、PaaS、大数据、安全等各个方面，并且能帮助企业搭建统一云平台，以降低IT管理的复杂度。

显然，这些都是VMware这款单一软件难以满足的。

打个比方，VMware更像是一个盆栽，面对过去一些简单的需求，比如装饰房间，能够很方便地买来即用；但当用户需求变得复杂起来，不再是装饰房间，而是要建造一个花园生态时，这时候，他们需要的就不再是某个单一工具，而是一个能打造底座的工具箱。

VMware替代背后，企业的“长远之计”

为什么说对云平台这一“底座”进行转型升级，对客户来说，更是长远之计？

一位制造业IT负责人说得好：“VMware替代更多是头痛医头，脚痛医脚，但解决头脚之痛，并不是企业发展的最终目的。”

说到底，企业的目的在于基业长青、持续盈利，这既涵盖了让主业以低成本、高效率的方式稳定运行，又包含了支持创新业务灵活拓展，抓住市场机遇。而这背后，无疑需要一个足够能打的云平台。

怎样才叫足够能打？

答案是：分布式云。

简单来说，分布式云可以理解为公有云+混合云+边缘计算的模式，具备灵活性、可扩展性、低延迟、高性能、数据安全性、成本效益以及支持业务创新等优势。其自2019年被正式提出来后，连续多年被Gartner认定为云计算的未来发展方向，直至今日，早已深入人心。

多位云计算业内老兵告诉雷峰网，回顾国内分布式云发展这些年，主要是从公有云衍生出的两条需求路径：一条是将公有云的那套产品与能力，复制一份到客户机房中；另一条是将公有云的能力扩展、延伸到客户的业务现场。

前者需求萌生得更早一些，大约在2016、2017年左右，多见于受到强监管的金融机构，而后者需求则是伴随各行各业传统企业的业务增长，在近些年蔚然成势。

例如，某家总部位于上海的工厂，伴随业务的扩张，相继在安徽、江苏、深圳、珠海等地开办了分厂。这些工厂在运营期间产生了大量的数据和信息交互需求，各厂之间的业务协同也日益紧密。此时，就需要借助分布式云架构来跨区域高效配置IT资源，以提高企业整体运营效率。

又比如，在自动驾驶行业，由于合规性要求，数据必须本地化处理，因此无法将业务直接部署在公有云上。这时，就需要利用分布式云，将云资源迁移到智驾企业指定的园区内。

这些源于实际业务的需求，促使企业不断追求自身云平台的升级、迭代。

雷峰网了解到，目前行业里替代VMware，帮助企业进行传统私有云或自建云平台升级改造的供应商主要有三类：超融合厂商、小型云厂商，以及大型云厂商。

其中，超融合厂商提供的服务和平台，相对更加轻量级，适合初创企业和小企业快速起步、替换或构建基础设施。而拥有一定PaaS能力的小型云厂商们，则适合一些中小型企业的云转型。

不过，这两类服务商有着与VMware相似的局限，即不管是在产品品类上，还是在技术迭代上，都略显不足。

究其根源在于，他们和VMware一样，更多还是一个纯乙方的产品，缺乏丰富的业务实践。这导致其研发部门对市场变化缺乏足够的敏锐度，难以快速“自我进化”。

这实际上是众多传统软件服务公司所共同面临的困境。与之不同的是，近年来崛起的互联网大厂这类IT服务商，其特点在于拥有庞大的业务生态、丰富的实践场景，并借此锻造出了强大的IT技术能力和一系列先进工具。

以云原生为例，那些拥有大量To C敏态业务的互联网大厂往往更能打磨、沉淀出一套成熟的云原生套件，其中包含从实践中得出的真知灼见的方法论和经验范例，并且还在持续不断地迭代、更新。

不仅如此，大型云厂商由于“家大业大”，其技术储备、人才支持、资源整合等各方面能力都更加突出。不仅能支持VMware替代，对企业原有云平台升级需求也能给到足够的支持。

有企业告诉雷峰网，大型云供应商给人的印象主要有两个，一是“全”，产品矩阵全面，技术工具应有尽有，方便一站式配置；二是“新”，市场敏感度高，对新技术、新业务的支持性好，如果预算允许的话，这类供应商确实是优先选项。

To B领域，更需要“产品思维”

雷峰网此前曾在“云巨头打响生态革命”系列文章中分析过，由于各种历史渊源，在中国IT行业发展上半场，“施工队”式的工程思维一直占据着主导地位，不少中国软件公司，本身作为欧美IT产品的渠道商，更擅长围绕这些IT产品给企业做落地施工。

但近年来，随着市场竞争的加剧和业务需求的多样化，企业和供应商们都逐渐意识到，相较于单一、刻板的工程思维，产品思维更能切中当下痛点。

产品思维更偏重于以用户为中心，从用户实际情况出发，注重其体验和深度需求、长远需求的挖掘，以及保持服务、产品的持续迭代和优化。

因此，当中国IT进入云计算时代后，越来越多的服务商，开启了在“产品思维”实践上的持续积累。其中，以腾讯云分布式云尤为典型。

雷峰网从多位IT业内人处了解到，腾讯云在分布式云上的沉淀时间不短。早在2014年，微众银行获批筹建之时，腾讯云便是通过专有云TCE承载了微众银行的核心业务系统，至今已有近十年之久。

随后几年间，腾讯云分布式云接连落地了不少大项目，合作了建行、银联等一大批头部企业。这些头部客户对技术的精益求精，也从外部一直驱动着腾讯云分布式云不断迭代，保持技术先进性。

2021年前后，腾讯云发现，对分布式云的需求，不仅限于金融行业，零售、制造、能源、交通等越来越多的企业也有强烈的需求。

为了服务更多行业，腾讯云将CDZ（专属可用区）、CDC（本地专用集群）、TCE（专有云）和TCS（云原生套件）四款产品整合在一起，形成了一套解决方案，作为一个通用基础产品，面向千行百业进行推广，正式开启了“分布式云”战略。

与此同时，在过去几年，腾讯集团一直在推进“自研业务上云”战略。众所周知，整个腾讯集团的业务形态丰富且复杂，对IT基础设施提出了极高的要求。在业务上云的过程中，腾讯云公有云的性能得到不断打磨、完善，迭代，进化，这些能力同样也下沉到了分布式云中。

相关技术专家向雷峰网透露，为了给客户提供更多选择，腾讯公有云的很多最好、最新的性能，通常经过半年到一年的灰度测试后，就会下沉到腾讯云分布式云上，再按需输出。

不仅如此，真正的产品思维是买方思维，而非卖方思维。以腾讯为代表的产品驱动型公司往往对此有更深刻的理解。

因为这些公司此前服务了大量的To C客群和场景，在潜移默化中养成了一种“站在用户角度思考”的习惯。当他们转向To B服务时，这一思维模式得以无缝延续。

眼下，中国企业的IT现状是各类新老芯片同时存在，一云多芯片是普遍现实，各类软件也参差不齐。若让企业在IT替换或升级时，完全按照供应商的要求“另起炉灶”，在成本上显然会更吃力，而一套能兼容各类软硬件的方案，对企业来说，显然更为实际，压力也更小。

因此，腾讯云分布式云，既不对服务器芯片品牌、网络设备等硬件做强绑定要求，同时在软件架构和技术体系上也更开放，比如TDSQL数据库，TSF微服务框架，TBDS大数据平台等产品都是基于开源版本做了增强，支持兼容开源体系和技术栈，这样做的好处是，提供的方案对企业原有软硬件的适配性更强，客户升级改造的成本会更加可控。

并且，针对有全栈信创需求的客户，腾讯云分布式云还支持将现有英特尔底座的云平台在线切换成国产化芯片底座的云平台，让客户省时省力省钱。

考虑到企业实际需求的多样性，腾讯云分布式云推出了一站式方案，使得不同企业能够各取所需，既提供了即插即用的产品，又提供了有全栈能力的全家桶方案。

此外，在合作生态上，腾讯云分布式云强调与客户共进步。客户可以将自身的一些优质产品，基于腾讯的专有云开放框架体系，以控制台接入的方式，上架到腾讯云分布式云云平台上，从而获得与腾讯云分布式云一致的使用体验。

不难看出，这是一种真正站在客户立场，与客户换位思考的思维模式。

结语

事实上，“站在客户角度”，对中国To B供应商来说，从来都不是一句简单的口号，而是充满了曲折摸索与反思。

IT业起源于美国，早期，很多中国软件公司都以欧美IT产品代理商起家，也习惯了围绕国外软件给中国企业做落地施工。这种“堆人头”的模式，使得IT服务本身的标准化和流程化难以建立，至今仍影响着中国To B行业。

渐渐地，越来越多的行业人发现，被市场上纷繁复杂、瞬息万变的需求牵着鼻子走，让自身流于外包施工队，不是真正的“站在客户角度”；被欧美IT范式一叶障目，一味盲目照搬国外，也不是真正的“为客户着想”。

再到如今，VMware替代，头痛医头脚痛医脚，让客户在有限的技术选择中左右腾挪、得过且过，也不算真正的“以客户为本”。

中国IT市场有着自身的特殊性，公有云、私有云、混合云、边缘云大量存在，云原生、大模型等各种需求和技术持续涌现，企业IT建设和用云环境多样且复杂。

这种情况下，分布式云串联起了整个云计算技术链和云计算资源，直击企业面临的业务多变、多云复杂、成本高昂、云网边端融合度差等诸多痛点，成为一种面向未来，既解近忧、又除远虑的用云思路，这才是真正的“站在用户角度”。

作者｜梁程敏

编辑｜周蕾

“我现在创业了，你能不能把业务放到UCloud上？”

季昕华在心里反复排练这句话，揣着早已准备好的小礼物，坐在好友的办公室里。

茶几上的茶水已经凉了三轮，他还是没能开口。窗外阳光慢慢西斜，照进办公室的光线渐暗，他知道再不说就没机会了。

深吸一口气，他终于说出了这句憋了一下午的话。那份因紧张而一直攥在手中的小礼物，最终也没能敢拿出来。

这是2012年的一个午后，第一笔2万元的订单，让当时的UCloud团队兴奋得彻夜未眠。十多年过去，季昕华提及往事时，嘴角依然会不自觉上扬。

在云计算市场陷入价格战的当下，UCloud选择了一条“另类”的路径——发力大模型赛道，扮演'红娘'角色，连接大模型企业与算力资源。

“内卷的价格战从来不是长久之计，”季昕华语气里有着一股笃定。

这份笃定来自岁月的历练——在创业最困难的时期，他曾卖掉自己的房子给员工发工资。

如今，UCloud已在大模型、国产化、企业出海等细分市场找到了自己的位置。

以下为雷峰网与季昕华深度对话实录：

（1）不打价格战，做大模型“红娘”

雷峰网：为什么UCloud不参与当前的价格战？

季昕华： UCloud不参与这轮价格战，主要有几个原因。

首先，降价，特别是亏损来开拓市场，打击对手从而实现垄断，本质上是一种内卷行为，这样做对行业没有任何好处，无法为用户提供有价值的产品和服务，无法持续，国家这几年也在限制这种行为的发生。

其次，由于云计算产品的定价体系和促销策略，大客户本身就能够享有较低的折扣。因此，这种降价措施主要是针对中小客户，所谓的“价格战”更像一场市场宣传，实际意义并不大。

最后，虽然UCloud与部分云大厂的客户群体存在一定重叠，但我们一直保持着稳定运营，和客户之间建立了长期信任。因此，我们更倾向于以产品和服务为核心，为用户创造价值，而非单纯通过降价来竞争。

雷峰网：UCloud目前主要服务哪些类型的公司？

季昕华：UCloud主要关注市场规模不大但相对分散的行业，理想客户是创业公司。我们希望能看到更多的创业者和创新企业，为这些有发展潜力的客户提供服务，他们是中国经济发展的希望。

因为UCloud作为一家创业公司，我们很清楚创业过程中的各种挑战，所以对这些公司的需求有很深入的理解。

另外，UCloud擅长把握技术趋势和热点，过去的手机游戏、直播行业的“千播大战”，以及现在的大模型领域的“百模大战”，都给我们带来了不错的发展机会。

目前，我们对大模型领域非常关注，已经组建了专门的产品、技术和销售团队来服务大模型公司的需求。

雷峰网：你认为国内大模型公司可以分为几类？哪些是UCloud的重点客户？

季昕华：我们将其分为五大类。

第一类是行业巨头，如阿里、百度、头条、华为、京东等。第二类是由科学家创业的公司，比如智谱华章、月之暗面等；第三类是原本的AI公司，包括AI四小龙、达观、云知声、第四范式等；第四类是创业公司，如MiniMax；第五类是原来的上市企业转型做大模型的公司，包括昆仑、360，以及王小川、李开复等创业大佬。

第一类大厂并非UCloud的目标客户，后面几类才是我们的重点客户。

雷峰网：近1-2年，UCloud在大模型方面做了哪些研发？

季昕华：UCloud在大模型领域确实做出了不少努力。我们最近推出了一些新产品，包括智算中心、孔明智算平台、UPFS并行文件存储、大规模推理平台和微调平台。

以智算中心为例，大模型对机房的要求主要有两个特点：第一，它们需要消耗大量电力，比如一台H100机器的功率超过10千瓦，普通机房根本满足不了这种需求。第二，大模型训练要求非常低的网络时延。

为此，我们将机房改造成智算中心，将电力供应从4.4千瓦提升到8.8千瓦，部分区域甚至达到20千瓦，这样就能满足客户需求，同时提供IB和RoCE网络来降低时延。

此外，孔明智算平台是专门用来调度管理GPU资源的系统。UPFS并行文件存储则是为大模型训练过程中的数据存储设计的存储系统，能够应对从高元数据到高带宽的各种工作负载。我们还有一个大规模推理平台，可以把一张显卡的能力扩展到上万张卡。模型微调服务平台则允许企业用自己的数据和开源模型来训练垂类大模型，适合那些有数据但不知道怎么用的公司。

总体来说，我们的研发是针对大模型公司面临的实际挑战，扮演“红娘”角色，连接大模型企业与算力资源，协助更多的大模型厂商将他们的大模型产品在产业和场景中落地。

雷峰网：UCloud如何在云计算的下半场保持增长？

季昕华：首先，这些年我们和客户一起成长。我们的老客户，像孩子王，已经从线下成功转型到线上电商，云的使用量大幅增加。比如，三维家从互联网起家，后来拓展到线下，成为行业的领头羊；还有有赞商城，他们启动了“诺曼底计划”，进军线下，业绩也大幅提升。这些客户就像草原上的黑马，越来越多，推动了UCloud的增长。

其次，我们非常重视敏捷性。在行业爆发之前，快速进入市场非常关键。我们需要洞察行业know-How，了解用户的真实需求，快速研发新产品并及时推广。就像草原上的羚羊，我们的目标是比其他羚羊跑得更快。

另外，现在很多企业都采取“多云策略”，通常会使用2-3朵云，而UCloud的目标是始终争取成为其中一朵云。

（2）出海+国产化两条腿走路，扩大优势版图

雷峰网：出海对云计算行业的影响？

季昕华：近年来，中国在多个领域，特别是制造业，逐渐在全球展现出竞争优势。越来越多的中国产品，如新能源汽车、智能手表和手机，开始进入海外市场，而这些联网产品在海外也需要云服务的支持。

选择中国的云服务在海外部署，可以提高企业的信任度和沟通效率。所以，我们将自己看作“一带一路”上的“云驿站”，发力解决中国企业出海过程中面临的数据安全等问题，帮助他们开展业务。

雷峰网：你们也进行了海外布局？

季昕华：是的，UCloud是业内第一家布局海外市场的中国云企业。近年来，很多中小型企业开始向海外拓展，像是从中国走向越南、印尼等东南亚地区，甚至到非洲。在这样的背景下，我们也开始为这些企业提供本地化的技术和基础设施服务。

除了游戏行业，还有电商、社交、直播、金融科技、智能硬件等企业也在寻找新机会。我们就像企业在“一带一路”上的IT云驿站，随着出海需求的增加，我们的业务版图也在迅速扩大。目前，UCloud已经在全球24个地区部署了31个数据中心。

我们的海外业务发展主要有两种方式：一是建立全球数据中心，帮助中国企业实现海外扩张；二是通过专属云模式来支持海外合作伙伴，拓展他们的客户群。

雷峰网：国产化趋势对云计算行业的影响？

季昕华： 国产化趋势正在推动云计算行业的核心技术自主创新。这可以降低我们对国外技术的依赖，还能增强国内云计算行业的整体竞争力。

另外，这个趋势也促进了云计算和国产软硬件的深度融合。国内的云计算厂商和国产软硬件厂商之间的合作变得越来越紧密，大家一起推动解决方案的优化和升级。

雷峰网：UCloud在国产化方面有哪些具体布局？

季昕华： UCloud与多个合作伙伴建立了合作关系，特别是跟国产GPU厂商。

举个例子，我们在青浦智算中心部署了首个“国产千卡智算集群”，打造国产通用GPU算力底座。目前，这个集群已在支持智源研究院进行国产大模型的研发与验证。

针对这个国产千卡智算集群，我们一方面帮助客户引进GPU资源，支持国产大模型的训练；另一方面，在推理方面，我们使用国产服务器作为替代方案，实施“轻资产”的联合运营模式，客户提供资源，我们提供相应的云服务支持。

雷峰网：UCloud相比阿里云、腾讯云和华为云等云大厂有哪些优势？

季昕华：我觉得UCloud的优势体现在以下几个方面：

首先是中立性。以大模型为例，UCloud并没有参与大模型的研发，而其他云大厂都在这个领域投入了很多，形成了竞争关系。我们让大模型公司没有竞争顾虑，所以他们更放心选择我们。

其次是产品差异化。UCloud能够根据用户的需求进行研发，率先推出一些特色产品，比如混合云方案和UPFS，满足市场的独特需求。

还有就是内资企业的安全性。UCloud是全内资公司，更容易赢得地方政府和国企信任。比如，在疫情期间，全国的通信大数据行程卡都在我们的云平台上运行，而且从未出现过宕机。

最后是优质服务。UCloud不依赖传统的工单系统，而是直接通过“铁三角”技术服务团队（客户经理、架构师、技术支持）来解决问题，能够更快响应。

雷峰网：UCloud如何看待与金山云，青云，七牛云之间的竞争？

季昕华：其实，UCloud与这些公司在客户和业务上重叠并不太多。每个公司都有自己的侧重点，有的专注于私有云，有的在存储领域表现得很强，还有的则与生态内的公司有很多合作。我们各自的定位和目标都不太一样，所以竞争关系并没有那么明显。

（3）创业唯艰，长期主义是王道

雷峰网：分享一下你的从业经历？

季昕华：我2000年毕业于同济大学，之后在华为和腾讯从事安全方面的工作。在华为，我主要负责防止信息泄露和知识产权保护，而在腾讯，我的工作重点是防止外部攻击。做完这两块后，我觉得安全领域的挑战不大了，于是我去了盛大网络。在盛大期间，我接触到了云计算，参与创立了“盛大云”，实现了从安全领域向云计算领域的转型。后来，盛大决定放弃做云，我就出来创业了。

雷峰网：你为何选择云计算作为创业方向？

季昕华：在我之前的安全工作中，我注意到很多安全专家因收入低而选择编写病毒，走上不法道路。后来，苹果推出了App Store，为每个能写程序的人提供了赚钱机会。那时候我在想，如果能为安全专家提供一个平台，让他们有机会合法赚钱，那该多好。

再者，从市场环境来看，像亚马逊这样的公司在云计算领域取得了成功，成为了大家学习的标杆。

最后，从个人能力的角度看，云计算和安全领域在技术上有很多相似之处，尤其是在后端技术开发方面，所以我觉得自己在这个转型中有一定的优势。

雷峰网：早期做云有什么困难？

季昕华：云计算是一个技术要求高、资金要求高、运营能力要求强的行业，总结下来有以下几个困难：

那时候，大家对云计算的了解非常有限，行业认识不足，只有阿里云和盛大云等少数几家公司在这个领域活跃。我特别记得有一次，我和王坚一起去北京开会，很多人听完王坚的想法都骂他是骗子、疯子，可见大家对云的认知是不够的。

其次，推广难度也很大。云计算刚起步时，服务的不稳定性可能会影响公司的核心业务，导致严重损失，因此市场对云服务的信任度不高。

还有，云计算的商业模式在短期内很难盈利。尤其是在2009年—2011年期间，几乎不可能让外部客户为云服务买单。直到2012年，随着移动互联网的发展，情况才开始好转。

移动互联网的特点是创业团队规模小，但业务发展迅速，这让他们对稳定的云服务有着迫切的需求。在这样的背景下，UCloud能够为这些企业提供支持。

雷峰网：UCloud创业早期遇到过什么困难？怎样解决的？

季昕华：UCloud在创业早期遇到了很多困难，融资困难其中之一。那时候，我拜访了很多投资机构，比如蓝驰创投、IDG、顺为资本等等，几乎喝了上千杯咖啡，但始终没能说服他们投资。因为他们普遍认为云计算是大公司的游戏。

其次，找客户也很困难。在云计算还不普及的时候，说服客户使用新技术并不容易。为了打开市场，我给身边的创业朋友提供了免费的产品使用，他们发现我们的产品不错，逐渐开始认可我们。随着时间推移，投资人也开始改变态度，因为他们看到自己投资的公司都在使用UCloud的产品，并且增速很快。

另外，早期组建团队也很有挑战。初创团队规划有40-50人，但由于融资不顺，最后只有10多个人来参与。剩下的这群人就顶着压力，来什么活就做什么活。

让我印象最深刻的是来自阿里云的打击。听阿里云的人说，有一次，阿里云的一位高管在玩游戏时发现那款游戏是跑在UCloud上，于是震怒成立了“打U办”，指明要打击我们。为了应对这种情况，我们留员工留客户，跟团队成员沟通，增加薪酬福利，加强与客户关系管理。

雷峰网：还记得是如何拿下第一个客户吗？

季昕华：我记得非常清楚。第一个客户其实是我的好朋友，他创立了电商网站。我去他办公室时，一直陪他喝茶聊天，最终鼓起勇气问他：“我现在创业了，你能不能把业务放到我们公司？” 那时候我还准备了一份小礼物，但由于紧张，没敢拿出来，最后也没送出去。他给了我们2万元，这是我们的第一笔订单，让团队兴奋了很久。

雷峰网：创业以来，做过哪些艰难的决定？

季昕华：第一个艰难的决定是我们到底是做公有云还是私有云。当时，UCloud确实有一些私有云项目可以做。私有云来钱快，但它的复制速度慢，周期长，定制化开发多，难以实现规模化发展。公有云一开始难度较大，但后期的复制能力更强。经过多次考虑，我们最终还是决定先从公有云做起。

第二个重要的决定是在2015年，我们选择在国内上市，并将所有外资股东换成内资股东。这是一个艰难又重要的决定，最终帮助UCloud赢得了地方政府和国企信任。

雷峰网：作为中国为数不多的独立云厂商，您觉得UCloud能够存活下来的关键是什么？

季昕华：我认为，最关键的是坚持长期主义。比如在早期，做私有云可以更快速为我们带来收入，但我们还是选择了做公有云。这让我们在多次与其他玩家PK时，仍然能够拥有做好产品的定力。

另外，我们在服务客户时，总是从客户的痛点出发来开发产品，秉持着“客户的需求就是我们下一个产品”原则，确保解决方案是符合市场需求的。

当然，创业之路并不容易，面临各种诱惑和压力。在最困难的时候，我甚至卖掉了自己的房子来支付员工工资。这些经历虽然艰辛，但也锻炼了我们的韧性。

事实证明，尽管我们的规模不如BAT，但在许多细分领域，我们的产品和服务得到了客户的信任。

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雷峰网获悉，谷歌云中国今日发生重要人事变动，原微盟首席运营官尹世明将正式接替李孔源，出任谷歌云大中华区总裁一职。这是谷歌云中国近六年来的首次高层变动。

据雷峰网此前了解，尹世明于 1997 年 5 月毕业于华中科技大学获得工学硕士学位，随后加入了宝洁（中国）和联合安达顾问公司；2000 年 4 月，尹世明正式加入 SAP 上海，并开始了他近 14 年的 SAP 职业生涯，从售前顾问一路擢升到 SAP 全球销售总裁助理、SAP 高级副总裁。

2014 年 2 月，尹世明加入苹果公司，历任大中华渠道企业部总经理和生态系统部负责人。

2016 年 11 月，其加入百度，任百度副总裁兼百度云事业部总经理，重点负责百度云在企业软件和服务领域的管理工作。

2020 年 1 月，百度进行架构调整，百度云事业部变成一个事业群组，并最终变成百度 AI 体系的一部分。3月，尹世明卸任原职，并于当年9月加入微盟，担任集团首席运营官。

纵观尹世明履历不难发现，其职业生涯长期与销售相关，且在企业服务方面有多年的经验，这或许是其被谷歌云选中的原因之一。

巧合的是，另一外资云巨头 AWS 中国区负责人储瑞松也曾在 SAP 和百度工作过，与尹世明有类似的公司经历，但两人分属不同的岗位职能：前者偏重技术，后者偏重销售。

尹世明的加入将给谷歌云带来哪些变化？其与储瑞松相似的组织经历又会给两家外资云博弈带来哪些变数？业内拭目以待。有关谷歌云中国接下来可能的组织动荡以及由此带来的外资云博弈变化，雷峰网已入手大量资料，不久后将推出《谷歌云中国：端着金碗要饭》相关文章。

是否想加入最劲爆的雷峰“云厂情报群”？每日分享大厂内幕、领导避坑、优质岗位等一手信息，本群限额100人，入群可添加作者徐晓飞微信 xf123a。

雷峰网获悉，谷歌云大中华区总裁李孔源（Kathy Lee）或将卸任。

多位消息人士称，此次人事变动的主要原因是内部权斗。此前，李孔源与谷歌亚太之间一直有不和传闻。

雷峰网此前了解到，李孔源最早曾在AWS中国工作，曾与AWS中国首任一把手容永康共事。据说其离开AWS后，带了两人来到谷歌云，一为田灼，一为李善瑞，后来田灼离开谷歌云，加入微软云中国，目前负责数字原生事业部，服务Tik Tok和Temu等大客户。李善瑞目前在谷歌云中国负责KA大客户部门。

李孔源在任期间，字节海外和SHEIN是谷歌云中国的两大支柱客户，但除此之外，谷歌云在其他新增大客户上的进展一直不尽如人意。也因此，作为谷歌云中国掌舵人的李孔源，其能力一直受到质疑。

据多位业内人透露，谷歌云2024年在中国地区的收入目标为12亿美元。2023年的营收基本在这条线之上，2024年主要目标是不掉量。此次中国区换帅，将会给谷歌云中国业务带来哪些影响，雷峰网将保持跟踪。此外，雷峰网也计划推出“谷歌云中国：端着金碗要饭”相关文章，欢迎知情人添加作者微信 xf123a 互通有无。

作者｜梁程敏

编辑｜周蕾

七年前，三支精锐之师，一场阿里“内战”。

蚂蚁OceanBase、阿里云PolarDB 和阿里集团X-DB 的队员们，挤在杭州的一间会议室，试图来一场终极PK，意在争夺国产数据库领导者地位，争论声此起彼伏，火药味十足。

突然，OceanBase阵中一员高声喊道：“谁输了以后就不要做数据库，敢不敢？”

彼时，数据库界正值群雄逐鹿之势。国产新秀如阿里数据库三杰，以及腾讯的TDSQL和华为的Gauss DB崭露头角，试图挑战Oracle之流的主导地位。

时至今日，当时的参与者向雷峰网回忆起“论剑”岁月，仍止不住地感慨：确实有点后怕——如果那个指标没跑赢，他们的队伍可能就要被放弃了。

之所以要重提七年前这场“华山论剑”，是因为它不只是一场寻常的内部赛马，一次技术路线之争。三支队伍的角逐始末，正好是这些年来轰轰烈烈国产替代浪潮的发展缩影。

现在再谈“去IOE”，再谈数据库自研和国产替代，OceanBase、PolarDB、X-DB，和那群早期投身国产数据库的幕后功臣，都是绕不开的名字。

回到对决现场，回到故事起点。那些早期投身于国产数据库研发的人，究竟是如何开启这段旅程的？

（1）从萌芽到巨浪，阳振坤的OceanBase梦

2010年，刚从百度辞职的阳振坤正在享受闲暇时光，他的老友刘振飞突然造访。

刘振飞告诉阳振坤，阿里巴巴正蒸蒸日上，正寻找像阳振坤这样的人才。刘振飞询问阳振坤是否有兴趣加入阿里巴巴，因为那里有很多创新项目等待他大展身手。

阳振坤虽然心动，但还是有些犹豫，毕竟每一次职业选择都可能改变人生轨迹。刘振飞看出了好友的迟疑，便鼓励他不妨尝试一下。

经过深思熟虑，阳振坤决定搏一把。2010年5月11日，他正式成为阿里巴巴的一员，直属上司是当时的面试官吴泳铭。

入职仅一周，阳振坤就萌生了开发一款分布式数据库的想法，这就是后来的OceanBase。

阳振坤向吴泳铭阐述了自己的想法："数据库技术已经有半个世纪的历史了，但一直以来都局限在集中式架构上。现在互联网发展得这么快，集中式数据库无法完全满足我们的需求。我觉得现在正是做分布式数据库的好时机，天时地利人和，机会难得！"

吴泳铭思考后回复："听起来很有意思，但这不是小项目。"

阳振坤随即详细解释了何为"天时地利人和"：市场对新型数据库的需求迫切是"天时"，数据库系统的复杂性和实时响应需求是发挥技术优势的好机会，这是"地利"；而他专注于分布式系统，开发分布式数据库正好结合两者优势，这是"人和"。

当吴泳铭询问如何保证项目成功时，阳振坤发现阿里内部当时拥有高达6500个数据库的巨大存量。他认为这庞大的数据规模正好具备各种业务场景和数据需求，可以用来检验数据库产品的优劣。

吴泳铭被阳振坤的思路折服，意识到这个计划可能成为阿里技术革新的转折点。

"好，给你两年时间，证明OceanBase的可行性。"

阳振坤估算，只要将现有业务的10%迁移到OceanBase上，就能让它在实践中经受充分考验并持续优化，从而保证稳定可靠。他认为这个策略既能最大限度地利用现有资源，又能降低风险。

就这样，OceanBase在阳振坤脑中已成雏形。

（2）命运的推手，曹伟与PolarDB不期而遇

命运总是喜欢开玩笑。

当年轻工程师曹伟（花名鸣嵩）踏入阿里巴巴面试间的那一刻，他怎么也想不到，这次看似平常的面试不仅将决定他的职业轨迹，更为阿里数据库领域日后的发展埋下了重要种子。

面试官们都来自OceanBase团队，他们对鸣嵩的提问既深入又密集，涉及了OceanBase的多个技术细节："你对OceanBase的架构有多少了解？在你看来，OceanBase目前面临的最大技术挑战是什么？如果让你来解决OceanBase的某个具体问题，你会怎么做？"

鸣嵩心想，自己即将成为OceanBase团队的一员。

淘宝核心系统部门的负责人章文嵩的一句话，却改变了他的职业轨迹："这小伙子，更适合做开源数据库。"就这样，鸣嵩阴差阳错地加入了另一个部门，开启了他数据库之旅。

更加让鸣嵩没想到的是，几年后，自己竟然开发出了与OceanBase分庭抗礼的PolarDB。

PolarDB的诞生并非偶然。它的灵感来源，恰恰是阿里最大的对手——亚马逊。

2014年，AWS推出了Aurora数据库，引发了整个行业的讨论。Aurora不再是传统意义上的数据库，而是一个依托云计算基础设施的全新物种。它就像是一支由超级机器蚂蚁组成的智能大军，轻松调遣云平台的分布式资源，颠覆了传统数据库如小蚂蚁般辛苦搬运数据的模式。

这一创新让阿里云技术团队意识到，要在云时代立于不败之地，必须打造自己的"超级蚂蚁军团"。与此同时，阿里云正处于商业化的关键时期，大客户们对高性能数据库的需求如潮水般汹涌而来。

在这内忧外患的局面下，阿里云领导层做出了一个关键决策：研发一款可与亚马逊Aurora抗衡的数据库产品。胡晓明、李津等人将这一重任交到了曹伟和余锋（花名褚霸）两位核心研发人员手中。

就这样，当年那个差点加入OceanBase的年轻人，如今肩负起了打造PolarDB的重任。这是一场与时间赛跑的战役，也是一次自我的巨大挑战。鸣嵩深知，他不仅要追赶AWS的脚步，还要证明PolarDB的价值。

（3）张瑞率队惊险突围，X-DB问世

相比于OceanBase和PolarDB这些早早亮相的数据库产品，X-DB可以说是阿里最晚问世的一款。直到2016年，X-DB才正式揭开神秘面纱，但其诞生的背后，却是一场跨越十年的技术角力与命运转折。

故事要从2006年说起。那时的阿里巴巴，还是Oracle的座上宾。

每逢Oracle年会，阿里员工都能享受贵宾待遇，专车接送、悉心款待。Oracle官网上，阿里的logo长年放在最显眼的位置。而阿里内部，更是汇聚了中国最多的Oracle顶级认证工程师。

双方看似和谐，实则暗流涌动。随着淘宝业务的爆炸式增长，Oracle的局限性逐渐显现。它最多只支持20个节点共享，而阿里需要调度几十万台服务器来应对海量数据。更要命的是，高昂的授权费用如同一把悬在头顶的利剑。

阿里意识到，必须寻找新的出路。

2010年，阿里数据库老兵张瑞临危受命。他带领团队开始了一场看似不可能的任务：用开源的MySQL取代昂贵的Oracle。这无异于以卵击石，但张瑞别无选择。

张瑞很快发现MySQL也存在一些问题，如事务完整性和安全漏洞等等。为了解决这些问题，张瑞决定自行对MySQL进行修改，开发了一个全新存储引擎，并将其命名为AliSQL。

值得一提的是，早在2008年，Sun Microsystems就以高达10亿美元的价格收购了MySQL。2009年，Sun Microsystems又被Oracle收购。

这一收购使Oracle间接获得了对MySQL的控制权，引发了业界对MySQL未来走向的担忧。当时有传言Oracle会修改MySQL的license，将其改成商业协议。

一旦核心组件被闭源，开源社区通常会创建新的分支来维护开放性，而张瑞此前率队研发的AliSQL，顺理成章成为了开源阵营的新力量。

AliSQL的诞生，不仅让阿里摆脱了对Oracle的依赖，还成为了开源阵营的新希望。它像一颗种子，悄然埋下，等待绽放的时机。

2015年，机会终于来了。阿里决定开发一款服务于集团的分布式数据库。张瑞再次挺身而出，带领团队将AliSQL的核心技术融入新项目中。经过一年的潜心研发，X-DB终于在2016年问世。

X-DB的出现，打破了阿里数据库产品线的既有格局。此时的阿里，已然拥有了三大数据库产品：代表支付宝的OceanBase、代表阿里云的PolarDB，以及代表阿里集团的X-DB。

至此，三足鼎立之势，正式形成。

（4）杨传辉发起华山论剑，数据库霸主之争

2017年，一个阿里，三个数据库，继而就上演了文章开头的“华山论剑”比赛。

发起人正是OceanBase CTO杨传辉（花名日照），另一边是PolarDB的鸣嵩和X-DB的何登成（花名圭多）。

比赛规则简明扼要：以一个标准化的Benchmark为评判标准，三款数据库分别部署在三台主流服务器上，经过一个月的优化调试，最终比拼性能高低。

为了在这场较量中胜出，三支队伍使出了浑身解数。

OceanBase团队凭借其在分布式架构和高并发处理方面的独特优势；PolarDB团队则将注意力集中在RDMA网络的极致优化上；X-DB团队更是融会贯通开源精髓，内外兼修，在追求高性能的同时不忘确保高可靠性。

决战之日终至，三队鏖战一番，竟然是个平局：没有任何一个团队能够压倒性地战胜对手。（更多比赛期间的细节故事，添加作者程敏微信 LCMfancyworld 获悉）

谁也未曾料到，即便是标准化的Benchmark基准测试，也很难全面评估一款数据库的所有优劣。数据库的评价标准比想象中要复杂得多。

场面陷入僵持。在个节骨眼上，鸣嵩、圭多、日照三位不得不化身“和事佬”，打破僵局。

他们调停劝和说道："各位，我们何必过于执着呢？三个团队各有所长，三大产品各具特色，何必非要分出高下呢？"

"回想起那一刻，我仍心有余悸。"鸣嵩开口回忆，当时PolarDB团队成功的关键，在于快人一步辨识到RDMA技术对数据库的价值，并将其应用到产品中，充分发挥RDMA网卡性能，大幅度降低了数据库内部数据复制延迟。PolarDB确实在数据库延迟上做到了极致，但也仅有这一优势，否则PolarDB产品当年很可能就已经夭折。

为赢得这一指标，当时PolarDB团队可谓拼尽全力，每天晚上都加班到凌晨三四点，卯足了劲头。

（5）“大龄推销员”阳振坤，“骗子”曹伟

纵观历史，每一款数据库在其发展初期都曾濒临夭折。它们的成功背后都有一段艰辛奋斗史。

说到艰辛，阳振坤至今记忆犹新："我就好像个大龄推销员，逐个部门登门拜访，"他回忆道，"说到口水都干了，最后终于有一个项目愿意尝试。"

这个愿意给OceanBase一个机会的项目，就是淘宝收藏夹。然而，淘宝收藏夹之所以肯用OceanBase，并非因为他们对这个新生数据库抱有多大信心，而是因为他们正面临一个技术难题：

每次用户打开收藏夹时，系统都需要检查大量已收藏商品的状态，比如是否降价或下线。这看似简单的操作实际上给数据库带来了巨大压力。它需要频繁访问硬盘上的商品数据，而硬盘的顺序访问特性使得这种大规模的数据访问效率低下。更糟糕的是，如果有很多用户同时访问收藏夹，数据库的计算量和I/O需求会大幅增加，进一步加剧了性能问题。

面对这一困境，淘宝收藏夹主管魏虎向阳振坤承诺，如果能解决这个问题，就使用OceanBase。

阳振坤明白，这是当时OceanBase进入业务大门的唯一机会。他深入分析了问题，仔细观察数据访问模式，最终提出了一个创新方案。

他注意到每天实际修改量小，设计新机制：低谷期将修改存内存，下个低谷期与原始数据合并写回硬盘。

这个方案利用内存高速读写特性。用户访问时只读内存数据，提高响应速度。低谷期合并数据避免影响高峰期业务。

实现过程耗时近一年，包括两个月简单测试、六个月完成正式版本、四个月生产环境试运行。

淘宝收藏夹原需32台服务器，使用OceanBase后，服务器减至14台：12台处理静态数据，2台负责动态数据。

简单理解，OceanBase让淘宝收藏夹用更少机器解决问题，提升性能。这一结果让魏虎十分满意，直到今天，淘宝收藏夹仍然是OceanBase的客户。

如果说OceanBase早期的挑战是缺乏用户信任，那么PolarDB在起步阶段则面临着研发人才匮乏的困境。

起初，鸣嵩的处境可以用"捉襟见肘"来形容。整个项目只能从集团内部借调六个人来组建团队：操作系统和存储团队各借三人，组建了一支单薄的队伍。

尽管如此，PolarDB在技术上还是取得了突破，在"华山论剑"后的阿里会议上，PolarDB团队因出色的RDMA实现而受到表彰。

出人意料的是，表彰之后，鸣嵩的处境不升反降。

公司决定将PolarDB的借调人员全部"收回"，理由是他们应该优先支持集团核心业务，而非阿里云的数据库项目。就这样，鸣嵩的团队陷入了更加窘迫的境地。

在这种困境下，鸣嵩每次向胡晓明汇报工作时，都感觉自己像个"骗子"。他不得不在人手短缺的情况下，不断为PolarDB的价值和潜力向高层辩护。

"你才几个客户，凭什么要求更多研发资源？你凭什么要增加人员编制？你凭什么声称这是个战略性项目？"这些来自高层的灵魂拷问时常出现在鸣嵩耳边。

阳振坤和鸣嵩早期的经历恰如其分印证了那句俗语："万事开头难"。然而在数据库研发的世界里，每一步都比前一步更具挑战性。

（6）OceanBase命悬一线，双11力挽狂澜

阳振坤曾以为，成功争取到淘宝收藏夹这第一个业务后，其他部门的大门也会随之敞开。然而，现实远比想象更为残酷。

时光飞逝，转眼间到了2012年深秋，OceanBase陷入困境。新业务难觅，两年期限临近。阳振坤知道，年关前无突破，OceanBase恐怕将面临被扼杀在摇篮中的命运。

就在阳振坤几近绝望，危急关头，命运之神眷顾了OceanBase。

2012年岁末，王坚为阳振坤指了一条明路："支付宝正在进行'去IOE'工作，不如你带着OceanBase团队去支付宝试试？"

于是，在王坚的穿针引线下，阳振坤率领OceanBase团队于2012年11月15日从大淘宝转战支付宝。（更多 OceanBase 转战支付宝的背后详情，添加作者程敏微信 LCMfancyworld 了解）

加入支付宝后，阳振坤向支付宝CTO程立（花名鲁肃）自荐用OceanBase替代Oracle。但业务团队忧心忡忡：万一OceanBase出问题怎么办，这么多金融数据出错或丢失了可不是开玩笑的。

一方要推，一方要拒，还是鲁肃出面，把相关的负责人叫来坐下一起谈。

会上，鲁肃直言：“OceanBase有什么问题，大家就具体指出来，不要说'感觉不稳定，害怕出问题'这些虚的。"

经历半年艰难磋商，临近2014年双11，OceanBase终获准承担小规模1%流量测试。这1%对OceanBase而言，已是极其宝贵的一次机会。

随后在双11前压力测试中，业务方发现Oracle难以支撑99%流量，遂主动将额外9%流量交由OceanBase负责。就此，OceanBase成功接手了10%流量。

2014年11月11日凌晨，阳振坤所在的作战室氛围紧张。支付宝CEO彭蕾突然推门而入，问道："阳老师，有信心吗?"

阳振坤望着彭蕾，走到窗边指着窗外："你看窗户都打开了，不成功我就跳下去。"

最终，OceanBase成功接手了10%的大淘宝交易流量，阳振坤和他的团队赢得了全场掌声。

（7）胡晓明支招曹伟，PolarDB绝地反击

OceanBase在支付宝重新焕发了活力，但PolarDB的商业化发展道路似乎不太平顺。

2018年6月的一个深夜，北京首都机场灯火通明，鸣嵩正在等待着最后一班飞往杭州的航班。就在这时，一个熟悉的身影出现眼前——他的老板，胡晓明。

在业内，胡晓明以其强业务导向而闻名。这种风格并非突如其来，而是自他执掌阿里金融时期就一直如此。他对业务的重视程度，可以说是近乎苛刻。

胡晓明的业务导向究竟到了何种程度？一个生动的例子可以说明。

看过《阿里云敢死队》的读者应该还记得，2011年底，阿里巴巴做出了一个关键决策：全面采用ODPS，而阿里金融是ODPS主要服务的部门之一。

2012年3月23日，在三安山庄召开项目启动会上，阿里金融负责人胡晓明的发言令现场震惊。他表示，由于一系列失误，阿里金融业务岌岌可危，濒临崩溃。胡晓明当场情绪激动，泪流满面，并向在场人员鞠躬三次，恳求大家一定要把技术做好，关系到阿里金融的生死存亡。

这三次鞠躬充分体现了胡晓明对业务的极度重视，尤其在业务受到威胁时奋力捍卫的决心可见一斑。（加作者程敏微信 LCMfancyworld ，交流你所知道的胡晓明）

因此，当胡晓明面对一个月只有一个客户的PolarDB时，他的不悦自然就不难理解了。他直截了当地问道："为什么你们一个月只有一个客户？"

鸣嵩顿时语塞。事实上，PolarDB刚刚结束公测，连那唯一的"客户"也只是个漏网之鱼，不是真正的客户。面对老板的质问，他不知如何作答。

胡晓明重新指派了一个新任务：在云栖大会之前，找到10家来自不同行业的标杆客户案例。

鸣嵩听取了胡晓明的建议，决定改变思路，开始寻找标杆客户。在接下来的几个月里，他逐个客户登门拜访，最终找到了10家涵盖在线教育、SaaS、工业等领域的标杆客户，如猿辅导、法大大、华通数据等。

在云栖大会期间，鸣嵩展现并解读了一系列标杆客户案例。同时，公司还邀请了多家媒体前来进行专题报道，充分释放了案例的影响力。这一策略证明行之有效，借助标杆客户的影响力，吸引了更多潜在客户的关注。

回顾这段经历，鸣嵩感慨胡晓明虽然直言不讳地指出别人的不足，但同时也提供了切实可行的建议，对于一个技术出身的他来说，这种早期商业化的经验非常有效。

（8）从三国鼎立到双雄争霸，从暗淡到璀璨

在鸣嵩为PolarDB奔走寻找标杆客户的这一年，阿里数据库江湖悄然迎来了一场巨变。

阿里意识到，OceanBase、PolarDB和X-DB三足鼎立的局面，宛如古代三国，各自为政，相互角力。这种分散的格局，显然不利于资源的高效利用和技术的统一发展。

于是，在公司高层的主导下，一场大规模整合拉开了序幕。阿里集团的数据库团队和阿里云的数据库团队开始了一次深度融合。随着公司组织架构的调整，X-DB正式加入PolarDB阵营，化身为PolarDB-X。从此，PolarDB不再仅仅是一个单一的数据库产品，成为了一个数据库品牌。

曾经的三国鼎立之势，随之烟消云散。取而代之的是OceanBase和PolarDB的双雄争霸。（幕后故事尤为精彩，可添加作者程敏微信 LCMfancyworld 获悉）

"国产数据库发展，主要抓住了两次机遇，一次是国产替代，一次是云计算。OceanBase抓住了国产替代浪潮，而PolarDB则乘风破浪迎接了云计算时代。"叶正盛（斗佛）如是说。

这番说话让本文作者想起杨传辉（花名日照）和陈廷梁（花名王贲）的经历。

王贲是大数据平台御膳房和DataWorks创始人。有一次，他与日照在香港招贤纳士时，日照突然提出一个怪主意，建议他们交换一下岗位，由日照来面试大数据人才，而王贲则负责数据库领域的招聘。

王贲当时很诧异，忍不住追问日照为什么会有这样的想法。

日照苦笑着说，大数据领域很有吸引力，底层技术先进，前景欣欣向荣，而他们搞数据库的日子太过寂寞清苦，暂时看不到前景所在，如果将来他找不到出路，还得仰仗王贲来帮助。

过去，国产数据库产品都默默无闻，甚至连WPS也曾被认为前景黯淡，直到国家大力支持信创，这些产品才重新迎来发展春天。

如今，数据库行业的前景已然大不同。

最近，王贲与日照见面时，王贲忍不住打趣说，如今轮到他抱住日照的大腿了，他得紧紧抱住OceanBase这棵大树才行。

日照感慨万千，感谢国家政策，硬生生将这个几近夕阳的传统行业，变成了朝阳产业，没想到做数据库的，也能迎来今天的大好时光。

（9）数据库自研前奏，最了解IOE的人亲手"革自己的命"

云计算浪潮汹涌而来，国产替代成为大势所趋，为国产数据库的崛起营造了良好的外部环境。然而，对阿里巴巴而言，更为重要的是那股植根于每一位技术人员心中的勇于创新和自我革命的精神。

回溯至2008年，阿里面临着对Oracle数据库的依赖困境。

彼时，刚入职的王坚与工程师们广泛交流，结缘了B2B部门的冯春培（后加入支付宝，花名孔丘）。冯春培向王坚建议，随着PC CPU的增强和SSD技术的发展，可采用PC server+SSD+MySQL逐步替代Oracle。他断言，如继续依赖Oracle，可能失去选择的能力继而失去议价能力。

王坚认同孔丘的洞见，并向管理层转述："有个叫冯春培的数据库工程师，不惜砸掉自己的饭碗，也要推动技术革新。"

但很快有个意外情况发生——Sun Microsystems于2008年收购MySQL，后2009年4月又被Oracle收购。蔡崇信对从Oracle切换至MySQL的有效性表示担忧，并征求王坚意见。王坚转发蔡崇信的邮件予冯春培回复。

孔丘在邮件里提到："虽然Oracle收购了MySQL，但从技术角度问题不大。我们需要验证阿里是否具备从一个数据库平滑切换至另一个的能力。如果有了选择能力，我们将来也可考虑其他数据库，如PostgreSQL。"

蔡崇信的担忧是合理的。从财务角度看，阿里巴巴替换Oracle是为降低成本、增加议价能力，但Oracle收购MySQL使情况复杂化。

2010年，阿里最终确立"去IOE"战略。（这一战略背后隐藏了哪些挑战？添加作者微信 LCMfancyworld 了解）

在B2B领域，陈栋带领团队以1688中文站的商品表为突破口，率先推进；支付宝方面，李颖赟（花名浔阳）挑起大梁，将交易系统作为改造重点；而在大淘宝板块，后羿肩负重任，选择淘宝商品库作为首个应用场景。这三支队伍各自发力，逐步推进，为"去IOE"战略在阿里内部的实施铺平道路。

有趣的是，孔丘、陈栋、浔阳、后羿等人恰恰就是最擅长使用Oracle的那批人。这相当于，这群最了解"IOE"的人，选择了亲手"革自己的命"。他们的专业知识不仅没有成为束缚，反而使他们看到现有技术的局限性和市场对新解决方案的需求。

在这些自我革命的DBA的推动下，一场数据库自研浪潮悄然兴起，于是就有了前文这群国产数据库先锋的故事。

（10）创国产数据库之先河，走难而正确的道路

事实上，技术创新的道路从来都不是一帆风顺的，它需要开拓者们具备强大的意志力和心智。

“玄奘之路”正是一项由胡晓明发起的徒步活动，旨在锻炼参与者的意志力与心智。离哲作为这场精神洗礼的亲历者之一，深刻体会到了其中的挑战。

回忆起"玄奘之路"的历程，离哲仿佛仍能感受到那四天半旅程中的每一步挑战。脚下是盐碱地，周围是骆驼刺，这些自然环境的考验无时无刻不在挑战参与者的意志。然而，最令人难忘的莫过于第三天的征程。目的地风车镇明明近在眼前，却始终若即若离，这种视觉上的"欺骗"带来的心理煎熬，远超过身体疲惫。

经过超过10小时的艰苦跋涉，离哲终于抵达了风车镇，那座直径两米的标志性风车不仅见证了他的坚持，更成为了他职业生涯的隐喻。

在职业道路上，离哲屡次面临类似抉择。领导时常建议他肩负更广阔职责，那无疑是职场上的"捷径"，但离哲却坚守热爱的数据仓库领域，这一决定可能令他失去负责更大领域的良机。

"有时候，最快的路线并非最佳，我们要选择难而正确的道路。"离哲这番话不仅概括了个人成长的真理，更折射出国产数据库开拓者的奋斗历程。

从最初依赖国外产品，到后来拥抱开源并自主研发，国产数据库开拓者走过了一条难而正确的道路。尽管面临技术壁垒和市场冷遇，他们依然坚持自主创新。

如今，阳振坤和杨传辉依然坚守在一线，继续深耕数据库技术。离开阿里云的鸣嵩选择了创业，开辟国产数据库领域的新天地，最近在为新产品上线全力以赴。还有许多数据库老将已转战其他赛道，但谈起往昔，仍然热血沸腾。

这些不同的人生轨迹，共同交织出国产数据库近年来的蓬勃图景。从开拓者到勇敢的创业者，再到怀揣记忆的行业前辈，他们犹如“玄奘之路”上的徒步者，继续探索、前行、突破。

在岁月更迭中，他们的故事仍在继续书写。

雷峰网将持续更新《阿里数据驱动二十年》系列，欢迎添加作者程敏微信交流：LCMfancyworld。

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雷峰网获悉，近期，国内头部游戏公司米哈游据传正在大幅收缩用云量，其中对某家云大厂的预算近乎砍半，计划由原先的每年10亿左右，逐步降至不足6亿。被砍掉的大部分是数据库的用量。此前，米哈游是该云大厂数据库产品的最大客户之一。

据悉，米哈游此次大幅削减云预算是出于降本需求的考量。

今年，受多重因素影响，米哈游海外市场份额正在下滑，自9月以来，海外运营、社区等部门相继大比例裁员，降本增效成为其当下的主旋律。相应的，在云消耗方面，削减开支、自建机房等方案也被提上日程。

事实上，作为新势力用云大户，米哈游在云预算上的每次调整，都会牵动一众云厂商们的神经。

雷峰网此前也曾在《金山云十年一梦，碎在须臾之间》文章中描述过，米哈游为了追求成本优化而在金山云、阿里云之间往来迁移的故事。

多位业内人表示，在面对如米哈游这样的行业大客户时，为了维持合作关系，不少云厂商不惜提供极低的价格折扣，即便利润微薄。雷峰网了解到，针对米哈游近期的云用量收缩，已有云大厂开出了低至2.5折的底线优惠。更多大客户云迁移的最新消息，欢迎添加作者微信 xf123a 互通有无。

作者｜梁程敏

编辑｜周蕾

“出单了吗?”

