云上猎杀2020

　　撰文：罗拉
　　挺进传统 IT 腹地
　　传统 IT 厂商退守的最后一块阵地，如今也开始炮火轰鸣。
　　 “你来干啥？”在山东省某地级市的政府 IT 系统招标现场，看到 Oracle 的代表出现，招标方脱口而出的一句发问，令现场气氛尴尬起来。政企市场原本是这家传统 IT 巨头的铁盘子，但招标方此刻显然不这么看。 
　　在过去长达 20 年的时间里，Oracle 数据库、IBM 小型机、EMC 存储曾是政企信息化的主流选项。以“IOE”为代表的传统 IT 厂商，在大型政企市场拥有强势话语权。而今，AWS、阿里云等云计算厂商脱颖而出，它们勾勒的图景，似乎更符合当下政企客户数字化转型的期待。 
　　走在创新前线的是浙江省衢州市。2019 年 8 月底，衢州市发布公告，全市社保相关业务在 9 月初短暂暂停办理。这是为了完成向新系统的数据迁移和系统测试。衢州即将成为全国首个把社保系统应用部署在政务云上的城市。 
　　“那段时间我们的压力特别大，”衢州市大数据发展管理局的一名干部私下说，他们几乎天天泡在云计算中心大楼，盯着一块块数据大屏。不像其他政府业务，社保属于重载业务，流程复杂且系统上线后 24 小时不能停。 第一个吃螃蟹意味着与风险同行，如果新系统运行中出现预估之外的状况，问题可能会变得棘手。
　　衢州市政府为什么愿意承担这么大的上云风险？衢州市大数据发展管理局总工程师顾闻坦言，此前的信息化项目基于 Oracle，配以 IBM 小型机、PC 服务器。这种传统架构扩容非常受限，且需要软硬件配套——这意味每个部门的信息中心都要采购硬件设备。而云计算让政府和企业不再需要买硬件，算力和智能都可以按需按量购买。 
　　顾闻及同事给出一组数据：他们曾以社保、医保系统做过粗略测算，两部门“分家”后，需要采购两套硬件，成本大约 4000 万元，5 年运营费用大约 4000 万元，总共约需 8000 万元投入；如果上云，5 年约 6000 万元，至少节约 2000 万元。此外，硬件采购通常要 3 到 6 个月，而申请云上资源调配最快 45 分钟。 
　　抛开成本，传统架构还带来“信息孤岛”、烟囱林立；即便要数据打通，也只能是各部门之间的拉通，顶多算部门间的数据共享与交换。而现在依托阿里云提供的政务中台，数据不再有“地盘属性”，而是跟着业务流跑。 
　　新的底层架构，让政务服务变得便利流畅。“打个比喻，互联网 政务服务就像一个政府部门的淘宝平台，政府部门是卖家，我们的服务项目就像淘宝上的商品，办事群众就是买家。” 
　　其实大约从 2015 年开始，衢州政府项目审批中就不再批准硬件采购，从顶层设计层面基本把服务器、交换机、存储等硬件采购卡牢，为技术替换和上云预留出 5 年的缓冲期。到 2018 年，衢州云计算中心正式投入使用，如今约有 90% 的政府机构替换掉了硬件模式。
　　“未来三年，政企市场会看不到 IOE 的影子。”一名由 IBM 跳槽到阿里云的工程师，从云厂商到传统 IT 厂商腹地攻城略地的潮流中，看到了技术史进程的拐点。其实早在 2015 年春节，12306 使用阿里云等企业的技术来支撑春运订票便是一个征兆，至 2019 年，仅仅阿里云就服务服务工商银行、中国邮政、浙江最多跑一次、中石化、中石油等多家大型政企项目，阿里 AI 技术每天调用超过 1 亿次。
　　在太平洋的另一端，2019 年 10 月，美国国防部将价值 100 亿美元的联合企业防御基础设施合同给了微软。此前的竞标名单中，既有亚马逊、微软、谷歌等在云服务市场的领导企业，也有 IBM、甲骨文等传统 IT 巨头。但随后美国国防部确认只有亚马逊和微软满足履行合同的技术要求，IBM、甲骨文一轮出局。
