2024中國企業(yè)多云戰(zhàn)略白皮書 -駕馭AI浪潮 釋放下一朵云潛能

駕馭AI浪潮釋放下一朵云潛能—2024中國企業(yè)多云戰(zhàn)略白皮書CONTENTSIDC觀點011.1新技術(shù)、新環(huán)境、新業(yè)務(wù)，催生企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展新需求041.2從“獲取資源”到“創(chuàng)造價值”，企業(yè)云戰(zhàn)略與業(yè)務(wù)目標(biāo)協(xié)同演進093.1多云是企業(yè)開展智能化升級的重要策略203.2IT復(fù)雜性攀升，安全、效率、創(chuàng)新、成本成為長期挑戰(zhàn)213.3重視六大核心能力，構(gòu)建先進多云體系23第四章在下一朵云上，解鎖AI發(fā)展新動能334.1獲得先進技術(shù)能力是當(dāng)前企業(yè)選擇下一朵云的首要核心驅(qū)動力344.2圍繞AI構(gòu)建多云能力的三大步驟354.3最佳實踐40第五章IDC建議4501當(dāng)前，企業(yè)所處的發(fā)展環(huán)境正在經(jīng)歷深刻變革，新技術(shù)、新環(huán)境、新業(yè)務(wù)等多元因素成為影響企業(yè)創(chuàng)新方向的關(guān)鍵。生成式人工智能技術(shù)快速發(fā)展，更廣泛的行業(yè)自動化用例已經(jīng)無處不在。新的業(yè)務(wù)形態(tài)和商業(yè)模式正在持續(xù)出現(xiàn)，企業(yè)既要高度關(guān)注新的市場機會，也要在面對存量市場競爭時，不斷提升客戶體驗；同時，一些企業(yè)還堅定地貫徹“走出去”戰(zhàn)略，向外追求增量空間。未來，數(shù)字化創(chuàng)新業(yè)務(wù)和數(shù)字化商業(yè)模式將成為企業(yè)發(fā)展的新動力源泉，讓企業(yè)能夠始終保持積極的競爭姿態(tài)，在數(shù)字化新環(huán)境中打造可持續(xù)發(fā)展格局。IDC預(yù)測，到2028年，已經(jīng)建立數(shù)字業(yè)務(wù)平臺的組織將擁有比競爭對手高出50%的數(shù)字化市場份額，并擁有更強的追蹤投資回報率和執(zhí)行數(shù)字建與業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展、適度超前的IT架構(gòu)，基于技術(shù)優(yōu)勢帶動業(yè)務(wù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，推進企業(yè)整體發(fā)展目標(biāo)的達成。以云為核心的IT基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃與企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)劃密切相關(guān)，在業(yè)務(wù)發(fā)展的每一個階段都應(yīng)起到核心推動作用。面對業(yè)務(wù)和技術(shù)發(fā)展新需求，越來越多的企業(yè)開始在已有云設(shè)施之外，規(guī)劃、建設(shè)新的云環(huán)境，利用技術(shù)的更新和IT架構(gòu)的迭代，獲得新的發(fā)展動力，并通過引入新的合作對象，解決企業(yè)當(dāng)前云環(huán)境下存在的問題。多云策略已經(jīng)在企業(yè)眾多應(yīng)用場景中實現(xiàn)了深度普及與廣泛應(yīng)用，成為企業(yè)重要的云發(fā)展戰(zhàn)略組成部分。IDC多云戰(zhàn)略調(diào)研發(fā)現(xiàn)：目前，61%的中國企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建多云/混合云環(huán)境，被訪企業(yè)平均擁有3個公有云服務(wù)商，2個私有云服務(wù)商；84%的中國企業(yè)將在當(dāng)前和未來2-3年持續(xù)選擇多云部署模式，有意識地02獲得先進技術(shù)能力是當(dāng)前企業(yè)選擇下一朵云的首要核心驅(qū)動力。企業(yè)在新引入云服務(wù)商時，應(yīng)關(guān)注其是否在關(guān)鍵領(lǐng)域具備符合企業(yè)發(fā)展需求的領(lǐng)先技術(shù)優(yōu)勢，這對企業(yè)未來發(fā)展具有顯著的現(xiàn)實意義。這些關(guān)鍵優(yōu)勢包括：全面立體的多云安全保障體系、先進的AI技術(shù)能力、高效普惠的數(shù)據(jù)運營管理能力、穩(wěn)定可靠的多云治理和協(xié)同、持續(xù)優(yōu)化的成本治理能力、開放合規(guī)的全球服務(wù)體系等。IDC調(diào)研顯示，目前，超過一半的中國企業(yè)處于復(fù)雜多云階段，而處于有序復(fù)雜和戰(zhàn)略價值實現(xiàn)階段的企業(yè)不到1/5，從整體上看，企業(yè)>面向通用人工智能技術(shù)高速發(fā)展的新時代，企業(yè)有必要重點圍繞AI應(yīng)用需求構(gòu)建多云能力。即以應(yīng)用為導(dǎo)向，以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價值為目標(biāo)，確保所選技術(shù)和策略能夠直接支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新發(fā)展，發(fā)揮大模型優(yōu)勢，提升業(yè)務(wù)價值，并通過ROI（投資回報率）指標(biāo)確認多云策略的成功。同時，伴隨生成式人工智逐步落地，推理任務(wù)逐漸增加，企業(yè)應(yīng)審慎應(yīng)對未來AI應(yīng)用對數(shù)據(jù)傳輸、計算資源等維度的更高要求，以確保推理任務(wù)獲得更佳的訪問性能、資源利用效率、擴展性、靈活性、安全性和成本優(yōu)勢等。此外，企業(yè)在選擇新的云服務(wù)商時，應(yīng)重點考量其對未來多模態(tài)、多場景、多技術(shù)棧等趨勢的綜合支撐能4在業(yè)務(wù)變化加速和多元化市場競爭態(tài)勢的影響下，企業(yè)的生存和發(fā)展都面臨諸多新的挑戰(zhàn)。對企業(yè)管理者而言，業(yè)務(wù)持續(xù)受到各類不確定因素的影響，運營管理和決策的難度不斷增加。企業(yè)如何快速聚焦有利因素，保障核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)定發(fā)展，并適時探索新業(yè)態(tài)、新模式，尋找第二增長曲線，是企業(yè)自上而下最為關(guān)注企業(yè)IT架構(gòu)的演進，應(yīng)始終與企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展保持高效的協(xié)同。在企業(yè)上云已經(jīng)進入深水區(qū)的今天，每一次云策略的調(diào)整都必然關(guān)聯(lián)到未來一段時期的業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)，進而影響到企業(yè)長期發(fā)展質(zhì)量。IDC針對當(dāng)前不同企業(yè)的云發(fā)展策略進行了深入的調(diào)研與分析，并特別注意到多云策略已逐漸被更多的企業(yè)認知，進而在企1.1當(dāng)前，以人工智能為代表的數(shù)字經(jīng)濟新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)、新模式，正在持續(xù)推動各行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展進程。人工智能、數(shù)據(jù)要素、算力和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等具備極強的行業(yè)普適性，一系列的數(shù)字化、智能化升級幾乎可以給所有行業(yè)帶來降本、提質(zhì)、增效的顯著效應(yīng)；更重要的是，人工智能應(yīng)用進一步加速了數(shù)字產(chǎn)業(yè)化的進程，產(chǎn)生了許多新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)和就業(yè)崗位，從而幫助各地方構(gòu)建出可持續(xù)發(fā)展的052024年1月17日公開征求對《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》公開征求對《國家人工智能產(chǎn)業(yè)綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系建設(shè)指南》聯(lián)合印發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》2023年11月23日2023年11月19日印發(fā)《5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”融合應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)2023年11月19日2023年10月9日印發(fā)《元宇宙產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展三年行動計劃(2023—2025年)》2023年8月21日2023年7月13日2023年4月23日發(fā)布《推進IPv6技術(shù)演進和應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展的2023年2月27日2023年1月13日2022年12月19日2022年12月19日發(fā)布《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》(數(shù)據(jù)二十條)來源：IDC，202406隨著數(shù)字化進程的日益加快，企業(yè)管理者洞察到企業(yè)的發(fā)展正被一系列嶄新的驅(qū)動力所推動，這些動力源來自于三個方面的深刻變革：即新技術(shù)的進步、新環(huán)境無處不在的AIAI重塑發(fā)展格局“走出去”來源：IDC，2024無處不在的AI：生成式人工智能無疑是近一年來引領(lǐng)技術(shù)變革的一顆超級新星，正在引發(fā)各行業(yè)領(lǐng)域的“智能革命”，并逐漸成為創(chuàng)造價值的主要來源。