亚马逊云科技的中国机遇与挑战

来源:智汇工业

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关键词:亚马逊云科技


    作为全球云服务市场最早的进入者,亚马逊云科技享受着云服务市场的红利,也正在经历着竞争对手步步紧逼。

    2006年,随着亚马逊云科技推出第一项服务,云计算与服务的时代正式开启。9年后,亚马逊云科技已经长大,开始藏不住了。

    2014年,Gartner发布的魔力象限报告显示:“亚马逊云科技是压倒性的市场份额领导者,其在用的云IaaS计算能力是本魔力象限中其它14家供应商总和的五倍以上。”

    2015年官方公布的财务数据显示,2014财年,亚马逊的营收达到46亿美元。从可见的账面数据来看,这是亚马逊云科技第一次披露盈利数据,也正好与亚马逊扭亏为盈的时间节点吻合。

    作为长期主义理念的信奉者,尽管亚马逊创始人杰夫·贝佐斯对盈利事件并不是特别在乎,但这对云服务市场的发展依然具有历史性意义。这让其他竞争对手更加坚定的看好云服务市场。在其自传《刷新》中,微软现任CEO萨提亚·纳德拉提到,接管微软之后,他依靠强大的同理心说服同事,调转微软的航向,全力驶向云服务市场。

    此后,亚马逊云科技以年均30%-50%的复合增长率持续增长。2021年,亚马逊云科技的总营收达到622亿美元,超过2015年首次盈利的13.5倍。同时,亚马逊云科技以亚马逊13%的营业收入,为其贡献了55%的利润。对于亚马逊来说,云计算与服务的商业价值不言自明。

    在不久前的一次媒体采访中,杰夫·贝佐斯表示,至今为止,在他人生中的最重要的5个选择中,决定做云计算排在第二位,第一个是1994年决定从投资银行辞职创办亚马逊。

    对于亚马逊和贝佐斯,亚马逊云科技都被放在至关重要的位置。然而,这块丰腴的市场蛋糕已经引来众多的参与者分食。

    行业研究机构Gartner的统计数据显示,2021年全球云计算市场,亚马逊云科技依然位列第一,市场份额为38.92%,第二位是微软的21.07%。尽管亚马逊云科技依然占据榜首的位置,但是相对于起步于2006年的先发优势和曾经高达52%的市场份额,已然下降不少,市场不可能长期一家独大。

    这是亚马逊云科技的全球市场处境,也是大力布局中国市场的业务基础。

    01 追求更高质量的发展

    云计算与服务涉及三种类型,分别是基础设施即服务(IaaS,Infrastructure as a Service)、平台即服务(PaaS,Platform as a Service)和软件即服务(SaaS,Software as a Service)。

    亚马逊云科技的主要业务是IaaS。这正是亚马逊云与微软云的主要差别之一。相对于PaaS、SaaS,IaaS需要购买更多的服务器满足不断增多的客户需求,是一种重资产的商业模式。这种模式,不仅客户粘性小,而且利润率低。统计数据显示,从开始面向市场至2020年5月,亚马逊云科技一共实施了82次降价策略,以此稳固市场地位和建立竞争壁垒。

    面对阿里云、百度云、腾讯云、华为云以及众多运营商云的进入,盘踞在低附加值的IaaS市场显然不是长久之计。同时,对于客户而言,采用云服务的目标并不相同,IaaS的目的在于降本,PaaS和IaaS的目的在于提高业务质量、增加营收与利润。

    亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊

    在2022年10月13日亚马逊云科技中国峰会上,亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊表示,亚马逊云正在以六大云技术趋势,希望再次引领全球云计算产业向前发展。

    所谓亚马逊六大云技术趋势,张文翊介绍:“第一,在覆盖全球的基础设施基础上,亚马逊云科技不断拓展云的边界,从城市,到偏远地区,甚至太空,无论客户的工作负载在哪里,亚马逊云科技都能够在正确的地点、确定的时间提供符合客户需求的云计算服务。第二,从底层开始创新,通过自研的底层核心系统Amazon Nitro,自研芯片Amazon Graviton,面向机器学习推理和训练的芯片Amazon Inferentia和Amazon Trainium,帮助客户的工作负载在云上获得更强大的性能和更高的性价比。第三,推动数据库走入云原生时代,为不同应用场景构建专门的数据库,满足企业多样化的业务需求。第四,将机器学习能力集成到不同类型的云服务中,如计算、存储、数据库、数据分析和安全服务,提升云服务本身的智能化水平,提高企业生产效率。第五,推动云服务全面迈向Serverless,从计算、存储到数据库、数据分析、机器学习,帮助企业最大限度地减轻运维工作,增加业务敏捷性,更好地应对业务的各种不确定性。第六,通过云让量子计算、卫星通信等前沿科技触手可及,帮助更多的企业有机会应用这些前沿科技探索更多的可能,如药物研发、自然灾害预警等。”

