2月29日的发布会上，阿里云宣布全线下调云产品官网售价，平均降价幅度超过20%，最高降幅达55%。
为了突出力度之大，阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光用了「两个最、一个首次」来总结：历史上参与产品范围最大——100多款产品、500多个产品规格；受益群体最广——数百万新老用户；首次让利给客户存量订单的未履约部分。
价格战一经打响便硝烟十足。
当日晚间，京东云在微信公众号喊话阿里云、腾讯云、华为云等「特定云商」：随便降，比到底！我们继续全网比价！击穿低价！再低10%！
3月4日，腾讯云也投入了价格战。不过它并非像友商一样卖云计算资源，而是打折出售AI绘画、人脸融合、录音文件识别等AI产品。
几乎可以确定，今年云计算的价格战将比2023年更加激烈，也更加持续。不过在竞争的背面，也可以看到一种心照不宣的默契。毕竟价格战只是这些云厂商们刺激需求，打开行业天花板的手段。
时至今日，云计算行业如何发展早已不是单纯的商业问题，如何提升中国的整体算力效率受到社会各界的重点关注，而云厂商们，显然将长期在复杂的博弈中前行。
本文主要聚焦三个问题：
1、本轮价格战与过往有何不同？
2、AI与云的结合给行业带来了怎样的变化？
3、在中美云差距持续扩大的背景下，云厂商们凝聚起了什么共识？后续又将如何演化？
01
确定的价格战，不确定的行业天花板
价格战是云计算行业发展的正常现象——随着技术迭代以及规模效应的释放，云计算成本每隔一段时间就会迎来一次下调。价格战正是云厂商们面向市场回馈技术、规模红利的手段。
“降价会不可避免地导致阿里云未来的营收和利润下降，但这不是短期的市场竞争行为，而是长期的战略选择。”刘伟光说。
细数过去几年的价格战，阿里云总是打响第一枪的那个人。去年，阿里云在4月26日宣布“史上最大规模的降价”，核心产品全线下调15%打破50%，储存产品最高降幅达50%。紧接着，京东云、腾讯云、华为云、天翼云逐渐释放出了降价的消息。
从路线来看，去年各大云厂商的降价模式可以分为两种。一种是阿里云和京东云将To C的打法搬上了To B的战场，通过“0元试用”“1元享受2年服务器”等促销手段吸引新用户入驻，再进行持续的销售和服务，赚取增值费用。
另一种是像华为云这样，利用代理商、服务渠道商渗透公司。华为去年重新规划了渠道，给面向政企和大KA客户的销售团队更大的优惠力度和操作空间。
今年除了这两种模式之外，腾讯云首次提出，通过打折AI产品带动云资源使用量。
花式降价的路线分化背后，是云厂商规模和经营策略的差异。阿里云作为国内市占率最高的云厂商，规模效应显著，通过扩大用户基数能够进一步均摊成本，而华为云基于多年的政企市场经验和团队作战基因，在渠道发力更得心应手。
值得一提的是，阿里云的降价并非简单的「以价换量」。针对2023年阿里云的降价策略，「自象限」曾指出，降价的核心产品包括新款迭代后的旧款服务器，受使用年限的限制，硬件从出厂那一刻就开始贬值。同时，部分高频、低毛利的打折产品也带动了低频高毛利产品的销售。
扩大规模、高频带低频、低毛利带高毛利，类似的逻辑在今年阿里云的促销政策中也有所体现。
一方面，本次降价涵盖新老用户，甚至在生效时间上向前覆盖上一笔订单的未履约部分，显然是为了在保障客户规模的情况下进一步冲高上限。另一方面，在品类上，云服务器ECS、对象存储OSS、云数据库RDS，这次降价的产品都是都是云上用户使用频率最高的核心产品。
阿里云的价格战看似来势汹汹，但矛头并非对准同行，正如刘伟光所说：“降价举措不是针对腾讯和华为，而是为了吸引72%的增量用户。”
72%来源于中国信通院的数据。截至2022年，美国公共云占比60%，而中国仅有28%，剩下的72%都是企业自持的服务器。阿里云的目的，正是将这部分拉到自己的商业版图里。刘伟光在发布会中提出「时间成本」的概念，强调云计算即买即用，也是在指出自持服务器或自建云耗时长的弊端。
非互联网行业对云计算的不待见是阿里云眼下最头疼的问题。过去十年时间里，云计算在互联网行业中的渗透率已经从60%增长到了74%，比例与欧美整体上云率相近，而非互联网行业的渗透率在此期间仅从24%提升到了29%，远落后于其余市场。
客观来说，低渗透率并不能全怪这些企业「跟不上时代」。
以政企市场为例，即便不考虑信息安全问题，国企也更倾向于自建云/服务器，因为它们有足够长的生命来将成本平摊到采买公共云服务以下，并且，这些企业往往原本就配有IT部门，并没有增加太多人员支出。
