兩天就能開發一個應用，需求已經排到明年春天。

這聽上去是一個程序員的生活，實際上卻是一個 40 多歲的中學老師的日常。他叫張鵬，過去幾個月里，他用拖拉拽的方式在電腦上搭出了很多應用，把學校里的教學管理、人事工資、學生統計等等事情，都管了起來。

「會用電腦的都會用」，張鵬演示著電腦上的應用開發平臺，一邊說起兩年前還自學過 Python，卻成了個「60 天 Python 速成，從入門到放棄」的故事，但今年他發現自己完全不用再去學代碼，也能干了程序員的工作。

2020 年，云廠商們所有的努力都能從千千萬萬個張鵬的身上看到結果。這一年的開頭，我們在絕對隔離的社會中，云辦公、云上課、云搶菜、云蹦迪、云 K 歌……而在這一年的結尾，一切魔幻的變化終于有了積極的發展，十數年來的計算機產業發展，終于「化云為雨」，降落到張鵬們的生活中。

今年 6 月，阿里云提出「云釘一體」，將云基礎設施「上移」到 3 億釘釘用戶的手中。張鵬就此擺脫了代碼，用拖拉拽的方式把腦子里的流程「畫」成一個個應用。其后，云廠商們蜂擁而動，微軟將 Teams 和 Power 平臺推廣到了超過 1 億人手里，谷歌將辦公套件屬性的 G Suit 更名為 Workspace 更多指向應用和協作……

技術的發展是不斷向下屏蔽的過程，云是對傳統服務器的屏蔽，讓任何人、任何企業只要聯網就能寫代碼來獲取無限算力。

而 2020 的新一波浪潮，云廠商們從東西南北坡分頭出發，最終都指向了同一個終點：讓張鵬這種不會代碼的人，也能成為云的使用者。

這大概是云計算誕生以來，最大規模的一次擴圈運動。這一刻，云廠商們站在科技創新到科技普及的拐點上，誰能最先登頂，就能掌握下一輪技術周期的話語權。

01 千萬個張鵬的故事

從中學老師張鵬的故事出發。這位 40+ 的中年人有著中產流行的焦慮，這種焦慮推動他去學 Python，既是技多不壓身的初心，也伴隨工作中無法與 IT 供應商高效溝通的為難。

他舉了個例子，工作需要他每年統計年級里的教學經費。起初，他是用 Excel 做每年的經費統計，花費時間長、而且數據很難留存下來。后來，找了個小公司來開發系統，基本一個應用上線要花個半年。很多時候，當這個應用上線的時候，最早啟動這個應用的需求已經解決了。

今年疫情期間，在女兒在家上課的釘釘軟件上，他搗鼓翻出一些簡易開發應用的平臺，看了兩個小時教程后，他打開了電腦。第一個應用就是用來統計教學經費，上手摸索了兩天就建了起來。原本這個應用，那個 IT 供應商報價是 10 萬元，2 個月開發周期。

「忽然就興奮了，半夜一直想著怎么拉流程，睡不著就起來弄一點、弄一點。」他最終搗鼓出了十幾個應用，基本把那個 IT 供應商給炒魷魚了。最近，其他年級也開始復制他的應用，陸陸續續又「炒掉」了一些 IT 供應商。

另一個相似故事是一位政府公務員。他所在的單位涉及自然災害應急，臺風一來，上級要求十里八鄉的受災情況要每兩小時報一次，這點時間，甚至不足以將各鄉鎮匯報來的數字「加減乘除」。

今年，上下游各級機關都開始在釘釘上辦公，他也搗鼓了一下，做了一個統計應用，等著臺風再來，拉個釘釘群，把應用發在群里，十里八鄉的負責人直接在應用上填寫數字，受災情況就自然明了了。

提供一個簡單的應用開發平臺，允許使用者自己開發應用，解決了兩個問題。

(1)速度。原本，開發應用的鏈路是：使用者(老師、公務員、職員)有需求 - 領導允許提需求 - 聯系信息部門 - 信息部門聯系供應商 - 供應商對接使用者 - 開發或調整應用。且不說開發本身花費幾天，光是這些對接，少則一星期，多則數月。

現在的鏈路是：使用者有需求 - 自己開發，結束。快的話全程半個小時搞定。

(2)準確性。經過上文提到的層層對接，最終開發應用的程序員對需求的理解已經很模糊，應用未必能滿足使用者需求，經常要重復 2. 3 次才能改準確。當然也有情況是不改了，然后因為不好用，這個應用就被閑置了。

這兩個問題解決，會直接提升企業應用的數量。本來，應用開發的速度和準確性都不達標，極大降低了人們使用應用的欲望，往往就用回了紙本、Excel 和 Word，回歸「非數字化狀態」。

