亏了13年的阿里云刚赚钱，怎么就被逼着五折大促销了？_风闻

本文原创于微信公众号：差评  作者：差评君

****最近，各个大厂好像开始卷云了？

4 月 26 日，阿里云宣布开始史上最大规模的降价，核心产品价格全线下调 15 ％至 50 ％。

这不光刷新了阿里降价的最高纪录，即使放到同行里比价，也是能 “ 大杀四方 ” 的程度了。

而打折的几个产品，价格基本都达到了主要几个竞争对手的 7 折。甚至有网友调侃道，这轮降价过后其他厂商可以靠倒卖阿里云的产品赚差价了。

那么，这次降价，会不会引起新一轮的价格战呢？差评君觉得，这几率实在不小。

****回顾之前的大规模降价，各大云巨头几乎都无一幸免的被卷入其中。

就拿 2015 年的那场惨烈的 CDN 价格战来说吧，阿里云在当年 5 月宣布降价 21.2% 之后，腾讯云反手就是一个 “ 加倍 ” ——降价 25% ，力度一个比一个狠。

结果，就是它俩把当年市占比接近八成的 “CDN 双雄 ” ——网宿科技和蓝汛，给揍成了麻瓜。

而在全球范围内，云计算行业的这种价格战，其实更加精彩。

亚马逊的 AWS 在 2016 年甚至把降价玩成了一门 “ 艺术 ” 。

在和 Azure 、谷歌云、 IBM 价格战打得最火热那几年， AWS 创造过一年降价 12 次的纪录， 2011-2013 年的亚马逊每年的降价次数都高达两位数。

当然了，如果说阿里这种台面上的降价已经算疯狂的话，那么云企业们对大客户的争夺，就可以说是魔幻了。

最典型的一个例子就是，在去年的一次云业务招标中，浙江电信以 400 万价格中标。但是亮点在于，华为出价 267 万，打了 6 折竟然还屈居第二。

这种程度的让利都没中标，可见竞争的残酷。指不定大家在价格之外的服务里卷成啥样呢。****（ 项目采用综合评分法，一般来说价格分数只占 30% ，商务 15% ，技术 55% ）

