两天就能开发一个应用，需求已经排到明年春天。
这听上去是一个程序员的生活，实际上却是一个 40 多岁的中学老师的日常。他叫张鹏，过去几个月里，他用拖拉拽的方式在电脑上搭出了很多应用，把学校里的教学管理、人事工资、学生统计等等事情，都管了起来。
「会用电脑的都会用」，张鹏演示着电脑上的应用开发平台，一边说起两年前还自学过 Python，却成了个「60 天 Python 速成，从入门到放弃」的故事，但今年他发现自己完全不用再去学代码，也能干了程序员的工作。
2020 年，云厂商们所有的努力都能从千千万万个张鹏的身上看到结果。这一年的开头，我们在绝对隔离的社会中，云办公、云上课、云抢菜、云蹦迪、云 K 歌……而在这一年的结尾，一切魔幻的变化终于有了积极的发展，十数年来的计算机产业发展，终于「化云为雨」，降落到张鹏们的生活中。
今年 6 月，阿里云提出「云钉一体」，将云基础设施「上移」到 3 亿钉钉用户的手中。张鹏就此摆脱了代码，用拖拉拽的方式把脑子里的流程「画」成一个个应用。其后，云厂商们蜂拥而动，微软将 Teams 和 Power 平台推广到了超过 1 亿人手里，谷歌将办公套件属性的 G Suit 更名为 Workspace 更多指向应用和协作……
技术的发展是不断向下屏蔽的过程，云是对传统服务器的屏蔽，让任何人、任何企业只要联网就能写代码来获取无限算力。
而 2020 的新一波浪潮，云厂商们从东西南北坡分头出发，最终都指向了同一个终点：让张鹏这种不会代码的人，也能成为云的使用者。
这大概是云计算诞生以来，最大规模的一次扩圈运动。这一刻，云厂商们站在科技创新到科技普及的拐点上，谁能最先登顶，就能掌握下一轮技术周期的话语权。
01 千万个张鹏的故事
从中学老师张鹏的故事出发。这位 40+ 的中年人有着中产流行的焦虑，这种焦虑推动他去学 Python，既是技多不压身的初心，也伴随工作中无法与 IT 供应商高效沟通的为难。
他举了个例子，工作需要他每年统计年级里的教学经费。起初，他是用 Excel 做每年的经费统计，花费时间长、而且数据很难留存下来。后来，找了个小公司来开发系统，基本一个应用上线要花个半年。很多时候，当这个应用上线的时候，最早启动这个应用的需求已经解决了。
今年疫情期间，在女儿在家上课的钉钉软件上，他捣鼓翻出一些简易开发应用的平台，看了两个小时教程后，他打开了电脑。第一个应用就是用来统计教学经费，上手摸索了两天就建了起来。原本这个应用，那个 IT 供应商报价是 10 万元，2 个月开发周期。
「忽然就兴奋了，半夜一直想着怎么拉流程，睡不着就起来弄一点、弄一点。」他最终捣鼓出了十几个应用，基本把那个 IT 供应商给炒鱿鱼了。最近，其他年级也开始复制他的应用，陆陆续续又「炒掉」了一些 IT 供应商。
另一个相似故事是一位政府公务员。他所在的单位涉及自然灾害应急，台风一来，上级要求十里八乡的受灾情况要每两小时报一次，这点时间，甚至不足以将各乡镇汇报来的数字「加减乘除」。
今年，上下游各级机关都开始在钉钉上办公，他也捣鼓了一下，做了一个统计应用，等着台风再来，拉个钉钉群，把应用发在群里，十里八乡的负责人直接在应用上填写数字，受灾情况就自然明了了。
提供一个简单的应用开发平台，允许使用者自己开发应用，解决了两个问题。
(1)速度。原本，开发应用的链路是：使用者(老师、公务员、职员)有需求 - 领导允许提需求 - 联系信息部门 - 信息部门联系供应商 - 供应商对接使用者 - 开发或调整应用。且不说开发本身花费几天，光是这些对接，少则一星期，多则数月。
现在的链路是：使用者有需求 - 自己开发，结束。快的话全程半个小时搞定。
(2)准确性。经过上文提到的层层对接，最终开发应用的程序员对需求的理解已经很模糊，应用未必能满足使用者需求，经常要重复 2. 3 次才能改准确。当然也有情况是不改了，然后因为不好用，这个应用就被闲置了。
这两个问题解决，会直接提升企业应用的数量。本来，应用开发的速度和准确性都不达标，极大降低了人们使用应用的欲望，往往就用回了纸本、Excel 和 Word，回归「非数字化状态」。
