虧了13年的阿里雲剛賺錢，怎麼就被逼着五折大促銷了？_風聞

本文原創於微信公眾號：差評  作者：差評君

****最近，各個大廠好像開始捲雲了？

4 月 26 日，阿里雲宣佈開始史上最大規模的降價，核心產品價格全線下調 15 ％至 50 ％。

這不光刷新了阿里降價的最高紀錄，即使放到同行裏比價，也是能 “ 大殺四方 ” 的程度了。

而打折的幾個產品，價格基本都達到了主要幾個競爭對手的 7 折。甚至有網友調侃道，這輪降價過後其他廠商可以靠倒賣阿里雲的產品賺差價了。

那麼，這次降價，會不會引起新一輪的價格戰呢？差評君覺得，這幾率實在不小。

****回顧之前的大規模降價，各大雲巨頭幾乎都無一倖免的被捲入其中。

就拿 2015 年的那場慘烈的 CDN 價格戰來説吧，阿里雲在當年 5 月宣佈降價 21.2% 之後，騰訊雲反手就是一個 “ 加倍 ” ——降價 25% ，力度一個比一個狠。

結果，就是它倆把當年市佔比接近八成的 “CDN 雙雄 ” ——網宿科技和藍汛，給揍成了麻瓜。

而在全球範圍內，雲計算行業的這種價格戰，其實更加精彩。

亞馬遜的 AWS 在 2016 年甚至把降價玩成了一門 “ 藝術 ” 。

在和 Azure 、谷歌雲、 IBM 價格戰打得最火熱那幾年， AWS 創造過一年降價 12 次的紀錄， 2011-2013 年的亞馬遜每年的降價次數都高達兩位數。

當然了，如果説阿里這種枱面上的降價已經算瘋狂的話，那麼雲企業們對大客户的爭奪，就可以説是魔幻了。

最典型的一個例子就是，在去年的一次雲業務招標中，浙江電信以 400 萬價格中標。但是亮點在於，華為出價 267 萬，打了 6 折竟然還屈居第二。

這種程度的讓利都沒中標，可見競爭的殘酷。指不定大家在價格之外的服務裏捲成啥樣呢。****（ 項目採用綜合評分法，一般來説價格分數只佔 30% ，商務 15% ，技術 55% ）

