人工智能会是云计算白热化竞争的终结者吗?

人工智能会是云计算白热化竞争的终结者吗?

日前,知名市场调研机构Gartner发布了2016年第二季度云服务市场的调研报告,亚马逊AWS独占31%的市场份额,微软、IBM、谷歌等合计23%的市场占有率位居第二阵营,阿里、甲骨文等一众厂商分食了46%的市场空间。

尽管当下云计算服务尚处于跑马圈地的阶段,市场也刚刚走向爆发期,但随着微软、谷歌、亚马逊、阿里等一众企业争相发布云计算产品,基础云服务的同质化愈发的明显。与之同时,微软与谷歌无一例外的将人工智能和认知计算视为又一个可能的盈利点。然而,人工智能真的会成为云计算白热化竞争的终结者吗?

看起来很美的云计算,价格战却很残酷

至少和三年前相比,国内运计算市场已经是另一番景象,腾讯和百度强势进入云计算并把矛头瞄向了抢先入局的阿里,网易、金山等企业的加入又增加了市场的变数。除此之外,亚马逊AWS、微软、IBM等也纷纷借道入华。中国云计算市场业已迎来了竞争最为激烈的时代,典型的标志就是价格战。

自2006年上线以来,AWS已经经历了50多次的降价,其中2014年之前的市场拓荒期降价了42次,2014年之后遭遇了和微软、谷歌的价格战,降价的幅度和频率令人咋舌,比如2014年AWS的EC2服务价格跳水高达40%。彼时云计算在美国的市场渗透率约乎是国内当下的情况,而国内也早有了价格战的苗头。即便阿里云的降价频率未曾有一个明确的统计,单从青云在近期实施第6次自费下调的行为来看,国内云计算市场遭受更加猛烈的降价潮似乎不可避免。

原因并不难解释。一方面,无论是国内的阿里、腾讯、青云还是借道进入中国市场的亚马逊和IBM,无不集中在IaaS层面,或许服务能力和规模不尽相同,服务同质化的问题已是必然;另一方面,早期进入云计算市场的玩家看到的是IaaS服务,也是初期用户需求最大的云服务,但也意味着要在服务器、数据库等基建上投入庞大的人力和物力。想要尽快收回成本,出售计算资源便成了最直接的选择,也是最常见的盈利模式。

事实上,除了基础设施层面的投入,云服务本身成本并不高且利润非常可观,降价不仅能够降低市场门槛,还能将闲置资源有效利用,尤其是目前巨头把控市场的情况下,降价的空间也相对较大。只不过当下能够盈利的还只有亚马逊等少数几家,想要收回成本更要经历一场“持久战”。当美国的云计算厂商进行价格战时,国内的阿里和腾讯等也曾在同期进行价格比拼,前者因为找到了市场和利润的平衡点而偃旗息鼓,中国市场在价格竞争上恐怕会越来越残酷。

AI和认知计算将成为云服务盈利模式中的一股清流?

就目前来说,微软和谷歌这两位第二梯队的云计算玩家,不约而同的向外界释放出希望在AI和认知计算层面尝试差异化盈利方式的信号。而比云计算听起来还要高大上的人工智能及认知计算又将如何改写云服务?

自AlphaGo在围棋领域大胜李世石后,谷歌最终成为观众眼中走在人工智能最前沿的公司,将人工智能和云计算结合自然成了谷歌的拿手戏。而认知计算这个在近两年刚刚引起关注的概念,被解释为能够自主学习、独立思考并且为人们提供“智库”能力的系统,跟大数据、云计算、物联网、人工智能、机器学习等时下流行的科技词汇密不可分。在逻辑上来讲,将机器学习技术融入到数据存储和分析等云服务中,或许会成为通过技术牟利的另一种方式。而亚马逊的Alexa声控家庭助理以及Google最新的照片服务却也将认知计算和云服务进行了融合。

事实上,人工智能在云服务中的应用在国内就早有先例。比如网易在今年年初推出了易盾反垃圾云服务,将人工智能的深度学习技术应用在反垃圾领域,阿里云也推出了小AI等等。这些案例或许可以证明将AI、感知计算与云计算相结合是可以产生利润的,同时可以让云服务市场变得更丰富,减弱同质化对云计算发展的影响。

不过,认知计算和人工智能与云计算结合的做法虽然新颖却并不超前,或许像Google、亚马逊等具有活力的互联网企业能够在角逐云计算的同时进行更多尝试,面对激烈竞争的云计算领域,一些玩家能否抽身思考更多的盈利可能还值得商榷。

所谓的突围方式,其实就是差异化的云服务

人工智能也好,认知计算也罢,以及国内诸多云计算公司对视频直播的青睐,归根结底都是在利用差异化的云服务凸显自身的优势,进而在云计算市场博得一席之地。这也就印证了另一种说法:IaaS模式的云计算很容易一两家独大,而场景化云服务尚处于蓝海。

纵观国内云计算市场,主张场景化云服务的专家已非少数,在各大云计算论坛总能听到这样的声音。可就实际行动来说,阿里云和腾讯云等开始提供场景化的云服务,比如阿里云针对电商的一系列解决方案,腾讯云针对微信生态提供了相应的解决方案。最典型的是在2016年刚刚发力的网易云,具体到商业层面,网易已经面向市场推出网易云信(即时通讯云)、七鱼(全智能云客服)、视频云、蜂巢(容器云)、易盾(智能反垃圾云服务)等一系列场景化的云服务。

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