生成式人工智能的早期應(yīng)用展示了其在創(chuàng)意藝術(shù)、內(nèi)容和代碼生成以及個性化推薦等領(lǐng)域的潛力。從改善客戶體驗到創(chuàng)新性解決問題，有效利用生成式人工智能的力量并駕馭其相關(guān)的復(fù)雜性，有可能塑造行業(yè)的未來并推動人工智能驅(qū)動世IDC數(shù)據(jù)顯示，全球企業(yè)生成式人工智能支出規(guī)模將從2024年的387.9億美元增長至2027年的1,454.2億美元，年復(fù)合增長率達55.3%；在中國，生成式人工智能支出規(guī)模將從2024年的35.3億美元增長至2027年的129.3億美元，年復(fù)合增長率達54.1%；到2026年，中國500強企業(yè)將把30%以上的核心IT支出用于AI，從而使產(chǎn)品創(chuàng)新和流程07自動化：更廣泛的自動化用例已經(jīng)無處不在。IT自動化、流程自動化和價值流自動化，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)自主運營、數(shù)字價值工程和創(chuàng)新速度。在過去幾年中，機器人和無人機等自動化技術(shù)正越來越多地應(yīng)用于物流、能源、醫(yī)療等諸多領(lǐng)域。在此背景下，數(shù)據(jù)也正在成為組織的核心戰(zhàn)略能力，由于自動化程度的提高，數(shù)據(jù)變得越來越重要，也越來越珍貴。釋放AI重塑發(fā)展格局：以AI為代表的新技術(shù)快速發(fā)展，帶來了新市場、新生態(tài)、新需求變化。一些傳統(tǒng)業(yè)務(wù)逐漸萎縮和消失，新的業(yè)務(wù)形態(tài)和商業(yè)機更加極致的客戶體驗：客戶體驗變得更為為IDC預(yù)測：到2026年，60%的中重要。企業(yè)需要深入研究市場以建立差異化國500強公司將利用無處不在的優(yōu)勢，例如面對銀發(fā)經(jīng)濟和數(shù)字化原生代持體驗、邊緣分析和GenAI，使客戶能夠創(chuàng)造自己的體驗旅程，提續(xù)崛起的市場背景，提供定制化與個性化解決方案。烈的競爭局面，挖掘海外需求、提高海外收入成為中國企業(yè)創(chuàng)造增長新曲線、實現(xiàn)新盈利的方法之一。企業(yè)紛紛積極“走出去”，嘗試拓展新的海外業(yè)務(wù)。據(jù)商務(wù)部、外匯局統(tǒng)計：2023年，中國全行業(yè)對外直接投資10,418.5億元人民幣，比上年增長5.7%；其中，中國境內(nèi)投資者共對全球155個國家和地區(qū)的7,913家境外企業(yè)進行了非金融類直接投資，累計投資9169.9億元人民幣，增長16.7%。08數(shù)字化創(chuàng)新業(yè)務(wù)：越來越多的企業(yè)認識到加速數(shù)字化創(chuàng)新的重要意義，通過不斷轉(zhuǎn)型升級，尋找高附加值的業(yè)務(wù)形態(tài)。即使在經(jīng)濟不穩(wěn)定時期，企業(yè)也會持續(xù)投入數(shù)字化，以數(shù)字化商業(yè)模式：數(shù)字化企業(yè)將更加注重通過商業(yè)模式創(chuàng)新來統(tǒng)籌實現(xiàn)數(shù)據(jù)的運用、用戶體驗的提升、服務(wù)的深化以及生態(tài)的構(gòu)建，以更好地適應(yīng)數(shù)字化環(huán)境下消費者行為的變化、市場動態(tài)的快速演進以及技術(shù)進步帶來的變革，幫助企業(yè)保持競爭優(yōu)勢，實現(xiàn)IDC預(yù)測，到2028年，已經(jīng)建立數(shù)字業(yè)務(wù)平臺的組織將擁有比競爭對手高出50%的數(shù)字化市場份額，并擁有更強的追蹤投資回報2023年IDC一項針對企業(yè)CEO的數(shù)字商業(yè)模式依次為：D2C（直接面向消費者，DirecttoConsumer）模式、構(gòu)建行業(yè)生面對持續(xù)變化的新技術(shù)、新環(huán)境、新問題，企業(yè)正在結(jié)合自身成長的階段特性，借助數(shù)字化、智能化的強大賦能作用，一方面穩(wěn)固成熟業(yè)務(wù)發(fā)展，另一方面不斷091.2“從“獲取資源”到“創(chuàng)造價值”企業(yè)應(yīng)努力構(gòu)建與業(yè)務(wù)協(xié)同發(fā)展、適度超前的IT架構(gòu)。作為當(dāng)前企業(yè)IT架構(gòu)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)核心，中國企業(yè)上云的進程已經(jīng)持續(xù)了多年，很多企業(yè)已經(jīng)將云的演進和發(fā)展上升為企業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分，與組織、財務(wù)、生產(chǎn)、運營、安全等從某種意義上說，企業(yè)的云演進路線對于其發(fā)展至關(guān)重要，以云為核心的IT基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃與業(yè)務(wù)發(fā)展規(guī)劃密切相關(guān)，在業(yè)務(wù)發(fā)展的每一個階段都應(yīng)起到核心推動圖3企業(yè)IT架構(gòu)密切支持業(yè)務(wù)各階段的發(fā)展鞏固期+來源：IDC，202410在經(jīng)歷初創(chuàng)期的IT系統(tǒng)快速交付后，企業(yè)需要不斷思考IT系統(tǒng)的靈活擴展、整合優(yōu)化以及面向未來的統(tǒng)籌規(guī)劃問題。大多數(shù)企業(yè)在業(yè)務(wù)與數(shù)字化的協(xié)同發(fā)展中，初步探索期：業(yè)務(wù)發(fā)展伊始，企業(yè)往往采用試點驗證的思路，小幅投入IT資源，進行局部嘗試和驗證。一些初創(chuàng)企業(yè)或新業(yè)務(wù)往往會選擇成本相對較低的公有云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)和SaaS服務(wù)，以滿足當(dāng)期發(fā)展實際需求作為IT投入和快速增長期：業(yè)務(wù)進入快速增長階段時，企業(yè)會以業(yè)務(wù)為中心敏捷擴展IT系統(tǒng)規(guī)模和軟件功能、以支持高并發(fā)場景，并考慮到長期發(fā)展，調(diào)整和優(yōu)化IT環(huán)境架構(gòu)。伴隨業(yè)務(wù)競爭的逐步加劇，企業(yè)開始重視大數(shù)據(jù)對于業(yè)務(wù)發(fā)展的賦能作用，加大諸如大數(shù)據(jù)等方面的投入。伴隨業(yè)務(wù)條線不斷增加，IT系統(tǒng)的復(fù)雜度也會持續(xù)加大，新老系統(tǒng)開始出現(xiàn)技術(shù)跨代現(xiàn)象，IT運維和運營難鞏固期和新一輪探索期：當(dāng)業(yè)務(wù)步入穩(wěn)定期，企業(yè)在著手加固現(xiàn)有業(yè)務(wù)根基的同時，會積極挖掘新機會，以期進入新一輪增長。在此階段，企業(yè)往往會利用中臺建設(shè)等方式進行資源整合，以遷移、重構(gòu)等方式更新已有系統(tǒng)，期望通過對IT系統(tǒng)的升級帶動企業(yè)上下的降本增效，并持續(xù)提升企業(yè)智能化水業(yè)務(wù)和IT層面的需求極大地塑造了企業(yè)的云戰(zhàn)略。企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo)和IT系統(tǒng)建設(shè)需求正在發(fā)生更密切的交互碰撞。隨著企業(yè)發(fā)展的持續(xù)進階，越來越多的企業(yè)都在尋求一種更加靈活多樣的云策略和最優(yōu)組合。為實現(xiàn)新的發(fā)展目標(biāo)、應(yīng)對11因此，企業(yè)有必要深入思考上云需求的變化，這些變化可能源自于新業(yè)務(wù)的拓展、已有云服務(wù)缺陷的改進以及新的云技術(shù)、人工智能技術(shù)發(fā)展需求等；這些因素將促使企業(yè)尋求更加靈活多樣的云服務(wù)和IT系統(tǒng)組合。