图片来源@视觉中国

过去各大云厂商为了争夺市场份额常采取降价策略，以吸引更多的用户，但这种策略在当前似乎失效。

国内某云厂商双十一大促期间，业务老大复盘时问了一句：双十一真的跟会影响我们卖云这件事吗？

2016年，处于快速发展期的阿里云曾下探市场价格底线，创下一年下调17次产品价格的记录。当时据阿里云宣称，有上千家中国企业在双十一当天采购了其在美东、美西、新加坡的海外计算服务，全天销售收入超过1.9亿元。

相对合理的解释是，电商企业客户在双十一期间业务量的涌入，短时间内确实需要投入大量服务器和带宽资源，而一些具备一定体量的企业也需要顺势扩大云资源储备。

亮眼的业绩曾让这种营销方案十分奏效。不只是阿里云，国内大小、新旧势力的云厂商，在过去几年频繁展开多类促销活动。

与数年前大有不同的是，如今再翻看多家云厂商官网，双十一降价的活动页，基本延长至11月末，仍停留在最显眼的位置，但战报数据却寥寥。

甚至一些官方降价的直接受众对此根本不买账，甚至嗤之以鼻。一家中小企业负责人告诉钛媒体，“早期云厂商的优惠力度很大，现在双十一根本没有任何意义。”这家企业多年来一直在使用某T云服务，“虽然难用，但价格还算公道，不过去年价格明显在涨了，我们计划跑路。”

降价降了什么

其实，结合上半年阿里腾讯等云厂商掀起的价格战，这类营销套路并不难理解。

以通用型云服务器热销机型为例，钛媒体整理了几家云厂商的公开产品价格：

阿里云：云服务器G7实例（2核8G），日常价3078.72元/年，优惠后1169.91元/年（新用户优惠后760.91元/年，限购1台）。

华为云：通用型云服务器S6（2核4G 1M固定带宽），日常价2270.40/年，优惠后1589.27元/年（新用户优惠后590.30/年，限购1台）。

腾讯云：云服务器CVM标准型S5（2核4G 1M固定带宽），日常价格2580/年，优惠后1651.59/年，限购10台（4核8G，新用户日常价4514.4元/年，优惠后1715.5/年，限购3台）。

天翼云：S6通用型云主机（2核4G），日常价格2280元/年，优惠后570.00元/年，新购10台（新用户优惠后410.40元/年，限购3台）。

火山引擎：第三代Intel通用型实例g3i（2核8G 1M固定带宽），日常价格2807.14元/年，优惠后1993.07元/年。

可以看到，面向新老用户，各家云厂商几款热销机型的折扣基本在4折到7折之间（不过天翼云此次S6服务器的价格杀到了2.5折），同时云厂商也会提供各类满减优惠券，每日限时秒杀尝鲜价，或者限额加购以增加配套的安全、数据库等产服务。

用户也可以直接登陆云计算厂商提供的“定价计算器”，通过计算器（类似于购物车），可估算出使用计算、存储、数据库、网络、管理与治理、安全、身份认证等各服务所需的综合成本。

整体来看，云厂商普遍给出的折扣和降价力度非常大，甚至降幅达到了90%，这个数字相当惊人。但如果仔细观察，这些折扣较大的产品实际对当前业务贡献收入不大，即便是核心收入贡献较大的产品给出折扣，却存在不少限制条款，如限购、限新用户等，以及一些微不足道的优惠条款。

当利润为先

抛开互联网营销所谓的市场策略，回归ToB本质——用户与云厂商的价值，在这场博弈中其实并不对等。因为我们往往希望一个好的产品定价能够帮助云厂商获得收益，同时用户也能收获超出产品定价的价值。

其一，降本的寒冬正深刻影响IT行业，企业上云动力整体不足。多位云计算厂商人士曾对钛媒体表示，企业可能会担心上云后无法带来明显的业务收益或竞争优势。因为，企业当前的用云门槛依然不低，想要基于云搭建一套符合业务逻辑的环境，仍需要一定的投资和时间投入，这包括必要的IT设备采购成本、系统迁移成本、对工具链的培训成本等。

相较于拥有专有合同折扣和议价权的大企业，中小企业缺乏议价能力，但其数字化转型为云市场带来的规模效应却又不容忽视。这类客户，对成本的诉求往往胜过一切，比如安全、对弹性计算的容忍度、对运维复杂性带来的挑战。因而中小企业对B端云产品的付费意愿较低，也是众所周知的“刻板印象”。

云厂商提供的一些必要官方折扣，似乎有助于上述企业用云的决策。

其二，国内企业的IT架构正呈多云状态。钛媒体了解到，国央企、政企客户对多云的使用量正在提升，同时像一些比较大的互联网企业，其实也在转向混合多云模式——既有公有云，也在使用私有云，但同时提供方还可能不是同一家云厂商。

云厂商实际也在为一些线下自建或其他非公有云的客户提供服务。国内某云产品研发部负责人告诉钛媒体，这类自建客户，通常有一类特点：体量足够大，同时业务进入平稳甚至下滑趋势。这时客户线下自建，有很多能力需要自己实现，时间周期长，且短时间内很难将资源效率提升至很高。这种情况下，不会阻拦客户下云，而是将自身核心能力以另一种方式帮助线下开展起来。

与此同时，云厂商自身也在持续调整业务动作。一个不断收紧的例子是，云厂商在过去半年已经在调整过去“总集”方案的分量，不再做没有利润空间的项目，甚至裁撤相关负责的团队。

IDC中国区副总裁周震刚向钛媒体解释，“过去大家不追求利润，是因为当时云市场持续保持超高增速，那么对于云厂商而言，前期最重要的就是占据市场份额，加快研发和其他投入。这些持续投入，往往会超出其收益。