“还在谈，客户说竞争对手报价比我们低35%。”

“兄弟，半年KPI才完成30%，再不出单可就...”

销售老大话未说完，会议室里一片沉默。这是2024年初某云计算公司的一次普通晨会，但对8年云计算销售老兵陈晓华来说，却是他职业生涯的转折点。散会后，他发出了早已准备好的离职信。

“选择云服务，就是选择未来” ——这句曾经挂在云销售嘴边的口头禅，如今听来格外讽刺。

十年前，云计算还是一个充满想象力的新兴市场。那时的销售们，拿着PPT走遍大江南北，向客户描绘数字化转型的蓝图。十年后的今天，这个万亿级市场已渐成定局：头部玩家全面开战，中小服务商举步维艰，价格战、技术战、服务战轮番上演。

在这个被称为“未来”的行业里，云计算销售正经历着怎样的“现在”？

从坚持到放弃，从转型到创业，从入行到离场，从憧憬到迷茫，透过他们的真实故事，我们或许能找到答案。

（1）两位绝望到放弃的资深销售

“不卖几乎被大厂垄断的公有云了，我要去做自媒体。”熬了8年，云计算销售陈晓华做决定时无奈中透着绝望，想到自己刚进入云计算行业时的憧憬，又有几分努力多年没有成就的不甘。

陈晓华几乎是最早进入国内云计算行业的那批销售，那时云服务还是新鲜事物，前景一片光明。“记得刚入行时，拿着PPT到处跟客户讲云计算的好处，那时候感觉自己像个布道者。”陈晓华回忆道。

刚开始，所有人都对云计算感兴趣，陈晓华的工作很顺利。然而，随着客户对云服务的了解加深，陈晓华开始接连碰壁。

“客户变得越来越精明，不再只看价格，而是更关注服务质量和技术支持。可我们公司在这些方面跟不上大厂。”

陈晓华曾以为是自己公司的问题，后来换了几家中小云服务商，却发现情况大同小异。“事实上，除了几家头部云大厂，其他都很难做大。”这一点，陈晓华也渐渐领悟。

在云计算这个“未来”的行业里，陈晓华却越来越看不清自己的未来。

“最难受的是，有时候好不容易说服客户尝试我们的服务，结果因为技术问题或者服务不到位，客户最后还是转投了云大厂的怀抱。"

近年来，随着云计算市场的成熟和寡头垄断格局的形成，陈晓华感到前景越发渺茫。“以前，大公司吃肉，我们这些中小公司勉强喝点汤还行。但现在，连汤都别想喝到了。”

最终，一次大客户的流失成为了压倒骆驼的最后一根稻草。

那是陈晓华耕耘了三年的客户，因为无法提供客户需要的某项新技术，加之今年云大厂在价格战上打得凶猛，客户最终还是选择了投奔大厂。

“那一刻我意识到，产品力不足、服务短板明显，永远只能在边缘挣扎。”

就这样，在云计算行业摸爬滚打了8年之后，陈晓华决定离开。“也许是时候换个赛道了。”陈晓华思考着，"我可以利用这些年积累的经验和人脉，尝试做面向to B领域的自媒体。”

尽管选择了离开，但陈晓华并不后悔这8年的经历。"云计算改变了整个IT行业，我很庆幸能参与其中。"他相信，虽然最后没能在这个行业出人头地，但这段经历让他对企业IT需求有了深入的了解，这在未来一定会派上用场。

与陈晓华一样，文俊也选择了转行。不同于陈晓华的是，文俊一毕业就顺风顺水，先后在多家云大厂任职。

令人尴尬的是，文俊在经历了几次跳槽后，发现自己的出路越来越狭窄。

“云大厂就那么几家，如果离开阿里云，能提供更高薪酬的只有火山引擎了。”在阿里云工作六年后，文俊最终选择加入火山引擎。

“不过，在火山引擎的工作环境中，压力确实不小。”文俊坦言。

文俊深知，许多潜在客户在其他云平台经历了多轮价格战，虽然火山引擎的价格具有竞争力，但客户仍不愿意承担迁移的麻烦。此外，一些客户公司面临业务下行的压力，虽然有降本增效的需求，但对迁移过程中的潜在问题感到担忧，从而缺乏足够的动力。

文俊还提到，部分客户选择火山引擎是基于与字节跳动更深层次的合作考虑。背后更多合作细节，欢迎加作者微信 LCMfancyworld 了解。

他举了一个例子：“我有个客户，每年在IT方面的支出约为1000万，但在巨量引擎的广告投入却高达数亿。这类企业与火山引擎合作，更多是出于探索在广告投放方面进一步合作的可能性。”

“现在只能与现有客户保持良好的关系，争取他们在有新项目时选择我们。”文俊虽然无奈，但仍怀有一丝期待。

此外，他提到，在火山引擎获得完整薪酬包挑战颇大。

在阿里云，销售人员每月可以领取固定底薪，年终根据个人业绩发放奖金，尽管金额有所不同，但每个人都能分到一杯羹。而在火山引擎，整体收入结构由固定和浮动部分组成，其中浮动部分占比较大。如果业绩未达标，这部分浮动收入可能会大幅缩水，甚至完全无法获得。

经过在火山引擎一年的摸爬滚打，文俊只获得了少量提成，最终决定转行，投身创业大潮。

（2）裁员潮中被迫转身的行业老将

在云计算行业的动荡中，不仅有因绝望而主动转行的销售，还有因裁员而被迫改变职业道路的人。吴一鸣就是后者，曾经在阿里云AIoT部门工作的他，如今面临着意料之外的职业转折。

回想起2021年加入阿里云时的情景，吴一鸣不禁感慨万分。

那一年，曾经高歌猛进的阿里云开始显露疲态。Q1-Q4收入同比增速分别为37%、29%、33%、20%，2022年第一季度，收入同比增速降到了12%，几乎陷入了增长瓶颈。这一系列数字背后，是阿里云面临的严峻挑战。

然而，仅仅三年前的2018年末，情况还大不相同。阿里云提出三年后营收过千亿的目标，那时阿里云的营收不过200多亿，相当于翻五倍。

造成这般天壤之别的原因何在？答案显然易见：公有云市场逐渐见顶，而在政府、央国企集中的私有云领域，客户预算动辄几千万甚至上亿，是全新的增量市场。

擅长做政企生意的华为，正是在私有云的生意里获得了增长的燃料。2022年，华为云赶超腾讯云，成为国内排名第二的云计算厂商。

面对增长危机，一个问题开始困扰着阿里云：要不要做私有云？最终，阿里云还是没办法放弃这块肥肉，诱人的私有云的市场前景促使阿里云决定扩张AIoT部门，在发展公有云业务的基础上，进一步扩大私有云业务。

正是在这样的背景下，吴一鸣加入了阿里云。他清晰地记得，入职那天，主管语重心长地对他说：“我们正处在一个关键的转折点。你的加入，将助力我们开辟新的战场，重塑增长曲线。”

然而，随着私有云业务的推进，现实考验接踵而至。个别中层干部为了迅速扩大IoT业务的收入规模，一些不规范的操作开始悄然滋生，各种“刷单”“刷流水”的手段逐渐浮出水面。

正常的交付流程本应是销售人员采购IoT设备并直接交付给客户。但是，在一些违规操作中，销售先买设备，然后让合作伙伴接手再卖给客户。如果合作伙伴在卖的时候亏了，销售人员会用其他项目的钱来补偿他们。更糟的是，有的合作伙伴甚至直接把设备再卖回给IoT厂商，形成一个循环怪圈。

这种操作的结果是，IoT厂商、销售人员和合作伙伴三方都能在账面上交出高分业绩单，唯独阿里云在实质上承担了亏损。这种违规行为在复杂的“双算”体系下长期隐藏，直到“双算”模式难以维持，IoT部门的泡沫才被戳破。

2023年，阿里云重新确立“公有云优先”战略，这一决策深刻影响了公司各部门，尤其是以私有云为重心的IoT部门，面临变革与整顿。

事实上，阿里云创始人王坚早在2013年就公开表示，私有云根本不能称之为真正的云。他认为，如果无法实现计算资源的规模化和大范围共享，所谓的"私有云"充其量只是对原有IT解决方案的重新包装，不过是向客户兜售一个升级版的IT方案罢了。

“阿里云如今重提'公有云优先'战略，某种程度上可以说是在回归初心。”吴一鸣如是说。

回想起当初满怀希望加入这个部门的情景，吴一鸣怎么也没料到，短短两年时间里，这里竟演变成了一个亏损严重、充斥违规操作的部门。如今，无论是为了个人职业发展，还是为了自身职业操守，他都别无选择，只能另谋出路。

离开阿里云后，吴一鸣凭借在行业内积累的经验和人脉，转型成为了一名自由职业者。

（3）无谓高「离职率」的后浪

一边是经验丰富的老兵陆续离开；一边是充满激情的新人不断涌入。这种此消彼长的现象，正是云计算行业快速变迁的写照。

然而，对于这些怀揣梦想加入的新人来说，现实往往比想象中更加残酷。

“云销售不就是卖服务器吗？能有多难？”带着这样的想法，25岁的王薇加入了一家云大厂。然而，仅仅三个月后，她就开始怀疑自己的决定。

王薇是一名985高校计算机专业的毕业生，在校园招聘会上被云计算的前景吸引。“当时觉得云计算是未来，做这个行业的销售能赚钱又能接触前沿技术，简直是一举两得。”然而，现实很快给了她当头一棒。

在一次向中型电商推销云服务时，客户问她：“你们的容器编排系统和Kubernetes有什么区别？在处理微服务架构时有什么优势？”王薇瞬间懵了。

“我以为卖云就是卖性能和价格，没想到客户问的问题那么专业。”这次经历让王薇感到挫败，“那一刻，我感觉自己像个门外汉，特别没有底气。”

为了跟上节奏，王薇开始疯狂学习。白天拜访客户，晚上学习从未接触过的云原生、容器化等知识，考ACP证书，周末还要参加公司组织的各种技术培训和模拟销售。“感觉比上学时还累，有时候晚上做梦都在背API文档。”王薇逐渐体会到这份工作的艰辛。

与王薇不同，29岁的周雨松是从一家知名互联网公司转行而来的。

“我之前做产品运营，觉得云销售将技术与业务结合，能够为客户提供端到端的解决方案，挺有意思的，”周雨松认为。

然而，他很快发现，云销售的现实远比他想象的要复杂。竞争异常激烈，价格战十分凶猛。记得有一次，他花了整整两个月的时间与一家金融科技公司洽谈合作，准备签约，结果却被竞争对手以低20%的价格抢走了。那一刻，他感到整个人都被掏空了。

面对这样的竞争环境，周雨松意识到，单纯比拼价格并不可行，必须为客户创造更多的价值。为此，他每天花两个小时学习云架构设计和行业解决方案，希望能提供更全面的服务。

上周，周雨松成功说服一家传统制造业企业采用IoT云平台进行数字化转型，这让他重新找到了成就感。

有趣的是，周雨松在这个过程中对云计算技术产生了浓厚兴趣，他希望更深入地了解云计算的架构和实施。因此，他开始考取云计算及架构相关的认证。

此外，周雨松还通过参与实际的云计算项目和开源项目来提升自己的技术能力和经验。经过一年的努力，他成功从云销售转型为云架构师。

尽管面临诸多挑战，王薇和周雨松并没有放弃。“我觉得云计算前景广阔，只是需要时间去适应和学习，”王薇眼神中透露着坚定。周雨松也抱有信心：“现在正处于阵痛期，但我相信只要坚持下去，未来一定会有回报。”

然而，并不是所有新人都能坚持下来。

业内相关统计显示，云销售行业的新人离职率高达40%。一位云大厂HR表示，可能是对新人的要求过高，既要懂技术，又要会销售，还得能抗压，找到这样的人才并不容易。上个月，部门里就有两名应届生提出离职，表示自己不适合这个岗位，决定回去考公务员。

更令人无奈的是，云大厂的裁员通常优先考虑新人。这些刚毕业的员工缺乏客户资源和行业经验，需要依赖公司平台学习和成长，无法迅速为公司创造收益。

因此，为了降低成本并提高效率，云大厂常常将目光投向这部分人。毕竟，公司希望销售人员能迅速上手，并拥有现成的客户资源。

在公司的茶水间里，常常能听到新人的困惑。“我觉得自己就像在两个世界之间摇摆，既不够‘极客’，又不够‘销售’，”一位刚入职半年的新人抱怨道，“有时候我感觉自己像个翻译，在技术和商业之间来回转换，很累很迷茫。”

（4）想建设云生态，无奈困在KPI和流程里

在云计算行业，除了直接与客户打交道的直销团队外，渠道经理作为另一类销售人员，扮演着至关重要的角色。他们通过代理商实现业绩，完成KPI。

天翼云的渠道经理张小凡刚入职时，面临着一张白纸般的局面。她感慨道：“从0-1构建渠道和生态系统，这个挑战实在太大了。”

在拜访潜在代理商的过程中，张小凡频频碰壁。许多代理商对天翼云的产品知之甚少，甚至有些从未听过。每一次被婉拒，她都会仔细记录对方的疑虑，为下一次的拜访做更充分的准备。

看看2024年天翼云的渠道业绩目标，自然就不难理解张小凡的困境。2024年，天翼云制定了13亿元的渠道业绩目标，相较于2023年的5亿元目标，同比增长达160%。

翻倍的业绩目标给负责构建渠道和生态的张小凡带来了巨大的压力。尽管她希望能够逐步推进，但公司的KPI考核机制却让她无法从容应对。

“高层嘴上说要做长期生态，但考核还是以短期收入为主。建立生态需要长期投入，短期内看不到收益，这让我们很难平衡。”她一语中的。

与此同时，谷歌云渠道经理陈璐则被繁琐的流程所困扰。

一次，陈璐的代理商开发了一个极具潜力的大客户。这位客户对谷歌云的服务表现出浓厚兴趣，但希望能够获得更具竞争力的价格，代理商因此想通过陈璐申请特殊折扣。

陈璐苦笑着说，谷歌云申请特殊折扣的流程复杂得超出想象。首先需要准备一大堆详尽的书面材料，然后层层上报审批，最后还要参加由亚太区高管主持的线上会议，感觉就像是在进行一场高强度的论文答辩。

代理商老板坦言：“我们没有专门的团队来准备那些复杂的申请材料，更没有能力参加这种高级别的答辩会议。我们只是想简单地卖些产品而已。”

这种情况导致了一个两难的局面：一方面，云大厂必须通过严格的审核流程来确保折扣政策的合理性；另一方面，这种繁琐的流程可能会将代理商手上一些极具潜力的大客户拒之门外。

“作为渠道经理，我们的处境很尴尬，”陈璐说道，“我们必须严格遵守公司的规定和流程，同时又要照顾到代理商的实际情况和需求。”

AWS渠道经理赵伟也有过类似的经历。欢迎加作者微信 LCMfancyworld 分享你的故事。

赵伟透露，西雅图总部在制定影响中国区的重大决策时，往往过分依赖主观判断，未能充分了解中国市场的实际需求。

他举例说，在整个AWS中国区，只有Compete Program部门有权限向总部申请折扣，而总部判断折扣标准在很大程度上取决于这个组的文档写作水平，未必能反映实际市场竞争的情况。

面对这样的局面，赵伟不得不一边安抚代理商，解释情况，一边与Compete Program部门的同事沟通，争取加速审核流程。

他还提到内部流程的复杂性：“这两年团队扩张得太快，导致流程变得越来越冗长，需要更多人参与审批。要搞定流程问题，首先就得搞定流程中的人。有时候，我发现花在内部协调上的时间，甚至比处理代理商事务的时间还要多。”

面对重重挑战，张小凡、陈璐和赵伟这样的渠道经理们不断探索，试图在公司KPI和流程与代理商需求之间找到平衡点。

有时，他们主动帮助代理商提升申请材料的质量；有时，他们会向公司建议简化某些流程。通过这些努力，他们希望能够在复杂的环境中，为自己和代理商创造出更多的机会与可能。

（5）悲观者可能正确，乐观者才能前行

从陈晓华和文俊选择放弃离场，到吴一鸣被迫转换职业方向，再到王薇和周雨松艰难适应新环境；从张小凡在长期目标与短期现实之间的挣扎，到陈璐和赵伟在坚守中寻求创新。他们的经历折射出，云计算是一个正在经历阵痛与变革的行业。

云计算正在重塑整个IT生态，而在这个过程中，云销售们也在不断重塑自己的角色。他们不再仅仅是简单的产品推销者，而是正在向解决方案提供者、价值创造者等复合型人才转变。

面对激烈的市场竞争和快速的技术迭代，云销售们需要不断学习，不断创新。他们需要在技术与业务之间找到平衡，在短期KPI与长期价值之间寻求突破。

云计算的未来，不仅取决于技术的进步，更取决于这些奋斗在一线的人们。他们的故事，也许就是整个行业的缩影——充满挑战，但依然怀揣希望；面临困境，但仍在不断前行。

正如前文受访者陈晓华所说：“云计算正在改变世界，而我们正在亲身参与这个改变的过程。尽管道路艰辛，但这份参与感本身就是一种回报。”

也许，在这个快速变化的世界里，每个人都在书写自己的故事，每个人都在为云计算行业贡献自己的一份力量。而这些故事汇聚在一起，就构成了云计算行业发展的全貌。

未来的云计算市场会是什么样子？没人能给出准确的答案。但可以确定的是，只要还有像文中这些人一样充满激情和韧性的从业者在，这个行业就充满着希望和可能。

正如罗马尼亚裔美国作家弗兰克·赫伯特在其科幻小说《沙丘》中所言：“悲观者可能正确，乐观者才能前行。”

本文作者长期关注云计算，欢迎加作者微信 LCMfancyworld 分享你的故事。

注：应采访对象要求，文中陈晓华、文俊、吴一鸣、王薇、周雨松、张小凡、陈璐、赵伟均为化名。

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“从2020到2022短短3年间，阿里云汽车线的营收从几个亿猛增到二十几个亿，简直像坐上了火箭。仅2022年一年，他们汽车云的营收增速就有70%多，赚麻了。”多位云厂BD在向雷峰网描述时难掩羡慕之情。

据几位接近阿里云的业内人回忆，当年阿里云内部对汽车线极为重视，高层如逍遥子张勇更是曾披挂上阵，多次出现在吉利李书福、上汽陈虹等车企巨头董事长的酒局上，力促合作。

云大厂们为了拿到更多汽车客户的订单，使出浑身解数。火山曾在与理想汽车的过亿级合作项目中，不仅报价便宜，还借着字节曾经投资理想的关系，做了一连串的权益置换，最终拿下了合作。

这些重视和竞合背后，是因为近年来国内云计算行业深陷存量博弈的困境，以往的主力客户——互联网公司的云需求不振，甚至出现了萎缩。

与此同时，被寄予厚望的大模型场景，平均每季度给每家云大厂带来的公有云收入也仅停留在1000万上下，“月消费过万元的企业，已经是销售眼里的大客户了。”

增量究竟去哪找？焦虑情绪弥漫在整个行业。

一派低迷中，汽车云市场悄然崛起，在不声不响中，一群预判到智驾量产的玩家，先尝到了不少甜头。尤其今年以来，一个犹如汽车界GPT级的超级概念“端到端”的爆火，让汽车云愈发成为众多云大厂谋求增量的“救命稻草”。

阿里云、百度云、AWS、微软云近两三年都相继成立了专门的汽车条线，并在人才、战略、资源上重点加持；而客户侧的车企、Tier1/2智驾方案商也在近期签了不少千万甚至数亿级别的云大单。

汽车行业成为云计算下一个“增长引擎”的势能，似乎已经到来。

用量“蹭蹭往上拉”

王力是一位在制造业摸爬滚打十几年的云计算销售老兵，在他的印象中，汽车行业以往都不是用云大户。

通用算力时代，车企们每年在云上的用量都不大。“很多都不到一个亿，分摊到每家云厂商头上的蛋糕，最多也就几千万，而且主要集中在互联网营销和ERP之类的场景上，增长空间也比较有限。”王力回忆道。

但谁也没想到，从2021年开始，随着“蔚小理”、Momenta、地平线等一批公司在智能驾驶上实现量产，突然就把公有云的用量蹭蹭往上拉，“直接给我们部门的业务量拉升了五六倍！”王力感慨道。

春江水暖鸭先知，2021年那波自动驾驶算力需求的大涨，让一部分云销售和云厂商率先尝到了甜头，开始重视起汽车行业来。动作较快的如阿里云，2021年9月便在内部成立了汽车行业线，开始重兵投入。

随后几年间，汽车行业对智能算力的需求持续上涨，主机车厂、智驾公司等一跃成为各家云大厂眼里的“香饽饽”。不少云厂一把手为了订单亲自出马，频频参加车企董事长们的酒局，寻找合作机会。

尤其近些年，在各行各业降本增效、预算缩减的情况下，汽车客户带来的增量给了不少云大厂“新的希望”。“蔚小理、吉利上汽广汽等新老车厂的贡献都很大。”一位汽车行业云销售张峰告诉雷峰网，其中部分车厂每年为某些云大厂贡献的营收都在两三个亿以上。关于各家云大厂汽车云业务的更多数据，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

“与CPU通用算力的稳态市场不同，眼下国内有三四十家的车企都已涉足车联、智驾的赛道，即便未来洗牌后只剩下十来家，他们在智能算力上的费用，也将是一个不可小觑的绝对增量。”

更何况，在洗牌过程中，还必然伴随着各家在智算投入上的军备赛，这也是一个巨大市场。

一家自动驾驶独角兽公司的CEO就曾预判：“未来在GPU云上的智算投入，一家车企如果没有个10亿美元，是上不了牌桌的。”

巨头打响车企争夺战

随着汽车云市场的兴起，云巨头们纷纷入局，激战正酣。

BATH：列王的战争

就各家打法看，阿里云的策略是“高举高打、饱和式攻击”。

“基本上每一家车企他们都‘不放过’。具体打法上是集中优势兵力，尽可能整合所有资源，详尽调研，把每一家车企及董事长的诉求吃透，从主体公司到合资公司，做到对一个品牌的全覆盖。而且频繁撬友商客户。”汽车圈投资人刘蒙透露。

“这种打法有点类似红杉资本的玩法。红杉资本如果看准了一个赛道，往往会把排名靠前的几个明星公司都投一遍，而不是只押宝某一个。”

近些年，理想汽车随着车辆交付规模的扩大，在云计算上的需求也日益提升，吸引了包括百度云、AWS、火山、阿里云等在内的众多云厂商。

一位汽车投资人曾向雷峰网描述阿里云当时是怎么拿下理想汽车的。“阿里云的人很拼，三天两头去理想总部调研，花了大半年的时间，才磨下单子、打开了切口。”

“腾讯云的策略是重点打包了自家的地图进去，进行差异化竞争。”刘蒙表示。

与此同时，互联网巨头惯用的“以投资换业务”策略在汽车云上也有所体现：阿里投了小鹏，字节投了理想，腾讯投了蔚来，由于存在“股权关系”，近年来，这三家造车新势力分别与其股东在智算中心等云业务上展开了大量合作。

事实上，鉴于云业务及资本回报等多重利益考量，巨头们对车企股权的争夺极为激烈。关于股权关系背后的内幕，如阿里当年为何一票否决美团投资小鹏，于是美团不得不转投理想，欢迎添加作者微信 xf123a 了解。

相对而言，华为云和百度云的情况则更为复杂。

华为云和百度云类似，其集团均有汽车相关业务，比如问界和极越。由于这些竞争业务的存在，不少车企对这两家云厂商都有所防备。

而且再紧密的合作都难以完全消除这种防备与隔阂。“鸡蛋不能放在同一个篮子里”，在变幻莫测、充满风险的商场上，一直被奉为圭臬。

据多位车圈人士透露，问界的研发、车联网、营销等公有云，部分跑在阿里云上；而由华为、长安汽车、宁德时代三方联合打造的阿维塔也是多云策略。

这些厂商很难把研发、设计、三电、座舱、智能驾驶、云等全部给到一家云厂去做，因为他们心中始终存在一个担心：“万一哪天被彻底踢出局怎么办？”

但华为、百度这些云厂并没有坐以待毙。面对客户的顾虑、友商的进攻，他们也在积极应对。

“华为云在挖外资云的老客户。”一位外资云BD王刚透露，奔驰、宝马等外国车企入华后通常会延续与AWS、微软云的合作，但日系车企如丰田正在打破这一惯例。“因为与华为在智驾方面的合作，丰田正在逐步把一些车联网业务搬迁到华为云上。”

除了华为云外，火山引擎也在挖外资云的墙脚。

偷塔的火山引擎

以前，跨国车企在中国的云服务，诸如ERP、CRM等，基本上都被外资云所垄断。然而，随着新技术和新场景的不断涌现，国内云厂商获得了更多的介入契机。

比如，火山与奔驰的合作就是从早期的车载娱乐场景开始，一步步延伸到智舱系统的研发、体验等领域，不断“蚕食”着原本属于外资云的蛋糕。

“火山在汽车行业有自己的优势。”在车厂高管张千看来，一方面，字节丰富的应用生态，正在帮助火山拿到更多汽车云的入场券。

另一方面，相较于阿里、腾讯等老牌互联网大厂以及设备受限的外资云厂，火山背后的字节集团，由于抖音等短视频业务属性所需，其拥有的芯片、算卡都相对更新、性能更强，更能满足自动驾驶的训练需求。

据多位GPU代理商透露，之前字节已对外买了14万张卡，而去年年中又给英伟达下了一个10亿美金的合同，主要是A800和H800。“10亿美金是什么概念？2022年全中国公司给英伟达总共贡献了9亿多美金，字节一笔订单就超过了他们的总和。”

不过，火山引擎的掣肘来自于内部。“火山内部的汽车线现在意见很大，主要是对上面出台的一系列低价策略不满。”张千补充道。

据他了解，2022年时，火山曾在一个与理想汽车合作的大项目上亏了不少钱。

当时为了拿下理想的合作，火山引擎不仅报价便宜、还借着字节曾经投资理想的关系，做了一连串的权益置换，几番周折，才最终拿下了这个合作。

但谁料单子签完后没多久，ChatGPT火了，大家都想买英伟达的卡，导致卡价格疯涨。事后火山一复盘，发现和理想的这个单子亏了。

外资云不再佛系

面对国内云厂商的“抢蛋糕”行为，AWS、微软云等纷纷加大马力，积极瞄准中国车企出海展开布局。

今年7月初，微软云中国将汽车行业线的战略权重提升，新成立了一个汽车团队，与EC（Enterprise Commercial，企业商业）部门平级，并从百度挖来前IDG汽车业务部总经理苏坦担任团队负责人。

眼下，微软云中国大致的高管架构是：一号位侯阳之下分设两条大线，一条是数字原生事业部，由田灼带队，主要负责互联网客户；另一条是企业商用事业部，由袁欣带队，负责除互联网客户之外的其他客户。

此次苏坦入职后，便是向袁欣汇报。

“田灼线人数少，客户大，Tik Tok和Temu都在该团队，给公司贡献的营收占比也大。相对而言，袁欣线人多客户小，所以袁欣的压力比较大。”一位外资云业内人透露。

面对压力，袁欣采取了两个举措：一是赌汽车行业，成立新的汽车团队，找苏坦来负责，二是把AWS中国的KA销售大将梁岩挖了过来。详情参见雷峰网此前文章《独家丨AWS中国核心高管变动：大客户负责人梁岩加入微软云》。

“新财年就看这俩人能不能交出满意答卷了”。前述人士补充道。

与此同时，AWS中国也在加强对汽车行业的投入。

去年10月，前百度VP、智能汽车事业部总经理储瑞松出任AWS中国负责人，随即对销售团队进行调整，精简、合并出了汽车、广告、游戏等8大行业线。

紧接着今年上半年，储瑞松在百度时的老部下赵毅，也来到AWS中国，出任汽车条线的直接负责人。

而在今年7月，正值微软云中国成立新的汽车团队之际，储瑞松在北京召开年中大会，会上其演讲的大部分内容都是围绕汽车而展开。

“两大外资云巨头同时对汽车行业如此看重，这在之前并不多见。”前述BD老兵王刚坦言。

随着汽车背景的管理者相继加入，各种战略权重、资源投入也相继倾斜，外资云之间，针对车企出海用云的争夺战已经打响。关于各家云巨头在汽车云上的最新布局，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

“汽车云”缘何爆发？

在前述云销售老兵王力的印象中，前些年“自动驾驶”、“车联网”等的确是一度大热的词，但由于商业化之难，死死卡住了他们的脖子，导致大批公司坠落在落地的进程中，高管出走、融资困难、裁员降薪等现象频出，因此汽车云市场一直被提及，却从未走上台面。

对此，一位智驾老兵给出了自己的理解：“从2020年到现在，智驾赛道热潮已有四五年了，大家都烧了不少钱。自动驾驶诸多功能里，哪些能量产，哪些能产生价值，市场已经很清楚了。这个赛道已经从初期的喧嚣，走向了现在量产。声量是低了，但用云量却在实打实地上涨。”

前述车厂高管张千告诉雷峰网，汽车云主要有以下几大场景。

传统汽车阶段，主要场景是测试、仿真、营销和ERP等。比如以前的“碰撞测试”，基本用的都是真车，而有了公有云后，就能做模拟撞车，可以节约不少成本。

进入电动化阶段，车联网需求开始增多。

张千告诉雷峰网，一台电动车每天产生的数据量，可以达到一台油车的几百倍，同时车上的OTA软件也是用云大户。“比亚迪在华为公有云上的年度消耗量，几年前还是3000万，后来变成1个亿，再后来又涨到了2个亿。增速非常快。”

再来到智能化阶段，用云量又迎来暴涨。尤其是今年年初特斯拉推出FSD V12后，“端到端”的智驾模式瞬间火爆起来，催生了大量的智算需求。

雷峰网从多位业内人了解到，“此前自动驾驶大多采用的是模块化架构，即把智能驾驶拆分成一个个任务，如感知、规划、控制等，分别交由不同的算法和人工规则来处理。而端到端是将这些任务都集中在一个模型里处理，像这两年很火的ChatGPT，也是一个典型的端到端模型。”

业内人表示，端到端的训练量极其大，是真正意义上的“大数据、大计算、大模型”。“采用端到端技术方案，所需的数据量至少是原来的数十倍，相应的，对算力的需求也更大。”张千补充道。

不仅如此，特斯拉FSD的升级迭代速度还非常快。

一位车企技术人士表示，以往的汽车软件升级，从问题发现，到代码修改，再到测试验证等，一整套流程下来最少都需要1个月，大多数车厂则是2个月左右。而美国的特斯拉车辆一个月就能实现4次升级。“这背后靠的就是全自动化的、数据驱动的AI能力。”

海量的数据采集、高速的产品迭代，强大的AI能力……这背后都需要巨额的智算投入。

据多位业内人透露，此前阿里云曾囤了1万块英伟达A100，在乌兰察布建算力集群，其中仅小鹏一家就预定了2000块。

而近期，理想也在与金山云洽谈一项合作，计划建一个512X8的算力集群做大模型训练，预算在10个亿左右。蔚来同样也正在就类似的合作与金山云接触。

不仅如此，云厂们还围绕汽车客户的实际业务进展，不断深化着服务场景。在近期2024云智大会上，据长安汽车高管透露，百度百舸平台正在为长安汽车提供智驾模型训练方案，实现GPU资源的精细化管理和调度。

“通过在数据加载、计算效率、通信方式等维度上的优化，使得算力总体平均使用率提升到90%以上，综合资源利用率提升了50%。”

云计算在汽车行业里的春天才刚刚拉开帷幕。

短期爆发，长期乏力？

尽管电动化、智能化给汽车行业带来的用云增量持续攀升，但与之相关的挑战也不容小觑。

近些年，汽车界出现了一种“技术后发优势”的现象，正在阻碍玩家现阶段对智能驾驶技术和云服务的投入。

持这种观点的企业认为，对于业内出现的一些新技术，自己不必急于跟上，晚点再做也没关系，因为做早了反而要花费更多踩坑成本，尤其对初创公司来说风险较大。理想过去在智能驾驶上的技术储备相对较少，而现在恰逢端到端降临，过去技术储备越少、智能团队越小的组织，反而更容易切换技术路径，船小好调头。雷峰网后续将发布文章《理想端对端为何后发先至？》。

“端到端能把技术的后发优势和商业的先发优势结合起来。”一位车圈人士解释道，可以先用第一代模型给用户带来一些突破性体验，从而带来销量，销量又会带来数据，数据又会使“端到端”性能更高，再带来更大销量……形成一个螺旋上升的循环。

基于这一思考，有些智驾厂商在投入上就比较“收着”，前期不投，或只少量投入。“尤其目前国内玩家还无法复刻出特斯拉FSD的技术，所以大家都希望能先有国内同行把模型跑出来，证明各方面确实可行之后，自己再加码跟上。”前述车圈人士补充道。

这种策略考量，无疑会短期影响到汽车云的市场盘子。

而且多重因素考虑下，不少车厂还会压低云服务的价格。

“谷歌云在汽车方面也有一些大客户，但基本不挣钱，比如比亚迪。”业内人毛宇告诉雷峰网，比亚迪对谷歌云的价格压得很低，代理商基本没利润，一般是想要刷流水的代理商才会硬着头皮去接。关于车企与云大厂之间价格博弈的更多内幕，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

不仅如此，这几年国内汽车价格战打得激烈，低端车型数量庞大，所承载的智能化系统较少，实现车联网和智驾的基础比较薄弱。“中国电车2千万辆的产能，带来的云消耗还是比较有限。”毛宇感慨道。

与此同时，海外市场也不乐观。

在一些外资云从业者看来，目前中国汽车的用云量90%都在国内，出海盘子并不大。而且中国汽车还面临关税、合规、数据保护等一系列挑战。

不久前，欧盟委员会宣布，计划在当前10%关税基础上，对从中国进口的纯电动汽车加征17.4%至38.1%不等的临时反补贴税。这对中国出海车企以及相关的云厂商而言，都不是一个好消息。

“中国云厂在汽车出海领域相对弱势。”毛宇告诉雷峰网，由于数据保护、合规等问题，通常这块蛋糕都会被外资云吃掉。

“欧盟在隐私保护和用户数据上的合规性要求特别苛刻。中国企业可能稍一不留神就触犯了红线。这时候外资云往往是一个更省心的选择。”他补充道，不少车企如比亚迪在欧洲的车联网和汽车管理平台就主要搭建在AWS上。

除了政策外，海外汽车场景也会更加复杂一些。

雷峰网了解到，一些国外的用车理念、基础设施和国内相比，有较大差异，生活习惯和需求也大不相同。

比如，欧洲存在大量中世纪老城区，让车辆在此类城区中穿梭极为困难，对车辆的空间感知和可操控性都要求极高，而且这些城市本身规模就很小，在这些地方推广自动驾驶是否有必要，都是值得思考的问题。

“车企吃肉，云厂喝汤，倘若车企都在喝汤，云厂就更难了。”毛宇无奈道。

结语

一位制造业销售老兵曾告诉雷峰网，在云厂商眼中，制造业通常分为两类：

其一是传统制造业，如钢铁、能源等重工业，跟云的关系没有想象中的那么大，用量一直也起不来。

其二是消费级制造业，如家用摄像头、智能门锁、物联网等，带有一定的To C属性，和互联网有些类似，但又不会有互联网那么大的数据量。

后者近些年增长较快，但缺乏进一步的想象空间。

但汽车则不同。

智能化不仅让汽车行业拥有了比家居场景更大的To C业务量，还对智能算力产生了海量需求，这背后，其用云潜力可谓巨大。

也因此汽车云在近几年成了云计算行业“全村的希望”，但其接下来究竟能否撑得起这份期待，还需拭目以待。

注：文中肖青、王力、张峰、张千、刘蒙、王刚、毛宇等皆为化名。

编辑：周蕾

10月10日，博客园在微信公众号发文，表示会在即将到来的双11之前决定是否结束与阿里云长达11年的合作关系。

文章评论区的观点丰富多样。

部分读者支持博客园更换阿里云，另一些读者则建议暂缓更换，强调在选择云服务时应更加谨慎，评估各家服务商的优劣，确保选择最符合自身需求的合作伙伴。

此外，还有读者提议自建机房，认为这样可以带来更大的灵活性和控制权，并可能降低成本。

对此，博客园在评论区回应称，当前考虑的候选云服务商为华为云或腾讯云。

博客园的公开喊话，让一些云客户在朋友圈纷纷表态，引发了圈内小范围的讨论。

到底是博客园过于挑剔小题大做，还是阿里云对待部分老客户的态度变了？

雷峰网了解到，博客园最早和阿里云合作时，就是阿里云员工们爱恨交加的“刺头客户”。

回溯到2014年，时任阿里云产品经理的汤子楠曾回忆，博客园几乎是“每天一怨”，今天说这款产品不行，明天又说那款功能有问题，难缠得让人感到绝望。

当时博客园的服务器需求量虽然较小，但其对产品的高标准和严格要求，常常让阿里云的产品经理们感到巨大压力。博客园频繁的反馈，曾一度让阿里云团队感到束手无策。

然而，正是这种看似难缠的客户关系，推动了阿里云的快速进步。

据悉，阿里云创始人王坚与博客园老板私交甚好，博客园老板直言不讳，频频拿阿里云开刀，常在博客上分享阿里云遇到的问题及解决方案。

后来，王坚决定购买博客园所有关于阿里云问题的报道，并将其编纂成册，命名为《进步集》，以引导团队更好地理解客户的需求与痛点。

通过阅读《进步集》，阿里云团队看到了客户提出的问题和不满，以及博客园是如何解决这些问题的。他们开始认识到，只有真正了解客户的需求和痛点，才能不断改进产品并提供更好的解决方案。

为了更好地与博客园合作，阿里云开始定期举行会议，聆听博客园的意见和建议，共同探讨如何改进产品。在满足博客园需求的同时，阿里云逐渐改进了产品的性能和稳定性。

尽管在阿里云的庞大客户群中，博客园的体量微不足道，但作为曾经的"第一刺头客户"，它在挑剔和苛刻的过程中，反而成为了阿里云服务质量的锤炼者和见证者。

如今，这段长达11年的合作关系如果继续续上，于情，无疑是一段致敬《进步集》的佳话。即便画上了句号，于理，行业在变、阿里云在变、博客园在变，合作关系终究也会变，双方只要拥有这段互相成就、互相锤炼的记忆，也是一种体面的告别。

这段合作不仅见证了国内云计算技术的飞速发展，也展现了一种独特的客户关系模式——通过良性互动和建设性批评，推动技术创新和服务提升。

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何小鹏表示：“对于最普通的用户，从现在到未来的36个月，可以让我们每一个人在每一个城市都像老司机一样开车。”

这些是用户能够感知到的。

小鹏汽车为何能率先推出首款AI汽车？其背后离不开大量算力支持。据了解，两年前，小鹏汽车与阿里云在乌兰察布共同建立了中国最大的自动驾驶AI算力中心，该中心成立后，将自动驾驶模型训练效率提升了超600倍，与此同时这两年该中心算力规模已经提升了四倍，达到了2.51 Eflops，在车企里是TOP级别。

小鹏汽车自动驾驶负责人李力耘则更进一步指出，端到端对于自动驾驶只是开局，真正的竞赛正在云端展开。

这些是用户不能够感知到的。

无论感知到还是不能感知到，一场大模型为代表的AI驱动的变革，正以前所未有的光度和深度在展开。

大模型要落地，是一项系统工程

小鹏汽车在自动驾驶领域的狂飙突进是大模型展现生产力的显著例子。

一方面让我们看到，随着大模型与千行百业发生关联， AI计算正在加速演进，成为整个计算体系的主导。另一方面也充分证明，大模型要想真正落地并发挥效能，不仅仅是模型的训练和推理，而是一项涉及多个环节的系统性工程，需要AI基础设施的支持。

阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在2024云栖大会上表示，在新增算力市场上，超过50%的新需求由AI驱动产生，AI算力需求已经占据主流地位，且该趋势还会持续扩大。

据相关数据显示，当前，行业前沿模型训练计算量每年增长4~5倍，中国AI算力规模2022~2027年复合增长率高达33.9%；模型参数以10倍速增长，模型数据集以50倍速增长，对存力也提出了更高需求。

Pascal的发明人曾经写过一句话：一个婴儿的速度的1000倍就是一架喷气机——而当任何的事情的规模增加了1000倍，它就会发生天翻地覆的变化。“这个时候一定要引入了新的东西，不然它没法解决了。”中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚在前不久的外滩大会上这样说道。

引入什么新东西？那就是AI基础设施。

在历史的长河中，那些至关重要的创新最终往往融入并成为基础设施的一部分，如工业时代的电力。AI时代的云计算也正是如此，据红杉资本的研讨会资料显示，云计算如今已是基础设施的核心，英伟达等公司也被划分到了基础设施类别中。

为何云计算会被认为是AI时代的基础设施？

阿里云智能集团资深副总裁、阿里云公共云事业部总裁刘伟光，在云栖大会上给出了他的答案：

“今天云的分布式架构能力、全球部署能力、全球一张网的高速通信能力，以及高性能的存储和网络处理能力，以及节能、绿色环保能力，服务器使用效率等等，相比传统企业架构，是更适合为 AI 应用爆发和迭代提供非常有力的全方位支撑。”

当然，眼下也有一些企业自己选择自建IDC买几十台、上百台 GPU 推理训练服务器进行模型的训练，但实际上这会面临一系列的挑战。

首先，如何解决算力规模化问题。对于当前的算力需求而言，尽管英伟达的芯片仍然是业界翘楚，但许多客户也开始提出了对国产算力的具体要求。因此，适配多架构算力已成为一项重要任务，能让客户在一个平台上同时支持多种芯片及多类算力服务。

其次，如何提升模型训练效率问题。卡有了，但并不代表算力效率就高，大模型推理和训练过程是一个软硬件协调的系统，其中网络的消耗、I/O 的操作几乎占据了大模型训练推理一半时间，企业需要构建一个高性能的网络，但这是一个巨大的挑战。

另外，上层应用如何应对高并发的难题，当在一款 APP 端去发布一个火爆应用，无论是文字、文本、图片、图像，或者是推理计算的时候，会引发千万人、上亿人在同一秒钟涌进 APP 进行尝试。这对应用背后的性能支撑、弹性能力的挑战是非常强的，类似于极限“秒杀”，这些是自建IDC很难应对的。

除了这些技术层面问题外，还有成本问题。AI 智能应用的能耗密度要比传统 IT 高出 10 倍以上，整个 GPU 服务器能耗是传统 CPU 能耗的 10-30 倍。当在大模型应用上计算一道高等数学题时，背后消耗的电量是利用普通搜索引擎检索的近10倍。对于很多企业来讲，去大规模构建智能化应用的时候，持续稳定电力供应以及电力成本也是非常大的挑战。

“云之于AI，绝不仅仅是算力供应。”刘伟光表示。

阿里云，拉开新一轮基建升级

眼下，AWS、Azure、阿里云和GCP等全球顶级云厂商都在围绕AI基础设施进行布局，并展开激烈竞争。

具体来讲，阿里云已形成了基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和模型即服务（MaaS）三层架构，可为企业提供大模型的训练及推理提供高性能、低成本的算力资源和机器学习服务。

这一年多来，阿里云凭借其深厚的技术积累和开源开放战略，从底层到平台层再到应用层，构建了一套完整的技术栈，为通义大模型的快速迭代与广泛应用提供了有力保障。

据雷峰网获悉，本次云栖大会上，阿里云智能集团CTO周靖人又公布了阿里云在技术上的最新成果。

在底层支持上，其最新上线的磐久AI服务器，支持单机16卡、显存1.5T，并提供AI算法预测GPU故障，准确率达92%；

阿里云ACS首次推出GPU容器算力，通过拓扑感知调度，实现计算亲和度和性能的提升；

为AI设计的高性能网络架构HPN7.0，可稳定连接超过10万个GPU ，模型端到端训练性能提升10%以上；

阿里云CPFS文件存储，数据吞吐20TB/s，为AI智算提供指数级扩展存储能力；

人工智能平台PAI，已实现万卡级别的训练推理一体化弹性调度，AI算力有效利用率超90%。

在平台层，据雷峰网获悉，百炼平台作为阿里云AI基础设施的重要组成部分，为开发者提供了便捷的API接口。通过接入百炼平台，开发者可以轻松调用通义大模型的能力，实现各种复杂的应用场景。这一平台层的赋能极大地降低了AI技术的使用门槛，加速了AI技术的应用。

在MASS层，通义系列模型通过快速迭代与优化，不断满足各类业务需求。

为了让大模型进一步惠及各行各业，通义千问多款模型进一步降价，Qwen-Turbo价格直降85%，低至百万tokens 0.3元，Qwen-Plus和Qwen-Max分别再降价80%和50%。其中，Qwen-Plus推理能力追平GPT4，可应用于复杂任务，是效果、速度及成本均衡的最优选择，降价后，Qwen-Plus性价比达到业界最高，同等规模较行业价格低84%。同时，阿里云百炼平台还为所有新用户免费赠送超5000万tokens及4500张图片生成额度。

周靖人表示：“云厂商拥有全栈技术储备，并通过基础设施的全面升级，让AI训练、推理、部署和应用整个生命周期变得更高效。”

大模型落地的点点“星火”，正走向“燎原”

得益于完整的AI基础设施，阿里云通义大模型已经在广泛的场景中得到了落地应用。2024年云栖大会的展区堪称大模型的“嘉年华”。三个场馆中 ，AI 底层和前沿技术的展商有 17 家，AI 算力计算馆展商 有80 家，AI 创新应用的前沿应用馆展商数量则高达 170 多家。

受限于场地因素，这些都只是冰山一角。

据公开数据，阿里云通义大模型已经服务了超 30 万家企业客户，重点覆盖了互联网、金融、汽车、科研、医疗、教育、政务、工业制造和零售等领域，包含营销设计、社交、AI 游戏、在线教育、智慧终端、自动驾驶、智能座舱、金融客服、政务服务、代码开发、药物研发、气象预测、太空探索等场景。

互联网距离AI技术最近，与大模型相结合的场景也最丰富。

喜马拉雅、星巴克、三得利等都是率先将通义大模型应用于营销设计的公司；微博和小红书则利用通义大模型把社交“玩”出了新高度；无论是老牌的新东方，还是新兴的酷学院和精准学，在线教育机构都在牵手通义大模型来改善学习效率。

游戏行业是拥抱大模型最彻底的行业。完美世界游戏通过接入通义大模型，在剧情、对话和音频生成等多个环节中获得了助力，不仅提升了游戏内容的丰富度，也为玩家带来了更好的沉浸式体验。网易游戏通过将AI引擎部署在云端，实现了AI队友的高效推理，极大地丰富了游戏玩法，增强了玩家的游戏体验。

同时，大模型优秀的泛化能力使得终端更智能、金融服务、政务服务更便捷，软件开发更高效，等等。

随着智能手机市场的饱和，通过技术创新吸引用户成为了一个新课题。vivo基于通义大模型开发的“vivo看见”，通过实时语音播报、画面内容识别等功能，为用户提供了全新的交互方式，增加了产品的竞争力。联想在其AI PC中集成了通义千问等模型，打造了“天禧”个人大模型，提升了智能终端的智能化水平。

在公众服务方面，众安保险、盈米基金、红棉小冰等通过与通义大模型的合作，在智能客服等场景进行了全面升级，有效提升了服务效率和客户满意度。上海市徐汇区通过通义大模型的支持，使得涉企服务场景中的咨询更加准确，服务更加便捷高效。

中国一汽、长安汽车、趣丸科技、哈罗集团等引入通义灵码，用于提升软件代码生成效率。

此外，在大模型的加持下，更多的场景被重构和创造。

智能座舱和自动驾驶让汽车成为新的物种，小米汽车、极氪汽车、零跑汽车等也都与通义大模型合作，提升智能座舱的体验。

机器人的出现让历史悠久的工业制造重启智能之路。拓斯达和有鹿的机器人接入通义大模型后，具备了诸多新能力。

当然，大模型带来的AI技术进步，让人类不仅关注眼前和脚下，还把探索的焦点投向生命健康、气候和太空。

携手阿里云，复旦大学CFFF平台发布了气象大模型，并将预测速度从原来的小时级缩短到了3秒内。基于通义大模型，医药巨头阿斯利康搭建药品不良反应自动分析和总结平台，使药物安全把控效率提升300%，准确率从90%提升至95%；国家天文台和中科院地化所联合通义大模型，打造出“观星”和“探月”的垂直大模型，让中国科研更有竞争力。

上述种种，不一而足。2024云栖大会的召开可谓正当其时，提振了市场对大模型和AI发展的信心。

前年底，当大模型横空出世时，震撼力非比寻常，从业者对大模型落地应用有各种各样的畅想，然而经历了一年多发展后，舆论场上开始出现各种质疑的声音，认为大模型在应用落地方面未能尽如人意。

但阿里云本次集中展示的大模型落地全景无疑给了市场一剂强心针。无论是通义大模型服务的客户数目，还是给客户带来的价值，都远远超出外界期待。

当然，大模型所代表的生成式AI技术还在应用的早期，在大多数人的经验里还没有发生过这类事情，本能会产生怀疑，这很正常，因为大部分新的技术革命都会在大多数人的怀疑中成长。

