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编王一粟
云计算行业越来越“卷”一边卷大模型一边卷价格。
2024 刚一开年阿里云就宣布百余款产品大降价最高降幅达55%。在阿里云宣布降价后京东云紧随其后宣布比行业最低价再降价10%。
阿里云除了直接的价格战更是开启了用卖消费品的方式“直播卖云”。
3月31日罗永浩在淘宝直播“卖”云宣称将“击穿底价”。以U1服务器价格为例阿里云官网价格3700元而老罗直播间价格168元直接以0.46折的价格售卖。3月28日京东云发布“春风计划”设立10亿比价金承诺长期比价并锁定罗永浩直播时间同时开启直播“卖云”。 相比老罗直播间直接定价京东云直播间并未给出明确的价格直播间主播表示本场直播是依据老罗直播间标定的价格进行实时比价会比老罗直播间价格再便宜10%。
电商两大巨头的较量竟然在企业级上再度上演。
不过据光锥智能观察京东云虽然在市场营销上贴着阿里云去打甚至此前刘强东还放话称“阿里云有什么京东云也要有什么。”
但纵观京东云这些年产品与落地应用其业务重心并非在阿里云擅长的公有云上而更像华为云擅长的“政企云”。
行业的竞争在加剧据IDC发布《中国公有云服务市场2023上半年跟踪报告》显示中国公有云市场的IaaS和PaaS增长仅为15.9%是近三年的最低水平。
那么在行业“内卷”之下京东云到底在走一条什么样的路
杠上阿里云
价格战只是噱头
在市场营销上京东云延续此前电商领域的打法在价格和直播上都杠上了阿里云。
但抛开热闹来看不管是价格战还是直播卖云都仅仅只是个噱头对行业影响效果并不明显。毕竟云计算行业的客户并不只是关注价格更关注后续云产品的技术和运维服务等尤其是大客户。
中小企业虽然关注价格但想要真正“上云”除了选择降价产品还需要根据需求去一站式配置、调整不同组合资源。这也就意味着中小企业也不会只看价格。
所以靠价格的噱头吸引来的客户还得是通过实力来留住。
而在云厂商的实力中技术永远是第一性原理。尤其是随着AI技术的发展与应用构建云上AI能力成为云厂商们新一轮的技术变革。 京东云入局较晚刘强东曾在早期一次演讲中坦然承认京东在技术方面的不足。
因此补课技术能力扎实技术底座成为京东云自成立之初就一直在做的功课甚至在去年频繁进行的两次组织人事架构调整中最关键的点就在于技术派的管理层上台。
2023年年初京东集团技术委员会主席、高级副总裁曹鹏接任京东云事业部负责人原京东云事业群负责人高礼强改任解决方案中心负责人。
同年10月原本“一部三中心”的组织架构也被重新整合为“京东云事业部技术事业服务部”后者则由原京东数字城市群负责人现京东科技总裁徐丰负责。 京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏
曹鹏是京东典型技术派代表现任京东集团技术委员会主席于2007年加入京东是京东集团早期技术框架的搭建者之一并主导了首个混合云操作系统京东云云舰等产品的研发。
曹鹏任职京东云事业部总裁无疑表明京东云要在技术上持续投入的决心。与此同时对于将“三大中心”并为一个技术事业服务部的调整有京东内部员工认为其驱动因素还是降本增效让业务更精简协同更高效。
事实上近两年来除京东外越来越多的企业开始要求降本增效这也使得他们在预算制定和支出上变得更加谨慎在用云上也开始寻求更高效、成本更低的方案。而如何帮助这些企业建立更高效、更低成本的云或将成为云服务商后来者们突围的方向。
在这种情况下价格战要打但不能一味靠压缩云厂商的利润空间靠补贴去打。云市场的价格战始终都建立在规模和技术的水平上。
以企业争相大模型的布局为例智能化之战某种意义上是算力之战而算力之战带来的也是高昂的成本。
规模化的计算集群建设并不是堆积GPU数量就能够完成还需要专门进行设计和优化才能够使模型训练与推理性能和稳定性达到实际需求。
以显卡的利用率为例相关数据显示过去业界千卡CPU并行的利用率通常在60%-70%之间但目前行业对GPU的利用率“通常是5%-10%左右。”
因此如何通过技术来提升GPU的利用率一直是云厂商老大难的问题。
“我们对GPU的利用率能够到50%以上。”曹鹏说道“这需要一整套完整技术体系的支撑从硬件到软件、网络再到存储的全方位支持。”
比如基于混合操作系统云舰京东云的vGPU池化方案可以通过将GPU算力进行虚拟化后能够按照用户实际的需求进行按需分配和动态回收进一步增加了针对AI应用所需的调度管理能力这使得GPU的利用率最高可以提升70%。
