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　　最近国内各IT巨头技术布局都颇有看点，先是腾讯宣布将投入5000亿，用于新基建的进一步布局(将重点投入云计算、人工智能、区块链、服务器、大型数据中心等技术)；阿里再投2000亿入新基建，并成立XG实验室，正式入局5G领域；华为发布企业级AI应用开发套件ModelArt Pro……

　　为提高系统的可伸缩及扩展性，目前IT系统使用分布式集群的架构，集群内各节点承担的工作份量平均，这样系统调度起来成本最低，但是考虑硬件设备的型号和算力均会有差异，如果让软件系统直接面对不同型号的设备，根据其处理能力分配任务，那么系统开销将大幅提高。

　　以团队管理为例，如果成员的能力整齐划一，那么按照工作量分派任务即可，这种情况几乎没有什么成本损耗;但是如果团队水平参差不齐，那么协调成本就会急剧增加，而云计算就是这样一种针对分布式系统的技术，“云”能屏蔽底层设备的能力细节，向客户交付标准化资源，也正是因为这样的特点使云服务相比传统IT架构具备更加快速、敏捷的优势，而这恰恰也是互联网时代对于IT技术的基本要求。

　　上云虽好，落地不易

　　随着应用场景越来越复杂，传统IOE式的集中架构已经难以满足在超大规模计算场景下的效率与诉求。同时随着“云”价值不断挖掘，快速上线、高效运行、业务的秒级启动等优势也不断被发现，这些都是企业未来快速占领市场，取得领先关键所在，尽快拥抱“云”才能拥有未来。

　　不过上云虽好，真正做起来却不简单，因为传统IT行业的IOE架构都是典型的中心化模型。也正是因此如此，阿里的王坚院士率先提出来去IOE的口号。

　　上云的过程就是开放的过程，我们看到各行各业的发展其实都是不断开放的历史，比如银行就从银行卡支付、到快捷支付再到目前的开放银行，可以说每一步开放都造就一家联网机构，比如银联、网联，开放银行的联网公司将是银行的集大成者，它会拥有银行全部的能力，但是无论是哪家银行单独打造这样的联网公司都几乎是一个不可能完成的任务。所以从这个角度上看银监会要求银行必须使用私有云的策略，对银行也是一种保护了。

　　业务普遍的共识是上云后IT硬件及运维支付将下降60%，不过私有云只能为单一企业提供服务，其不具备规模效应，也就无法发挥出云的低成本优势。不过经济学的基本原理告诉我们有人为制造的门槛就会有套利行为的存在，尤其对于金融科技的初创公司，就完全可以使用行业云甚至公有云来和银行竞争，这是金融科技公司利用了公有云的成本优势，来为自身迎得的发展空间。

　　如今银行业已开始直面这问题，比如民生银行的核心系统已经全面上云，中信银行的信用卡核心系统已经使用国产分布式数据库Golden DB完成了对传统关系型数据库AS400的取代。相信在时代大潮的推动下，今后去IOE不再只是纸上谈兵。

　　艰难的辉煌，国内云厂商的修炼之路

　　云计算市场最大的特点是边际成本很低，比如一个数据中心的土地、电力、制冷等等成本才是大头，增加一个节点的边际成本其实很低，这也使得云计算是一个典型的胜者通吃型的规模产业，未来的格局肯定是寡头竞争。

　　阿里云技术：

　　在阿里王坚院士带领下，阿里成为国内云计算领域先发者之一。在阿里提出全面云转型的时候，当时不少IT人纷纷表示，云计算的实现尚需要100年的时间。不过100年太久，只争朝夕，就在短短的几年后，阿里云就推出了飞天AI加速引擎AIACC+含光800的组合，打败了Google，拿下了斯坦福大学DAWNBench ImageNet推理成本的世界第一。

       阿里云飞天，目前号称可调度几百万台节点，这在几年前还是不可想象的规模。尤其是双十一核心系统全面上云的消息，更是用100%上云，证明上云是可能的可以说阿里在云计算技术上是绝对的领跑者。所以阿里最近在标准制度方面动作频频，XG实验室的核心成员叶琰是参与了3代视频编码标准规范的制订人员，立项主导了“生物特征识别多模态整合”的国际标准。

　　阿里云神龙服务器、自研AI芯片、布局硅光和低功耗光互连技术，并在最近研制成功了硅光400G DR4光模块和400G SR8光模块等技术，其云计算实力不容小觑。

　　腾讯：

      做为全球社区的巨头，腾讯的QQ类社交软件面对着比其它应用多出几倍的流量短时间突发的场景，在早期QQ面对这样的问题时，会直接补充资源，但是这样就失去了云计算的成本优势。

　　所以可以看到腾讯在更轻量级的容器化方面做了很多细节工作，以满足这种突发、短时的弹性需求。从微信打败米聊的历史也能看到在用户日活、口碑等全面落后的情况下，腾讯靠烧钱式的补贴胜出的。不过这是后发者的必选策略。

　　华为跑分玩家：

      目前AI+云计算已经渐渐成为各大云厂商的主战场，如亚马逊的AWS、微软的Azure提供较强的AI云算力支持。凭借强大的硬件设备能力，华为在这方面也是不遑多让，先是自主研发了号称AI算力最强的昇腾910芯片、打造出基于昇腾910的Atlas900人工智能训练集群，后又在此基础上发布AI云平台ModelArts2.0。华为的理念是打造一站式的开发平台，支撑用户从数据到应用的全流程开发过程，包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，并且提供AI市场功能，能够在市场内与其他开发者分享模型、API和数据集。

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