风物长宜放眼量。从1956年达特茅斯会议算起，AI已经走过了近70年的时间，这中间几度沉沉浮浮，但学界和业界从未丧失信心，接力探索。

在2024云栖大会首日，大家集中讨论了这个问题：“今年大模型发展究竟是变快了，还是变慢了？”

“变快了。”  清华大学人工智能研究院副院长、生数科技首席科学家朱军，阶跃星辰创始人、首席执行官姜大昕，月之暗面Kimi创始人杨植麟都出了相同的回答。

作为阿里云的掌门人，吴泳铭则更为乐观和坚决：“过去22个月，AI发展速度超过任何历史时期，但我们依然还处于AGI变革的早期。生成式AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app，而是接管数字世界，改变物理世界。”

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生，在数字生态大会上提到，增长是企业当下最重要的事，以数提效、顺势而为、扬帆出海是企业破局增长的三个方向。

图片来源：由企业官方提供

为了促进企业实现增长，腾讯云全面升级了智能化、融合创新、国际化三大产品体系，这些升级旨在支持企业在人工智能的应用、自主创新和国际市场拓展等方面实现增长。

在人工智能领域，该公司采取了一种相对稳健的发展策略，更注重技术的稳定性和实用性。面对AI赛道的“内卷”，腾讯选择了基于自身的业务场景去做“试验田”，通过AI驱动业务的升级。

据介绍，腾讯混元大模型已在腾讯内部近700个业务和场景中落地，助力包括腾讯会议、腾讯乐享、腾讯电子签、腾讯云AI代码助手等智能化升级。

对于这家公司而言，大模型的打造只是起点，把技术落地到产业场景，创造价值才是目标。腾讯把“产业实用”作为发展大模型的核心战略，来构建离产业最近的AI。

目前，腾讯行业大模型已在金融、医疗、教育、汽车、能源等20多个行业中落地，打造了超过50个大模型解决方案，同大模型与应用构建的“工具箱”从生产、运维、管理、营销等各个环节走进了产业，让大模型从可见，到可用。

为企业打造全链路AI产品矩阵

腾讯在会上推出新一代大模型“混元Turbo”，相比前代模型，腾讯混元Turbo性能显著提升，训练效率提升108%，推理效率提升 100%，推理成本降低 50%，效果在多个基准测试上对标GPT-4o，且第三方测评居国内第一。

目前，混元Turbo已经在腾讯云上线，输入和输出价格只有前代模型的一半。企业和开发者可以通过API、专属模型、精调模型等方式使用混元大模型相关能力。

据介绍，腾讯已经构建起了全链路的大模型产品矩阵，包括底层基础设施、帮助企业训练专属模型的TI平台和行业大模型解决方案，自研的混元大模型，构建应用的平台工具，以及基于大模型的各类智能应用。

“面向场景创造价值才是大模型发展的意义。”腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声表示，基于全矩阵的大模型产品，腾讯已经服务了众多客户，在知识管理、智能客服、研发提效、智能营销、内容生成、办公协同、风险管控等场景中，帮助企业实现了降本增效和业务创新。

在办公协作领域，腾讯会议基于混元推出的AI小助手，可即时回答会议内外问题，大幅提升开会效率。截止2024年5月，过去四个月，腾讯会议AI小助手的每日调用量增长了20倍。

在全球数字生态大会的现场，腾讯集团副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏在演讲中提及，当前，腾讯会议在海外会议数相较年初已增长了近50%。

据2024年Q2财报，腾讯会议收入同比增长强劲，在制药、制造、零售等行业的渗透率不断提高，广泛服务金融、互联网、教育、工业制造等行业，服务中国人民银行、清华大学、福耀玻璃、等众多标杆客户，在多个行业的头部客户渗透率超过50%。

腾讯目前已经有700多款产品接入混元大模型，实现用户体验的提升。腾讯全矩阵的大模型产品目前已经在知识管理、智能客服、研发提效、智能营销、内容生成、办公协同、风险管控等落地。

用场景驱动技术，助力产业新增长

“技术不能只是炫酷，还要从实验室，走到车间里。用场景驱动技术，才是真正的增长新动能。”腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生说道。

在产业端，自通用大模型“腾讯混元”亮相以来，腾讯大模型的落地在持续加速中，让大模型贴近场景创造价值已然成为业界的共识。

在医疗行业，重症医学科是医疗行业的特定场景。针对医疗设备众多，数据复杂等方面的问题，医院在选择AI落地场景时，需要在提升临床诊疗质量、医护人员工作效率和医院管理效益方面考虑。

腾讯通过医疗大模型基底模型+Ti-one公有云训练+Ti-Matrix本地化推理，帮助头部医疗器械企业迈瑞完成了医学知识图谱构建、临床数据整合与标准化、个体化治疗推荐算法等关键突破。大大节省了医生病历查询，信息归纳总结的时间，提升诊疗效率。

随着工业4.0的浪潮席卷全球，工业富联在生产场景中正经历着前所未有的变革。在这一转型过程中，如何有效整合数据流与物料流、如何通过预测性维护减少机器故障、以及如何在保证生产安全的同时提高生产线的灵活性和响应速度，成为了工业富联亟待解决的关键问题。

据介绍，腾讯云通过提供自研的大模型推理框架、数据生成和异常检测算法，以及混元大模型+RAG技术方案，帮助工业富联克服这些难点。

通过统一的数据存储平台和大模型的推理结果，实现数据的集成和标准化处理，提升生产透明度和响应速度。同时，利用大模型深度分析和理解能力，为员工提供精准的知识服务，提高工作效率。

汤道生也在演讲中提及，现在很多企业面临内外部多重挑战，甚至陷入“内卷式竞争”，但如果蛋糕不增长，结果就是“零和”游戏。企业增长的核心还是在于跳出框架，探索产业的新发展。

图片来源：由企业官方提供

目前，腾讯产业互联网的生态伙伴数量已突破11000家，共同服务的客户总数超过200万家。三年间，年收入达到百万级的伙伴数量增长了150%。

当前，出海也已成为国内厂商寻找新增长点的必经之路。在今年的数字生态大会上，腾讯云还公布了企业出海全景图，并发布了国际业务阶段成绩单：腾讯云海外客户累计突破10000家，全球合作伙伴超过11000家，持续打造了包括阿斯利康、奔驰、丰田、沃尔玛中国在内的40多个财富500强级别海外企业入华成功案例。 

在助力企业出海方面，腾讯云泛互行业出海增速超过70%，出海行业客户覆盖度超过了70%。得益于在产品和服务等领域的长期投入，过去三年，腾讯云国际业务持续保持双位数高速增长，正在成为腾讯云新增长引擎。 

（雷峰网）

事实上，关于更换云CEO事宜，该集团高管团队讨论了数月，最终于近期在内部尘埃落定。

雷峰网了解到，新任CEO为研发出身，目前并不是业务线BG的领导，此前深度参与了云部门的工作。

至于这家大厂和新任CEO到底是谁，上任后业务重心会有何调整，其商业化道路将相应产生哪些变化？欢迎添加作者微信 mindy1857 了解，优先资深从业者添加。

今年以来，在国内云计算行业大环境低迷，各家友商防守为主的形势下，阿里云逆势扩张，在公共云产品、通义模型API这两大拳头产品轮番大幅降价的情况下，Q2季度实现EBITA利润暴涨155%，无疑为整个行业注入了一针强心剂。

不仅如此，8月15日晚，阿里集团公布的2025财年第一季度（即2024年二季度）财报显示，本季度，云智能收入为265.49亿元，同比增长超6%；经调整EBITA利润达到23.37亿元；公共云业务收入实现了双位数增长，AI相关产品收入实现了三位数增长。

这一财务表现在不久前大打价格战的映衬下，给业内带来一个疑问：阿里云为何能做到“降价不流血”？

要知道，在国内云计算发展早期，厂商们为了扩大市占率，曾在价格上发起过多轮竞争，久而久之，价格战被打上“烧钱”、“亏损”的标签。但不同以往，今年上半年阿里云几番降价后，面对市场质疑，其多次回应表示，降价空间源于公共云的规模效应与技术创新相叠加，从而带来产品本身成本的降低，是“不流血”的降价。

不仅如此，在财报会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭表示，接下来，阿里云还将继续高强度投入技术研发和AI基础设施，并且在高强度投入的同时，保持健康的盈利能力。

一手投入、一手盈利，阿里云是怎么做到的？

回归云计算的“规模”本质

由于国内数字化基础的先天不足，以及现状的错综复杂，在此前很长一段时间里，国内云计算行业曾经走上了一条过于深陷项目制、定制化的“岔路”，但回归本质，云服务作为基础设施，其核心逻辑在于公有云的规模效应。

然而，眼下能走这条路的厂商并不多，因为这需要跨过“技术”和“规模”两道门槛。

而阿里云作为国内市占率第一的云大厂，在利用规模来摊薄产品成本上，已占先机。今年上半年，阿里云抓住友商的软肋和疲态，发动了一系列迅猛的价格战。

2月29日，阿里云官网率先大幅降价，降价涉及100多款产品、500多个产品规格，平均降价20%，于是越来越多的中小客户流入阿里云官网下单。

紧接着，阿里云又在直销、电销渠道中开展了多个行动计划。更多细节可参见雷峰网此前文章《现在的阿里云，为何如此凶猛？》

以至于谈及上半年的阿里云，不少从业者的第一反应是，“太猛了”。几番攻城略地，也让业内同行从“中国市场特殊论”中回过神来，重新审视云计算作为一门基建生意，其本身所包含的内在逻辑：

公有云行业需要巨大的资本开支和研发投入，技术壁垒高、规模效应大。头部企业拥有更大的规模，也就有了不断降低成本的能力，从而可以降价让利，吸引更多的客户。如此循环往复，就会变成了一个快到追不上的飞轮，形成强者恒强的产业格局。

也就是说，持续降价的能力，本身就是检验云服务公司产品竞争力的标准。

规模的底座是“技术创新”

而想要加速云计算产业正向循环的飞轮，还有一个关键要素，即技术创新。

众所周知，云计算产品的降价，只有建立在由产品迭代、技术创新、规模优势等带来的成本优化的基础上，才不会杀敌一千自损八百。

其中，技术创新带来的降本起到关键作用。

从算力产业的角度看，有资源≠天然就用得好资源，如果缺乏合理、高效的管理，计算资源将面临大量的损耗和浪费。

如何让规模化的算力资源高效地利用起来，实现边际效应的最大化，并非一朝一夕之功。

尤其随着大模型浪潮涌起，计算需求急剧膨胀，催生了众多超大规模的云计算服务器集群，如何对这些遍布全球的计算节点进行统一的调度，实现降本增效，云厂商面临更加严峻的挑战。

全球的参与者都在加速转型和奔跑。以阿里云为代表的中国选手也不例外。

此前，阿里云就已实现拥有国内唯一自研云操作系统——飞天，能够编排调度百万级服务器，单集群调度规模超十万台，可在同样规格资源下带来更强的性能，同时实现极致弹性调用算力资源，使得资源效率和性能大幅提升。

进入大模型时代后，阿里云选择做AI时代的基础设施、开源路线、开放平台。对AI基础设施进行全面升级，推出百炼大模型平台，初步建成AI时代全栈的云计算体系。

今年以来，阿里云又全新升级了阿里云人工智能平台PAI，底层采用HPN7.0新一代AI集群网络架构，可高效协同调度各类芯片，支持高达10万卡量级的集群可扩展规模，进一步让超大集群像一台计算机般高效运转。

并在Q2季度发布了开源模型Qwen2-72B，以及对百炼大模型平台进一步升级，使其成为阿里云承载云+AI能力的重要平台。目前该平台集成了上百款大模型API，接入的付费用户数量在本季度实现环比增长超200%。

可以说，技术的提升不仅持续降低着阿里云的成本，还在不断促进阿里云新的商业增长，而带来的利润反过来又进一步反哺到了技术上，正向循环由此形成。

正如阿里巴巴集团CFO徐宏在财报电话会上所指出，接下来阿里在云业务上，期望通过密集的研发投资，继续实现可持续的盈利增长。

启动下一个增长引擎

此外值得关注的是，本期财报还披露了一个数字——阿里云外部客户收入（排除阿里巴巴关联公司）营收增速为6%。

此前四个财季，阿里云收入增速相对温和，均在 2%—3%之间。这一方面是阿里云主动优化收入结构、减少低利润率项目，导致部分增长被抵消；另一方面也是由于中国企业数字化需求大盘放缓所致。

如今，在阿里云继续战略收缩高流水、低利润的定制化项目前提下，外部客户收入却重新拉升至6%，这传递了一个清晰的信号——旺盛的AI需求，正在落地成实际的公共云服务收入数字。

财报披露的另一组数据佐证了这一点：“本季度公共云收入保持两位数增长，AI相关产品收入三位数增长，在公共云收入的占比持续提升。”

硅谷风投机构 a16z 的调查显示，大模型和生成式 AI 创业公司 80%-90% 的早期融资都用于向云计算平台购买算力；a16z 估计，未来行业更成熟时，模型和应用公司每年约 10%-20% 的营收将来到云计算公司。

从战略布局上看，在生成式AI这一新战线上，阿里云无疑是国内大厂中攻势最猛的一家。

目前，阿里已投资了中国估值排名前五的生成式AI独角兽，包括智谱AI、零一万物、百川智能、MiniMax、月之暗面。而这些公司均在阿里云上训练大模型。阿里云管理层曾透露，中国80%的科技企业和超过一半大模型企业都跑在阿里云上。

对阿里云来说，与有潜力的大模型公司深度合作，有助于阿里云继续巩固国内第一的市场地位和抓住 AI 计算带来的增量。

财报显示，百炼大模型平台上，付费用户数量季度环比增长已经超过了200%，包括一汽、微博、金山、完美世界、央视网、蓝凌科技等在内的众多企业都是阿里云百炼的客户。

同时，阿里云PAI等AI基建产品规模也在迅速增长，据国际研究机构 Gartner 发布的2024年《数据科学和机器学习平台魔力象限》，阿里云跃升至挑战者象限，并成为报告中唯一入围的亚太厂商。

除AI以外，出海是另一条新战场。

今年以来，阿里云在国际市场发起猛烈攻势，先是全线降价，平均降幅23%，最高降幅59%，击穿全球云服务底价，后又高调宣布将在韩国、马来西亚、菲律宾、泰国和墨西哥五个国家投资新建数据中心。

一位负责阿里云国际业务的人士表示：“目前阿里云亚太、中东、欧洲云计算需求很活跃，尤其是拉美市场经济活跃程度越来越高，当地云计算需求非常旺盛。进入墨西哥市场将成为阿里云全球拓展的重要一步。”

阿里云在国际大客户上同样频频发力。

五月，外媒报道阿里云拿下 LV 母公司LVMH集团五年长期合约，服务内容包括通义千问和百炼平台。而刚刚结束的巴黎奥运会，阿里云是其独家云服务商。并且此次云转播的用量为史上最大，首次超越卫星成为奥运转播的主要方式。有超过三分之二的奥运电视及网络直播信号是基于阿里云向全球分发，从巴黎传输到全球 200 多个国家和地区。

拿下LVMH集团和奥运会这种超级大客户，无疑将帮助阿里云进一步打开国际市场。

AI、出海带来了实打实的高质量收入增长，这也是阿里云可以实现“降价、不降利润”的底气所在。

按照 AWS、微软云等海外云厂商的经验，在坚持公有云道路的前提下，大约十年左右，云厂商将会进入收获期。对于阿里云而言，在规模和技术上真枪实弹投入了十多年，时至今日，边际成本效应已然显现。

而其他几家国内云厂商也将今明两年视作实现盈亏平衡的“关键之年”。但面对不断进化的市场需求，要想不掉队，一方面需要高昂的技术投入，一方面又面临市场份额的存量争夺，一众云厂商们能否纷纷迈入收获阶段，中国云计算行业能否开启下一个新阶段，还需拭目以待。雷峰网雷峰网雷峰网

作者：梁程敏 胡敏

编辑：周蕾

“今年一些客户冒着被罚息的风险，迁移到阿里云了。”AWS中国销售张峰告诉雷峰网。

罚息，是写在AWS大客户协议中的一项条款。这项惩罚的设置，主要是为了避免某些大客户，既享受了优惠折扣、但又没完成承诺用量的情况。

一般而言，为了规避罚息，大客户在前期用量上就会做合理评估；而在合同期间，大部分客户考虑到用量要确保完成，也不会轻易迁移。

今年的情况却变了，有多家大客户不顾罚息，接连动了迁移念头，这让包括张峰在内的很多销售感觉到了危机。据知情人士透露，上半年AWS中国提出的目标之一就是要保住存量客户，不少细化客户管理的举措也相继推出。

举措出台，销售加以防守，但客户流失仍未停止。

这位AWS销售提到，前不久一家总部位于上海的互联网大客户动了迁移念头，自家高层随即登门拜访、亲自挽留，谁知道人家客户还是直接迁走了。

“阿里云今年是真的猛。”价格战，张峰们其实已经见怪不怪，但没想到阿里云确实敢出手，直接杀到了大家都没想到的折扣水平。

张峰透露，上半年他约见过多家老客户，对方都开门见山地说：“你给我这个价吗？阿里云比你们低很多，他们折扣和代金券拍板还更快一些。”

在这波凶猛进攻之下，一些客户倒戈进入阿里云阵营。

云市场的价格战，一向是没有最低，只有更低。这一次，阿里云更加来势汹汹，似乎是要把这场价格战“往死里打”。愿意奉陪到底、有招架之力的友商，却没那么多了。

但阿里云哪来的底气，敢下这样的狠招？

为何在Q2展开碾压式价格战？

当下其他云大厂纷纷调整策略，呈现出不同程度的防守姿态，他们采取相对保守的经营策略，注重企业的财务健康和可持续发展，这种谨慎抑制了扩张的势头。

这正为阿里云提供了绝佳的偷塔机会。

这个Q2，腾讯云和华为云均在严苛执行集团下发的“要利润，更要健康度”要求。

多位内部人士透露，集团层面对这两朵云的预算支持和Headcount都在减少，不仅裁撤了部分业务线，同时否决掉大量低毛利项目的竞标。

种种收缩和约束，限制了他们在市场推广、产品研发等方面的投入，从而滞缓了其市场进攻性，难以招架阿里突如其来的价格战。

而这种防守策略并非本土云大厂独有，上半年刚经历过重大高层人事变动的AWS，也同样在进攻上出现了停滞。

这一年来，AWS中国和全球新CEO的上任后，立即对组织架构进行了大刀阔斧的调整，与此同时，掌管AWS大中华区13大KA客户的高管梁岩在6月份离职，转投微软云阵营。

高层和组织的频繁变动，让员工缺少安全感，不敢贸然行事，担心即便做了某些工作，很有可能第二天与自己无关，不如先观望。

除此之外，西雅图总部现在对中国区业务的支持度，也是一个谜。

前AWS中国区员工赵伟透露，总部在制定影响中国区的重大决策时，过分依赖主观判断，未能充分了解中国市场实际需求。例如，整个AWS中国区，只有Compete Program部门，有权限向总部申请折扣，但总部判断折扣标准很大程度取决于这个组的文档写作水平，未必能从实际市场竞争出发。（想了解更多AWS政策折扣情况，欢迎加作者微信 LCMfancyworld 交流）

因此西雅图总部面对天高皇帝远且变化莫测的中国市场，并不能实时做出应对措施。中国区只能站在一边，一边跺脚，一边眼睁睁看着阿里云在自己的客户身上开展“搬山计划”。

在这样一个“众商皆守”的市场环境下，阿里云抓住了友商的软肋和疲软势态，陆续开展了代号为“燃烧XX”、“扑X行动”、“搬山计划”等项目，抢夺竞争对手的KA客户。

除直销团队发起进攻之外，电销团队也在全方位截获友商的长尾客户。

但另一个疑问浮出水面：阿里云，是怎么有底气发起价格战的？

价格战的钱从哪来？

谈到云厂商的降价，通常都会说到公共云的商业模式，越低的价格带来越高的市场份额，从而产生更多降价空间。叠加集团层面的支持、降本增效的操作，打价格战的钱自然就有了。

但当中仍有一些细节，是让阿里云这场价格战，和其他厂商、其他降价战役区分开来的关键。

雷峰网了解到，前段时间，阿里云对政企事业部下达了明确指标，要求2024年扭亏为盈。为实现这一目标，阿里云缩减传统大集成项目，持续投入专有云；同时也主动放弃一些项目，坚决止损。此举节省下来的大笔开支，也覆盖了一部分价格战的成本。

另外，自从去年底阿里云进行了全方位的重组与调整后，阿里集团内部各类资源也正大量向阿里云倾斜。

值得注意的是，政企事业部也在加大公共云产品开发和销售力度——通过提高毛利来弥补亏损，这种杀伐果断的内部成本控制与利润追求并重的策略，为阿里云在价格战中奠定了基础。

更重要的是，种种迹象表明，阿里云正在大幅缩减分销佣金支出：收缩代理商创收占比，节省佣金。

2023年，阿里云实施ABCDEF客户分层政策，从代理商手中收回了AB头部客户和EF长尾客户，扩大了原厂直营占比，节省出数千万的佣金支出。上个月，阿里云在征求客户和代理商意愿后，收回了C类客户。

伴随着客户收回的，是一次比一次激进的价格战。二者互相促进，互相成就。

2024第一季度的“2·29大降价”活动中，阿里云官网全线产品大降价，让部分代理商的价格优势不再显著，越来越多的中小客户直接通过官网下单。

客户不断流向阿里官网的另一面，则是佣金支出的直线缩减。

每年的618和双11，阿里云会发起一定类目产品的促销活动。今年618期间，阿里云电销部门开启了半个月左右的促销，进一步使得部分客户抛弃代理商，与阿里原厂直接合作。（关于阿里云下半年更多政策情况，欢迎加作者微信 LCMfancyworld 交流探讨。）

多位代理商告诉雷峰网："电销的促销确实让不少友商的中小客户迁移到了阿里云，阿里云越坚挺，我们越有信心。但这也让我们比较被动，代理商只能按照官网的价格执行，但这个价格与电销部门的促销价差距太大，我们该怎么给客户交代呢？"

任何卓有成效的策略背后，都有其两面性，阿里在夺得友商份额之余，又不得不面临代理商急需妥善安抚的局面。

凶猛的代价

这场凶狠的价格战，对阿里云而言，并非百利无一害。

价格战“反噬”，激化直销和电销的矛盾

618期间电销部门促销的初衷，是想从腾讯云、华为云、AWS等友商手中抢夺客户。

友商们的客户确实能撬，但撬得再多也有限。如腾讯云此前也是价格战常客，打过“0元中标”的仗，已经把低价打到了极致；华为云则凭借政府背景和补贴政策，将客户基础打得稳固。对这两家的客户来说，阿里云给的优惠，能打动一些客户，但仍有不少客户不为所动。

“说白了，一些客户就是懒得迁，吸引力没大到那份上。”一位业内人士坦言。

同时，电销的促销策略还明显引发了阿里云直销客户的不满，间接点燃了阿里云直销和电销员工之间的矛盾。

当阿里云电销部门开启促销时，一些直销部的客户打听，自己是否可享受同等优惠折扣。

由于阿里把直销和电销客户名单做了划分，各有独立折扣规则，折扣无法共享。但外部客户显然不关心、也无法换位思考阿里直销的难处，他们会做的只是发起一轮轮投诉：“大家都是使用阿里云，为什么我们不能享受同样的低价？”

这对阿里云的销售管理和价格管理提出了挑战。

代理商深感“被背刺”

而在渠道侧，阿里云这一波猛攻，进一步挤压了代理商的空间。

在2023年之前，代理商还有很多的大客户，这一年政策变动后，代理商只能开发中长尾部客户。而这些客户中，有一部分也因为今年官网降价，而进一步回流官网。

王刚是阿里云的资深代理，今年上半年他也明显感觉到，一些小客户，特别是一年就花个几千、上万块，对代理商越发没兴趣。“从代理商处买，返点就几百块钱，还麻烦，不如直接去官网下来得方便。”

代理商锁定的客户群体基本都是在几十万到百万之间，这跟电销的客户也高度重合，原来依仗返点，在折扣方面还是能拼得过电销。

“然而，今年这一波操作，代理商在折扣上也拼不过电销了。”王刚说道。今年很多代理商对阿里云的意见是越来越大，一些旗舰级的大代理商已经在接洽其他云。

为了安抚代理商，阿里云打破惯例，由公共云的一号位刘伟光亲自带队，去三亚举行了一场代理商的“安抚会”。

会上，刘伟光在宣讲PPT的最后一页留下了自己的邮箱，并表态到，代理商伙伴以后如果有任何问题，都可以直接向他开炮，向代理商表以忠心。

回顾上半年，阿里云确实招招凶猛。

战略上，要带领整个行业走向公共云主导的市场。在战术上，用价格战倒逼行业降低成本，让利给客户。

但兵行险着，阿里云同时也要面临来自内外部的考验，这家国内云巨头是否会将这套打法执行到底，顶住成本和代理商的压力，也仍是未知之数。

据了解，阿里云的2024上半年财报将于本月披露，总体表现或超预期，这套“狠招”究竟带来多少利弊，雷峰网将继续追踪报道，欢迎添加作者微信 mindy1857 交流。

注：文中张峰、赵伟、王刚均为化名

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2024年上半年刚刚过去，AWS中国员工张浩心中愈发不安。“今年不少客户陆续被友商挖走，客户流失了，裁员的力度自然也会越来越重，这次大概率要轮到我了。”

有类似焦虑的员工，不止张浩一人。在自身组织臃肿和一众友商的“围剿”下，大规模裁员的担忧正如浓重的乌云一般，笼罩在每位AWS员工的心中。

同样在AWS就职的员工王刚，却是另一番想法。

“赶紧多裁点吧，公司现在已经严重冗员了。”在他看来，疫情三年间，AWS中国开启“扩招”模式，员工人数从800翻了一倍多，巅峰时甚至一度达到2000左右。“内部同事对此都心知肚明。不少部门人数过百，但其实十几、二十个人就能把活儿都干完！”

让王刚更为发怵的是，与冗员相伴而来的一系列内卷和内耗：资源的无序争夺，花样百出的向上管理，以及频繁的抢功戏码，几乎每天都在上演。

业务高速发展之下，企业冗员几乎很难被防范和顺利解决，这一点在大公司身上更甚。知名如AWS，也未见得有奇招良方。

作为首家进入中国市场的外资云，十多年来，AWS业务突飞猛进，人员规模也急剧膨胀。虽然近两年在各种“暗裁”下，AWS中国销售团队已缩减至1700人左右，但比起微软云的700人和谷歌云的40人，AWS仍属“庞然大物”。

这种体量，在当下市场低迷，行业竞争加剧，新技术新需求不断涌现的情况下，无疑加剧了大象转身的难度。组织“虚胖”，职能重叠，全员内卷，高管心态老化……AWS中国接下来将何去何从？

架构层叠、职能重复，AWS中国已成“外企IT养老院”

前几年，小曹从一家硬件外企跳槽到了AWS，入职没多久他便发现不少怪事。

首先是岗位层叠、职能重复。他察觉，公司里职能相似甚至重复的团队很多。比如L8高管倪殿令负责的是“创新成长企业和partner事业部”，但在另一位L8高管李晓芒的“商用市场事业部”里，也有做partner的小团队。

而且，顾凡、凌琦、李鑫、刘慧婷，陈晓建这些L8高管及其所负责的部门，都属于中场，并不负责直接打单。直接打单的主要是沈涛、李晓芒和梁岩。

“顾凌刘陈四个人基本都是搞技术出身的，而AWS中国就是一销售组织，在销售组织里放这么多中场人员，真的有必要吗？”更多管理架构详情可添加作者微信 xf123a 交流。

以上两点倒还在其次，更让特地跳槽来AWS的小曹们泄气的是，这种“冗余”，还体现在管理层的心态上。

老牌企业不同于新兴互联网公司，后者从高管到基层，往往都有股冲劲。但老牌企业中，高管队伍通常都是老将居多。

一位软件行业老兵刘嘉告诉雷峰网，AWS中国前任一把手张文翊在任期间招募进来的一群L8高管，绝大多数都是出自SAP、思科、Oracle等上一波云计算时代的IT老将。“这些人年纪也都不小了，是叔叔伯伯辈的，而且基本都财富自由了。”

位高权重，又财富自由，结果往往就会不够“饥渴”，容易躺平。“AWS中国是圈内有名的‘外企IT养老院’。”

比起向外冲锋陷阵，处于既得利益位置上的老将们往往更喜欢相对安全的“内卷”。

“AWS中国内部现在充斥着汇报文化、表演文化。”猎头张兰描述，现任一把手储瑞松去年底上任后开展了一波组织调整，大重组、大动荡之际，员工们纷纷忙于证明自己存在的价值和必要性，于是各种表演轮番上演。

“主要还是人太多了。现在的AWS中国，既不是业绩导向，也不是技术导向，而是在人员冗余下，员工彼此间为了抢位置、争资源的‘竞技场’——演技的技。”张兰补充道。

另一位AWS老员工小舟对此也深有同感。

他告诉雷峰网，按照常理，正常的公司业务和人员结构更多都是一圈一圈的，有点像北京的二环、三环、四环、五环，随着业务的扩大，人员一圈圈扩大。但AWS中国最近这几年更像是在叠汉堡：

“业务就那么大一块，但人数却在不断增多，导致最终像汉堡包一样：一层层往上叠，但从上往下俯视的时候，它所占的面积就那么大点。”

“公司里面部门和职能都重叠得厉害，员工各种内卷，没人干的事情永远没人干，有人干的事情就一群人扎堆。”

以至于AWS内部流传着这样一个类比玩笑：一些抢手项目的人员和业务分配上，正常公司切的是土豆块，每人各负责一块；比较卷的公司，切的是土豆丝，每人各负责一细条；但AWS切的是头发丝。

时过境迁，“堆人头式服务”优势渐失

不过，“人多”也是一些客户喜欢AWS的原因所在。

“AWS的产品那么贵，为什么还能卖得出去？AWS提供的很多免费服务，起了不小作用。”小舟解释道，比如成立各种AI Lab、 IoT Lab和解决方案团队，帮客户做各种POC验证，还有面向高管的共创工作坊、亚马逊文化输出课程等等，“免费的、高端的，务虚的，一句话总结就是，花里胡哨的东西特别多。”

而这些服务背后，都离不开大量的“堆人头”。

这与AWS自带的电商基因不无关系。

亚马逊是做电商起家，电商作为服务业，特点之一就是要迎合市场、迎合消费者，而非引领和指导。久而久之，这种“跟随式服务”的气质深入亚马逊骨髓。

等到其要做云计算时，自然而然就把这种基因带了过来。于是本应属科技行业的云计算在亚马逊手里就变成了一项服务业：客户要什么，我就提供什么，而不是像真正的科技公司那样“我有什么，我想卖给你什么”。

“与其说AWS是一家技术公司，不如说他是一家服务公司。”近年来，随着AWS产品和技术优势的相对弱化，这一观点在业内变得流行起来。

相比其他科技公司卷技术、卷产品，如今的AWS更偏重于卷服务。而服务，往往是最消耗人手的。

时过境迁，眼下，这些看似“必要的冗员”还奏效吗？

“有些客户很喜欢和AWS一起‘共创’，尤其是互联网客户，如安克创新。但说实话，再喜欢也扛不住现在这个经济形势。”业内人吴桐透露，这也是AWS中国在拼多多等目标客户上进展缓慢的原因之一。

雷峰网在此前文章《AWS大中华区2024艰难开局:大客户飘摇、本地业务不振，Azure猛追》中，曾指出过，2023年底，AWS中国将拼多多和阿里海外新增入大客户之列，并定为2024年重点攻坚对象。但半年下来，进展有限。

据多位业内人透露，以拼多多为代表的一众互联网公司，现在都非常务实，比如在竞标环节，每一项都会邀请各家云厂商的架构师前来参与，然后作为采购方全程监督，就拿价格、拿架构的先进性来比拼，干脆利落。这种情况下，擅长与客户一起深度交流、共创的AWS想要取胜，难度不小。

而一些已经与AWS共创的客户也正在动摇。

据业内人透露，如安克创新就和AWS联合做了一个数据科学项目，优化广告投流效果，最后估算，大概节约了几百万美元的成本。看似一派向好，但实际上，安克创新已准备将一部分欧美业务从AWS迁移到微软云上。

“AWS不仅在中国市场上网费贵，在国外region的网费也很贵。”一位外资云BD告诉雷峰网，一些外资云在海外网络流量上甚至能做到比AWS便宜90%。

事实上，不惜以大量堆人头的方式所带来的服务优势，很难维持长久的竞争力。获客、留客，比拼的从来不是单一维度的能力。相较于服务，产品、技术、价格等方面的优势同样重要，甚至更为重要。然而，这其中不少恰是AWS中国的相对弱项。详情参见《“AWS中国，你该降价了”》。

人海战术下，AWS的服务真的好吗？未必。相反地，客户对AWS服务的吐槽也并未断绝。

一些AWS用户曾向雷峰网描述，有客户用了AWS的数据库，发现存在不规律的抖动，“存储用着用着不一定什么时候突然就挂起了，写不清也读不出来，过一会儿又恢复了。”客户投诉后，时隔很久才得到解决。

几年前，更有一位大客户的账户被盗用，曾向AWS申请解决，也是迟迟难得结果。而SHEIN的一些工程师在技术论坛上多次发声，对AWS服务中的bug表达不满，也已成业内公开秘密。

多重因素叠加下，AWS中国再如何以服务著称，也未必能轻易留住如今这些更重视性价比的客户们了。网易游戏、朴朴超市、携程……一些大客户正在搬离或准备搬离的传闻在业内不绝于耳。更多大客户变动情况，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

似乎也是看到了这一趋势，一众云大厂纷纷将挖客户的目标对准了AWS。

“今年年初，阿里云内部发布了‘搬山计划’，说白了就是要挖友商的大客户，尤其是AWS的。目前已经取得一些效果了。”一位接近阿里云的业内人张峰向雷峰网透露。前文所提及的安克创新便在阿里云该计划的名单中，微软云也对这家大客户“虎视眈眈”已久。

据张峰称，安克创新每个月在AWS上的用量约为20万美元，按照用量来说，并不属于AWS中国第一梯队的客户。由此可以想见，AWS手中其他更大体量的客户，正在面临更为激烈的争夺。

而伴随着客户流失，僧多肉少下，AWS中国人员冗余的问题可能会愈发严重。

暗裁、明降，AWS留人难

或许AWS中国高层也意识到了这个问题，自前年起，便低调开启了各种“暗裁”。

雷峰网曾在此前文章《AWS中国裁员背后:小规模、分批次、多样化「暗裁」，已持续两年》中描述过这一系列裁员操作。

被迫离职的员工的气愤点主要集中在觉得“赔偿不公”上：部分员工离职补偿里的“n”为社会平均工资，这导致赔偿大大减少，比因PIP绩效淘汰机制走掉的同事拿到的补偿要少得多，甚至都抵不上很多人一个月的工资。

而这背后，或许也正折射出AWS中国在人员冗余下的不堪重负。

“养人费钱，裁人更费钱，裁人的钱看不到直接回报，相当于打水漂了。”一位HR业内人向雷峰网解释道，通常人员过多、预算不足，成本太大的情况下，用人公司往往就会采取一些“非常规”手段去裁员。

与此同时，也有不少AWS员工是主动萌生去意的。

“AWS是外资云老大哥，但在‘招人’环节上，并没有展现出带头大哥的样子。”多位离职员工向雷峰网反馈，疫情期间人员扩招时，AWS与应聘者签订合同用的是亚马逊电商公司那套。“亚马逊电商一般是签一个三年合同，奖金比例分别是：第一年60%的bonus，第二年30%，第三年是0。”

在这种薪酬设计里，员工入职后头两年还能拿到一个比较理想的薪资，但之后涨薪幅度就会放缓，甚至下降，这种机制促使不少员工将AWS的工作当成短暂的职业跳板。

“这种玩法能招到多少优秀的科技人才？员工只会越干越没奔头。”一位客户技术负责人刘强感慨，这两年大模型火了，但他和AWS，包括美国总部那边，接触几番下来，几乎没碰到过一个真正意义上的AI高级人才。关于AWS大模型、AI方面的更多内幕故事，欢迎添加作者微信 xf123a 互通、交流。

在人员冗余、内卷的体系里，再多的资源和优势也容易被摊薄、被稀释。

“AWS科技光环不在了。”刘强无限感慨地回忆道，早些年AWS在拉斯维加斯开大会，国人都非常兴奋，1000美元一张的门票，二话不说自掏腰包，还自己买机票酒店，到了会场人山人海，没位置了就席地而坐。而现在，除了一些新手新兵，基本没人去，去了也更多是为了旅游。

组织臃肿，效率低下，冗员内卷，人浮于事……时间久了，不少人选择离开。而他们的下一步往往是同为外企云的微软和谷歌。

由于为友商输送了不少各层次、各业务线人才，AWS一度被业内笑称为外资云的“黄埔军校”。

近些年，AWS经历了：印度负责人两年间连换两位，分别被谷歌和微软挖走；中国市场上，谷歌云大中华区一号位Kathy Lee、微软大中华区数字原生事业部总经理田灼、微软大中华区商业企业事业部总经理段微之，也都曾在AWS中国就职；更不用说，谷歌云和微软云的不少总经理、BD也都是从AWS跳槽过去的。

不久前，AWS中国又一员核心高管——负责13家头部大客户，即Top Acct部门负责人梁岩也加入了微软云。详见雷峰网此前文章《独家丨AWS中国核心高管变动:大客户负责人梁岩加入微软云》。

“谷歌和微软现在对AWS的攻势很猛。”前述客户刘强表示，这两家外资云现在从售前销售，到GM、合伙人、VP很多都是AWS的前员工，对AWS的账单配置、合同条款、优惠折扣力度等全都一门儿清，几乎可以掐着AWS中国的“七寸”来打。

结语

"别管真的需不需要，先把人堆起来再说"，2020年前后那几年，这种盲目扩张的风气弥漫在AWS内部。2023 年，报销倒查、三年不续签、变相裁员、补偿缩减……员工们“怨声载道”。

短短三年间，这一前一后截然相反的画面对比，令人不胜唏嘘。

事实上，公司作为利益生产和分配的组织，“冗员”现象自有其内在驱动力。

毕竟随着headcount越多，部门管理者可支配和调用的资源就越多，在公司内部的话语权就越大。这种根植于人性深处的“权力追求”，无形中为公司的“冗员”加上了惯性的轮子。

而如何应对这种内生惯性，在市场变化和战略调整时，减少组织“虚胖”，保持业务健康运转，确保员工妥善安置，考验着掌舵者的智慧。接下来，AWS中国能否迎来蜕变重生，业内正在拭目以待。

接下来，雷峰网还将陆续发布AWS、微软云、谷歌云等系列文章，更多内幕故事，欢迎添加作者徐晓飞微信 xf123a 互通、交流。

注：文中张浩、王刚、刘嘉、张兰、小舟、吴桐、张峰、刘强，皆为化名。

2024财年底刚结束，微软中国便开始了大裁员。

雷峰网独家获悉，近日，不少微软中国员工陆续收到公司邮件，要求他们尽快离职，甚至有员工被要求1个月内走人。

据知情人透露，此次裁员以销售岗为主，范围涉及80多人，约占销售团队总人数的10%。裁员“重灾区”集中在EC （Enterprise Commercial）部门，原因可能是该部门习惯于“卖光盘”、“卖lisence”的传统思维和做法，已跟不上云计算时代的市场需求，缩编或成必然。

据传此次赔偿为N+2。不少业内人反馈，在三家外资云中，微软的赔偿标准往往较为居中，通常都是高于AWS但低于谷歌云。

雷峰网了解到，近年来，微软中国已将“人员精简”列为常规操作，相较于另外两家外资云，其考核机制更具“狼性”。除了每个季度的PIP绩效淘汰制外，每逢财年底，也要大裁一波。例如，去年7月前后，微软便陆续裁掉了一二百人。

也有业内人认为，微软的频繁裁员在一定程度上也折射出了其内部组织架构的复杂性和业务决策的多变性。

与产品结构较为纯粹的AWS、谷歌云不同，微软除了云计算Azure外，还有大量的license、modern work 365等业务，不少销售更喜欢推销这些传统的主打产品，因为更容易“出数”，开了单就能拿钱，业绩立竿见影，但这在无形中“挤压”了云业务的机会和空间。为了应对这种“内部惯性”，更严苛的考核、更频繁的调整似乎在所难免。

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雷峰网独家消息，微软云中国区或将于2024财年底（今年6月底）前后进行一次较大的组织架构调整，调整对象主要聚焦于微软大中华区一号位侯阳领导下的700多人的销售团队。

据多位知情人透露，此次调整方式或为：在各细分行业销售线中，将具有相似职能的小团队整合在一起，以降低多头对接、分兵散打带来的沟通内耗和作业低效。

具体来说，侯阳此前已在数字原生事业部率先展开了一项“试验”：将与客户打交道的各个团队，如CSM团队、AE团队等，统一集中汇报到该事业部总经理田灼处，精简了沟通层级，提升了事业部内部的扁平化。鉴于该“试验”取得了不错效果，接下来可能会在其他行业线大范围铺开。

此次或将到来的调整是否会导致大规模裁员，尚不得而知。据微软云中国离职员工透露，与国内许多大公司实行的年度末位淘汰制不同，微软中国销售线的淘汰机制以季度为周期，更具“狼性”，每个季度都会淘汰一些排名末尾的员工。目前，微软云中国销售团队规模约保持在700人左右。

不过，伴随着可能到来的合并、精简和扁平化调整，中间层可能会被压缩，尤其基层管理者会面临较大的危机。

由于微软的财年是按照“上年7月1日到当年6月30日”为一周期，部分业内人士认为，此次组织调整选择在2024财年底前后这一重要节点进行，预计不会是小动作。

事实上，许多大公司都会选择在财年底前后进行重大组织调整，以便进行复盘梳理、排兵布阵，迎接新财年的挑战。去年12月，亚马逊云AWS中国区一号位储瑞松也对销售团队进行了调整。如今，继AWS中国之后，微软云中国也摆好了应战之势。

当下，包括中国市场在内的全球云计算行业格局，正在面临新一轮洗牌。

近两年，在AI大模型的加持，以及云产品成熟度的不断提高下，微软与谷歌在云计算市场上的增速已屡次超过AWS，后者此前积累的先发优势正在被加速削弱。

据国际市场调研机构Synergy Research Group 2023年10月数据显示，目前全球公有云IaaS市场，亚马逊AWS市场份额为32%、微软Azure为23%、谷歌云为11%。而今年一季度，AWS、Azure和谷歌云的市场份额分别为31%、25%和11%。后两者正在加速缩小与老大哥AWS之间的差距。

业内人士预估，如果这一趋势不变，大概明年年底，微软云就能追上AWS，登上全球云计算王座。而中国外资云的排位也将迎来新的变数。更多微软云此次调整内幕，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。雷峰网雷峰网

大模型争相降价下，AI应用的门槛真的降低了吗？

答案还真不一定。因为除了价格门槛，AI大模型还有应用门槛。甚至，后者比前者更具挑战性。

B端业务场景向来以“繁、杂、难”著称，大模型想要落地，绝非易事。

如何在千头万绪中，找到一个切入点“下脚”？低代码，逐渐进入了各方视野。

事实上，低代码自诞生以来，一直因其应用场景边缘化而饱受争议。而通过自然语言交互就能自动生成代码的大模型推出后，唱衰低代码之声更甚，但事实到底如何？一些“敢吃螃蟹”的行业老兵们给出了出乎意料的答案。

他们认为，低代码与大模型融合后，大模型为低代码注入了“灵魂”，使机械工具一跃变成智慧助手。而大模型则借低代码“小、轻、快、准”的特性，将触角伸到了万千真实业务场景里，走进了中小企业的‘寻常百姓家’。

“低代码不再‘呆板’，大模型不再‘高冷’，两个乍看水火难容的技术，最终反而一同推动了AI普惠。”

低代码+大模型：破开B端场景繁杂难的“铜墙铁壁”

企业在发展，业务在扩大，数字化需求也在蹭蹭上涨，但相应的数字化工具却经常陷入捉襟见肘的窘境。这是国内大多数企业，尤其高成长型企业面临的困局。

作为一家成立了13年，主营国际物流的公司，环世物流对此感受颇深。

其数字化运营总监李刚告诉雷峰网，在“以更小成本，更快速度，对高速奔跑的业务进行数字化改造和提效”这一过程中，环世物流走过了一段“打怪升级”之路。

2020年，与大多数中小公司一样，环世物流选择从简单的低代码工具入手，做一些简单的表单和审批流，实现一些简单的数据收集、统计和业务协同。

但仅用了一年后，就发现“不够用”了。当时公司业务高速扩张，要搭建海外仓储系统，需要进行一些轻应用搭建，却遇到一个两难困境：

外购系统的话，需要支付的费用高昂；

自研的话，当时公司研发人员有限，能否做出来、能否做好，都存在不确定性，并且要花费的人力、时间成本也比较大；而现有的低代码工具功能又不足。

一时间，找到一款好用、易用的数字化开发工具，成为公司业务发展的燃眉之急。

“经过一番调研、筛选，我们最后选择了钉钉的宜搭。最终只用了五分之一的人员投入和时间投入就把场景给配置起来了。”李刚回忆道。

最近这两年，走过了“轻应用”搭建阶段后，环世物流的数智化又开始进入“更重”的阶段。

此时，所面临的问题也愈发复杂了。

李刚告诉雷峰网，“客户询价”是环世物流业务链条中最基础、最重要的场景。整个流程会涉及三种角色：客户、销售、航管（环世内部“价格管理”的角色，负责对接船运公司等承运商）。

在售前环节，客户将需求告知销售，销售作为中介，分解客户需求之后向航管咨询。航管从承运商报价单中，找到符合需求的路线报价方案，再返回给销售，最终给到客户一个完整方案。

然而，询价的复杂之处在于这是一个涉及“1对N”的沟通场景，由于每个港口、每条航线的航管都不一样，所以一次“客户询价”，往往需要销售沟通多个航管，经过多轮沟通、比价、筛选，才能给到客户最优方案。这一过程费时费力。

在此之前，为了提效，环世物流自主使用过一个信息系统，但由于使用不便、信息完整度不高，导致销售和航管主要还是选择通过线下面谈或电话沟通，效率极低。而且航管每天也要面临大量销售的咨询，承运商的线上价格又是实时更新，导致航管和销售之间的协同常常产生摩擦，关系紧张。

直到2023年，随着钉钉AI助理的发布，大模型成为了环世物流破局的利器。

李刚和同事们经过一番梳理后发现，“客户询价”场景中，整个流程的低效体现在四个方面：

1）运价信息滞后。传统运价查询方式依赖人工沟通、运价数据更新频繁且不统一，容易导致货主和物流公司获取的信息不准确，影响业务决策。

2）询价耗时久。运价结构复杂，难以快速比较和选择最优方案，需要人工筛选，非常费时。

3）运价整合难。承运商众多、信息整合难。

4）报价效率低。计算方式复杂、人工出错率高、输出格式不统一、客户体验差。

针对这四大痛点，基于钉钉AI助理，环世物流打造了“掌柜助手”。

李刚告诉雷峰网，“掌柜助手”通过钉钉AI的智能语义解析，能够精准获取到销售的实际需求，实现上千家国际物流企业和船舶公司的线上实时价格匹配。

“如今，销售同事只需要跟AI助理简单对话，就能获取到包括合适价格、承运公司在内的最佳方案。而且销售还可以增加一些筛选条件来锁定需要的运价。”李刚补充道。

“不仅如此，最终基于筛选的运价，‘掌柜助手’还可以生成符合企业自定义模版标准的企业报价单，并一键分享给客户，提高业务效率的同时也提升了客户体验。”

至此，通过对低代码、大模型的相继运用，环世物流在B端业务繁、难、杂痛点的“铜墙铁壁”上，撕开了一道口子。

“老屋翻新”，传统应用也能一键AI化？

如果说，低代码降低了企业的数字化门槛，那么低代码引入大模型就是更进一步，直接降低了企业应用AI的智能化门槛。

上个月，钉钉宜搭AI助理又进一步能力升级，通过提供开箱即用的低代码，让企业能够快速、低门槛为传统应用配备上AI助理，使存量应用一键AI化，实现“低代码+大模型”双剑合璧。

就好比建造新居通常比翻新老宅来得容易。相比新搭建的应用，不少企业在处理存量应用的数智化问题时，往往会面临更多棘手难题。

存量应用的数智化改造常常涉及更庞大、更复杂的工程量，经常是千头万绪，无从下手。因此，基于原有软件系统，采用低代码和大模型，进行阶段性、渐进式的数智化改造，更符合大多数企业的实际情况和需求。

环世物流也借此机会实现了大模型数字化应用的再次升级。

李刚告诉雷峰网，环世物流的信息化部门不仅为集团提供数字化支撑，同时也对外出售软件，赋能其他中小物流企业，所以也面临销售管理的问题。

“我们对订单成交后的管理有更高要求，如客户满意度、新增需求、跟进情况等，更偏向成交后的订单生命周期管理，但市面上的CRM大多功能都是服务于售前流程，缺乏对订单成交后的业务流程管理能力，因此难以满足我们的需求。”

后来，当钉钉在低代码平台“宜搭”中引入大模型后，环世物流仅花费一周时间，就用宜搭低代码自主搭建了一套CRM的销售管理系统。所不同的是，这套系统可以覆盖订单从售前到售后的全生命周期。

现在，环世物流的销售只需向宜搭AI助理简单提问，就可一键获取销售情况的数据分析，并生成BI卡片，获取更智能、更精准、更有效的分析数据结果。例如，销售向AI助理询问“帮我查询下某某的客户拜访情况”， 宜搭AI助理便能够将“拜访情况”转化为该销售习惯拜访地区、拜访客户喜好、拜访时间统计、拜访次数分布、拜访形式和拜访目的等数据指标，然后进行数据库查询，并返回有效分析，为企业决策提供数据分析支撑。

“只要7天，我们就用低代码+AI助理，搭建出了一套CRM业务系统并获得BI数据分析的能力，这在以前想都不敢想啊。”拥有近 20 年行业经验的李刚也不禁发出感慨。

无独有偶，深圳航空对此颇有感触。

深航销售平台的业务负责人史炎平曾讲述过这一过程。

据他介绍，此前，深圳航空已经搭建有机票分销系统“深航销售平台”，在用户使用过程中虽然提供了培训以及使用了传统的手册和知识库，但是由于功能迭代频繁，营业部、坐席人员调整，每天仍需要通过大量人工问答获取信息，效率不高，沟通成本巨大。

同时，一线销售人员需要查询订单票据信息时，需要通过登录深航销售平台系统中查询，信息同步不够及时便捷，系统中沉淀的大量数据也没有最大程度地发挥价值。

怎么办？今年以来，经过数次调研，深圳航空营销委使用钉钉宜搭AI助理、钉钉宜搭互动卡片以及业务接口搭建了“深航AI销售帮手”（简称“深航销帮”），专门针对深航营销场景的痛点进行了定制化开发，解决了销售系统保障、信息触达、经营监控、销售预警、知识管理等难点。

