过去十多年，云计算从零起步发展到万亿规模，且仍以两位数增速持续攀升。Gartner预测2021年全球云计算市场规模预计将达到1.7万亿元。

在规模持续攀升的同时，作为云计算领域的头部企业，阿里云更在意的是自己为数字化转型做出什么有价值的贡献。

“我们今天最大的挑战是如何去定义云计算未来是怎么样子的，去引领数字化转型的进程。在这个进程里面提供有竞争力、差异化的能力和产品。”在2021杭州云栖大会期间，阿里云智能总裁张建锋表示，公司近几年推出的一系列产品就是为了能够引领未来。

过去两天，阿里云连续发布了多款重磅产品，包括自研通用CPU、自研服务器磐久、神龙4.0、龙蜥云操作系统、阿里灵杰AI平台等等。此前一周，发布了钉闪会、钉钉文档、钉钉项目等多款协同办公工具，并宣布低代码平台在8个月内新增86万应用、入驻开发者已达90万人。

这一系列动作，展示了阿里云对于未来发展的思考：双向生长。向下，持续夯实云基础技术；向上，为数字化提供一个标准化的开发平台。

不止步于云计算

云计算深入硬件领域，始于2017年。时年冬，亚马逊AWS发布了一款自研的云服务器硬件——Nitro，这一消息让整个科技圈一片沸腾。这意味着，云服务商——这一典型认知上的软件企业开始“杀入”硬件领域。

而在45天前，阿里云发布了第一款由云厂商自主研发的云硬件——神龙云服务器。

地球东西两端的两家云厂商，不约而同地走到了同一个路口，开始钻研硬件。他们其实都是为了解决同一个问题：用一款为云而生的硬件架构，解决云虚拟化损耗的问题。

虚拟化损耗是云计算行业的一大难题。云的一项基本工作是将物理服务器虚拟化，再将虚拟化后的“云服务器”提供给用户使用。例如，用户性能需求高时，用8核16G服务器；需求低时用2核1G服务器，以此来实现云的弹性。

然而，因为虚拟化的过程中需要分出一部分CPU用于调度，因此会造成性能“损耗”，极端场景下，损耗甚至能超过一半。

2015年，阿里云的虚拟化技术架构从KVM更换至Xen，将虚拟化的损耗从极端场景下的50%降低至10%左右。那已是软件算法的极限，再进一步的可能性几乎为零。

想要彻底解决问题，只能从硬件入手。

2016年，阿里云秘密启动了一项代号为“X-Dragon”项目，将外部云盘存储、VPC网络等资源嵌入专属板卡，专门做调度工作，从而避免了调度“打架”造成的损耗。一年多以后，神龙云服务器正式面世，这款搭载了专属硬件板卡的裸金属服务器，史上首次将云计算性能损耗降至0。

自此，云计算开始向下进入硬件领域。

亚马逊AWS推出了针对EC2 Inf1机器学习应用的芯片AWS Inferentia，谷歌发布了一款为数据中心设计的机器学习芯片，直接命名为“Cloud TPU”。阿里旗下的平头哥推出了RISC-V处理器玄铁910、自研AI芯片含光800、自研通用服务器CPU。

目前，平头哥拥有处理器IP、AI芯片及通用CPU等产品，旗下玄铁系列处理器出货量已达25亿颗；两年前问世的阿里第一颗芯片含光800已实现规模化应用，通过阿里云服务了搜索推荐、视频直播等行业客户。

“我们芯片团队这两年能力成长还是非常快的，因为含光是ASIC的芯片，它的功能、复杂度可能与通用CPU来比还是有很大不一样的。所以你能设计通用CPU，就是能力很大的检验。”张建锋认为，能力主要体现在大型工程的管理能力、技术判断、芯设计到中间交付等。

迄今为止，全球云厂商中只有阿里云和AWS成功研发了通用服务器CPU。此前，AWS推出也曾推出自研Garviton 2服务器CPU。

构建以云为核心的IT技术体系

为何云计算厂商非要“死磕”自研服务器、CPU等硬件产品？

首先，最直接的考量是成本。

阿里云、AWS、微软管理着数百万台服务器规模的大型数据中心，以100万台服务器体量计算，CPU芯片成本可达到10亿乃至几十亿美元。若采用自研服务器，可以有效降低成本。以手机行业类比，安卓手机采购一枚高通骁龙800系列旗舰处理器，价格约120美元，而苹果自研iPhone处理器A系列成本价不足50美元，且性能甚至更优。

几年前，为了解决虚拟化损耗问题，阿里云、亚马逊AWS分别推出神龙和Nitro，大幅降低了云计算的使用成本。在2019年的AWS技术峰会中，亚马逊透露，基于Nitro架构的计算实例、内存实例、GPU实例价格分别下降35%至49%不等。

另一重考量，是构建一个以云为核心的IT技术体系。

云的核心价值是“按需使用”形成弹性，用户计算高峰时配置高性能，低谷时则降低性能。这背后就是云的“池化”能力，通过虚拟化，将计算、存储等几项工作分离，形成一个个大资源池，需要时随时提供。