由此可以预见，如果以打开市场为目的，2024年不会是阿里云最后一次打价格战，但能否取得理想中的效果还有待观察。
从全球云计算行业近些年的发展来看，价格并非打动客户的核心要素，而是产品。
某种程度上，阿里云正在走AWS曾经走过的路。AWS成为全球市占率第一的云商，靠的正是降价。截至2020年5月，亚马逊AWS一共降价82次降价。巅峰时期，AWS曾连续3年，每年降价12次。
但近些年低价策略正在失去魅力。在营收规模、利润率、增速等多个方面，微软均超越AWS。市场认为主要得益于微软的「水桶型」结构，在IaaS、SaaS、PaaS均有产品布局，为客户提供全链路服务。
类似的变化也在中国市场上酝酿。此前有业内人士透露，学微软几乎已经成为公司内部的政治正确，高层整天都在想着如何形成水桶式结构。
整体来说，今年的价格战背后既有行业发展的客观规律在起作用，也有阿里云「逼」同行一起刺激需求，打开天花板的心思。
02
“AI+云”引起的分化
业界普遍认同「AI+云」是云厂商的新增长点，但与海外巨头相比，国内云厂商的财报尚未明显反映出AI给企业营收带来的贡献。
去年，亚马逊、微软、谷歌均取得了两位数的营收同比增长，谷歌云的同比增速更是达到了25.9%。此前「硅基研究室」在《美国三大云厂商的业绩里，透露出哪些信号？》中指出，AI是三家企业高增长的核心动力。
而国内云厂商仍的营收增长仍徘徊在个位数。
日前，百度和阿里分别发布了2023年财报。其中，阿里云第四季度营收280.66亿元，增长3%，经调整EBITA利润增长86%至23.64亿元，创财年新高。
百度的财报中虽然没有单独列出百度智能云的营收，但李彦宏在后续的电话会中透露，百度智能云四季度总营收84亿元，其中大模型为云业务带来约6.56亿元增量收入。
仔细翻阅这两份财报，AI都被重点关注，虽然眼下带来的收入还不足以直接对业绩形成支撑，但隐隐已经展现出了它的潜力。
譬如百度给出的这组数据：截止2023年底，百度飞桨平台已经凝聚1000多万的开发者，并服务23.5万家企业单位。目前，开发者已经在飞桨上创建了86万个模型。
这些开发者无疑未来将为云商业绩带来可观的增量。
AI将给云厂商带来怎样的红利？「硅基研究室」认为，有以下两个方面：
一是大模型与云天然契合，高质量算力需求给「技术流」玩家带来了更多订单。训练大模型需要大量GPU高效、稳定运行，这意味着技术门槛和金钱、时间成本都很高，随买随用的云服务会是比自建云更好的选择。
与此同时，过去市场上算力中心提供的主流算力是以CPU运算为核心的通用算力，与大模型训练所需的以GPU为核心的智能算力不适配，此间差异也带来了新一轮算力基建。互联网云厂商得益于技术优势能在其中挖掘到更多的红利。
据「数智前线」整理的2023年第四季度政企数字化中标信息，合计266个百万元以上的大单中，阿里云成为非运营商云中，中标最多的一家，单季度内获得了超70个百万元以上项目。
二是MaaS（模型即服务）概念出现后，云计算行业原先的IaaS、SaaS、PaaS服务范式发生了改变，转为作为底层能力或集成平台，接入企业业务系统和数据，直接作为中枢大脑提供服务。
这种服务模式的可行性率先被微软验证。作为OpenAI背后的云厂商，所有基于GPT4的MaaS服务都通过Azure（微软的云服务业务）完成，不仅提高了市场份额，更高强度地打磨出了自己的智能化能力。
效仿OpenAI与微软的合作，中国云厂商衍生出两条「AI+云」的路线。
一是立足于云厂商创新能力的「AI For云」路线，即大模型作为一种新的载体，改变了云厂商向企业提供服务的渠道，也解开了SaaS轻量化和PaaS定制化之间的难题。
腾讯云在本次价格战中并非促销云计算资源，而是直接出售AI产品，正是此路线的体现。
二是积累较深、规模较大的云厂商采取的「云For AI」路线，即大模型制造了新的算力缺口，云计算的重要性陡然上升，过去建立起的规模优势得以爆发。
市占率最高的阿里云自然成为了第二条路线的「扛把子」。在去年的阿里云栖大会上，阿里巴巴董事会主席蔡崇信指出，中国有80%的科技企业和一半大模型都跑在阿里云上。
值得一提的是，路线分化之外，几乎所有互联网云厂商都选择了收拢阵型，由「规模」转向「盈利」。譬如阿里云减少了利润率较低的项目，李彦宏为内容、云计算、大健康、个人云、小度等业务板块都设定了利润目标，腾讯云从利润薄、订单大的「总集成」后退至利润厚、订单小「被集成」。