据史炎平介绍，“深航销帮”集成宜搭搭建的销售管理系统“云销平台”，打通多个内部销售相关系统，为员工触达和使用这些数据提供了非常人性化的入口：

“你用自然语言询问‘系统最近的出票时间是什么？’‘近12小时出票情况如何？’等问题，这个Agent就会调用接口，实时查询，并以图表形式显示相关数据，通过Agent对接知识库解答用户的常见问题。”他补充道。

此外，据史炎平介绍，该Agent还能为非系统用户提供订单票据查询等服务。

也就是说说销售人员无需经过系统用户中转，就可直接向AI助理提问“XXX机票/订单的出票代理人是谁?具体信息如何?”，而AI助理收到需求后，会直接查询B2B系统的出票数据，返回所需票据信息。

在这次项目的升级改造中，史炎平发现，用户的需求实际上是不断进阶的：

“最开始，用户希望手工的活儿能通过系统解决（IT系统），后来希望工作可以随时随地的做（低代码），再后来又觉得入口太深、操作麻烦，现有应用也过多了，希望有一个应用能够解决所有问题。此时，低代码+AI，以智能互通之能力就派上了用场。”

而需求进阶的背后，本质上是效率的进阶、数智化深度的进阶。

“我们用‘宜搭+AI’忙活了三年，从各种系统、各种应用齐上阵，到现在一个AI助力，实现了应用从入门到消失。”史炎平话锋一转笑道，“当然应用不是真的消失，而是在隐藏在后台，低调、丝滑地实现着业务逻辑。”

看似降维打击，实则升维赋能

实际上，在2022年底大模型问世之初，低代码和大模型的关系并不像现在这般融洽。

大模型刚出现时，不少人都在担忧：大模型对低代码会是一种降维打击么？毕竟，如果通过自然语言与大模型进行交互，就能迅速生成应用的话，那以“拖拽组件、点击配置和图形化界面”立身的低代码的部分功能将被取代。

但后来，随着落地实践的展开，大家发现，一定程度上可以说，低代码和大模型是天作之合：大模型为低代码平台提供了更深度的智能支持，而低代码为大模型提供了更快捷高效的落地渠道。

一个通俗的比喻是：大模型和低代码可以相互成就，前者为后者注入了“灵魂”，后者为前者铺就了一条落地“高速路”。

在不少用户看来，没有AI大模型加持的情况下，低代码的本质仍是一个开发工具，虽然可以帮助企业快速创建一些轻量级应用，但不管从交付体验，还是实际操作效率上来讲，都只能被当成一个机械表达、机械执行的工具。

而引入大模型后，低代码就从“机械工具”一跃升级成了“智能助手”。大模型作为一种底层技术，有着更强的自然语言理解和数据处理能力，被整合进低代码平台后，进一步提升了低代码的效率和易用性。

反过来，大模型想要以更低成本、更快速度赋能企业，实现AI技术普惠，低代码技术无疑是一个关键的突破口。

AI技术在处理复杂场景和任务方面的潜力巨大，但这依赖于海量数据的爆炸式增长和计算能力的显著提升。

特别对于B端产业，企业提供的海量、多样化数据，能够极大地优化大模型的内部参数，让模型学习到更多特征和模式，从而在各种B端场景中展现出更强的泛化能力。

而低代码正是深入这些海量场景和数据的“触手”。在将近十多年的发展历程中，低代码在利用自身“小、轻、快、准”的特点，支撑了海量数字化场景，而这正是大模型迭代、落地所需之土壤。

B端产业的AI普惠注定是一个“长坡厚雪”的历程，而低代码和大模型，正在以携手之势，加速这一进程。

技术发展的最终目的是推动产业变革。自去年下半年起，大模型的叙事已悄然转变，由此前单纯追求“做大模型”转向更加注重“用大模型”。

但随之而来的是“大模型落地难”的困扰。究其原因，大模型复杂的训练需求、高昂的数据和算力成本，以及对应用场景的精细适配，对资金、技术和行业知识都有极高的要求，这些是拦在大模型落地面前的“三座大山”。

不过，近期一批“智能终端”正通过与云厂商展开合作，逐渐崭露头角，有望成为大模型应用落地的爆发点。

“软、硬件结合可能是大模型率先落地的突破口。”多位业内人士指出，随着多模态大模型的能力不断增强，手机、个人电脑、头显、汽车、机器人等智能终端有望迎来新的爆发。在这方面，国际上目前苹果、谷歌、特斯拉都已宣布正式入局。

在北科瑞声创始人、国家重大人才计划特聘专家刘轶博士看来，电脑、手机、手表等终端是离用户最近的信息入口，与大模型结合后，终端设备可以更加灵巧、智能，成为真正的“助理”，这将加快AI技术的普及。

放眼国内，一众消费级头部厂商也在积极投入实践。

6月6日，雷峰网从阿里云深圳AI峰会上获悉，不少主流手机、PC、汽车厂商都已在大模型领域选择与阿里云展开深度合作。

其中，国产手机品牌 vivo 利用大模型技术在帮助视障人士方面取得了较大进展。中国目前有大约1730万视障人士正因视力障碍而处于生活不便，而大模型技术一定程度上打开了他们的“视界”。目前“vivo看见”累计服务用户已超十万。

在阿里云深圳AI峰会上，vivo AI研究院人工智能部总经理郝雄讲述了这样一个故事：七年前中途失明的生活博主“宝哥和他的导盲犬”用视频记录了他使用“vivo看见”乘高铁出行的全过程。他“看见”了高铁窗外的风景、桌上的水杯，“分清”了酒店里的洗漱用品。“vivo看见”为他描述路边的月季花，唤起了他似曾相识的童年回忆。

在这些“有温度”的场景背后，是vivo自研蓝心大模型的支持。郝雄表示：“从去年开始，vivo就加紧大模型的研发，基于阿里云PAI机器学习的千卡大模型预训练性，目前能接近LLaMA水平。”此外，vivo蓝心大模型也已对vivo手机的AI影像、智能助理、图文创作等场景进行了全面优化。

新能源车领域，小鹏汽车在会上宣布已在智能座舱场景中新增接入阿里云“通义千问”。据了解，基于小鹏自研大模型XGPT和通义千问等模型升级后的车载助理 “小P”，可以在用户说“有点冷”时，准确理解意图、调节车内温度。

大模型的落地，离不开云计算这一支撑力量。阿里云智能集团副总裁、公共云首席解决方案架构师韩鸿源在6月6日阿里云深圳AI峰会上表示，目前正处在生成式AI的爆发阶段，而云计算能帮助用户降低使用生成式AI的难度、有效运用技术负载。

在他看来，大模型对包括云计算在内的技术都提出了更多挑战。比如大模型对计算能力的需求空前增长，需要持续运行训练任务数周甚至数月，才能获取结果。在数据方面，TB、PB级数据常态参与密集计算，以确保结果精确。

同时，在开发过程中，模型探索涉及众多技术基础工作，需有效平台支持以高效运转。部署上，今天绝大部分与AI相关的工作都承载在云上，绝大部分组织都使用了云能力才让AI有效地发挥作用。

韩鸿源认为，模型使用阶段可分为两段：在大语言模型刚出现时，企业热衷于模型微调，即针对特定业务方向，将领域知识注入模型，以期模型按自己希望的方式回答问题，处理请求。

但如今，这种需求已不如从前强烈。原因在于，随着基础模型泛化能力的提高，其能处理的任务越来越多，模型微调未必是最佳选择。此时，模型即服务、为企业提供有效运行模型的平台，成为重要发展方向，而这也正是阿里云等一众服务商们的关键切入点。雷峰网雷峰网

雷峰网独家获悉，近期，AWS大中华区核心高管发生变动：负责13家头部大客户，即Top Acct部门负责人梁岩（L8）离职，并已跳槽至微软云企业客户部门，其系统职称显示为：Enterprise Commercial Lead。

据悉，该职位在微软中国副总裁、企业商用事业部总经理袁欣所管团队内。目前，微软云中国高层的基本架构是：一号位侯阳之下分设两条大线，一条是数字原生事业部，由田灼带队，主要负责互联网客户；另一条是企业商用事业部，由袁欣带队，负责除互联网客户之外的其他客户。

据知情人透露，离职前夕，梁岩还与字节签下了一笔据说数额很大的GPU订单。更多详情，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

此外，梁岩离职后，Top Acct部门目前由同为L8职级、此前负责“战略业务发展部”的顾凡接任。

几天前，AWS大中华区一号位储瑞松以内部邮件的形式公布了这一人事调令。通知发布后，不少业内人对此颇感意外。

“没想到这个节骨眼上，大客户负责人会生变。”在不少业内人看来，眼下AWS中国在友商竞争和经济大环境的双重挤压下，正面临“客户流失”的困境，此时将帅生变，可能会动摇内部军心和客户信心。尤其这13家大客户为AWS中国贡献着将近一半的营收。

多位业内人告诉雷峰网，微软云此前就热衷于挖AWS中国的员工和客户，近些年已撬走AWS不少员工和客户。更多相关客户故事，可添加作者微信 xf123a 交流。

雷峰网了解到，与AWS中国前任一把手张文翊一样，梁岩也曾就职于英特尔，后被张招揽至AWS，任“数字原生事业部”总经理。去年12月，储瑞松上任后对AWS中国团队进行架构调整，当时特别将13个头部大客户单独划出，新成立“Top Acct部门”，交由梁岩负责。

有业内人向雷峰网表示，梁岩掌管的13个大客户里，很多增量已接近天花板，如小米、OPPO、vivo等。新的押宝押在拼多多出海和阿里出海业务上。但前者被微软云死守，能不能挖下来不好说，后者各方竞争激烈，并且如果阿里出海业务后续进展不大，能给到AWS的订单也只能是聊胜于无。

据悉，储瑞松给梁岩定的2024年KPI低于平均值，一定程度上也反映了其对大客户增量的期望度已有所下降。

也有业内人认为，梁岩从此前数字原生部负责人变成大客户部负责人后，实际上客户盘子变小了，如果做不出大的增量成绩来，压力就会很大。

此外，还有猜测此次人事调整，或由大客户变动引起，毕竟此前AWS大中华区前两任一把手容永康和张文翊的卸任，都分别与丢掉大客户字节、SHEIN部分订单有关，尽管近期签下了字节GPU大单，但其他大客户的情况是否生变还不得而知。

与此同时，顾凡的接任也让不少业内人感到意外。

据悉，顾凡也曾就职于英特尔，在英特尔张文翊发掘，从Kindle，到电商，再到AWS，一路跟随。去年底组织调整后，顾凡手下很多团队被划走，管理范围变小，以至于彼时业内有不少传言说其将被边缘化。但此次随着梁岩离职，顾凡接替梁岩，重新站上AWS中国L8高管圈层的C位。

据了解，顾凡此前所负责的部门，属于中场，更多是做解决方案，而不负责直接打单。在一众L8高管中，沈涛和李晓芒、梁岩是直接打单的主力。而此次由顾凡接管大客户部门，是否会对该部门接下来的业务有所影响，尚不得而知。

随着AWS大中华区2024年Q1财报出炉，有业内人透露，目前AWS中国区八大行业线基本都没有完成Q1的KPI，而AWS的KPI往往是按季度逐步增加，这意味着越到后面KPI越多，业绩压力越大。

老客户份额流失、大客户风雨飘摇，友商挖人挖客户下，留给AWS中国的时间不多了。

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雷峰网独家获悉，上周，谷歌云中国区团队进行了低调裁员，裁撤人数10人左右，约占谷歌云中国员工总数的1/5。

据相关知情人透露，这已是谷歌云中国最近一年来的第三次裁员。早在去年上半年，谷歌云就先是裁掉了一批一线员工，然后又在12月宣布了一波裁员，定于今年4月离职。眼下又宣布了第三波裁员。几番操作下来，目前谷歌云中国团队规模已缩减至40人左右。

有趣的是，在眼下裁员中，谷歌云中国一边裁人的同时，还在一边招人，但新员工入职后的head count基本都在香港。不仅如此，据悉谷歌云在此次招聘中，更倾向于年龄偏大如四十岁左右的应聘者，并看重应聘者的过往经验和人脉资源。

这种诉求背后，一定程度上反映了谷歌云在中国市场略显艰难的处境。据悉，字节海外是谷歌云中国的主要客户，也是营收大头。但除此之外，在其他新增大客户上，谷歌云进展一直不尽如人意。

有知情人透露，谷歌云中国此前也曾尝试接触过联想、海尔等客户，但收效有限。以至于至今谷歌云中国都较难离开互联网客户舒适圈，加之近两年经济大环境持续低迷，不少销售和生态伙伴都坦言生意难做。更多谷歌云裁员内幕，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

此外，从全球范围和公司整体层面而言，近两年，裁员已成为谷歌这家搜索巨头的常态动作。谷歌在2023年已实现裁员一万多人，并且2024年还将计划在核心工程和硬件等团队继续裁员。近期，谷歌云全球也在裁员，据相关员工估算，亚太区的“走向市场”（Go To Market）部门约有100人被裁，其中便包括此次中国区的裁员人数。

谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊 (Sundar Pichai)曾在采访中，将这一系列动作解释为，疫情期间人员扩招，以及AI大模型爆发的背景下，谷歌适时采取的降本增效，以便于将更多资源和精力重新分配到大模型等“最高优先事项”上。雷峰网雷峰网

“为什么我们帮用户申请的长途费用、专线费用高得离谱？”在一次高管闭门会议上，AWS的新任高层发出了这一质问。话音落毕，在座众人一片默然。

事实上，“网络费用高昂”是AWS入华以来，长久存在的痼疾之一，但这也仅是AWS留给中国用户“昂贵”印象的冰山一角。

以至于业内每隔一段时间就会流传“AWS降价”的坊间传闻。尤其近期各家云大厂轮番上阵，在云产品和大模型上，全面开启新一轮“价格战”后，AWS中国价格松动的传闻再度泛起。

“最高能打到七折！”代理商王亮告诉雷峰网：

针对新客户、新域名、新账号，根据预估用量的不同，AWS销售可以一次性申请一年内20%-30%的代金券作为补偿，再加上partner的返点组合，最高能够给到客户一年内用量的七折价，再多想办法能操作出两年类似的折扣。

不过，有业内人对此表示怀疑。

“正常的代金券+渠道返点，怕是很难做到七折。”业内人张毅告诉雷峰网，这两年，AWS中国的折扣政策实际上一直在收紧，去年还查处了不少乱用代金券的销售，甚至不久前内部还发文强调要严控代金券的违规滥用，因此“七折传闻”不排除是某些销售和代理商在价格战压力下，变相采取的一种“获客手段”。

实际上，诸如此类的“折扣操作”可能并非个例。张毅补充道，代金券与折扣乱象，在此前较长一段时间里都让AWS中国颇为头痛，而这背后隐藏着一个让AWS中国长期骑虎难下的难题：AWS“昂贵”的市场印象。

“昂贵”的市场印象 vs “拆东墙补西墙”的花式操作

“昂贵”，似乎成了中国企业用户对AWS下意识的“第一印象”。

有企业用户告诉雷峰网，在国内region，同样是1GB的流量，AWS的费用是0.9元，腾讯的是0.8元，这对于流量型用户来说，是一笔不小的成本差额。

雷峰网此前曾详细阐述过AWS自身网络成本高昂、对客网络费用难降的部分原因，以及由此带来的“老用户搬离AWS中国region”的现象。详见《AWS大中华区2024艰难开局：大客户飘摇、本地业务不振，Azure猛追》一文。

除了高昂的网络费用，整体产品价格高、折扣难申请，也是不少中国用户在使用AWS云服务时咂舌不已的地方。

不少接近AWS的业内人都曾向雷峰网透露过，“AWS产品价格平均比阿里贵一倍左右，比微软贵百分之二三十。而且special discount也很难申请。”

“昂贵”痛点的另一面是：销售和代理商“拆东墙补西墙”，花样百出地给客户操作出所谓的“折扣”。

多位业内人告诉雷峰网，此前很长一段时间里，AWS中国区在代金券上管得都比较松，部分销售和代理商存在一些违规操作。

“有些销售会编个名目说，A客户之前一直用XX云，现在有意向迁来AWS，但需要咱们给做个POC测试，咱们支持一下，我申请个50k。然后明天又找个其他理由再去申请50k，东一下西一下地凑，但最后，这些代金券实际上都被挪用到B客户上了，或者干脆联合客户或代理商把这些代金券运作出来私吞。”业内人王钢透露。

“有些玩法更不负责，把A客户买完但没用完的挪用给B客户。这种操作风险很高，一旦被发现，客户账号极有可能被关停。”

“听说去年储瑞松上台后，查处了不少销售和代理商。”几位接近AWS的业内人告诉雷峰网，以前AWS大中华区业务处于上升期，很多乱象被掩盖在业绩的高速增长下，但近两年增速回落，之前的业务乱象很难再视而不见。

“生态，可以说是云大厂里最脏、最累，最难做的活儿。”王钢坦言。

“这里面有不少灰色地带，久而久之，partner业务就变成了一个‘坑’，大家都不愿接手，所以partner的直接leader基本上一年一换，经常是忽悠新来的员工接手。然后人家做了一年发现坑好大赶紧跑了，公司就再去找新的人来填。”近期，雷峰网将推出“为什么生态是云大厂最脏的活儿”相关文章，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

AWS“昂贵”的基础正在变得难以为继

然而，就算用尽手段，这样的折扣也无法维持多久。

前述代理商王亮告诉雷峰网，“很多折扣都是一种由很多先决条件组成的短期行为。本质上是原厂销售配合代理商，针对不同项目情况或不同市场阶段，来匹配相应的折扣，目的是为了应对友商竞争。”

对AWS中国来讲，这里的友商竞争，既包括阿里、字节等在云计算、大模型等产品上的轮番降价，也包括微软、谷歌等在大模型技术上的不断刷新，这让AWS中国的本土和出海客户盘子全面承压。

一位云计算业内老兵李蒙告诉雷峰网，以往面对客户提出的“报价昂贵”，AWS的销售通常会搬出这样一套说辞：

“好的产品和服务不是以价格来获取客户信任，尤其海外的高科技公司都是以性能来获取客户信任，也只有国内公司会采取降价这种恶性竞争的方式来获客。”

然而，现在情况变了。

首先，AWS原有产品的优势正在被追平。

作为第一个大举做云的厂商，AWS在云计算产品上有先发优势，“产品力”在很长一段时间内，是客户愿意为之买单的主因。

“AWS曾经占了全球百分之八九十的公有云市场，一骑绝尘下，定价基本上是自己说了算，后来各家竞对逐渐追赶上来，业内主流产品也越来越成熟和同质化，这时候，AWS最大的问题就变成：贵得没有道理了。”李蒙感慨道。

另一位出海企业用户IT负责人告诉雷峰网，外资云在IaaS层的同质化很严重。AWS虽然在IaaS层上有一些创新和优化，但其实是很小的优化，属于在一个极限的边缘，来回试探。用户在实际使用过程中，对这些极限优化的感知差异不大。

他打了一个通俗的比方：“如果平时咱开的都是普通油电车，车的极限速度是120、180还是200，其实对咱来说意义不大，因为城市限速是80。只有当你开赛车时，零点零几秒的提升才算数，才会让大家觉得值得。所以在公有云，尤其是出海这一块，如果价格够低，客户足够心动，就有足够的理由换云供应商。”

不过也有用户表示，AWS的部分服务相对而言仍有竞争力。比如生态很全，技术支持流程也更成熟，比起一些中国本土云大厂来说，可以称得上“一分钱一分货”。

其次，除了成熟的主流产品外，在AI大模型等新兴产品上，AWS眼下还略逊一筹。

多位出海企业向雷峰网反馈，眼下，在AI大模型上，微软是第一梯队，谷歌等是第二梯队，AWS属于第三梯队。

“AWS在大模型时代已经失去了‘先手’。”投资人丽雅坦言。在他看来，AWS既不像微软那样，“深度捆绑”了大模型领头羊公司OpenAI，在技术上持续领先；又不像谷歌那样拥有自研的Gemini系列模型，在技术上能够紧追OpenAI。

AWS走的是平台路线，其Bedrock平台是一个混合了Claude系列、Llama系列，以及Amazon Titan等第三方和第一方的基础大模型平台。

“AWS目前的战略重心更多还是卖‘水’——存储和 EC2，而非大模型。”丽雅补充道。

“退一步讲，做开放平台也不是不可以，只要平台上的大模型足够能打。但现在的问题是，不论是自研的Titan模型，还是AWS眼下主推的Claude系列，都称不上足够能打。”

据了解，Claude大模型，是由AWS去年9月40亿美元重金投资的Anthropic公司研发而成，也是AWS押宝所在，甚至据说亚马逊云科技自研的AI算力芯片都为Claude进行了定制和优化。

但这里面存在两大风险：

一是，由于推出时间短，Claude系列在产品力上，与OpenAI的GPT系列模型相比，仍有一定差距，后续其能否在行业中占据主导地位，犹未可知。

二是，Anthropic同时也拿了谷歌的投资，其能否与AWS结成牢固的商业攻守同盟，存在不小变数。

有一些企业客户曾向雷峰网描述过，在一些大模型项目的POC测试现场，但凡遇见微软、谷歌等团队，AWS往往就会沦为“陪跑者”。

“有好几次POC测试现场，微软云那边只来了寥寥数人，反观AWS那边堆了很多人、全力以赴打了大半年，作为用户我们也很感动，但最后还是选择了微软云的产品，因为公司里一多半的员工都在自发用微软的大模型产品，就算AWS有再多苦劳，最终也还是要靠产品说话。”

在不少客户眼里，用AWS来向微软、谷歌压价，几乎成了AWS大模型眼下“最大”的价值。关于AWS大模型的更多内幕故事，请添加作者微信 xf123a 交流。

不难看出，于AWS而言，不论是其自身大模型研发能力的缺位，还是与外部大模型“捆绑”不够紧密，还是其主推模型产品竞争力上的不足等等，都让其在眼下这波AI智能浪潮的舞台上，难以站在C位。

此外，除产品技术等内因外，客户的价格敏感性正变得越来越高。

此前很长一段时间里，考虑到AWS在海外积累多年，很多中国出海大企业面对AWS的高昂价格，并没有太多犹疑和困扰。

一位外资云客户经理晓晴告诉雷峰网，对很多大集团来说，其出海业务的IT费用占整个IT成本的比重实际很小。而其整个IT成本占企业收入的比重也不大，大概也就3%~5%，有的企业甚至能控制在3%以下。这种情况下，就算选择更便宜的云厂商，能省几个钱？还不如保险点，选AWS这种虽然费用高，但相对更稳定、风险更小的云厂商。

然而，如今情况已有所不同。

“现在经济形势不好，再大的企业都在勒紧裤腰带，一分钱掰成两半花，面对AWS的报价很少会像以前那样痛快接受，甚至一些AWS老客户正在陆续迁走。”一位企业IT管理者坦言。

国内本地客户的选择亦是如此。

雷峰网在此前文章中曾提到，AWS中国此前的本地第一大客户——小红书便是因价格因素而考虑更换云供应商。据知情人透露，小红书计划IPO，需要把财务报表做得漂亮点，这时候离开AWS这块“价格高地”很有必要。

此外，多位业内人告诉雷峰网，快手三年前还是AWS的客户，彼时一年贡献约20个million，但后来快手在内蒙古自建了一个数据中心，于两年前投入使用。“用量上去了，自建会更便宜。这是很多云厂商难以避免的大客户风险，但AWS的高费用通常会加速用户的这一决策。”

类似的还有特斯拉。据悉，特斯拉在中国的车联网业务也在用AWS，每十万辆车就是一个million一年，目前特斯拉在国内的保有量已经到100万辆以上，也开始自建数据中心了。

不难看出，原有产品先发优势逐渐消失，新兴AI大模型产品后发劣势迟迟追赶不上，再加上持续低迷的经济宏观大环境，多重因素叠加下，“高昂的价格”对AWS的用户们来说，变得越发难以忍受。

AWS中国的努力与无力

面对客户对价格的不满，AWS也曾尝试解决，但目前效果有限。

业内老兵李蒙告诉雷峰网，AWS中国区前任一号位张文翊在任时曾计划在上海新建一个region，因为AWS在华东尤其上海有很多用户，这些用户对缩小延迟有较高需求，且从宁夏、北京过来的长途线路费用都很贵，用户们希望能在上海当地有region，来缩短延迟和降低网费。

申请提上去后，AWS西雅图总部派人前来考察，发现宁夏和北京region的利用率很低，仅为30%，单个region收入只有三四个亿，连海外region营收的一半都不到，如果上海新设region，大批老客户就会迁移过来，相当于左手倒右手，没有必要，于是便否决了张文翊在上海开设region的申请。

事实上，作为亚马逊云科技在中国所设的分支团队，AWS中国更多是销售和市场策略的执行者，技术研发、投资合作、跨部门资源协调等权限都不会下放到中国团队。

曾有游戏业内人林岩告诉雷峰网，在不少出海游戏公司眼里，AWS的吸引力正在不断下降，因为AWS只能提供云产品，而其他厂商如谷歌云除了云产品外，还能提供广告、安卓等资源，甚至不少业内人反馈，这两年“谷歌云差不多把AWS上腾讯游戏出海的份额都快搬完了。”

“谷歌云会把安卓广告生态拉进来打包出售给客户。”林岩解释道：“如果一家手机厂商要在海外卖手机，就得跟安卓商店捆绑、并在安卓商店里做推广。这时候谷歌云的销售就会把这些资源打包在一起，谈一个统一的折扣，就便宜很多。”

但对AWS中国来说，在如何跟上友商们诸如此类的灵活策略时，多少有些力不从心。

“西雅图总部不够重视中国市场，AWS内部审批链条长、流程多等等，这些都让AWS中国团队束手束脚，难以因时因地对瞬息万变的市场和竞争做出最佳反应。”一位AWS离职员工小欧补充道。

以内部资源整合为例。小欧告诉雷峰网，在亚马逊内部很难整合电商和云等资源，就算是大客户也很难享受到这方面的便利。“亚马逊是做电商起家，发展至今，电商部门更强势，也是集团营收的大头，而且电商的运营规则规范已经非常完善和严格。别说云这种新生代部门，就连集团想去打破它都很难。”小欧解释道。

结语

某种程度上可以说，云计算行业再次进入了“大降价时代”。

一方面，全球经济形势持续低迷，各行各业用户对价格都变得更加敏感；另一方面，主流云计算产品，经过将近二十多年的沉淀、打磨，已趋于成熟，各云大厂在产品上的差距越来越小；而新兴大模型产品的应用落地尚处摸索之中，短期内难以拉高价格上限。

此种背景下，云计算行业正在上一阶段的产品和技术竞争，再次转向价格竞争，这也是为何今年开年以来，各大中外云厂商在价格、折扣、优惠赠送等上使出“十八般武艺”，以期以“价格杀手”形象占领市场心智的深层原因之一。

反观AWS中国，近期却有收紧价格折扣的趋势。

随着2024年Q1财报的出炉，有业内人透露，目前AWS中国区八大行业基本都没有完成Q1的KPI，而AWS的KPI往往是按季度逐步增加，这意味着越到后面KPI越多，业绩压力越大。而“高费用”一定程度上，已成为其业绩冲刺道路上难以忽略的绊脚石之一。

面对追求极致性价比的中国市场，或许现在是AWS降价的最佳时机。

后续，雷峰网将围绕AWS在华十多年的内幕故事，推出“AWS中国的三生三世”等相关文章，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

注：文中王亮、张毅、王钢、李蒙、丽雅、晓晴、林岩、小欧等均为化名。

雷峰网独家获悉，多位业内人士透露，天翼云已将2024年业绩目标定为1300亿元，相较于2023年的1000亿元业绩目标，同比增长30%。这一目标的实现将进一步巩固天翼云在市场上的快速增长态势，并巩固其在全球运营商云领域的地位。

同时，天翼云还制定了渠道业绩目标，力争在2024年实现13亿元的渠道业绩，相较于2023年的5亿元渠道业绩目标，同比增长达到160%。为实现这一目标，天翼云计划主要通过电销和网销等方式扩大渠道覆盖，并持续提升销售能力。

中国电信的2023年报显示，中国电信的产业数字化收入在2023年实现了1389亿元，同比增长17.9%。其中，天翼云收入达到972.2亿元，同比增长67.9%。然而，与天翼云在2023年设定的1000亿目标相比，还有一步之遥。

而根据不久前的中国电信2024年一季报数据，其产业数字化业务收入达到人民币386.79亿元，同比增长10.6%。其中，大部分收入来自于天翼云。这意味着，如果天翼云在接下来的三个季度能够保持这样的业绩表现，预测完成1300亿元的全年业绩和13亿的渠道业绩的可能性非常大。

除了业绩目标，天翼云还将集中关注四大业务方向：公有云、信创、计算CPU和出海。

在公有云领域，天翼云将持续提升云服务质量，巩固其在中国市场的地位。在信创领域，天翼云将注重创新，推动数字化转型，为企业客户提供更智能化的解决方案。在计算CPU方面，天翼云计划进一步提升算力产品的覆盖范围，实现云边端全覆盖，并提供大模型算力服务。在出海业务方面，天翼云已在全球范围内布局了9个海外公有云节点和30个自有全球边缘云节点，并与多个合作伙伴建立了合作关系，为客户提供覆盖全球的服务。

据悉，中国电信未来将继续加大对产业数字化的投入，计划在2024年投入1801亿元，以实现新增智算10EFLOPS。这将进一步提升天翼云的计算能力，为客户提供更强大和高效的云计算服务。雷峰网也将持续跟踪报道运营商在云计算的进展，可加作者微信 LCMfancyworld 交流探讨、互通有无。

“已经有同事收到了离职通知。”一位AWS中国区员工向雷峰网透露。据悉，自不久前AWS总部高管宣布将裁员数百人后，AWS中国区目前已拿到“裁员指标”，一些员工陆续收到相关通知，不过目前还没有正式公告发布。

事实上，此次裁员并非AWS中国区近年来的首次。雷峰网从多位知情人处获悉，早在2022年下半年，AWS中国区就已经开始了各种形式的“暗裁”。

2022年7月起，AWS中国一些员工因报销、考勤等原因，陆续被劝离职。

其中“报销记录倒查三年”这一方式，让不少员工感到不平。

据多位知情人称，公司此前在报销管理上并不完全规范，但在倒查时，只要有一丁点瑕疵，就会被HR认定为“对公司的欺骗”，并搬出一套说辞：“我们对你已经很宽容了，不要让我们采取开除措施，请你自己主动辞职。”

“实际上，每次报销都是有核查期的，报销回款时间少则几周，多则几个月。有问题核查时不说，现在回过头来吹毛求疵地翻旧账，这不是故意‘挖坑’嘛？”在一些员工看来，AWS中国之所以采取这种手段，是为了达到“既能让员工离职，又无需支付赔偿”的目的。

不仅如此，等到8、9月份，有员工办离职手续时惊讶地发现：AWS中国的HR部门员工已经被裁撤不少，为其办理离职手续的竟然是AWS东南亚的HR雇员。

众所周知，对于大多数外企来说，研发、人事、财务都属后台系统，沉淀着公司大量资产，后台系统一旦搬离，就意味这家外企可以随时“说走就走”，毕竟“销售团队裁起来是最容易、成本最低的”。

一时间，“AWS未来或将卖掉中国大陆业务给代理商，解散中国区团队，撤离中国”的担忧和猜疑在AWS中国内部蔓延开来。更多相关迹象和AWS中国未来命运的可能性，欢迎添加作者微信xf123a交流。

事情继续发酵。进入2023年后，AWS中国逐渐加大了“三年不续签”的操作比例。重点聚焦三类员工：大龄、高薪、中后台岗，职级从L4至L7均有涉及。近期2024年3月底，一位L8级别高管也同样遭遇合约未续签，不得不选择离职。

不少员工认为这是在变相裁员。“以往AWS中国很少三年不续签，如果一个员工不合格，公司通常都是尽快裁掉，一般不会等到三年合同到期。但去年开始，身边不续签的同事越来越多。”

更让一部分员工们难以接受的是，他们的离职补偿仅为n×社平三倍，即9个月的社会平均工资。“这比因PIP绩效淘汰机制走掉的同事拿到的补偿要少得多，甚至都抵不上很多人一个月的工资。”

“其他大型外企基本都是按照员工过去12个月实际收入的月均来计算，只有小微企业才按照社平三倍来算。”多位外企圈内人表示。

据了解，在外企职圈里，外企通常被自上而下分为三层：欧美外企、日韩外企、港台外企。其中，欧美科技外企最受求职者推崇，往往被视为“高薪，公平，管理人性化”的典范。然而，AWS中国近两年的一系列“隐形裁员”的操作，让不少员工对其有了新的认知。

据知情人透露，在各种“暗裁”下，AWS中国去年离职员工约有一两百人，目前“三年不续签”和“发通知裁员”两路并行，AWS中国员工数量还在持续减少。

事实上，近三四年来，AWS中国区在人员上经历了一波急速扩张，人数从800左右猛增到了超2000之多。主要原因有二：

一是，疫情三年间，企业上云需求激增，AWS中国大量招人，招聘指标层层派发，“别管真的需不需要，先把人堆起来再说”，由此增设了大量岗位；

二是，近年来AWS中国一直想拓展非互联网客户市场，来寻求更多业务增量，为此重兵投入增设了一批相关部门。多重因素叠加，造成了AWS中国如今的部门、岗位和人员冗余。冗员表现不止这些，更多详情和背后根源，欢迎添加作者微信xf123a了解。

眼下，随着疫情结束，上云需求回落，同时非互联网客户迟迟难以爆发，人员冗余问题日益凸显。以至于AWS内部流传着这样一个类比玩笑：在人员和业务的分配上，正常公司切的是土豆块，每人各负责一块；比较卷的公司，切的是土豆丝，每人各负责一细条；但AWS切的是头发丝。

与此同时，营收结构的不平衡也加剧了其内部内卷的两极分化：有些工作大家一哄而上，有些工作则无人问津。

目前，AWS中国区的客户和营收呈现“二八现象”：20%的客户贡献了80%的营收。如字节海外、币安、火币等大客一直是AWS中国近几年的营收大头，也是内部员工争着抢着去服务的对象，80%的人都想去服务这20%的“优质客户”，导致了扎堆内卷。

一位外企圈内人向雷峰网如此描述：“正常公司的业务和人员结构通常是一圈一圈的，类似城市的二、三环，随着业务扩大，人员规模一圈圈扩展。但AWS中国却像是叠汉堡，业务增长和有效覆盖面不大，人数却在不断增多，导致最终像汉堡一样：一层摞一层，机构、职能和人员严重重叠，但从上往下俯视，它所占的面积也就那么大点。”

不仅如此，更大的危险在于，AWS中国现有业务有可能进一步收缩。

过去三年，TikTok在AWS中国上的用量飞速增长，营收也已在去年占到了AWS中国总营收的1/6左右，但眼下TikTok在美重重受困，未来一旦被剥离出字节，其营收大概率也将从AWS中国区划离出去。

币圈客户情况与之类似。据悉，服务币圈客户的AWS中国团队共计100多号人此前已从国内转移至新加坡，但其营收还算在中国区，据说当时承诺是给一年的过渡期。未来这部分营收一旦被划走，AWS中国区还将损失1/5~1/6的业务量。

考虑到眼下的人员冗余和后续业务收缩风险，接下来的一两年内，AWS中国区小规模、多批次、花样百出的“暗裁”，或将成为常态。

在本世纪初的大战之后，很多人以为它作为一项没落业务，格局业态早已固定。以至于，在Saas从热潮到寒冬的这两年，甚至没有多少人会关注它。

但在创业家们的视野盲区里，它始终都是最优质的大厂造血单元。

最古老的SaaS，却是最好的现金牛

2022、2023年，被业内称为SaaS的寒冬之年。裁员缩编、IPO暂缓、投融资遇冷、创业公司艰难求生……然而，在这一派萧瑟中，有一种古老但盈利长青的SaaS却依旧坚挺，这就是企业邮箱。

就是这样一个起步于二十年前的、如今已并不起眼的产品，眼下正以高达80%的续费率，每年源源不断地为阿里钉钉贡献着将近3个亿，为腾讯和网易分别贡献着1个多亿的现金流。

不过，掩盖在这些财务数据背后的，是一个残酷的竞争市场。

一位有着二十多年经验的区域代理商周东告诉雷峰网：“六七年前，市场上主要玩家的排位还是网易邮箱、263邮箱、腾讯邮箱、阿里邮箱，分别占据13%、12%、8%、4%左右的份额。但现在，这一格局已变成：阿里邮箱20%、腾讯邮箱13%、网易邮箱10%，而老牌厂商263则已沦为others。”

市场份额的变化整体呈现这么一个趋势，客户越来越向巨头大厂集聚，其中钉钉的阿里邮箱吃了最大份额。从4%到20%，粗估单邮箱这一个业务，就为钉钉创造了两三个亿的收入。

一位省级大代理商张卫告诉雷峰网，“国内企邮市场并不大，很难容得下3~5家同时高速发展，真实情况往往是几个主要玩家之间此消彼长，你升我降，存量厮杀难以避免。”

这种成熟市场的巨头增长，也意味着中小厂牌所持有的份额正在下降。

另一位资深从业者李许则对雷峰网复盘了近20年的邮箱格局变化：2009年网易入局企业邮箱时，曾凭借“渠道”优势夺走263邮箱的头名，而2012年后来者腾讯又凭借“买一赠一”等击穿地板的价格战，快速席卷了网易的大量用户。再后来，随着办公协同和企邮融合趋势，阿里邮箱又因钉钉的整合优势，逐步超越263、网易等其他家，逆袭为行业第一。

存量内卷下，行业如今已经形成一个惯性格局：排名最靠前的一家独大有肉吃，其他几家跟着跑，能追上队就还能喝碗汤，追不上的只能被缓慢淘汰。

然而，阿里邮箱就算做到了行业第一，也不轻松。

“80%的续费率听起来很高，但是反过来也意味着20%的流失率。所以这是一个不进则退的行业。”李许感慨道，尤其生意做得越大，净增长难度就越高，“你要做更多的新购来覆盖掉流失的部分。”

与此同时，伴随着这一竞争过程的，还有一众厂商们依次在产品容量、性能、价格、功能、办公生态融合上的一次次PK赛。

从最开始的35G，到163G、263G、365G，到最后的无限容量；

从之前每隔一段时间的宕机、丢件到后来99.99%的稳定性；

从各种mail+差旅、报销、收发短信，到协同办公+mail……等等。

六七年前的时候，排名前三的厂商营收基本都过亿，阿里作为行业第四，营收约有几千万。

但到今天为止，阿里邮箱营收接近3亿，老二、老三加起来才能与之接近打平。

“这个行业只允许第一名活得好。头部效应越来越明显。”李许对雷峰网感叹道。

那么，阿里邮箱是怎么从一个近乎小卡拉米的角色，在这个厮杀激烈的领域一步一步做到极致，市占率第一的？这是一个藏于水下的江湖故事。

企邮融入协同办公，逆袭的转折

而这种头部效应的深层根源，是企邮与协同办公平台融合的大势，也是买方市场需求转变，对一分钱买三分货的更深价值追求。

“行业十几年前就在研究mail+了。因为谁也不想放着大几百万的用户流量只收邮箱的钱，这不是浪费嘛。”代理商周东回忆道。

彼时，厂家们流行一种思维：把邮箱当成一个平台的话，如果在上面添加100个其他功能，那是不是可以带来二三十倍的收入？

在这种想法的驱使下，企邮厂商们尝试往企业邮箱里添加各种功能，如差旅订票、打车报销、批量发送营销邮件、甚至发送手机短信……但市场并不买账。

“很生硬，这些功能和邮箱的耦合度不高，必要性不大，无法形成一个大规模的用户心智的变化。”周东回忆道。

直到2017、2018年，彼时钉钉正在全国范围内快速铺开，遇到很多企业用户反馈，钉钉里能不能开个企业邮箱的功能，如此才挖掘出了“协同办公+mail”这个新场景。

“这只是个微创新，但对用户心智来说，是一个实质性的提升。”从业者对雷峰网分析：一是对企业用户来说，花一份邮箱的钱，就能免费获赠钉钉，何乐而不为；二是钉钉+mail不同于此前厂商们YY的mail+，而是客户有真实的需求，尤其钉钉上的聊天IM场景，和企邮有着天然的耦合性。

于是，“协同办公平台+企邮”这种用户心智模式，就这样慢慢建立了起来，并在后来的疫情三年中得到进一步强化。

以至于如今，阿里企邮+钉钉，腾讯企邮+企微，这种办公套件+邮箱的形式，对大多数客户来说已成标配。眼下，企业邮箱已经从之前的1.0单品时代，进化到了2.0协同办公时代，已成共识。

在2.0阶段，企邮产品力的比拼不再是一款产品的单打独斗，而是产品间的“融合力”，包括融合的速度、效率、成本、质量，以及背后各团队、部门整合带来的一体化、高效协作。

“阿里邮箱的关键转变在2020年：阿里邮箱团队并入钉钉，从此开始了邮箱与钉钉大平台的一体化融合，也为往后逆袭种下了种子。”李许表示。

然而，新模式的诞生也意味着又一轮竞赛的开启。在“办公+企邮”的竞赛中，原来的头名逐渐掉队，各种位置都在变化。

网易也曾尝试过补齐协同办公这个模块，做过灵犀。在2020年下半年，网易内部成立网易灵犀事业部，做协同办公产品，对标钉钉、飞书、企微。但是市场已经被钉钉、企微、飞书占满，协同办公何其难做，从目前市占率看，灵犀收效不太显著。

“类似腾讯会议和企微一样，他们家企邮和企微也是两个团队、两套班子。当然，企微在对客营销侧更有优势，但与此同时，一定程度上也决定了其自身的客群覆盖量。”渠道商王俭表示。

事实上，越成熟的市场，越难做大的、突破性的创新。

这时候，厂商比拼的是更贴近用户的“微创新”谁更强。

比如厂商们都尝试在办公平台上，实现平台与企邮的各种打通场景，比如两者账号密码、通讯录的打通；企邮与IM、群会话、会议、云盘、日程日历的打通……

再比如，技术更新上，通过接入协同平台的AI大模型能力，推出智能写信、智能回信、智能检索等功能。

“这就是这两年火遍SaaS圈的PLG概念。”周东笑道，“各种贴心、各种周到，全方位黏住用户。”

“我们把企邮从钉钉套件里拎出来看单品，就会发现其最近三五年的复合增长率一直是两位数，远超企邮行业平均增速5%左右。”李许透露。

激烈市场，什么才是做好To B的硬实力？

周东作为二十年从业老兵，他认为对厂商来说，想要做好企邮产品，有三个关键因素至关重要——性能、功能和渠道。

阿里邮箱能在残酷竞争的市场完成逆袭，也在于钉钉在这三方面的布局都未落下。

性能的重要性自不必说，这是能吃这碗行业饭的基本门槛。

功能的话，是跟不上就会掉队。为什么？“因为‘功能’的提升需要实打实的投入。”周东告诉雷峰网，这里的功能指的是在收发等邮箱基础功能之上，更加结合行业和客户需求的功能点。

在十几年前，就是在企邮“功能”的比拼中，新浪、35互联等独立邮箱逐渐掉队。

“35互联的营收从高峰的7000万一路下跌到现在的2000万。”周东坦言：“用户对功能非常敏感，往往上手一用，就立马能感知到功能够不够、好不好。所以如果这块做不好，很容易掉用户。”

现在，在这一点上，拿下2000多万家企业客户的钉钉，显然更懂行业和客户价值。

除性能和功能外，如何高效触达客户，也很重要，而这也是现阶段，市场上各家比拼“硬实力”之一。

通常来说，触达客户的方式主要有两种：直销和渠道。

官网、电销等直销的好处，一是原厂能直接触达客户，感知一线市场的水温；二是产品毛利会比较高。

目前来看，在各位主要玩家里，只有阿里企邮是以直销起家。

“2016年以前，阿里邮箱一直都是直销模式，其他三家都是先纯渠道起家，这是两种路径。”周东补充道。“但只做直销也有不足。相比电话沟通，面对面交流，可以让原厂更准确地把握用户痛点，双方也会更有亲切感和信任度。而且用户有时也确实需要一些支持和培训，尤其中大客户。这应该也是阿里邮箱后来也开始做线下渠道的原因之一。”

与直销模式比，渠道代理商模式的好处是，起量快。

张卫说：“渠道就相当于加速器，厂商在价格或功能上的用户力度越大，获客节奏和速度也就越快。”

但纯渠道模式的缺点也很明显：客户沉淀在代理商手里，原厂极易失去对市场水温的感知。263邮箱在上市后，曾收购过代理商公司，据说背后的动因就是想把客户从代理商手中拿回来。

从过往这几家的经验来看，想做好企邮这门生意，直销和渠道一定要并重。

此外，在更加微观的渠道运营层面，各位大企邮玩家也各有差异。

网易企邮的渠道较为扁平，由几位原厂区域总监负责监管全国的渠道经理。在经理的选拔上，网易重点筛选了一些从35互联等老牌厂商出来的行业老兵。这也是其在2009年入局后，凭借纯渠道模式快速起量原因之一。

而与扁平化管理相对的是一种更加体系化的渠道模式：在各个大区建立产品授权服务中心，来发展、管理二级代理。

“这种产品授权服务中心，可以发挥不少作用。”周东解释道，比如高质量地监督其下一众二级代理商，比如利用自身在当地B端客群的积累，快速开发出高质量的二级渠道，并对渠道进行梯队划分、陪伴式管理、精细化管理，以及灵活性服务等。

“和区域总监有点类似，但与单人管理相比，更高效。毕竟渠道管理是一个非常复杂的过程。”周东补充道，阿里和腾讯都在采用“授权中心”这一模式。此中更多详情，可添加作者微信 xf123a 交流。
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越是基础的小SaaS，越要考虑大地缘环境

近几年影响市场的另一大锚点也出现了——信创。

为什么说信创是挑战也是机会？大多数人平时用的邮箱都是to C 的，因此对个人邮箱的安全性习以为常，甚至对于一些垃圾邮件也觉得无所谓，以至于忽视了我们正处在一个高危的网络时代，中国已经成为网络攻击最大受害国之一。

据国家互联网应急中心在2022年监测发现，我国互联网持续遭受境外网络攻击，其中绝大多数地址都在大洋彼岸。

一位世界级白帽黑客曾告诉雷峰网，当前的网络安全形势与本世纪初已经发生了巨大改变。

之前的网络病毒主要影响还是侵蚀用户数据，并不会对物理世界产生影响，但是“震网”病毒的出现彻底改变了各国的看法——伊朗用于分离核武原料的的铀离心机遭遇“震网”攻击，超过2/3的离心机因为阀门超压损毁，给伊朗核电部门造成巨大损失。人们突然发现，网络病毒竟然会对现实世界造成如此剧烈的破坏，而且其上限还没有完全显现。

即便是在虚拟空间，地缘政治造成的巨大威胁仍然不可小觑。我们之所以能在网络世界里岁月静好，那是有人在替我们负重前行。

在逐渐恶劣的外部环境里，许多事件都在倒逼信创加速发展，国家相关部门也制定了不同的标准。

可能也有人认为，这么小SaaS的应用既然害怕被外网入侵，那就本地化部署好了。但当前又是一个云原生+大数据的时代，一些体量较大的企业往往会把自己的基础设施都部署在云端，缺乏自建数据中心的条件。

在这种情况下，钉钉的阿里邮箱在信创的大背景下，就具有了很大的优势。

一方面，阿里邮箱是信创类邮箱产品中形态最完整的，既能提供本地部署形态的邮箱产品；也能提供公有云SaaS形态的邮箱产品。

这里举个例子，2022年某知名保险公司就面临过这个问题，为了满足监管部门对信息化安全的要求，他们必须对办公邮箱进行国产化改造。

但是，他们找到的市面上大多数能满足安全要求的邮箱产品，能够提出的解决方案也就是本地化部署。但是该公司已经实现较高的数字化程度，大部分的IT设施和数据都在云端，不可能再开倒车。

在这种情况下，这家知名保险公司经过多方调研与对比，最终选择了钉钉，并且一次性通过了监管机构的严格验收。另一方面，如果信创标准升级到基础软件乃至硬件层面，或者客户有更复杂的需求，阿里邮箱仍然能够满足。

在服务器操作系统方向，阿里有龙蜥操作系统，其免费下载已超过 250 万次，总装机量已超过 600 万，兼容飞腾、海光、兆芯、鲲鹏等芯片，可以做到全链路国产。在数据库层面，阿里有OceanBase和PolarDB，其中OB在国际权威TPC-C测试中，性能数据创下7.07亿tpmC的新纪录，连续卫冕至今。与此同时，阿里可以将邮箱和行业云IaaS服务一起输出。

由此可以看出，阿里邮箱为什么能够在信创中取得如此大的优势，其主要还是得益于阿里在云领域多年的技术积累。

面对日益复杂的国际环境和地缘政治的影响，企业必须顺应大环境的变化，信创合规将会继续加深。

另外，这几年疫情的各种突发状况也使得信创合规的概念受到更多关注。随着政府对金融等行业信创要求的明确提出，以及央企和国企的积极响应，预计未来几年内，信创合规将成为更多行业发展的重要趋势。

结尾

起源于西方的邮件文化，在中国曾经长期水土不服。

1972年罗伯茨第一次在世界通信大会上演示阿帕网的时候，电子邮件才刚刚诞生，5年后收发邮件的需求就成为了推动网络发展的主要力量。服务商们很快就开始为了电子邮件的商业价值互相角逐，因此美国70年代又被称为“电子邮件大战”的年代。在西方的办公室里，同事之间无论大事小情，即便面对面也习惯互发邮件，这就是邮件文化。

中国的互联网公司虽然在90年代就意识到了邮箱的价值，早期诞生了如263、sina、网易、Elong、Chinaren、sohu等邮箱，而且喊得容量一个比一个大，动不动就是50兆、88兆。但是，国内的邮箱业务与im软件（即时通讯）并没有拉开多少时间差，因此邮件文化远远不如西方普及。

很少有人注意到，邮件文化在今天的To B领域，尤其在一些金融证券等敏感市场，在一些需要留痕的大企业业务模块，已经是深入毛细血管的必要工具。

习惯了互联网大战的突飞猛进，很多大厂都受不了To B市场的超慢迭代，钉钉邮箱业务在漫长的竞争里一点点改变格局，在让人略有意外的同时，这也让人们逐渐发现，历尽波折的阿里正在变得越来越有耐心。

SaaS的战争注定是一场持久战，企业邮箱之变仍未停下。

注：周东、张卫、李许、王俭等为化名。

“你敢想吗？已经过去两周了都没动静。这群擅于也惯于打价格战的卷王们，竟然都没跟着阿里一起降价，确实比较意外。阿里可是直接杀到了他们利润最肥的长尾客群中了啊。”多位企业IT高管向雷峰网如此叹道。

按照以往，面对KA客户，一家云厂只要扣动“折扣扳机”后，其余各家往往都会一拥而上，拉开云市场降价竞标盛宴。但这次情况明显不同，整整两周过去了，腾讯、华为等主要友商云还未有大的举动。这是为何？

雷峰网发现，阿里云“2·29大降价”，并非一次简单的促销，而是占据了四大“天时”后，一次蓄谋已久的突袭，友商一旦马上效仿，必将打乱24年的整体规划，倘若跟进不及时，又会被阿里提前占领“物美价廉”的心智。