算力提升之后大模型训练还需要解决海量数据存储的问题。传统的集中式存储系统建设和维护成本高一旦遭遇外部威胁和故障运维复杂度和数据丢失风险极大且扩展能力有限。分布式存储虽具备可横向扩展、性能和容量可扩展线性提升但在传统存算一体架构下资源利用率不均、存储成本高、资源共享难是亟待解决的难题。
比如在AI训练中会存在算多存少的需求但存储资源却总是捆绑着计算资源增加这就对计算资源造成了极大的浪费。面对数据存储计算需求的急增但存储和算力需求不对等等问题 “存算分离”成为存储未来发展的必然趋势。
京东云分布式存储平台云海通过采用“存算分离”技术架构可以解决算力和存力生命周期不一致的问题将存储和计算分开单独按需配置可以节省整体基础设施成本超30%。同时相比存算一体的形态存储资源利用率提升至85%以上PaaS综合成本降低达到50%。
在解决显卡性能优化和海量数据存储问题之后随着AI与大模型的发展与应用为了应对大模型训练资源稀缺以及缺乏专业开发人员等问题各大厂商也纷纷推出AI开发平台比如百度千帆大模型平台、阿里魔搭社区等。
但当前大模型落地依然存在应用成本高上手难度大效能不足等问题。同时相比于极少企业对大模型的极致效果追求更多的企业和机构也更重注大模型的使用效果与性能和成本。
目前各大厂商也都纷纷提供更具“效价比”的开发平台。京东云通过言犀AI开发计算平台可为行业提供一站式模型训练推理能力只需一键部署即可释放90%的推理成本。
总之京东云希望通过价格战的营销手段来吸引客户用技术和产品来留住客户。不过要想真正打开市场站稳“第四朵云”的位置战略级的市场策略更为重要。
打“产业”标签
京东剑指“政企云”
在愈发“卷”的市场竞争下基于自身的核心基因各大云厂商也都在调整自己的战略。
阿里云、腾讯云确立公有云优先和产品优先战略华为云则抓住自身核心的软硬件及政企渠道能力。
相比较来说在市场处于第四梯队的京东云不管是从云规模还是客户规模都很难与阿里云、华为云、腾讯云进行全面综合的竞争。
但在企业级市场中不像消费级市场一样赢者通吃后来者找到细分市场发挥自身优势也会在市场中占据一席之地。
相比于阿里云的电商基因、腾讯云的社交娱乐基因、华为云的通信基因京东云的基因在于京东过去数十年中积累的供应链管理能力。
通过一端连接消费者覆盖全国6亿用户一端连接产业包括数千万商品SKU、数十万品牌商、制造企业、各大产业带和产业集群打通“产-供-销”全链路京东云已形成具有自己特色的数智供应链能力。 因此在过去几年中京东云一直希望紧贴“产业云”的标签去打造自己的市场差异化形象。同时在以AI和大模型为代表的新一轮技术革命以及大规模智算中心的建设与落地中京东云也将智能化融入自己的基因。
但所谓的产业云到底是什么
京东云解决方案中心高级总监张志军表示“目前市场发展趋势正在从资源竞争走向全面的技术、运营以及产业融合的竞争。所以我们需要构建五方面的能力包括不断适配多种GPU基础资源能力、传统数据中心升级改造与融合AI算力大模型搭建新型数据平台能力、智算中心的供应链管理能力以及深入客户场景持续为客户降本的能力。”
基于这五方面能力京东云沉淀出产业智算云全栈解决方案。该解决方案主要分为两部分一部分是技术底座一部分则是基于技术底座能够提供的服务内容。 产业智算云的技术底座融合能够覆盖多种GPU资源的物理基础设施、提供分布式AI存储的智算集群以及可提供言犀AI开发平台服务的MaaS层等多种能力。
在技术底座之上京东云重点提供三方面服务
一是云运营面向京东云内部智算中心的运营管理包含京东智算中心的商业产品规划运营建设一个大规模智算中心的供应链管理运营包含显卡以及后续其他资源的管理这也是京东云为客户提供持续性服务的基础保障通过云运营持续为客户进行成本优化形成更完整竞争力。
二是云服务即通过京东云智算中心以及全国一体化的算力资源满足客户多样化的需求并结合京东云目前在数十个行业场景中积累的技术经验在具体的场景中为客户提供多样化服务。
三是产业融合这也是京东云所有技术产品服务最终要实现的目标。产业融合主要包含三个领域首先是于京东自身而言基于其九大板块业务进行业务协同其次是于央国企而言基于京东云数智供应链能力在成为产业链“链长”的方向进行业务沉淀最后则是于区域政府、区域产业集群以及乡村振兴等方面提供更多业务能力的沉淀。
由此我们也不难看出京东云重点客户是以大型央国企、区域政府和产业集群为重点其最终目的是要以产业云为切入口落地“政企云”。
政企市场的企业会更注重数据安全问题混合云则成为政企客户使用的重点。于是京东云从诞生之初就以混合云操作系统为技术底座2022年7月京东云发布混合多云操作系统云舰2.0新增平台多云、应用多活混合多云多芯等特性。
