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多年前，提起云或许很多人还有不知所云的感觉，但今天，大众对云的感知越来越强烈了。
社会数字化的成效不仅落实在生活中的方方面面，市场数字更为直观：据Gartner和中国信通院的统计数据，2021年整体规模已经增长至453亿美元，虽然规模上仍不及美国，但5年内的发展速度已经3倍于美国。
快跑式的发展速度背后，是国内云服务商竞争格局的加剧。
对比2017年公有云市场份额与2021年云基础设施服务份额数据，不难发现两点明显变化：
一是头部效应加剧，中国Top4的云厂商已经占据了80%的市场；二是挑战者的突围，从Others到跻身国内第二大云服务厂商，华为云的迅猛攻势可以说非常出人意料。
同样的五年时间，全球云计算市场的格局也有微变局：黑马微软同样在几年里将自己的市场份额从超过10%提升到了超过20%，跻身全球Top2。
对比同样快速崛起的华为云，两大挑战者的相似点是都更擅长服务政企、行业数字化转型，这也折射出全球云计算似乎正在进入了一个全新的发展阶段——从互联网为主体向各行各业都开始应用云计算的发展深水区。
云计算深水区为何特别难？
亚马逊从电商起家，为了满足自己的业务需求，打造了一整套自用的先进云计算体系，随后将自己闲置的云端资源作为商品出售。在整个云计算发展的最初期，行业被牢牢限定在互联网行业中，亚马逊和客户的关系更像是师傅掰块面包给徒弟。
但互联网行业云计算几年的高速发展覆盖下，这一块最成熟、也最容易拿下的市场开始变得僧多肉少，互联网以外的其他行业数字化价值却越来越高，让云计算的客户不可避免地覆盖到其他行业中去。
云厂商的产品从过去的直接卖云端机器、硬件、基础能力，变成了根据特定行业、特定客户商业模式提供服务能力，妥妥的服务业属性。甭管云厂商过去市场份额多大，只有真正理解用户的需求，并且能够打造出对应产品才能获得客户青睐。
在向其他行业普及云计算这一趋势中，中国明显走得比发达国家要慢一些：美国企业的上云率在85%以上，欧盟企业上云率在70%左右，我国企业的上云率仅达到30%。尤其是工业、交通、能源等传统行业的，上云率只有20%左右。
如何服务好其他行业客户，打开云计算新的潜力市场，就是摆在国内云厂商面前最紧迫的挑战，也是终究要找办法啃下的硬骨头。
在云厂商的早期尝试中，因为其他行业的需求完全不同于互联网行业，且不同行业之间的需求又大相径庭。云厂商们无法直接通过自己使用的资源和能力碎片交付，反而被迫陷进了帮助客户数字化改造、为客户量身打造特定解决方案的双重泥潭。
在能力之外，传统行业对于技术的谨慎也远比互联网行业更重，许多政企客户都会担心转向云计算之后自身业务的稳定性（无法正常工作）和连续性（不适应上云、过度依赖云），以及上云之后自身业务的合规性、数据安全性等问题。
持续根据客户的实际需求、痛点创新，成为了云厂商们的选择之一，典型的代表是混合云路线的再次兴起。
在当下很多典型的敏感数据应用场景中，例如许多大规模的健康码、核酸应用中，保护隐私和安全性的需求非常突出。同时在本地和云端建立存储和计算能力的，并且严格控制敏感数据的读取和转移，显然比直接把所有数据直接上传公有云的做法更合适。
为此，云厂商也扩展了自己的技术能力和商业模式。例如华为云早在2019年就开始构建全栈混合云，直接瞄准了政企数字化的需求。
在基础的云计算服务能力之外，智能化对于高效可用的智能云计算能力的需求也很能说明问题。越来越多的人工智能新技术首先在中国得到大规模应用，例如物流行业普遍应用的智能OCR识别技术对整个产业的效率提升可以说是指数级的。
AI技术在重塑行业应用场景，但今天的政企面临的困境是，从当前的业务场景出发到真正的智能化之间还有巨大的鸿沟，而跨越这一鸿沟是时代对云服务厂商提出的新要求。许多云服务厂商都做了积极的尝试，比如华为云构建了ModelArts 一站式AI开发平台，以云端AI计算能力和服务为基础，通过高效完成海量数据处理、大规模分布式训练、自动化模型生成、端边云按需部署在内的整套工业化流程，为行业探索智能化提供了可靠有效的智慧底座。
加强投入研发，凭硬实力啃下硬骨头
对整个云产业而言，过去的几年毫无疑问是产业红利的初显端倪，而所谓的硬骨头也正是产业数字化红利的坚硬外壳，没有点真正的硬实力很难啃动，而华为云也好、微软也好，真正能够实现自身突围的杀手锏，一方面是技术够硬，另一方面是目光够锐。
根据全球权威信息与分析咨询公司IDC近期发布了最新的统计数字，华为云凭借在政务大数据领域的持续深耕和领先的技术方案，一口气拿下了中国政务市场中基础设施、专属云基础设施、政府大数据三个项目的份额第一。
截至目前，华为云已经累计服务了超过700个政务云项目，包括40多个国家部委级项目，630多个市县政府和委办局项目。