事實上，很多企采用多云戰(zhàn)略或正在思考規(guī)劃下一朵云的必要性，通過新的云基礎(chǔ)設(shè)施和云服務(wù)，實現(xiàn)多云統(tǒng)籌下的成本優(yōu)化、技術(shù)能力提升和IT可靠性增強，從而在競爭激IDC認為：多云是關(guān)于組織云策略或架構(gòu)方式的一種描述，針對復(fù)雜的數(shù)字化業(yè)第=章13多云戰(zhàn)略將不僅僅是IT技術(shù)升級的路徑選擇，其更重要的意義在于：企業(yè)將在多云環(huán)境的動態(tài)構(gòu)建過程中，進一步聚焦優(yōu)勢資源，理順規(guī)模、質(zhì)量、效率之間的2.12024年，IDC針對中國企業(yè)多云戰(zhàn)略展開調(diào)研，覆蓋互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、醫(yī)療、能源和公共事業(yè)、交通和教育等行業(yè)?！?024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》發(fā)現(xiàn)：目前，中國61%的企業(yè)已經(jīng)構(gòu)建多云/混合云環(huán)境；其中，超過80%的受訪企業(yè)從2019年、2020年開始實施多云策略，基本上都兼顧使用了公有云和私有云環(huán)境；在云廠商的選擇上，被訪企業(yè)平均擁有3個公有4%4%35%61%來源：IDC，202414針對企業(yè)云環(huán)境建設(shè)和使用經(jīng)驗的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在面對新的發(fā)展要求時，通常會深入分析各類平臺的擴容和技術(shù)路線，根據(jù)自身需求選擇引入新的云環(huán)境，并利用多云協(xié)同支撐未來的業(yè)務(wù)拓展需求，在此過程中積累了諸多具有代表性的多>場景一：構(gòu)建冗余環(huán)境。利用異構(gòu)云環(huán)境提供容災(zāi)備份服務(wù)，其區(qū)別于傳統(tǒng)的同構(gòu)備份或兩地三中心模式，更多是企業(yè)綜合考慮諸多因素后，采用異構(gòu)云所設(shè)計的備份方案。企業(yè)可在多個云環(huán)境中部署關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)多活容災(zāi)架構(gòu)，或在不同云之間定期備份數(shù)據(jù)，增強系統(tǒng)的容錯能力和災(zāi)難恢復(fù)速度。例如，一些制造業(yè)企業(yè)基于合規(guī)要求，將數(shù)據(jù)在私有云上進行備份。異構(gòu)云備份對于故障隔離與切換有很強的現(xiàn)實意義，當(dāng)某個云平臺發(fā)生問題時，多云架構(gòu)允許快速將流量切換到其他正常運行的云環(huán)境中，確保業(yè)務(wù)服務(wù)不間斷。例如，一些互聯(lián)網(wǎng)游戲企業(yè)利用多云服務(wù)器實現(xiàn)資源冗余，在多場景二：按需構(gòu)建最優(yōu)業(yè)務(wù)架構(gòu)。企業(yè)，尤其是數(shù)字化原生企業(yè)，會將云服務(wù)質(zhì)量和成本等作為重要考量因素，通過在多個云服務(wù)商之間實現(xiàn)按需調(diào)配的模式，在企業(yè)內(nèi)沉淀一套資源優(yōu)化策略，尋求動態(tài)最優(yōu)的業(yè)務(wù)架構(gòu)。例如，企業(yè)通過新引入的云環(huán)境實現(xiàn)更快速靈活地創(chuàng)建和銷毀資源，幫助企業(yè)進行新項目試點、A/B測試或快速響應(yīng)市場變化，提升業(yè)務(wù)敏捷性；此外，在面對AI開發(fā)需求時，企業(yè)可根據(jù)自身對算力、算法、應(yīng)用開發(fā)、數(shù)據(jù)安全、時延保障等方面的要求，綜合考量，采用公有智算資源、專屬智算集群、自場景三：構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新能力。隨著大模型帶來的新的AGI場景的興起，企業(yè)需要引入更多的AI原生開發(fā)工具能力，構(gòu)建“AI+”應(yīng)用。同時，企業(yè)還對研發(fā)、測試、交付過程的效率提出了更高的要求。因此，企業(yè)需要不斷引入新的云服務(wù)商，基于其在AI、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的顯著能力優(yōu)勢和15突出創(chuàng)新服務(wù)，例如大數(shù)據(jù)營銷、AI工具鏈、AI創(chuàng)作等，加速推動新技術(shù)的>場景四：滿足數(shù)據(jù)合規(guī)要求。企業(yè)在拓展出海業(yè)務(wù)時，受數(shù)據(jù)合規(guī)和網(wǎng)絡(luò)地域等要求，會在不同地域選擇具有影響力的本地云服務(wù)商。這些服務(wù)商可以根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感度和所在地法規(guī)要求，設(shè)計本地化的定制方案，確保數(shù)據(jù)合◆場景五：多級組織建設(shè)需要。一些大型集團用戶的不同子公司信息平臺會出于商務(wù)、成本、合作對象的考慮，獨立選擇云服務(wù)商，這導(dǎo)致企業(yè)集團范圍內(nèi)會形成不同平臺同時運行的復(fù)雜局面。子公司之間的數(shù)據(jù)互通要求往往不高，但集團處于統(tǒng)籌管理的需要，會考慮構(gòu)建多云統(tǒng)一管理的平臺，并對數(shù)>場景六：滿足其他特殊要求。一些企業(yè)出于行業(yè)特殊性或技術(shù)發(fā)展要求，會對特殊軟件、硬件存在需求，例如對高性能計算服務(wù)、視頻編解碼等，因此會選擇多家云服務(wù)商，以滿足業(yè)務(wù)發(fā)展、技術(shù)提升或合規(guī)要求。此2.2總體上看，合理規(guī)劃的多云戰(zhàn)略能夠幫助企業(yè)解決發(fā)展過程中一系列業(yè)務(wù)問題和IT問題，并帶來更多的創(chuàng)新選擇。《2024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》顯示，企業(yè)最認可的多云效益依次為：促進業(yè)務(wù)跨區(qū)域拓展并提升本地化服務(wù)能力，增強企業(yè)韌性，優(yōu)化成本效益，提高資源利用率和效率，完善技術(shù)能力建設(shè)以及彈1666.3%61.3%61.3%55.0%41.3%41.3%33.8%33.8%來源：IDC，2024企業(yè)在采用多云策略時發(fā)現(xiàn)，多云環(huán)境賦能企業(yè)跨越地理界限，強化企業(yè)面對變局的適應(yīng)力與恢復(fù)力，實現(xiàn)成本與效益的精細優(yōu)化，以及資源使用的最大化與運營效率的躍升；同時，多云環(huán)境通過促進技術(shù)體系的健全與升級，為企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新之路鋪設(shè)堅實基石，其提供的靈活性與擴展性極大增強了對業(yè)務(wù)動態(tài)變化的支持，確保企業(yè)能夠在瞬息萬變的市場中敏捷前行。這一系列價值凸顯了多云策爭激烈的商業(yè)環(huán)境中，多云策略為企業(yè)提供了至關(guān)重要的全球化競爭優(yōu)勢。尤其對于那些致力于提供全球化服務(wù)的企業(yè)來說，多云環(huán)境不僅是一種必要的選擇，更是提升其全球部署效能的關(guān)鍵途徑。它幫助企業(yè)跨越地理邊界，根據(jù)各地不同的市場需求和法規(guī)要求，靈活選擇并整合最適合的云服務(wù)資源，實現(xiàn)快速而高效的分布式部署。同時，多云架構(gòu)保障了企業(yè)在各重點區(qū)域提供貼近本地需求、高效率且具有高價值的定制化服務(wù)，真正意義上實現(xiàn)了全球化與本地化的深度融合，有力地支撐了企業(yè)的全球化戰(zhàn)略實施與業(yè)務(wù)17對業(yè)務(wù)連續(xù)性有較高要求的企業(yè)，可以通過多云環(huán)境的布局，獲得更具實踐價值的業(yè)務(wù)安全收益。例如，某游戲企業(yè)會選擇接入多個主流云廠商的云服務(wù)，并排定優(yōu)先級；同一款游戲在高優(yōu)先級云服務(wù)出現(xiàn)故障的情況下，會快速切換至另一家云廠商的虛擬機服務(wù)中，從而保證業(yè)務(wù)不受單一云服務(wù)故障些對運營質(zhì)量、成本高度敏感的企業(yè)，可以在多云環(huán)境之間追求極致的綜合使用效率，從而在運營優(yōu)化的過程中不斷獲得新的增量收益。例如某流媒體服務(wù)企業(yè)，接入多家云服務(wù)商的服務(wù)后，可根據(jù)價格、質(zhì)量的變化情況，做實時的動態(tài)調(diào)整。這些云服務(wù)商之間的數(shù)據(jù)目前尚無法交互，但其所承載的多云環(huán)境加速云原生與AI等能力構(gòu)建，助力企業(yè)構(gòu)建跨平臺靈活應(yīng)用與智能化升級：多云環(huán)境鼓勵企業(yè)采用云原生技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)（如容器、Kubernetes、微服務(wù)、API等），這些技術(shù)有助于構(gòu)建松耦合、可移植的應(yīng)用程序，便于未來在不同平臺上部署、擴展和調(diào)度。同時，多數(shù)企業(yè)在多年IaaS建設(shè)的基礎(chǔ)上，希望加速云原生和AI能力的應(yīng)用，希望通過新的云廠商獲得更多的PaaS能力和AI開發(fā)能力。例如，當(dāng)企業(yè)對行業(yè)大模型訓(xùn)練和AI原生應(yīng)用有意進行布局和實踐時，會在后續(xù)的云環(huán)境建設(shè)中，側(cè)重考察云服務(wù)商基于智能算力◆>多云戰(zhàn)略促進數(shù)據(jù)技術(shù)能力發(fā)展，實現(xiàn)靈活數(shù)據(jù)治理，改善決策與管控能力：在數(shù)據(jù)需求持續(xù)多樣化的今天，企業(yè)出于不同的管理域、安全域要求，將考慮采用更靈活的治理、分析和應(yīng)用模式，包括區(qū)塊鏈技術(shù)支撐下的數(shù)據(jù)流通，以及數(shù)據(jù)不出域前提下的聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計算等。