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京东云明修“价格战”,暗渡“政企云”

光锥智能 2024-04-02 阅读: 4,508 次

文|白    鸽

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5G+AI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。

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。

光锥智能
AI产业第一媒体,关注千行百业的数智化。

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