0
“硝煙四起，群雄逐鹿”——IDC在最新發布的公有云市場報告中如此描述。
的確，經過數年的云上圈地運動，公有云市場數家頭部云廠商把持一方，但市場增速只是趨緩，遠未停滯，也就形成了當下云廠商整體各自循序發展，間或小規模“交火”的行業態勢。
歡迎來到公有云巨頭時代。
主角變成了巨頭企業，叢林法則自然也得按照巨頭那一套，被置于各自集團更重要戰略地位的云計算業務，下一個腳印落在哪里，是掌舵人需要不斷思考的問題。不同人有不同答案，對于百度智能云，李彥宏日前在烏鎮互聯網大會上提出了“人工智能正在驅動數字經濟向智能經濟進化”，而百度定位是一家人工智能平臺型公司。
從云到AI，百度智能云有什么不一樣？
11月7日，IDC發布的《中國公有云服務市場（2019上半年）跟蹤》報告顯示，2019上半年中國公有云服務整體市場規模（IaaS/PaaS/SaaS）達到54.2億美元，其中IaaS市場增速穩健，同比增長72.2%，PaaS市場增速有所回落，同比增長92.6%。
相比第一季度IaaS和PaaS的增速，74.1%和101.9%，兩項數據均下滑，就目前而言，公有云市場的大部分份額都是IaaS，即以資源上云為主，PaaS是個起步就“慢”的市場，但IaaS和PaaS在企業端面臨著差別待遇。
IaaS層包括計算、存儲、網絡、CDN、數據庫、安全等一系列基礎產品，雖然業內也有不同聲音，但是大體上業內人士都認為，隨著技術的成熟，各家云廠商在IaaS層的產品和功能是趨同的，越底層的技術演進速度越慢。
另一方面，趨同意味著競爭壁壘弱，IaaS是云計算集約效應最直接的體現，一年大小數十次的價格下調壓榨著云服務商的利潤空間，硬件成本的持續攤薄對于所有廠商都是一致的，IaaS決定不了云計算廠商的最終格局。
那么，PaaS是答案么，IaaS層規模大但利潤率低，PaaS起步姍姍，規模小但增速穩定保持高于IaaS，目前仍是一門“慢”生意。向下掌控和調配IaaS基礎資源，向上從業務邏輯出發實現場景化解決方案，PaaS居中起到承上啟下的作用，相比于IaaS趨同，PaaS平臺層則特性明顯，天生帶有云廠商不同的傾向性。
企業上云第一步是成本驅動，重視隨時可得的云資源，當云計算成為新的數據基礎設施，企業需求從“云優先”轉向關注“云效能”，從使用IaaS到探索PaaS，追求的是效率倍增，企業客戶現在有多重視IaaS，未來就有多需要PaaS。
因此，從單一產品向提供可定制化的行業解決方案，云服務商的競爭焦點更多看PaaS，至于SaaS層，并不是巨頭的主要戰場，主要通過賦能形式支持垂直行業解決廠商深耕。縱觀國內頭部云計算廠商，都是IaaS+PaaS模式，當下用IaaS培育用戶粘性，未來圖謀用PaaS承接客戶的下一步需求。
或許等到全面上云之后，PaaS的爆發期才來臨，但是建立競爭壁壘要抓住當下。
觀察全球云計算行業領頭羊AWS的策略也可得出同樣的結論，亞馬遜首席技術執行官WernerVogels表示，AWS給企業各種各樣的工具、各種各樣的深度的或者是從廣度來說門類齊全的工具，讓客戶自己去發揮。我們不會告訴客戶確切的如何去做，因為對于開發人員來說，他們最清楚自己應該怎么做。
PaaS競爭看AI
不論是百度智能云還是其他云廠商，都將AI納入云的戰略之中，對此我們很容易理解，《云計算發展白皮書（2019）》指出，智能云是智能化應用落地的引擎，縮短研究和創新周期。人工智能技術能夠幫助企業實現降本增效，激發企業創新發展動能。然而，人工智能技術能力要求高且資金投入量大，在一定程度上地限制了人工智能的落地進程。
因此，企業希望“云+智能”共同為產業賦能，根據各類業務場景需求匹配，以云的方式獲得包括資源、平臺以及應用在內的人工智能服務能力，降低企業智能化應用門檻。