类似「开源节流」的情况也发生在海外。据「金融界」报道，今年迄今，美国科技业已有近150家公司宣布裁员近4万人。这种现象类似于科技行业的周期——每当出现一种新的关键技术，企业便需要砍掉尝试性业务，全力投入到真正的确定性当中去。
站在当下，回顾过去一年多时间里中国云计算行业的整体情况，互联网云厂商已经在AI的催化下有了更明确的方向，基本完成了新一轮的队形调整。
但同时，由于缺少GPT-4那样具有统治力的大模型，MaaS等新模式还没有拉动云厂商实现高增长，带动传统企业上云的吸引力。
03
云计算的2024，在焦虑中凝聚共识
“许多客户仍将云视作服务器资源，但云计算不仅仅是信息化的替代品，它带来的价值远不止于此。”
在阿里云2024年战略发布会现场，刘伟光曾数次强调市场对云计算的认识不足。
对此，他给出了许多组类似云计算降低了喜马拉雅42%离线任务平均时长、70%长尾任务时长、提升30%即时查询性能的数据。
这些数据背后当然有阿里云「卖货」的意图，但也藏着中国云计算行业的底层焦虑。
焦虑首先来源自中美云计算行业的差距。
从营收差距来看，2022年微软云是阿里云的7.6倍（以当下汇率计，后同），2023年第四季度缩小至6.7倍。但市场份额方面，根据Synergy研究院发布的最新全球云计算市场排名，阿里云（4%）已经跌出了全球前三，与第三的谷歌云（11%）拉开了接近3倍的差距。
其次，算力利用率上的差距也让从业者紧张。
中国信通院的数据显示，虽然中美在服务器数量上的差距并不大，中国有2000万台，而美国有2100万台。但美国60%的算力由公共云输出，而中国仅有28%。
云计算行业技术人士的一个共识是：相比于私有云，公共云是更先进的生产力。此前《财经》曾给出一组数据，公有云CPU利用效率高达25%-50%。私有云部署的CPU使用效率通常仅为1%到2%，一般不超过5%。
最后一重焦虑来源于算力分散。
《财经》此前对比了近五年来中国和国际的公有云IaaS、数据中心投资增速，发现两者发展趋势截然相反。IDC和Gartner数据显示，2019年以来中国的数据中心投资增速不断上升，公有云IaaS市场增速下降。国际市场公有云IaaS市场增幅则始终高于数据中心投资增速。
此种现象不仅意味着头部科技公司能获取的新增AI算力变少，还可能导致它们的生存空间被地方智算中心挤压，规模效应难以发挥优势。更大的隐患在于，如果各地智算中心缺乏自我生存能力，将需要更多市场补贴，进而带来财政负担。
《财经》采访的多位政策人士对他们表示，不鼓励地方政府亲自下场建智算中心，因为这容易导致重复建设、资源浪费。
以上可以说是行业共同的焦虑，也可以说是行业的共识，在AI掀起的洗牌当中，基于这些原点，玩家们正在寻找新的共赢路径。可喜的是，目前已经能看到一些成果了。
最直观的变化是运营商云和互联网云开始分享算力基建带来的红利。
前文提到，阿里云在2023年第四季度斩获了70多单百万元以上的大单。其中可看到，在部分订单里，阿里云、腾讯云、中国移动采取合作，共同进行云平台或算力中心的建设。比如珠海区智慧云平台项目，就由腾讯、阿里、中国电信、中国移动四方共建。
变化的另一面发生在国产芯片上。
去年华为发布的昇腾910B，被普遍认为是目前中国市场上最具竞争力的人工智能产品，性能可与英伟达A100对标。
虽然目前昇腾910B只是「能用」，说不上「好用」。华为生态方面仍与英伟达CUDA有很大的差距。但为了避免地缘政治带来的不稳定性，越来越多云厂商正在逐渐采用或兼容华为的芯片。为了助推这一过程，华为甚至为很多企业派出了驻厂工程师，专门解决昇腾的适配问题。
政策上，云计算行业的困境得到重视，相关文件中的约束条款为企业发展留出了更多生存空间。
2023年12月底发改委等五部委联合发布的《深入实施“东数西算”工程，加快构建全国一体化算力网的实施意见》中指出，“国家枢纽节点外原则上不得新建各类大型及超大型数据中心，坚决避免区域间盲目无序竞争。”
对中国云厂商来说，2024年是不确定与确定并存的一年。
不确定性在于，虽然已经出现了一些共识和利好因素，但终点仍扑朔迷离，所有玩家都要需要在历史的烟尘中寻找出路。
而确定性正来源于此，在没有人知道「正解」的当下，云厂商们仍根据自身特质选定了方向和路径，并将以年为单位贯彻下去。
究其根本，只有行动才是唯一的答案。
注：文/白嘉嘉，文章来源：硅基研究室，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：硅基研究室
