云計算與非云IT占比2014-2020 （藍色部分為云計算）
2.云計算細分領域競爭格局
1）細分領域市場領導者
從synergy的數(shù)據可以看出，在基礎設施服務領域（IaaS/PaaS）,亞馬遜和微軟處于領先位置，而在私有云/混合云領域，領導者變成了IBM和亞馬遜，SaaS領域領導者為微軟和Salesforce，而UCaaS領域則變成了Cisco和Citrix，所以說云計算不同領域市場領導者不同，不能一概而論
2）細分區(qū)域發(fā)展階段不同
從市場發(fā)展階段來看，美國市場起步最早，發(fā)展最快，呈現(xiàn)出向巨頭匯聚的特點，，以AT&T、Verizon為代表的許多企業(yè)紛紛退出，云計算領域為四大巨頭占據：亞馬遜、微軟、IBM和Google，從synergy的數(shù)據可以看出，微軟和Google增長特別快，不斷追趕亞馬遜，Google最近雄心勃勃的提出要五年內趕超亞馬遜。
盤點一下美國的四家云計算公司：
AWS:亞馬遜在公有云領先發(fā)優(yōu)勢明顯，市場份額Iaa占整體40%以上，是排名第二陣營的Azure、google、ibm之和還多；IaaS優(yōu)勢基礎上，發(fā)展paas業(yè)務，同時通過與VMware的深度合作，切入企業(yè)傳統(tǒng)應用市場
微軟: 推行CloudFirst 戰(zhàn)略獲得成功，Azure基礎云服務快速增長，站穩(wěn)了公有云第二， Office365 用戶近8000萬，得到資本市場的認可，市值達到500億,希望通過Azure stack混合云方案打通線上和線下能力，同時積極布局AI，將AI整合到產品和服務中。
谷歌：從2015年11月起，格林開始擔任谷歌云計算負責人，并為此開展了一系列重組和并購。對于人工智能、機器學習等領域的發(fā)展，格林透露，谷歌已經先后收購了Kaggle、DeepMind等公司。谷歌在AI技術和生態(tài)方面優(yōu)勢明顯，正高速追趕中，谷歌云計算業(yè)務負責人黛安·格林日前在出席Forbes CIO Summit時表示“我們在5年內就會成為行業(yè)龍頭，谷歌在數(shù)據中心、基礎設施、有效性、安全和自動化等領域具有優(yōu)勢。”
IBM：2016年初宣布全面向“認知”+“云平臺”轉型，通過softlayer構筑IaaS服務能力，Bluemix構筑Paas能力，構建開放生態(tài)，依托行業(yè)走向市場，IaaS、PaaS市場份額靠前。
再來看中國市場，起步相對較晚，處于快速增長階段，企業(yè)眾多。中國公有云服2015年市場規(guī)模達到 14.42 億美元，比 2014 年同比增長 53.8%。IaaS 市場依然是規(guī)模最大并且增速最快的基礎市場：2015 年 IaaS 市場總規(guī)模達到 8.37 億美元，年度同比增長率高達 70.7% 。
以阿里和騰訊為代表的互聯(lián)網公司、以中國電信、中國聯(lián)通為代表的運營商，以華為、浪潮為代表的設備廠家都在積極投資和發(fā)展這塊市場，積極向云轉型，現(xiàn)在處于跑馬圈地階段，最終誰能在這場競爭中存活下來，現(xiàn)在還未可知。
3）客戶選擇習慣
企業(yè)在選擇但處于安全和避免被單個供應商鎖定，一般企業(yè)會選擇多家供應商圖，根據rightscale的報告，采用多個云策略的大型企業(yè)比例保持在 82%,計劃使用混合云的比例保持 在 55%。計劃使用多個公有云的大型企業(yè)數(shù)量稍有增多(從 13% 增長到 16%),同時,計劃使用多個私有云的大型企業(yè)數(shù)量有所減少(從 14% 減少 到 11%)
4) 單獨的IAAS越來越同質化，需要積極發(fā)展paas服務
最近幾年IAAS和SaaS保持高速增長，相對而言PaaS份額較少。隨著IaaS市場發(fā)展，產品越來越趨向同質化，但隨著企業(yè)應用市場的發(fā)展和差異化競爭的需要，云計算運營商需要發(fā)展PaaS來滿足客戶需求和差異化競爭，筆者認為根據行業(yè)客戶需求或場景化需求來發(fā)展PaaS業(yè)務是未來的發(fā)展方向。
3.行業(yè)格局新趨勢：積極布局基于云的AI
2016年底，亞馬遜舉一年一度的re:Invent 大會上，AWS正式推出自己的AI產品線：Amazon Lex、Amazon Polly 以及Amazon Rekognition，分別定位于可編寫自然人機交互、語音轉換服務以及圖像識別。AWS正式加入了這場人工智能領域的大戰(zhàn)。稍早兩周前，AI領域的知名專家李飛飛及李佳加入Google，入職云計算業(yè)務新成立的機器學習部門 。云加AI成為新的趨勢，Google這一行為也被解讀為希望借AI趕超AWS。ibm Watson 綜合大數(shù)據、高性能計算、自然語言分析、服務器和芯片等，構建感知計算。
作為提升數(shù)據處理效率的有利武器，AI 還需要找到適合自己的落腳點，云天然的是數(shù)據處理的天然土壤。云端的海量數(shù)據，給人工智能提供了寶貴的訓練數(shù)據；已經成為云服務巨頭們極為看重的市場，也是云計算競爭進一步升級的領域。
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