人工智能的風頭或許掩蓋了去中心化云計算的概念，但高昂的云服務價格已促使企業尋求其他選擇。

超越三大巨頭的云環境

AWS、微軟和谷歌這三大云服務提供商風頭正勁，背后最可能的原因是兩個字：AI。2024年第一季度，它們迎來了自2022年第三季度以來的最強增長。據統計，2024年第一季度，企業在云基礎設施服務上的支出達到了760億美元，較2023年第一季度增長了135億美元(增幅21%)。

Synergy Research Group的數據顯示，這三大云服務提供商目前占據了全球云支出的67%。亞馬遜依然保持領先地位，市場份額為31%，但其份額相對于微軟(25%)和谷歌(11%)正在縮小，后兩者表現出了更強的同比增長勢頭。

不斷變化的科技格局

如果你不喜歡當前的科技狀態，那就等一年再看。雖然AWS、微軟Azure和谷歌云掌控著全球云支出的絕大部分，但在這光鮮亮麗的數字背后，卻上演著另一場有趣的動態。企業正越來越多地投資于二級云服務提供商，如華為、Snowflake、MongoDB和Oracle等，它們集體展示了最強的同比增長率。

此外，還有新興的“微型云”(我的定義)，它們是小型的初創云服務提供商，主要提供非常特定的服務，如支持AI市場爆炸性增長的GPU和TPU。目前，這些玩家還鮮為人知。它們是私有公司而非上市公司，因此投資者對它們的關注并不像對風險投資公司那樣密切。

對AWS、微軟或谷歌以外的云服務產生興趣，反映了企業對于更加專業化、定制化的云服務的需求日益增長。這些服務可能在價格、性能或數據監管合規性方面提供與巨頭不同的優勢。價格是我建議一些企業更認真地考慮二級云和微型云玩家的主要原因。這些不那么便捷的公共云服務提供商通常提供大幅折扣。主要公共云服務提供商為幾乎相同的處理器、存儲和網絡服務收取高昂的價格。

此外，別忘了托管服務提供商，它們通常是比公共云服務提供商更好的選擇。它們提供更全面的解決方案，包括公共云以及更傳統的系統。

其他架構模型

邊緣計算和內部部署技術的復蘇與創新進一步支持了多樣化趨勢，因為數據生成和消費地點的地理分布日益廣泛。

隨著問題域的增多(自從新冠疫情爆發以來，由于每個人的分散，問題域變得更加復雜)，集中式云數據中心的局限性變得更加明顯。邊緣計算通過更靠近數據生成地處理數據來解決這些限制，從而大幅降低延遲并提升物聯網、零售技術和智能制造等應用中的用戶體驗。

盡管許多人認為邊緣計算只是小型設備，但它也包括服務于特定業務位置的整個數據中心和更小的服務器安裝。許多企業不認為將數據發送到公共云提供商的存在點(這一過程經常發生，而我們卻知之甚少)是一個明智之舉。

此外，盡管云提供了良好的可擴展性和靈活性，但對數據主權和安全性的擔憂繼續推動某些行業轉向內部部署解決方案。金融、政府和醫療保健等行業的敏感數據和關鍵應用程序經常需要在嚴格的監管框架下將數據保留在內部。

然而，真正的原因更加務實。云計算通常比更傳統的解決方案(如內部部署)更昂貴。雖然云在構建和部署AI方面顯然更加方便，因為它按需提供了一個完整的生態系統，但成本正開始促使許多企業考慮將部分應用程序和數據集轉移到其他地方。

當然，多云和混合云選項仍然存在，并且是不斷增長的戰略。通過使用不同提供商的多個云服務，企業可以利用每個服務的特定優勢來尋找更多價值。混合模型結合了云和內部部署基礎設施，使企業能夠根據成本和性能優化其IT環境，由于意外的成本，越來越多的工作負載正在回歸更傳統的數據中心(回遷)。

向去中心化基礎設施的轉變

如果不是因為圍繞AI及其即時影響的噪音和炒作，基礎設施的去中心化將是一個更受關注的話題。當你在200億美元的營銷炒作中篩選信息時，情況就是這樣。然而，我認為這一轉變正在緩慢而堅定地發生，并至少將持續未來五年。

這一演變標志著數字基礎設施格局的轉變。企業正要求對其數據和計算需求擁有更多的靈活性和控制力。最重要的是，它們對不斷向大型云服務提供商投入大量資金感到不滿。作為回應，市場正在適應，提供超越三大巨頭的更廣泛選擇。一系列異彩紛呈的技術能夠提供更多的業務價值——前提是能讓企業看到這些選擇。