這些更大范圍的協(xié)作模式也會帶來對不同云環(huán)境、大數(shù)據(jù)環(huán)境的新需求。一些云服務(wù)商提供的跨云工具和服務(wù)，或者第三方多云管理平臺，可以滿足不同云環(huán)境間的數(shù)據(jù)18我們將把大部分資源、技能和開發(fā)努力投效的多云環(huán)境會進一步加速企業(yè)面向業(yè)務(wù)的敏捷能力，支撐多元業(yè)務(wù)下的復(fù)雜業(yè)務(wù)架構(gòu)，并幫助企業(yè)在與多個云廠商的合作中時刻保持主動。這對于一些大型集團型企業(yè)和即將開拓多元市場的企業(yè)具有更強的吸引力，因為這些企業(yè)可以通過多云建設(shè)實現(xiàn)對云資源的優(yōu)化重組，建立面向未來的、更具彈性的IT服務(wù)能力。在此過程中，除普遍意義上的中心化云服務(wù)之外，一些邊多云戰(zhàn)略將持續(xù)作為企業(yè)重要的發(fā)展途徑，以不斷拓展企業(yè)未來高質(zhì)量增長空間?！?024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》結(jié)果顯示：84%的企業(yè)將在當(dāng)前和未來2-3年持續(xù)選擇多云部署模式，有意識地將資源、技能和開發(fā)分散到多個云平臺上；未來三年企業(yè)在多云方面的支出也將呈現(xiàn)增長態(tài)勢，增幅將主要集中在3%-5%區(qū)間內(nèi)。企業(yè)未來2-3年數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃的云戰(zhàn)略布局16%84%16%84%我們將有意識地將資源、技能和開發(fā)努力60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%20.0%0.0%過去兩年（2022、2023)未來三年（2025、2026、2027）企業(yè)在多云方面的花費增長情況50.0%45.0%33.8%18.8%18.8%16.3%18.8%11.3%5.0%1.3%0.0%1.3%每年增長小于3%每年增長在3%-5%每年增長在5%-10%來源：IDC，2024203.1生成式AI和大模型等先進技術(shù)的發(fā)展正在加速推動我們邁向智能化時代，在這段進程中，對于企業(yè)而言，多云戰(zhàn)略將依舊起到重要的支撐作用，成為驅(qū)動企業(yè)發(fā)展的重要力量。IDC調(diào)研結(jié)果顯示，超過三分之一的全球企業(yè)將多云戰(zhàn)略視為支撐人工智能技術(shù)和數(shù)字化業(yè)務(wù)的首要選擇，另有超過五分之一的被訪企業(yè)會考慮采用跨云混合戰(zhàn)略，滿足人工智能業(yè)務(wù)對基礎(chǔ)設(shè)施的體系化能力要求。隨著大模型和人工智能應(yīng)用在中國的快速繁榮發(fā)展，中國企業(yè)也會進一步加速對多云基礎(chǔ)25.0%22.0%15.0%4.0%34.0%來源：IDC，2024>隨著智能化技術(shù)的應(yīng)用日益廣泛，企業(yè)需要處理的數(shù)據(jù)量急劇增加，且數(shù)據(jù)類型和來源也變得更為多元。多云架構(gòu)允許企業(yè)根據(jù)數(shù)據(jù)特性和處理需求選21>AI模型的訓(xùn)練與推理任務(wù)對計算資源的需求差異顯著，多云環(huán)境為企業(yè)提供了依據(jù)具體應(yīng)用場景靈活調(diào)整算力的能力，有助于實現(xiàn)性能表現(xiàn)與成本控制>不同的云服務(wù)提供商可以提供各具特色的AI工具和服務(wù)，實施多云策略則賦>使用多個云平臺可以防止企業(yè)過度依賴單一的技術(shù)棧，從而能夠在技術(shù)快速3.2伴隨多云部署成為現(xiàn)代企業(yè)的常態(tài)化選擇，在企業(yè)持續(xù)發(fā)展智能化和數(shù)字化業(yè)務(wù)的過程中，其IT環(huán)境的復(fù)雜度也將隨之攀升。這種復(fù)雜性不僅體現(xiàn)在技術(shù)架構(gòu)的多樣化上，還帶來了諸如安全管理、運營效率、創(chuàng)新發(fā)展、成本控制等方面的挑新的云環(huán)境帶來新的不確定因素，各云廠商的資源構(gòu)成、服務(wù)架構(gòu)、管理策略都不盡相同，可能帶來更大的漏洞和入侵風(fēng)險。同時，由于不同云產(chǎn)品的身份管理、權(quán)限管理、賬號管理不統(tǒng)一，也給統(tǒng)一安全運營帶來挑戰(zhàn)，容易造成多云之間的賬號泄漏、權(quán)限濫用問題。更為關(guān)鍵的是，數(shù)據(jù)在多云之間的流動難度加大，極容易造成服務(wù)過程中的數(shù)據(jù)泄22規(guī)管理和治理變得更為困難。在應(yīng)對上述風(fēng)險的過程中，企業(yè)在過去所熟知多云間的管理和協(xié)同仍是當(dāng)前企業(yè)面臨的重要難題。有多個受訪企業(yè)表示，在多云之間傳遞數(shù)據(jù)和進行數(shù)據(jù)遷移時會遇到很多現(xiàn)實問題，廠商之間往往缺少解決此類問題的動力和手段。在很多情況下，雖然管理層有引入多云的意愿，但運維部門往往不愿推動遷移活動的執(zhí)行，導(dǎo)致多云之間的數(shù)據(jù)遷移企業(yè)在引入新的云環(huán)境時，往往會期望獲得更先進的技術(shù)并以此產(chǎn)生更多的新應(yīng)用場景、新商業(yè)模式和新開發(fā)流程。但創(chuàng)新能力的構(gòu)建并非單純依賴技術(shù)體系的升級，而是企業(yè)戰(zhàn)略、目標(biāo)、方法論和實踐項目共同作用的結(jié)果。因此，企業(yè)如果在認知不到位的情況下盲目投入，往往會使整體的投入產(chǎn)出企業(yè)多云環(huán)境最現(xiàn)實的挑戰(zhàn)是在異構(gòu)資源增加后的重組和優(yōu)化問題，包括對遷移、運維、運營復(fù)雜度的重新評估和對相關(guān)成本的重新計算。隨著企業(yè)的發(fā)展壯大，以云為代表的IT基礎(chǔ)設(shè)施成本將變得越來越重要，成本失控會給《2024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》顯示，企業(yè)在實施多云戰(zhàn)略的過程中，主要面臨的主要問題和挑戰(zhàn)依次為：可靠性/穩(wěn)定性、安全與風(fēng)險管理、效率與運2301可靠和穩(wěn)定性：難以確保應(yīng)用的高穩(wěn)定和高可用23.1%02安全與風(fēng)險管理：合規(guī)、數(shù)據(jù)保護、資產(chǎn)梳理、身份管理22.1%03效率問題與運維復(fù)雜度提升：多云管理、流程優(yōu)化17.3%04架構(gòu)最優(yōu)：難以確保工作負載跑在最合適的云上15.2%05變更管理復(fù)雜：頻繁變更的云服務(wù)功能和定價規(guī)則15.0%06成本控制與優(yōu)化4.0%07創(chuàng)新能力的保持與發(fā)展3.3%來源：IDC，20243.3為了在技術(shù)不斷演進、市場與客戶的需求持續(xù)拓展的時代，以更強的能力解決多云帶來的復(fù)雜性挑戰(zhàn)，并持續(xù)發(fā)揮云的價值支持?jǐn)?shù)字化業(yè)務(wù)不斷加速創(chuàng)新，企業(yè)需要依托先進的理念，構(gòu)建先進的多云體系架構(gòu)，借助新技術(shù)、新方法、新能力的引入，有效應(yīng)對當(dāng)前的挑戰(zhàn)，為未來的不確定性做好充分準(zhǔn)備，在競爭中持續(xù)IDC認為先進的多云體系應(yīng)該是以AI能力為核心，兼顧安全、數(shù)據(jù)管理、協(xié)同作業(yè)、成本控制及跨區(qū)域布局的綜合性架構(gòu)。這一架構(gòu)不僅能夠強化AI在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，推動智能化轉(zhuǎn)型的深入發(fā)展，還確保了數(shù)據(jù)的安全性與合規(guī)性，促進跨部24AI深度賦能業(yè)務(wù)應(yīng)用是未來企業(yè)不可或缺的能力要求。在預(yù)訓(xùn)練大模型開啟的生成式AI時代中，云和智能算力、AI平臺的融合是大勢所趨，也是評價云服務(wù)商先在傳統(tǒng)的AI應(yīng)用中，以視覺智能、NLP為主的智能化算法，主要依賴邊緣計算資源以及小規(guī)模的GPU中心集群進行處理。隨著AI應(yīng)用規(guī)模急速增長以及行業(yè)大模型需求的快速發(fā)展，企業(yè)對AI算力的規(guī)?；①|(zhì)量、成本以及AI/大模型工具鏈的>AI算力規(guī)模化：企業(yè)對加速芯片的多樣性有較高需求，以適應(yīng)不同規(guī)模和復(fù)雜度的模型的開發(fā)和應(yīng)用。同時，為了應(yīng)對不斷變化的工作負載，企業(yè)還需要計算和存儲資源具備彈性擴縮的能力。為了實現(xiàn)更好地管理規(guī)?；彤悩?gòu)的算力資源，超大規(guī)模計算集群需要支持智能調(diào)度，特別是面對行業(yè)大模型的訓(xùn)練和推理任務(wù)時。企業(yè)需要獲得全面保障大規(guī)模算力集群的統(tǒng)籌管理和>AI算力質(zhì)量和性能：需要確保算力資源具有足夠的可靠性和容錯機制，以減少因單節(jié)點故障而導(dǎo)致的訓(xùn)練任務(wù)異常中斷，造成時間和資金的損失。