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亞馬遜云科技的中國機遇與挑戰

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:亞馬遜云科技


    作為全球云服務市場最早的進入者,亞馬遜云科技享受著云服務市場的紅利,也正在經歷著競爭對手步步緊逼。

    2006年,隨著亞馬遜云科技推出第一項服務,云計算與服務的時代正式開啟。9年后,亞馬遜云科技已經長大,開始藏不住了。

    2014年,Gartner發布的魔力象限報告顯示:“亞馬遜云科技是壓倒性的市場份額領導者,其在用的云IaaS計算能力是本魔力象限中其它14家供應商總和的五倍以上。”

    2015年官方公布的財務數據顯示,2014財年,亞馬遜的營收達到46億美元。從可見的賬面數據來看,這是亞馬遜云科技第一次披露盈利數據,也正好與亞馬遜扭虧為盈的時間節點吻合。

    作為長期主義理念的信奉者,盡管亞馬遜創始人杰夫·貝佐斯對盈利事件并不是特別在乎,但這對云服務市場的發展依然具有歷史性意義。這讓其他競爭對手更加堅定的看好云服務市場。在其自傳《刷新》中,微軟現任CEO薩提亞·納德拉提到,接管微軟之后,他依靠強大的同理心說服同事,調轉微軟的航向,全力駛向云服務市場。

    此后,亞馬遜云科技以年均30%-50%的復合增長率持續增長。2021年,亞馬遜云科技的總營收達到622億美元,超過2015年首次盈利的13.5倍。同時,亞馬遜云科技以亞馬遜13%的營業收入,為其貢獻了55%的利潤。對于亞馬遜來說,云計算與服務的商業價值不言自明。

    在不久前的一次媒體采訪中,杰夫·貝佐斯表示,至今為止,在他人生中的最重要的5個選擇中,決定做云計算排在第二位,第一個是1994年決定從投資銀行辭職創辦亞馬遜。

    對于亞馬遜和貝佐斯,亞馬遜云科技都被放在至關重要的位置。然而,這塊豐腴的市場蛋糕已經引來眾多的參與者分食。

    行業研究機構Gartner的統計數據顯示,2021年全球云計算市場,亞馬遜云科技依然位列第一,市場份額為38.92%,第二位是微軟的21.07%。盡管亞馬遜云科技依然占據榜首的位置,但是相對于起步于2006年的先發優勢和曾經高達52%的市場份額,已然下降不少,市場不可能長期一家獨大。

    這是亞馬遜云科技的全球市場處境,也是大力布局中國市場的業務基礎。

    01 追求更高質量的發展

    云計算與服務涉及三種類型,分別是基礎設施即服務(IaaS,Infrastructure as a Service)、平臺即服務(PaaS,Platform as a Service)和軟件即服務(SaaS,Software as a Service)。

    亞馬遜云科技的主要業務是IaaS。這正是亞馬遜云與微軟云的主要差別之一。相對于PaaS、SaaS,IaaS需要購買更多的服務器滿足不斷增多的客戶需求,是一種重資產的商業模式。這種模式,不僅客戶粘性小,而且利潤率低。統計數據顯示,從開始面向市場至2020年5月,亞馬遜云科技一共實施了82次降價策略,以此穩固市場地位和建立競爭壁壘。

    面對阿里云、百度云、騰訊云、華為云以及眾多運營商云的進入,盤踞在低附加值的IaaS市場顯然不是長久之計。同時,對于客戶而言,采用云服務的目標并不相同,IaaS的目的在于降本,PaaS和IaaS的目的在于提高業務質量、增加營收與利潤。

    亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區執行董事張文翊

    在2022年10月13日亞馬遜云科技中國峰會上,亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區執行董事張文翊表示,亞馬遜云正在以六大云技術趨勢,希望再次引領全球云計算產業向前發展。

    所謂亞馬遜六大云技術趨勢,張文翊介紹:“第一,在覆蓋全球的基礎設施基礎上,亞馬遜云科技不斷拓展云的邊界,從城市,到偏遠地區,甚至太空,無論客戶的工作負載在哪里,亞馬遜云科技都能夠在正確的地點、確定的時間提供符合客戶需求的云計算服務。第二,從底層開始創新,通過自研的底層核心系統Amazon Nitro,自研芯片Amazon Graviton,面向機器學習推理和訓練的芯片Amazon Inferentia和Amazon Trainium,幫助客戶的工作負載在云上獲得更強大的性能和更高的性價比。第三,推動數據庫走入云原生時代,為不同應用場景構建專門的數據庫,滿足企業多樣化的業務需求。第四,將機器學習能力集成到不同類型的云服務中,如計算、存儲、數據庫、數據分析和安全服務,提升云服務本身的智能化水平,提高企業生產效率。第五,推動云服務全面邁向Serverless,從計算、存儲到數據庫、數據分析、機器學習,幫助企業最大限度地減輕運維工作,增加業務敏捷性,更好地應對業務的各種不確定性。第六,通過云讓量子計算、衛星通信等前沿科技觸手可及,幫助更多的企業有機會應用這些前沿科技探索更多的可能,如藥物研發、自然災害預警等。”

