科技雲報道：AI+PaaS，中國雲計算市場迎來新“變量”？_風聞
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科技雲報道原創。
沒有小的市場，只有還沒有被發現的大生意。
隨着企業數字化轉型的逐級深入，市場需求進一步向PaaS和SaaS層進發，使之成為公有云服務市場增長的主要動力。
根據IDC最新發布的報告顯示，2022-2027五年間中國公有云市場年複合增長率將達到26.9%，其中PaaS（平台即服務）增速最快，為30.5%，SaaS（軟件即服務）緊隨其後為28.7%。當雲計算的基礎設施建設完成後，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。
作為承上啓下的中間層，PaaS層既要承擔IaaS層快速規模化擴張帶來的壓力，又要承載SaaS層軟件功能沉澱下來的可平台化能力，PaaS層將成為幫助企業全方位構建和應用AI原生力的關鍵環節。
未被充分開發的“中間地帶”
追溯PaaS的發展歷史可以發現，PaaS的發展與雲計算的發展相伴相隨。
2006年，Amazon Web Services正式推出並商業化，成為雲計算的開端。2007年，Salesforce發佈force.com，其目的是支持第三方客户在其上開發、部署和管理應用。此後，同類平台如雨後春筍般發展起來。
2011年，亞馬遜雲科技發佈Amazon Beanstalk平台，紅帽發佈OpenShift平台，VMware發佈CloudFoundry。2015年，IBM開始構建Bluemix平台。
2016年起，國內PaaS平台建設加速，阿里巴巴、華為等科技巨頭開始發力公有云PaaS，一批初創型PaaS服務公司湧現在市場中。
當前，雲計算服務交付模式主要有IaaS、PaaS、SaaS三類。
根據NIST（美國標準化技術機構）的定義，PaaS是將數據庫、開發工具和其他支持應用服務交付的組件整合為一個平台作為服務提供給開發者，從而使得開發者無需關注應用程序運行和維護時所需要的資源，用户遠程使用開發者開發的應用軟件。
從整體架構看，PaaS搭建的是一個基礎平台，在PaaS之下，平台以服務的方式提供給上游的SaaS及眾多開發者。
PaaS運營商所能提供的服務涵蓋了對該平台的技術支持服務、平台應用系統的開發和優化等一系列後續服務模塊。PaaS運營商對外提供的服務是建立在強大而穩定的基礎運營平台之上，需要專業的技術支持隊伍的支撐。
通過將互聯網的資源服務化為API，提高第三方開發者的開發效率，並且節約開發成本，提高WEB應用開發的敏捷性。
PaaS在雲服務產業鏈中具備承上啓下作用。雲服務產業鏈中，位於底部（產業鏈上游）的一層可以為其上面（產業鏈下游）的任何一層或者終端客户提供服務。
在鏈條中，越是底部標準化程度越高，價格戰也越有效，例如硬件設備、服務器。越是上層，越接近用户，標準化程度越低，性能穩定性、功能豐富性、交互、體驗等多種指標影響性能評價，越無法進行簡單橫向比較，如SaaS層服務。
隨着雲計算的日漸普及應用，企業對於雲的原生應用和全新的應用開發和管理模式都提出了更高要求，PaaS這一承上啓下的中間層變得越來越重要。PaaS層面對的是軟件開發商以及SaaS層企業，需要擁有強大的功能與穩定性，才能站住腳跟。
未來，改變中國雲計算市場格局的“變量”很可能會出現在是一直被忽視的PaaS層。
首先，PaaS以平台之姿切入市場，為SaaS廠商提供集成平台（IPaaS）以及應用部署和運行平台（aPaaS），按部署的角度，PaaS又可細分為數據庫服務、應用開發、應用基礎架構、中間件服務等。
PaaS作為平台，所擁有的想象空間要比SaaS大很多，具備改變雲計算市場格局的可能性。
其次，PaaS具有足夠的成長空間。PaaS天然的被夾在了IaaS和SaaS之間，雖然IaaS服務商擁有做PaaS的先天優勢，但以目前的發展態勢來看，IaaS巨頭都在忙着擺弄AI，這讓PaaS有了生長的空隙。
其三，也是最為關鍵的一點，即市場對PaaS的強烈需求。縱觀整個雲計算領域，IaaS獨領風騷，SaaS欣欣向榮，唯獨PaaS市場沒做起來。究其原因，主要是由於此前SaaS的發展水平較低，且各自為政，對PaaS並不剛需。
但隨着企業級應用市場的爆發和成熟，SaaS應用之間對細分、跨層、效率、協作、打通的要求越來越高，PaaS的重要性陡增，PaaS體量猛增和進化增速必然會隨之而來，這是可以預見的。
AI加速PaaS成為下一代雲的核心增長動力
伴隨人工智能大模型等發展，各行各業在雲端用人工智能處理大數據，正逐漸成為現實。這個過程中，IDC調研發現，企業用户對雲的需求變化，主要體現在以下三方面：在雲上獲得應用AI的能力、在雲上獲得AI加持的工具、在雲上實現以智能驅動的應用創新。
IDC認為，下一代雲將是按需適配企業智能化發展的“智能雲”，雲是AI落地和發展的土壤，AI也會助推雲平台發展。技術層面，企業需要藉助智能架構和系統，加速智能設施應用落地；在業務層面，企業需要利用雲平台的資源管理能力，提高工作流程的自動化水平，實現智能運營；在生態層面，企業需要依賴下一代雲上的智能工具，提升產品開發效率和產業協同能力，實現智能創新。
