不久前，Gartner发布了《2023年战略云平台服务魔力象限》报告，对全球云厂商的竞争优劣势进行了梳理和分析。和2022年的报告一样，进入魔力象限的还是大家熟悉的8大厂商，包括5家美国公司（AWS、微软、Google、Oracle、IBM）和3家中国公司（阿里云、腾讯云、华为云）。

这个名单已经稳定多年了，从2017年开始，进入魔力象限的国外厂商一直是AWS、微软、Google、Oracle、IBM，有变化的只是相对位置以及两家中国公司的新加入，分别是腾讯云（2020年）和华为云（2022年）。由此也说明公有云市场大局已定，门槛越来越高中美两国公司统领天下，其他厂商已经很难进入了。

阿里云、腾讯云、华为云被列入特定领域参与者

和2022年相比，2023年的报告有一个很明显的变化是原处于远见者象限的Oracle和阿里云的一升一降：Oracle上升进入领导者象限，阿里云下降进入特定领域参与者象限（Niche Player）。华为云和腾讯云和去年一样，仍然处于特定领域象限。也就是说，2023年进入魔力象限的中国云服务商全部集中在特定领域参与者象限，而5家美国公司除IBM外都集中在领导者象限，给人直观的感觉就是中美的云服务商实力差距在加大。

Gartner魔力象限是业内非常有影响力的一个报告，能进入名单的公司也无不是大家耳熟能详的大公司，在行业中的影响力也不言而喻。对入选的公司而言，能够进入魔力象限也是一种荣誉和认可。

Gartner的魔力象限之所以受到广泛认可，是因为Gartner对入选企业有非常严格的要求，包括产品和服务能力、执行力、营业规模、生态建设、业务全球化规模等等。

魔力象限将公司归为四类，分别为领导者、远见者、挑战者和特点领域参与者，分处四个象限。一般而言，领导者代表全面领先，有愿景，执行得很好，还有未来的计划；挑战者表示目前很好，但未来不一定；远见者代表上升势头很好，了解市场的发展方向，但执行还要提高；而特定领域参与者表明有希望，一般在细分市场中表现出色，客户群相对有限，是观察对象。

和美国公司相比，中国的科技公司普遍起步比较晚，在行业内影响力不够，特别是由于国际政治和贸易争端等原因，中国企业在海外的部署和运营受到了各种制约，而Gartner魔力象限对国外业务的规模有明确要求，往往会拖累中国公司的整体得分。因此，能真正进入Gartner魔力象限的中国公司并不多，最终进入者大多数也只能是特定领域参与者。

新进入者一般是从特定领域参与者象限起步然后逐步提升自己。比如，Gartner 2023年公有云魔力象限的8家厂商中，除了AWS、微软一直处于领导者象限，其他公司都有过在远见者象限和特定领域参与者象限的经历，来自中国的华为云、腾讯云一直也都是特定领域参与者。

作为中国公有云的门面担当，阿里云一直徘徊在远见者和特定领域参与者之间，但最近两年（2021年和2022年）稳定在远见者象限，而今年阿里云再次被列入到特定领域参与者象限，显然事出有因。从Gartner点评中可以看出端倪。Gartner谈到了阿里云的三大优势：在中国市场的明显领先、基础设施和工程化能力以及强大的生态，同时也提到了阿里云在战略和组织架构的调整，包括从阿里集团的剥离、CEO的两次更迭等，显然，这些变化影响了阿里云的最后得分。

实际上，Gartner所言不虚，2023年对阿里云来说真是跌宕起伏的一年。先是原CEO张建锋离职，阿里集团张勇兼任阿里云CEO，将阿里云从集团中剥离，几个月后张勇离职，CEO换成了阿里集团CEO吴泳铭兼任。吴泳铭上任后对阿里云的战略发展方向重新进行了调整，提出了“AI驱动、公共云优先”的发展战略，明确以公有（阿里云称为公共云）作为战略重点，并决定加大公共云核心产品投入，减少项目制销售订单。

随后阿里云对组织架构进行了大的调整，成立了专门的公共云业务事业部和混合云业务事业部。直到2023年年末阿里云还在进行调整。据报道，阿里云混合云事业部部分团队裁员比例达到 30%，IoT 硬件集成业务裁员比例超 50%，该部门剩下的人员将被打散并至其他业务。同时，阿里云正扩大公共云事业部和AI部门的招聘。

毫无疑问，这种战略的变化和组织架构的调整对阿里云带来了全方位的影响，包括在Gartner魔力象限位置上的变化。

技术创新是根本

今天的公有云市场已经成为一项资金密集型和技术密集型的业务，随着基础设施布局的基本完成，公有云市场的增长越来越依赖技术创新的力度。比如，Oracle能进入魔力象限中的领导者行列，就与其大量新功能上线有关。

回看2023年的云计算市场，我们可以明显感受到Azure、AWS等国外云巨头在产品和技术创新能力和进步的速度。

2023年，中国云厂商最让人们印象深刻的创新就是各种通用的大语言模型了。3月阿里云的通义千问、4月百度的文心一言、7月有华为云的盘古大模型、9月腾讯云的混元大模型，让人眼花缭乱。除了大模型外，各个云厂商还投入了相当大的经历利用这些通过模型来重构各自的现有应用。不过，除了大模型之外，其他令人印象深刻的技术和功能并不多，特别是在一些核心的底层技术上。

而AWS、Azure、Google虽然同样也都在生成式AI上面投下了重金，比如，AWS除了自研大模型外，还选择与Anthropic合作，以及着力打造的托管大模型服务Bedrock。而微软携手OpenAI领跑生成式AI市场，其推出的Copilot服务也是傲世一众对手。

同时，AWS、微软等还在一些底层的硬核技术上取得显著进步，比如芯片。AWS在2023年的re:Invent大会上推出了2款自研的CPU，即第四代的Graviton4和第二代的AI芯片Trainium2。采用Arm架构的Graviton4比前年推出的Garaviton3处理速度快了30%；Trainium2芯片性能比上一代芯片提高到4倍。

而微软在Ignite 2023技术大会上也首次推出两款自研的定制芯片Maia 100和Cobalt 100，Maia 100是微软的首款AI芯片，专门为Azure硬件堆栈而设计，可以在性能和效率方面产生巨大的收益。而Azure Cobalt 100是一款基于Arm架构64位的128核云原生芯片，针对通用工作负载的性能、功率和成本效益进行了优化。

此外，AWS还推出了生成式AI助手Amazon Q、新的S3存储类别Amazon S3 Express One Zone（比S3标准版快10倍，计算成本降低60%）以及多种Serverless数据库（Aurora Limitless Databas、ElastiCache Serverless、Redshift Serverles）都让人眼前一亮。特别是像Amazon Q、S3 Express One Zone等这些服务在技术上都取得了不少突破。

这些年来，我们在云计算技术上也有很多进步，比如阿里的倚天710、华为的鲲鹏和升腾芯片，还有我们的数据库技术等都突破，但相比AWS、微软的先发优势，我们的进步还不够快，也还有很多短板需要补，未来我们还需要做出更多的努力。