隨著中國企業(yè)數(shù)字化建設的不斷深入，如同土壤般存在的云計算服務，卻在經(jīng)歷爆發(fā)式增長后，后繼乏力，陷入增長率逐年下降的窘境，一些云廠商甚至還爆出裁員的消息。正在云計算苦尋新的增長著力點之際，撲面而來的AI浪潮，給這個苦苦掙扎的行業(yè)，送來了甘霖雨露般的滋潤。云計算一片狼藉的頹勢，才得以扭轉，并重新進入了增長快車道。

什么是混合云？混合云結合并統(tǒng)一了公有云、私有云和本地基礎設施，從而創(chuàng)建單一、靈活、成本最優(yōu)的 IT 基礎設施。

使用混合云的統(tǒng)一 IT 基礎設施適用于多種用例：

安全和法規(guī)一致性：防火墻后的私有云資源專用于敏感數(shù)據(jù)和嚴格監(jiān)管的工作負載，對于不太敏感的工作負載和數(shù)據(jù)則使用更經(jīng)濟的公有云資源。

可擴展性和彈性：利用公有云計算和云存儲資源快速、自動且經(jīng)濟地擴展，以便應對計劃外的流量峰值，而不影響私有云工作負載（這被稱為“云爆發(fā)”）。

快速采用新技術：采用或切換到最新的軟件即服務 (SaaS) 解決方案，甚至可將這些解決方案集成到現(xiàn)有應用程序中，而無需配置新的本地基礎設施。

增強舊應用程序：使用公有云服務改善現(xiàn)有應用程序的用戶體驗或?qū)⑵鋽U展到新設備。將現(xiàn)有本地工作負載“直接遷移”到虛擬化公有云基礎設施，以便減少本地數(shù)據(jù)中心的占用空間，并可按需進行擴展，而無需投入更多的資本設備投資。

資源優(yōu)化和成本節(jié)余：在私有云上運行具有可預測容量的工作負載，并將更多可變工作負載遷移到公有云；使用公有云基礎設施按需快速“啟動”開發(fā)和測試資源。

混合云體系結構

最初，混合云基礎架構側重于將公司本地數(shù)據(jù)中心的某些部分轉換為私有云基礎設施，然后將該基礎設施連接到由公有云供應商。如今，混合云體系結構不再關注物理連接，而是更多地支持跨所有云環(huán)境的工作負載的可移植性，以及針對給定業(yè)務目的自動將這些工作負載部署到最佳云環(huán)境。

作為數(shù)字化轉型的下一個關鍵步驟的一部分，組織正在構建新的應用程序并對舊應用程序進行現(xiàn)代化改造，以利用云原生技術，而這些技術可跨云環(huán)境和云供應商實現(xiàn)一致且可靠的開發(fā)、部署、管理和性能。

具體而言，他們正在構建或改造應用程序以使用微服務基礎架構，而該基礎架構可將應用程序分解為更小、松散耦合、可重用且專注于特定業(yè)務功能的組件。他們會將這些應用程序部署在容器中，這是一種輕量級可執(zhí)行單元，其中僅包含應用程序代碼和運行它所需的虛擬化操作系統(tǒng)依賴項。

就更高層面而言，公有云和私有云不再是需要連接的物理“位置”。例如，很多云供應商現(xiàn)在可提供在其客戶本地數(shù)據(jù)中心運行的公有云服務。私有云曾經(jīng)只在本地運行，現(xiàn)在則常會托管在異地數(shù)據(jù)中心、虛擬專用網(wǎng)絡 (VPN) 或虛擬私有云 (VPC) 上，或是向第三方提供商（有時為公有云供應商）租用的專用基礎設施上。

此外，基礎設施虛擬化（也稱為基礎設施即代碼）允許開發(fā)人員使用位于防火墻后面或之外的任意計算資源或云資源來按需創(chuàng)建這些環(huán)境。隨著邊緣計算的出現(xiàn)，這一點變得更加重要；邊緣計算通過將工作負載和數(shù)據(jù)轉移到更靠近實際計算的地方，從而為提高全局應用程序性能提供機會。

