图片来源@视觉中国
文｜自象限
在电影《奥本海默》中，当奥本海默第一次见证了原子弹的爆炸成功，巨大而刺眼的白光穿越了200英里的距离和层层防护，那一刻世界仿佛被抽离，人们见证了力量，也在思考这力量驶向何方。
爆炸声到来之前，这个世界除了耀眼，似乎并没有什么不同。几分钟之后，冲击波吹掉了观测员脸上的墨镜，原子能的力量开始让人震动。
如同2023年，大模型已经“炸”了，但云计算还要再等“几分钟”。3月份，「自象限」与几家云厂商沟通之后发现，那时的他们只知道时代要变了，但如何应对、如何改变，仍然处于迷茫之中。
但局势会随着动荡逐渐明朗，然后逐渐分化出了两派：一派是以阿里云代表的，有更扎实基础能力的老派云厂商，他们以云的能力为核心扩展智能化；另一派则是以百度云为首的，以大模型能力为抓手，试图在变局中弯道超车。
但当所有人都在期待一场历史性变革到来之时，云计算作为最底层的基础设施，变化却并没有想象中那么快。所谓的巨变尚在等待，这辆已经行驶了二十年的列车，仍在原有轨道上以惯性的方式继续加速度：
技术上，IaaS规模化效应在今年初显，云厂商们打起了“价格战”；PaaS层的比拼从数据库卷到了操作系统；SaaS公司开始挥刀向内，先革自己的命；行业格局上电信运营商市场份额异军突起，“集成”还是“被集成”，成为了互联网云厂商们必须思考的问题。
老选手想要巩固自己的地位，新选手瞄准机会蓄势待发，原来的合作伙伴成为了对手。2023这一年，冲击、破碎、*，云计算走向了前所未有的混乱，也将迈入一个史无前例的新周期。
我们通过整理今年云计算的十大关键词，把脉数智化，坐待云起时。
关键词一：鏖战MaaS
于整个云计算行业而言，已经很久没有能让人如此兴奋的事情了。
大模型激起了千层浪，从年初到年尾，阿里云、百度云、华为云、腾讯云、火山引擎，无论大小，几乎主流的云厂商，都在开始谋局MaaS。
3月，李彦宏在文心一言发布会上提出，大模型时代MaaS将成为主流；4月，阿里发布通义千问大模型的同时，张勇表示阿里云已形成模型即服务（MaaS）、平台即服务（PaaS）、基础设施即服务（IaaS）的三层架构；7月，华为云以盘古大模型3.0和昇腾AI云计算服务为基础，推出L0-L1四层大模型架构，独立对外服务；紧接着，火山引擎推出了“大模型商店＋模型工具”的组合——火山方舟。
由于没有主力模型，火山方舟下方集成了7个第三方主流模型，共同提供服务；9月初，腾讯发布混元大模型，同时打造了大模型广场以及精调工具箱。
相继推出MaaS服务，这不是简单的凑热闹，大模型重构了云厂商向企业提供服务的方式，打破了IaaS、PaaS、SaaS的三层架构，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。
微软Azure在4月份率先验证了这条路径的可行性，通过Azure提供OpenAI GPT3.5的核心能力，吸引来了一批新增客户。微软凭借着ChatGPT把自己从一个“半死不活”的状态拉了出来，Azure也子凭母贵，向AWS发起了挑战。
作为OpenAI的独家代理商，所有基于GPT4的MaaS服务都通过Azure完成，这将让Azure快速获得市场份额，甚至有反超AWS的可能；另一方面，通过训练ChatGPT，Azure也快速、高强度地打磨出了自己的智能化能力，成为了全球排名第一的智能云。
2019年的中国，国内移动互联网打得不可开交的时候，纳德拉已经花10亿美金“买断”了OpenAI，提前坐到了AI的赌桌面前。
微软给中国云厂商打了个样儿，由此引出了大模型对云计算改变的两条路线：一层是“AI for 云”，即大模型作为一种新的载体，改变了原来云厂商向企业提供服务的方式，也解开了SaaS轻量化和PaaS定制化之间的难题；另一层则是“云 for AI”，即大模型的出现制造了算力新的需求缺口，云算力的被重视程度陡然提升，过去的十年积累也在今日得以爆发。
