摘要： 傳統云計算服務的分類方式將逐漸退出歷史的舞臺，功能化和場景化的云服務漸成主流。

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日前，知名市場調研機構Gartner發布了2016年第二季度云服務市場的調研報告，亞馬遜AWS獨占31%的市場份額，微軟、IBM、谷歌等合計23%的市場占有率位居第二陣營，阿里、甲骨文等一眾廠商分食了46%的市場空間。

盡管當下云計算服務尚處于跑馬圈地的階段，市場也剛剛走向爆發期，但隨著微軟、谷歌、亞馬遜、阿里等一眾企業爭相發布云計算產品，基礎云服務的同質化愈發的明顯。

與之同時，微軟與谷歌無一例外的將人工智能和認知計算視為又一個可能的盈利點。然而，人工智能真的會成為云計算白熱化競爭的終結者嗎?

看起來很美的云計算，價格戰卻很殘酷

至少和三年前相比，國內運計算市場已經是另一番景象，騰訊和百度強勢進入云計算并把矛頭瞄向了搶先入局的阿里，網易、金山等企業的加入又增加了市場的變數。除此之外，亞馬遜AWS、微軟、IBM等也紛紛借道入華。

中國云計算市場業已迎來了競爭最為激烈的時代，典型的標志就是價格戰。

自2006年上線以來，AWS已經經歷了50多次的降價，其中2014年之前的市場拓荒期降價了42次，2014年之后遭遇了和微軟、谷歌的價格戰，降價的幅度和頻率令人咋舌，比如2014年AWS的EC2服務價格跳水高達40%。

彼時云計算在美國的市場滲透率約乎是國內當下的情況，而國內也早有了價格戰的苗頭。即便阿里云的降價頻率未曾有一個明確的統計，單從青云在近期實施第6次自費下調的行為來看，國內云計算市場遭受更加猛烈的降價潮似乎不可避免。

原因并不難解釋。

一方面，無論是國內的阿里、騰訊、青云還是借道進入中國市場的亞馬遜和IBM，無不集中在IaaS層面，或許服務能力和規模不盡相同，服務同質化的問題已是必然;另一方面，早期進入云計算市場的玩家看到的是IaaS服務，也是初期用戶需求最大的云服務，但也意味著要在服務器、數據庫等基建上投入龐大的人力和物力。

想要盡快收回成本，出售計算資源便成了最直接的選擇，也是最常見的盈利模式。

事實上，除了基礎設施層面的投入，云服務本身成本并不高且利潤非常可觀，降價不僅能夠降低市場門檻，還能將閑置資源有效利用，尤其是目前巨頭把控市場的情況下，降價的空間也相對較大。只不過當下能夠盈利的還只有亞馬遜等少數幾家，想要收回成本更要經歷一場“持久戰”。

當美國的云計算廠商進行價格戰時，國內的阿里和騰訊等也曾在同期進行價格比拼，前者因為找到了市場和利潤的平衡點而偃旗息鼓，中國市場在價格競爭上恐怕會越來越殘酷。

AI和認知計算將成為云服務盈利模式中的一股清流?

就目前來說，微軟和谷歌這兩位第二梯隊的云計算玩家，不約而同的向外界釋放出希望在AI和認知計算層面嘗試差異化盈利方式的信號。而比云計算聽起來還要高大上的人工智能及認知計算又將如何改寫云服務?

自AlphaGo在圍棋領域大勝李世石后，谷歌最終成為觀眾眼中走在人工智能最前沿的公司，將人工智能和云計算結合自然成了谷歌的拿手戲。

而認知計算這個在近兩年剛剛引起關注的概念，被解釋為能夠自主學習、獨立思考并且為人們提供“智庫”能力的系統，跟大數據、云計算、物聯網、人工智能、機器學習等時下流行的科技詞匯密不可分。

在邏輯上來講，將機器學習技術融入到數據存儲和分析等云服務中，或許會成為通過技術牟利的另一種方式。而亞馬遜的Alexa聲控家庭助理以及Google最新的照片服務卻也將認知計算和云服務進行了融合。

事實上，人工智能在云服務中的應用在國內就早有先例。比如網易在今年年初推出了易盾反垃圾云服務，將人工智能的深度學習技術應用在反垃圾領域，阿里云也推出了小AI等等。

這些案例或許可以證明將AI、感知計算與云計算相結合是可以產生利潤的，同時可以讓云服務市場變得更豐富，減弱同質化對云計算發展的影響。

不過，認知計算和人工智能與云計算結合的做法雖然新穎卻并不超前，或許像Google、亞馬遜等具有活力的互聯網企業能夠在角逐云計算的同時進行更多嘗試，面對激烈競爭的云計算領域，一些玩家能否抽身思考更多的盈利可能還值得商榷。

所謂的突圍方式，其實就是差異化的云服務

人工智能也好，認知計算也罷，以及國內諸多云計算公司對視頻直播的青睞，歸根結底都是在利用差異化的云服務凸顯自身的優勢，進而在云計算市場博得一席之地。

這也就印證了另一種說法：IaaS模式的云計算很容易一兩家獨大，而場景化云服務尚處于藍海。

縱觀國內云計算市場，主張場景化云服務的專家已非少數，在各大云計算論壇總能聽到這樣的聲音。可就實際行動來說，阿里云和騰訊云等開始提供場景化的云服務，比如阿里云針對電商的一系列解決方案，騰訊云針對微信生態提供了相應的解決方案。

最典型的是在2016年剛剛發力的網易云，具體到商業層面，網易已經面向市場推出網易云信(即時通訊云)、七魚(全智能云客服)、視頻云、蜂巢(容器云)、易盾(智能反垃圾云服務)等一系列場景化的云服務。

類如網易等新入局者選擇場景化布局的優勢在于，很多云服務脫胎于多年產品研發的技術積累，了解用戶痛點在哪里，也懂的市場的潛力在哪，云計算時代到來后將這些技術云化并對外開放。

誠然，這一做法巧妙的避開了與IaaS領域巨頭的直接對抗，甚至更有利于帶來付費用戶以收回成本。局限性同樣存在，一是現階段吸引的主要是中小企業用戶，大型企業更傾向于租賃云計算基礎設施并開發相應功能;二是不同服務之間能否很好的兼容，比如說視頻云服務和反垃圾服務之間的無縫連接。

從這點來看，場景化云服務為創業者提供了進入云計算的機會，但巨頭很可能成為最終的市場收割者。

值得注意的是，微軟和谷歌試圖用人工智能和認知計算來打造差異化的云服務，而非局限在PaaS和SaaS層面，要知道無論是谷歌的App Engine還是微軟的Azure最初都是作為PaaS平臺推出的。

傳統IaaS、PaaS、SaaS的服務分類將逐漸模糊，任何單一層面的服務都很難滿足客戶的需求。可以預見，傳統云計算服務的分類方式將逐漸退出歷史的舞臺，功能化和場景化的云服務漸成主流。