头部友商们，此刻正被夹在中间，左右摇摆，进退两难。跟进阿里云降价，到底会遇到哪些阻力？

战略节奏被打乱、KPI设置不得不拖延

“阿里云此次降价时机选得非常鸡贼。”多位云厂高管告诉雷峰网，按照惯例，各家云大厂一般会在每年3月中旬至3月底，制定并分解完2024年各部门的营收、利润目标。而阿里云显然抢先一步，在友商定任务时，打响了开年第一枪。

“确实有点措手不及。”上述高管向雷峰网坦言，就好比大家还在排兵布阵，阿里云却已经冲了上来。

“眼下阿里云还未在内部公布2024年的任务数据，如果友商拿到了数据，就能反推降价对阿里总目标和利润的影响，他们可以参考阿里的数据，来制定自己的降价策略。否则内部自行核算一遍，周期会非常长。”接近阿里云高层的人士告诉雷峰网。

由于阿里云此次降价主要针对的是中小企业为主的长尾客户，而这些客户一直都是腾讯、华为等各家云大厂重点利润中心。因此，各家管理层如何判断和应对此次降价，将会对自身公司业务牵一发而动全身。

这无疑会打乱，甚至牵制住各家云厂商原本的作战节奏。“本来数据都快核算完了，今年KPI的拆解和下发也在快马加鞭进行中，但被阿里云这么一搅，现在要不要跟着降价？如果降价总营收KPI、各产品部门的利润KPI要不要重新调整、怎么调，预算应该怎么给，涉及的工作量有多大？都是问题。”

“听说老板们还在研究，大伙都在等通知。”不少云大厂BD向雷峰网反馈，除了内部压力外，外部压力也接踵而至。阿里云大降价后，不少客户和代理商纷纷找过来，打听是否会跟进，但由于BD们并没收到公司相关指令，故而也给不出个明确答复，“只能先尽力拖着。”一位BD无奈道。

分销 vs 电网销，部门纠葛难调

事实上，看似简单的降价，往往会牵动公司内部多部门利益的洗牌，一旦某个部门利益受损，降价的阻力便会如潮水般汹涌而至。这也是其他云大厂难以快速跟进降价的顾虑之一。

雷峰网此前曾分析过，阿里云“2·29大降价”对大客户的影响相对有限，但对中长尾客户影响较为显著，这就不可避免会触及以中长尾客户为主的电销和分销部门的利益。

“2·29大降价”活动主要在官网进行，官网价格的下调吸引了原本属于分销部门的一部分客户，这无疑是动了分销部门的奶酪。

如何妥善处理好类似电销、分销间的部门冲突？这本来是一个棘手的问题，也是其他云厂商在考虑跟进降价时的一大担忧，但这对阿里云来说，并不是什么难题。

因为阿里云此时正占据着第二个“天时”：

三个月前，公共云分销被下放到华南、华中、上海，江浙皖等各个区域，由各区分别负责。但近日，阿里云又将这些分销全部收归上来，由原西区负责人统一管理。这背后的人事布局与运作，颇具深意，更多内幕可添加作者胡敏微信 mindy1857 交流。

连番调整下，目前分销部门的组织架构、人岗匹配，客户梳理，绩效考核等都还处于变动、消化中，无暇他顾。原本降价之举可能会引发的分销部门之阻力，也得到巧妙化解。

降价压缩返点，代理商利益难平衡

站在更高的视角来看，其他云厂商若想快速跟进降价，除了要平衡内部各部门间的利益外，还要思量如何应对来自外部伙伴的阻力。

通常来说，产品降价会让云厂商的利润空间进一步被挤压，随着原厂利润的缩减，代理商的返点额度也面临减少的风险。

有代理商早已表明过担忧：返点持续压缩后，代理商的价格优势将不再明显，未来，中长尾客户回流到原厂官网采购的可能性也越大，代理商的拓客难度会进一步增加。

此次阿里云宣布降价后，有代理商第一时间冲到后台检查，惊讶地发现，其销售给客户的部分产品已不再享有返佣，原来，早在2022年阿里云就规定，代理商销售低于一定折扣的产品将无法获得返佣。

可以预见，若其他云厂商效仿阿里云的降价策略，那么利益受损的代理商势必会向云厂商施压。而阿里云，在眼下这个节点降价，却不会遇到太多来自代理商方面的阻力。

这要得益于阿里云对代理商的一系列“削藩”举措。

早在去年，阿里云就已经通过ABCDEF的客户分层政策，从代理商手中拿回了不少客户，将大部分头部、肩部和小客户收入囊中。

这一举措可以说是直接将一部分长尾客户代理商踢出局，因而在眼下这场降价变革中，长尾客户代理商的戏份，以及带来的阻力已大幅减少。

据雷峰网观察，不少阿里云代理商听到“2·29大降价”消息后，显得极其平静，甚至有些波澜不惊。与降价相比，他们表示，会更关注阿里云今年四五月份或将发布的合作伙伴新政。

“如果ABCDEF政策不改，我苦心经营了五年的公司恐将难以为继了。”一代理商无奈地说。

组织架构固化，降本整合难推进

除渠道外，在产品降价空间上，阿里云似乎也早有铺垫。雷峰网获悉，早在“2·29大降价”之前，阿里云就先一步完成了“弹性计算”和“存储”两大部门的合并。这一合并，会加快阿里云存算一体的融合，进一步降低技术成本，为相关产品降价创造出空间。

而弹性计算和存储，正是阿里云“2·29大降价”的重点产品。

众所周知，云计算产品的降价，只有建立在由产品迭代、技术融合、规模优势等带来的成本优化的基础上，才不会杀敌一千自损八百，但产品侧、技术侧的整合创新往往需要先扫清组织障碍。

然而，跨部门之间的整合，从来不是易事。放在平常时候，往往会遭遇重重阻碍。但阿里云恰好有一个有利的时机，这正是阿里云“2·29大降价”的第四个“天时”：

过去一年，阿里云不仅经历了一号位的更迭，还以“公共云”为核心，提出了新的战略，政策、业务、人事上均有不小变化。在这一大变阵、大重整之际，出于降本考量，对包括算、存在内的部门进行合并、优化所遇到的阻力，无疑会小很多。

而其他友商云则相对缺乏这种契机。不同与阿里云，其他云厂商过去一年并未出现大的组织变动，在一派稳定中，贸然进行降本整合，迎面而来的阻力可想而知。这也是友商云们眼下举棋不定的原因之一。除阿里云外，腾讯、华为等云厂商以往也曾尝试通过部门整合来促进产品、技术侧的融合，以达到降本增效之目的，但均波折不断，更多幕后故事欢迎添加作者晓飞微信 xf123a 交流。

无脑梭哈的“价格战”已成历史

国内云计算行业行至当下，更多已是存量争夺。存量时代，价格战不再是无脑梭哈，而是正式进入“精细化”运作的阳谋阶段，这对中国云计算玩家们来说，显然是新的挑战。

然而，新挑战远不止这些。掩藏在价格战背后的是，各家云大厂都有一堆新愁待解，旧账要还。近期，雷峰网将推出深度文章《五大云厂商的2024“送命题”》，详解头部云厂商们眼下最无法回避的问题，欢迎添加作者胡敏微信 mindy1857 交流。

“微软Azure现在攻势很猛。”AWS大中华区BD许文对雷峰网忧心忡忡道。

过去一年，ChatGPT、Sora，每隔一段时间OpenAI就会扔出一个王炸，每次炸完，许文手上的客户们都要跑来向他打听问询，这让许文焦虑不已。

“国内现在能提供OpenAI产品的主要就是微软云，不少AWS的老客户都在观望。”许文告诉雷峰网，大模型对微软云的拉动作用很明显，据传微软云提供的OpenAI大模型服务目前在中国地区的月营收超过两千万美元，并且这一数字还在不断攀升。

这与AWS大中华区的表现，形成鲜明对比。

多位接近AWS的业内人表示，以往很长一段时间里，AWS大中华区的业绩增速都远超全球平均水平，但2023年，这一营收增速下滑较快，大概率已低于13.4%的全球水平。“这是AWS自2012年入华以来从未出现过的情况。”

“其实营收下滑的苗头2022年就已经显现，AWS西雅图总部对此难以接受，当年10月就启动了针对大中华区时任负责人张文翊的换将计划。”一位常驻海外的云计算从业者刘峰透露。

事实上，近年来，AWS大中华区正在陷入一种“内外交困”：内部，大客户风雨飘摇，迁离风险上升，本地业务C2C长期不振；外部，Azure携大模型来势汹汹，2023年全球营收增速高达30%，远超AWS 13.4%的同比增速。

如何摆脱这一困境，成为2024年AWS大中华区的头号任务。

大客户风雨飘摇

币安用量下降，小红书或将迁离

多位业内人告诉雷峰网，这两年AWS大中华区营收增速下滑的主要原因在于大客户的波动。币安、SHEIN、字节、小红书等一批Top级客户的用量正在流失。

过去一年，以往的营收大头——区块链或者说数字加密币客户在全球范围内遭遇监管收紧，交易量和用云量都大幅下降，直接冲击到AWS大中华区的业绩表现。

其他行业里，近期业内传闻，小红书正在阿里云上秘密测试，如果一切顺利，预计将在近期迁离。

而在更早之前，字节海外、SHEIN等大客户就已接连减少在AWS上的用量，导致此前两任AWS大中华区一号位——容永康、张文翊的出局。

“张文翊离职的直接导火索是SHEIN用量的迁离。”刘峰告诉雷峰网，2022年秋天，微软派出一支几十人的团队去到南京，为SHEIN做云迁移前的测试，不久后SHEIN的中央站和美国站便从AWS迁向了微软云。相关更多详情，可参见雷峰网此前文章《独家丨微软云PK掉亚马逊云，撬走SHEIN数十亿云订单》

几乎就在同一时间的2022年10月，AWS西雅图总部开始寻找张文翊的替代者。

“SHEIN不是一般的客户，是AWS从小看着长大的，结果也‘倒戈’了，这让AWS西雅图总部难以接受。”刘峰告诉雷峰网，前段时间因大模型热潮，微软云算力变得紧张，SHEIN又把一部分用量迁回了AWS，但“大头还是部署在微软云上，其次是谷歌云，最后才是AWS。”

事实上，老客户份额流失、大客户风雨飘摇，正越来越成为AWS大中华区最大的隐痛。

一方倚重，一方摇摆

“AWS大中华区对大客户的倚赖较重，营收结构本身就存在风险。”

亚马逊前员工张杰告诉雷峰网，张文翊在任时，AWS大中华区大客户主要有币安、小红书、腾讯、网易、字节、OPPO、vivo、小米等11家，“以往这11家客户贡献的营收接近AWS大中华区总营收的40%。”

去年底，储瑞松出任AWS大中华区一号位后，对业务架构进行了调整，将拼多多和阿里海外新增入大客户之列，并定为2024年重点攻坚对象，对大客户的倚重进一步加深。关于储瑞松此前调整详情，可参见雷峰网此前报道：《独家丨储瑞松上任第一把火：AWS大中华区组织大调整，划分8大行业线，L8高管大换位》。

毫不夸张地说，大客户占据了AWS中国的半壁江山。

然而，让AWS焦虑的是，这半壁江山并不稳固。尤其倚重的互联网客户，天生具有摇摆性。

比如前面提到的SHEIN和字节海外，都曾是AWS的用户，但如今SHEIN的大头被微软云挖走，字节海外则经历了从阿里云到AWS，再到谷歌云的变迁，如今已是谷歌云在中国的第一大客户，为谷歌云贡献着90%以上的营收。

张杰透露，“与SHEIN和字节海外类似，安克创新也是AWS一手培养起来的客户，发展到现在，每年大概有几个亿的用量。而微软云挖安克创新，已有小半年了。”

“不要小瞧微软云的决心和耐力。”他笑道，微软大中华区CEO侯阳2021年上任后，放下身段，六下南京，亲自带队拜访SHEIN高层，硬是虎口夺食，把数十亿订单抢到手中，挖了AWS的墙角。

而储瑞松不久前的那次调整，更是让微软BD们一片欢腾，“不少人正拿着AWS的客户名单和产品报价单，趁着友商动荡之际，摩拳擦掌，开始逐个挖客户。”

“很难说安克创新后续不会将一部分用量迁到微软云上。”张杰坦言，互联网公司由于云端迁移的便利性，在更换云服务商时没有历史包袱，谁贴过来，他都愿意，谁便宜就用谁，“这是互联网公司的普遍心态。”后续，雷峰网将对AWS等外资云厂商与中国大客户之间的暗流涌动做深入报道，更多内幕故事，欢迎添加作者微信xf123a互通有无。

他向雷峰网透露，眼下或将迁离AWS的小红书便是因为价格原因而选择更换云供应商的。“至少会迁走一半的流量。因为小红书计划IPO，需要把财务报表做得漂亮点，这时候，离开AWS这块‘价格高地’，很有必要。”

互联网客户的这种摇摆特性，对云厂商尤其AWS来说，是极大的风险点。

“以前很多中国出海企业都部署在AWS上，这一摇摆，就摇摆到了微软云和谷歌云上去了。”前述海外从业者刘峰感慨，不论是出于业务安全而选择多云灾备，还是因为价格敏感而逐“低价”而居，打击的都是云计算“一哥”AWS。

或许正是基于这种摇摆性，储瑞松上台后，将拼多多和阿里海外列为2024年重点挖掘对象。

不过，此举并不被业内看好。

“拼多多目前是微软云严防死守的客户，AWS想挖墙脚可不容易。而阿里海外盘子究竟能有多大，还是个未知数。”刘峰坦言，更何况这两家客户都以电商业务为主，和亚马逊电商存在竞对关系，“谁放心把数据和业务放在友商的云上啊！”

更何况，相较于微软中国手中的诸多筹码，AWS大中华区手里的牌面十分有限。

中国团队出牌受限

一位外企高管王宏告诉雷峰网，大型外企在中国所设的分支团队，通常都是销售和市场策略的执行者，技术研发、投资合作、跨部门资源协调等权限都不会下放到中国团队，AWS也不例外。

不仅如此，“AWS西雅图总部对大中华区管制一直很严。”王宏透露，每年夏天，大中华区团队都会针对来年的年度战略规划，向西雅图总部领导层进行汇报，只有本部批准了，才能获得相应的资金和人力预算，并且在执行过程中，还要不断地周度、月度与总部进行对齐汇报，确保没有偏离。

这意味AWS中国团队在“大客户保卫战和争夺战”中，缺乏足够的牌面和出牌的灵活性。

以折扣权为例。

不止一位AWS从业者向雷峰网感慨，头顶业绩考核压力的大中华团队在价格政策上基本没有话语权，都是西雅图那边说了算。而面对中国团队的折扣申请，西雅图的答复通常都是：“为什么要给折扣？”

“AWS西雅图的一些决策者对中国市场一知半解，所谓的‘重视中国市场’更多只是停留在口头上，西雅图那边的重要高管已经很多年没来中国了。”一位AWS合作伙伴对雷峰网感慨道。

一个业内广为流传的段子是：早些年一位亚马逊VP曾来到中国，听完中国云计算市场格局的相关汇报后惊讶不已：原来阿里巴巴在中国做得这么好，我之前以为只有微软和谷歌能跟我们竞争一下！

会后这位VP的反应被传开，让不少AWS中国员工倍感诧异：中国本土云厂商的崛起都发生十多年了，西雅图那边是才知道吗？

“一家公司里，管理层的视野和格局往往会决定公司决策的上限。”王宏无奈道。

远程指挥，不了解中国市场，决策链过长，不放权给中国团队，确实是很多外企的通病，但现在的问题是，对手谷歌、微软们身段灵活、奋起直追，这让AWS逐渐滑向了劣势。

“微软借助大模型先机大举撬动客户，谷歌在大模型上的节奏也明显加快。相比而言，AWS此前长期脱离市场，对大模型技术和市场需求都比较后知后觉。”前述亚马逊前员工张杰感慨。

他告诉雷峰网，电商起家的亚马逊内部一直都有报表文化，而张文翊就是一个非常典型的喜欢研究报表和数据的人。她经常坐在办公室里，翻阅每日每周的报表，希望从数字中找到趋势，以实现运筹帷幄，决胜千里。“这让AWS直面客户的打单能力大打折扣。而且一众高管为了应付这些繁杂的汇报而疲于奔命，无暇对客户进行深度拜访，客户关系大受影响。”

不仅如此，在大客户风雨飘摇下，本应该充当AWS大中华区的“基本盘”和“稳定器”的C2C业务，眼下也面临一系列难题。

C2C业务长期不振

目前，AWS大中华区业务和客户分为3大块：C2G、C2C、G2C。（C代表China，代表Global）。具体来说：

C2G业务，指中国出海企业用AWS的海外region，AWS目前的十几家大客户主要分布于此；

C2C业务，指中国企业在中国开展业务，用AWS的中国region，主要是北京和宁夏region；

G2C业务，指的是外资企业在中国展业，用北京、宁夏的region，比如来自宝马、奔驰、必胜客、肯德基的用云业务。

以上三大业务和客户被称为AWS大中华区业绩的“三驾马车”。

前AWS员工王杨向雷峰网回忆道，“三驾马车”的业务布局，最早由容永康在2018年向时任AWS CEO的Andy Jassy汇报时提出，此后AWS在中国市场延续了这一布局。

其中，G2C业务的特点是稳定、但量不大。王杨告诉雷峰网，很多在华外企都是传统行业，增长没有爆发性，互联网业务较少，用云量不多；而且外企基本都是多云部署，能分给AWS的份额就更少了。

如此一来，对冲C2G大客户风险的重任被放在了C2C业务上。但据多位业内人透露，AWS在C2C业务上持续投入多年，却一直难有起色。

眼下，除了前面提到的C2C第一大客户小红书正在筹划迁移外，AWS还面临着：过去一年，北京、宁夏两大数据中心的用量下滑；两大region在营收上长期亏损，此前投入迟迟得不到回报。

从厚望到失望

与眼下困局不同的是，早在2012年AWS进入中国时，C2C业务是被寄予厚望的。

王杨告诉雷峰网，AWS现任一把手Adam Selipsky对中国市场非常重视。“当年AWS进入中国市场，便是Adam亲自做的决策、亲手批的投资。”

后来AWS面对合规风险时，也是Adam支持时任AWS大中华区负责人容永康，把北京和宁夏两大region签下来，分别交由光环新网和西云数据来代运营，以此实现合规展业。

这么多年下来，Adam所在的AWS西雅图总部给宁夏、北京两大区域投了很多钱，一直希望能把C2C业务做起来。但遗憾的是，至今收效甚微。

“目前AWS在北京、西宁两大region上是亏损的。”一位相关运维从业者张静告诉雷峰网，机房、水电、网络、BD人员培训……随便拎出一项都是不菲的成本。

而与持续支出的成本形成鲜明对比的是，两大region的营收在过去一年反而掉头向下。据知情人透露，2023年，AWS北京、宁夏两大中国区region的营收首次出现负增长。“这种负增长案例，在AWS全球范围内，几乎是独一份儿。”

不仅如此，在市场份额上，AWS的C2C业务也一路后退。当阿里云增长乏力的时候，AWS非但没能把市场份额抢过来，反而让华为云、腾讯云给抢走了，以至于现在AWS在中国市场的占比，已经沦为了others。

“这让西雅图总部对张文翊比较失望，这也是张文翊被撤掉的主要原因之一。”前述AWS前员工王杨表示。

高昂的网络成本

C2C业务为什么一直做不起来？原因有很多，这其中，“网络费用高”是越来越多老用户搬离AWS中国region的重要原因。

前述运维老兵张静告诉雷峰网，AWS收费模式里有这样一种流量收费设置，即客户的数据进来不收费，但数据出去要收费。如果客户消耗的数据比较大，那流量费用涨得就特别厉害。这在价格敏感的中国本土互联网公司面前，是一大劣势。

“AWS自身从运营商那里拿到的网络费用就不低，更何谈给客户让利。”张静表示，AWS作为外资企业，在与运营商进行网络价格谈判时筹码少、余地小，很多时候只能拿到一个公对公的、少有折扣的价格。

多位业内人士告诉雷峰网，中国运营商的一个独特之处在于，网络产品的定价是由各省公司自行管理，而非集团统一定价。这种模式使得很多省内的运营商三产公司在网络价格上有很大的操作空间。

“什么样的手段都有，八仙过海，就看云厂商有多大本事了。”张静透露，“不少国内云厂商都曾通过接入一些省运营商的三产公司，通过利益转换，得到一个较低报价。”

但像AWS这样的外资云厂商，由于受到合规监管，能采取的策略非常有限。比如，按照国内电信法的规定，外资云接入主体只能以运营商为主，不能与地方性的三产公司签订合作，所以外资云就只能找运营商买网络，最后就变成了一个公事公办的谈判。

再加上，AWS和西云region在宁夏中卫选址失误，导致其在与电信运营商的价格谈判中陷入被动，网络成本一直居高不下。关于此事的更多内幕，可关注雷峰网后续文章，也欢迎添加作者微信xf123a交流。

“如果AWS中国region的网络用量在不断上升，还能有些议价筹码，但问题是近年来用量增速一直在减缓，如今更是出现了负增长，这种情况下，想让运营商给价格折扣，难。”张静坦言。

此外，网络中还有一个非常重要的部分是CDN。国内腾讯、阿里等云大厂的CDN销量都很大，但AWS的CDN产品在中国市场上几乎可以忽略不计。这是因为网络价格降不下来，CDN就没有竞争力。“如果用户选择用AWS，就还需要从其他厂商那里购买CDN产品，这太麻烦了，所以用户索性就不用AWS了。”

产品供需错配

除了“网络费用高”外，在产品类型上，AWS的C2C业务也与市场供需存在错配，这也限制了亚马逊云C2C业务的发展。

国内很多企业，尤其政企、金融，更多倾向于私有云、专有云，这与AWS擅长的公有云模式不同。因此，很多时候，AWS压根就不在客户的考虑名单上。

“说起来，这与AWS早年间进入中国后采取的一系列行动也有一定关系。”AWS前员工王杨告诉雷峰网，作为首家进入中国的外资云厂商，在探索合规展业上，AWS可谓摸着石头过河。

而这种先行探索带来的蝴蝶效应，对中国云计算市场后续发展产生了意想不到的影响。后续，雷峰网将围绕AWS在华十多年的内幕故事，推出“AWS中国的三生三世”相关文章，欢迎添加作者微信xf123a交流。

“AWS西雅图总部能看到中国region用户的‘水表’。”多位业内人透露。“水表”指的是中国用户在亚马逊使用云服务的工作负载、时长等数据情况。

据王杨描述，原本AWS在运营、客服、基础设施等方面采取“集中化”管理，全球范围内每个体系都是统一的。但后来进入中国市场后，为了规避数据问题，AWS将一部分客服团队转移到了西云，一批相关管理者也从AWS辞职，集体加入西云，相当于变相接管了西云。这种情况下，AWS西雅图总部能看到中国用户的“水表”也不足为奇。

多位业内人表示，尽管“看水表”有一定敏感性，但是彼时中国云计算行业还处于早期，数据法规较为粗放，监管重心更多聚焦在数据不能出镜，业内大多狭义理解为数据“存放”地点不能出境，至于存放在国内region的数据外国总部能不能看，并没有明确的禁令。

“早年间为了追求经济发展，很多地方都是睁一只眼闭一只眼。”但这种粗放模式，一定程度上影响到了中国云市场后续的发展：面对数据安全，为了保险起见，很多企业采取了一刀切的应对办法：不上公有云，建政务云、私有云。

这在一定程度上影响了中国云计算市场如今“公有云少、私有云多，市场碎片化严重”的局面。而这反过来又挤压了以公有云产品为主的AWS在中国市场的发展空间。

2024充满挑战

事实上，上述这些存在于大客户和C2C上的问题并非近年才有。早在2019年AWS中国丢掉字节大单、容永康随即辞职，来自大客户的风险就已显现；而C2C业务长期不振也是2023年张文翊被换掉的主要原因之一。

但问题是，近两年大客户摇摆、迁离的风险正在升高，西雅图总部对C2C业务的忍耐也逼近极限。AWS中国区压力飙升。

随着新任一把手储瑞松的上任，这些问题能被解决，或至少得到缓解吗？

业内对此看法不一。

眼下，大模型已成为拉动云计算增长的关键引擎。在这波生成式AI浪潮中，AWS已被微软Azure甩出了一段不小距离。这时候，引入一位强技术背景的领导者，确有必要。

多位接近Adam Selipsky的业内人告诉雷峰网，去年10月，AWS总部对大中华区换将的考量点之一，正是看重了储瑞松的技术背景，希望通过引进技术型高管，让AWS大中华区能重新聚焦“Technology”，在AI大模型时代，带领AWS中国实现破圈。

而在应对大客户迁移风险上，去年年底，储瑞松启动了上任后的首次大范围架构调整，在13个“头部大客户”外，又划分出了8大行业线，称之为“肩部客户”，将在2024年重点发力。这被业内看做是对大客户风险的对冲。

此外，该次调整强调“行业”导向，对C2C业务来说，也不无益处。就目前中国市场数字化现状的复杂性而言，凸显“行业”属性，可以看作是一种躬身贴近中国本土市场需求的姿态。

不过，前述AWS离职员工王杨告诉雷峰网，张文翊2019年上任时，也曾打着“Industry focus”的口号，把AWS大中华区原有组织拆成了能源、制造、电商、金融等行业线，但从后来的行动上看，更多是纸上谈兵。

储瑞松这次调整究竟能带来多大变化，犹未可知。毕竟如果不在产品层面做出“行业化”的适配调整，只单纯强调销售侧的“行业”导向，最后的结果大概率也会流于口号。

但考虑到产品权限目前仍掌握在AWS西雅图总部手里，想要变革不沦为口嗨，储瑞松先要过西雅图总部那一关。

注：文中许文、刘峰、张杰、王宏、王杨、张静等，皆为化名。

2024年1月22日，VMware 官方宣布，VMware 终止永久许可和 SaaS 服务。

2024年2月5日起，VMware的合作伙伴计划将改为仅面向受邀者的博通优势合作伙伴计划（Advantage Partner Program）。

这不仅意味着VMware产品组合的变化，给依赖这些服务的客户带来了挑战，也意味着VMware与众多解决方案提供商、经销商和分销商的合作关系将结束。

博通此前还透露，从2024年4月30日起，VMware合作伙伴连接计划下的云服务提供商将无法继续进行交易。

即将到来的这一系列“不确定性”，可能会让VMware的客户、合作伙伴“寝食难安”。

谈及VMware近年来的频繁“动态”，李峰（化名）心有余悸。

“我只知道万一VMware退出中国市场，我新的设备将不能正常适配使用，旧的设备在使用中如果出现故障也没有服务和支持。旧版的软件无法升级，如果被黑客攻击，可能造成核心业务瘫痪。”李峰说。

从那时起，李峰所在的公司就开始考虑寻找VMware的替代厂商。

张伟（化名）是一家IT硬件分销商的老板，他们长期以来一直是VMware的合作伙伴。这个稳定的关系为他们带来了长期的收入保障。

但是，随着VMware的合作伙伴计划将改为仅面向受邀者的博通优势合作伙伴计划，张伟忧虑地表示，“我们的整个业务都依赖于VMware的产品和服务，如果失去了这个支持，我们的利润和市场份额将受到严重影响。”

“VMware的改变，给我们的经营模式带来了很大的风险。”张伟无奈地说，“我们需要找出新的解决方案来替代VMware的产品和服务，保证我们的客户不会受到影响。”

毫无疑问，他们需要寻找新的合作伙伴，但这并非易事。VMware的技术优势和市场份额使得找到等价的替代品难度很大。

无论是李峰还是张伟，他们都意识到，“需要寻找新的出路。”

作者长期关注虚拟化、超融合、私有云等领域，欢迎加 Yukuaikuaier 互通有无。

一、蔓延的焦虑：从犹豫到决绝

其实VMware此前多番易主，但之前的收购更像股东变更，VMware保持了很大程度的独立性，并不影响其市场战略，对客户影响小。

但博通不同，按照博通此前收购的风格，其重视公司利润率，会对企业进行重组、卖掉非核心业务、裁员。比如此前收购 LSI 、原博通、博科等企业，都是如此。

果不其然，在博通正式完成VMware收购后，动作频频。

博通取消 VMware的本地永久许可证，还准备强迫客户采用订阅模式。即以前是买断制，未来将按年/月付费。

单单付费模式一项变化，就意味着客户失去了VMware产品价格的主动权，还可能带来诸多影响。比如使用成本、流程增加，更新与升级问题，隐形涨价等。

最新消息，VMware CEO 已经离职，博通已经开始着手VMware的重组，裁员也即将开始。中国区业务将面临大幅调整，业务整合、裁员，势必会影响服务质量和相关业务。VMware替代将是一个长期话题，雷峰网即将推出相关深度选题，感兴趣可添加Yukuaikuaier交流。

购买VMware的产品，风险只会加剧，未来充满不确定性，VMware的不少客户和合作伙伴焦虑不已。

2022年3月，VMware对俄停服，业务运营暂停包括在俄罗斯和白俄罗斯的所有销售、支持和专业服务。这对俄罗斯的IT基础设施，无疑是一次毁灭性打击。

科技不再无国界，VMware对俄停服这枚核弹，不知道何时会落在中国市场。中国企业开始寻找VMware 替换厂商。

但与服务器等产品和服务相比，用户对基础设施的粘性非常大，并且大部分企业已经有相当大规模核心及周边业务在VMware产品上运行，贸然换方案，迁移对于客户来说可谓伤筋动骨，无论迁移到哪家平台都会产生风险、成本和业务影响。

但如今，客户替换厂商的迫切感倍增，而在信创等背景下，“去VMware化”已经成为一件不得不考虑的事情。

无疑，选择VMware产品的替代方案是一个复杂的过程。客户寻找适合自己的替换方案，有两种主流选择：公有云私有化方案和基于虚拟化方案的私有云。

公有云私有化是一种常见的解决方案，但是公有云私有化版本在实际应用中可能遇到的一系列问题和挑战。其中包括：

1.特性不灵活：公有云设计通常更倾向于标准化，对一些特殊需求，如CPU绑核、OoS设置等可能无法满足。

2. 兼容性差：技术和架构照搬公有云，对硬件的兼容性差，缺失SNMP/SYSLOG/CLI等运维接口，导致无法对接客户针对VMware已构建的运维体系。

3. 自维护难度大：产品复杂，需要专业的SRE团队，升级麻烦，支持库缺失，学习成本高，监控指标多且难以理解。

4. 建设成本高：起步规格大，需要使用云厂家配套的软件，研发人员投入多且人均成本高。

对于金融、交通等行业的很多客户来说，特性不灵活、兼容性差、自维护难度大等问题，无疑也增加了其替换后的风险。于是，另一种替换路径成为大多数客户的选择，即虚拟化方案的私有云。

当然，选择这种方案时，客户也存在诸多顾虑：

第一，金融、交通等大型客户选品时，首先考虑是该厂商能否合作，公司是否有政治风险。

第二，厂商的战略决心和先进性。“是否会有长期的投入，他们也不希望选一家公司用不久就没了。”

一次平台割接都伤筋动骨，耗费大量人力、物力、财力。即使产品不错，但厂商小，或者战略投入、资金等导致产品和服务问题，再次迁移对客户来说是灾难性的。

第三，公司实力，包括研发实力、市场覆盖实力、售后服务实力等。

这还只是初轮考察，“基础成绩”合格后，还有“实操考试”。

客户会对产品公平公正的验证、测试。这个时候就是产品实打实的硬碰硬较量，稳定性、性能和开放性，都必须真正“说服”客户愿意迁移。

第一，稳定性，VMware之所以曾经能占据中国市场70%以上，一大核心是稳定性，这也是其难替代的原因之一。比如功能层面，首先是整个架构能否尽量的消除单点故障。不能因为部分网卡顿或者失效后，导致整个网络瘫掉，其次系统是否有自愈功能，虚拟机死机了，要能自动把它拉起来，或者快速修复。

知识库（Knowledge Base）也是稳定性的一部分。“稳定性不仅仅是产品的功能层面。没有不出问题的产品，一旦出问题，且平台无法自愈，管理员能够迅速通过查文档等方式搞定，迅速恢复生产。”

这要求客户工程师对产品要非常熟悉，知识库文档要足够，能够让管理员快速学习。此外，当出了问题后能够迅速联系到原厂，帮忙解决问题。

第二，性能。稳定性过关了之后的第二道门槛是性能。产品性能是不是能够满足业务的需求，市面上的超融合和虚拟化产品众多，但真正达到大客户使用标准的不多。

第三，开放性。API接口、命令行CLI、SDK是否足够多。具备VMware一样的开放性，才能让客户过往的各种平台\已经购买的资产进行适配。

第四，产品能否真正的自主兜底。大型用户有非常严苛的运维要求，一般由公司内部人员运维，不会外包，因此会考察厂商知识库是否齐全、后台是否开放。

第五，使用体验是否平滑。

对于客户来说，大部分的业务迁移门槛不低。当更换平台时，包括虚拟机、格式的转换等都需要重新进行，涉及到各种不同的操作系统和各个系统上的不同应用。因此，新的平台必须能够适配每种系统以及其上层的应用。

顺滑迁移还只是一个开始，迁移之后业务可能出现各种问题，不仅考验软件水平、厂商开放性、兼容性，也考验工程师的知识储备。

一条条硬性要求和软性标准下来，国内真正能达到要求的厂商并不多。

二、一场意料之中、意料之外的承接

其实，早在收购之前，深信服就承接了不少VMware的客户。深信服大概没想到命运的齿轮就这样转动。

不过，博通收购VMware不是深信服替代的关键节点。对于深信服来说，这是一场意料之中、又意料之外的承接。

2015年，深信服推出了商用超融合产品。2016年的网络安全和信息化工作座谈会上，国家提出要大力发展自己的核心技术。2019年深信服的云全面拥抱国产化，正式提出做“中国的VMware”，走软件定义数据中心的技术路线，大力投入底层能力研发。

深信服的替代没有停留在口头上，而是扎扎实实的从研发、产品、市场、产业、渠道政策等方面同时发力。

替代的真正难点不是在于做差异化，而是做得与VMware一样，符合客户需求，过去二十年VMware积累的优点，深信服一个都不能少，甚至做出VMware没有的但客户需要的特性。

战略驱动后，深信服所有资源都向战略倾斜。

VMware作为虚拟化领域的鼻祖，二十多年的技术积累下，经过市场打磨下的平台稳定、可靠、性能好；后来者，必须在技术能力、应用适配和兼容、性能、稳定性与可靠性等方面向客户证明自己。

那时，在产品上，深信服的核心产品，尤其是性能、开放性、可靠性等底层特性上与VMware还有着有较大差距。

决定了替代战略后，研发侧，2020年疫情三年，深信服逆势招了来自耶鲁、清华北大、华科等顶尖博士，以及来自VMware、Nutanix等核心骨干，专门“逆向”研究VMware的各种功能。

深信服1500个研发中，有约10%是懂内核的高级专家，专家数量已经超过国内很多做操作系统的厂商。

即使有超千人的研发团队，相比VMware上万的研发人员依然不够。深信服面临抉择，是做底层特性还是做功能。当时国内厂商大多数只做功能，处于“我有10个功能，你有20个功能”的功能竞赛。

在深信服看来，底层是内功，功能是外表，于是做了取舍，坚决投入底层特性。

“其实这两年我们上层的功能基本上没有怎么增加新功能，基本专注在底层上。”

上千研发埋头苦干了三年，做了4个版本，670、680、690，以及即将推出的6.10.0。深信服提出了“极致务实的双栈”产品目标和“国产也一样好用”的产品理念，希望给用户提供功能一致、质量一致、性能一致的产品，让信创与非信创下产品一样好用。

在过去的三年里，深信服的上千名研发人员倾心投入，经过四个版本——670、680、690以及即将推出的6.10.0的不断迭代和优化，最终形成了一款极致务实的双栈产品。这款产品旨在提供一个稳定可靠、性能卓越的云平台给用户，无论在信创还是非信创环境下都能保证其功能一致、质量一致、性能一致，让信创与非信创的产品同样易用。深信服始终坚持掌握核心技术，，推出了这款生产就绪、具有完善生态、稳定可靠，并且享有企业级服务的云平台产品。

为了让产品更加稳定、可靠，深信服在研发体系构筑了一个完整的混沌工程体系。它的理念是主动注入故障来测试云平台是否高效、稳定、可靠。可以理解为人体打疫苗。

最近几年，混沌工程才开始在软件开发和系统运维领域崭露头角，而深信服，从混沌工程鲜有人知、坚持至今，已经积累了超800种原子故障模型。

深信服从硬件到操作系统、到IaaS层，到 PaaS 层、到SaaS层、全方位的故障注入模式，确保云平台的有效稳定。其混沌工程，已经是中国故障注入最完善的混沌工程之一。这个混沌工程能力也会提供给线上托管云客户。

还有一件事不得不提，深信服率先推出了云内建安全。深信服在此多年来投入大量研发。

云计算越普及，安全问题越紧迫。但很多云公司，没有把安全做在前面。

李新告诉雷峰网，国内某游戏客户讲应用部署在某友商的平台上，在客户准备开始启动系统的时候做了深度扫描，结果发现在他登录前黑客都能黑进他的产品，对他的虚拟机进行操作。

“这种事情在深信服绝对不可能发生。”

深信服是国内软件开发领域为数不多的真正坚持把SDL（产品在开发阶段把安全做好）落实到产品上。每个版本都投入了大量的人力消灭产品的各种安全风险。

安全，是对用户最基础的保障。

深信服20余年的安全产品和技术积累下，提出“业务上线即安全”，深信服超融合“让安全内建于云”，安全能力依托云平台自身构建，它的核心是与云联动，简单快速，安全组件数量也大幅减少。

机会是留给有准备的人的。一直以弯道超车的标准打磨技术、服务能力，不断学习甚至创新VMware的技术，才能在机遇来临时，站前最前排。

2021年左右，某证券客户迁移替换时，提出两个产品需求。一是在体验上，希望能跟VMware的习惯一样。

当时VMware有一个功能叫PowerCLI。这是一个命令行工具，可以用于VMware软件的自动化管理，包括网络、存储、虚拟机以及其他很多模块，其包含了超过700个命令。

它适用于大规模场景下，客户可以通过编写脚本，完成大量重复性维护工作。比如客户要迁移一批虚拟机，直接运行一个脚本就把虚拟机迁走了。

此前，该证券客户基于PowerCLI已经积累了四五千个脚本，把各种需求都覆盖了。对于客户来说，这个功能既节省了时间，又降低员工操作错误的概率，是一笔非常宝贵的财富，不愿意舍弃。

客户希望深信服也能支持PowerCLI，不仅如此，还希望他们的脚本尽量不改动，或者少改动，能直接用。

为了做这个功能，深信服专门投入了一个团队，愣是把它做出来了。如今深信服已逐步开始进行适配和对接，客户依旧可以使用PowerCLI来管理深信服的软件平台，逐步的把VMware平台替换下来。

在热迁移上，深信服也经历了大的提升，达到了和VMware一样的迁移效果。热迁移整体耗时下降10%，业务迁移过程中做到性能不下降，大幅缩短切换时间，甚至到2s内。

当年深信服产品的热迁移能力直接复用开源，证券客户测试时，最大的差距是迁移过程中，VMware不丢包，且迁移过程性能下降10%左右，基本不影响虚拟机波动，但开源的方案最高峰波动达80-90%。

为此深信服专门投入了人员进行的优化，创新研究院的博士研究了一年多才把深信服整个功能优化成了与VMware一样，高负载下的热迁移能力，保障业务稳定运行。

重型虚拟机迁移过程中不影响业务性，迁移速度非常快，迁移到最后，业务暂停两秒钟左右就可以完成整个迁移操作。

国内产品和VMware的差距，除了产品之外，还有周边配套材料的差距，VMware官网上有非常全的知识库供用户查看和学习，但是国内厂商这方面的差距非常大。

深信服立马意识到这个问题的关键性。于是组建团队，要求每个研发人员无论是在做版本时遇到的问题，还是是日常网上的问题、实际落地客户的问题、排障遇到的问题，庞大的400人CTI团队遇到客户咨询的问题，深信服把这些问题都变成一个详细的知识库，并逐步对客户开放。

底层特性上了几个台阶的同时，深信服在开放性上也有了质的提升。

张骏此前在VMware工作了12年，见证并参与了VMware vSphere 3.5至6.7版本的演变和迭代过程。

在他看来，几年前国内的厂商其实都谈不上开放性，但深信服不是。

当时张骏刚进深信服时，一个让他印象非常深刻的是，主管让他不要马上融入公司，而是站在一个外部专家角度看深信服，批评深信服的产品，提出各种各样的问题。

“这是深信服跟其他企业不一样的地方，别人来了之后是迅速进行企业文化洗脑。”

张骏告诉雷峰网，假如他想了解山东某制造厂商的客户情况，无须认识对口的销售和工程师, 只需要在企业微信里找到对应的联系人，打电话沟通要材料就好。整个公司氛围非常开放。这在VMware是很少见的。

这种文化的开放性也贯穿在产品研发、市场各个层面。

当初张骏提了两个意见：放弃花哨的功能，注重API开放性、命令行。

当时深信服的产品功能多且花俏，张骏表示，国央企等大型客户其实更多需要的不是功能，而是开放性。

“没有足够的API谈什么生态？怎么对接大量的第三方产品？别人怎么备份你的产品？怎么监控管理？你没有API什么都别谈，你是自生自灭自成体系的一个产品。”

一个企业不可能做所有的功能，替换后也不可能把客户的所有的备份监控全部替掉，要跟其他人兼容，API是第一个需要做的。

第二是命令行。以金融领域为例，客户很多操作不是拿鼠标在图形界面里去配置。而是通过脚本（命令行）进行批量操作。用鼠标进行大规模配置不仅慢，而且容易出错。

比如客户机房搬家了，由三楼搬到五楼去，网络地址变更，如果客户有一百台虚拟机，IP地址网络地址需要全部更换一遍。用鼠标点，出错的可能性极大，很可能手抖一下，导致几台虚拟机网络怎么都不通，还需要一个个去排错。

绝大多数金融客户用命令行，一个脚本批量处理，一次性操作所有虚拟机的变更。

几年前国内大部分公司都忽视了这一点，深信服的产品部门在调研后，认为需求很合理，研发部门花费了很大的功夫补齐了命令行功能。

“开始可能没那么完善，我们先实现再说，比如先实现40%，再一点点往上累加，逐渐把API、命令行功能越做越丰富。”

而且，为了能够广泛适配，兼容易用，深信服成立专门的硬件适配实验室，对兼容性列表投入了近10年。

目前，深信服在硬件层面已经全面支持飞腾、鲲鹏、海光等各类芯片，兼容华为、宝德、长城、神州等500多款信创服务器硬件，兼容麒麟、统信等信创操作系统，与100+信创数据库/中间件/应用系统厂商进行广泛适配与方案开发，兼容性列表越做越宽。

深信服在持续增强API接口的同时，还成立了专门的生态部门，将各前沿业务领域合作伙伴的解决方案引入到深信服解决方案体系中，为客户提供一个完善的解决方案。

“VMware支持什么生态，我就支持什么生态，VMware开放哪些接口我也开放哪些接口，我们都做好了。”

用户迁移到深信服后，迁移的解决方案、工具，所有迁移需要的东西，深信服在最新6.10.0版本都一一实现。如今，深信服的产品可以无缝承接VMware所支持的生态。

深信服也是这样一步步取得金融头部客户的信任。

其实，金融客户更加保守，严谨、要求更高，金融的业务系统一旦出了问题，停机超过几分钟，可能就是事故。

“事故是银监会都要干预的，通报批评的。”张恒强调，金融行业的客户在选型时甚至比政府行业的客户考虑得更多。

以运维服务为例，金融客户没法联网远程解决，只能在本地解决，到机房里面来。

而且金融客户更愿意把所有的这些技术都要掌握在自己手里。相当于金融客户在自己买了一辆车之后，不仅要求自己会开车，还得会修车。当他们达到了这个要求才会踏踏实实买外部的产品。

深信服一步步建立起产品稳定性、性能、开放性的壁垒，也在不知不觉中一步步取得客户的信任。

在替换VMware的过程中，另一个重要的挑战是性能优化。深信服经过持续的努力，让ARM的性能有了显著提升。

起初，深信服而临的问题是，ARM的性能相较于X86差距达到30%，这让众多正在考虑架构升级的客户立生顾虑：ARM的性能是否真的可行?他们对业务支撑的需求能否满足?