而在此之前的一段时间里，腾讯云更是以 “ 狂人 ” 著称，时常 “1 元、 1 分中标 ” 不计成本拿下一些 “ 政企云业务 ” 来提高影响力。

怪不得大家都说，云计算厂商的竞争走到了新的阶段——既要盈利，又要抢市场，还要争大客户，也要搞生态。

但是令人好奇的是，为什么在这个节点突然就开卷了呢？

显然，无论在哪个行业，内卷的原因都大差不差：竞争者太多了。

这些年，云服务 “ 新势力 ” 不断冒头，甚至很大一部分，其实还是之前的客户。

要知道，国内互联网大厂在使用云计算的过程中，数据储存量、访问量的膨胀，是非常惊人的，最典型的例子是：

在 Flexera 的《 2022 年云状况报告 》中， 750 名接受调查的高管表示，他们预计明年云成本平均将增加 47% 。

这种指数增长的费用就导致，有头有脸的大厂们都面临一个抉择：要不要自建云？

但无论是出于成本的考虑，还是更深层次的数据安全的需要，自建云都是一条 “ 不归路 ” 。

一旦你用上云服务器，新的问题就出现了。

云计算的需求是由 “ 最高峰时的算力需要 ” 决定的，这就是所谓的弹性。

但在平时，企业用到的算力可能是峰值的 1/3 甚至更少。

这你不能浪费吧。于是，不少自建云的企业就选择把闲置算力租给中小企业， “ 被迫 ” 成为了云服务提供商。****（ 阿里云就是这么来的 ）

而且云服务这行，其实挺令人 “ 上头 ” 的。

因为，企业使用的算力越多，那么综合成本就越低。而且参考国外成熟的云行业的现状来看，甚至还是一门可以赚大钱的好生意。

出于这种 “ 咱建都建了，那就当成一门生意来做呗 ” 的无奈，于是一批合格的云服务商****就诞生了。字节的火山引擎就是这么被逼上梁山的。

****简直是大客户跑了不说，他还想和你抢饭吃，太不讲究了。

而且最近又出现了一种新趋势——混合云，这就让云服务商更头疼了。

随着大家云服务的经验增多，客户们发现：同时和多个云服务商合作，让他们 “ 龙虎斗 ” ，往往能得到更大的议价空间。

而拼多多显然就是这方面的 “ 课代表 ”。

21 年 4 月拼多多就在腾讯云的基础上，引进了新的云服务提供商——天翼云。

结果大家惊讶地发现，从拼多多年末的财报中，营销费用竟然同比减少了 30% ，也就是大概 30 亿的样子。而拼多多解释道：这是腾讯云给我的云服务打折了。

这波操作，直接就让拼多多血赚了小几十亿。

事实上，不光是优惠，在企业实行了这种 ” 混合云 “ 的策略之后，还可以额外享受到不同云厂商的优势。

比如说，阿里云的生态做的好，技术好。华为云私人定制服务给力，几百人的团队为你分析公司需求。。。这么一结合，消费者直接赢麻了。

这么一来，谁愿意做在一棵树上吊死的冤大头呢？

于是，大家纷纷开始卷起了云服务商的数量。比如北京政务云由天翼云、金山云、优刻得等 5 家企业联合承建，重庆政务云由阿里、华为、腾讯、紫光 4 家承建等。

当然，这么一来的后果是，云行业好像更疯狂了。

多云策略，给了那些新的云厂商更多的机会，只要你有一技之长，或者价格给的够低，就有公司愿意带你玩。

就像字节虽然是云行业的新人，但是凭借自研的设备，用电其实只有行业平均水平的 60% ，主打的就是一个极致的性价比。

当然，如果仅仅目前还仅仅是有实力的选手间的内卷，其实都不算啥了，毕竟大家都是有头有脸的人物，谁也干不掉谁。

但是随着客户结构发生变化，老云服务商们突然发现，自己竟然和行业里的一些 “ 新生代选手 ” 站在了同一起跑线上。

弗若斯特沙利文的报告指出，截止 2021 年底中国非互联网企业的云服务渗透率仅有 26.8% ，远低于互联网企业的 93.5% 。

也就是说，互联网企业上云的蛋糕都被分完了，大家都只能去不熟悉的****细分市场各谋生路了。

之前呢，云服务商们客户都是互联网企业，需求都大差不差，企业上云的流程都快标准化了。

现在却需要服务不同行业，满足不同的需求，这么一来，老供应商们就有点从零开始的意思。

毕竟云这个东西，不是你买一些服务器，建一些数据中心，直接把算力卖给客户就能搞定的，更关键的部分是要定向的去做适配的。

这可就乐坏了一些云行业的细分龙头了。

试想一下，一招鲜吃遍天的打法，哪里有别人体贴入微的定制化服务给力啊。

比如说，明源云就是深耕房地产行业的典范，更理解地产企业的需求。

再比如说，中国移动的云业绩 3 年翻了 25 倍，就是因为 “ 保障国有数据安全 ” 的独特定位带来的。

就凭着这种差异化竞争，去年政企云市场上，一亿以上的大单移动云就拿了足足 60 多个，阿里只有 3 个，这就是深耕细分行业的魅力了。

****再这么发展下去，别的不好说，反正老牌巨头已经慌的一匹了。

拿行业积累最多的阿里来说吧，明明深耕 10 多年了，不论是规模优势、还是技术积累，都应该暴打新企业才对。

但是目前的情况是，技术再能打，也戳不中用户的核心需求啊。

比如，目前增长最快的政企云，使用体验、 Bug 少是一方面；但是信息安全却是绝对的首位。

毕竟体验好不好是工程师的事，上不上云却是老板说了算的。

思考的维度不一样，手下的工程师再怎么吐槽 xxx 的系统好用，谁的软件不行。其实都不是老板们的核心痛点。

阿里云的技术带来了丰富的服务，但是客户有时候并不需要花样

老板优先考虑的可能是安全、成本、定制化等等，好不好用以后再说。

说白了，就是目前企业上云是从零到一的阶段，只求个温饱，能用就行，吃不惯海鲜盛宴。

正是这种，消费者对云技术的需求没那么多花样，但是大家又都看好云计算的未来，导致人人 “ 做云 ” 的背景下，目前国内的云业务，陷入了多层次的内卷之中。

当然，这对消费者、企业增效来说可能是好的。但是对于行业来说，这么卷的结果就是人均亏损，负重前行。

就像阿里的云计算成本即使已经降低了 90% 了，但是由于打折力度一直在跟进，收入才刚刚追平成本。

不过，这些都是过去式了，站在目前这个新的历史节点上， AI 时代给了云更多的想象力。

**生成式AI和大模型带来的市场是巨大的，**而这些大模型应用背后，无论是对算力的需求，还是海量数据需要储存，更是戳在了云厂商的 G 点上。

根据 OpenAI 的研究报告，自 2012 年开始，大模型需要的算力每隔 3-4 个月便会翻番，到 2018 年，训练 AIGC 模型所耗费的算力更是增长了大概 30 万倍，而相比之下，摩尔定律在同样的时间里只有 7 倍的增长。

这种不平衡的发展速度意味着，算力未来可能成为被疯抢的稀缺资源。

而前段时间， Openai 因为算力紧缺暂停付费服务，更是让大家加剧了这样的担忧，难道微软的算力（ 世界第二大云服务商 ）都不够 Chatgpt 折腾了？

可以说， AI 就是建立在云上的帝国。

结果，就在大家觉得稍微能喘口气，然后沾沾自喜的时候。

有人突然猛的发现，新一轮的云计算大战早就开始了，而这一回的关键是，如何在 AI 领域找到自己的定位。

4 月 18 号，字节宣布 “ 目前国内 70% 的大模型企业，都已经在火山引擎云上 ” ，瞄准 AI 算力市场（ 不过国内第一梯队的大模型大都还用着自己家的云服务 ）。

在亚马逊云科技的最新发布上，除了首发了自研基础大模型 Titan ，还将目光放在应用层通过一个名叫 Bedrock 的 AI 平台，可以直接通过 API 调用多个热门生成式 AI 大模型，包括 Stable Diffusion 、 Claude 等。

亚马逊想要成为大模型和应用之间的入口。

而阿里云，更是携手钉钉，让 6 亿打工人以最快的速度用上大模型，想要最快建立应用生态。

不得不说，云行业里已经有 3 个人先走一步了。

而其他人正站在 AI 的十字路口，恐怕没有人可以独善其身。

图片、资料来源：

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