2015年，云計算產值為1750億美元，2016年為2092億美元，據最新的預測，2017年云計算的產業總值可以達到2468億美元。如果按照這樣的勢頭去發展，2018年就能達到2900億美元，而2019年就已經快達到3500億美元了。

2015年的時候Gartner預計，2019年云計算2019年云計算的產業總值為3150億美元，現在看來這家調研機構似乎低估了云計算的市場。然而，這樣的狂野生長背后，卻擴大了這四個問題的嚴重性。

先來說說是怎么成長的吧

眾所周知，云是一種基于互聯網的計算方式，它提供的是端到端的軟件解決方案。這也就意味著，云計算產業的規模云供應商說了不算，要由云計算所服務的垂直行業而定。而云計算對于企業的提升，在現階段來看是通過計算資源(如亞馬遜AWS)、軟件(如微軟CRM)、操作環境(如谷歌APP引擎)，帶給企業更高效的部署能力，變相降低了運營成本。

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因此，以工業、金融為首的垂直行業紛紛踩著五彩祥云購買云計算解決方案，最終造就了云計算市場在這短短幾年內的蓬勃。

一、馬太效應嚴重，小玩家、新玩家陷入迷局

2016年年末，云計算市場發展情況拔云見日，亞馬遜AWS以31%的市場份額位居第一，超過了微軟、IBM以及谷歌的總和。同時第一梯隊以及第二梯隊的總和已經超過了50%。

云計算市場的格局基本已經確定了，從2015年到2019年，基本上不會有太大的變化。因此，這里就有很大的問題。

正如上文提到，云計算發展取決于垂直行業，所以數據以及行業案例變成為了云供應商的勛章，是垂直行業判斷云解決方案的重要量化標準。

云供應商想要擴大規模，就必須幫助垂直行業降低更多成本;而想要提供更高效的解決方案，云供應商則要和更多的垂直行業合作。結合剛才的量化標準，于是就產生出了這樣一個馬太效應：第一梯隊和第二梯隊發展越來越快，第三梯隊和其他云供應商發展越來越慢。

隨著戰場走向國際化，云供應商業務主要覆蓋地區聯網能力的不同將越來越影響競爭力。亞馬遜、IBM、谷歌、微軟之所以能進入第一梯隊和第二梯隊，原因就在于他們業務主要覆蓋在美、歐兩地，當地工業、金融等主要云計算服務對象處于高自動化、高網絡覆蓋面積、高信息產業汲取能力，這就使得云計算業務進展速度快，這些歐美云供應商的優勢就建立得快。

雖然不太愿意提及我國，但是我國現在大量的農業、制造業仍然停留在工業2.0，甚至工業1.0。云供應商不僅要負責做計算量輸出，還要幫著這些廠商進行設備升級以及置換。很大一部分工業企業根本不愿意采用云計算，因為傳統工業理念根深蒂固，互聯網解決辦法幾乎行不通。這也就使得我國一些云供應商舉步維艱，難以進入前面的梯隊。

當云計算市場規模擴大，這種“先天疾病”勢必對企業云業務發展造成更多的影響，導致競爭力進一步缺失。

5G商業化，移動設備聯網能力大幅度增強。如無人駕駛等行業，廠商已開始自己建設基于5G的云解決方案，縮小了云供應商業務的輻射面積。

小玩家和新玩家的蛋糕越來越小，越來越難吃，第一梯隊和第二梯隊在中短期內形成壟斷，或者半壟斷形勢。

二、安全手段提升慢，云市場擴大后容易受到大規模攻擊

云計算是圍繞數據而生的，沒有良好的安全手段，勢必會受到網絡襲擊者的攻擊，對企業造成危害。而且，這個影響是隨著垂直企業云業務覆蓋范圍增加而增加的。

安全手段提升慢，原因主要是來自于現在安全手段的模式：防護。這種手段非常被動，當云業務覆蓋面了更多的行業，就意味著云安全需要防護更大的面積。同時上文提到，云計算提供的是計算量，然而安全手段也是需要計算量支持的。裝在客戶端，影響客戶的業務效率;裝在云端，影響通道的效率;一邊裝一半，技術壁壘又太高。因此，安全技術和云業務的擴張速度是不成比例的，即云業務擴張越大，安全技術提升越慢。

然而攻擊者并不需要考慮那么多，他們只用找到一個“點”(漏洞)就可以了。在市場規模小的時候，這個面積很小，做防御很簡單，但是越擴大，安全手段提升所耗費的精力就越多。就像是穿盔甲，1米6的人和2米的人穿同樣款式的盔甲，自然是2米的人耗費的材料多。