為了提高效率，發(fā)展AI應(yīng)用，需要更高速率的RDMA網(wǎng)絡(luò)的支持，基于領(lǐng)先的組網(wǎng)能力和高水平的智能調(diào)度能力獲得穩(wěn)定算力服務(wù)。此外，全球網(wǎng)絡(luò)POP（PointofPresence，接入點）覆蓋范圍對企業(yè)也非常重要，同時，在企業(yè)◆>AI算力綜合成本：市場需要靈活的資源配置規(guī)格和計費模式，云服務(wù)商需要支持多種配置策略，提供高效的彈性伸縮，并通過技術(shù)創(chuàng)新提升硬件資源共25>AI工具鏈：支持傳統(tǒng)AI模型以及基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型的開發(fā)與應(yīng)用，提供數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型精調(diào)、配置管理、低代碼等一系列）：整合。通過模型即服務(wù)方式，企業(yè)可以直接通過API、插件、應(yīng)用模板等形式調(diào)用服務(wù)，降低技術(shù)難度和落地成本，并快速將AI能力融入至現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程或開發(fā)全新AI應(yīng)用。同時，通過行業(yè)應(yīng)用場景的經(jīng)驗和方法論沉淀，更多傳《2024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》顯示，企業(yè)在評估與選擇云服務(wù)AI平臺時，核心關(guān)切聚焦于以下幾個關(guān)鍵能力維度：平臺能力、安全能力和數(shù)據(jù)能力。其中，云上大模型本身的能力，成熟的AI開發(fā)環(huán)境，豐富多樣的預(yù)訓(xùn)練模型庫資源，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集支持，以及高效、完整的工具鏈生態(tài)系統(tǒng)，尤為重要。這些圖9企業(yè)最為關(guān)注的云服務(wù)商AI能力AI平臺能力14.4%14.0%12.9%12.7%12.7%7.3%6.7%19.4%來源：IDC，202426在多云環(huán)境下，企業(yè)普遍擔(dān)心跨云時的數(shù)據(jù)安全、配置管理、合規(guī)管理、身份管>安全協(xié)同隱患：各云廠商提供的資產(chǎn)、服務(wù)異構(gòu)、策略不統(tǒng)一，帶來的安全◆>安全運營策略不統(tǒng)一：各云產(chǎn)品運維時身份、權(quán)限、賬號分散且不統(tǒng)一，造核心資產(chǎn)管理風(fēng)險：數(shù)據(jù)在多云應(yīng)用和跨云流動的情況下，由于權(quán)限身份異構(gòu)、API數(shù)據(jù)暴露分散等原因，造成數(shù)據(jù)泄漏風(fēng)險增大，合規(guī)治理困難重重，《2024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》顯示：企業(yè)在多云環(huán)境安全合規(guī)方面主要面臨的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)的安全可見、跨云加密管理、云治理、云服務(wù)配置、身份/訪問管理、應(yīng)用API安全等。因此，企業(yè)不僅要關(guān)注各個云平臺自身的安全保障體系以及對云上業(yè)務(wù)的安全保障機制，同時也必須具備對多云環(huán)境下的遷移、備份、API服務(wù)過程的風(fēng)險管理能力。企業(yè)在尋找新的云服務(wù)商過程中，不僅需要將云服務(wù)商視為多云管理不可或缺的合作伙伴，還應(yīng)著重考量其是否具備全面、立體的高級安全保障體系和精細運作的風(fēng)險管控機制，確保該服務(wù)商能在安全威2718.3%18.3%17.1%13.1%17.1%13.1%12.9%12.9%11.9%11.9%11.3%9.0%Security-by-design設(shè)計思路的實踐11.3%9.0%2.5%2.1%應(yīng)用程序和API安全與DevOps2.5%2.1%1.9%1.9%來源：IDC，2024除傳統(tǒng)意義上的云安全保障體系外，企業(yè)和云服務(wù)商還應(yīng)特別注意以下能力的構(gòu)◆跨云的整體安全態(tài)勢感知：例如建立跨云的安全態(tài)勢感知平臺，實時監(jiān)測和綜合分析來自不同云環(huán)境的安全事件和日志，實現(xiàn)威脅的早期預(yù)警和快速響>一體化的安全策略管理：在多云環(huán)境下實現(xiàn)安全策略和安全配置的一致性，避免因配置疏漏引發(fā)的安全風(fēng)險。對于服務(wù)的一些敏感配置變更，可以定制◆>多云間的風(fēng)險管理：具備云上異常行為的檢測能力，并建立完善的風(fēng)險評估和管理流程，共同識別多云環(huán)境中的關(guān)鍵資產(chǎn)、潛在威脅和風(fēng)險敞口，及時發(fā)現(xiàn)已泄露云賬號的異常行為，補齊基于云上環(huán)境的入侵鏈路還原能力，并具備有效止損的手段。此外，還應(yīng)定期開展風(fēng)險評估和審計，并根據(jù)風(fēng)險變28>跨云高級安全服務(wù)：提供例如數(shù)據(jù)加密、安全沙箱、微隔離等高級安全功云上數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品的豐富性和數(shù)據(jù)運營能力的完備度，對于企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展同樣至關(guān)重要。企業(yè)期望獲得更具性價比的存儲產(chǎn)品和數(shù)據(jù)檢索、查詢能力。在數(shù)據(jù)中獲得洞察，以洞察驅(qū)動決策，是企業(yè)獲方面，企業(yè)通過數(shù)據(jù)分析，推動各個場景下的科學(xué)決策，讓業(yè)務(wù)執(zhí)行更加敏捷；另一方面，業(yè)務(wù)價值的提升也會帶來更多的數(shù)據(jù)，頻繁的數(shù)據(jù)消費進一步豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)，倒逼數(shù)據(jù)管理機制的持續(xù)優(yōu)化。數(shù)據(jù)流與業(yè)務(wù)流的充分融合，催生數(shù)據(jù)過去數(shù)年間，很多企業(yè)在推動數(shù)據(jù)能力集約化建設(shè)時，往往堆砌了大量技術(shù)和產(chǎn)品，并開展了許多目標(biāo)不夠明確的數(shù)據(jù)治理工作，導(dǎo)致創(chuàng)新場景效果和投資回報不及預(yù)期。而以運營為導(dǎo)向、運管結(jié)合的數(shù)據(jù)能力體系，則代表了企業(yè)對數(shù)據(jù)價圍繞“云+數(shù)據(jù)”所形成的各類機制、方法、規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，有助于激活整個企業(yè)◆>更加全局的資產(chǎn)運營：以“端到端”的全局視角，全盤看清數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實現(xiàn)從生產(chǎn)到消費全生命周期可管理、可檢索、可查詢、可應(yīng)用。一些云服借助自身業(yè)務(wù)的發(fā)展優(yōu)勢，積累了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)能力，包括與業(yè)務(wù)發(fā)展深度結(jié)合的數(shù)據(jù)資產(chǎn)采集、標(biāo)注、調(diào)用等；這些能力經(jīng)過了充分的市場化檢驗，在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量方面都具備足夠的可信力，能29>更加普惠的數(shù)據(jù)產(chǎn)品：基于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，企業(yè)可構(gòu)建高度一體化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品能力體系，并通過進一步的可視化和智能化降低產(chǎn)品使用門檻，使數(shù)據(jù)能力普惠企業(yè)全員。數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以深度嵌入用戶工作流程中，讓數(shù)據(jù)研發(fā)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)運營等專業(yè)崗位和業(yè)務(wù)人員一起，靈活高效地使用數(shù)據(jù)產(chǎn)品，最大程度提升數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的效率。在此基礎(chǔ)上，大模型在數(shù)據(jù)產(chǎn)品◆>面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù)：提供更懂業(yè)務(wù)、更會決策、更準(zhǔn)觸達、更快行動的數(shù)據(jù)服務(wù)。