作为深耕云计算10余年云厂商，深信服“死磕”性能优化，仔细分析ARM架构的优劣后，找到了优化方案: 发挥ARM架构多核的优势、适配多NUMA架构、发挥ARM指令特性。

深信服在BIOS、调度、半虚拟化、基础库、编译、存储架构等多个方面进行了适配和优化。例如，存储IO流水线架构把IO流程切分成若干个步骤，每个步骤由一个固定的线程来完成，为了发挥ARM多核的性能，在ARM架构下如果IO压力大时会增加两级流水线避免出现CPU瓶颈。

性能的提升本身只是其中一环，VMware替代是一个系统工程。

随着这些头部客户对深信服的产品进行了大量稳定性和性能方面的测试，部署成功后，打动了其他行业的客户。

这两年，深信服开始更快进入关键业务领域，承载更多核心数据库应用。

当雷峰网问到：如何保证迁移过程成功，张恒的回答是：任何厂商都没有办法保证一定成功。

他解释，做实施的时候，深信服要给客户定制非常详细的迁移计划、备份计划。

产品质量过关之外，宁可业务切不过去也要尽量减少客户停机对业务的影响，比如一旦迁移不过去就回滚，回滚计划都做完了之后才来帮客户一点点切割。

外部的东西迁移完了之后，深信服不会劝客户继续迁移，他们会给客户买保险，承诺客户如果签到深信服平台，一旦客户不信任了，不满意了，没信心，都会帮客户迁回去。

发现没，深信服难能可贵的是，他们能为客户兜底。

这个底气和不是一般企业能做到的，但深信服一做就是十年。

深信服的工程师配合客户，除了研发的支持外，本地也有工程师能最快速度解决问题。

可能在有些企业看来这种方式有些笨，但在深信服看来，这是他们能做到最务实的保证客户业务的方式。

深信服的核心，有保证，有服务，有承诺，产品有保证，售后运维有服务，回迁有承诺。

“要让客户心里有底，解决客户的后顾之忧。”

在产品质量过硬之外，深信服在业内有口皆碑的，是他们海底捞式的服务。

张恒表示，要让海外大厂改产品很难，比如即使VMware已经判断了是产品的bug，往往修复bug是6-8个月后的事情，可能在2-3个版本以后把补丁放到产品里。一是因为VMware流程长，二是当时中国市场并不大，重视度不够，总之周期非常长。

“这还只是bug，如果你需要一个新功能，那就不要提了。”

深信服是截然相反的导向，深信服客户至上，对于客户合理的需求，坚定不移的投入、最大程度解决困难。这也是深信服有今天的发展一个核心的因素。

给客户提供“无限”售后，不管你产品在不在保质期内，只要是产品本身的问题，深信服都会无条件支持。

某个智能制造客户，操作人员不熟悉产品使用，操作不当，或者深信服培训不当，最后导致用户丢了8小时数据。

深信服派了3个工作组，一个工作组去总部，一个工作组去产线，一个工作组去工厂。能用技术手段用技术手段恢复，不能用技术手段的用人肉恢复，一点点写脚本写代码，读取底层存储数据，重新拼凑数据，工作量巨大，3个工作组熬了一星期，最后用户数据陆续恢复了。

在深信服看来，当客户无能为力时，深信服不忍心让业务中断，即使不在服务期，也一定要把这个问题解决。

“8小时的数据对用户的影响非常大，产线瘫痪，生产的货堆了半个车间，没法组装，如果不把货找回来，这些货都凉了。”

当外部和内部同等等级的事情，外部的客户更重要。只要是用户的问题，技术专家还是产线主管、体系主管甚至老板都会随时响应。

在深信服的理念里，他们做基础设施，承载了用户的核心业务、数据，这些是客户的“命脉”。

承接VMware厂商直销的客户只是替换VMware过程的一部分，随之而来的还有如何与VMware的合作伙伴建立联系，支持他们更好地服务他们在维护的客户。

对于将和VMware“分手”的合作伙伴而言，他们的考虑主要集中在两个方面：产品竞争力和盈利能力。

首先，产品竞争力是他们决定是否进行合作的关键因素。他们需要一个稳定可靠的云厂家提供高质量的产品和服务，以便继续为客户提供相应的业务。这就需要云厂家具备强大的技术实力、丰富的产品线以及持续的创新能力。

其次，盈利能力也是他们必须考虑的因素。他们关注的是如何通过与新的云厂家合作，既能保障自身的收入和利润，又能提供与之前相当甚至更高的服务水平。这需要云厂家能提供吸引人的商业模式，如订阅模式，以及有效的资源利用策略，包括利用云端智能平台、知识库和技术专家。

而深信服不仅拥有比肩VMware的产品竞争力，还开放了合作伙伴认证资质，帮助合作伙伴实现平滑过渡。此外，还提供丰富的云端智能平台和线下联动响应服务模式，帮助合作伙伴降低运维成本，增强客户对服务价值的感知，从而提高盈利能力。

可以说，这场承接既在意料之中，也在意料之外。

三、中国IT，自有姓名

从2013年发布虚拟化产品，到2015年推出HCI（超融合）和SDDC（软件定义数据中心），从理念、产品架构、功能模块设计，乃至具体的服务器、存储、网络的虚拟化能力等，深信服SDDC解决方案的完整性和技术能力，已经可以和VMware媲美，并且能够为客户提供平滑的迁移支撑。

但“替代”不是目的，“超越”才是。

虚拟化方案之外，深信服旗下多款产品均做到了比肩国际一流的实力，实现单品先进替代。

深信服自2012年开始入局云计算，首先开拓的就是桌面云，从只能进行基础文字办公，到攻克复杂外设和3D场景等技术难题，再到USB技术上首创 USA 技术，深信服桌面云没有停止技术创新，这也让他们赢得口碑和市场。

客户从10家到超15000家，VDI授权从1000个到200万个，深信服桌面云已经跻身桌面云中国TOP梯队品牌。

而曾经的桌面云绝对王者Citrix，在其巅峰期几乎占据了全球桌面虚拟化市场的半壁江山，但现在看来，深信服桌面云的迅速发展和持续创新已经开始挑战它的地位，无论是市场份额还是技术实力，都表明超越Citrix并不只是一个遥不可及的梦想。

深信服在应用交付（AD）领域的发展历程也是一步步从无到有，从有到优的过程。

他们创新打造的软件架构、测试平台和检测工具，与众多生态伙伴源码级适配、不断调优，并经历了金融行业等各个行业头部客户庞大的访问压力考验，确保客户各项业务稳定运作。

值得一提的是，2020年四季度，深信服的努力终于有所回报，他们在AD领域首次超越了F5，成为了国内市场的领导者。

自2009年发布国内首款链路负载、智能DNS和应用负载的三合一产品以来，深信服就开始了他们的征程。从国内第一个推出应用交付的厂商，到现在战胜F5，超越海外王者，这趟旅程花了1

这不仅标志着国产品牌首次凭借强大的技术实力超越领域内的王者，也是对深信服十多年努力的最好证明。

深信服的云，从最初的10人变成1500个研发的团队。从最开始的边缘业务做起，逐步攻城拔寨，一步一步走向私有云市场的C位。

深信服从未停止过通过先进技术进行行业创新，深信服，不是谁的平替，他是他自己，更是中国IT的缩影。

一个公司的长期竞争力，不是收入利润，一个国家的长期命运，也不取决于机会和技巧，而是它的“基本盘”，那是改不了、夺不走，丢不掉的东西。

深信服云计算的基本盘，不仅是1500个研发的日日夜夜，更是研发、方案设计、市场、部署、测试、运维每一个环节背后的员工的信念。是真正扎进客户需求的泥土，感受当中真实，触摸到基于客户真正需要的东西。

我们不知道深信服未来到底能到达什么样的高度，可以确定的是，它的未来，一定不止于此。雷峰网雷峰网雷峰网

雷峰网独家消息，近日，AWS大中华区团队正在进行一轮大范围的组织调整，主要涉及销售条线的重新划分和L8高管职位的重新换位。具体来说：

储瑞松将此次调整的重心放在了销售条线的改组上，对此前向张文翊直接汇报的11大部门进行了重新梳理，简化、合并后，划分出汽车、广告、制造、零售、医疗健康、游戏、金融等8大行业线。

伴随着销售条线的重新划分，此前分管各部门的L8高管们，其管理内容和范围也相应有所调整。同时，储瑞松也从一些老L8高管麾下提拔了2位新人。

这是储瑞松上任AWS大中华区一号位后的第一个大动作。

2023年10月初，储瑞松走马上任，10月底与张文翊交班完毕，11月筹备调整方案，12月初在AWS内网以邮件形式公布。短短几个月里，动作密集。方案公布后，调整自上而下层层展开，预计将在2024年1月上旬结束。关于此次调整的更多内情，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

强调“行业”导向，划分出8大行业线

据悉，储瑞松将此次调整的重心放在了销售条线的改组上，对此前向张文翊直接汇报的11大部门进行了重新梳理，简化、合并后，划分出汽车、广告、制造、零售、医疗健康、游戏、金融等8大行业线。

目前AWS大中华区员工约有两千人，而其中销售团队就多达1700多人，这次调整波及范围之大可想而知。

此前，这1700多人被张文翊划分为：战略业务发展部、跨国企业及电信行业事业部、创新成长企业及合作伙伴生态系统事业部、企业业务拓展部、数字原生事业部、商用市场事业部等部门，每个部门分别由一位L8高管负责，直接向张文翊汇报。

而储瑞松的此次调整，更加强调销售组织的“行业”导向，从“行业”维度对原有部门进行了重新命名和业务范围调整。

并且，特别将13个头部大客户单独划出，新成立Top Acct部门来跟进，由梁岩带队。梁岩此前为数字原生事业部总经理。

为何选择对销售大改组？

事实上，一直以来，AWS的产品和技术研发总部均在北美，中国团队更多是以销售为导向，AWS集团管理层对大中华区负责人的第一考评指标也是销售业绩。

以往，AWS中国尤其大陆地区的业务增速远高于全球平均水平，但2023年突然出现了急刹车，营收增速下滑很快，大陆地区的业绩增速已低于港台。

不仅如此，近年来AWS接连遭遇丢失字节海外、SHEIN等大客户的部分订单，再加上经济大环境的持续低迷，AWS大中华区2024年要面对的市场形势堪称严峻。据闻，美国总部给储瑞松定下的2024年KPI是营收增速要保住两位数。

种种压力下，10月初才走马上任的储瑞松，不得不在相当紧凑的时间里，率先完成对销售条线的改组，为下2024年全力冲刺业绩做好战前准备。

不过，此次调整强调销售条线的“行业”导向，在AWS内外部引发了不少质疑。

首先，AWS的业务以通用型IaaS层产品为主，行业属性并不强，在客户管理上更多还是case by case。这次强调以行业属性来进行划分，被不少业内人认为是形式大于实质。

其次，新的行业线划分中也存在一些不合理之处。

比如此前张文翊曾设跨国企业部，对一众跨国企业进行归类处理，但储瑞松的此次调整，将宝马奔驰等传统车企与“蔚小理”等新能源车划归为一类进行管理。但实际上这两类公司在产品形态、体量规模、业务流程等方面都存在很大差异。

更大的不同还在于，宝马奔驰等跨国车企在中国用AWS，而“蔚小理”则是出海用AWS，AWS中国团队在服务两类车企上基本没有太多交集。此次调整把这两类客户强行拧在一起，让不少业内人颇感意外。

L8高管大换位

伴随着销售条线的重新划分，储瑞松还对此前分管这些部门的L8高管进行了重新换位——调整了L8高管们的管理内容和范围，并从一些老L8高管麾下提拔了田丰、李剑2位新人。具体来说：

张文翊时期，AWS大中华区的高管阵容大致是“1位L10+11位直接汇报的L8”，如下

储瑞松此次调整后，主要高管及各自管理范围变为：

其中，田丰、李剑的职级仍为L7。另外几位L8高管中，顾凡手下很多团队被划走，管理范围变小，其他高管管理内容基本不变。

从目前的调整结果看，8大类行业客户主要集中在梁岩、沈涛和田丰、李剑这两位新人的管辖下，不过也有坊间传闻，眼下的L8高管团队阵容可能只是过渡形态。

据传，储瑞松此前曾考虑过从老东家百度引入两位旧部，重组AWS大中华区的L8班底，但后来运作不畅，其中一位在面试时被刷掉，另一位据说在2024年1月以后才会到岗。

但倘若2024年上半年AWS大中华区业绩增速下行之势仍无好转迹象，只怕目前的L8高管阵型还会再次迎来变化。

L8高管动荡之余，AWS的基层员工也在流失。军心不稳，可以说是这几个月里AWS大中华区团队的主要状态。

此番销售条线大调整后，不少AWS员工失去了原有岗位和客户。

尽管公司声称会在内部积极安排该类员工，但效果不达预期——不少一线销售带着客户直接跑去了微软云、谷歌云。微软中国更是在上一季度全员大会上直言：新招聘员工里有40%来自竞争对手。

据说，储瑞松上任后的这三个月里，大多数时间都在“拼命出差见员工、稳军心”，成都、台北、香港，上海，北京……全国各地到处飞，马不停蹄。

事实上，一直以来AWS都存在人员流动较快的现象，员工平均在岗时间2年左右。这是因为在AWS的薪酬设计里，员工入职后头两年可以拿到一个比较理想的薪资，但之后涨薪幅度就会放缓，甚至下降。这种机制促使很多AWS员工将AWS工作当成跳板，而他们的下一步往往是同为外企云的微软和谷歌。

不仅基层员工，近年来，AWS还为友商输送了不少中高层人才。

比如，AWS印度负责人两年间连换两位，分别是被谷歌和微软挖走。而在中国市场，这两年AWS也给微软云输送了两位VP（微软大中华区数字原生事业部总经理田灼、微软大中华区商业企业事业部总经理段微之）、两位GM和一众manager，以及他们携带的客户资源和对AWS的知己知彼。

另外一个值得关注的动态是：此前卸任AWS大中华区一号位的张文翊目前并没有回到美国总部，而是选择留在香港，负责生成式AI的全球推广营销。不过，其直接汇报上级从之前的Matt Garman（AWS销售和营销高级VP），变成了Matt Garman下面的WWSO团队负责人。

2024：AWS的艰难之年

从上面的一系列动作不难看出储瑞松和AWS所面临的压力之大。实际上接下来一两年里，AWS大中华区的处境可谓内外交困。

内部，此前积累下来的技术优势和口碑正在急速消失；外部，微软谷歌等友商凭借技术和组织优势，对AWS不断蚕食和强势追赶。

2023年11月底，AWS在拉斯维加斯举办了年度盛会re:Invent大会，但会后被不少业内人评价为：有史以来技术含金量最低的一次。

2023年整个科技行业的关注点都聚焦在AI大模型上，微软云也凭借一系列相关产品对AWS形成强势竞争压力。这种背景下，包括开发者、投资人、合作伙伴和客户等在内的业内各方，都期待着AWS会如何在re:Invent大会上反击微软云。

但全程参会下来，AWS都没能推出一个有竞争力的产品、技术突破或亮眼的投资合作；更多是将此前的一些工作进行炒冷饭。

不少业内人反馈，技术大会开完后，整个AWS社区里波澜不惊，一个月不到，与re:Invent大会相关的讨论话题在网上也已激不起半点水花。

当微软云以GPT为炙手可热的敲门砖，不断蚕食着AWS的业务时，当谷歌云举全公司之力重兵投入其大模型Gemini时，AWS还在内耗。

据悉早在5年前，OpenAI曾向亚马逊提出过合作邀约，但遭拒绝。而这也仅是亚马逊错失AI机遇的开始。关于亚马逊错失AI时代背后的更多故事，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

据悉，尽管亚马逊目前推出了一系列自研大模型Amazon Titan Text、Amazon Titan Embeddings等，但都是缺乏竞争力的基础模型。

不仅如此，目前亚马逊的大模型团队分散在Amazon、Alexa（智能语音助理）、AWS等多个部门，多头出击下，资源被严重分散，与在大模型攻坚战上拧成一股绳的谷歌云形成鲜明对比。这让业内对亚马逊2024年能否在大模型上取得突破，进而打好守擂之战颇感担忧，AWS倘若再无有效动作，只怕会被友商赶超、甚至拉开身位。雷峰网雷峰网雷峰网

云出海已经不是新鲜话题，但国内云厂商如何争夺海外市场始终是市场关注焦点。

2016年，腾讯云宣布进入国际市场，并把离家近、文化相近、熟人也多的东南亚作为主攻市场。

七年过去，腾讯云在国际化的道路上走了多远？近期，腾讯云总裁邱跃鹏、腾讯云国际高级副总裁杨宝树、腾讯云副总裁许华彬、腾讯云副总裁李郁韬分享了他们在出海路上的探索经历。

出海打价格战，可能是最差的一个选择

在进军新市场时，“价格战”常常成为了进攻者手中紧握的一张王牌，在云计算领域也同样如此。

去到海外，到底要不要打价格战？回答要不要打价格战之前，应该反问一个问题，在海外价格战能有用吗？

价格战的本质是，先运用更具竞争力的价格，引诱那些对成本极为敏感的客户，从而快速攻城略地。随着云计算服务规模的扩大，云厂商能够更充分地利用资源和基础设施，成本降低。随着成本的降低，只要降价幅度小于成本下降幅度，那就是卖得越多，赚得也越多。

AWS是把低价策略玩得“炉火纯青”的云厂商，据年报显示，在2020年5月之前，AWS持续降价达82次。

不过，价格战的策略运用有一个前提条件，那就是在市场竞争激烈、且市场份额尚未明确分配的情况下更为有效。

国内云厂商作为后进生，如果再一进去就打价格战，很可能是最差的一个选择，而且也不一定就能成功，也没必要去选这个路。

以东南亚市场为例，目前该市场已经有多家海外巨头率先布局，并且形成了一定的规模。Twimbit于2021年公布的数据显示，AWS以43%的市场份额遥遥领先，微软Azure、谷歌云、阿里云则分别以22%、18%、7%的市场份额位列第二至第四位。

在这种背景下，后来者即便通过加入价格战获得了一倍、两倍的市场增长，他们仍然很难在价格上与现有市场的主导者展开持续性的竞争。因为海外巨头们在成本领域已经具备强大的基础。

2021年年中，李郁韬带领团队对东南亚CDN市场进行了深入的市场分析和调研，结果显而易见，“纯粹从事CDN服务在海外市场基本行不通，因为那些大型CDN厂商和云厂商已经掌握了成本的制高点。”

许华彬谈到，从另一个角度来看，东南亚的客户在选择云厂商时，并非仅仅考虑硬件成本，他们更看重厂商的产品是否能够降低软件开发成本，带来更高的回报。

以新加坡为例，当地人力和研发成本高昂，如果厂商的技术能够帮新加坡企业节省更多研发人员成本，那他们采购技术的意向会很高。然而，这种情况在国内市场可能不成立，因为国内的人力成本相对较低，客户不太愿意为了节省一两名研发人员成本而选择更昂贵的PaaS或SaaS产品。

音视频技术被首选出海

既然价格战不是一种好策略，那出海企业应该采取何种策略？

Azure的成功或许提供了一个可参考的案例。回顾2008年，微软推出了Azure，当时基于IaaS的云平台已经没有太多差异化，价格战成为了主要竞争手段。然而，Azure之所以能够在云市场赶超AWS，是因为他们把战略重点转向了PaaS和SaaS领域，使其能够为开发者和用户提供更高级别、更全面的云解决方案，从而在这种错位竞争获得了广泛的市场份额。

腾讯云在出海过程中，也借力了自身在PaaS产品上的优势，重点在推腾讯云一些有特色、有实力的技术、产品。

据了解，数据库、边缘安全加速、腾讯音视频等产品方案都是腾讯云出海的“排头兵”，其中音视频是首选。

为何音视频技术会被首选出海？其中内因还是腾讯云在音视频上积淀许多的经验，并且其打造的融合实时通信网络（TRTC）、即时通信网络（IM）和流媒体分发网络（CDN）于一体的技术方案，也确实满足了许多客户需求。

Boomplay是一款面向非洲用户的在线流媒体APP。此前Boomplay 产品总监朴东声一直在和团队探索上线直播功能，但上线过程中，有一项技术难题一直没有解决，很多粉丝消息没办法实时同步显示到公屏上，而之前的技术提供方只能提供RTC技术，IM技术没办法提供。于是他们找腾讯云音视频团队，采用了其IM技术。在合作一阵后，朴东声发现，相较另一个厂商，腾讯云的RTC产品能力、解决问题速度也走在前面，后来他们也把RTC的技术提供方换成了腾讯云。

而从外因看，优先选择音视频出海也是顺应市场趋势。音视频技术应用比较广泛的电商、社交娱乐、游戏等领域，这几年在海外的发展都很迅猛。

拿电商来说，最近几年出海做跨境电商的公司数不胜数，这也让直播带货成为了刚需。而很多海外本土客户看到中国主播通过直播带货的方式将数以万计的产品在短短一分钟之内售罄，这也点燃了他们引进中国直播技术、解决方案的热情。

社交娱乐领域也有一批公司在海外发展得风生水起。小象直播就是其中一家，其核心团队成员出身YY，2017年他们选择出海，去马来西亚做直播，并且选择了非常细分的服务群体——华人。经过6年的探索，小象直播在马来西亚华人圈积累了一批付费粉丝。据小象直播产品运营总监梁宇灏称，这批粉丝比国内付费粉丝相比，他们的生命周期要长2.5年。

此外，出海的游戏公司这几年业绩也开始触底回升。“游戏底层的语音和网络消耗也是非常大。”李郁韬对雷峰网说道。

基于这些行业需求，音视频技术由此成为了腾讯云出海排头兵。

2022年，腾讯云面向全球市场正式推出国际音视频云服务品牌Tencent Cloud Media services，并发布整合后的全球化流媒体产品Stream Services、媒体处理（Media Processing Service）、音视频终端开发套件等产品。

如何让技术落地海外？

不过音视频技术要真正落地海外，不同地区、客户所需产品解决方案差异性很大，李郁韬表示。出海客户的需求往往会受到文化差异、人口构成、语言等影响。

李郁韬谈到他们此前调研日本发现，由于受到二次元、动漫文化的影响，日本主播在直播时，和中国主播直播有很大差异，“我们主播会是真人出镜，而日本主播更愿意用一张静态的画面搭配音响，而不是亲自示人。”

反过来去到东南亚，这里的用户呈现出了另外一派景象。在东南亚这片多样文化交织的土地上，有的人热衷于K歌，或者欣赏秀场主播的表演等等。

“我之前去见过东南亚的一个当地客户，他们提了一个需求说，问我们的AI能力能否支持把当地不同语音与英语相互翻译。”

为了深入了解不同地区客户需求，腾讯云做出了两个动作。

第一是在组织上作了调整。据邱跃鹏透露，以前腾讯云的海外团队和国内产品团队相对独立，海外没有大的产品线。而现在由李郁韬作为国际业务产品负责人，经常出海到各国国家，与国际业务负责人杨宝树打配合，对客户进行更深度了解和产品研发。

第二是发起了出海生态联盟，腾讯云邀请了多家上下游生态伙伴合作，形成了不同赛道的解决方案。比如，在出海文娱领域，腾讯云与头部AI视频软件企业闪剪智能达成战略合作。在跨境电商领域，腾讯云也与店小秘达成深度合作。

许华彬告诉雷峰网，在一些发达国家，互联网已经深入日常生活的方方面面，他们在接纳和应用中国的技术、创新基本很快能上手，但是去到像印尼、泰国等互联网发展速度没那么快，基础设施还那么成熟的地区，客户会要求云厂商将更成熟的应用带给他们，这也就需要更多的生态伙伴支持。

不过上述提到的仍然是在产品解决方案层面，在销售与落地层面，据杨宝树透露，腾讯云也会依靠当地的合作伙伴，共同拓展市场。目前腾讯云在全球的合作伙伴超过10000家。

而腾讯云国际业务团队大概分布在东南亚、日韩、中东北非、欧洲、美洲各地。今年上半年，海外合作伙伴带来的销售收入同比增长66%。邱跃鹏表示，随着疫情的结束，今年海外市场还会迸发出更大的增长潜力。

编辑：周蕾

“大厂的制度，为什么会纵容这种偷鸡摸狗的勾当？”给云巨头做了十多年代理的刘洋，猛地把手机甩在一旁。

很少发脾气的他，去年例行查看客户情况时，遇上一桩让自己非常恼火的事儿。有位老客户的云开销一向稳定，但最近在刘洋公司的消费金额是一月比一月少，已是连续几个月在下降了。

虽说消费略有波动也属正常，但保险起见，刘洋还是立马致电了这位老客户了解情况。哪知客户也一头雾水，当即查阅了自己的消费详情，这才发现，某些订单竟然莫名被关联到其他的代理商名下。

辛辛苦苦维护的客户，在代理商的眼皮子底下，就这样被其他同行通过报备订单号给拱走了。刘洋忍着怒火追查下去，没想到偷单的代理商不是别人，正是他曾经的同事。

原来，这些同事从刘洋的公司离职后，利用在职期间建立的客户关系，跟客户的云后台操作人员沆瀣一气，偷走了订单。

“按照云厂规则，业绩是每月结算一次，这些操作人员只要每月上客户端操作一次，把某些订单记录全部勾选，填入其他代理商的ID号，数笔订单就转去了其他代理商名下。”刘洋说道。

如果不跟客户去求证，代理商都不知道为什么会减少，因为一般代理商只能看到和本代理商相关的消费金额与订单，看不到全量金额，也看不见消费详情，不知道哪部分被分走了。

向我们重新回忆此事时，刘洋仍愤愤不平。

这种为了更高返佣、借报备订单号“偷”业绩的内卷行为，在过去很长一段时间里屡禁不止，让正直的从业者们深恶痛绝。

这些“骚操作”能成功实现，离不开一个核心流程：云大厂的报备订单号规则。

2023年，残酷的KPI考核下，云厂商的直销团队、区域线、代理商，三方加速内卷，他们借着报备订单号制度的漏洞，想方设法把对方的订单，变成自己的订单。

三派兵马费尽心力，干的其实是自相残杀的勾当。

到头来，云厂商的分销比例确实提升了，钻空子的代理商收获了更高返佣，玩小把戏的销售收获了奖金，只是云巨头的业绩总量并没有增加。

那些愿意循规蹈矩的从业者们，失去了佣金，更失去了信心。

代理商之间的自相残杀：偷单

何为报备订单号制度？这是代理商进行业绩关联的一种方式。

当客户已经与某些代理商，或是直销/电销关联过了，其他代理商想与该客户谈成新合作，就要通过报备订单号做出业绩关联。

比如说，A客户已经与A代理商关联，但A客户想与B代理商合作下单，那客户可在云后台操作，把消费记录勾选，填入B代理商ID号——这个过程，就叫报备订单号，主要为实现业绩与B代理商的关联。

报备订单号看似与云厂的营收没有半毛钱关系，实际上却导致云厂在向外拓展客户时，意外迈上折腾存量客户的内卷道路。

本文开头所说的，正是报备订单号制度下，最常发生的情况之一：代理商们为了能拿到更高返佣，试图钻漏洞、偷业绩，“卷”死同行。

此前我们在《云巨头的最大贪腐土壤：双算》一文提到过，云厂设计的是梯度返佣政策，一般业绩完成度越高，所能获得的返佣也越多。

想要更高返佣，就得做高业绩，就得拉新拓客、挖来新账户。

可增量客户哪有这样好做？

“大部分客户觉得代理商不靠谱，以前给客户打电话时，只要自称代理商，客户绝对不会和你有交集。”代理商张星说。

这时，部分代理商往那些已经被关联过的存量客户身上，打起了歪主意。因为报备订单号的存在，代理商有了从同行手中抢单的机会。

事实证明，从存量客户手中“捞单”，要容易得多。

知情人士给雷峰网描述了一个代理商常见的抢单场景：

一个普通公司因有上云需求，派人上云官网注册账号。注册后没多久，云厂电销马上打电话过来，但这时候公司还比较犹豫，没有下决心购买。

紧接着又有一个电话打过来，说是云厂合作伙伴，并称只要从我这里链接下单购买可以打9折，这时客户就心动了，马上下单。

“中小客户是价格敏感型客群，而云厂又比较少打折，这时代理商通过给一定优惠，很快就可以把这笔生意谈成。”

尝到甜头的某些代理商，甚至直接放弃正经拓客工作，专门盯着这些被同行关联过的客户，借助订单报备号来冲刺更高的业绩。更多信息，欢迎添加作者微信 mindy1857 交流

代理商：我们成了云巨头的下属

不过，也有些代理商认为，这种内卷并非其所愿，也属无奈之举——不跟着内卷，云厂的“惩罚”，他们可承受不起。

代理商张浩就向雷峰网透露，他们公司一度因业绩不够，差点被一家云大厂惩罚。

“当时我们和这家大厂渠道生态部谈好合作，他们给客户线索，我们把大厂产品集成到主软件中去卖”。

“但没想到，随着大厂内部对营收考核压力越来越大，大厂渠道抓住我说，既然你有代理权限，就得交够业绩。”

这样一来，双方的关系就变了味：本来就只是合作伙伴关系，卖与不卖，卖了多少都是自己的自由，结果变成上下级关系，代理商仿佛是领了大厂派下来的指标去办事。

“他们甚至还发来律师函，说业绩不达标是违规、得领罚——这不就是仗着家大业大欺负人吗？”

此举彻底惹火了张浩，当即放话表示准备应诉，“很多人都劝我不要打，说我打不赢这个官司。但我们就直说了，打不赢的话，就把公司关了！我也是死得光荣。”

自诩云计算行业老炮的张浩十分头铁，直言要与这家云大厂斗到底。

这场闹剧，最后由大厂高层出面调停才算解决，但并非所有代理商都敢像张浩那样，与大厂公开叫板，只能默默承受业绩压力、内卷同行。

区域线的自相残杀：唆使代理商“左手倒右手”

事实上，报备订单号不仅加速代理商之间的相互抢单，也引爆了云厂商各区域之间的业绩争夺战。

“今年区域线的业绩，抓得更紧了。可是客户也没有以前好谈了。”在云大厂做区域代表的张伟，直言现在谈客户的“隐藏成本”太高了。

此前，张伟为谈成一家客户，前前后后没少花心思打点。经常光顾客户公司、邀约客户参加活动，每逢节日送上好礼，赶上妇女节还为对方部门全体女员工送上鲜花。这波贴心操作下来，还是没能搞定客户。

而就算客户有采购意愿，自己的同事又不一定接单——这两年，各家云厂强调追求毛利，拒绝担任总集总包的角色，那些毛利不够、自研比例太低的项目，在内部往往过不了审批。

“辛辛苦苦拉到的项目，差点被毙完，去年Q4险些‘剃光头’。”另一个在大厂的销售何云告诉我们。“除了GM，所有区域的销售总监，没几个不想着拍拍屁股走人。大区的一把手没少被折腾，从总监到组长再到普通的销售，也都是军心浮动。光涨职级不涨薪，没什么好处。”

业绩难度“超级加倍”，一些区域代表和代理商之间，默契地使起一招“乾坤大挪移”。

从多位业内人士的口中，我们复原出了这一特殊操作的流程：

先是区域线鼓励更多外区代理商来本区域开分公司，开新账号。

紧接着，区域代表们给优惠政策，给代金券，优惠力度一个比一个大，巴不得代理商都来给本区贡献业绩。

重赏之下必有勇夫，这种激励奏效到，很多代理商开始利用报备订单号，对客户业绩进行跨区域关联。

刘云是某家旗舰级代理公司的新手销售，他所在代理公司，因为入行较早，加上多年奋斗，积淀了不少的客户资源，不仅能完成当年定下的目标，而且可能还会产生一些增量业绩，一年大约能多做500万、1000万的成绩。

刚进公司不久，他就发现一件略显蹊跷之事：这些增量业绩原本属于华南区，结果公司却通过报备订单号关联到了华东某分公司账号下面。

公司为何这要操作？他纳闷不已，而后公司内老销售的一番解释，才让他恍然大悟。原来把增量业绩挂在华南区域下，华南区域未必看得上这点业绩增幅，“对方说了，毕竟你们是旗舰级的合作伙伴，比别人多做点增量是应该的。”所以更不用说，在该区域获得更多激励奖金。

但如果，把这些“不足称道”的增量业绩转移到云厂其他区域，结果完全不同。

其他区域的代表都在鼓励代理商，把业绩转移过来，辅以各种大力度优惠。也正是为着这些激励政策，刘云所在的公司才会在全国各地开分公司，然后看哪个区给的政策好，就把增量业绩给哪个区。

“每个区都很欢迎他们，怎么能不欢迎？这些找过来之后，就是现成的收入啊。”

这招“乾坤大挪移”到头来，云厂商区域线之间打得热烈，代理商做些“左手倒右手”的数字游戏就能赚回一笔激励，实际却并无多少增量业绩出现。

长此以往，区域与区域之间的竞争也就愈发激烈，内卷手法再次升级，某些区域甚至在危险边缘试探，动用他们原本不该用的权利。

比如，为他们所掌握的“生态入场券”，增加一些隐形的附加条件——包括贡献自己的云用量，或者承诺在云商店上完成多少销售额。

假设你是一家软件厂商，想进入云商店，并且想让云厂商给你合并发票，那除基本的资质验证通过外，还必须有个附加条件——给本区域贡献多少业绩。（关于期间的人事纷争、决策博弈，欢迎添加作者微信 mindy1857 交流）

“我是独立软件厂商，我只卖自己公司的产品，不卖云资源，怎么完成天文数字的云资源销售指标？”某软件厂商生态员工刘腾无奈说道。

这个附加条件就像是“行业潜规则”一般，不会在明面上摆出来，但懂的伙伴自然懂，而那些不愿意“被潜规则”的伙伴，自然也就会从候选名单中落选。

“这也是很多优秀软件上不了架的原因之一。”刘腾说，因为许多软件公司压根不是卖云资源的，他们既没有那么多的客户资源，也没有能卖这么多业绩的能力。

然而，这种“潜规则”还不仅仅是发生在与软件厂商的互动中，也同样存在与服务商的合作中。

某业内人士称，如果你是一家服务商公司，你想进入云厂的服务商名录，操作也如出一辙，你除了证明自己有很好的交付能力外，还会被要求先卖多少云资源。

云厂区域的这些内卷操作，遭到了软件厂商与服务商的一致抱怨。

直销欺上瞒下：一份佣金刷十倍营收

报备订单号不仅加剧代理商之间、大厂区域线之间的内卷，直销“用佣金换营收”的一场密谋，也由此得以展开。

雷峰网《云巨头的最大贪腐土壤：双算》一文提到过，云生态乱象之一就是，云厂商直销与代理商借助双算规则，沆瀣一气，串通分佣。

确实有一批直销会将手上大量客户转给代理商，帮助代理商拿高返佣。然而，有一种非同寻常的情况出现了——直销竟然选择放弃与代理商分这笔佣金。

难道直销来做慈善了？为何要把自己的客户拱手相送？

“这里面藏着更大的秘密。”某行业人士指出，用佣金换营收，才是直销真正的目的。（更多信息，欢迎添加作者微信 mindy1857 交流）

所谓“用佣金换营收”，即直销不直接从代理商手中分佣，而是让代理商按照之前协商好的分佣比例，帮直销去冲营收。

该行业人士向雷峰网如此举例分析：

王晖是一大厂的直销，某天他找到代理商李兵，偷偷跟他说：“我把手上客户关联给你，你拿到返佣后我六你四，怎么样？”

这时候李兵一口答应，心想这天上掉馅饼，不赚白不赚。

于是王晖又说：“返给我的佣金我不收，你帮我拿着这部分钱让客户买我们云厂的资源，到时候这笔订单所产生的业绩就挂在我名下，如何？”

李兵疑惑道：“客户要是不买怎么办？”

王晖说：“别急，你用低价吸引客户购买，比如客户通过正常渠道购买我们厂的短信是三分钱，但你把价格设置为二分七，这个价格显然比市场价格有优势，客户肯定会心动，而剩下三厘的利润谁贴？就用我那六成佣金贴。”

李兵不得不服王晖的这波操作——因为如果直销直接从代理商分佣，一旦查出，不仅会被开除，还可能从此葬送在圈内的名声。

而这种通过佣金换营收的方式，让直销从头到尾避免沾上贪腐的嫌疑，同时又拉高了业绩，直接卷走其他兢兢业业、没有小动作的直销。

为了提升营收水平，有直销直接提出了1：10的换算方法，即100万的佣金，换1000万的营收，这成绩来得可谓是又快又简单。

直销为何能完成这种操作？从操作流程上，这仍然与报备订单号有着密不可分的关系。倘若没有该制度，直销也不可能把客户转移到代理商名下，也不会有后续返佣、充值系列操作。

而某些直销之所以“脑洞大开”、铤而走险，隐秘采取用佣金换流水的方法做业绩，更深层次原因与直销的激励、压力分不开。

“大厂每年奖金包的幅度可以从10万-50万不等，再加上配股，收益更高。”某业内人士表示，业绩优秀的销售还可能直接晋升。

竞争压力也是肉眼可见，撇开外部宏观环境不谈，“一些销售进去半年，3个月考核一次，俩季度下来客户交代完了，人脉资源用完了，捞不到新客户了，那你就可以走了。大厂就是这么现实。”

所谓铁打的云厂，流水的销售，先是用高薪吸引人才，带来资源，然后资源用完后，能不能完成KPI，就看你的能力、运气。

前方有激励，后方有压力，两股力量推动下，直销借助报备订单号、与代理密谋分佣的风气，由此见长。

制度无罪，罪在巨头不切实际的营收目标

报备订单号虽然只是一条规则，却让代理商、云厂区域线和直销们自相残杀起来，关联出了一系列内卷和贪腐的新毛病：

代理商不去开拓新客户，转身相互偷单；区域线负责人们不做增量了，转而去卷其他区域业绩；直销则通过报备订单号把客户转给代理商，用佣金换营收的方式刷业绩、变向贪腐。

云厂商这一招原是为着营收KPI而出，到头来却让营收为此所累。

站在云厂角度，设计报备订单号，其根本是为引入竞争机制，确保客户不被某一代理商强绑定。

客户买云服务器，今天想买A家，明天又因为B家报价低而入手，这样的诉求很合理，报备订单号也给客户实现多渠道购买提供了可能性。

与此同时，报备订单号在保障客户服务质量上也起到了一定作用，如果没有报备订单号，一旦客户与代理商强绑定，不论代理商服务与否，都不会影响到代理商的业绩，代理商就很可能出现服务质量下滑。

云厂初心是好的，但在内外部的严峻形势下，在对营收的无限焦虑下，更加严苛的营收KPI要求诞生，报备订单号制度在执行过程中，无法控制地变形了，成为了内部向内扩展存量客户的工具。

大家为了各自利益，内卷彼此客户，但结果云厂营收并没有太大增长。乱烘烘你方唱罢我登场，到头来都是为他人作嫁衣裳，结果如此荒唐，失望的绝不只有云厂。

乔丹·贝尔福特在《华尔街之狼》中讲到：“企业的成功不仅仅依赖于个人才能……你必须随时调整，因为市场一直在变化，你不能停下来。”要纠正这一系列的动作变形，是云厂不得不持续面对的课题。

关于云巨头与代理商之间的利益冲突，本文还有许多内幕未披露，添加作者微信 mindy1857 交流，接下来我们还将陆续推出云巨头生态的系列稿件。

会上，新华三发布了私域大模型“百业灵犀”LinSeer，旨在为垂直行业和专属地域的客户赋能。同时，新华三集团高级副总裁、紫光云与智能事业群执行总裁陈子云解读了紫光云过去一年的发展情况以及新动向。

据了解，云与智能事业群的业务涵盖三个部分：一是云的能力，包括紫光云，以及新华三的私有云业务；二是以绿洲平台为代表的大数据能力；三是具体的产品。

陈子云表示，紫光云与智能事业群过去三年的业务复合增长平均在63%左右，宏观上得益于国家对数字经济的重视以及新华三集团对云的投入；从微观上看，则是云服务覆盖了更多的场景，以及功能不断完善，满足企业上云的需求。

具体来看，陈子云认为，云计算如果不与行业结合，很难体现价值。因此，紫光云将业务聚焦到政府、企业的需求场景之下，为客户提供定制化服务。

2018年上线的紫光云，迄今已经迭代到了3.0版本，并且落地到了城轨、医院、学校等数十个场景；而在功能方面，紫光云的功能有数千个，比起新华三的私有云5.0（CloudOS 5.0）相比，功能项已经超过了一倍以上。

对于火热的大模型，陈子云表示，新华三的思考是如何利用创新性或革命性的技术来提升客户的价值。因此，新华三的私域大模型“百业灵犀”LinSeer聚焦于四个重点：

一是行业专注，即将AIGC与客户所处的行业特点结合起来，以客户价值为导向。

二是区域专属。

过去几年，新华三在全国各地建立了许多智慧城市的样板点和项目，这些项目也应用了AI元素，对应的地，私域大模型也可以部署到地区的项目如智慧城市上，从而快速帮助政企客户受益。

三是数据专有。

由于大模型训练需要数据，以及通用模型的应用，涉及到数据变现、数据隐私和内外部使用等问题。因此，私域大模型的数据安全性非常重要。

“百业灵犀”LinSeer在调用数据时，不会离开私有云，所有数据的大模型的训练，都是在云里面发生的，可用但不可见，最大程度保证数据安全。

四是价值共享，即私域模型可以利用通用大模型的能力，其与行业属性、地域属性和安全属性结合起来，最终围绕给企业和客户带来价值展开。

大模型、AIGC等技术带来行业变化，紫光云的产品也随之调整。

陈子云表示，随着新技术的迭代，软硬件产品的多元化适配，增加了更多的挑战，尤其是在服务、运营和运维稳定性方面。

过去，紫光云只要处理好X86架构，基本上所有产品就能运行。但现在还有ARM架构及各种操作系统，还有适配和满足各种能力需求等等，这增加了运营和运维的复杂性，也包括客户的环境要求。

基于此，紫光云在产品和运营上将重视几点：

迭代技术和产品，保证质量，转变以往被动式响应模式，而主动去发现问题、提前规避；

在运营和维护工具上，结合大模型的能力，提供智能运维服务；

赋能合作伙伴，比如给合作伙伴提供员工培训。

并且，除了大云平台之外，在运维方面，紫光云还将推出一个OTA升级，快速响应、一键解决客户痛点。

陈子云认为，新华三的优势在于，行业积累足够深、产品线足够广、提供端到端的客户服务。

首先，在行业方面，新华三与客户一同经历了IT建设、互联网等变革周期，再到云时代，这种行业认知与客户信任，短时间很难被其他云厂商超越。

其次，新华三在国内市场上的产品广度非常宽，从网络、存储、服务器到云、智能、算力和终端，甚至还包括了个人电脑和各种显示屏等。对于to b的客户而言。任何一位CIO都会关注数据中心、存储、计算、安全、网络等方面的需求，国内很少有其他厂商能够像新华三那么多的产品。

最后，新华三对客户的赋能贯穿业务全流程，从顶层规划到产品交付，再到后续的运营和维护能力，能够提供全生命周期的支持，合作时间长达5年、10年，甚至20年，具备服务闭环的能力。

但陈子云认为，新华三与其它云厂商并不存在完全竞争关系。

“数字化转型市场商机众多，尤其是政策的红利、宏观经济等方面，带来了许多机会，云厂商们并不需要在一个狭小的领域内相互碰撞、竞争，而是探索更多的行业，把蛋糕做大，合作共赢。”

未来，新华三和紫光云将持续为客户提供好的产品与服务，助力企业数智化转型。（雷峰网雷峰网）

聆听完诸多企业界大佬经营公司的分享后，张华决定，把系统全面上云，并十分迅速地与国内头部云厂商直接签订上千万的订单。

然而，和云厂商持续合作多年后，张华偶然发现了一件令他十分震惊的事情。

当时，他手下的一名运维员工离职闹情绪，不愿把云账号及时交出来，导致整个云管理系统没办法操作，内部人员急得焦头烂额。

员工多次尝试在云厂商后台提交申诉，却无果而终。

因为按照云厂商服务规则设定，虚拟空单提交申诉，必要填客服号，无奈之下，员工只好找原来签单销售要客服号，结果销售告知自己早就离职，没办法查看。

这一波三折之下，张华不得不亲自出马，托人找关系去查客户号。

不查不知道，一查吓一跳，自家用了7年的云服务，竟然挂在一家他从没听过的代理公司名下。

“我根本不知道有代理商的存在，我们一直都是和这家云巨头直签的啊！”张华当时情绪十分激动。

一场与直销的合作，代理商为何会无端冒出来？张华百思不得其解。可他不知道的是，这背后可能是一起云厂商员工内外勾结的腐败事件。

这一切，要从云巨头最大的贪腐土壤“双算”说起。

双算，给了员工内外勾结的分赃机会

所谓双算，实际是一套为解决代理商与直销业绩分配的制度。

在开拓市场过程中，原厂与代理商难免会出现“撞客户”的情况，为防止双方间的冲突，激励双方共同做大市场，云厂商决定出双份钱，鼓励两者合作推进客户，一旦客户签约成功，既算直销业绩，也算代理商业绩。

同时，为实现销售与代理商之间的关联，云厂商设置了两种方式：第一种是当客户通过代理商给到的专属链接进行注册、下单，即可进行关联；第二种是直销通过后台申请，把客户关联给代理商。

后者更为隐蔽，客户在不知情的情况下，就可能变成代理商的客户。

张华遇到的情况，便是后一种。

张军并非个案，国内几家头部云厂商中都曾出现部分直销员工，偷偷将自己大量客户资源转到代理商名下的情况。

还有部分直销则更为猖狂，直接找朋友成立一家代理公司，将所有单子转移到自己开的代理公司里。

“这种操作已经是个公开的秘密。绝大多数人是不敢的，但是饿死胆小的，撑死胆大的。”有知情人士坦言。

把自己的客户转给代理商，这听起来毫无道理，到底直销为何要这样做？

这需要从云厂商设计的梯度返佣政策说起。

每年代理商都会定下当年的业绩目标，一般业绩完成度越高，所能获得的返佣也越多。

以2024财年的阿里云返佣政策为例，假设一位精英级伙伴月度、季度、年度任务都完成，达到3000万的目标，那该伙伴则可以拿到31%的返佣。与此同时，如果其当年度业绩增长达到30%、48%、60%，增量业绩还有对应的8%、12%、25%的返佣。

这种梯度设计背后的原则很朴素，多劳多得，激励代理伙伴多做业绩，设计本身没多大问题。

但要拿到最高返点，单凭代理商一己之力比较难。

公开数据显示，阿里云合作伙伴已经超过了12000家，服务了超过45万客户，但年销售额过千万也不过300多家。

那代理商是否可以联合直销一起做业绩？

这个答案是肯定的。

在所有云厂商的双算规则下，代理商与直销之间没有利益之争，于是一些直销与奸诈的代理商开始想办法合作，串通分佣。

一些代理商更是直白提议：只要直销给力，助力完成高业绩，他们则可以让渡一部分的返佣比例，私下单独给到直销。

“代理商拿一半，剩下的一半，三分之二返给客户，另外三分之一偷偷转给直销。”有知情人士对雷峰网透露。

对直销来说等同于，这是打一份工，但赚了双份钱。

这让直销与代理之间的腐败行为快速滋生，而且也引发云厂商内部“劣币驱逐良币”，让许多认真做事的代理商产生不满。

刘世民是一家云厂商的老牌代理成员，前不久发生了一件让他十分郁闷的事。

他的几个员工离职后，和云厂商直销单独开了一家代理公司，不光把公司原来的一些老客户带走了，最后这几位离职员工竟然还成了云厂商的优秀合作伙伴。

“开生态大会那天，台上11个人领军令，其中1个是我们公司员工，还有3个是前员工。那天我都想直接用红酒泼人了！”刘世民表示。

后来刘世民将此事投诉给云厂商内部高管，对方收到违规证据后确实将销售双规处理，但迟迟未对代理公司动手。（关于期间的人事纷争、决策博弈，欢迎添加作者微信 mindy1857 交流）

一方面，违规代理公司毕竟是销冠，一旦杀起来很可能会引起其他代理商和直销的恐慌。另一方面，云厂商内部高管频繁变动，在这种人事动荡下，管理层一来倾向于不惹事，二来也认为短期内出不了效果。

“我们好好付出，结果云厂商却扶持有问题的人。”这件事让刘世民感觉很受委屈。

“如果大家都想搞业绩，很显然，就没有人想服务客户了！”

的确，服务可以称得上是To B厂商们的“生命线”，如果没有了服务，再大的客户也会流失。

一位采买过多家云的从业者表示：“我们选择云厂商，价格是考虑因素，但更主要的，还是看服务。”

目前他们公司采买一家中型云厂商的资源，虽说招牌没云大厂那么响亮，但处理问题效率很快，一个电话就可以解决问题，流程并不繁琐复杂。

反观国内几家知名云大厂，客户无论大小，都在大厂身上吃过服务的亏。

小客户不必说，要处理问题还是得提交工单走流程。大客户虽说有专属销售在跟进，但对应的服务质量，有时只能用“敷衍”来形容。

例如万科，论金额已是千万级客户，论名气也是行业龙头。但据业内人透露，即便知名如万科，之前分配到的服务资源，也才半个BD。

万科不是没有投诉过，但云厂商的对策也只是更换了BD的人选，服务流程和质量未见丝毫改善。

可是在国外云厂商身上，这种服务很难见到。

“AWS在服务万科这类千万级的客户时，光是SA（服务顾问）都会配备2个，帮助客户进行业务架构梳理和渠道规划。”有行业人士表示。

除为大客户配备充足的专属服务人员外，AWS整个服务流程和体系搭建也比较完善。

作为一个客户，你只要有意向迁移至AWS，随后AWS就有两大团队为你提供相应的服务支持，全流程确保你能用上云、用好云。

在前期迁移环节，由于技术能力、人员等方面的限制，许多客户可能无法单独完成迁移。这时，你只需要支付一定的费用，AWS产品服务团队就会帮助你完成云的迁移、落地服务。具体费用一般结合迁移的难度、迁移时长、迁移人数综合决定。

在迁移完成后，你可以继续支付一定的服务费用，AWS会指派一位专门的技术客户经理与你对接，确保提供上线之后业务稳定运行。

而国内部分厂商为了增速，牺牲了太多东西，也滋生出无数规则上的漏洞。

双算，本是化解直销与代理商矛盾的唯一解法

双算不仅造成大公司生态的劣币驱逐良币，也让作为云厂商的服务大打折扣——那云厂商当初，又为何要采用双算？

其实双算的出现，是为解决直销与代理商获客的冲突。

做增长、冲营收、重规模，是云厂商在发展之初奉行不变的战略。也由此，前几年云厂商的生态伙伴注册管控比较宽松，只要你是一家公司，就能通过官网注册成为合作伙伴，获得代理销售的资格。

但在这一阶段，倘若双方都恰巧对接到了同一个客户，不算原厂的业绩，直销团队就没动力；不给渠道返佣，伙伴关系就会生嫌隙。

腾讯会议是解决这一矛盾的典型案例，雷峰网曾在《腾讯会议「生态」反思录：找对人、分对钱、管住手》文章中分析过腾讯会议的生态建设。

2020年底，由于疫情的催化，线上会议需求逐渐常态，为企业提供更多部署、支持和服务也变得更有必要，于是在2021年初，腾讯会议的生态建设被提上日程。

腾讯内部人员透露，当时云会议在业界比较新，能借鉴的也只有Zoom，但Zoom主要市场仍在美国，中国市场还没那么普及。所以腾讯会议在生态搭建时，基本都需要自己摸索。

为解决业绩分配问题，一开始腾讯会议参照了许多To B原厂的做法，采取单算。但实践证明，这种分配方式并不合适。

他们的直销团队在沿行业线开拓时，很容易出现和代理伙伴“撞大客户”的情况。

为争夺客户，许多代理商伙伴开始压低价、给打折等方式从其他同行手中“夺食”，这无形之中加速销售之间的矛盾升级。

这显然不是公司所想看到的。代理商与直销相互撕扯，不仅会让整体业绩受损，同时后续服务也会受到影响。

于是腾讯会议出台双算制度。

“虽然会有一些损失，但减少了内部冲突，有利于大家一起快速把这个市场做起来。”腾讯内部人员曾说。

也的确，从后续代理商上的反馈看，双算机制下，代理商的签单速度提速了不少。

某代理商坦言，客户认可云大厂在这一市场的地位，而他们把直销引入进项目中，相当于增加一个背书，项目签单的整体难度也会降低。

“腾讯云的优势在于和老客户的沟通会更便捷，而我们的优势是在POC测试、对接具体应用部门，以及最后交付上都更专业。两种优势叠加起来，在做蛋糕上，实现了1+1>2的效果。”

也因如此，过去很长一段时间，各家云厂商纷纷采取双算，以此换得增长。原厂与伙伴相互配合、分工协作，这一阶段里，双算反而是一种“双赢”。

取消双算的代价，谁能承受？

但随着云服务加速渗透进入千行百业，市场份额增长到一定程度，云厂商的目标从重营收转向了重利润，而代理商伙伴还在不断增多，新的管理问题也随之而来。

在梯度激励机制下，每一家代理商冲业绩的情绪被充分调动，每一家都拼命想够到最高返佣，这就导致生态内部互撬对方客户，“扯皮”现象频发。

若云厂商毫无动作，便会如前文所言，优质代理商怨气横生；但若云厂商下定决心摆脱双算，又会有另一批代理商利益直接受损。

考验云大厂魄力的时刻到了，阿里云正是率先“刮骨疗伤”、决定取消双算的厂商之一。

不久前，阿里云宣布的最新代理伙伴佣金政策，就对双算踩下了一脚急刹车——这一决定，据说还是由逍遥子亲自拍板。

要取消双算，必然要对现有客户进行重新梳理，并且明晰每个客户的归属问题。

目前云厂商的客户类型大体分为三类：一类是直销、代理商都共同跟进的客户，一类是直销、代理商分别跟进的客户，一类是直销、代理商都未跟进过的客户。

而阿里云推出的2024财年合作伙伴佣金政策，重点对原来直销与代理商共同跟进的客户，进行了重新的分配，并且划分出了A/B/C/D/E/F的类型：

A类：由阿里云商业技术工程师 (BTE) 跟进的阿里云头部客户

B类：由阿里云商业技术工程师 (BTE) 跟进的阿里云肩部客户

C类：由阿里云渠道销售指派伙伴跟进的客户

D类：伙伴自拓客户，且无商业技术工程师 (BTE)、渠道销售、电销跟进的客户

E类：阿里云电销跟进的客户

F类：公海客户，即无商业技术工程师 (BTE)、渠道销售、电销、伙伴关联跟进的阿里云注册客户

从上述分配来看，阿里云将大部分头部、肩部客户、以及小客户都收归至直销团队，只有腰部客户则有代理商跟进。

一位云大厂高管向雷峰网感慨道，“到了现在这个时候，云厂商要先活下去，代理伙伴不可能还躺在过去的功劳簿上睡大觉。”

的确，这种分配规则已经引发了个别代理商的不满。在他们看来，此次重新分配会导致他们的业绩大跳水。（更多信息，欢迎添加作者微信 mindy1857 交流）

雷峰网了解到，华南一代理商原来服务了诸多A/B类大客户，年分销总额达3亿元，而本次调整后分销总额直接缩水至5000万元，对应的返佣金额也砍半，从2000万元降至不超过1000万元。

还有一家原来侧重做E/F中小客户市场的代理商，也因为阿里云的新政策出台，丢了近数百万的利润。

此外，有些代理商虽分配到C类客户，但新政策规定，分配的客户只有产生增量业绩，才能被计入到代理商业绩中。例如，某代理商接手某C类客户时，该客户已有400万元原始业绩，按照新政策规定，只有代理商在此基础上又签单，这才算是代理商的业绩。

做增量业绩显然不是一件容易的事。这就跟爬山一样，越往上走，就越难攀登。

结合云市场的激烈竞争态势，代理商同样是做400万业绩，从400万做到800万，自然比0做到400万要难得多。

当然，阿里云在制定新政策时也考虑到了任务难度，不仅将大量腰部客户商机分配给了优质代理伙伴，而且今年给出的返佣比例比往年都要高。比如，原来的月度返佣比例是10%，现今提升至15%。

“对云厂商来说，取消双算后遗症，带来的业绩波动、改革阵痛，都是意料之中，毕竟每一次规则变动背后，总会涉及到利益的再次分配，在这个过程中总会有公司遭殃，也会有公司受益。阿里云这次调整，总体向好，受益者也会更多。”

人们总是害怕变化，不过在同行的分销高管和头部代理商们看来，阿里云勇于越过山丘，无疑对分销市场起到了积极的表率作用，能够进一步推动生态企业，跟随大公司在这个充满不确定性的时代里一起进化；也让公司财务的治理，更加健康透明。

双算是天使，还是魔鬼？

双算制度，究竟是天使还是魔鬼？

事实上这个问题，没有一成不变的答案。它既能成为推动业绩增长的引擎，又可能成为腐败滋生的温床。

在发展早期阶段，云厂商采用双算，虽然是“下血本”出了两份钱，成本大增，但这笔钱也花得值当，弥合了直销与代理商之间的矛盾冲突，换取了增长，不失为一种双赢选择。

而如今有些企业选择取消双算，也是一种顺势而为。

一方面，长期推行双算，所导致的种种贪污腐败现象，急切需要企业加以整治。

任正非说过：“如果公司任由腐败发生，不在制度上做更多改进和强化教育，公司就会走向灭亡。”

去年年底，马化腾在腾讯内部员工大会上，也指出过类似的问题。他强调，集团内部的贪腐问题“真的是触目惊心”，很多业务做不起来，并不是因为管理者问题，也不是业务方向问题，而是贪腐漏洞太大，业务被掏空。

另一方面，当下云厂商已经迈入新阶段，营收增速逐步放缓，公司自然需要考虑如何更好降低整体经营成本。云厂商所面临的“内忧外患”，我们也在此前的文章中有过分析，眼下的降本增效行为，同样有其合理之处。