尤其是對于公有云來說，一個接口被攻擊，所有關聯服務器都會受到影響。

同時，云市場規模擴大，意味著后端假設的服務器數量增加、云的系統架構越來越復雜等等。這就使得基于硬件的安全手段，以及基于軟件的安全手段的檢測變得非常吃力。實際上每一個用過電腦的人都能理解這點：電腦里只裝了系統軟件，那么使用某殺毒軟件檢測一次的時間只需要幾分鐘，但是當電腦里裝了大量的應用程序或者存儲了許多文件之后，查殺檢測就變得很慢。

這就造成了垂直行業和云供應商更高的安全成本，云本身是一種降低成本的解決辦法，隨著其規模擴張，反倒要用更高的成本來維護，顯然是撿了芝麻丟了西瓜。

三、行業缺乏標準，監管漏洞逐漸擴大

這些現有的云計算解決方案本身因為缺少相關行業標準，所以不同供應商體現出了巨大的差異化。就以亞馬遜、微軟、谷歌、IBM為例，在看到他們解決方案明細的一剎那，我甚至都產生了一種“這根本不是同一個業務的對比吧?”的錯覺。

通過上表，第一梯隊與第二梯隊解決方案的差距是非常巨大的，這就造成了一個問題：監管難。各執一詞，誰說的都有理，缺乏行業標準就是這樣的結果。此外，云供應商也不是很愿意提供自己的技術接口給業務覆蓋的地區網絡管理機構。

這樣一來，就形成了一個監管漏洞，除了問題不知道發生在哪個環節、該去找誰、會造成怎樣的損失皆為未知數。也正是因為沒有標準，一旦發生數據泄露等問題，最多也就是一定的經濟賠償，對云供應商來說其實是不痛不癢的。

隨著產業規模擴大，這個缺口也會越來越大。因此，這個缺口所帶來的損失也會陡然增加，風險最大的不是云供應商，反倒是由于這個缺口造成業績損失的垂直行業。

四、云計算沒有明顯交易痕跡，稅收成了大問題

無論是中國還是全球，數字經濟正在沖擊著傳統商業，這點是毋庸置疑的。每每提起數字經濟，都會接上這么一個名詞“潛力”。誠然，數字經濟暗藏著巨大的潛力，但是我從未聽說過有哪個國家能真正釋放這股“真氣”。

其實數字經濟從未脫離傳統商業，即使許多經濟學家都在提出“數字經濟要打破傳統工商業”這個概念。那么只要是商業，就會涉及這樣一個問題——稅收。然而我卻完全找不到數字經濟所對應的稅收模式。

當然，這和監管是不可分家的。正因為沒有監管，才不會產生合理的稅收。云業務產生不了任何明顯的交易證據，云供應商提供的是一套軟件解決方案，這卻和過去軟件解決方案截然不同。以SDK、API接口這些軟件開發解決方案為例，項目以工程規模、數量計費，交易過程簡單明了。

當前云業務的收費方式普遍有兩種：包月/年和計時制。所謂的按量收費也是計時制的一種，按量制的計算方法為：使用時間 * 以業務劃分的平均價格。平均價格為官方制定，全程沒有任何國際或者國家部門參與，部分云供應商在制定平均時會采取階梯制，如96小時為階梯，客戶使用96小時以內所需付費為96*原價，若使用100小時則為96 * 原價 + 4 * 階梯折后價。

為什么沒有真正意義上的按量收費?原因很簡單，云供應商也不清楚其計算資源成本到底是多少。他們制定平均價格的標準，全部是來自于云供應商內部協商。正是因為缺乏標準，供應商才有了這種”自由發揮“的空間。

無法提供明確的計算資源成本，就無法產生明顯的交易痕跡，最終影響了數字經濟的稅收。目前為止，云計算業務的稅收比例主要圍繞業務營收和設備維護等，但是云業務特殊就特殊在同一設備可以支持多種性質完全不同的交易。這就使得，基于傳統商業模式的稅收無法合理的應用到云業務上，云供應商往往有著很高的利潤。

稅收講究的不是高低，而是公平。都是傳統商業模式，憑什么云供應商就可以繳更少的錢?

此外，京東集團副總裁蔡磊曾經提出過一個網紅稅收難題：一個在深圳用北京的直播平臺進行直播的網紅，那么他去上海跳舞賺的錢應該怎么繳稅?

同理，一個美國的云供應商，通過日本的服務器，給中國的企業服務，這題的難度已經超過了現在的理解。云供應商則將這種稅收難題進一步放大。

所以就得打破傳統商業模式，那怎么打破?誰給支個招?事實上現階段毫無辦法可言，所以云市場規模擴大，也會有很大的可能釀成一個社會難題。