而在此之前的一段時間裏，騰訊雲更是以 “ 狂人 ” 著稱，時常 “1 元、 1 分中標 ” 不計成本拿下一些 “ 政企雲業務 ” 來提高影響力。

怪不得大家都説，雲計算廠商的競爭走到了新的階段——既要盈利，又要搶市場，還要爭大客户，也要搞生態。

但是令人好奇的是，為什麼在這個節點突然就開卷了呢？

顯然，無論在哪個行業，內卷的原因都大差不差：競爭者太多了。

這些年，雲服務 “ 新勢力 ” 不斷冒頭，甚至很大一部分，其實還是之前的客户。

要知道，國內互聯網大廠在使用雲計算的過程中，數據儲存量、訪問量的膨脹，是非常驚人的，最典型的例子是：

在 Flexera 的《 2022 年雲狀況報告 》中， 750 名接受調查的高管表示，他們預計明年雲成本平均將增加 47% 。

這種指數增長的費用就導致，有頭有臉的大廠們都面臨一個抉擇：要不要自建雲？

但無論是出於成本的考慮，還是更深層次的數據安全的需要，自建雲都是一條 “ 不歸路 ” 。

一旦你用上雲服務器，新的問題就出現了。

雲計算的需求是由 “ 最高峯時的算力需要 ” 決定的，這就是所謂的彈性。

但在平時，企業用到的算力可能是峯值的 1/3 甚至更少。

這你不能浪費吧。於是，不少自建雲的企業就選擇把閒置算力租給中小企業， “ 被迫 ” 成為了雲服務提供商。****（ 阿里雲就是這麼來的 ）

而且雲服務這行，其實挺令人 “ 上頭 ” 的。

因為，企業使用的算力越多，那麼綜合成本就越低。而且參考國外成熟的雲行業的現狀來看，甚至還是一門可以賺大錢的好生意。

出於這種 “ 咱建都建了，那就當成一門生意來做唄 ” 的無奈，於是一批合格的雲服務商****就誕生了。字節的火山引擎就是這麼被逼上梁山的。

****簡直是大客户跑了不説，他還想和你搶飯吃，太不講究了。

而且最近又出現了一種新趨勢——混合雲，這就讓雲服務商更頭疼了。

隨着大家雲服務的經驗增多，客户們發現：同時和多個雲服務商合作，讓他們 “ 龍虎鬥 ” ，往往能得到更大的議價空間。

而拼多多顯然就是這方面的 “ 課代表 ”。

21 年 4 月拼多多就在騰訊雲的基礎上，引進了新的雲服務提供商——天翼雲。

結果大家驚訝地發現，從拼多多年末的財報中，營銷費用竟然同比減少了 30% ，也就是大概 30 億的樣子。而拼多多解釋道：這是騰訊雲給我的雲服務打折了。

這波操作，直接就讓拼多多血賺了小幾十億。

事實上，不光是優惠，在企業實行了這種 ” 混合雲 “ 的策略之後，還可以額外享受到不同雲廠商的優勢。

比如説，阿里雲的生態做的好，技術好。華為雲私人定製服務給力，幾百人的團隊為你分析公司需求。。。這麼一結合，消費者直接贏麻了。

這麼一來，誰願意做在一棵樹上吊死的冤大頭呢？

於是，大家紛紛開始捲起了雲服務商的數量。比如北京政務雲由天翼雲、金山雲、優刻得等 5 家企業聯合承建，重慶政務雲由阿里、華為、騰訊、紫光 4 家承建等。

當然，這麼一來的後果是，雲行業好像更瘋狂了。

多雲策略，給了那些新的雲廠商更多的機會，只要你有一技之長，或者價格給的夠低，就有公司願意帶你玩。

就像字節雖然是雲行業的新人，但是憑藉自研的設備，用電其實只有行業平均水平的 60% ，主打的就是一個極致的性價比。

當然，如果僅僅目前還僅僅是有實力的選手間的內卷，其實都不算啥了，畢竟大家都是有頭有臉的人物，誰也幹不掉誰。

但是隨着客户結構發生變化，老雲服務商們突然發現，自己竟然和行業裏的一些 “ 新生代選手 ” 站在了同一起跑線上。

弗若斯特沙利文的報告指出，截止 2021 年底中國非互聯網企業的雲服務滲透率僅有 26.8% ，遠低於互聯網企業的 93.5% 。

也就是説，互聯網企業上雲的蛋糕都被分完了，大家都只能去不熟悉的****細分市場各謀生路了。

之前呢，雲服務商們客户都是互聯網企業，需求都大差不差，企業上雲的流程都快標準化了。

現在卻需要服務不同行業，滿足不同的需求，這麼一來，老供應商們就有點從零開始的意思。

畢竟雲這個東西，不是你買一些服務器，建一些數據中心，直接把算力賣給客户就能搞定的，更關鍵的部分是要定向的去做適配的。

這可就樂壞了一些雲行業的細分龍頭了。

試想一下，一招鮮吃遍天的打法，哪裏有別人體貼入微的定製化服務給力啊。

比如説，明源雲就是深耕房地產行業的典範，更理解地產企業的需求。

再比如説，中國移動的雲業績 3 年翻了 25 倍，就是因為 “ 保障國有數據安全 ” 的獨特定位帶來的。

就憑着這種差異化競爭，去年政企雲市場上，一億以上的大單移動雲就拿了足足 60 多個，阿里只有 3 個，這就是深耕細分行業的魅力了。

****再這麼發展下去，別的不好説，反正老牌巨頭已經慌的一匹了。

拿行業積累最多的阿里來説吧，明明深耕 10 多年了，不論是規模優勢、還是技術積累，都應該暴打新企業才對。

但是目前的情況是，技術再能打，也戳不中用户的核心需求啊。

比如，目前增長最快的政企雲，使用體驗、 Bug 少是一方面；但是信息安全卻是絕對的首位。

畢竟體驗好不好是工程師的事，上不上雲卻是老闆説了算的。

思考的維度不一樣，手下的工程師再怎麼吐槽 xxx 的系統好用，誰的軟件不行。其實都不是老闆們的核心痛點。

阿里雲的技術帶來了豐富的服務，但是客户有時候並不需要花樣

老闆優先考慮的可能是安全、成本、定製化等等，好不好用以後再説。

説白了，就是目前企業上雲是從零到一的階段，只求個温飽，能用就行，吃不慣海鮮盛宴。

正是這種，消費者對雲技術的需求沒那麼多花樣，但是大家又都看好雲計算的未來，導致人人 “ 做雲 ” 的背景下，目前國內的雲業務，陷入了多層次的內卷之中。

當然，這對消費者、企業增效來説可能是好的。但是對於行業來説，這麼卷的結果就是人均虧損，負重前行。

就像阿里的雲計算成本即使已經降低了 90% 了，但是由於打折力度一直在跟進，收入才剛剛追平成本。

不過，這些都是過去式了，站在目前這個新的歷史節點上， AI 時代給了雲更多的想象力。

**生成式AI和大模型帶來的市場是巨大的，**而這些大模型應用背後，無論是對算力的需求，還是海量數據需要儲存，更是戳在了雲廠商的 G 點上。

根據 OpenAI 的研究報告，自 2012 年開始，大模型需要的算力每隔 3-4 個月便會翻番，到 2018 年，訓練 AIGC 模型所耗費的算力更是增長了大概 30 萬倍，而相比之下，摩爾定律在同樣的時間裏只有 7 倍的增長。

這種不平衡的發展速度意味着，算力未來可能成為被瘋搶的稀缺資源。

而前段時間， Openai 因為算力緊缺暫停付費服務，更是讓大家加劇了這樣的擔憂，難道微軟的算力（ 世界第二大雲服務商 ）都不夠 Chatgpt 折騰了？

可以説， AI 就是建立在雲上的帝國。

結果，就在大家覺得稍微能喘口氣，然後沾沾自喜的時候。

有人突然猛的發現，新一輪的雲計算大戰早就開始了，而這一回的關鍵是，如何在 AI 領域找到自己的定位。

4 月 18 號，字節宣佈 “ 目前國內 70% 的大模型企業，都已經在火山引擎雲上 ” ，瞄準 AI 算力市場（ 不過國內第一梯隊的大模型大都還用着自己家的雲服務 ）。

在亞馬遜雲科技的最新發布上，除了首發了自研基礎大模型 Titan ，還將目光放在應用層通過一個名叫 Bedrock 的 AI 平台，可以直接通過 API 調用多個熱門生成式 AI 大模型，包括 Stable Diffusion 、 Claude 等。

亞馬遜想要成為大模型和應用之間的入口。

而阿里雲，更是攜手釘釘，讓 6 億打工人以最快的速度用上大模型，想要最快建立應用生態。

不得不説，雲行業裏已經有 3 個人先走一步了。

而其他人正站在 AI 的十字路口，恐怕沒有人可以獨善其身。

圖片、資料來源：

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