　　市场调研机构 IDC 的数据也显示，云计算在全球 IT 基础设施中占比已经超过 50%，云计算超过传统数据中心成为市场主导者。与此同时，传统软硬件设备正在从企业端消失。 
　　新旧时代的更迭，以 IOE 的落寞和云计算站上浪潮之巅，互为映照 。
　　旧时代的终结
　　10 年前还是另外一番光景。彼时，银行、社保等行业在 IOE 之外几乎别无选择。 
　　上述前 IBM 员工回忆，Oracle 当年与国内主要的部委机关、银行几乎都签了“买断合同”，各级部门统一采购。敲定订单后的觥筹交错间，各家公司 CTO 的劝酒词也都颇具时代特色——PK 谁家买得起最多的高端小型机。 
　　大型政企客户的订单动辄数十亿元，IOE 们的日子因此也过得很滋润。在去年一波裁员风波之前，位于北京海淀的 Oracle 中国区研发中心素有“中关村疗养院”之名。   
　　一个有意思的细节是，互联网公司阿里巴巴当时是 Oracle 亚太地区的最大客户，拥有全球最大的 Oracle 集群，达到 20 个节点，比亚马逊还多。不过后来的故事走向已然明了：亚马逊和阿里巴巴先后自研数据库，Oracle 集群被全部替换，大客户也变成最大的竞争对手。

　　正如科技史作家吴军在《浪潮之巅》中曾写到的：“总有一些公司很幸运地、有意识或无意识地站在技术革命的浪尖之上。在长达十年甚至几十年的时间里，它们代表着科技的浪潮，直到下一波浪潮的来临。” 
　　云计算浪潮兴起于 2008 年前后。2009 年春节过后，在北京一间没有暖气的办公室，阿里云工程师写下了飞天的第一行代码。同年底，阿里云提出“去 IOE”的技术路线，距今整 10 年。
　　当时阿里的思路是低成本、线性可控、去中心化（分布式）：去 IBM 小型机，用 PC Sever 替代；去 Oracle 数据库，用 MySQL 替代；去 EMC 的存储，用中低端存储”。次年，阿里云团队进一步提出用 MySQL 自研数据库替代 Oracle，不再使用高端存储。 
　　“Oracle 做的事已经落后于时代。” 2013 年 Oracle 中国的“另类高管”、Mr.Cloud 刘松离开时，曾对老板说，“如果我现在不去一个云计算公司，说明我不是一个专业人士。”言下之意，专业人士要能判断未来的技术大势。2014 年，刘松加入阿里巴巴集团，目前担任副总裁，负责阿里云政企业务。
　　如果 5 年前甚至更早，Oracle 暂时舍弃当期利润，咬牙把数据库服务全部变成价格只有1/5 的公有云，现今的 IT 格局会怎么样？刘松记得，早在 2012 年，Oracle 内部就在争议云计算是否是普适的未来，随后推出的数据库一体机便是对争论的回答。Oracle 的选择证明其还是典型的传统思维，殊不知，IT 思维与 DT 思维已是两个时代。 
　　如果阿里云晚做几年云计算，也不一定稳操胜券，那它就不能及时响应移动互联网的需求。刘松记得，2013 年前后，Gartner、IDC 等市场调研机构均不认为阿里云能做起来，理由是中国云计算市场可能并不大。没想到，2011 年智能手机出现拐点，随后兴起的移动互联网大潮为阿里云送来伴随其蓬勃发展的客户。由此，中美形成了世界上两大云计算市场。 
　　在刘松看来，中国能成为全球第二大云计算市场，其中有阿里云的贡献，因为其“让云计算成为中国 IT 业主流的进程至少提前了3-5 年。” 
　　在刘松从 Oracle 出走后的一两年内，IT 圈的人员流动从高管层级传导到普通员工，流动方向则是单向的——大量 IBM、Oracle 等传统 IT 企业工程师，流向阿里云等云计算公司；留下的人，成为外界眼中等待“退休”的人。这波浪潮在 2016 年前后达到一个小高峰。