    具體到SaaS方面,亞馬遜云正在從計算、存儲到數據庫、數據分析、機器學習全面邁向 Serverless。

    2006年,亞馬遜云科技誕生之初推出基于Serverless的消息隊列服務Amazon Simple Queue Service,2012年推出第一個Serverless數據庫服務Amazon DynamoDB,2014年,首創Serverless計算服務Amazon Lambda,為全球云計算產業開辟全新的云服務形態。而且,2020年,亞馬遜將近一半的新應用部署到Amazon Lambda。2017年,亞馬遜云科技又推出了適用于容器的Serverless計算服務Amazon Fargate,被稱為“改變游戲規則”的計算服務。目前,亞馬遜云科技的Serverless計算及容器服務達到9個,數據庫服務達到6個,數據分析達到7個。

    盡管如此,相對于硬件,亞馬遜云科技在軟件領域的優勢并不如競爭對手明顯。不過,在此次峰會公布的信息中,亞馬遜云科技宣布將深化與SAP、普華永道、Infor三大合作伙伴的戰略合作,與具備軟件和服務能力的合作伙伴一起加速SaaS的發展。

    02 中國汽車市場的商業機遇

    作為全球自動駕駛、車聯網、軟件定義汽車的創新高地,中國汽車市場對數字化轉型需求的體量大、程度深。數字化,既是實現產品升級的必備工具,也是適應新商業模式和提高服務質量的必經途徑。

    與此同時,中國汽車產業由大變強、走向海外也成為接下來發展的重點。中汽協和海關總署的統計數據顯示,今年8月份,中國汽車出口30.8萬輛,實現歷史性突破。1-8月份,中國汽車出口總量為191萬輛,同比增長44.5%,成為僅次于日本的全球第二大汽車出口國。

    從市場層面來看,上述兩個業務上云的戰略意義,不亞于亞馬遜開啟云服務時代。

    亞馬遜云科技宣布將升級推出“汽車行業創新加速計劃”2.0。這是繼去年發布該計劃之后的又一新階段。在新的階段,亞馬遜云科技將利用自身在技術、服務、行業方面的全球經驗和優勢,圍繞解決方案、車企出海、伙伴計劃三個核心命題,幫助參與的企業研發更具競爭力的汽車行業解決方案,助力中國汽車行業升級轉型,加強全球競爭力。

    在自動駕駛方面,亞馬遜云科技的計算、存儲和機器學習服務,可以為自動駕駛測試車輛數據的計算、存儲以及模型開發與訓練提供強大的算力和機器學習服務支持,幫助車廠應對TB級海量數據的采集、傳輸、低成本存儲、預處理和分析。在車聯網方面,亞馬遜云科技的Serverless技術可以幫助車企構建彈性敏捷的車聯網架構,滿足業務的彈性需求,同時節省成本、降低運維難度。亞馬遜云科技還和全球眾多的車聯網合作伙伴一起,為客戶提供無論是跨車端還是云端還是App端的解決方案。此外,Amazon Alexa、Amazon Music、FireTV等還可以助力車廠打造車聯網的車端客戶體驗。亞馬遜云科技豐富的數據處理和機器學習服務也可以幫助車企在開發車聯網應用的時候,挖掘數據里面的價值。在軟件定義汽車方面,亞馬遜云科技和車載芯片供應商合作,參與了ARM發起的SOAFEE的組織,支持車云環境對等。與黑莓合作,構建了BlackBerry IVY,來標準化車端的非常復雜的數據采集工作以及數據上云工作;與Continental 合作開發了下一代的軟件定義汽車開發平臺 CAEdge,用多租戶隔離的方式讓更多軟件供應商為整車廠開發各種應用。亞馬遜云科技還發布了Amazon IoT FleetWise服務,支持在車端自定義的數據采集。

    針對中國出海企業,亞馬遜云科技通過覆蓋全球的基礎設施,引領行業的安全合規理念和實踐,豐富的大數據、人工智能和機器學習、物聯網等云服務,以及亞馬遜的全球業務體系,幫助他們快速拓展全球業務布局,應對各地區安全合規挑戰,并支持他們在海外業務的創新及拓展。同時,亞馬遜云科技還通過全球一致的技術架構,本地安全合規能力和經驗,本地合作伙伴解決方案,以及全球一體化的團隊,為跨國企業植根中國提供強有力的支持,加速他們在華業務的創新和轉型。

    不過,與亞馬遜云科技誕生之初相比,云服務市場已經不再是“無人之境”。曾經,在長達7年的時間里,亞馬遜云科技基本一枝獨秀,嘗盡了先發優勢的甜頭。這被貝佐斯稱之為“這是商業史上最幸運的事”。

    可是,目前的處境與其大相徑庭。除了緊追不舍的微軟云,阿里云、谷歌云、華為云緊隨其后,與其一起位列前五。同時,華為云也正在依托其全球化背景積極開展全球市場的云服務業務。不止于此,中國移動和中國電信等運營商在云服務領域搶占本土市場,兩者2021年的營收合計達到521億元,且同比增速均超過100%。

    業務范疇上,前有微軟;業務增速上,后有來自多個領域的“追兵”。亞馬遜云科技的中國之路是否能夠成為新的商業經典?像其開辟云服務市場一樣。

    (審核編輯: Model)

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