一旦两者达标，用户使用欲望提升，应用数量会快速增长起来。
虽然这些小应用还无法和庞大的 ERP、CRM 等大规模企业办公软件抗衡。但小应用如同毛细血管，密密麻麻，解决了「最后一公里」需求，让许多没有接触过 IT 技术的人员和业务，第一次实现了数字化。
而且，在云底座连通的条件下，这些小应用们为整体的 IT 系统带来了「最后一公里」能够提供的原始业务、经营、人员、财务数据——而这恰恰是整体 IT 系统梦寐以求、往往求而不得的。
进一步推想，这些最原始、实时的业务记录，那些云服务厂商们提出的数字化下的「智能决策」、「智能流程」种种设想，才能有条件实现。对于企业来说，那些设想才不会停留在画饼阶段，而是真正变成「降本增效」的数字化工具。
对于云服务商来说，那个成为全社会(而不仅仅是互联网)的数字底座的愿望，才有机会真正达成。
所以说云计算正在进行「扩圈运动」，行进在普及的拐点上，大概因为上面这些原因。
02 云走到了一个什么样的路口
讲到行业的拐点，还是要讲下这个行业过去经历了什么。
众所周知，十多年前，在云计算刚刚落地应用时，关于云的构想有无数个，真正走通的只有一个：以亚马逊和阿里云为首的 IaaS 模式，也就是服务器虚拟化，提供弹性算力。
这和当时的环境密切相关。那时正是互联网向移动互联网转型的时间节点，2008 年到 2018 年被称为移动互联网的黄金 10 年，大大小小的互联网企业拔地而起，流量激增，每一家对算力都嗷嗷待哺。
IaaS 成为最符合当下需求的 IT 模式，算力比传统 IT 便宜、且更强大，标准化高。一个 4 核 2G1M 带宽的云服务器，足以满足一位开发者的网站使用需求。如果需求更多，那就购买更多云服务器，反正是按需付费，不用的时候不花钱。
云基础设施支出在 2019 年首次超过传统数据中心支出
计算早期最经典的上云案例是美国视频网站 Netflix。Netflix 本来自己有一个数据中心，在互联网中已经足够「土豪」，但在 2008 年，仍然出现了硬件故障导致的宕机事件，服务整整停滞了 3 天，促使其审视传统 IT 模式的弊病，从而寻求云的支持，转向亚马逊。
在中国市场上，这一时期最经典的案例应该是 2015 年 12306 上云。
应该很多人都对 12306 早期的宕机记忆犹新。这其实不怪 12306，火车票一条线路起点到重点，中途任意站点均可生成一张票，复杂度比机票、电影票高了几个维度，尤其到春运时期，上亿人同时购票，更是能冲出几十亿的高并发情况。
从 2015 年起，12306 尝试将余票查询功能的 75% 转移到阿里云上，用即时扩容的云端算力，分担了网站三分之二的流量。到 2018 年，12306 进一步扩容，将几乎 100% 余票查询转移到云端进行，查询能力提升至每秒 40 万次。这两年，已经很少听到有人抱怨 12306 了。
可以说，在过去十多年的时间里，云计算解决了算力需求，和移动互联网时代相辅相成，成为这个行业的 IT 底座。
最近两三年，云计算开始遇到的下一个挑战是，当移动互联网几乎全部「云化」，云的服务对象转向传统企业、普通用户时，这个传统的 IaaS 模式并不适用。
如果说面向技术人员，只需要一个 DOS 系统的电脑，对方就可以自己写命令行;那传统企业就像今天的电脑用户，需要有 Windows 界面才能操作电脑，更需要 Windows 上提供各种应用，才能完成工作。
DOS 系统和 Windows 系统对比
这就回到了前文说的，应用是促进一个技术走向普及的必要条件。
已经到了 2020 年，很少有人怀疑云计算的增长潜力。无论是技术、行业、还是其他方面，每个对云有所了解的人都能讲出来几条云的优势，很多人也可以想象得到，作为数字经济的技术底座，云的想象力不止是传统 IT 的替代品。
那将是一个增量市场，也是云厂商的新战场。
这个增长机会不是给所有云厂商的。
在这个众所周知的需求变化的节点上，新的市场将由新模式开拓，旧模式将和他们的旧时代一起停滞在过去，然后慢慢被取代。
打个比方，在 2020 年，用智能手机的人比 10 多年前用功能机的多了几倍，但江湖上早就没有诺基亚了。
