就拿 2015 年的那场惨烈的 CDN 价格战来说吧，阿里云在当年 5 月宣布降价 21.2% 之后，腾讯云反手就是一个 “ 加倍 ” ——降价 25% ，力度一个比一个狠，怎么被逼着五折大促销了？。

　　结果，就是它俩把当年市占比接近八成的 “CDN 双雄 ” ——网宿科技和蓝汛，给揍成了麻瓜。

　　在和 Azure 、谷歌云、 IBM 价格战打得最火热那几年， AWS 创造过一年降价 12 次的纪录， 2011-2013 年的亚马逊每年的降价次数都高达两位数。

　　当然了，如果说阿里这种台面上的降价已经算疯狂的话，那么云企业们对大客户的争夺，就可以说是魔幻了。

　　最典型的一个例子就是，在去年的一次云业务招标中，浙江电信以 400 万价格中标。但是亮点在于，华为出价 267 万，打了 6 折竟然还屈居第二。

　　这种程度的让利都没中标，可见竞争的残酷。指不定大家在价格之外的服务里卷成啥样呢。（ 项目采用综合评分法，一般来说价格分数只占 30% ，商务 15% ，技术 55% ）

　　而在此之前的一段时间里，腾讯云更是以 “ 狂人 ” 著称，时常 “1 元、 1 分中标 ” 不计成本拿下一些 “ 政企云业务 ” 来提高影响力。

　　怪不得大家都说，云计算厂商的竞争走到了新的阶段——既要盈利，又要抢市场，还要争大客户，也要搞生态。

　　要知道，国内互联网大厂在使用云计算的过程中，数据储存量、访问量的膨胀，是非常惊人的，最典型的例子是：

　　在 Flexera 的《 2022 年云状况报告 》中， 750 名接受调查的高管表示，他们预计明年云成本平均将增加 47% 。

　　这你不能浪费吧。于是，不少自建云的企业就选择把闲置算力租给中小企业， “被迫 ” 成为了云服务提供商。（ 阿里云就是这么来的 ）

　　因为，企业使用的算力越多，那么综合成本就越低。而且参考国外成熟的云行业的现状来看，甚至还是一门可以赚大钱的好生意。

　　出于这种 “ 咱建都建了，那就当成一门生意来做呗 ” 的无奈，于是一批合格的云服务商就诞生了。字节的火山引擎就是这么被逼上梁山的。

　　随着大家云服务的经验增多，客户们发现：同时和多个云服务商合作，让他们 “ 龙虎斗 ” ，往往能得到更大的议价空间。

　　结果大家惊讶地发现，从拼多多年末的财报中，营销费用竟然同比减少了 30% ，也就是大概 30 亿的样子。而拼多多解释道：这是腾讯云给我的云服务打折了。

　　事实上，不光是优惠，在企业实行了这种 ” 混合云 “ 的策略之后，还可以额外享受到不同云厂商的优势。

　　比如说，阿里云的生态做的好，技术好。华为云私人定制服务给力，几百人的团队为你分析公司需求。。。这么一结合，消费者直接赢麻了。

　　于是，大家纷纷开始卷起了云服务商的数量。比如北京政务云由天翼云、金山云、优刻得等 5 家企业联合承建，重庆政务云由阿里、华为、腾讯、紫光 4 家承建等。

　　多云策略，给了那些新的云厂商更多的机会，只要你有一技之长，或者价格给的够低，就有公司愿意带你玩。

　　就像字节虽然是云行业的新人，但是凭借自研的设备，用电其实只有行业平均水平的 60% ，主打的就是一个极致的性价比。

　　当然，如果仅仅目前还仅仅是有实力的选手间的内卷，其实都不算啥了，毕竟大家都是有头有脸的人物，谁也干不掉谁。

　　但是随着客户结构发生变化，老云服务商们突然发现，自己竟然和行业里的一些 “ 新生代选手 ” 站在了同一起跑线上。

　　弗若斯特沙利文的报告指出，截止 2021 年底中国非互联网企业的云服务渗透率仅有 26.8% ，远低于互联网企业的 93.5% 。

　　毕竟云这个东西，不是你买一些服务器，建一些数据中心，直接把算力卖给客户就能搞定的，更关键的部分是要定向的去做适配的。

　　再比如说，中国移动的云业绩 3 年翻了 25 倍，就是因为 “ 保障国有数据安全 ” 的独特定位带来的。

　　就凭着这种差异化竞争，去年政企云市场上，一亿以上的大单移动云就拿了足足 60 多个，阿里只有 3 个，这就是深耕细分行业的魅力了。

　　拿行业积累最多的阿里来说吧，明明深耕 10 多年了，不论是规模优势、还是技术积累，都应该暴打新企业才对。

　　思考的维度不一样，手下的工程师再怎么吐槽 xxx 的系统好用，谁的软件不行。其实都不是老板们的核心痛点亏了13年的阿里云刚赚钱。

　　正是这种，消费者对云技术的需求没那么多花样，但是大家又都看好云计算的未来，导致人人 “ 做云 ” 的背景下，目前国内的云业务，陷入了多层次的内卷之中。

　　当然，这对消费者、企业增效来说可能是好的。但是对于行业来说，这么卷的结果就是人均亏损，负重前行。

　　就像阿里的云计算成本即使已经降低了 90% 了，但是由于打折力度一直在跟进，收入才刚刚追平成本。

　　生成式AI和大模型带来的市场是巨大的，而这些大模型应用背后，无论是对算力的需求，还是海量数据需要储存，更是戳在了云厂商的 G 点上。

　　根据 OpenAI 的研究报告，自 2012 年开始，大模型需要的算力每隔 3-4 个月便会翻番，到 2018 年，训练 AIGC 模型所耗费的算力更是增长了大概 30 万倍，而相比之下，摩尔定律在同样的时间里只有 7 倍的增长。

　　而前段时间， Openai 因为算力紧缺暂停付费服务，更是让大家加剧了这样的担忧，难道微软的算力（ 世界第二大云服务商 ）都不够 Chatgpt 折腾了？

　　有人突然猛的发现，新一轮的云计算大战早就开始了，而这一回的关键是，如何在 AI 领域找到自己的定位。

　　4 月 18 号，字节宣布 “ 目前国内 70% 的大模型企业，都已经在火山引擎云上 ” ，瞄准 AI 算力市场（ 不过国内第一梯队的大模型大都还用着自己家的云服务 ）。

　　在亚马逊云科技的最新发布上，除了首发了自研基础大模型 Titan ，还将目光放在应用层通过一个名叫 Bedrock 的 AI 平台，可以直接通过 API 调用多个热门生成式 AI 大模型，包括 Stable Diffusion 、 Claude 等。