云平臺的開放性和強大的數(shù)據(jù)生態(tài)服務(wù)，既能提升從數(shù)據(jù)源頭、數(shù)據(jù)加工利用到個性化、專業(yè)化數(shù)據(jù)服務(wù)的全流程水平，也能在數(shù)據(jù)中融入大量的行業(yè)認知和業(yè)務(wù)理解，實現(xiàn)整合輸出，讓業(yè)務(wù)能更快看到結(jié)果，從而進行更快優(yōu)化；這既是數(shù)據(jù)助力各業(yè)務(wù)追求的目標(biāo)，又是各業(yè)務(wù)不斷促進數(shù)據(jù)企業(yè)在引入多云環(huán)境后，除滿足新業(yè)務(wù)部署和容災(zāi)備份等常規(guī)需求外，還會普遍根據(jù)自身業(yè)務(wù)特性需要，規(guī)劃構(gòu)建多云集群的統(tǒng)一管理與運維、應(yīng)用跨集群分發(fā)以及統(tǒng)一流量管控等能力。云服務(wù)商應(yīng)著力打造開放兼容的多云管理框架，提供更具普適性的適配服務(wù)，并通過高效的多云管理平臺，實現(xiàn)多云資源的一體化管>一站式多集群管理：既能利用統(tǒng)一的平臺連接和管理不同地域、不同基礎(chǔ)設(shè)施上的云主機、容器和云原生工具組件等，支持資源統(tǒng)籌管理與調(diào)度，亦能將云服務(wù)調(diào)度到不同的物理位置，減少延遲、提高服務(wù)質(zhì)視圖。同時，有能力對安全、事件、日志、監(jiān)控、審計、流量等進行統(tǒng)一運30>一致性上云體驗：利用統(tǒng)一的容器、中間件環(huán)境，實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)以及自定義資源能力，減少學(xué)習(xí)成本，提供一致性云原生體驗。業(yè)務(wù)人員可以更加專注于業(yè)務(wù)邏輯和工作流程設(shè)計，而不必為多云之間的使用習(xí)慣差異>豐富的云資源調(diào)度策略：例如針對大用戶量的應(yīng)用，支持應(yīng)用副本按權(quán)重分發(fā)、應(yīng)用關(guān)聯(lián)資源跟隨分發(fā)、故障自動遷移、沖突資源接管、差異化覆寫等靈活策略，讓用戶能夠?qū)崿F(xiàn)跨云集群與應(yīng)用的元數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)、應(yīng)用和數(shù)據(jù)的統(tǒng)一快照與恢復(fù)、應(yīng)用快速遷移等。企業(yè)可以通過容器集群及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的定期備份，以及發(fā)生故障時基于備份數(shù)據(jù)的一鍵恢復(fù)能力，獲得更為強大>多云多活：提供跨云部署和管理能力，增強業(yè)務(wù)連續(xù)性和可用性。通過在多個云平臺上同步運行服務(wù)，實現(xiàn)故障時的無縫切換，減少中斷風(fēng)險?；谪撦d均衡、災(zāi)難恢復(fù)、自動化部署、彈性伸縮和全面監(jiān)控等功能，企業(yè)可以關(guān)注數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性?；诙嘣贫嗷?，企業(yè)可提高業(yè)務(wù)連續(xù)性、靈活性，優(yōu)◆>多云備份與容災(zāi)：提供跨云數(shù)據(jù)保護和快速災(zāi)難恢復(fù)能力，支持自動備份、實時數(shù)據(jù)同步、彈性資源擴展、自動化管理，并采用高級安全措施確保數(shù)據(jù)安全，同時滿足合規(guī)性要求。企業(yè)可實現(xiàn)跨云數(shù)據(jù)保護，滿足業(yè)務(wù)連續(xù)性要>多云資源效能：面向云原生場景提供資源成本優(yōu)化和資源精細化管理能力，包括規(guī)格推薦、資源超分、潮汐混部、智能HPA、在離線混部等，滿足云原進行特殊優(yōu)化；基于異構(gòu)的算力、存儲、網(wǎng)絡(luò)和G和加速能力，以云原生的標(biāo)準(zhǔn)界面，面向AI場景提供統(tǒng)一的算力服務(wù)，可助31圖11企業(yè)選擇多云多集群管理產(chǎn)品時關(guān)注的能62.5%62.5%62.5%62.5%52.5%52.5%46.3%46.3%46.3%46.3%45.0%45.0%API與集成能力42.5%API與集成能力42.5%33.8%33.8%來源：IDC，2024傳統(tǒng)的企業(yè)云資源分配機制往往是粗放且過度的。業(yè)務(wù)部門基于物理機/虛擬機時代的單體系統(tǒng)建設(shè)經(jīng)驗，依照保守的估算方法，往往會給出大幅超出實際需求在運維過程中，運維部門對各云產(chǎn)品的資源使用情況，普遍缺少實時、細粒度的監(jiān)測手段，對于一些長期閑置的系統(tǒng)，也沒有回收機制，導(dǎo)致大量的資源浪費現(xiàn)象。在缺少數(shù)據(jù)支撐的情況下，企業(yè)無法對資源進行合理的建設(shè)規(guī)劃和使用優(yōu)企業(yè)可以采用一系列工具和指標(biāo)體系來跟蹤各類云資源的使用情況，尋找資源利用率低的組件，對資源、預(yù)算、費用等進行優(yōu)化；同時，這些云資源能夠提供合32>資源動態(tài)監(jiān)測與優(yōu)化：提供多產(chǎn)品、多維度的云資源使用情況動態(tài)監(jiān)測服務(wù)，并能夠利用預(yù)制的多種策略模板建立面向業(yè)務(wù)的資源優(yōu)化機制，例如基于對業(yè)務(wù)峰值的觀測情況、使用更多的彈性伸縮產(chǎn)品，以及對一些有時效性◆>云資源按需獲?。涸谛聵I(yè)務(wù)系統(tǒng)申請資源時進行資源合理性評估，并施行資源自助申請和報備機制，實現(xiàn)按需快速申請，打消業(yè)務(wù)系統(tǒng)開發(fā)和運維人員>成本管理與精細化運營：建立有效的云治理框架，將云資源管理與企業(yè)財務(wù)、運營、安全等治理手段進行緊密關(guān)聯(lián)，通過與各組織相關(guān)聯(lián)的評價和考為更好地支撐快速增加的企業(yè)出海需求，大型云服務(wù)商普遍建立了全球化服務(wù)能力。這些云服務(wù)商在全球主要地區(qū)構(gòu)建IDC，在經(jīng)濟熱點區(qū)域儲備足夠規(guī)模的云服務(wù)資源，能夠根據(jù)企業(yè)出海業(yè)務(wù)情況，就近提供Region和AZ，并利用本地化對于覆蓋不同地域的全球性企業(yè)來說，云服務(wù)商所提供的符合當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)體系的合規(guī)支持能力非常重要。這些能力能夠為快速發(fā)展的企業(yè)設(shè)置足夠的安全壁壘，極解鎖AI發(fā)展新動能344.1為了支撐先進多云體系的持續(xù)建設(shè)，企業(yè)在關(guān)注當(dāng)前技術(shù)需求的同時，更應(yīng)著眼于未來的發(fā)展，特別是在人工智能技術(shù)全面融入各行業(yè)發(fā)展的大背景下，面對經(jīng)濟、技術(shù)和市場的新發(fā)展需求，企業(yè)有必要將AI體系化能力作為核心考量，納入企業(yè)在現(xiàn)有云環(huán)境之外建設(shè)新的云基礎(chǔ)設(shè)施，是在多云整體策略下，兼顧歷史業(yè)務(wù)發(fā)展需求，并解決智能化時代新問題的一類理想選擇。為此，很多企業(yè)會考慮引入新的合作對象，除嘗試解決單云環(huán)境存在的固有問題外，更期望在面對創(chuàng)新業(yè)務(wù)所催生的新需求時，通過技術(shù)棧的革新和IT架構(gòu)的迭代，獲得新的發(fā)展動力?！?024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》結(jié)果顯示，獲得先進技術(shù)能力是當(dāng)前83.3%75.0%41.7%25.0%來源：IDC，202435在智能化技術(shù)加速發(fā)展的時代背景下，如何建設(shè)“下一朵云”，是企業(yè)面向未來發(fā)展的一道重要實踐課題。部署一朵新的云，既可能給企業(yè)帶來新的機會，也會因IT復(fù)雜性攀升帶來新的問題。企業(yè)有必要在明確發(fā)展目標(biāo)的前提下，全面認知多云戰(zhàn)略帶來的機遇和挑戰(zhàn)，并提前做好對多云環(huán)境的準(zhǔn)備和布局，審慎選擇適合自身的“下一朵云”。在這個過程中，人工智能將成為一項重要的戰(zhàn)略選擇，4.2多云策略不僅是一個技術(shù)決策，更是企業(yè)優(yōu)化資源配置、增強業(yè)務(wù)韌性的關(guān)鍵路徑。企業(yè)在規(guī)劃多云架構(gòu)時，應(yīng)優(yōu)先以應(yīng)用需求為導(dǎo)向，確保所選技術(shù)和策略能夠直接支持業(yè)務(wù)目標(biāo)，包括但不限于應(yīng)用的智能化融合、數(shù)據(jù)的高效合規(guī)處理、成本效益的優(yōu)化以及提升復(fù)雜環(huán)境下的應(yīng)對能力等。企業(yè)以應(yīng)用需求為導(dǎo)向的建設(shè)模式，能夠確保多云技術(shù)和策略能夠精準(zhǔn)對接業(yè)務(wù)目標(biāo)，避免盲目投資或過度面對通用人工智能的迅猛發(fā)展勢頭，企業(yè)應(yīng)當(dāng)充分考量云服務(wù)商所能提供的各類先進模型和服務(wù)，全面提升業(yè)務(wù)價值。