2024年注定是云計算發展的關鍵時間節點。

在大模型的促進下，千行萬業的智能化轉型愈演愈烈，而云化算力作為靈活高效、性價比極高的算力資源獲取方式，正在成為各AI廠商新的算力底座。如果說芯片是智能時代的“石油”，那云化算力就是AI發展的“新能源”。

新舊業態的轉變，對云計算的影響絕不僅僅限于技術層面，屬于云計算的“黃金時代”或許才剛剛開始。

云計算的“第二增長曲線”

生成式AI正在席卷千行萬業，想要拿到通往新時代的船票，“上云”可以說是第一選擇。生成式AI需要云計算，也為云計算提供了新的驅動力。

人工智能釋放出的增長推動力，讓華爾街的分析師們普遍充滿樂觀態度。券商Wedbush的知名科技分析師Daniel Ives直言：“未來6到12個月內，人工智能用例可能會在整個企業領域呈爆炸式增長。我們將此視為的‘iPhone時刻’，人工智能將改變很多產業未來幾年的云增長軌跡，我們對此充滿信心。”

云計算經過多年的發展，如今已成為數字時代的支撐底座，不只是云廠商和大模型廠商，走在AI第一線的大中型企業，也已經將云計算與AI的一體化作為戰略方向。對于2025年國內云計算行業將發生怎樣的變化，近日，科技云報到記者獨家采訪了中國信通院云計算與大數據研究所副所長栗蔚。

中國信通院云計算與大數據研究所副所長栗蔚 中國信通院云計算與大數據研究所副所長栗蔚

栗蔚表示，云計算與AI的結合將會越發明顯，作用也更顯著。微軟、亞馬遜云科技、阿里云等國際主流服務商正在積極調整技術架構，將AI深度嵌入進云體系架構，使之更加完整和統一，能夠適應未來AI發展的需要。

今年8月，OpenAI 發布了一項新功能，讓企業級客戶群體可以使用自己的公司數據來定制化或者微調AI大模型 GPT-4o。隨著AI大模型企業對于企業級客戶的競爭搶奪加劇，OpenAI這項針對企業的全新功能重磅亮相，表明全球企業級服務已經成為AI持續發展的重要趨勢之一。對于中國而言，云廠商提供一整套的云+AI應用服務，將是未來新的業務增長點。

栗蔚表示，云計算在企業中扮演的是資源納管和人工智能任務部署的中樞角色，包括智能算力、芯片等諸多資源都會納入云計算的統一管理和調度。云計算納管之前，智算芯片的故障率達到30%左右，而云計算介入后，經過編排部署，減少了芯片故障率，有效利用率由原先的60%左右提高到96%。因此可以看到，未來調度編排技術正變得愈發重要，成為高效資源管理和任務自動化的核心。通過智能算法和機器學習，調度編排能夠實時分析系統負載、優化資源分配，并根據需求動態調整任務執行順序。這不僅提高了系統的運行效率，還降低了人力干預的需求，提升了響應速度和靈活性。

另一大變化就是國際化。國內的云服務商出海是在2015年左右，以阿里云為代表，一方面服務于客戶出海，另一方面服務于國外客戶。2022年左右，三大運營商開始出海。栗蔚預計，國內云服務商出海會在2025年達到一個小高潮。其中有兩個原因，首先國內的云計算市場逐漸從藍海變成紅海，中大型企業的上云率在90%左右，但小企業這一比例僅為19%左右，因此高價值客戶將逐漸從國內轉向國外。

同時，國內很多像新能源車、智能網聯汽車等工業制造業正加速出海，這些車輛銷售到海外之后需要提供相應的運營服務，因此也需要云服務提供支持，這也給國內的云服務商出海提供了重要契機。

第三個變化，隨著像《黑神話》這類云游戲的全球化，也進一步拉動了對云服務的需求。在這波出海浪潮中，東南亞、中非、中東擁有較大的機會，歐洲也是一個主要的市場。在亞太地區，中國云服務商市場占有率將近50%，下一步就是往中東、歐洲、中非、南美等區域擴展。

在應用方面，低空經濟是云計算一大創新應用場景。通過搭建一張智能的低空算力網，將低空飛行器的導航數據、通信數據、感知數據等多模態數據資源進行數據打通，之后將數據匯集到云控平臺提供統一的服務和決策，這也是各地制定低空經濟規劃的重點之一。

栗蔚認為，云計算是算力互聯網的核心操作系統，可以提供算力漫游，將算力從終端遷移到邊緣計算平臺。與選擇資源池的傳統云模式相比，未來的云服務可能會以一種“卡時”的形式提供，比如一個月50小時的卡時，算力互聯網服務商會調度全國各地的算力資源提供算力服務，企業無需再通過購買智算主機選擇資源池，只需在卡時的時間之內使用即可。