通过准确地判断整体市场趋势和研究中国云计算政企市场的需求，华为的技术和产品也走出了一个清晰的发展路径：2017年的混合云，2018年开始转向全栈提升，2019年开始全力推动智能化，2020年正式开始扩展各行各业的应用和开发者生态。
以2017年主推的混合云为例，就是华为充分考虑到政企客户对于云计算安全的担忧所推出的产品和服务。相较于单一公有云或私有云环境，混合云的部署架构更能满足企业核心业务系统实现平稳过渡、负载的弹性伸缩以及容灾等要求。客户可以将面向客户交互的业务以及互联网业务部署在公有云上，将核心业务系统通过私有云环境部署。
如果说混合云是根据国内实际情况而做出的市场决策，那么后来的全栈和智能则是华为云在云计算技术上对包括国际巨头在内的超越。前者的核心意义在于整体提升云产品的竞争力，后者的意义在于通过智能化突破为企业带来变革的动力。
遍观全球云厂商，嘴上进行云计算全栈布局的有很多，但像华为云这样真正从IT基础架构厂商起步、逐渐渗透到云计算方方面面如计算芯片、存储解决方案、网络架构、操作系统、数据库、中间件的厂商并不多。
通过一系列自有技术和产品的打造，华为云建立起了一整套体系化、符合云原生（在软硬件上专门为云计算而设计打造）的基础架构和服务能力，不仅实现了业务的灵活性，还从根本上压低了所有服务的基础成本。
在智能处理、数据库体系、网络架构等云计算基础组成技术上，华为云也投入颇多，针对国内市场实际情况所打造出来的一系列旨在帮助客户数字化、智能升级的产品均获得了客户好评。
华为云在2021年底还推出了业界首个分布式云原生产品华为云UCS（Ubiquitous Cloud-Native Service），为企业构建了云原生业务部署、管理、应用生态的全域一致性体验。基于云原生 2.0，华为云已支撑金融、互联网、汽车、物流、零售、能源等行业客户实现云原生转型。
广发证券携手华为云逐步将IT系统架构进行升级改造，创建了一整套高效运维能力，完善了应用生命周期管理能力和自动扩缩容机制，整体提升运维效率40%；具有3500多万用户量的易淘金APP通过华为云的支持，将业务推出周期从周降低到天，成为支撑业务的快速增长及迭代的创新底座；新加坡Nestia更是将其全量业务和APP应用搬迁部署到华为云上，整体性能提升了20%、成本降低了30%。
华为云还为客户提供了强大的全球化部署能力，印尼创立的极兔快递在短短5年时间里就成为了东南亚快递公司中的龙头，网络覆盖东南亚7个国家，业务持续高速发展。在这个过程中，华为云持续为其提供稳定可靠的云基础设施、大数据等服务，支撑其快速成长。同时通过云端部署对7国进行系统优化和整合；调整部署架构，将系统上线时间从2个月减少为1周。原本7个国家各自部署服务器，转变为云端统一部署虚机，大量减少在当地的IT运维人员投入。
在人工智能应用领域，国内知名的短视频平台秒拍通过华为云的支撑，高效了解大多数UGC用户个性化的内容需求，让大量优质的个性化内容精准触达感兴趣的用户。华为云助力秒拍构建的新算法根据用户画像精准推荐视频使秒拍短视频业务点击率平均提升20.01%，人均视频观看数提升10.42%。同时利用华为云容器高效率、低资源占用的能力，秒拍在应对突发性大流量冲击时也可以快速完美扩容。
华为云和客户合作，实打实创造出来的改变，都在彰显着华为加入中国云计算市场之初就已经形成的那个关键思考：中国云计算最终的使命，是为各行各业推进数字化、提升产业效率赋能。
智能部分华为云的优势更大，其持续演进的ModelArts一站式AI开发平台当前已经能够打造10万颗AI处理器、最大32EFlops算力的超大规模训练软件集群。在计算规模能力之外，华为云还发布了三大AI根技术：盘古系列预训练大模型、天筹 AI 求解器、业界首个知识计算解决方案，三者有机结合，可以大大降低AI应用于新行业、新场景的难度。目前这套架构已经在城市、金融、医疗、工业、交通等10余个领域有着广泛实践，落地全国20多个标杆城市及多个标杆企业。
在云计算核心的数据能力上，华为云FusionInsight提供了云原生、湖仓一体、存算分离的大数据云服务产品组合，三次蝉联中国大数据平台市场第一，其主力销售产品MRS、 DWS、DGC、 DLI已覆盖超过10000家互联网客户和3000家政企客户。
专为政企客户提供，部署在客户本地数据中心的华为云Stack目前已经提供了面向7大行业的23个场景化方案 ，总计能够提供12类、 80多个云服务。目前已经服务超过4800个政企客户。助力多省财政、金融行业、高速道路、机场、国家管网、国家电网等客户的全面数字化转型。
移动互联网红利十年之后，是产业数字化、智能化红利加速释放的这几年，云厂商在这个过程中，不仅会面对更大的商业前景，也会肩负更大的挑战和历史使命，尤其是完成对中国广泛产业的数字化变革。在这样的大势之下，我们看到越来越多的产业创新正在释放全新的价值，也看到许许多多的企业正在乘云而上，处在产业数字化的中场，先行者的眼中看见的是产业创新的新想象，而这同样也是未来华为云更进一步的新可能。
