随着中国企业数字化建设的不断深入，如同土壤般存在的云计算服务，却在经历爆发式增长后，后继乏力，陷入增长率逐年下降的窘境，一些云厂商甚至还爆出裁员的消息。正在云计算苦寻新的增长着力点之际，扑面而来的AI浪潮，给这个苦苦挣扎的行业，送来了甘霖雨露般的滋润。云计算一片狼藉的颓势，才得以扭转，并重新进入了增长快车道。
什么是混合云？混合云结合并统一了公有云、私有云和本地基础设施，从而创建单一、灵活、成本最优的 IT 基础设施。
使用混合云的统一 IT 基础设施适用于多种用例：
安全和法规一致性：防火墙后的私有云资源专用于敏感数据和严格监管的工作负载，对于不太敏感的工作负载和数据则使用更经济的公有云资源。
可扩展性和弹性：利用公有云计算和云存储资源快速、自动且经济地扩展，以便应对计划外的流量峰值，而不影响私有云工作负载（这被称为“云爆发”）。
快速采用新技术：采用或切换到最新的软件即服务 (SaaS) 解决方案，甚至可将这些解决方案集成到现有应用程序中，而无需配置新的本地基础设施。
增强旧应用程序：使用公有云服务改善现有应用程序的用户体验或将其扩展到新设备。将现有本地工作负载“直接迁移”到虚拟化公有云基础设施，以便减少本地数据中心的占用空间，并可按需进行扩展，而无需投入更多的资本设备投资。
资源优化和成本节余：在私有云上运行具有可预测容量的工作负载，并将更多可变工作负载迁移到公有云；使用公有云基础设施按需快速“启动”开发和测试资源。
混合云体系结构
最初，混合云基础架构侧重于将公司本地数据中心的某些部分转换为私有云基础设施，然后将该基础设施连接到由公有云供应商。如今，混合云体系结构不再关注物理连接，而是更多地支持跨所有云环境的工作负载的可移植性，以及针对给定业务目的自动将这些工作负载部署到最佳云环境。
作为数字化转型的下一个关键步骤的一部分，组织正在构建新的应用程序并对旧应用程序进行现代化改造，以利用云原生技术，而这些技术可跨云环境和云供应商实现一致且可靠的开发、部署、管理和性能。
具体而言，他们正在构建或改造应用程序以使用微服务基础架构，而该基础架构可将应用程序分解为更小、松散耦合、可重用且专注于特定业务功能的组件。他们会将这些应用程序部署在容器中，这是一种轻量级可执行单元，其中仅包含应用程序代码和运行它所需的虚拟化操作系统依赖项。
就更高层面而言，公有云和私有云不再是需要连接的物理“位置”。例如，很多云供应商现在可提供在其客户本地数据中心运行的公有云服务。私有云曾经只在本地运行，现在则常会托管在异地数据中心、虚拟专用网络 (VPN) 或虚拟私有云 (VPC) 上，或是向第三方提供商（有时为公有云供应商）租用的专用基础设施上。
此外，基础设施虚拟化（也称为基础设施即代码）允许开发人员使用位于防火墙后面或之外的任意计算资源或云资源来按需创建这些环境。随着边缘计算的出现，这一点变得更加重要；边缘计算通过将工作负载和数据转移到更靠近实际计算的地方，从而为提高全局应用程序性能提供机会。
由于这些因素以及其他一些因素，现代混合云基础架构开始围绕一个统一的混合多云计算平台聚结，包括：支持跨所有云类型（公有云和私有云）和云供应商的云原生应用程序开发和部署。适用于所有环境的单一操作系统。容器编排平台（通常为 Kubernetes），可跨云环境自动部署应用程序。
借助云原生开发，开发人员可将单一应用程序转换为以业务为中心的功能单元，而这些功能单元可在任何地方运行并在各种应用程序中重用。标准操作系统允许开发人员将任意硬件依赖项构建到任意容器中。Kubernetes 编排和自动化可为开发人员提供跨多个云环境对容器配置和部署进行精细且一劳永逸的控制的功能，其中包括安全性、负载均衡、可扩展性等。
人工智能时代的到来，正在重塑企业对云计算的需求形态。企业不仅要求云计算要灵活、有弹性、具备极高的成本效益，还要能为他们带来更多创新和竞争优势。因此，企业在选择云厂商时，需要做更多方面的考量：
1、大模型的一站式管理
面对大规模繁复的大模型应用场景，企业会优先关注云厂商提供“一站式管理”的能力。毕竟，大模型训练和部署环节的复杂程度极高，企业很难自己搭建一整套完备的流程链路。相反，如果云厂商可以为各种主流大模型提供一键部署、弹性扩缩容、低成本微调等全生命周期管理，无疑将极大缩减企业的运维成本，成本更受企业青睐的“心头好”。
2、对多模态的全方位支持
随着AI应用场景的日益丰富，多模态大模型能够同时处理视频、图片和文本等多种数据类型的能力，对企业来说变得越来越重要。因此，云厂商需要对这些大模型提供更全面的支持，不断强化对图片、视频、时序等多源数据的端到端处理能力，从而帮助企业实现更高效的内容分析和智能决策。
3、AI云原生应用部署友好
企业还会格外重视云服务商在支持AI云原生应用部署方面的友好程度。很多企业开发的AI应用或SaaS产品，本身就是按照云原生的架构设计的，如果云厂商能提供更加贴近云原生场景的优化支持,将大大提升部署效率。比如，阿里云就在其公有云平台上,针对云原生应用的全生命周期管理进行了优化，包括容器服务、无服务器架构、Serverlessm等一系列举措，让开发者能以更加丝滑流畅的方式，构建和部署云原生AI应用。
4、企业数据资产的保障
数据是企业的核心资产，在AI时代，企业需要云厂商提供强大的数据存储和管理解决方案。这就要求云服务器具备云原生数据库、向量数据库等数据基础设施能力,确保企业的数据资产在上云的过程中不会遭到泄露或丢失。
5、强大的云安全体系
大模型所带来的数据隐私、算力资源滥用等潜在风险，会迫使企业把云服务商云安全体系是否完备，当成做选择时的重要参考指标。在数字化转型的过程中，企业对数据安全和隐私保护的要求会变得越来越高。云厂商只有具备强大的云安全体系（包括数据加密、网络安全、身份认证等多层次安全措施）才有可能入客户的法眼。而拥有成熟云安全体系和合规管控手段的云厂商，也才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
云计算无疑是做大模型的最佳选择。换个角度看，大模型又何尝不是云计算的“回春丹”？今天的大模型与云计算，像极了当年的淘金者与卖铲人，也许只有“双赢”，才是最不辜负这个时代的理想结局。