换言之，任何一项政策其实都没有对错，只是要看如何在合适的阶段，用合适的方式，取得一个各方的平衡。

正如电影《飞越疯人院》麦克墨在一场群体治疗会议上所言："权衡之道是一项艺术，一切政策都取决于它们被实施的方式和时机。"

关于云巨头与代理商之间的利益冲突，本文还有许多内幕未披露，添加作者微信 mindy1857 交流，接下来我们还将陆续推出云巨头生态的系列稿件。

注：张华、刘世民皆为化名

谈数字化与创新能力，有时会掉进这样的误区：更换个别工具＝数字化＝创新。用蜡烛打个比方，常见的优化是，让蜡烛直径变宽更防风、变更蜡烛的颜色……但电灯这样的颠覆式创新，并不诞生于蜡烛的优化。

许多企业大谈数字化转型、追赶创新，却不得其法，速度与方向难统一，最后南辕北辙。

而伊利与腾讯云CODING的三年合作，恰好以一种“水乳交融”的状态，流畅和谐地进行下去。

乳业龙头的数字化之路

如果把伊利比做一处幅员辽阔的疆域，数字化产品研发要完成的任务之一，就是将散落在广阔疆域上的各处城池，即不同的事业部或部门连结起来，迅速地“修路架桥”，以保证数据能在集团内部顺利流转，各部门有效达成协同。

但这片“疆域”本身在不断扩张，内部需要被连结的“城池”也在不停新增，对研发“修路架桥”数量、质量和速度的要求，都被提高到了前所未有的水平。

研发原有那套工具和“施工方式”，会不会跟不上伊利业务发展的节奏？

从伊利，雷峰网了解到以下几点：

• 研发流程需体系化改造

伊利此前也一直在推进数字化产品和系统研发管理上的优化，例如改造项目管理流程，在某些节点采用开源自动化工具。

但曾有业内人士向雷峰网强调，数字化转型是“牵一发而动全身”，单点优化“治标不治本”。有时为A环节所做的改进，可能又因为B环节的改造而失败，形成“多米诺骨牌”式负面效应。

因此，“新工具”需要具备统一性、一站式等特点，确保伊利在数字化产品和系统建设中能高效高质量推进。

• 混合开发模式下的考验

出于对敏态和稳态业务不同的部署需求，伊利内部同时存在敏捷、瀑布两种开发模式。前台业务运营及面向消费者侧的数字化产品和系统更多需要敏捷机制来推进；后台业务支撑体系等其需求则多半用稳态模式。

可见，“新工具”要同时良好适配敏捷式+瀑布式的混合开发需求。

更重要的是，对伊利而言，数字化转型需要应对更快的业务节奏变化，时间和人手都不允许“慢慢来”。这时他们需要非常成熟的产品，好上手、部署快、门槛低，来尽量满足当下的业务节奏。

因此应该选择什么样的研发管理模式与工具？在落地数字化战略、推进数字化产品建设的过程中，伊利遇上了腾讯云CODING。

让伊利“放开手脚”的CODING

CODING，是腾讯云旗下一站式DevOps研发管理平台。

5月18日，腾讯云在Techo Day“开箱吧！腾讯云”活动上，也首次对外讲述与伊利的合作故事。

伊利与腾讯云CODING的正式连线，是在2020年的夏天。合作在这一年全面铺开，通过工具支撑敏捷体系的整体升级和建设。

如果说伊利所做的研发优化工作，是为自己添置了更锋利的锯刀、更趁手的锤子，那么在腾讯云CODING介入之后，这项工作就相当于是，建造数条专业化、自动化程度更高的流水线。

在结合实际业务需求并充分利用CODING的核心能力后，伊利顺利完成了覆盖需求、研发协同、CI/CD、测试管理、制品仓库、文档管理、度量管理等 7 个主要模块的DevOps平台建设，并规范化研发管理流程体系，强化代码安全内控和应用质量。

腾讯云CODING率先解决的难点之一，就是伊利研发的内外部沟通成本问题。

在伊利数字化转型中，研发工作除了自研外，也有很多是靠与生态厂商的协同建设，需要能够把内外部的组织和团队有效联动起来。

而CODING能够依照研发各方角色和权限，进行项目归类、版本管理，强化了代码内控，保障软件资产安全。

现在，伊利可以全面、统一管理部门内部所有供应商代码，实现上线软件发布流程规范化，为未来数字化产品快速落地提供平台，填补源代码与可用程序之间的开发鸿沟，避免供应商黑盒部署导致的供应商运维依赖、部署质量参差不齐等问题。

这就好比是多方共同“施工”：一条道路要尽早完成建设，最好是分段同时施工，不同路段的施工进度按需对其他施工小队透明，施工用料、道路规范也要统一安排。

另一方面，CODING也通过知识管理等模块，帮助伊利将专属的知识资产沉淀下来，降低学习门槛，让内外部新的合作伙伴迅速了解研发体系的情况。同时，CODING还内置大量自动化的工具，提升效率和质量。

采用CODING之后，伊利最直观的感受之一，是产品版本迭代发布的节奏明显加快许多。

“以前发版，有时候得大晚上找一个时间窗口，花上3-4个小时，但现在整个版本前期做好完全测试的情况下，可能只需要5-10分钟。中间许多需要人工操作的部分，比如从测试环境拷贝等工作，现在都能由CODING自动化实现。”伊利数字化部门表示。

同时，自动化工具降低人工干预的比重，也在更高维度保证研发团队对上线前的预生产测试、上线后的回归测试，都有着更精准的把控，真正做到持续集成和持续部署。

此外，CODING友好的使用体验，也给伊利带来不小的惊艳。

例如一次项目里，可能需要前端、开发与用户体验设计的协同；需求进入需求池后，要再做管理和拆解，转换为用户体验的设计稿。

换言之，在CODING上一同工作的人们，不全是程序员。为此，CODING做了相应的设计考量，尽可能减少不同角色的理解困难。

值得一提的是，CODING极高的开放和包容度，使得伊利这类大型传统企业，在研发上更加自由。

市面上与研发管理有关的工具有上百种，即便时间人手再充裕，也未必能熟练掌握所有工具。而CODING做了代码仓库、自动化助手等一系列功能模块的划分，相应推出自研工具，可单独拆分对外使用，也可组合使用，供企业一站式完成研发工作。

倘若企业已有熟练使用的外部开源工具，CODING也可以将其集成进来，减少企业的学习成本。腾讯云透露，不少公有云用户就是选择采用CODING部分单点能力，再外接一部分常用工具。

目前，CODING帮助伊利数字化产品和系统研发，从原来的按周迭代，提速至按小时迭代，系统迭代效率提升数倍甚至数十倍，每月平均达成的构建、发布 1500次左右。

供应商人员管理工作更细更强，单位人天产出提升20%。项目管理实现线上化、敏捷化，产品、研发、运营协同合作，沟通效率提升 50%。

伊利数字化转型部门内部90%的项目已完成迁移上线；事业部超过20个小程序项目，已完成敏捷研发流程的落地应用，小程序需求迭代效率提升30%以上。

数字化转型的“深水区”

正如前文所言，飞速发展的伊利需要研发迅速“修路架桥”，而与CODING的合作，也正响应了伊利的需要。

在合作期间，伊利打造了符合自身业务需求的消费者体验平台，即面向伊利所有业务，进行消费者精细化运营。

回忆起这段合作经历，腾讯云的专业程度和反馈速度，令伊利印象深刻；腾讯云不仅会迅速响应需求、吸收建议，也会比较深入地了解伊利内部的业务场景。

据雷峰网了解，双方合作仍在继续。接下来，伊利会重点关注测试能力、安全、使用体验等方面的进一步优化；双方也会继续共同培训，包括工具本身的使用，和结合实际案例的应用场景落地。

伊利作为实体企业，需不断更新自身对数字化的认知，这既要有高层领导的支持和推动，也要有技术跟业务的深度融合。

而在腾讯云看来，现今社会下，每家公司本质上都是科技公司。CODING的愿景，是期望让技术与业务目标保持一致，将速度与方向结合起来，帮助企业创造一个专注于创造价值和持续改进组织的团队。

需要注意的是，在讨论数字化转型、讨论产业互联网的过程中，人们往往容易忽略解决方案的实际使用者。但实际上，在企业这一整体之中，可以拆解出四类与项目有关的角色：

管理者，运营者，开发者，和消费者（普通用户）。

数字化转型的质量，也正与这四类角色的使用体验息息相关。而腾讯在服务个人用户过程中，对使用体验的体会之深，在CODING身上展露无疑。数字化转型从战略口号到田间地头的“最后一公里”，正需要这一服务意识补上，形成闭环。腾讯云作为一家把服务好管理者、运营者、开发者和消费者为驱动力的组织，也自然会获得更大的势能，帮助企业在数字化转型上翻开新的篇章。

2022年秋天，微软云派出一支几十人的团队来到南京，为SHEIN做云迁移前的测试。

一番细致缜密的前期准备后，SHEIN的中央站和美国站开始从AWS向微软云迁移。

据悉，目前这两大站点均已迁移完毕，只剩下一些历史数据还存留于亚马逊AWS上。现在两家云服务还处于并行状态，但AWS的各项功能正在陆续关闭，预计1-3个月后彻底完成下云。

SHEIN在全球共有三大站点：美国站、中央站和欧洲站。

其中，早在一年多前，SHEIN就将欧洲站从AWS迁移到了谷歌云上。作为业务占比最大、用云量最多的另外两大站点将花落谁家，成为业内关注和争夺的焦点。

为了虎口夺食，微软开出了让SHEIN无法拒绝的条件，使这个中国跨境电商巨头数十亿金额的云订单，从AWS流入到微软云手中。

据了解，SHEIN曾先后拜访过亚马逊和Google，希望对方能够投资SHEIN，给其海外业务做背书。作为回报，SHEIN会给予AWS和Google更多的云服务和广告流量订单，可惜两场谈判均以失败告终。

相比而言，手持更多筹码的微软，不仅能够借助优于亚马逊、Google的政府关系，帮SHEIN拓展海外市场，而且未来或将直接参与到SHEIN的投资中来。

交易一拍即合，SHEIN的云服务，随即开始迁移至微软云，微软云也随之成为SHEIN的最大云服务商。

微软云近期的三场胜利：收获字节海外大单，拿下Temu，撬走SHEIN

事实上，近年来微软云的崛起势头日渐强劲，频繁抢走AWS的大客户。

过去一年，微软云在中企出海业务上，收获了三笔数十亿到百亿级的大客户订单：字节海外、拼多多跨境电商Temu，以及SHEIN。

其中字节出海和SHEIN，都是从2015-2017年开始，被AWS一路服务着长大，可二者最终却选择了“倒戈”。

雷峰网了解到，字节六年前最初出海时，当时以Musicly为代表的字节海外业务大部分都部署在AWS上。可等到2019年，字节副总裁杨震原发现每年云服务的采购成本极高，于是决定重新评估各家云供应商，把用云成本给降下来。

面对字节几百亿人民币的超级云大单，各家云巨头的高层极为重视，“云计算四大天王”AWS、微软云、谷歌云、阿里云，都出现在了这次竞标中。

最终，阿里云、谷歌云拿了大头，AWS直接出局。

AWS的失利，直接引发了AWS的人事大地震，一核心高层因该丢单事件引咎辞职。

紧接着，中美关系趋于紧张，阿里云在北美市场开始收缩，阿里云撤离后，字节海外将其遗留的数据中心买下来用于自建。但随着业务急速增长，谷歌云和自建的数据中心难以满足需要，于是字节又将AWS纳回供应商名单，不过此时谷歌的份额已是AWS的四、五倍之多。

一段时间内，字节海外业务已是典型的多云布局，北美市场上占有其份额最大的还是谷歌，其次是AWS，然后是微软。

而在去年，微软云直接拿下了字节北美3年至少2亿美元的订单，进一步吞噬亚马逊的份额占比。过去一年，微软云在营收增速和利润率上均高于AWS，目前与AWS在全球市场份额上的差距不过10%左右。

随着微软云近期囊入字节北美、Temu、SHEIN这三大中国出海客户，一些业内人表示，这至少给海外云市场格局带来两大重要影响：

一是，微软证明了自己能够接得住电商、短视频等超高并发的互联网大客户，而非只局限于以往的传统政企客户。此前云市场对微软的印象是“技术不够强”、“承受不住高并发和大资源消耗”等，但现在直接扭转了该印象。

二是，如此一来，也让AWS很难再像之前那样，宣称自己是海外云厂商里少数拥有服务高并发客户能力的玩家之一。这意味着AWS对比微软原来的优势不断被追平，而新的AI、大模型等能力又落后于微软云，以至于全球云计算老大哥AWS不得不直面后起之秀微软云强势崛起带来的巨大压力。

目前，AWS中国的客户基本盘主要分为三大块：一块是由西云和光环新网分别代理的宁夏区域、北京区域的数据中心，主要服务中国本土客户；（很多人有所不知，京东早期做云计算期间，曾险些收购光环新网。当时的京东投委会上，徐雷和余睿均投了赞成票，最后却被时任京东首席战略官的廖建文否决。相关内幕可加文章下方的编辑微信。）

一块是中企出海公司，如安克创新、SHEIN等；还有一部分是区块链、金融公司，如币安等。

不过，面对微软云在中国和海外市场的冲击，AWS目前的客户基本盘业已承压。

近期雷峰网正围绕《AWS、Azure如何做好中国企业生意》、《中国公司，卡住了亚马逊的脖子》等系列话题，推出稿件，欢迎添加编辑周蕾微信LorraineSummer、作者徐晓飞微信xf123a，互通有无。雷峰网雷峰网

作者丨徐晓飞

编辑丨周蕾

2022年的一个上午，腾讯会议渠道代理商的员工刘茂，遇到了一件让他颇为震惊的事。

在一个跟了几周的KA客户现场，他见到了一位“特殊”友商——腾讯会议大客户直销人员。一个客户，直销和代理商同时在谈，单子该怎么分？

“这单不会又白干了吧？”刚入职没多久的刘茂心里不禁担忧。

按照他在上家To B公司的经验，原厂和渠道商在销售现场狭路相逢时，吃亏的往往是后者，“谁叫你的这碗饭是人家给的呢”，久而久之，遇见躲着走，成为渠道商们的常规做法。

刘茂心情低落地回公司汇报，但出乎意料的是，上级让他不要担心，只管继续跟紧客户，即使最后客户是和腾讯会议直签，渠道商能拿到的返佣一分也不会少。也就是说，腾讯会议会付两份钱，做“双算”。

刘茂在庆幸的同时，也不禁疑惑，这对腾讯来说，不是亏钱的买卖吗？听说腾讯会议至今仍未盈利，三亿多的用户、一千多号员工，每天要烧掉多少成本啊。这种情况下，腾讯会议为何还要掏这份冤枉钱？

事实上，KA客户双算，只是腾讯会议在生态建设上的大胆操作之一，类似的还有很多，如“联席CEO”、“收归定价权”等，这些与众不同的尝试，也是腾讯会议过去两年摸爬滚打的一个缩影。

然而如今形势发生了变化。

去年以来，国内SaaS行业进入低谷期，大量SaaS厂商开始收缩生态，有的甚至战略性放弃了生态经营。

与此同时，业务健康度——模式上亏本的生意和产品上免费的午餐究竟还能持续多久，也成为腾讯会议等To B厂商们的集体反思。

对腾讯会议来说，在生态建设上如何一路走来，未来又该去往何处，成为当下这一时间节点上急需回顾和梳理清楚的事。

为此，雷峰网与腾讯云副总裁、产业生态合作负责人王峰、腾讯云SaaS生态渠道总经理包玉杰，以及两位渠道商进行了交流，揭秘腾讯会议生态建设的来龙与去脉。

没经验，上哪儿找伙伴？

腾讯会议的生态搭建比想象中的晚了一年。

作为一款更多面向C端的SaaS产品，在初期，生态并没有那么刚需。直到2020年底，随着线上会议需求常态化，为企业提供更多部署、支持和服务，变得非常有必要。于是2021年初，生态建设被提上日程。

但如何给一款云会议搭建生态？可谓两眼一抹黑。

“当时云会议在业界比较新，能借鉴的也就是Zoom，但Zoom主要在美国市场做，在中国市场没那么popular，后来还退出了中国，可借鉴的就更少了。”腾讯云副总裁王峰坦言，“腾讯会议是100%SaaS的，一个完善的SaaS应用伙伴体系，国内外都在摸索的过程中。”更多关于SaaS生态建设的波折故事，欢迎添加作者微信 xf123a，互通有无。

伙伴哪里找？如何与伙伴相处？成为首当其冲的两大考题。对于擅长借鉴先进范例的腾讯来说，这次面临着没有成熟范例可参照的境况。

谁适合卖腾讯会议？

王峰等人最先想到了一个现成的资源：腾讯公有云的销售体系。

一开始他们认为，公有云的渠道体系经过几年积累已比较完善，且公有云本身也属订阅式，与腾讯会议SaaS类似，公有云的伙伴卖起腾讯会议来，应该更容易上手。于是他们就把腾讯公有云的伙伴都找了一遍。

“当时的确有很多伙伴响应，但后来我们发现，这些伙伴虽然熟悉订阅模式，但是会议的售卖效果并不好。”王峰回忆道。

原因何在？

经过一番深入了解后才得知，这里面存在三种差异：

一是产品形态上的差异：公有云是底层IT工具，卖点是“产品”，而会议是应用工具，卖点是“使用体验”。

二是客户使用门槛的差异。公有云对接的是IT技术部，会议对接的是办公室、OA系统部，后者需要更多的售前售后支持。

三是服务介入深度上的差异。很多行业客户会把会议拿来做深度垂直应用，基于行业Know-How的定制化难以避免。

对腾讯云的渠道商来说，这些差异意味着即使打交道的客户没变，但具体对接的部门变了，要求的专业技能也不一样了，之前以为的“容易上手”，只是表面现象，一往深了走，才发现相隔如天堑。

既然“经验主义”失效了，还有没有其他办法？

于是王峰等人又把目光转向了传统会议软件的渠道商。

怀揣着“他山之石可以攻玉”的希望，他们先后接触了Poly（博诣）、华为、中兴、思科、小鱼等厂商在会议产品上的渠道伙伴。

但新的问题又来了。一番接触下来发现，这类渠道商之前做的都是项目制，与之相应，公司内部的组织架构、薪酬考核、业务体系也都与项目制相匹配。而腾讯会议是SaaS产品，习惯了项目制的渠道商，能适应得了SaaS订阅制的玩法吗？

“刚开始很不适应。”一位Poly渠道商坦言，此前代理Poly时，MCU+硬件，一年轻松干个几千万不是问题，但换成腾讯会议SaaS产品，一年下来拼死拼活才几百万。不光钱少了，还对公司原有的人员结构、绩效考核、培训体系，以及整个财务系统都造成了极大挑战。“原有的旧架构需要一点一点变，但能不能转型成功，还是个未知数。”

不仅如此，渠道商们对持续的驻场服务也颇有微词。项目制的交付，集中而期短，三五个月，干完就撤，后续的硬件和License维保都较少。

但订阅就不一样了，客户每天都在用，会持续有问题、有需求，为了让ARR更高，就需要持续服务，对于一些大企业客户，甚至还要长期驻场来推动产品渗透率。这些都让渠道商们难以理解：“都交付完了，我为什么还要待在这里？”

如何帮传统渠道商转型？

面对渠道商们的困惑和迟疑，据王峰介绍，腾讯会议做了大量工作。

首先是观念转变上，如何说服习惯了百万、千万大单的伙伴接受每单三五十万的订阅模式？王峰、包玉杰带队和伙伴高层们做了深入沟通。

“项目制和订阅制是两种不同的盈利模型。”后者的当期利润变少了，但长期利润会很高，由于SaaS产品的特性，越往后，拓客成本越低。前者虽然单笔金额高，但经常是打一枪换一个地方，每次拓客都要从头再来。

王峰讲述了这样一个真实案例：疫情期间，为方便公司政策传达，一家拥有40多万名员工的央企计划上线一套在线会议系统，起初看中了一套业内有名的传统品牌，预算高达8千多万，但实际能触及的范围非常有限。

该央企分为“集团、领域公司、实业公司”三层，但该会议系统只能覆盖第一、第二层，以及第三层的最高岗位（比如厂长），再往下就触达不了了，更别提对外部客户的触达。

这种情形下，腾讯会议得到了机会。首期在该央企布了3万多个会议点，点数是刚才提到的传统会议软件的15倍，不仅如此，腾讯会议的实际能力可以达到布10万多个点，与该企业的未来合作前景可观。

除了思想工作外，据包玉杰介绍，腾讯会议还提供驻场式支持。“我们的渠道经理平时都在伙伴公司上班，关注每个运营细节，发现问题，解决问题。”

比如将腾讯内部验证过的员工激励、考核的经验分享给渠道商；比如陪伙伴一起去见客户，协调腾讯会议架构师或商业化团队过来支持等。“大家管这些渠道经理叫‘联席CEO’。”包玉杰笑称。

“虽然过程中也遇到了一些挑战，但这一、两年跑下来，伙伴大部分的转型问题都得到了解决。”

回顾过去两年“找朋友”的历程，王峰和包玉杰得出这样一条经验：找会议行业专业的伙伴、然后去改变它的业务模型，比找熟悉业务模型、但不熟悉会议行业的伙伴，要更容易成功一些。“可以说，腾讯会议的生态体系就是以传统专业会议伙伴为基础发展起来的。”

如何消弭与伙伴的冲突，和谐相处

找到了伙伴后，紧接着就要解决三个“怎么分”的关键问题：客户算谁的、钱怎么分、各干什么活。

氪金交朋友

业绩分配，是To B厂商与渠道商之间的常见问题，也是极易引发双方矛盾的环节——当双方都恰巧对接到了同一个客户，不算原厂的业绩，直销团队就没动力；不给渠道返佣，伙伴关系就会生嫌隙。

腾讯会议前三年的商业化目标主要是腰部以上的大客户，沿行业线去开拓，也有自己的KA直销团队，免不了会遇到文章开头描述的那个尴尬场景，这时候该怎么办？

腾讯给出的答案是：付双份钱。

“虽然会有一些损失，但减少了内部冲突，有利于大家一起快速把这个市场做起来。”王峰解释道。

不过，一开始并不是这样。起初，腾讯会议像很多To B原厂一样，也是单算，但后来发现，不行，有冲突、会打架。而且如果抛开钱来说，和生态伙伴一起谈单子，反而更容易签下客户，更何况后期交付，还需要伙伴的配合与支持，从整个链路闭环看，双算反而是一种“双赢”。如何看待此种操作，欢迎添加作者微信xf123a交流。

渠道商对此也深以为然。

尤其在腾讯云的存量客户上，一方面，品牌联合，更有助于说服客户。“客户本身很认可腾讯云，这时候再把腾讯会议一起引进给他们，整体难度会降低。”

同时，原厂与伙伴相互配合、分工协作，也提升了签单的效率。

“腾讯云的优势在于和老客户的沟通会更便捷，而我们的优势是在POC测试、对接具体应用部门，以及最后交付上都更专业。两种优势叠加起来，在做蛋糕上，实现了1+1>2的效果。”

分对钱，反思高佣金

做大蛋糕后，怎么切分，又成了另一项难题。

过去两年，过高的返佣不仅带来生态内部的价格混战，还进一步加剧了腾讯会议的亏损，这些乱象和窘迫，都不断提醒着腾讯会议：高返佣不可持续。

“在对返佣的认知上，我们经历了一个学习的过程。”王峰坦言道。

据他介绍，早期，他们把会议当成了一个转卖型的工具产品，认为应该让所有的伙伴都去拓客，而且要给一个相对较高的激励，以便把产品快速卖掉，当时的佣金体系也是按照这种思路设计的。

但后来，他们逐渐发现，会议不是一个工具产品，而是一个服务体系。单纯对转卖的高激励，极易导致对服务的忽视，进而反噬业务本身。

另外还有个问题：过高的返佣等于将市场的定价权交到了靠低价竞争的渠道商手里。

过去，腾讯会议的返佣最高达60%、70%，于是给客户报价时，一些只做纯转卖、不做服务的伙伴就会冲过去，愿意自割一刀，张三说我割一刀，李四说我双腿都割了，看谁割肉割得多。如此一来，就引发了价格混战。

而这种价格战会导致劣币驱逐良币，不断压低的价格会让认真做服务的伙伴很受伤。做服务，意味着投入成本大，需要足够的利润空间，而这与价格战天然相悖。

“可以说，特别高的返佣并不是一个健康的市场行为。只是在初期我们也不清楚哪一种返佣是合理的、科学的。”包玉杰坦言道，彼时团队对会议的服务、复购、客户成功体验等的理解都还不够，还是以销售激励为主，后来意识到问题后，就开始了一系列较为频繁的“整改”。

最直观的便是去年对返佣点数的调整，雷峰网在此前《腾讯会议 VS 钉钉会议，打响终极「内卷之战」前夜》中曾描述过这一频频调整。

回看这段波折，王峰表示，返佣的调整实际上是在挤掉原先的水分，但这并非是出于对利润的要求，因为挤出来的这点钱对腾讯会议成本来说，是杯水车薪，“我们不会为了这点短期业绩，抠这部分钱。更多的还是为了生意的长期主义。”

用阶段性的角度看，前期为了快速打开市场，高返佣有一定合理性；后期有了一些存量客户，就可以把返佣调整到一个正常的区间。

对此，不少生态伙伴也持理解和赞成的态度。“是必然的，也是合理的。如果不能保证一个各方都有利润的分配，最后的结果只能是大家都没饭吃。”深圳启畅信息科技有限公司的创始人兼CEO王元福坦言道。

他给雷峰网算了一笔账：1080P的视频会议，大约要占用2M的带宽，假设一场50人的会议上，有10个人发言，那这一场会议对腾讯云的资源占用率就会达到20M，如果该客户在当月频繁开会，腾讯会议目前收的这点钱一定是亏本的，更别谈返佣。

“腾讯会议确实降低了一部分返佣，但降低后，它目前的返佣在业内也是比较高的，相对而言它的定价还是偏低，是不赚钱的。”

作为一名在会议行业和SaaS行业深耕多年的老兵，王元福深谙会议SaaS的成本逻辑。“视频会议需要原厂的服务器、带宽、存储等底层资源的支持，但这些都很烧钱，如果原厂利润不够，生意必然无法持续。这是一个很客观，也很现实的问题。”

除了返佣调整外，据王峰透露，今年，腾讯会议还将重点完善价格体系，除政策发文外，还优化了系统工具来规范报价体系，“今后所有渠道伙伴的报价都将在系统上自动生成。”

不仅如此，今年还把伙伴“服务能力”单独拆分出来，进行重点考核与激励，“新的政策已经在4月初正式实施。”

管住手，守住边界感

除了客户和钱外，“边界感”也是To B生态领域里常见的矛盾点。

“尽管各家都声称有边界，但实际上，跨界在业内目前还属比较常见。”尚阳科技股份有限公司董事、智慧办公事业部总经理白涛告诉雷峰网，边界感的消失是一个逐渐的过程。“一开始还能忍住，再往后一些原厂就会忍不住，管不住自己的手，直接冲到客户一线，把定制化、落地部署等本应由伙伴来做的活，全都自己干了。”

干别人的活，让别人无活可干。这无异于砸伙伴们的饭碗。而且害人害己，也拉低了原厂自身的效率，还破坏了行业生态。

可以说，想要与伙伴和睦相处，就必须重视且妥善解决这个问题。那么，腾讯会议是怎么做的？

包玉杰告诉雷峰网，部分原厂之所以会直接上手可能有多种考虑，比如对伙伴的交付不放心、觉得自己做会更快。但腾讯会议为什么没有此类担忧？

“我们采用了一套机制来保证伙伴们的交付质量和交付效率，包括SP服务认证、大量线上线下考核等，经过培训和认证过的伙伴，我们不担心他会做不好。”王峰补充道。

不仅如此，当伙伴需要支持时，腾讯会议也有团队会去做机动支持。“从机制上保障了敢于也乐于把服务客户的‘最后一公里’交给伙伴，避免了累死自己，饿死兄弟。”

不止步于会议

如果给腾讯会议的生态建设划阶段，王峰会将其分为两大阶段：从2021年~2022年，是初步搭建，不断修补、调整，把体系逐步完善的第一阶段；接下来的2023年，则是商业化之年——在更加完善、更大覆盖、更深业务应用上重点用力。

“视频会议的商业化已经走到了一个大爆发期。”在王峰看来，经过前几年的市场培育，用户习惯已经养成，再加上国内经济复苏势头，很多客户已经不满足于使用免费产品进行简单的会议沟通，这些都为视频会议的商业化做好了准备。如有对云会议商业化的不同看法，欢迎添加作者微信xf123a，互通有无。

据腾讯方面透露，目前腾讯会议的渠道代理商数量已达到近200家，今年将近一半的伙伴都启动了一线销售的扩招计划，招兵买马准备大干一场。

不仅如此，为了大规模商用，腾讯会议也在积极拓展更多的“非会议场景”，如学校排课、财报发布会、员工培训等很多看似不那么“会议”的应用，后台用的都是腾讯会议。

“这是腾讯会议接下来的一个大目标：不止步于会议。”包玉杰告诉雷峰网，今年腾讯会议会加大力度找不同行业、不同业态的ISV伙伴，基于API接口能力，去探索更多的办公、学习场景。

2023年，商业化将成为各家视频会议巨头的最大焦虑点，同时生态也是商业化成功与否的关键因素，雷峰网将推出BATH等云大厂To B生态系列报道，如果您有更多爆料和观点，欢迎添加本文编辑周蕾微信：LorraineSummer、作者徐晓飞微信xf123a，互通有无。

注：文中刘茂为化名。雷峰网雷峰网

作者丨徐晓飞

编辑丨周蕾

大模型“通义千问”今天在阿里云大会上的亮相，标志着又一家互联网巨头正式加入ChatGPT军备竞赛。

要判断巨头们此次厮杀孰胜孰负，有一条十分关键的预测逻辑：

互联网企业在云智一体化的进展越快、成果越扎实，他们在这轮比拼上就越有希望下出先手棋。

如今无论是大模型，抑或是其他云或AI的产品矩阵，某种程度上来说，均是巨头们云智一体化的产物。

“云智一体”一词，最早出现在2020年百度智能云发布的战略中，此后各家科技巨头也在实践中，逐步推进云智体系的打通和融合，这一概念也逐渐成为了行业共识——可在过去很长一段时间里，云智一体的演进之路道阻且长，对企业而言是战略眼光和定力上的巨大考验。

—— 01 ——

巨头云与智的融合之路

“云智一体”落地难，这一现象究其原因，来自组织隔阂。

互联网企业在高速发展的过程中，迅速跟进了AI与云两拨技术潮流，各自配备人才、组建团队，也相应地形成了各自的发展目标和规划。但这也使得AI和云，逐渐在企业内部演变为相互独立的两个体系。

2015年左右，海内外的所有互联网公司都把AI作为单独的战略性技术，多数归属于技术职能线。简单来说，即是将科学家们都汇聚在AI研究院里，不隶属于任一业务线，以研究为第一要务。

此举之利弊，《我为什么支持BAT拆掉AI研究院》一文有过详细分析：优势在于营造了浓厚的研究氛围，能集科学家之力走在技术前沿，但与业务部门的割裂，使其缺少工程化能力和核心场景数据。

2018年后，AI商业化落地需求日益迫切，AI部门也逐步像云部门一样，面临对外商业化的目标。加上二者在技术层面也有更多紧密融合，两大部门携手共进的形势更为明确。

然而，过去AI和云在组织架构上各自独立，分别拥有专属的负责人和汇报对象，融合只停留在了虚线的项目协作上。

科技大厂要打破这种内部僵局，并不容易。譬如微软，就在2017年夏天，做出了这样一番调整：

时任微软云总裁Scott Guthrie，宣布成立Cloud AI平台部，由Guthrie的部下、微软云副总裁Joseph Sirosh带队。但Sirosh的汇报对象并非云负责人Guthrie，而是当时的微软AI一号位沈向洋。

也就是说，微软选择在云抽出一个小分队，向AI部门汇报，来实现第一步的组织协同。

到了2018年，云智一体的融合进一步加深。黄学东、Yu-Ting Kuo等资深副总裁级的科学家以及相关团队，从沈向洋旗下调任到微软云体系。不久后，这支由Sirosh带领的小分队，也重新被收编回微软云体系，相当于Joseph Sirosh带着沈向洋的团队，重新回到微软云，让云和AI进一步融合。

同时，微软云也改名为微软云与人工智能事业部，在组织上真正实现了云与智能的一体化。在此之后，微软在云的销售业绩、AI商业影响力等各方面上，均呈现逐年上涨的态势。

目光放回国内，最先提出云智一体的百度，也曾经历过一段时间云和AI的独立。2020年5月，百度宣布由CTO王海峰统领实现云与AI及基础技术体系的统一，明确提出了“云智一体”战略。百度智能云也在2020-2022年期间，以一年一级的频率，完成了云智一体架构从1.0到3.0的升级。

腾讯云与腾讯优图也曾经历过类似情况。二者虽同属于CSIG（云与产业互联网）事业群，但腾讯云的主要目标落在销售业绩和市场份额上。而早年间的优图，更多是全集团计算机视觉中枢的角色，即科研先行；随后虽对外输出，但与腾讯云在销售、交付等环节上相对独立。

2022年，在通过组织架构调整之后，例如让优图部分管理层在腾讯云挂职，负责或参与进腾讯云部分部门的工作，CSIG完成了云与AI的磨合，云智一体的战略逐渐清晰。

而阿里也同样走过一段充满考验的云智融合之路：阿里云早期与散落集团各处的AI实验室之间协作有限，但达摩院成立后，阿里的AI部门完成组织上的收编统一。此后，在行癫的带领之下，阿里云与达摩院逐步融合。

—— 02 ——

最早打通云智体系的百度，做对了什么？

相比而言，在云与智能两大体系的打通上，百度完成得最早、最彻底。

组织层面上，首先是2020年5月，百度将ACG（百度云）、AIG、TG（基础技术体系），整体整合为“百度人工智能体系”（AIG），由王海峰统帅。

集团CTO的职责，通常是从顶层设计出发，为集团各个业务线打造坚实技术底座，而非直接插手业务线。百度让王海峰兼管云业务和AI，实际上是充分发挥他的两大优势：在基础技术上的超强积累，强有力的技术与业务整合能力。

除王海峰外，还有侯震宇等百度老将，他们也确实更具技术和产品背景，而且在组织层面，能够调动更多的研究和工程专家配合云与AI的融合之计。

这一安排之下，云和AI之间的隔阂会更大限度地被打破。

王海峰统管云与AI期间，百度智能云实现云智一体架构的首度亮相和第一次进化。2020年发布的云智一体1.0架构，目标是通过云智一体、端到端的方式，便捷高效支持产业的智能应用。

2021年云智一体2.0架构下，战略细化为“适合跑AI的云”和“懂场景的AI”，共同解决企业两大核心诉求：前者消除企业的算力负担；后者降低企业的开发门槛，在云端搭建属于企业自身的AI能力。

2022年5月，百度再次调整了组织架构，沈抖从王海峰手中接过了智能云的大旗。

与王海峰同样为AI专家的沈抖，是根正苗红的人工智能正牌军，博士时期师从全球知名AI科学家杨强院士。二人有着颇为相似的学术和工程背景，沈抖无疑是延续“云与AI”融合意志的不二人选。

其次，沈抖自2012年加入百度后，先后负责过百度联盟研发部、网页搜索部、金融服务事业群（FSG）、百度移动生态事业群（MEG）等。沈抖在MEG期间全面负责销售团队，积累了不少商业化和销售体系管理经验。

相对而言，沈抖能在技术和商业上有较好的结合。让这样一位有学术背景，同时又懂业务的人去接棒百度云，能顺滑过渡王海峰的角色，更有利于推动百度云的商业化。

沈抖接任智能云业务后不久，百度的云智一体架构也再次升级至3.0版本，即形成了“芯片-框架-大模型-行业应用”的智能化闭环路径，向上可以优化已有应用、孵化新应用，向下改造数字底座，使基础云更适合AI应用，实现端到端的优化。

此时，百度的核心战略归结为“云智一体，深入产业”。总的来说，战略大概可分为四层：

第一层是深耕行业，聚焦实际场景。利用AI和云计算能力力争在核心制造业、城市治理、水务、智能交通等场景里打深打透。

第二层是通用产品，特别是跨模态沉淀下来的数字人技术、智能客服、数字孪生等技术，这是通用AI产品。

第三层就是AI大底座，由百舸异构计算平台、AI中台构成，整合了百度自研的AI芯片“昆仑芯”、飞桨深度学习框架、文心大模型，面向企业AI开发和应用提供完整解决方案。

第四层是基础设施，通用Cloud。

—— 03——

这一局，百度是“全能手”

率先打通组织壁垒、形成云智一体3.0架构后，百度得以先人一步取得“云智一体”时代的主导权。为什么这么说？

当前GPT大模型热潮是AI领域继2016年阿尔法狗战胜李世石后的又一次重大突破。当年，阿尔法狗的胜利给业界带来了对AI技术的信心，但在随后的7年里，AI饱受难以商业化、应用碎片化等诟病，直到当下这波大模型的出现，才终于让各行各业看到了AI实际应用和规模化落地的曙光。

在MaaS（模型即服务）时代，大量企业都将在大模型冲击下，迎来意想不到、甚至颠覆性的产业再造。但企业应用大模型的方式不是自己亲自下场做一个，而是搭上云智一体时代里的“基建顺风车”。

为何不亲自做？因为成本太高。

事实上，由大数据、精算法与大算力“三驾航母”驱动的大模型，一直以来都以成本高、技术刁、工程难著称，以至于中小企业基本无法「自研」，向百度、阿里等大模型服务「供应商」采购，在云上按需购买，反而相对更划算。

这就需要云厂商们改变自身的商业模式：以往只卖计算、存储、网络的近似于“二道贩子”的粗放模式行不通了，如今需要在云与AI深度融合的基础上，向市场提供更多AI集成品、AI大模型，甚至是自上而下全套的AI解决方案，做云智一体时代的“基建者”。

这种实力的具备，无疑是一项“长期工程”。

但对百度来说，这一漫漫征途实际上早已开始。

早在2012年，百度的深度学习框架“飞桨”就已雏形崭露。随后的10年间，百度云在AI积累上更是持续发力。李彦宏曾公开表示，近10年来，百度在智能云业务上累计研发投入超过1000亿元。

由于起步早，投入大，以及在搜索基因和丰富业务场景上的优势，百度率先推出了国内首个全栈自研的AI基础设施，即“AI大底座”，面向企业AI开发提供端到端的解决方案。

具体来说，AI大底座由百舸异构计算平台、AI中台两大部分组成：

其中，前者整合了百度自研的AI芯片“昆仑芯”，在AI计算、存储、加速、容器方面进行系统优化，提供高性价比的算力，承载海量数据的处理、超大模型的训练和推理。

后者则整合了百度两大核心自研产品（飞桨深度学习框架、百度文心大模型），打通百度的样本中心、模型中心、AI开发平台、AI服务运行平台，实现从数据存储到模型训练、生产、部署、测试的全链路、批量化生产，面向企业模型开发的全生命周期提供完整解决方案。

相较于其他云厂商，百度AI大底座的最大差异化在于：不是将云和AI业务里若干产品线打包起来，套个统一外壳就对外推销，而是基于打破部门墙，组织、业务融合，以及实际场景锻造等的保障，实打实让各种产品、各种技术深度耦合，因此才能提供包含芯片、框架、模型、应用在内的全栈融合方案。这是其“灵魂所在”。

得益于这种全栈、全要素、全自研的积累，百度AI大底座目前已成为百度各项云与AI技术的集大成者，并通过云与AI底层技术的通用化、模块化，将AI服务铺开，实现了规模化。

这让企业在用云时，不必再把大量时间和成本花在“打地基”上，而是可以通过百度AI大底座把芯片、大模型、深度学习框架等高门槛的技术，变成像水电一样按需取用，真正实现“AI能力的随用随取”和AI生产全流程的降本增效。

不仅如此，百度智能云的差异化优势还在于：AI技术栈实现了“芯片-框架-模型-应用”四层架构全覆盖，并且每层都有强竞争力的自研产品：

在芯片层有昆仑芯，目前落地规模已多达数万多片；框架层有飞桨，目前综合市场份额中国第一；大模型层有文心大模型；AI应用层则有数字人、质检等各行各业广泛的落地应用。

自研产品的好处之一在于，能让百度AI四层架构间更好协同，进而实现智能化闭环；并且向上可以优化已有应用、孵化新应用，向下可以改造数字底座，使基础云更适合AI应用，上通下达从而实现端到端的优化。而这种协同性和自我迭代性，正是未来千行百业在迈入数字化深水区时，会优先考量的要素之一。

值得一提的是，也正是这种协同和迭代优势，让百度智能云成为国内第一个训练出大语言模型的云。

而反观当前云计算领域里的其他玩家，尽管也都各有优势，但不同的是，他们要么关注AI但不具备底层的芯片和系统能力，要么做芯片出身但不具备上层软件能力，无法直接接住用户的需求，在全栈和关键技术自研上，还有较长的路要走。

不可否认，当下一个激动人心的共识正在全球蔓延，那就是：数字化、智能化，正在来到“iPhone时刻”。

对各类行业企业来说，是否用AI、如何用AI正在成为一道生死时速的分界线，非智能企业将被淘汰，新的巨头将会诞生，企业想要跟上这一时代，就需要学会将AI基建变成企业自己的“智能底座”。

这种背景下，对云大厂来说，只有彻底打通云智体系，做好组织、产品、技术上的贯通融合，转型成为新阶段的基建者，才能抓住眼下这一历史性机遇窗口，开启云智一体时代，从而真正实现AI的普惠。雷峰网雷峰网雷峰网

近期，亚马逊云科技携手安克创新（Anker）正式成立“联合创新实验室”，基于亚马逊云科技的云与AI等技术服务，通过一系列合作机制，推动安克创新持续实现业务智能化创新。

据亚马逊云科技大中华区CTO刘亚霄博士介绍，实验室主要有三大合作方向：

一是，提升技术能力，实现降本增效，比如利用AI提升安克创新的广告投放效率；

二是，引入创新文化，提升管理能力，“双方的交流不仅仅限于技术上的交流，还有基于创新文化以及创新机制的交流”；

三是，打造创新工具，对外赋能，拓展行业影响，即通过云上工具和行业方案在安克创新内部以及整个业态内提升双方的影响力。

“不光是技术上的共创，还有机制上的共创，是一项长期合作。”刘亚霄强调道，通过这种合作模式，亚马逊云科技希望能与安克创新形成更加紧密的战略伙伴关系。

据了解，在联合创新实验室的合作模式下，双方共同进行创新项目的调研、设计、研发、交流和实施支持等。具体来说，在该实验室运行小组里，刘亚霄和安克创新CIO左鑫博士分别担任双方组长，通过定期沟通，探讨出可行的、有价值的计划，并推动执行。

亚马逊云科技一方会调动应用科学家团队、资深架构师和产品专家等，进入到各个原型（即算法模型）的研发里，而安克创新一方则会结合自身业务，做工程化落地部署。双方都贡献一部分相应的机制、资源和方法来保证实验室的运行。

“该实验室的定位不是要做一个超大的项目，解决所有问题，而是针对安克创新的业务需求，不断探索短期原型式的共创，将需求按照优先级排序后，再通过数字化工具的方式去解决‘点’的问题。相当于一个小论坛，只有我们两家参与。 ”刘亚霄补充道。

事实上，雷峰网了解到，亚马逊云科技和安克创新二者之间就联合创新实验室合作模式的探讨可追溯至去年。

据左鑫介绍，安克创新成立至今已经有11年，过去多年复合增长率约为35%，2021年的营收达125亿元，其中，年销售额超过30亿的智能硬件品牌就有3个，全球用户达到了1亿人，产品覆盖全球146个国家和地区。

如此高的增长速度和庞大的业务盘子，让安克创新对业务的智能化创新有着大量需求。安克希望改变过去仅仅依靠人工与规则的传统、低效模式，转而能用“小步快跑”式的联合创新实验室来提升业务的智能化水平。

经过半年多的酝酿和准备，该合作模式目前已初见成效。

雷峰网了解到，实验室通过应用亚马逊云科技的机器学习服务Amazon SageMaker，实现了标签抽取、数据标注、情感分类、模型推理等，通过NLP技术优化了细粒度的情感分析（ABSA），帮助安克创新更好地实现产品规划决策、产品质量优化、销售运营优化和营销投放策略优化等。

比如在营销投放策略上，据刘亚霄介绍，基于Amazon SageMaker，亚马逊云科技的应用科学家团队、资深架构师和产品专家一起，通过持续2周的Data Lab开发，交付了原型算法。

接着，“安克创新用Amazon SageMaker工具，通过对历史数据、业务规律的分析，并结合此前内部广告投手长期积累的经验，将这些认知都植入到智能广告投放平台，实现了广告投放效率30%左右的显著提升。”左鑫补充道。诸如此类的提升，在安克创新业务场景中还有很多。

在活动现场，亚马逊云科技透露，希望未来能在更多大的细分行业的头部客户中推广联合创新实验室这种战略合作模式。不难看出，该模式将会是亚马逊云科技后续加固与大客户长期合作、增强大客户粘性的一种主要方式。雷峰网

这副画面，某种程度上暗合了我们对腾讯云大数据的定位：一个巧妙的观察窗。

从这个窗口望出去，我们可以觉察到，腾讯云大数据的“三级跳”式发展：

第一级，是腾讯十余年海量业务的锤炼下，腾讯云大数据不断自我进化，成为保障集团在大江大河中稳步前行的“大心脏”。

第二级，是腾讯开源协同战略过程中，通过Oteam等组织和流程的设计，大数据完成技术层的穿透对齐。散落在集团内部的各种大数据相关的工作，自此归整合一，成功转化为对外赋能的底气和实力。

第三级，是腾讯云大数据在前两级的基础上，逐渐打磨出了自己的完善产品矩阵和成熟标杆案例，一定程度上将腾讯助力数实融合的能力具象化，更清晰呈现于世人面前。

腾讯云大数据这个观察窗，可以观照腾讯内部技术和组织层面的革新，更能清晰看到腾讯如何由内向外地延伸自己的能力边界，帮助企业在数据的无边之海中，建起一座通往创新彼岸的桥。

它也由此成为了一个样本，在讨论企业数字化和赋能产业互联网的当下，颇具参考意义。

一颗已经跳动十五年的“大心脏”

事实上，腾讯大数据的十五年演进道路，没有刻意的提前规划、顶层设计。始终遵循的原则，就是贴着业务而行。

大数据雏形渐显的时间点，可以追溯到2006-2007年间的腾讯。

“当时已经有数据分析报表给到Pony（马化腾）、Martin（刘炽平）这一层，每天都会发封邮件告诉他们业务关键指标如何。”腾讯云副总裁刘煜宏回忆道。

• 第一阶段：离线计算时代

刘煜宏2005年加盟腾讯，是现在的腾讯大数据平台负责人，亲历了腾讯的大数据成长全过程。他回忆称，腾讯的大数据在2008年左右，突然遭遇了业务膨胀的巨大挑战，QQ、游戏、财付通等业务多头并进。

特别是QQ农场异军突起，业务爆发式增长，把传统的数仓体系压垮，“经常要做交叉分析，业务量一大，系统就出现瓶颈了。”

自建大数据平台，并且把业务从Oracle平滑迁移到新平台上，成为当时大数据团队的头号任务。

尽管当时还是PC互联网，各种数据指标和维度不如现在精细，但要知道，那时候腾讯已经有好些上十亿、上百亿量级的业务了，例如大家所熟知的QZone（QQ空间），迁移难度可想而知。

刘煜宏还记得，QQ蓝钻是第一个迁移到新平台上的重量级业务，大数据团队心理压力不小，派了不少人陪着蓝钻业务的数据分析师，两拨人排排坐，一起目睹业务脚本一个个迁到“新家”——所幸一切顺利，任务顺利完成。

可以说，2009-2011年是腾讯大数据的起步期。在这一阶段，腾讯开始转向构建以Hadoop为核心的离线计算体系，第一代大数据平台由此诞生，完成了从关系型数据库到自建大数据平台的全面迁移。

• 第二阶段：实时计算时代

但团队很快发现，刚降生不久的第一代平台，又赶不上腾讯高歌猛进的业务增速了。

管理层已经不再满足于之前按天汇报经营数据的模式：“比如一个游戏上线新版本，才发布一个小时，老板们就会问到最新的运营数据。”

但那时候的腾讯，数据统计基本都是T+1的，得等到晚上12点自动生成文件，再从业务组、业务部门、事业群一层层向上汇总，再规整到TEG的数据平台部。这种按天的集中式数据传输，占用了不少带宽资源，成本和时效性都成问题。

与此同时，移动互联网逐渐接棒PC互联网，腾讯面临的内部需求和外部趋势，都说明了这一阶段的大数据任务关键词已经变成了“实时”。

因此，在2011-2012年左右，腾讯的大数据从离线计算逐渐切换至实时计算阶段，从Hadoop转向以Spark、Storm为核心进行流式计算，从之前的天、小时、分钟迈进到秒级、毫秒级的时代，开始支持在线分析和实时计算场景。

• 第三阶段：智能化时代

腾讯的发展之快，很快让业务部门在统计、监控和简单的模型计算之外，又有了新的想法：看数据不仅要“快速”，还得“非常聪明”。

“各个业务对数据的挖掘越来越深入，比如内部的广告、推荐业务，做用户画像、特征分析的需求，已经得不到满足了。”

因此这一阶段的腾讯大数据，主要完成了从数据分析到数据挖掘的转变，也就是「智能化」。

分布式机器学习引擎 Angel 和一站式 AI 开发平台智能钛 TI，都是在这一阶段被自主研发出来，专攻复杂计算场景，可进行大规模的数据训练，支撑内容推荐、广告推荐等 AI 应用场景。

刘煜宏透露，事实上他们并没有刻意设计过每一代的目标和路径，但他们回顾总结后注意到，离线计算、实时计算、机器学习+深度学习，可以看做是腾讯云大数据的三个阶段性特征，而第四代大数据平台，已经在向一体化、智能、安全、云原生的方向演进。

这时，命运的时针正好来到2018年。

从大数据出发：腾讯的内部融合之道

2018这一年，在不同层面上来说，都是腾讯的分水岭。

这一年，第四代大数据平台逐渐成形，新的发展方向已经呈现在大数据团队眼前。

也是在这一年，930变革横空出世，开源协同和自研上云两大战略，吹响推进的号角。一场集腾讯全公司之力的世纪工程就此开始。

开源协同很多时候被描述为代码协同，但其实远不至于此。据腾讯云CTO王慧星回忆，TEG（技术工程事业群）总裁卢山建议，大数据、存储、计算等方面的PaaS服务也应当以统一的公有云形式建设，而非业务团队自行建设和管理。卢山认为，这样的技术能力应该以产品化形式在云上对所有事业群提供服务。