作為雲平台承上啓下的中間層，PaaS層的市場需求和功能也將隨着下一代雲的發展持續增強。
一方面，PaaS層的工具和產品能夠幫助企業更好地調度、管理IaaS（基礎設施即服務）層的基礎資源；另一方面，SaaS層的應用也將逐步下沉成為PaaS平台的一部分功能，為企業用户提供更加便捷的服務。
從2023年上半年的情況來看，這一趨勢愈加明顯，PaaS增速為IaaS的兩倍。2023年上半年，中國公有云服務整體市場規模（IaaS/PaaS/SaaS）為190.1億美元，其中IaaS市場規模為112.9億美元，同比增速13.2%；PaaS市場規模為32.9億美元，同比增速達到26.3%。
實際上，PaaS正在成為下一代雲核心增長動力已經是行業共識。根據中國信息通信研究院《雲計算白皮書2023》數據顯示，2022年中國雲計算市場PaaS領域的增長高達74.49%，總收入達到342億元人民幣，而SaaS領域2022年的營收達到472億元，增速27.57%。
企業用户不再滿足於僅僅使用IaaS完成資源雲化，而是期望企業管理和業務系統的全面雲化以此抓住發展新機遇。同時，受AI大模型等的影響，未來幾年PaaS和SaaS將成為雲計算增長的主戰場。
PaaS到目前已有超過15年的發展，過去15年，aPaaS可以説是PaaS的代表，模式日臻成熟。但隨着人工智能、物聯網、大數據等技術加快滲透到企業級應用，深度挖掘了PaaS的價值併產生新的需求。
尤其是如今生成式AI的火熱，讓AI作為底座重構業務成為可能，以AI PaaS為代表的數據類PaaS服務將成為PaaS未來發展的趨勢。
AI PaaS就是將AI能力做為一種服務，它為企業提供了一個簡單易用的平台，使他們能夠快速搭建和擴展自己的AI應用，還有一點就是PaaS平台需要從封閉走向開放。
數智化時代企業的核心競爭力之一就是開放生態的構建能力，這種生態會模糊行業界限、企業界限甚至競爭的界限，比如汽車行業不僅有傳統供應商，還要擴展到互聯網、雲計算行業。在這種變化下，PaaS平台也需要構建開放的、無界的生態服務，這樣才能滿足企業低成本，快速數智化的需求。
AI PaaS雲計算的下一片“藍海”
從技術角度看，AI PaaS是一種集成了人工智能和機器學習服務的平台，用於構建、訓練和部署AI驅動的應用。它解決了企業在快速構建AI產品時所面臨的基礎設施創建和維護問題。AI PaaS為企業提供了一個簡單易用的平台，使他們能夠快速搭建和擴展自己的AI應用。
AI PaaS的關鍵組件包括預訓練的機器學習模型和AI API。這些組件能夠處理和分析數據，解決特定的任務，並提供相應的結果。
預訓練的機器學習模型可以幫助企業快速開發和部署AI解決方案，而AI API提供了一組預置的函數和工具，使開發人員能夠更輕鬆地構建和調用自己的AI應用程序。
使用AI PaaS有許多好處，首先是降低開發成本和時間。AI PaaS提供了預製的基礎設施和環境，不需要從頭開始構建。同時，AI PaaS具備高度可擴展性，可以根據需求進行快速擴展。
另外，AI PaaS內置了許多強大的工具和函數，使開發人員能夠更高效地構建和部署自己的AI應用。
在選擇AI PaaS服務時，有幾個因素需要注意。首先是數據質量，AI PaaS的訓練和性能結果直接取決於訓練數據的質量。
其次是技術兼容性，確保AI PaaS與現有系統和工具的兼容性，以免出現不必要的麻煩。此外，API的可用性也是一個重要的考慮因素，確保API的穩定性和可靠性。
在不同行業中，AI PaaS應用前景非常廣闊。從金融、醫療到製造業，AI PaaS可以幫助企業實現自動化和智能化，大大提高工作效率和業務競爭力。
AI PaaS未來的發展趨勢是更多地應用於邊緣計算和物聯網領域，並不斷提升性能和可靠性，以滿足不斷發展的市場需求。
在實施AI PaaS的過程中，可能會面臨一些挑戰。數據質量不佳、技術兼容性問題以及API的可靠性不足都可能影響AI PaaS的性能和效果。
為了克服這些挑戰，企業應該確保數據的準確性和完整性，進行充分的測試和驗證。此外，與AI PaaS提供商保持密切合作，及時反饋問題並尋求支持，也是解決挑戰的關鍵。
AI PaaS作為一種集成了人工智能和機器學習服務的平台，將在未來發揮更加重要的作用。它可以幫助企業快速構建AI驅動的應用，提高工作效率和業務競爭力。
隨着技術的不斷發展和市場的需求增加，AI PaaS的性能和可靠性將得到進一步提升，為企業的數字化轉型和實現智能化發展打下堅實的基礎。
PaaS的持續進化，與企業業務數字化轉型發展大潮密不可分。數字化轉型以業務模式轉型和業務流程效率提升為目標，正所謂“以云為體，數智為用”，即以云為體系和基座，以人工智能、大數據、區塊鏈等 IT 技術的綜合運用來解決系統化問題。
而PaaS，特別是與數據分析和AI服務相結合之後，必將激發出其更大潛能，成為提升業務數字化水平的又一件利器。
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