如果將資源上云、應用上云看作是云計算的“第一增長曲線”，急劇增長的AI需求，將為云計算帶來“第二增長曲線”，在基礎資源需求逐漸飽和時，為云計算行業開辟了新的增量市場。

下一代云，正在變得智能

在最近IDC發布的“下一代云”白皮書——《聚焦平臺能力，支撐智能化業務發展》指出，2022-2027五年間中國公有云市場年復合增長率將達到26.9%，其中PaaS增速最快，為30.5%，SaaS緊隨其后為28.7%。當云計算的基礎設施建設完成后，中國公有云市場正在從資源驅動型延伸至技術和業務驅動。

隨著智能算力逐漸成為算力結構的主要組成，傳統的通用云計算正加速與智算融合，從傳統的IPS（IaaS、PaaS和SaaS）架構向IPA（Infra、Platform和Application）更適合人工智能垂直整體的架構轉變，下一代云將是按需適配企業智能化發展的“智能云”，云是AI落地和發展的土壤，AI也會助推云平臺發展。智能云通過對大規模異構智算資源的融合與調度，能夠屏蔽各種底層復雜的計算資源、兼容多種芯片架構和開源框架，提供豐富的云計算工具，提高算力資源利用率，保障各種AI模型算法在智能云平臺上實現高效便捷地運行。

云計算作為支撐大模型的算力底層，與AI緊密聯系，對于2025年云計算和AI的結合還會怎樣的新機會？

栗蔚表示，隨著大模型的發展，參數的量級已經不是衡量大模型效果的唯一標準。根據應用的場景不同，模型的參數并不是絕對的越多越好。因此，2025年大模型將可能不會再單純唯參數論，而是下沉到產業和場景，根據行業的特性區分不同的類型。其次，數據的質量和有效性也很重要，才能夠提升大模型的準確度。比如醫療數據可能會通過數據開放共享平臺，進一步提升診斷的準確性，這就需要云平臺提供支持。

對于云計算技術是否已經深度成熟，還會在哪些方向上有創新迭代，栗蔚認為，云計算已經不是一個技術，而是發展成為一類技術體系。從Open Stack、Container到K8s，云計算在不斷的螺旋式迭代上升，會隨著硬件和上層應用的變化去增強或更新技術體系。

在過去，云計算更多承載的是傳統數字化轉型需求，重點在于高效敏捷開發部署，通過上層連接應用，下層連接x86等虛擬化資源，使得其可以彈性擴展。到了智算時代，云計算的體系發生變化，從以通用計算為核心到以智能計算為核心，更像是一個按需使用的“六邊形戰士”，下層除了連接虛擬化資源之外，還有今天的智算資源，上層除了傳統軟件應用之外，還有大模型等任務式應用。這種情況下，云計算不僅要能繼續兼容傳統應用，還要根據智算的需求進行調整，基于GPU開發框架進行任務的編排調度部署。

中國信息通信研究院《云計算白皮書（2024）》中強調，未來數年，云計算在提升人工智能算力、算效等方面的價值將被接續發掘，并深度影響社會發展、產業變革、人類生產生活。模式上，“云+AI”服務模式創新發展，將開啟云計算產業智能化新紀元。技術側，云算加速融合，算網云調度操作系統推動算力、網絡、云計算協同發展，加速高效互聯的算力互聯網體系構建，算力標識、高性能傳輸協議 RDMA 等核心技術將成為創新發展方向。服務側，人工智能技術演進正加速算力結構變革，智能算力成為未來算力主要競爭點，“計算能力+AI 服務能力”的智能云計算將成為關鍵，智能云服務技術和應用發展成為趨勢。應用側，MaaS、AISaaS 以標準化、便捷化等為特征的云計算基礎設施封裝 AI能力，將極大地推進人工智能大模式的落地應用，成為未來數年的發展重點。

就現階段而言，云計算的增長引擎已經從價格渠道逐步向需求驅動、價值驅動轉變，勢必會倒逼云廠商改變市場策略，將資源投入到核心領域，繼而從“低水平內卷”重回理性增長的軌道。

把視角再放長遠一些，AI對云計算的“顛覆”才露出冰山一角，過去的云服務是以功能為中心的，譬如CRM、客服系統、OA等。未來將是以場景為中心，基于大模型的能力，打破功能上的邊界，深入場景解決問題。彼時，云計算將漸漸剝離資源屬性，成為智能世界的“底層系統”。

新的大幕剛剛打開，新的能量也正在整合注入，新的浪潮已經開始洶涌起來。

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