而现在，国内云厂商的主要价值客户还是来自互联网企业，但随着这部分企业普遍收益的下滑，它们对云的投入增速也在随之下降。尽管持续性和规模依然存在，但这时需要考虑投入产出比。这就导致云厂商对于未来的预期从原有的高增长市场，转向到了一个相对成熟的市场。”

自然降价，才可持续

降价一直以来是云服务的核心策略，规模效应和持续的投入让云计算厂商有了更多降价空间。想要真正实现降价的可持续性，还得从技术角度真正意义上将成本降下来。

那么，这是否意味着当前通过技术降价，要比十年前做这件事情的难度更大？

整体面上，2014年全球云市场都处于相对早期阶段，云服务商的成本结构和基础设施投入都相对较高。但随着时间推移，技术的进步和规模效应的发挥，云服务的成本也随之降低。

而十年后，各个云服务商的市场份额相对稳固，降价的空间在一段时间内也会相对有限。价格也只是体现云服务竞争力的一部分，在服务质量、性能、安全等方面的要求提升，这使得客户角度所体会到的降价感受会更不明显。

火山引擎云基础解决方案负责人王佳毅指出，字节跳动基础架构核心技术体系包括池化存储ByteStore、统一资源调度Godel等，与火山引擎形成了业务无感、资源融合、技术一体的“内外统一”研发体系，以承载集团内外业务发展。

例如，2020年火山引擎的出现，几乎遵照了企业内部用云到价值溢出再到售云的全过程。相较于价格战，火山引擎更强调“极致性价比”，其核心来自于两点：一是基于字节跳动大规模实践和技术创新，从基础硬件到业务场景都会追求最优配置；二是内外同源的计算资源池，既保障稳定性，又可以通过混合调度提高资源利用率。

云服务的种类也变得多样性，如容器化、边缘计算、无服务计算，面向业务场景如游戏、机器学习训练推理、大数据、数据库或者或最基本的Web应用等也有数百种实例规格，相应的产品也需要更精细的定价策略，按天、按量、按Spot、按件，规则的颗粒度更细。

“价格战更多是一种营销方式，像核心或热门产品如虚机、数据库、AI应用相关，则是随着技术成熟和持续迭代，达到一个自然降价的阶段，这类会比较普遍。”周震刚表示。

钛媒体注意到，云厂商正重新评估和调整定价策略，通过引入更灵活的计费模式、折扣政策来吸引更多用户。

AWS在去年11月宣布了对无服务器产品Lambda计算实例的降价（Lambda一般通过两个指标计费，即请求次数和执行周期内代码运行实际占用的内存资源，通常以GB-秒为单位）：对每月用量超过60亿GB-秒的用户提供10%至20%的折扣。

为了达到折扣使用门槛，这也反向促使用户在实际操作中消耗成本。有关专家曾测算，60亿GB-秒是个相当大的容量，这意味着用户每月必须要使用相当于2.3 TB的内存才能获得10%的折扣，想要获得20%折扣就必须要用掉5.7 TB的内存。

这一降价的主要动因来自已经在使用服务器的企业，在这一实例的成本投入过高。为此，AWS的降价策略的是考虑为这部分大客户打折，然后通过提高销量来改善利润。

不过从长远考虑，无服务器的使用变得更加经济，其实有助于这一新兴计算模式在市场广泛采用的可行性。其优势在于，除了使用持久云存储的成本外，无服务器应用在休眠不会产生费用（另外AWS对冷启动时间降低了90%，这是国内包括阿里云在内仍有待提升的硬核技术部分），这使得它对于突发性的工作负载更具有经济价值。而利用无服务器设计的高突发性工作负载甚至可能会比现代容器化平台更加集约资源。

钛媒体还注意到，云成本管理，这个主要存在于互联网企业内部的方法论，正逐渐受到外部客户关注。围绕这一点创业的某云计算创业者告诉钛媒体，一些头部的互联网企业大概在2016年就开始针对云资源进行成本控制，这在整体降本结果上看是非常可观的。

此外，云厂商自身也在考虑如何提升产品效能，如采用更先进的硬件、优化网络架构、提高虚拟化技术效率等手段，通过对软硬架构的持续升级，推动整个产品方案的发展。过去IT架构是相对独立设计的，相较之下，而云计算使得软硬一体的协同策略在整个行业得到基本认可。

不过，在短期内，某些下游的云产品降无可降，或许与芯片算力的影响密切相关。

值的关注的是，国外像亚马逊、微软、甲骨文等全球Top级的云厂商已经在自研和投资AI芯片。

钛媒体了解到，亚马逊云将自研芯片与客户需求联系在一起，对于客户而言，获取云计算最优性价比的追求是永不停止的，自研芯片一定是路径之一，但这对于云厂商而言，出发点在于理解客户的工作负载，不是为了造芯而造芯，而是反向设计芯片以满足客户需求。

京东云laaS产品研发部负责人龚义成与钛媒体交流中指出，只有芯片真正做到大规模商业化，云的成本才有可观的下降。目前京东云在研发的DPU芯片，这个方案相比于过去基于CPU云化的方式，在价格和性能方面都得到了优化，这可以理解为资源成本的降低。不过受GPU算力和供应链的影响，价格会有一定上浮，最终反映到用户侧也会有相应的波动。

对于供应商而言，越靠近上游，越需要特别大的规模效应，对技术的整合能力和共性把握也会提出更高要求。当下来看，国内头部云厂商也在自研基于ARM架构的计算集群，但同一时期，挡在面向的还有对短期利润的追求，降价应当有其规律。

（本文首发钛媒体， 作者 | 杨丽）