這意味著企業(yè)不僅要做好云技術(shù)層面的集成與優(yōu)化，更要關(guān)注如何通過云和AI的融合，驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)新，實現(xiàn)資源的高效調(diào)因此，企業(yè)有必要通過明確ROI（投資回報率）目標(biāo)來充分衡量多云策略的成熟度，即建立全面的成本效益分析框架，不僅考慮云服務(wù)的36綜合評估實施多云策略帶來的長期收益，包括但不限于加速創(chuàng)新、提升效率、降低風(fēng)險等，通過對云資源架構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化，確保每項投入都能獲得可預(yù)期的回以企業(yè)應(yīng)用需求為導(dǎo)向，綜合考慮技術(shù)、戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)等多方面的復(fù)雜挑戰(zhàn)，確保所選技術(shù)和策略能夠直接支持業(yè)務(wù)目標(biāo)，同時結(jié)合模型優(yōu)勢，聚焦業(yè)務(wù)價值提市場對大模型訓(xùn)練的火熱投入為AI應(yīng)用的持續(xù)繁榮奠定了堅實基礎(chǔ)，隨著基礎(chǔ)大模型、行業(yè)大模型的逐步成熟，規(guī)?；瘧?yīng)用落地訓(xùn)練成果將成為趨勢，推理任務(wù)的工作量將快速增長，這將對數(shù)據(jù)傳輸、計算資源訪問的性能等維度提出新的要圖13中國人工智能服務(wù)器工作負載占比預(yù)測，2023-2028100%90%80%70%60%50%40%30%20%20%10%0%48.4%47.7%51.8%53.5%56.6%60.6%51.6%52.3%48.2%46.5%43.4%43.4%39.4%39.4%202320242025202620272028來源：IDC，202437在落地人工智能的過程中，尤其是在推理任務(wù)中，將應(yīng)用程序部署在更靠近大模型的位置將成為一種趨勢，這樣可有利于保障保數(shù)據(jù)處理和決策響應(yīng)的實時性，>性能優(yōu)化：當(dāng)應(yīng)用程序與模型靠近部署時，數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸距離和時間都大幅減少，響應(yīng)速度可以得到更好地保障，特別是對那些需要實時響應(yīng)的應(yīng)用場景（如自動駕駛、金融交易等），數(shù)據(jù)處理的及時性至關(guān)重要，靠近>資源利用效率提升：將計算任務(wù)放置在數(shù)據(jù)存儲位置附近，甚至將應(yīng)用與模型部署在同一地理位置或同一云區(qū)域內(nèi)，可使計算資源直接訪問和處理數(shù)據(jù)，無需經(jīng)過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)路由，避免了遠程調(diào)用帶來的額外開銷，顯著提升>數(shù)據(jù)一致性：性能與效率的提升也有利于確保數(shù)據(jù)在處理時的一致性，避免>安全與合規(guī)性：靠近模型的應(yīng)用減少了數(shù)據(jù)暴露在網(wǎng)絡(luò)中的機會，增強了安全性。某些行業(yè)或地區(qū)對數(shù)據(jù)存儲和處理有嚴(yán)格的規(guī)定，靠近模型的應(yīng)用也>可擴展性與靈活性：當(dāng)應(yīng)用與模型緊密集成時，可以根據(jù)需要擴展計算資源，減少對網(wǎng)絡(luò)瓶頸的擔(dān)心，同時，企業(yè)也可以靈活調(diào)整應(yīng)用與模型之間的>成本效益：對網(wǎng)絡(luò)、計算資源的優(yōu)化，將有助于企業(yè)實現(xiàn)降本增效的目標(biāo)，總體來看，讓AI應(yīng)用離模型更近，可以綜合提升系統(tǒng)性能、減少延遲、優(yōu)化資源利用，并增強系統(tǒng)整體安全性與合規(guī)性，這些優(yōu)勢對構(gòu)建高效、可靠的應(yīng)用至關(guān)38面對大模型等先進AI技術(shù)落地應(yīng)用的趨勢，企業(yè)應(yīng)持續(xù)理解和適應(yīng)AI技術(shù)發(fā)展的特征，并選擇適合自身發(fā)展的伙伴協(xié)同發(fā)展，并在選擇新的云服務(wù)商時，重點考>多模態(tài)：隨著生成式AI與企業(yè)業(yè)務(wù)的持續(xù)融合，未來的AI應(yīng)用將普遍呈現(xiàn)多模態(tài)特征，即在推動業(yè)務(wù)智能化的過程中，大模型需要全面支持對文本、圖像、視頻等多種數(shù)據(jù)類型的處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的理解、思考和轉(zhuǎn)換。對于單模態(tài)而言，通常自然語言生成類模型的訓(xùn)練一般需要GB到TB級別的數(shù)據(jù)，圖像生成類模型的訓(xùn)練需要TB到PB級別的數(shù)據(jù)，而音視頻生成類模型則進一步將數(shù)據(jù)需求量提升至PB乃至EB級別。多模態(tài)模型往往比單模態(tài)模型擁有更大的容量，以便處理復(fù)雜的特征表示和跨模態(tài)映射。更大的模型意味著更多的參數(shù)，而這通常需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來避免過擬合。因此，多模態(tài)融合訓(xùn)練，多場景：預(yù)訓(xùn)練大模型強大的泛化處理能力，使其更廣泛地適用于各領(lǐng)域的不同業(yè)務(wù)場景。在行業(yè)融合過程中，不同的業(yè)務(wù)場景對時延、性能和安全的需求各不相同，這對大模型的適配性和靈活性提出了更高要求。從時延角度看，自動駕駛、智能制造等場景對模型的響應(yīng)速度有嚴(yán)苛的限制，微小的延遲增加也可能會導(dǎo)致不可接受的后果。從性能角度看，大模型處理的復(fù)雜度和數(shù)據(jù)規(guī)模都很高，在圖像處理、知識管理等領(lǐng)域，大模型需要具備出色的推理性能，以快速準(zhǔn)確地處理海量數(shù)據(jù)并給出結(jié)果。從安全角度看，大模型可能應(yīng)用在很多敏感領(lǐng)域，在金融、醫(yī)療等場景中，數(shù)據(jù)隱私和模型安全都>多技術(shù)棧：大模型應(yīng)用涉及復(fù)雜的工具和技術(shù)棧。例如，在自然語言處理領(lǐng)域，大模型在處理海量文本的過程中，能夠完成文本39翻譯、文本生成等多種任務(wù)，這些任務(wù)關(guān)聯(lián)到各類應(yīng)用平臺和基礎(chǔ)設(shè)施。在圖像、視頻處理領(lǐng)域，圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像生成、視頻分析等任務(wù)都會融合在企業(yè)業(yè)務(wù)流程中，借助專業(yè)化的處理工具來完成。此外，在科學(xué)研究、搜索推薦、智能決策等領(lǐng)域，專業(yè)化的方法和工具也都必不可少。在大模型融入行業(yè)的過程中，AI應(yīng)用開發(fā)者需要認真考慮與這些工具平臺、技術(shù)◆>高效的數(shù)據(jù)處理與分析能力：支持構(gòu)建面向大模型訓(xùn)練任務(wù)的基礎(chǔ)服務(wù)，包括算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲、安全以及容器化平臺能力，更為重要的是，在千卡、萬卡集群訓(xùn)練時，能夠圍繞算力調(diào)度、高性能組網(wǎng)、高性能存儲、集群監(jiān)控、故障處理、集群能能優(yōu)化等提供高效、多維度、一體化的管理能力，保>完備的推理場景支撐能力：在推理場景快速增加的大背景下，企業(yè)智能化應(yīng)用需要優(yōu)先解決時延、安全等一系列問題。例如，為減少推理響應(yīng)時延，除在大模型訓(xùn)練、精調(diào)以及網(wǎng)絡(luò)鏈路設(shè)計方面做必要的優(yōu)化工作外，還可以引入諸如私有連接（PrivateLink）)等服務(wù)，提供VPC通過內(nèi)網(wǎng)訪問其他VPC的能力，提升面向大模型的網(wǎng)絡(luò)訪問體驗，避免公網(wǎng)訪問帶來的一系列問題。在安全保障方面，可提供流日志與流量鏡像、全鏈路網(wǎng)絡(luò)流量審計與分析等>支持多芯、多云架構(gòu)：通過多云、混合云架構(gòu)，實現(xiàn)多芯異構(gòu)資源池的一體化管控。在混合云環(huán)境中，公/私有云的同源架構(gòu)在混合云應(yīng)用的拓展過程中具備顯著的優(yōu)勢，能夠更加高效地支撐應(yīng)用程序在高性能計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲>海量數(shù)據(jù)處理能力：提供全鏈路數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)處理能力，并依托高性能的工具平臺，幫助企業(yè)高效、彈性構(gòu)建AI訓(xùn)練或推理任務(wù)。例如通過向量化存40儲數(shù)據(jù)庫，大幅增強存儲和檢索時的訪問性能，進而提升AI應(yīng)用中的效率和>平臺開放性：各類服務(wù)平臺具備充分的開放性，例如支持對來自第三方的大模型進行精調(diào)和開發(fā)，能夠提供不同的大模型應(yīng)用開發(fā)框架，能夠基于不同◆>極致的成本體驗：通過各層的優(yōu)化技術(shù)提升資源利用率，減少運行差錯，為企業(yè)節(jié)約訓(xùn)練、推理成本。例如采用GPU虛擬化技術(shù)支撐算力的精細化調(diào)度，提升算力使用效率；在推理場景中采用PrivateLink技術(shù)節(jié)約公網(wǎng)帶寬、4.3上海沐瞳科技有限公司成立于2014年。公司總部位于上海，在新加坡、秘魯、馬來西亞、菲律賓、印尼等地設(shè)有分支機構(gòu)。