然而，云计算的解耦模式与传统IT中计算、存储、内存绑定模式所需的能力大相径庭，市场上的IT硬件都是为传统模式设计的，没有专门为云设计的IT架构。比如，传统IT像是一条广阔公路，注重的是单条公路的修缮能力；而云是100条公路同时开通，重要的是这100条公路的协调能力。

“我们的交换机都是自研的，这些交换机并非与其他产品有技术代差，但它们更适合在云计算的超级数据中心中使用。”张建锋认为，构建更适合云的硬件体系，是云计算步入深水区的关键一役。

云是天然的平台属性，当千行百业迈向数字化转型时，云就是数字底座。阿里云反复强调“做深基础”，就是不断强化数字底座的能力，基础越深，底座就越稳。在此基础上，足够强大的自研产品体系就是这个底座的有力支撑。

张建锋认为自研CPU是“为云而生”，他介绍说，“云上负载是大规模、高并发的情景，而CPU有两类，一类是单核性能非常强，第二类是有很多核，多核工作。从测试结果看，多核表现明显优于单核表现，所以大家可以看到，自研CPU的核数多达128核。”

与自研CPU一同面世的，还有自研云服务器磐久、神龙4.0、龙蜥操作系统和阿里AI一体化平台灵杰，并迎来自研数据库PolarDB的重磅升级。

一系列产品的发布不仅是单点技术的进步，更是从芯片、服务器、虚拟化架构、服务器操作系统到数据库、AI能力的全方面升级。一套完整的、以云为核心的基础技术体系展现在世界面前。

阿里云、AWS、谷歌等厂商均有类似“做深基础”的动作，通过对芯片、虚拟架构、云操作系统、数据库等各层面云技术的自研和不断突破，构建出一个以云为核心的IT技术体系，进而形成一套为云量身定制的软硬件技术架构。这不仅是云计算的发展方向，更是对整体IT产业链的变革和重塑。

为企业数字化提供标准化开发平台

在向下持续夯实基础的同时；阿里云还在思考如何为企业数字化提供一个标准化的开发平台，将转型的门槛降至最低。

在底层技术层面，几个月前，阿里云宣布了“一云多芯”策略，飞天云操作系统全面兼容x86、ARM、RISC-V等多种CPU架构。

过去，如果用户想同时选用ARM、x86等CPU，只能采用多云协同，为ARM集群和x86集群各自建设存储与网络的配套设备，不仅成本高、资源浪费，而且还会带来多云管理问题。而一云多芯将不同架构CPU的算力标准化，向下屏蔽硬件差异性，向上提供一致性服务。

这意味着企业可以同时选用多种CPU架构的服务器，综合使用多种优势，无需考虑适配问题。

在此基础上，企业进行数字化转型，也应该不必顾虑应用开发问题——顺应这一思路，阿里云采用了“双向生长”模式，向下屏蔽硬件，提供标准化服务，向上继续生长，“长”出一个最直接的应用开发平台。

2020年9月，阿里云推出“云钉一体”战略，即将钉钉作为一种新型操作系统和应用开发平台，让不懂代码的非技术人员也能按需开发企业应用，用最低成本满足企业数字化转型所需。今年1月，钉钉发布低代码应用开发平台，这是一种将各种开发程序模块化，使普通用户不必懂代码编程，也能通过“拖拉拽”方式开发应用的新模式。

过去，数字化常常成为许多企业的一笔烂账。从外部咨询、业务部门提需求开始，信息部门进行开发或者外部招投标，然后经历“需求-开发-测试-上线-维护”；走完一个周期，往往又是新的部门需求、新周期开启，最后每多一个系统，就多出一个烟囱，导致即使是一个中小企业，内部也依然烟囱林立。在“云钉一体”的构想中，“企业应该拥有数字化的自主权”，每个普通的非技术员工，可以根据业务需求自己开发应用，他面对的应该是由低代码应用开发平台构成的简单界面，背后，AI、大数据、数据库、云操作系统、CPU各种技术层层堆叠，共同支撑。

钉钉的低代码平台推出后8个月，平台入驻开发者增加至90万人，金蝶、用友、纷享销客等头部厂商入驻，低代码应用新增86万个，全平台“钉应用”数量超过150万。

这样的低代码平台切合了企业数字化转型的需要，与微软、谷歌云的方向不谋而合，微软打出Teams+Azure战略，该战略实施后，微软在两年内市值翻倍；谷歌将云与应用结合，将G Suite更名为Worksapce，为用户提供全套协同办公软件。

除了企业层面，对于消费者而言，在今年的云栖大会上，阿里云为设计师用户打造了专属的一体机，采用阿里最新的无影架构，能过有效地提升设计师的使用体验。

过去，人们购买电脑需要先配置处理器、显卡、内存、硬盘，再决定安装哪种系统，并将应用下载到本地使用。如今，用户无论在云电脑还是其他设备上登陆无影，过去在Windows、Linux、安卓或国产操作系统的3D渲染、视觉设计、编程环境、手机游戏等软件，10多个演示应用图标聚集于一屏。用户无需切换系统，无需下载，即点即用。单应用经过适配，目前最高可使用1024核CPU和8块高性能GPU。

云入深处，待新世界。