PaaS协同工作里，大数据是非常重要的一个赛道。刘煜宏告诉我们，在推进大数据协同过程中，有十几个相关Oteam（腾讯内部公司级跨团队协同小组）在齐头并进。

这十几个Oteam做的事情，跟腾讯云大数据后来的日子有何关系？

我们都知道，互联网巨头的To B路径通常是这样的：早年间自身业务锤炼，沉淀众多经验，随后对外赋能。

腾讯云大数据确实也是如此，但其特别之处就在于这一步协同工作，对“沉淀”这个步骤意义非凡：散落在腾讯内部的各种大数据相关工作，顺利通过PaaS协同工程而归整起来。

这意味着，大数据团队可以最大程度地“利用”好腾讯自身的条件，穿透式体会到自家业务场景之复杂，需求之艰难，因此积攒下来的解决方案和服务经验，是相当丰富的。

一般企业构建大数据体系时，会遭遇众多问题，例如组件繁多、选型困难，或者自建大数据后运维成本巨大，又或者是有安全方面的考虑——但这些问题，很多已经在Oteam里被集中讨论和解决过了。

换言之，腾讯云大数据对外提供的不少能力，是真正在腾讯内部，被各式各样业务反复“敲打”过的。

究竟Oteam是怎么帮忙，将散落集团各个角落的大数据工作给规整起来的？

例如在集团内部，不同事业群的各个部门都有使用Spark的需求，他们就会各自派出一名代表，组建Oteam。Oteam内部运作类似开源社区，公司内部所有开发同学都可自愿加入，各部门会提出自己需要的特性，汇总在一起，再循序渐进地整合开发。

参与者可主动担任Oteam的leader，但这里的leader不光是字面意义上的领导，更是这一项目的牵头者和兜底者，要负责把集团内部有关Spark的需求全都实现，也要做到竞赛中业内数一数二的水平。

腾讯云大数据基础中心副总经理张昆也告诉我们，公有云上不少成熟的大数据产品，就是开源协同的直接受益者，例如数据治理开发平台WeData，数据集成服务InLong等等。

从大数据身上，我们可以看到腾讯To B产品的一种输出范式：内部较成熟的代码通过Oteam沉淀，或者服务也通过协同工作沉淀下来，做到产品化，内部业务先上线使用，锤炼好产品再给到外部客户。

互联网大厂在服务B端客户时，通常会被问到自家的核心业务是否已经采用相关产品，倘若不能给出肯定的答案，产品的说服力立马就会大打折扣。而新产品让内部业务先试用，这一步在腾讯内部，被称为“吃自己狗粮”。

在“吃狗粮”的过程中，往往会遇到各种各样的bug，有一些甚至对业务的收入和用户体验有影响，但是业务同事在这个过程中，对底层平台给出的不仅有高要求、高标准，也有高度的善意和信任。

刘煜宏回忆道，此前一次项目中，腾讯内部支付要选用腾讯云大数据的数据仓库，但他和团队都心里打鼓：支付这类业务属于金融级，要求之高不言而喻。“坦白讲，当时做了一段时间，压力实在很大，我们都不太敢保证能一定做好。”

但支付的兄弟们却反过来宽慰他们：“没关系，可以用，我们在业务层给你们打配合。”

甚至还有一次，在腾讯云大数据还没有开发出成形产品的时候，支付部门主动拉着刘煜宏不撒手：“Ehome（刘的英文名），你们一定要支持我们这个需求，要多少人手一起开发、需要业务怎么配合，尽管说，我们一起来做到五个九的标准。”

类似这样的，来自业务部门身体力行的支持，不止一次地出现在大数据团队的周围。他感慨，这与腾讯历来的开放、创新文化有关，“做互联网业务出身的，都是久经考验，从一次次不稳定的年代走过来，身经百战之后，也自然对新事物有着更高的包容和更踊跃的尝试。”

在腾讯内部，由此逐渐形成有关大数据的成熟案例和最佳实践。

那么，对于腾讯云大数据而言，究竟什么时候这些经验才适合正式开放，才算是迎来商业化输出的黎明？

数实融合路上的“双向奔赴”

一款产品什么时候会推出市场，喊出那声“Ready——Go”？

腾讯云大数据告诉我们，这些产品正式面世的唯一标准，始终是：在腾讯内部已经投入使用，受过腾讯自身海量业务验证，有过成熟案例或最佳实践。

张昆补充道，有时他们在竞品分析，或者外部签单调研的过程中，会察觉到市场有相关诉求，又或者会收到客户的主动联系和问询，这也会推动他们考虑产品商业化的进度。

值得一提的是，眼下千行百业的数字化转型需求，和对大数据的理解，早已不是从前那样一片荒芜一字不识、还需要从零开始市场教育的阶段了。

不少客户已经有了一定的判断和选型能力，主动选择与优秀的大数据厂商合作。腾讯云大数据也因此与不少行业头部企业形成了一场场“双向奔赴”。

百果园，便是其中的一个典型例子。

“那时候我们也比较主动，直接就选择了腾讯云开展合作。”百果园集团副总裁、负责科技版块的徐永剑回忆道。

而腾讯云大数据在当时，也同步注意到了百果园在数字化转型中，对大数据的场景需求，两家同样诞生于深圳这座城市的企业，一拍即合。

2016年正式推出电商平台的百果园，其实不只是一家连锁生鲜零售企业，在五千多家门店背后，百果园走的是一条“全产业链经营”的道路，即从种植前端一直覆盖到零售终端。

雷峰网从徐永剑处了解到，百果园为此陆陆续续上线了一百多个系统，完成了初步的信息化覆盖之后，从2018年开始做数字化升级，着重于数据资产的实际应用和价值挖掘。

也是在这一阶段，百果园进入到自己的数据中台综合化改造，腾讯云大数据也在此时正式切入，在经历两三个月的前期调研需求、讨论方案以及任务拆解之后，启动建设百果园的全域数据中心。

一颗果子，从发芽开花，到成熟摘下，一路颠簸登上门店的货架，再踏进万户千家，这当中要历经多少颠沛流离，这个数据中心的“全域”二字就有多少广阔和复杂。

腾讯云架构师杨志伟分析称，将这个全域数据中心的需求进一步拆解、落到实处，可以理解为多业务、多形态、多场景的数据整合，并同时服务差异化较大的各条业务线。

基于此，他们为百果园搭建了一套包含弹性计算MapReduce（EMR）、云数据仓库CDW、数据治理平台WeData和可视化BI（商业智能）在内的体系化解决方案，覆盖了从数据采集、存储、计算、分析、可视化等数据处理全链路解决方案，在经营决策、门店管理、店铺选址和供应链管理4个重点环节，帮助百果园实现了全链路数据化运营与决策。

百果园集团旗下数联科技的技术专家付春告诉我们，“零售企业的特点之一就是规模大，意味着人流量大、交易频繁，这个时候的数据处理能力，要能应对海量和强时效两大要求。EMR和流计算服务Oceanus，可以说是相当锋利的工具，与我们的业务经验相结合后，能减轻我们在数据成本方面的负担。”

这两把“锋利的工具”是怎么解决百果园的问题的？这里做个简单解释：

我们可以把数据看成水果，如果按“批处理”的逻辑做数据的加工分析，就相当于水果装货车被运走，每天一次，今天没赶上就等明天的车。但水果求的就是一个新鲜，数据也一样，EMR和Oceanus的办法，就相当于安排许多载着箱子的骑手，让水果刚摘下来就可以被运走。

EMR还提供了丰富的计算组件，和分钟级集群构建与平行扩展能力，提高业务响应效率，也同时搭建了批、流处理系统，实现批流一体，降低资源投入，这就好比是将骑手们灵活调度，既能迅速接单执行，又能保证没有太多闲置人手。

除此以外，腾讯云大数据基于自身的技术积累，开放了一批高并发、高流量的中间件，帮助百果园在一些全民消费、零售大促的特殊节点，保护系统运行质量、建立个性化营销诉求。

数联科技的研发部总监李俐学透露，目前双方的合作中，EMR和CDW已经全面介入；整个数据底座的第一层已经更换完成，上游的数据资产管理体系和数字化展现体系也逐步切换应用当中。未来，希望借助腾讯云大数据的数据算法能力，向精准营销和经营继续迈进。

雷峰网了解到，在许多企业内部，其数据处理能力仍然很难支持实时查询，一些App会标注称“该统计数据截至某日某时”，这背后就是数据处理能力的缺失。而百果园在采用CDW之后，就能将亿级数据做到实时累计查询、与历史数据同步对比。

在零售电商领域与百果园的合作，只是腾讯云大数据对外输出的冰山一角，其技术触角已经伸向金融、政务、文娱、游戏、教育等多个领域，腾讯内部关于大数据的最佳实践，正源源不断地输送至各行各业。

这个过程也说明了另一个事实：中国的实体经济正在自发地、主动地走向数字化，其转型升级的需求是由内而外地成长出来的，所谓的互联网行业的边界，已经日渐模糊了。

“互联网+”“+互联网”的说辞，已经不再新鲜。互联网如今更倾向于一种渠道，一种实现手段，应该贴着业务而生、朝着企业的核心产品竞争力而行，而不是借着前沿技术的虚名，沦为企业周身一圈虚无的光环。

而腾讯云大数据正是将这套贴着业务而进化的打法，从集团内部延伸到了外部的广阔天地。可以说，大数据与千行百业的联结，某种程度上也让腾讯助力数实融合的路途，有了更具象化的路径。

未来去向：继续相融，再攀高峰

不过，腾讯云大数据的演进之路，还远没有到可以放慢脚步的时候。

腾讯云副总裁黄世飞透露，未来他们会进一步打磨基础产品的性能、稳定性、可靠性、易用性和使用体验等方面，做好共性部分，结合腾讯云的行业know-how，以及合作伙伴生态，共同适配更多行业。

在前不久的腾讯全球生态大会上，腾讯云大数据也推出了智能推荐平台、商业智能两大产品体系，进一步帮助企业释放数据价值，实现业务的增长转型、精细化运营与快速商业决策。

2023年刚刚开始，他们对新一年的工作也已经有了颇为明确的规划，例如全托管方案中的产品联动，一站式产品体验的优化，半托管产品的云原生容器化和共同部署等能力的深化。

同时，云端全托管服务Elasticsesarch Service（ES）的存算分离版本，数据治理开发平台WeData联动其他引擎的一站式解决方案，以及成熟形态的隐私计算方案，都已提上日程。

他们告诉雷峰网，一体化、智能、安全、云原生，是腾讯眼中的下一代大数据核心关键词。

智能和安全，不难理解。前者注意着眼于提升大数据平台的智能化运营支撑水平，后者则是通过隐私计算，保证大数据开源项目之间形成安全的联动，让数据收集、计算过程存储和合作都符合更高的合规要求。

大数据与云原生的拥抱，则体现在了纯容器化和存算分离两个特性上，让大数据更易于部署，通过云计算快速可弹性的计算资源来处理数据；同时，底层存储资源打通，上层计算引擎可以针对客户内部不同业务做针对性计算。

传统的冯诺依曼架构下，计算和存储是紧密耦合的。早期腾讯自身采用的，也是存算一体的架构，这种架构可以实现就近计算，优化数据的亲和性，简单来说计算不必“舍近求远”，性能自然有所提高。

但随着技术发展，存储与计算各自的增长并不会按比例同步增加，这时必然造成资源的浪费，因此存算分离正式面世，计算资源可以弹性伸缩，这种架构的使用也被认为是云原生的特性之一。

眼下，腾讯的大数据最佳实践采用了混合架构，既兼容以往的存算一体、高性能优先的架构，也兼顾存算分离、方便资源扩展的架构。当中会有统一的元数据管控与调度，也会在计算引擎和语法上使用自适应的部署方式，形成整体大数据平台的云原生化。

这是一个有着顶层设计的云原生大数据平台，有自适配的SQL语法，有智能选择计算引擎的自适应计算架构，有统一的数据编排与存储加速并能适配不同的存储引擎。

同时底层的云原生大数据底座统一调度及适配各种底层算力资源，另外还有统一的调度系统和元数据管理系统，以及统一的开放接口，最后还有像自动驾驶系统一样的智能运维系统。

从另一个维度来看，腾讯也同时在进行人工智能（A）、大数据（B）、云计算（C）三者的一体化。

事实上A、B、C三个概念都已提出多时，并各自有着长期发展，如今行业的关注点已经来到了三者的融合应用。外界在关注科技巨头们的最佳技术实践时，也会将目光放在巨头们对A、B、C三者合流的解读和实现上。

腾讯云大数据的发展，在技术实力和组织保障之下，不断攀上更高的山峰。

2022年，对渠道商刘洪来说，是颇为折腾的一年。从年初开始，腾讯会议的渠道政策就一直在变：1~3月份渠道返佣呈下降趋势，3月后勉强回升，4月中旬又突然爆跌，一直跌到7月份，然后有短暂回升，9月份开始又临时往上拉。“几番调整下来，人都是蒙的。”

过去几年，为了抢夺市场，腾讯会议给代理商的返佣极高，一大批代理商跟着腾讯会议赚了不少钱，据闻最牛的一家代理商，去年流水高达7500~8000万左右。但随着疫情结束、市场缩减，以及腾讯在To B业务上“健康可持续”的战略调整，之前跑马圈地粗放发展的路子已经走不通了，扭亏为盈被提上日程，渠道分润也随之洗牌。

许多像刘洪一样的渠道商们都切身感受到了腾讯会议的盈利焦虑和求变决心。而这仅仅是腾讯会议进入调整期的一个侧面。自2020年，线上办公市场极速膨胀，腾讯会议狂飙突进，高增长的同时也带来了各种问题，除上面提到的渠道政策频变外，在营收数据、千人人效比、跨部门产品协作、商业化策略、部门墙固化，以及团队融合等问题上，腾讯会议也都有所承压。

而这些问题，在遇到外部钉钉会议威胁时，解决的紧迫性更加凸显。一年前，浪费了七八年光阴的钉钉扬言要重回视频会议第一梯队，后续在团队收编、一号位亲管亲抓上动作不断，今年一开年就把局势搞得剑拔弩张起来。

考虑到国内视频会议市场规模有限，水浅鱼大下，两大巨头系体量的玩家，为争夺有限生存空间，必将迎来一场终极对决。

高光背后，腾讯会议的B面人生

腾讯会议，国内视频会议市场心智排名第一的产品，也是腾讯近年来少有的To C爆款新品，在集团内部与企业微信、腾讯文档一起，被马化腾誉为腾讯协同办公能力上的“一门三杰”。

就是这样一款被外部市场热捧、被公司内部寄予厚望的应用，正承受着不小的压力。

千人、亿活背后，营收承压

多位业内人告诉雷峰网，2022年腾讯会议总营收算得上CSIG里少有的超预期业务。

虽然腾讯会议是国内SaaS行业少有的希望之星，但其成本、利润依旧是压在头顶的一座大山。

2020年初疫情爆发后，居家办公和网课成为刚需，为此钉钉会议、腾讯会议先后开放免费视频服务，但这些产品很烧钱，网络带宽、服务器、存储，在巨大的用户量面前，无一不是“吞金兽”。

以钉钉会议为例，过去三年，钉钉每年的网络带宽成本约为15亿-20亿元，极端情况下甚至会超过20亿。三年下来，钉钉、腾讯两大视频会议都背上了沉重的亏损包袱。

同时，疫情期间，为了应对持续增长的用户，腾讯会议在人员规模上也不断扩张。顶峰时期已经接近千人规模，按每年人均成本100万算，光工资就要发掉10亿左右，而且目前还在继续招人，人力成本愈加攀升。

不仅如此，据多位受访者称，腾讯会议目前的员工里，从宝利通、思科、苏州科达等外面招来的人约占到了70%，腾讯原有的人约占了30%。一边是传统硬件厂商，一边是互联网人，在对客观念、做事风格的融合上都存在不少困难，常常导致合作边界不明确，相互补位意识不足，无法在整体上形成有效的排兵布阵，也进一步拉低了人效比。

在如此庞大的历史亏损和人力支出面前，腾讯会议的营收无疑承压不小。

事实上，就当下国内企服行业发展成熟度而言，业绩压力是绝大多数公司和业务都难以回避的焦虑，尤其在爬坡过坎的上升期，种种压力不一而足。

为了减轻压力，有些公司会把一些渠道预付款都划归到当年营收里。这种做法在业内虽不罕见，但说到底是在寅吃卯粮。据多位知情人描述，表面上看，很多大企业客户会一次购买3~5年的企服产品，但其实大都是代理商先行垫付的，企业客户并没付钱给代理商。

举例来说，假设一家大企业X，其一年在某会议上的采购金额是500万，这时候一些不差钱的代理商笃定该客户明后年还会继续使用该产品，于是就会帮客户垫资下单，一次性下单3年也就是1500万，而不少原厂迫于压力，会把这1500万都算在当年的营收里，“先过好今年再说”。

此外，也有厂家会利用渠道返佣上的一些特殊设置，来增加营收数额。“假设原厂之前给代理商的返佣在60%左右，按全年4个亿的流水算，实际营收应该是4亿乘以40%即1.6亿，但不少原厂向外披露时通常会说是4个亿的销售额。”

而流量掺假、数据注水、刷单冲量等普遍存在于互联网销售领域里的种种操作在不少SaaS云产品眼花缭乱的促销活动中也屡禁难止。

在不少业内人看来，这些营收数据上的“打结”和变形，是国内不少To B公司面对“先天发育不足、后天盈利艰难”的企服市场时，眼下不得已的应对之策，也是业内各方一直力争扭转的痛点。

眼见短期盈利希望渺茫，国内企业尤其大厂转而更重视DAU。“一个业务一年挣1个亿，大家会觉得无所谓，但一个业务要是有1个亿的月活，走到哪都会被高看一眼，腾讯会议正属此类。”业内人张亮评价道。

但亮眼DAU背后是居高不下、长期难以为继的成本投入。接下来，随着疫情结束、行业发展进入新周期，如何顶住收支压力，处理好营收、净利与DAU之间的平衡与取舍，将是腾讯会议无法回避的问题。

渠道政策屡次调整

“腾讯会议之前给代理商的返佣高出竞品不少，但后来腾讯的高层觉得有点高了，于是就请了咨询公司做了一堆调研，决定把返佣点数拉回到50个点起，但由于项目和报备机制还不完善，大家都在低价杀单，导致代理商很受伤，久而久之也影响了腾讯会议在代理商群体中的口碑。”刘洪回忆道。

“主要是有落差。腾讯开大会时经常会说‘腾讯云一半的命都是代理商给的’，但现在台下伙伴听了心里难免不是滋味。”

“腾讯或许也感受到了大伙儿的反馈。”刘洪告诉雷峰网，去年腾讯会议的渠道政策从1月份一直变到了9月份：1~3月份给渠道的返佣呈下降趋势，3月后勉强回升，但4月中旬又突然爆跌，一直跌到7月份，然后有短暂回升，9月份开始又临时往上拉。

“尽管本意可能是好的，但一番操作下来，还是把代理商折腾够呛。”返佣政策频繁变化会给代理商带来不少麻烦，比如之前做好的各项分润都要一遍遍推翻重来。

为了打消渠道商的疑虑，今年初，腾讯会议组织了一场伙伴大会，张峰就是亲历者之一。他提到，渠道策略的调整最开始让自己很被动，但经过一系列的调整之后，终于看到了腾讯会议的明确方向。

“腾讯卖自研的决心很大，也很急迫，腾讯会议又是尖刀产品，是未来5到10年可以押注的赛道。”

刘川与张峰有着同样的感受，作为腾讯会议第一批渠道伙伴，他见证了渠道策略的变化历程。他回忆称，为了吸引代理商，会议最初给渠道的让利很大，但后来发现随着代理商数量增多，有同行故意压低价格拿单，用价格战扰乱市场体系。

“市场潜力还没充分挖掘，代理商之间先打起来了，这种劣币驱除良币的做法，别说腾讯不允许，我们也很苦恼。”刘川说。

在他看来，只有把返佣控制在一个合理的区间，伙伴们之间不打价格战，大家的利益才可以得到保护，才能一起把盘子做大。

“年初的这次伙伴大会让很多人意识到，To B早期拓荒阶段的玩法不适用了，现在的腾讯会议，要的不仅是增长，还是有质量的增长。”

有数据显示，腾讯会议的渠道代理商数量已达到近200家，今年以来将近一半的伙伴都启动了一线销售的扩招计划，招兵买马准备大干一场。

合作过几家大云厂商的代理商吴蒙对此也有诸多感触。“理想中的合作模式，大家压货销货，互利互惠，彼此补位意识很强，但就目前而言，和腾讯云的合作，还有许多需要磨合的地方，比如他们经常会觉得产品卖得好主要是产品力的功劳，和渠道商没多大关系。”

事实上，这种倚重产品的思维惯性普遍存在于腾讯等有着To C互联网基因的To B玩家身上。

To C和To B生意有着本质不同，相较于前者，后者的决策流程更复杂、交付周期更长，这就意味着，光有好的产品还不够，还需要服务，甚至“有时候服务比产品更重要”。然而这是很多To C人难以理解的，他们往往会下意识地把产品力和商业成功等同起来，而低估了渠道商、服务商所起的作用。

孤兵作战，缺乏合力

不仅如此，过去在To C单品爆款上的成功经验，还在更深层次地影响着腾讯会议。

不同于钉钉、飞书等平台型产品，腾讯会议是单品模式，虽然后来也与企业微信尝试进行了融合，但融合度还远远不够。这不仅导致腾讯协同办公软件在使用体验上缺乏丰富性和流畅感，也让腾讯会议无法借力企微上的其他产品，从而面临收费点过于单一的困境。

需求端付费意识薄弱一直是摆在国内SaaS面前的老大难问题。而早在C端玩熟的“羊毛出在猪身上”的广告方式，对视频会议这种追求极致办公效率的产品来说很难行得通。这促使供给端只能想办法提供更多场景的功能，做深价值，以便增加收费点，实现盈利。钉钉、飞书、Microsoft Teams等包含众多套件的平台型产品走的正是这样一条路。

“套件里更容易做深价值。”按照这一思路，作为单品的腾讯会议显然受限颇多。好在腾讯也意识到了这一点。去年1月企业微信发布4.0 版本时，宣布与腾讯文档、腾讯会议全面整合打通。但就一年来的进展看，由于组织架构上部门墙的存在，以及种种人为因素，三者之间在产品和技术的协同上仍旧有不少壁垒，商业化上相互借力的效果并不理想。关于腾讯协同办公“一门三杰”之间的诸多纠葛内幕，欢迎添加作者微信 xf123a 了解。

不仅如此，尽管腾讯会议是CSIG内部的明星产品，但实际上，腾讯会议与腾讯云，以及其他云产品之间的黏连性、带动性并不强。

一位IT业内人告诉雷峰网，腾讯会议在企业客户的整个To B支出里往往只占小头，而且还是个依赖度不高的小头。当一家客户用了腾讯会议，并不代表这家客户的IT系统和腾讯有多少关系，腾讯会议和腾讯云无法形成互动，更谈不上合力。

“腾讯会议在客户那里的粘性不高，如果客户想从腾讯会议移到钉钉会议上，一个月左右的时间就能搞定。而且腾讯会议只有开会这一个功能，一直无法切入到企业的核心业务里去，也无法对其他云产品形成拉动。”

单打独斗，意味着势单力薄。众所周知，云底座与SaaS产品一体化有诸多好处。比如可以共享客户、相互黏连减少用户流失，以及场景、技术上的协同反哺等，这也是阿里为何要花大力气推进“云钉一体”的原因。显然，这些好处腾讯会议目前还很难享受到。

不过也有业内人认为，腾讯在协同办公上的差异化打法，与腾讯云服务B端市场的战略有很大关系。

“腾讯云的很多产品和能力都是从C端场景中打磨出来的，如果以纯To B的方式去开拓市场，就需要比较长的时间去做渗透，但假如凭借像腾讯会议这种To C色彩明显的产品作为排头兵去先切入客户业务场景，让客户意识到价值，更有利于后续把其他产品带进去，这样的C2B战略在过去几年腾讯云业务中也有过成功案例。”

商业化探索步履蹒跚

无处借力的困境加剧了腾讯会议商业化的艰难，腾讯会议几乎只能靠自己。

对一款产品而言，成熟的商业模式至少需要具备两点：一、客户愿意买单；二、愿意持续买单。而腾讯会议作为市场声量最大的一款产品，在这两点上至今仍面临不少挑战。

腾讯会议目前的收费模式分个人和企业两种。其中，个人会员30元/月，面向企业的有商业版和企业版，分别服务中小企业和大型企业，前者每年4788元起，后者按企业人数付费，通常费用可达数万元/月。

据张亮透露，腾讯会议大力在推的个人会员版，销量好时每天能有1300~1450单左右，平时也就600~700单左右。“这还是疫情期间的销量。”而面向中小企业的商业版情况也不乐观，“疫情结束后，还有多少超过300人、1080P的大型线上会议需要？”

据了解，腾讯会议的营收主要来源于两部分，一是新增客户，一是续费客户，其中后者占大头，一旦这部分客户减少，对腾讯会议来说将是一个不小的挑战。

感受到行业环境变化后，腾讯会议也开始调整变现策略。

过去几年，免费模式已经深刻塑造了用户习惯，如今改成收费模式后，腾讯会议遭遇了不少非议。“想不通为什么要按月收费，而不是按次收费，毕竟现在线上例会也不是刚需了。”、“有很多功能都用不到，但腾讯会议会把一些常用功能与非常用功能捆绑起来销售，让你不得不买。”诸如此类的争议都为个人会员模式后续的推进蒙上阴影。

不仅如此，腾讯会议对个人免费版、会员版在功能和价格上的调整，一定程度上还引发了与企业收费版的左右互博。

腾讯会议的销售模式分为“自来水”和渠道两种，其中，前者面向C端用户，后者负责企业客户。原本两者间井水不犯河水，基本相安无事，但随着疫情散去、市场空间变狭小，两者间的边界逐渐模糊起来。

渠道商刘洪告诉雷峰网，腾讯会议在内部并没有将钉钉、飞书作为竞争对手，他此前在客户现场也很少遇到这些竞品，但没想到后来遇到了自己人“抢食”。“疫情后，很多中小企业线上会议需求大减，二三十块钱的个人会员版基本能满足所需，这就和渠道代理的、面向中小企业的4788元/年起的套餐有些冲突了。”这背后的组织龃龉和腾讯会议后续动向，欢迎添加作者微信 xf123a 交流。

事实上，一直以来，腾讯会议在产品上和商业化路径上都在努力模仿Zoom，但如今Zoom自己也在跌落神坛。

从财报数据看，2022第三季度Zoom营收同比增长约为5%，与2021年同期35%的数据相比，增速大幅下降。而企业用户增速在2022年前三季度也分别呈24%、18%、14%的梯次递减。它也正经受着疫情后市场饱和、萎缩之苦，而作为单品模式，其抗风险能力在市场骤变下更加孱弱。

与Zoom不同，中国市场用户的SaaS付费模式还不成熟，腾讯会议作为中国版Zoom，其商业化之路面临的坎坷只会更多。几日前，腾讯会议宣布将调整免费版和升级会员服务，在保障核心基础服务的基础上，将个人免费版用户单场会议规模从疫情前最高25人调整为最高100人，以提升用户付费意愿。

起大早赶晚集，钉钉会议艰难补课

相比腾讯会议的眼下之难，钉钉会议面对的问题是：历史欠账太多。

过去多年来，频繁、动荡的组织调整拖慢了钉钉会议技术迭代的节奏和产品体验的提升，以至于让其从先行者一步步沦为了落后生。

如今，尚未打磨成熟的产品体验又遇上了紧迫的商业化需求，不可避免带来了一系列动作变形，更别提过往三年免费网课带来的巨额亏损，以及钉钉平台本身的局限等，这些都一股脑压在了钉钉会议的背上。

组织频变，对口人才短缺

与外界普遍认知不同，多位业内人告诉雷峰网，早在2015年下半年，钉钉就已经启动了视频会议项目。

彼时，钉钉已经上线完了一对一免费电话、多人电话会议，在抖音快手响遍大街小巷、视频趋势扑面而来的热潮下，开始着手研发视频会议产品。为此集团专门从阿里云内部搜罗了一批技术人才派到钉钉做专项攻关。

本以为背靠阿里十几年的技术沉淀，自研起来问题不大，但没想到，不同于其他SaaS产品，视频会议对技术和产品的要求非常之高，尤其是专、深的底层技术RTC，在业内长期被视为一座较难攀登的高峰。

究其原因在于，现实中不仅网络环境复杂多变，需要实时对抗弱网，而且视频运行的设备也多种多样，因此要在各个设备上随时随地做到表现最优，是个不小的挑战。

“RTC技术门槛高，且更多属于通信技术范畴，做过社交、游戏业务，有相关技术家底的公司还能一战，而阿里这种电商起家的公司几乎要从零起步。”一家音视频创业公司CTO张宇解释道。

或许正因如此，钉钉会议项目选择了从外采SDK做起。一开始，国内在线会议的用户量较小，市场消费习惯还没起来，最初的那几年里，靠着技术“外援”，钉钉会议得以风平浪静地发展着。

但随着时间来到2018、2019年，在线教育开始火爆，视频会议和背后的RTC技术似乎一夜之间站上了风口，2020年初爆发的疫情更是填了一把火。烈火烹油下，各家云厂商和创业者都看到视频会议的无限“钱”景，纷纷开始重押。

在阿里云内部，视频云和视频会议被提到了前所未有的高度，被视为阿里云下一阶段发展的核心驱动器，一度有阿里云“冠上明珠”之称。

但要想名副其实、成为真正的明珠，必须先迈过技术这一关。

据业内人描述，彼时阿里云视频云、钉钉音视频、集团层企业智能部等都有各自的音视频技术团队，由于RTC专深的技术属性，散兵作战下，力量实在有限。如何将这些散落在各处的人才整合起来，集中火力快速攻关，很快被摆上了议程，团队变动也由此开始：

• 2020年9月，钉钉升级为大钉钉事业部，开始全面融入阿里云智能事业群，在大钉钉事业部内，新成立了“智能协同与视频云事业部”，将阿里云的视频云团队与钉钉原有的音视频团队并入进来，融在一处。

• 但一年不到，2021年6月，这一技术团队又被从钉钉摘出来，调去了阿里云。

• 而短短半年后的11月，该团队又再次被从阿里云调回了钉钉。

团队被调来调去、组织分分合合的主要原因在于：找不到一个在技术和产品上都能力过硬的一号位来掌舵（关于期间的人事纷争、决策博弈，欢迎添加作者微信xf123a交流）。兵随将走，但将在哪里？没人知道。

雷峰网了解到，2020年毕玄曾被调去负责阿里云视频云，但次年8月他便提出了离职，并在8月底发布了一篇《再见，阿里毕玄》，坦言了离职原因：

“之所以选择离开，主要是因为自己在带视频云团队的过程中，深刻的感受到每个人都有自己擅长的领域，要把一件事做好，自己不是这个领域专业的，只是偏向作为一个管理者的这种状态我很难接受，但要跨越一个大的技术领域又是一件挺不容易的事，尤其是在也不算年轻的情况下，因此觉得还是应该回归自己擅长的系统架构领域。”

从该说辞中也不难看出，视频会议技术之难，以及阿里在这方面人才的匮乏。

毕玄

“毕玄本身在阿里内部的口碑非常好，但音视频确实属于术业有专攻的一项业务，毕玄之前没做过，后来被拉去带相关的团队，多少有些赶鸭子上架。”一位业内人评价道。

而一号位将才的短缺，又给钉钉会议在起步期就埋下了不少雷，比如技术架构存在缺陷，很多弱网策略做得不够科学，同时产品交互设计上也不够沉浸和高效，一度有用户反馈“用起来比较难受”。

技术、产品“两张皮”，协同难度高

过于频繁、随意的组织调整不仅没能产生多少成效，反而还带来了不少摩擦与消耗，让钉钉会议在多年的飘零、动荡中，蹉跎了大把光阴。

离职员工孙田向雷峰网透露，钉钉会议技术团队被调来调去，导致团队目标也变来变去——合并到阿里云时，阿里云强调商业化，团队就以营收为重，无法沉下心打磨技术；回到钉钉后，又强调提升产品体验，团队就再回过头来打磨产品；后来疫情爆发，用户越来越多，视频会议又变成了一个成本大头，一时间团队又忙着以降本为先。

而技术团队的变动，让产品团队也有苦难言。每次团队调整，产品团队都不动，一直留在钉钉，于是技术团队的频繁离开，让产品团队时不时沦为“孤儿”。

除此之外，毕玄离职，他的人马调回了钉钉后，不少人发现原来的坑位早已被填满，于是不得不转岗或离职。

“乱世中，人与人之间很难培养起足够的信任感，信任感缺失，产研间的协作效率自然就上不去。产品需求一大堆，但找不到稳定的技术伙伴来支持，无法及时响应客户反馈，导致用户体验越来越差。”孙田不无遗憾地感慨道。

同时，协作不顺也让产品经理的离职率和换岗率大幅攀升。在最动荡的那段时间，钉钉音视频产品经理从8人直接锐减到3人。

不仅如此，孙田还透露，此前很长一段时间里，钉钉会议还存在产研人员分工不够明确和专业化，由此带来不少能力内耗，日常工作中经常是拳头打在棉花上，有劲无处使。

具体来说，此前，钉钉视频会议、直播、会议室等产品间并无一个明确的分工界限，相应的技术支持团队也是“混着来”，一旦出了问题，不知道该由谁来解决，经常是谁有空、谁比较热心，就谁来。这样做的结果就是，最后看似解决了不少紧急问题，但由于技术不到位，遗留了大量隐患在代码里。

此外还有一个突出问题，此前钉钉音视频团队内部还缺少对客支持层，以至于每当客户有问题反馈过来时，都会直接打穿到研发团队。“技术同事每天都在忙于救火，而没有精力静下心来研发那些虽不紧急，但有中长期价值的底座技术，导致能力一直提不上去。”孙田惋惜道。

“像音视频这种专、深的产品，最需要的就是术业有专攻，团队成员只有各司其职，才能在各自领域实现持续的深挖和积累。如若不能，只会白白浪费时间。”

就这样，长期的群龙无首、人才凋敝、分工混乱下，2020年初疫情爆发后，当腾讯会议乘风崛起、一炮而红时，钉钉会议这个更早起步的先行者，反而一步步沦为了落后生。

“阿里在音视频技术上不太行。在一些项目上我们和阿里一直有切磋，连我们这种创业公司都在纳闷他们怎么会做得这么差。”一位RTC创业者向雷峰网感慨道。

“目前市面上的大公司，能独立且完整地搞定RTC技术并保障稳定运行的并不多，腾讯云可以，阿里云不行，华为云和金山云更不行。”

毕玄离职后，阿里终于意识到了自有人才的短板，一方面将钉钉会议交由文档负责人傅徐军兼任，一方面加紧寻求“外援”。2022年3月，钉钉收购拍乐云过来接盘，拍乐云创始人赵加雨带技术团队40多人一同并入钉钉。

傅徐军

拍乐云在RTC和实时音视频领域小有名气，赵加雨曾在WebEx担任美国架构师，回国后任网易云信CTO，搭建起网易云的RTC架构。用资本去换人才和技术，阿里意图明显。

尽管如此，但考虑到组织、技术和产品的打磨是一个持续工程，钉钉会议想把长达六七年的历史欠账在短期内补回来，很难。

何况钉钉会议在人员上还面临“杂”和“缺”的问题。

一是团队构成复杂。阿里云团队、原钉钉音视频团队、拍乐云团队三方人马共约200来号人齐聚，观念想法、做事习惯不尽相同，想要做好组织融合，并不轻松。二是缺人问题依然严重。相比腾讯会议近千人的规模，钉钉音视频200多人的体量，在接下来的对决中，显然有些不够看。

赵加雨

尚未完善的产品体验，对上了紧迫的商业化需求

相对弱势的产品体验是钉钉会议目前最大的挑战。“技术和交互的提升，需要install base（安装基础）足够大，反馈足够多，才能打磨出来，而钉钉会议在用户数上与竞品的差距还比较大。”SaaS高管刘尧表示。

“尽管钉钉对外宣称用户数已破6亿，但视频会议这块的实际用户数应该比腾讯会议少不少。”

“会议产品的独特性在于遵循“80分及格”原则，对使用体验的要求很高，而且它是一个强竞争性产品，一旦没做到80分，哪怕你做到75分也不够，时间一长，用户自然会用脚投票，流到85分、90分的产品那里去，你就没什么机会了。”刘尧补充道。

这种情况下，如果钉钉会议的产品体验能向腾讯会议看齐，定价政策能优于腾讯会议，以此不断撬动B端用户和轻C端用户的话，逐步缩小与腾讯会议的差距还是有机会的。但问题是赶超的窗口期正在缩小。

与腾讯会议一样，钉钉会议身上也背负着过去三年免费网课带来的巨额亏损。疫情结束后，网课需求骤减，此前搭进去的钱难以回本。而眼下降本增效、自负盈亏已是云厂商业务的主旋律，亏损与紧缩下，钉钉会议的盈利诉求迫在眉睫。

产品体验远没有打磨完善，又被裹挟着进行商业化收费，内外挤压下，钉钉会议的不少动作开始变形。

“一些收费策略不太友好。”一位教师用户反馈，钉钉会议目前免费的有质量保障的路线需要靠抢，但经常是早上6点半爬起来都抢不到，抢不到就只能共享一个固定宽带，网课就会很卡，体验很差。

“To C的运营手法过重，对To B场景的用户来说体感不好。”刘尧如此评价道。事实上，用C端思维去运营B端产品的做法在阿里、腾讯等互联网基因的企业里屡见不鲜。

“之前看过阿里云一些节日大促的数据，基本上都是一堆个人建站、个人开发者过来薅羊毛，几乎不会有正经的企业进来。真正付费的企业不多，除非有企业刚好有采购需求，刚好碰上了。”在刘尧看来，一家企业的云支出主要基于实际需求和预算，不可能为了促销优惠改变自己的IT建设进度，双十一云大促等活动，在不少企业用户看来，更多只是表面热闹。

不止阿里，腾讯云在这方面，也有不少类似做法。

近期，一位行业老兵写文点名批评腾讯云的某运营团队在面对目标客户——企业的开发者和决策者们，采用低幼的花花绿绿的公仔做奖品，并在“用户实践案例”征集活动中，以两百块钱代金券作为引流手段，结果导致征集来的案例几乎都出自大学生之手，而这对需要真枪实弹在市场上拼杀的企业来说实在难有参考价值。

阿里云（上）和腾讯云（下）促销活动

不得不说，互联网云大厂的To C打法常常让To B业内人感到匪夷所思。经过多年发展，如何摆脱C端运营习惯，以更加成熟、专业的To B服务商姿态面对客户，至今仍是阿里、腾讯还未跨过的一道基本门槛。

背靠钉钉，但难切客户业务核心

诚然，钉钉会议内嵌于钉钉软件，以平台模式获得了不少好处，但反过来也受困于一些局限。

“之前钉钉以中小企业为主，‘云钉一体’后，经常跟着阿里云一起去谈客户，拿下了不少国内500强大企业。但钉钉原有的产品、技术架构都是按照中小客户需求设计的，服务大客户的能力还需不少打磨。”刘尧表示。

此外，一个更大、更深层次的局限是：侧重于管理提效的软件在中国企业眼中到底有多刚需？

业务/客户在哪？经营资金在哪？经营效率如何提升，通常是一家企业最关心的三个问题，而目前中国企业普遍更看重前两个。他们往往在连客层有足够强的动力，在资金层有极大的主动性，而对管理效率的考量，更多时候只是锦上添花的顺带之举。

“钉钉这类管理提效工具真的能解决企业生产力问题吗？”多位行业大佬曾提过这样一个问题。

在他们看来，管理提效工具很难直接切入企业的生产、获客、贷款等核心业务环节中，其天花板可能比大家预想的要低不少。

一位业内人还向雷峰网描述过这样一个案例。在一次考察交流活动中，广州一家采购了钉钉低代码工具的老牌传媒企业的高管向他反馈，用上低代码工具前后看不出明显的区别，有优化，但顶多是精简了几个巡视监督和整理材料的岗位，用数字化大看板确实比用纸条、表单、Excel看起来高级些，但仔细一算投入产出比，其实也没便宜多少，有的甚至还变贵了，“没有解决根本性问题”。

同样，内嵌于钉钉平台的视频会议与企业生产、获客、资金的相关性到底有多大、距离有多远，还要打一个问号。看似搭上便车的钉钉会议，实际上仍缺少一个真正的抓手。

两军对垒之势已然形成

尽管两大玩家都是积弊缠身，但彼此间的对决已在所难免。

最先摆好架势的是钉钉这一方。

一个多月前，阿里云进行了2022年度最大组织调整。阿里云和钉钉两大业务线划归为张勇亲自带队。此番收权背后步步筹谋的运作与深意，欢迎添加作者微信xf123a了解。

张勇

这意味着包括视频会议产品在内的钉钉不仅受到了阿里总办的极其看重，后续也将获得更多的战略支持和资源倾斜。

结合钉钉此前决心“重回视频会议第一梯队”的豪言，接下来钉钉会议极有可能会有大动作。有内部人士透露，“很快阿里另一只音视频的研发团队——原负责阿里内部办公的阿里郎会议团队，可能也将被整合到钉钉。”

而腾讯会议这边，该产品可以说是腾讯CSIG掌门人汤道生最为看重的产品。

尤其近两年腾讯云放弃总包集成，专注自研与标品后，腾讯会议更是受到总裁办重视——据传汤道生每周会亲自召开腾讯会议专项会，盯业务进展，其他产品很难有这一待遇。

汤道生

两大互联网巨头高层一把手亲抓亲管，个中缘由也不难理解。

首先，在众多To B产品中，要说哪一款最能被C端大众市场感知到，无疑是视频会议和协作文档。而其中，不同于协作文档，视频会议还有很高的技术门槛，也是国内各家协同办公软件排位赛中，真正能拉开差距的关键要素。

其次，结合国内云市场格局来看，目前国内IaaS云服务经过充分竞争已变得像水电一样稀松平常，云计算下半场的角力点在于基于底层往上做出更多高价值的功能，而视频会议凭借在市场辨识度、高引流性，以及带动中下层云资源消耗等方面的优势，已成为云厂商竞争焦点。

过去三年里，喧嚣热闹的投资并购潮和此起彼伏的市场声量也从侧面印证了这两点。可以说，腾讯、钉钉两款会议软件已经成为两大云厂商正面对位的一张王牌，他们之间竞争的成败不仅关乎自身的命运，也将影响到腾讯、阿里在国内B端市场上的前途走向。

尽管被看重，但其实国内视频会议的市场空间并不大。据业内人透露，腾讯会议市场团队曾做过调研，国内视频会议软件+硬件一共才40多个亿，属于典型的浅水市场。

“视频会议赛道没什么想象力，本质上属于新瓶装旧酒。十年前是思科和保利通的天下，五年前是RTC玩家的天下，现在互联网大厂下场后，又成了巨头的游戏。”张宇感慨道。

2019、2020年大厂入局，看准的是在线教育和协同办公风口带来的无限“钱景”，但“双减”和疫情结束后，曾经的希望都成了泡影。

急剧萎缩的市场空间令大厂呼吸逼仄。

与钉钉、腾讯会议的巨额亏损不同，全球知名视频会议Zoom早已盈利不菲。但这对国内SaaS类视频会议的参考性并不高，因为他们面临着与Zoom迥然不同的市场环境。

相比藏富于民的欧美发达国家，国内中小企业能投入再生产的资金有限，分给信息化软件的预算就更少。再加上经过此前互联网大厂在各类C端业务上烧钱混战的“市场教育”，企业们的付费意愿很低。

水浅鱼大，积弊缠身，盈利艰难……摆在腾讯、钉钉两大在线会议玩家面前的是一道解起来不易，解完后鸡肋的两难之选，也是他们在历经狂热与泡沫，进入胶着腾挪的现阶段后，最应该反思的问题。

关于音视频会议和协同办公软件，本文还有很多有趣故事、数据未能披露，感兴趣的读者请添加作者微信 xf123a 互通有无；接下来我们还将陆续推出协同办公领域后续稿件，如果你有不错的观点、事实，欢迎交流爆料。

注：张宇、张亮、刘洪、吴蒙、刘川、张峰、孙田、刘尧均为化名雷峰网雷峰网雷峰网

雷峰网独家获悉，近日国内已有云巨头收到有关机构警告，一旦出现大幅低于市场平均线的产品报价，会处以高达500万左右的罚款。

为此，云巨头在内部紧急召开销售合规培训会，针对产品报价，统一销售人员的电话、文字等售卖口径，并列举了XX产品不得低于XX报价的清单。

事实上，无风不起浪。此前较长一段时间里，部分云厂商旗下很多产品都以“低价”而闻名。为抢占市场，企业们常以价格战为矛，大肆抢单、杀单。不仅在大客户直销时不吝亏损大打折扣，不断刷新中标价格下限，在渠道政策上也不惜血本，为吸引更多代理商，在很多产品上都给代理商超过50%的返点。

这种扰乱市场价格体系的做法，不仅伤敌一千自损八百，也给国内云计算行业的营商环境带来一系列消极影响。比如有云厂商在多次抢单大战中乱给折扣，以至于同一款产品不同客户拿到的价格相差巨大，导致不少客户遭到不公平对待；此外，内部销售们为抢夺客户并从中获利，过程中混乱的报价体系更是给了虚假合同、阴阳合同更多可乘之机，导致贪腐严重，种种乱象不一而足，相关云厂商也因此屡遭举报。据悉，培训会上，“风口浪尖”、“舆论中心”等词汇频频出现，氛围颇为紧张。

纵观国内云计算十多年来的发展历程，行业苦价格战久矣。雷峰网此前曾多次介绍过云大厂价格战给中小厂商和行业带来的严重破坏，甚至毁灭性打击。比如此前《CDN黄埔军校的崩塌：成就中国互联网，毁于 BAT 云》中就曾分析过互联网云大厂恶性价格战下，CDN行业被挤压，早期拓荒者公司们大多飘零退场，勉强活下来的也都苟延残喘。

而低价抢单的短视行为，反过来也不断反噬着云大厂自身，令其难有足够的利润，在后续技术提升和产品打磨上缺少资金支持，从而导致增长缓滞，陷入恶性循环的怪圈中难以自拔。

这种背景下，可以说此番对销售报价底线的严控调整，是部分云大厂在内外交困、多重压力下，不得不反省自律、痛改惯性陋习而迈出的第一步。

关于报价合规的更多内幕，欢迎添加作者徐晓飞微信 xf123a 交流。雷峰网雷峰网

在钢铁行业，从原料烧结、焦化、高炉一直到最后的轧钢，已经有企业实现了完全自动化；在煤炭行业，许多采矿师傅正在通过远程对采矿进行操控；在汽车领域，人们正通过开启行车辅助功能，实现任意障碍物的识别、拥堵场景辅助和高级车道保持等功能......

而这背后，离开离不开一大批或初露头角、或与时俱进的云与数据基建的奋进者。他们一直在致力打造强大的数字基础设施，更牢固可靠的网络，充沛且触手可及的算力，以及针对千行百业特定需求打造出量身定制的方案。这些企业应该被报道、被记录、被发现。

作为科技行业最顶尖的产业媒体之一，雷峰网在过去数月时间里，重磅启动了2022《飞天入地出海》年度科技榜评选，从技术飞天、应用入地、商业出海三个最佳维度，人工智能、城市物联AIoT、工业智造、汽车技术、企业服务、商用机器人、未来交互、消费电子、芯片、医疗AI与数字化、云与数据基建，12个垂直领域，找寻那些新商业秩序的先行者和布道者。

其中，「云与数据基建」领域，百度智能云荣获「泛互联网云人工智能产业应用标杆奖」、千寻位置荣获「时空智能基础设施标杆奖」、阿里云荣获「政企云服务执行力标杆奖」。

百度智能云—泛互联网云人工智能产业应用标杆奖

百度智能云以“云智一体，深入产业”为为战略，赋能千行百业，致力于为企业和开发者提供全球领先的人工智能、大数据和云计算服务及易用的开发工具。

在2022百度Create大会上，李彦宏说道：“百度是全球为数不多的、进行全栈布局的AI公司。百度AI技术架构分为四层：芯片层、框架层、模型层和应用层。这个技术架构，越往下越通用，越往上越专用。更通用，意味着不断降低行业使用技术的门槛；更专用，则是深入产业去深化应用。”

将理念付诸实践，百度智能云正在凭借云智一体的独特优势深入到产业中，让越来越多的企业低门槛的获得前沿的AI技术与数字化经验，可以说把“降本增效”在产业中进行了复制。

从多个权威机构发布的报告中可以看到，2022年百度智能云成绩斐然，同时在AI公有云、对话式AI、AI工业质检三个领域蝉联中国市场第一，并在工业互联网、金融云、汽车云、智慧城市、数字人、物联网等多个核心领域居领导者位置。

千寻位置—时空智能基础设施标杆奖

2022年，时空智能成为了数字中国的基础之基。

千寻位置建设的3700多个北斗地基增强站覆盖全球，自研算法、平台、核心设备，技术自主可控，形成了一张规模最大的时空智能基础设施网络，为我国铁路、公路、港口、机场、电力等国民经济重要领域，提供了强大的时空智能数字底座。

例如，在电力领域，千寻位置采集了超过30万公里的输电线路三维高精度激光点云数据，帮助国家电网、南方电网等企业共完成100 万公里的电力无人机巡检服务，里程相当于沿着赤道环绕地球25圈。

在铁路、港口等国民经济枢纽，千寻位置正在助力全国多个铁路客运段、工务段、车辆段进行数字化管理。宁波舟山港、洋山港、江苏南通港、天津港等多个港口基于千寻位置智慧港口时空智能解决方案，实现全自动化作业与数字化管理。

千寻位置还在为全国数百座水库大坝、数十座桥梁、数十个矿山提供细致入微的毫米级高精度定位服务。

自2015年8月成立以来，千寻位置基于北斗卫星系统（兼容GPS、GLONASS、Galileo）基础定位数据，利用遍布全球的3700多个地基增强站、 自主研发的定位算法及大规模互联网服务平台，提供厘米级定位、毫米级感知、纳秒级授时的时空智能服务，累计服务全球超过230个国家和地区，全球累计用户数超过15亿，月服务调用次数超过1000亿次。

阿里云-政企云服务执行力标杆奖

作为国内目前公有云市占率最大的云计算公司，阿里云既是国内最早拥抱云原生的云计算公司之一，也是云原生的引领者和最佳实践者。

早在2011年，阿里便开始落地容器技术，2016年完成了淘系电商的云原生化改造，此后阿里又将核心系统搬到云上并进行了云原生化，完成了蜕变更新。

过去十五来年，阿里云构建了全面的云原生产品家族，覆盖容器、DevOps、微服务、消息和事件驱动、可观测、Serverless 架构，以及云原生数据库、大数据/AI、应用交付和安全能力等。

在阿里云团队看来，云原生是企业数字创新的最短路径，能够为企业提供资源弹性、系统稳定、应用敏捷、业务智能、可信安全等核心能力，让政企用户便捷用云，用好云。

2022年阿里云在全国政务云市场上持续发力，在四川成都、江苏南京、安徽肥西等地建设多个政务云项目，在疫情防控、城市治理、优化营商环境等关键领域上为多个城市提供了稳定的技术底座支撑。