百度PaaS層能力在IDC報告得到著重突出：百度在PaaS市場表現仍然亮眼，其加速將AI底層技術和應用能力向云輸入，刺激了百度云在該市場的長足增長。百度智能云在PaaS領域排名第四，處于第一陣營，依然是國內增速最快的云服務廠商之一。
百度是擁抱AI最為徹底的廠商之一，也是與云結合最緊密的廠商，其AI的各項能力大都可以通過云來實現，通過PaaS服務，可以在云環境下為企業提供開發AI所需要的算力、通用算法以及其他的各種開發環境和服務。
比如央視網應用百度智能云VideoMind提供的智能創作能力，在10月國慶期間推出了多個不同維度的閱兵短視頻，創作過程幾乎無人參與，極大地提高了節目創作的效率；精研科技利用百度智能云技術打造的智能質檢設備解決了過去主要靠“肉眼+放大鏡”來檢測的痛點，設備投資回報率則達到了傳統機型的 6.5倍；在物流領域，唯捷城配、吉諾救援等企業已經將百度物流地圖應用在核心業務環節，幫助企業規劃路徑，調度物流，優化物流企業的運營管理。降低成本的同時提升效率。
AI脫虛向實，在一部分行業環境中確實能發揮倍增作用，百度智能云要做的就是找到這些場景并加以發掘，匹配百度智能云在PaaS層沉淀的能力，進而滿足客戶實際需求。
百度CTO王海峰
AI競爭看To B
百度CTO王海峰認為，驅動工業革命的核心技術都表現出很強的通用性，而每一次工業革命到達高潮時，驅動它的核心技術就進入工業大生產階段，呈現出標準化、自動化、模塊化的特點。當今，我們正身處人工智能為核心驅動力量的第四次工業革命浪潮之中，人工智能正將人類社會帶入智能時代。
百度副總裁、智能云事業群組總經理尹世明也表示， 第四次工業革命正在中國發生，這場智能革命正在從基礎建設階段躍升到工業化階段。百度智能云ABC將助推AI工業化時代來臨，加速產業智能化，成就智能中國。
百度副總裁、智能云事業群組總經理尹世明
人工智能工業化就是百度新的主航道，百度智能云則是其依托與實踐者。
今年8月份的百度云智峰會上，尹世首次提出“人工智能工業化”的概念，還闡述了人工智能工業化公式——人工智能工業化=(智能計算*智能應用)^智能生態，將百度AI to B推向新的高潮。
百度智能云承擔著百度AI to B的重任，百度智能云的人工智能工業化，就是百度AI to B的商業化，百度的人工智能工業化意味著智能計算和智能應用相互交叉促進，通過智能生態實現指數級的發展將實現人工智能的工業化。
技術長河漫漫，每次成功的技術革命都會存在一個“工業化”階段，在這個階段，散兵游勇式的新興技術被封裝成成熟的產品，輸送到場景解決實際問題，從“一事一策”到“一款產品打天下”，最早全面擁抱AI的百度，也率先進入了AI技術新的周期。
百度智能云將AI to B的一整套流程歸納為可復用、可落地的工程實踐，從最底層的基礎設施，到中間層的平臺化能力，智能應用讓企業更快擁抱AI，生態能力的強大加速產業成熟，百度智能云ABC進入落地快車道。
坦白講，過去數年互聯網幾近蠻荒式的發育，巨頭互聯網企業剛進入到To B領域是“魯莽”的，企圖復制圈地式打法打下新的市場，現實情況是當互聯網打法進入To B領域，互聯網企業放慢腳步，探索行業know-how，傳統To B企業在新勢力進入后積極求變，從傳統IT維度探索互聯網化，兩股合力促成了云+AI驅動的To B現狀。
讓AI實現標準化、模塊化和自動化，使企業無需從頭開始學習復雜的前沿技術，不用重復“造輪子”，可以非常快捷的結合特定場景開發自己的應用或者產品，幫助企業降低成本和開發時間，以AI驅動云計算的百度發展模式，規模是否絕對第一并不重要，重要的是幫助客戶實現業務的智能化再造。
AI to B，先慢下來做場景，才能在未來快起來收獲市場。
雷鋒網雷鋒網雷鋒網
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