一旦兩者達標，用戶使用欲望提升，應用數量會快速增長起來。

雖然這些小應用還無法和龐大的 ERP、CRM 等大規模企業辦公軟件抗衡。但小應用如同毛細血管，密密麻麻，解決了「最后一公里」需求，讓許多沒有接觸過 IT 技術的人員和業務，第一次實現了數字化。

而且，在云底座連通的條件下，這些小應用們為整體的 IT 系統帶來了「最后一公里」能夠提供的原始業務、經營、人員、財務數據——而這恰恰是整體 IT 系統夢寐以求、往往求而不得的。

進一步推想，這些最原始、實時的業務記錄，那些云服務廠商們提出的數字化下的「智能決策」、「智能流程」種種設想，才能有條件實現。對于企業來說，那些設想才不會停留在畫餅階段，而是真正變成「降本增效」的數字化工具。

對于云服務商來說，那個成為全社會(而不僅僅是互聯網)的數字底座的愿望，才有機會真正達成。

所以說云計算正在進行「擴圈運動」，行進在普及的拐點上，大概因為上面這些原因。

02 云走到了一個什么樣的路口

講到行業的拐點，還是要講下這個行業過去經歷了什么。

眾所周知，十多年前，在云計算剛剛落地應用時，關于云的構想有無數個，真正走通的只有一個：以亞馬遜和阿里云為首的 IaaS 模式，也就是服務器虛擬化，提供彈性算力。

這和當時的環境密切相關。那時正是互聯網向移動互聯網轉型的時間節點，2008 年到 2018 年被稱為移動互聯網的黃金 10 年，大大小小的互聯網企業拔地而起，流量激增，每一家對算力都嗷嗷待哺。

IaaS 成為最符合當下需求的 IT 模式，算力比傳統 IT 便宜、且更強大，標準化高。一個 4 核 2G1M 帶寬的云服務器，足以滿足一位開發者的網站使用需求。如果需求更多，那就購買更多云服務器，反正是按需付費，不用的時候不花錢。

云基礎設施支出在 2019 年首次超過傳統數據中心支出

計算早期最經典的上云案例是美國視頻網站 Netflix。Netflix 本來自己有一個數據中心，在互聯網中已經足夠「土豪」，但在 2008 年，仍然出現了硬件故障導致的宕機事件，服務整整停滯了 3 天，促使其審視傳統 IT 模式的弊病，從而尋求云的支持，轉向亞馬遜。

在中國市場上，這一時期最經典的案例應該是 2015 年 12306 上云。

應該很多人都對 12306 早期的宕機記憶猶新。這其實不怪 12306，火車票一條線路起點到重點，中途任意站點均可生成一張票，復雜度比機票、電影票高了幾個維度，尤其到春運時期，上億人同時購票，更是能沖出幾十億的高并發情況。

從 2015 年起，12306 嘗試將余票查詢功能的 75% 轉移到阿里云上，用即時擴容的云端算力，分擔了網站三分之二的流量。到 2018 年，12306 進一步擴容，將幾乎 100% 余票查詢轉移到云端進行，查詢能力提升至每秒 40 萬次。這兩年，已經很少聽到有人抱怨 12306 了。

可以說，在過去十多年的時間里，云計算解決了算力需求，和移動互聯網時代相輔相成，成為這個行業的 IT 底座。

最近兩三年，云計算開始遇到的下一個挑戰是，當移動互聯網幾乎全部「云化」，云的服務對象轉向傳統企業、普通用戶時，這個傳統的 IaaS 模式并不適用。

如果說面向技術人員，只需要一個 DOS 系統的電腦，對方就可以自己寫命令行;那傳統企業就像今天的電腦用戶，需要有 Windows 界面才能操作電腦，更需要 Windows 上提供各種應用，才能完成工作。

DOS 系統和 Windows 系統對比

這就回到了前文說的，應用是促進一個技術走向普及的必要條件。

已經到了 2020 年，很少有人懷疑云計算的增長潛力。無論是技術、行業、還是其他方面，每個對云有所了解的人都能講出來幾條云的優勢，很多人也可以想象得到，作為數字經濟的技術底座，云的想象力不止是傳統 IT 的替代品。

那將是一個增量市場，也是云廠商的新戰場。

這個增長機會不是給所有云廠商的。

在這個眾所周知的需求變化的節點上，新的市場將由新模式開拓，舊模式將和他們的舊時代一起停滯在過去，然后慢慢被取代。

打個比方，在 2020 年，用智能手機的人比 10 多年前用功能機的多了幾倍，但江湖上早就沒有諾基亞了。