    具体到SaaS方面,亚马逊云正在从计算、存储到数据库、数据分析、机器学习全面迈向 Serverless。

    2006年,亚马逊云科技诞生之初推出基于Serverless的消息队列服务Amazon Simple Queue Service,2012年推出第一个Serverless数据库服务Amazon DynamoDB,2014年,首创Serverless计算服务Amazon Lambda,为全球云计算产业开辟全新的云服务形态。而且,2020年,亚马逊将近一半的新应用部署到Amazon Lambda。2017年,亚马逊云科技又推出了适用于容器的Serverless计算服务Amazon Fargate,被称为“改变游戏规则”的计算服务。目前,亚马逊云科技的Serverless计算及容器服务达到9个,数据库服务达到6个,数据分析达到7个。

    尽管如此,相对于硬件,亚马逊云科技在软件领域的优势并不如竞争对手明显。不过,在此次峰会公布的信息中,亚马逊云科技宣布将深化与SAP、普华永道、Infor三大合作伙伴的战略合作,与具备软件和服务能力的合作伙伴一起加速SaaS的发展。

    02 中国汽车市场的商业机遇

    作为全球自动驾驶、车联网、软件定义汽车的创新高地,中国汽车市场对数字化转型需求的体量大、程度深。数字化,既是实现产品升级的必备工具,也是适应新商业模式和提高服务质量的必经途径。

    与此同时,中国汽车产业由大变强、走向海外也成为接下来发展的重点。中汽协和海关总署的统计数据显示,今年8月份,中国汽车出口30.8万辆,实现历史性突破。1-8月份,中国汽车出口总量为191万辆,同比增长44.5%,成为仅次于日本的全球第二大汽车出口国。

    从市场层面来看,上述两个业务上云的战略意义,不亚于亚马逊开启云服务时代。

    亚马逊云科技宣布将升级推出“汽车行业创新加速计划”2.0。这是继去年发布该计划之后的又一新阶段。在新的阶段,亚马逊云科技将利用自身在技术、服务、行业方面的全球经验和优势,围绕解决方案、车企出海、伙伴计划三个核心命题,帮助参与的企业研发更具竞争力的汽车行业解决方案,助力中国汽车行业升级转型,加强全球竞争力。

    在自动驾驶方面,亚马逊云科技的计算、存储和机器学习服务,可以为自动驾驶测试车辆数据的计算、存储以及模型开发与训练提供强大的算力和机器学习服务支持,帮助车厂应对TB级海量数据的采集、传输、低成本存储、预处理和分析。在车联网方面,亚马逊云科技的Serverless技术可以帮助车企构建弹性敏捷的车联网架构,满足业务的弹性需求,同时节省成本、降低运维难度。亚马逊云科技还和全球众多的车联网合作伙伴一起,为客户提供无论是跨车端还是云端还是App端的解决方案。此外,Amazon Alexa、Amazon Music、FireTV等还可以助力车厂打造车联网的车端客户体验。亚马逊云科技丰富的数据处理和机器学习服务也可以帮助车企在开发车联网应用的时候,挖掘数据里面的价值。在软件定义汽车方面,亚马逊云科技和车载芯片供应商合作,参与了ARM发起的SOAFEE的组织,支持车云环境对等。与黑莓合作,构建了BlackBerry IVY,来标准化车端的非常复杂的数据采集工作以及数据上云工作;与Continental 合作开发了下一代的软件定义汽车开发平台 CAEdge,用多租户隔离的方式让更多软件供应商为整车厂开发各种应用。亚马逊云科技还发布了Amazon IoT FleetWise服务,支持在车端自定义的数据采集。

    针对中国出海企业,亚马逊云科技通过覆盖全球的基础设施,引领行业的安全合规理念和实践,丰富的大数据、人工智能和机器学习、物联网等云服务,以及亚马逊的全球业务体系,帮助他们快速拓展全球业务布局,应对各地区安全合规挑战,并支持他们在海外业务的创新及拓展。同时,亚马逊云科技还通过全球一致的技术架构,本地安全合规能力和经验,本地合作伙伴解决方案,以及全球一体化的团队,为跨国企业植根中国提供强有力的支持,加速他们在华业务的创新和转型。

    不过,与亚马逊云科技诞生之初相比,云服务市场已经不再是“无人之境”。曾经,在长达7年的时间里,亚马逊云科技基本一枝独秀,尝尽了先发优势的甜头。这被贝佐斯称之为“这是商业史上最幸运的事”。

    可是,目前的处境与其大相径庭。除了紧追不舍的微软云,阿里云、谷歌云、华为云紧随其后,与其一起位列前五。同时,华为云也正在依托其全球化背景积极开展全球市场的云服务业务。不止于此,中国移动和中国电信等运营商在云服务领域抢占本土市场,两者2021年的营收合计达到521亿元,且同比增速均超过100%。

    业务范畴上,前有微软;业务增速上,后有来自多个领域的“追兵”。亚马逊云科技的中国之路是否能够成为新的商业经典?像其开辟云服务市场一样。

    (审核编辑: Model)