近两年来京东云在政务市场的影响力不断提升。据赛迪顾问发布的《2022-2023年中国政务云市场研究年度报告》显示在“2022年中国政务云市场厂商竞争力象限分析”中排名再次提升跻身前五。
因此京东云真正的竞争对手并不是回归公有云后的阿里云而是华为云。但与华为云以通信基因切入政企市场的不同点在于京东云切入政企市场的关键抓手是整合京东集团的数智供应链能力。
事实上不管是大型央国企的数字化转型还是区域产业集群和城市的数字化升级都离不开上下游产业链的协同发展。同时这些政企的数字化转型不仅仅关系自身竞争力的提升更关乎其所在产业链的供应链稳定问题。因此越来越多的国有企业在数字化转型过程中开始转向构建数字产业生态带动产业链上下游协同发展。
这也就成为了京东云的机会。以数智供应链为抓手通过为大型政企客户、区域产业集群、区域政府等提供产-供-销的全链路云上供应链能力成为京东云区别于华为云获取政企客户的重要手段。
如在面向中海油的服务中中海油每年的装备采购需要花一万亿元物料涉及3000多个品类物料编码数量有200多万。所以对于中海油等大型企业而言上云的本质是通过一套系统来管理如此繁杂的供应体系包括采购、仓储和流通等多个环节。
对此曹鹏表示京东云通过云舰混合多云操作系统帮助中海油打造了一套异构多云基础设置通过对技术栈和供应链的改造帮助中海油链接上下2万多家供应商进一步降低系统使用成本和采购成本。
产业集群中在江苏省常州市钟楼区京东云与智云天工联合常州移动共同为钟楼区打造了5GAI工业制造云平台即常州超级虚拟工厂借此聚合区域产能优化提升产能结构实现区域产业集群的数字化转型升级。
从大型政企到产业集群和区域政府京东云在帮助其进行数智化转型升级的过程中也从合规和降本的角度进行体系化的国产化替代。
国产化替代也成为京东云增强政企客户粘性增加客单价的重要手段。
京东云PaaS产品研发部产品负责人贺浩表示“国产化替换并不是一个简单的升级而是将新质生产力与先进计算优势能力发挥出来将智能化与国产化向融合。”
此前很多企业的国产化替代仅仅只是做了表面功夫参考原架构形式进行替换替换完后只是把国产基础设施搭起来了能力上没有任何提升。
按照贺浩的想法国产化替代应将分阶段进行从最基础简单的IT基础设施替换至核心应用的生产业务上线最终过渡到以智能化和原生化为特色的价值创造阶段。在整个过程中逐步夯实信创产业相关技术的突破以及最终行业生态应用的拓展。
整个国产化替换中主要面临三大类问题一是迁移适配的复杂度问题业务应用需要适配不同的操作系统、CPU、芯片以及数据库中间件等二是目前信创基础设施性价比较低在整个从虚拟化平台到容器化平台再到数据库中间件等多种应用运行中都存在应用性问题三是整体的系统稳定性还存在问题如在实际进行应用的多种芯片适配中会出现突发稳定性问题等。
基于此京东云通过积累京东集团内部多年信创生产替换经验集中在两个方面做国产替代一个是安全合规一个则是降本增效。
在安全合规上京东云构建的统一安全运营中心针对信创基础设施提供了全栈统一自主可控的能力基于国密标准打造了底层基础能力同时也融入了AI加持的监控及应急响应能力可以为政企客户提供端到端的可信安全解决方案。同时京东云全栈产品也进行了安全合规认证且包括生态合作伙伴在哪也同时进行了互操作认证。
在降本增效方面前文也提到京东云的vGPU池化方案可以将GPU的利用率最高可提升70%。同时该产品在向下兼容适配多款国产AI芯片的同时也可以向上支持分布式深度学习及大模型框架。
以中海油为例曹鹏表示中海油的底层操作系统就覆盖了多种类国产系统在国产化替代过程中需要充分利用这些基础设施支撑中海油整个业务的可持续发展。前文也提到基于云舰混合多云操作系统京东云为中海油打造了一套异构多云的基础设施该基础设施也能够覆盖中海油底层不同的国产系统并无缝集成各种应用保证其业务的连续性发展实现降本增效。
结语
以数智供应链为抓手是京东云区别于华为云切入政企客户的重要手段而既安全合规又降本增效的国产化替代解决方案则是京东云在数智供应链之上增强政企客户粘性的重要方式。
当前在中国大环境背景下千行百业都在面临数字化转型升级这也为云计算市场提供了新的增长曲线。京东云以数智供应链为抓手用产业云的定位不断深耕政企市场也一定能够帮它杀出一条属于自己的路。
但在此过程中京东云也同样面临着诸多挑战毕竟政企市场相对公有云市场而言投入重且利润低需要做很多产品和技术之外的工作。
但于后来者的京东云而言政企云不好走但也必须要走下去。