　　结果是传统 IT 公司人才极速“空心化”：据刘松了解，在美国硅谷，像 IBM、Oracle 如今似乎很少被人谈及，他们已经很难再招到优秀的工程师，因为大家公认如今软件行业的创新、算法的创新全部发生于互联网公司和云计算公司，斯坦福毕业生自然不会再去传统 IT 企业。
　　2019 年 5 月，Oracle 中国区启动裁员，研发中心 900 名工程师成为名单中的第一批牺牲品。当被裁员工在中关村办公楼下打出抗议横幅，人们看到了跌下浪潮的昔日霸主的悲哀。 
　　有关数据显示，过去 10 年，中国企业上云的意愿从3% 上升到 84%。当所有政企客户都认同云计算是未来，传统 IT 因为方向不对，再努力精益求精，还是徒劳。
　　云定义一切
　　阿里达摩院在新发布的 2020 十大科技趋势预测中提到，云正成为整个 IT 产业的基础设施。 
　　这个集大成的技术底座，不只是提供简单的云服务。它是整个数字经济的底座，下半层是一个超级 IT 支撑系统，上半层则是多样化经济的解决方案，由此，云计算公司便能为各行各业数字化转型提供一整套方法论，甚至“模版”。 
　　刘松观察，近两年市场端变化尤其明显，他所接触过的咨询公司，以及清华五道口、北大光华、长江商学院等，已经纷纷将数字化转型作为未来主要方向，因为企业家们的认知在转变——后台已经不是 ERP、人力资源的事，更为重要的是面向消费者端的数字化转型。这种转型有可能是数字化会员项目、数字化营销方案，也有可能是其他智能化产品。 
　　变化悄然发生。阿里云的销售发现，数年前企业客户决定转型时，第一个电话可能打给 IBM、麦肯锡等咨询公司，到了数字化转型阶段，第一通电话的对象变成阿里云。部分政府、大型企业希望参考阿里自身的数字化转型模式，摸索出自己的路径。 
　　“底座”权力的交接，带动整个生态的变迁。10 年前，埃森哲最大的两个项目团队，一个服务 SAP ERP 的实施，另一个负责 Oracle 数据库实施。当企业客户转向云厂商的数字化转型方案，埃森哲将上述两个团队缩小，同时专门成立一个千人级别的“阿里云事业部”，服务阿里云的客户。作出同样选择的还有德勤等咨询公司。 
　　云正在定义一切。比如近来大热的“数字孪生”，与汽车产业结合时，效果立竿见影。过去汽车行业有个“潜规则”——一辆车从设计到下线，“至少要 11 辆真实碰撞试验”。

　　吉利汽车集团 CIO 王健告诉 AI 财经社，在自动化设计阶段，一辆车从概念设计到生产大概需要 3 至 4 年，测试样车至少 50 辆，样本不能流入市场，属于成本。现在依托阿里云的高性能计算技术，吉利能够在数千核集群的计算机环境下进行仿真测试。模拟仿真是通过计算机辅助工程软件（CAE）来模拟汽车在各类环境中的驾驶情况。
　　“未来估计只需要 3 辆车，两辆做碰撞测试，一辆当样车。研发周期也有望压缩到 12 至 18 个月。”王健称，工业仿真软件可以帮助车企大量缩减研发成本。 不仅如此，业内人士称，汽车产业是 AI 技术应用密集度最高的行业之一。一项数据显示， 80% 的车企认为要启动一个云为本的数字化转型战略。
　　IT 业公认的是，未来十年是产业智能时代。在这一时期，除了构建生态、让长在云上的行业应用越来越丰富，云本身也在经历变“硬”的过程。比如阿里去年推出高性能的 AI 推理芯片含光 800，国外厂商如 AWS 也推出基于 ARM 架构的 Graviton2 高性能处理器芯片以及机器学习芯片 Inferentia。 
　　刘松解释称，上一个十年的云计算客户以消费互联网为代表，多是各种 App，如今进入传统行业，云向下要定义芯片、硬件甚至数据中心，包括与区块链、AIoT、物联网等技术浪潮叠加，结合成为一种服务。
　　 “现在是云定义一切。”