前者挑战的是云厂商的创新能力，而后者则考验云厂商的积累。
但站在年底的节点回顾今年中国MaaS的整体情况，由于缺少了强有力的大模型作为支撑，MaaS空有服务形式而没有内核，以及如何将大模型真正在产业中落地进而发挥作用，还处于探索阶段。
关键词二：云原生（分布式）
2013年，Gartner曾提出过关于数字化转型的双模IT概念，模式1为稳态模型，为了优化那些确定性高、可预测的领域。模式2则为敏态模型，为了优化不确定的领域，应对需要探索以及实验来解决的新问题。
图源：Gartner
稳态和敏态问题是当下企业在转型中的两块重要业务，但鱼和熊掌不可兼得。
此前数年，稳态业务一般构建在主机中，要求绝对的稳定性，而敏态业务则需要不停适应变化，一般被构建在云上。
在此基础上，也衍生出了两种上云模式：一种是平迁上云，成本低，也能保证数据的可控性，但同时可用性也低；另一种则是将底层架构彻底做云原生化的改造，一次改造终身受益，但这也意味着成本高、周期长，很难有企业把服务器暂停进行架构改造。
简单举个例子，平迁上云好比将word文档上传到网盘，可以和大家共享但无法同步编辑，这就是“上云”的过程。而云原生则是在石墨中直接建立云文档，不仅能云上存储不受设备限制，同时也能实现更多功能，但也要面临着，一旦石墨文档服务器崩溃、被入侵或者账号丢失，重要文件便无法找回的风险。
简而言之，基于云计算架构下的构建各类应用，这种思路被称为云原生。
而中国过去的二十年，是“上云”的二十年。
一方面，存量市场容量十分庞大。据信通院数据统计，我国截至目前企业上云率仅30%，其中工业、交通、能源等传统行业上云率更低，约为20%左右，对比美国企业85%、欧盟企业70%的上云率，差距高下立见。当然，这与中国企业基数庞大也有很大关系；
另一方面，随着互联网技术的发展，互联网产生的“新数据”也在指数级地增长，企业对云计算的需求也在逐渐增加，逐步从稳态过渡到敏态。
图源:艾瑞咨询
前几年，云原生技术一直处在积累阶段，直到今年大模型的到来，很多环节必须要实现云原生和分布式，基于分布部署和统一运管的云，以容器、微服务、DevOps等技术的一整套云技术产品体系得到了爆发式增长。
今年以来，各大云厂商都在云原生技术上进行了加码，围绕着云原生数据库、低代码开发、开发池化、微服务/无服务等技术重点发展，也让云原生技术成为今年云计算的关键词之一。
总的来看，云原生技术经历了三个阶段，一是基础资源，从容器到容器编排、服务弹性化、镜像轻量化、环境标准化；第二阶段则在应用开发层面，采用微服务架构，比如低代码开发平台，既能轻量化地解决开发需求又能敏捷地满足业务需求；第三阶段则是24年后发展的自动化和极致弹性、无服务化的策略。
关键词三：争夺数据库
云计算发展到今天，经历了几个阶段。最早的云厂商卖存储和计算资源，比拼的是IaaS层的规模化、安全性和稳定性；IaaS同质化严重后，一度掀起了SaaS服务的热潮，但由于中间层支撑度不够，单个SaaS提供的服务能力有限；现阶段，云厂商又将火力集中在PaaS层，通过行业解决方案的形式深入企业数字化。
而在PaaS层的三大基础软件：数据库、操作系统、中间件中，数据库又是今年云厂商争夺尤为激烈的战场，背后过招甚至超过了MaaS层的热闹。华为GaussDB与腾讯TDSQL在深圳宝安机场大屏广告的两边各自较真；阿里云PolarDB在今年几乎打通了产品线，数据库种类更加细分，蚂蚁OceanBase在去年完成了核心产品“小鱼”的打磨，今年正加速迈向商业化。