由于這些因素以及其他一些因素，現(xiàn)代混合云基礎架構開始圍繞一個統(tǒng)一的混合多云計算平臺聚結，包括：支持跨所有云類型（公有云和私有云）和云供應商的云原生應用程序開發(fā)和部署。適用于所有環(huán)境的單一操作系統(tǒng)。容器編排平臺（通常為 Kubernetes），可跨云環(huán)境自動部署應用程序。

借助云原生開發(fā)，開發(fā)人員可將單一應用程序轉換為以業(yè)務為中心的功能單元，而這些功能單元可在任何地方運行并在各種應用程序中重用。標準操作系統(tǒng)允許開發(fā)人員將任意硬件依賴項構建到任意容器中。Kubernetes 編排和自動化可為開發(fā)人員提供跨多個云環(huán)境對容器配置和部署進行精細且一勞永逸的控制的功能，其中包括安全性、負載均衡、可擴展性等。

人工智能時代的到來，正在重塑企業(yè)對云計算的需求形態(tài)。企業(yè)不僅要求云計算要靈活、有彈性、具備極高的成本效益，還要能為他們帶來更多創(chuàng)新和競爭優(yōu)勢。因此，企業(yè)在選擇云廠商時，需要做更多方面的考量：

1、大模型的一站式管理

面對大規(guī)模繁復的大模型應用場景，企業(yè)會優(yōu)先關注云廠商提供“一站式管理”的能力。畢竟，大模型訓練和部署環(huán)節(jié)的復雜程度極高，企業(yè)很難自己搭建一整套完備的流程鏈路。相反，如果云廠商可以為各種主流大模型提供一鍵部署、彈性擴縮容、低成本微調(diào)等全生命周期管理，無疑將極大縮減企業(yè)的運維成本，成本更受企業(yè)青睞的“心頭好”。

2、對多模態(tài)的全方位支持

隨著AI應用場景的日益豐富，多模態(tài)大模型能夠同時處理視頻、圖片和文本等多種數(shù)據(jù)類型的能力，對企業(yè)來說變得越來越重要。因此，云廠商需要對這些大模型提供更全面的支持，不斷強化對圖片、視頻、時序等多源數(shù)據(jù)的端到端處理能力，從而幫助企業(yè)實現(xiàn)更高效的內(nèi)容分析和智能決策。

3、AI云原生應用部署友好

企業(yè)還會格外重視云服務商在支持AI云原生應用部署方面的友好程度。很多企業(yè)開發(fā)的AI應用或SaaS產(chǎn)品，本身就是按照云原生的架構設計的，如果云廠商能提供更加貼近云原生場景的優(yōu)化支持,將大大提升部署效率。比如，阿里云就在其公有云平臺上,針對云原生應用的全生命周期管理進行了優(yōu)化，包括容器服務、無服務器架構、Serverlessm等一系列舉措，讓開發(fā)者能以更加絲滑流暢的方式，構建和部署云原生AI應用。

4、企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的保障

數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資產(chǎn)，在AI時代，企業(yè)需要云廠商提供強大的數(shù)據(jù)存儲和管理解決方案。這就要求云服務器具備云原生數(shù)據(jù)庫、向量數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)基礎設施能力,確保企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)在上云的過程中不會遭到泄露或丟失。

5、強大的云安全體系

大模型所帶來的數(shù)據(jù)隱私、算力資源濫用等潛在風險，會迫使企業(yè)把云服務商云安全體系是否完備，當成做選擇時的重要參考指標。在數(shù)字化轉型的過程中，企業(yè)對數(shù)據(jù)安全和隱私保護的要求會變得越來越高。云廠商只有具備強大的云安全體系（包括數(shù)據(jù)加密、網(wǎng)絡安全、身份認證等多層次安全措施）才有可能入客戶的法眼。而擁有成熟云安全體系和合規(guī)管控手段的云廠商，也才能在激烈的市場競爭中脫穎而出。

云計算無疑是做大模型的最佳選擇。換個角度看，大模型又何嘗不是云計算的“回春丹”？今天的大模型與云計算，像極了當年的淘金者與賣鏟人，也許只有“雙贏”，才是最不辜負這個時代的理想結局。