公司已成功推出多款在海外具有高知當(dāng)前，沐瞳MOBA類型手游用戶集中在東南亞區(qū)域，在用戶快速增長的背景下，業(yè)務(wù)高峰時段，百萬級游戲用戶同時在線，高并發(fā)流量下，對游戲服務(wù)器并41◆>現(xiàn)有戰(zhàn)斗服在線業(yè)務(wù)資源的彈性需求高，但當(dāng)前采用的是接入傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)，無法靈活支持資源的彈性擴縮；當(dāng)前架構(gòu)下的云服務(wù)器CPU規(guī)格陳為應(yīng)對以上挑戰(zhàn)，沐瞳與火山引擎達成合作，基于服務(wù)器與網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)服務(wù)，實現(xiàn)了多云架構(gòu)下東南亞區(qū)域的多云容災(zāi)，極大限度保障業(yè)務(wù)連續(xù)性，為玩家提供極◆>多云容災(zāi)，保障業(yè)務(wù)連續(xù)：通過將火山引擎云資源納入企業(yè)業(yè)務(wù)層調(diào)度體系，企業(yè)可在其他供應(yīng)商出現(xiàn)故障時，實現(xiàn)流量無縫切換至火山引擎，從而◆>海外網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)超低時延：針對東南亞市場，優(yōu)化了主要運營商的網(wǎng)絡(luò)延遲，相較于同地區(qū)云服務(wù)供應(yīng)商，網(wǎng)絡(luò)延遲降低3%，為玩家提供更快的響應(yīng)◆>彈性算力，實現(xiàn)成本優(yōu)化：采用火山引擎新代次云服務(wù)器后，相較于歷史供應(yīng)商，單機性能提升了5%?；鹕揭嫣峁┝顺?00種規(guī)格的實例選型及多種靈活計費方式，支持彈性擴縮容，幫助企業(yè)有效控制成本，同時滿足高性能云作為汽車行業(yè)的創(chuàng)新性基礎(chǔ)設(shè)施，上云已成為行業(yè)發(fā)展的趨勢。然而，單一云服務(wù)商會為汽車企業(yè)帶來高度依賴與綁定的風(fēng)險。為了提高業(yè)務(wù)可靠性，多云策中國某大型智能汽車制造商，一直以來積極擁抱數(shù)智化變革，通過引入云計算等先進技術(shù)，不斷優(yōu)化用戶體驗。作為車企品牌與用戶42載體，車企移動端APP與小程序業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性與質(zhì)量直接關(guān)乎存量車主用戶留存該企業(yè)通過火山引擎提供的容器引擎VKE、微服務(wù)引擎MSE、云數(shù)據(jù)庫等產(chǎn)品方案，構(gòu)建了多云雙活應(yīng)用架構(gòu)。在實踐中，該企業(yè)統(tǒng)一了多云應(yīng)用管理，將客戶業(yè)務(wù)與控制層面解耦，分別部署在火山引擎與其他云平臺上，減少故障爆炸半徑?；诨鹕揭娴亩嘣迫萜鞴芾砟芰?，實現(xiàn)應(yīng)用的自動化部署和擴展，將應(yīng)用發(fā)布過程進行統(tǒng)一收口，屏蔽不同云平臺之間的差異，確保服務(wù)的高可用性和快同時，該企業(yè)構(gòu)建了多云流量治理體系，解決了跨云流量調(diào)度中的多云服務(wù)尋址、就近路由訪問、自動故障轉(zhuǎn)移、多云流量觀測等核心問題，保障流量優(yōu)先在本區(qū)域內(nèi)閉環(huán)，避免額外的跨云帶寬消耗和業(yè)務(wù)性能損耗。通過精準(zhǔn)的流量調(diào)控此外，企業(yè)還建立了多云觀測體系，為運維人員提供了統(tǒng)一的可視化界面，整合了各云平臺間的觀測數(shù)據(jù)、指標(biāo)和監(jiān)控工具，消除了數(shù)據(jù)孤島問題。在常規(guī)容災(zāi)的基礎(chǔ)上，火山引擎的數(shù)據(jù)庫還提供了冷熱分離、HTAP（混合事務(wù)與分析處43第三方云CI/CD工具IngressGWIngressGWIngressGWAPPAPPVKEAPPAPPVKE集群服務(wù)網(wǎng)格AMSRedis托管PrometheusVMPMySQL火山引擎來源：火山引擎，2024美圖公司成立于2008年，是一家以美為內(nèi)核，以人工智能為驅(qū)動的科技公司。秉承著“讓藝術(shù)與科技美好交匯”的使命，美圖公司致力于產(chǎn)品，讓圖像、視頻、設(shè)計的制作變得更簡單，并通過美在AIGC浪潮中，美圖在各類熱門產(chǎn)品中融入自研AI大模型，在文生圖、AI視頻處理等多個應(yīng)用場景中取得顯著成果。隨著AI功能的廣泛應(yīng)用，推理任務(wù)的數(shù)量和復(fù)雜性大幅增加，對高性能計算資源的需求也隨之上升，同時終端44美圖通過與火山引擎合作，獲得多類型高性能計算資源景選擇合適的服務(wù)資源，依托火山引擎虛擬化技術(shù)，提高算力使低整體計算成本。此外，火山引擎VKE集群具備在短時間內(nèi)快速部署大量計算節(jié)點的能力，為美圖及時應(yīng)對流量洪峰提供了堅實的技術(shù)保障，并源池實現(xiàn)了推理服務(wù)的高度彈性和可擴展性。此外，火山引擎的vePFS緩存服務(wù)在數(shù)據(jù)讀取場景下提供了更高且更穩(wěn)定的訪問帶寬，確保存儲訪前端在大流量服務(wù)下的嚴(yán)格要求。通過這一系列的合作舉措，美VepfsGPU消費MQ任務(wù)上傳處理后視頻GPUVKE集群(L4L20)VKE集群GPU(L4L20)Vepfs來源：火山引擎，2024IDC建議46多云戰(zhàn)略可以幫助一些企業(yè)有效分散風(fēng)險、靈活調(diào)配資源、避免廠商綁定，在降低綜合成本的同時獲取到不同云服務(wù)商的獨特技術(shù)優(yōu)勢，在采用得當(dāng)?shù)那闆r下，可以為這些企業(yè)帶來增量價值。但每個企業(yè)在選擇多云時均應(yīng)審慎對待，綜合評估自身發(fā)展現(xiàn)狀、業(yè)務(wù)需求變化、綜合成本構(gòu)成和新技術(shù)發(fā)展趨勢等要素，把握好多云建設(shè)、資源再分配、數(shù)據(jù)遷移、應(yīng)用重構(gòu)的時機，力求最大化賦能業(yè)務(wù)創(chuàng)企業(yè)在確定多云戰(zhàn)略的前提下，應(yīng)基于技術(shù)先進性、成本、服務(wù)、安全合規(guī)性、解決方案能力等因素，有側(cè)重地選擇“下一朵云”的服務(wù)商。總體上看，云服務(wù)商的產(chǎn)品、服務(wù)應(yīng)能充分貼合企業(yè)現(xiàn)有和未來一段時期內(nèi)的業(yè)務(wù)需求，有利于企業(yè)加速業(yè)務(wù)創(chuàng)新，特別是在通用人工智能快速發(fā)展的當(dāng)前，圍繞AI構(gòu)建多云能力是企業(yè)必須認真對待的重要戰(zhàn)略問題。與此同時，云服務(wù)商和其生態(tài)企業(yè)也應(yīng)共同提供完備的多云規(guī)劃、建設(shè)咨詢和后期的一系列遷移保障服務(wù)。本次企業(yè)訪談中，受訪企業(yè)普遍表示：看重云服務(wù)商的綜合技術(shù)能力、成本效益、服務(wù)質(zhì)量、《2024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》顯示，企業(yè)選擇下一朵云時通常主要考慮的云服務(wù)商能力包括：安全合規(guī)、技術(shù)先進性、平臺性能和服務(wù)以及成本效益；同時，也會關(guān)注云服務(wù)商在整體市場的表現(xiàn)、在具體行業(yè)和領(lǐng)域的經(jīng)驗，以及與4766.3%62.5%45.0%41.3%41.3%32.5%27.5%25.0%16.3%來源：IDC，2024《2024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》顯示，目前，超過一半的企業(yè)處于復(fù)雜多云階段，而處于有序復(fù)雜階段或戰(zhàn)略價值實現(xiàn)階段的企業(yè)加起來不到1/5。這表30.0%51.3%16.3%2.5%來源：IDC，202448《2024年IDC中國企業(yè)多云戰(zhàn)略調(diào)研》顯示，企業(yè)受阻因素多數(shù)來自于多云技術(shù)能力儲備不足、多云文化認知缺失、多云發(fā)展目標(biāo)定位不明確，以及對資金、員59.0%48.7%48.7%47.4%34.6%12.8%來源：IDC，2024IDC認為，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身的發(fā)展階段特性，適時洞察提升多云戰(zhàn)略的時機，并快速尋找合適的突破口；這些突破口可能包括在文化、技術(shù)、運營、生態(tài)等領(lǐng)域的認知突破和實踐積累，也可能源于對外部環(huán)境變化的合理預(yù)測。無論如何，多云戰(zhàn)略成熟度的突破都意味著企業(yè)創(chuàng)新能力得到了關(guān)鍵性提升，也預(yù)示著企業(yè)在50火山引擎是字節(jié)跳動旗下的云服務(wù)平臺。將字節(jié)跳動快速發(fā)展過程中積累的增長方法、技術(shù)能力和應(yīng)用工具開放給外部企業(yè)，幫助企業(yè)構(gòu)建體驗創(chuàng)新、數(shù)據(jù)驅(qū)動火山引擎在字節(jié)跳動的增長實踐中，沉淀了豐富的云計算實踐經(jīng)驗，堅持長期主義，以“技術(shù)驅(qū)動極致性價比、業(yè)務(wù)驅(qū)動價值、開放共享”為做云理念?；谧止?jié)跳動百萬級服務(wù)器、千萬級容器實例以及數(shù)+