AI来了，之前的云服务还重要吗？答案是不仅重要，而且AI正在强化之前的计算、存储等核心服务能力。
每年，我们都会参加各类云技术峰会，听取云厂商关于新功能、新服务、生态扩展以及“重塑企业IT”的宏大创举。这些创新固然重要，但如果我们退一步来看，大多数企业实际消费公有云的方式，都是在购买基础设施服务，从实际用途来看，不同云厂商在最关键的底层能力上，本质上是一样的。
这个结论可能会让一些人感到不适。毕竟，市场一直在引导我们关注以AI为核心的服务、数据库、框架以及更多专业能力，并将这些视为厂商实现“战略锁定”的关键。虽然这些差异化服务确实有价值，有时也是用户的正确选择，但对于大多数云部署而言，它们并非最核心要素。
云的重心，依然是核心基础设施。
️计算、存储等基础设施服务是云厂商的核心卖点
当我们谈论云的核心基础设施时，其实大多指的是计算和存储。
计算包括处理器选项、内存配置、实例系列、操作系统支持、弹性模型，以及大规模可靠提供容量的能力。
存储包括块存储、文件存储，以及如今支撑海量企业应用和分析平台至关重要的对象存储服务。
如果你透过这个视角去对比主流厂商，会发现大多数场景下的差异微乎其微。所有云厂商都提供丰富的虚拟机选项、多样的处理器和内存配置，都支持 Linux 和 Windows 环境，也都针对通用负载、计算/内存/存储密集型应用以及 GPU 驱动的工作负载提供了优化方案。尽管包装、命名和调优选项有所不同，但它们的实用能力非常接近。
存储亦是如此。块存储普遍可靠，文件存储日益满足企业需求，而对象存储已变得高度耐用、全球可扩展，成为云架构和经济性的核心。虽然定价、性能和操作细节存在差异，但在主流企业需求层面，这些服务都处于相似的经济区间。换句话说，选择往往不在于“哪家厂商能干活”，而在于“哪家厂商更契合你的周边需求”。
这正是市场成熟的标志。
专有服务才是差异化竞争的“战场”
当然，我们需要明确一下边界。如果你的架构严重依赖特定的无服务器平台、云原生分析引擎、原生AI编排服务或独家数据库，那么这篇文章的观点可能并不适用于你。对于这些追求专有服务价值的场景，厂商间的差异至关重要，甚至可能是你选型的全部依据。
厂商们极力深耕这些领域是可以理解的。专有服务是提高利润率、增加客户粘性、讲好营销故事的关键，也是技术差异化真正发挥作用的地方。企业绝对应该利用这些能力来交付可量化的业务价值。但现实是，大多数公司并不是这样消费云的。
大多数企业依然主要利用基础计算和存储服务。他们正在迁移和重构应用、构建传统数字平台、托管数据、备份系统、支持开发测试，并运行那些不需要依赖某家超大规模厂商独家服务的工作负载。这种现实虽然没有大会主题演讲那么光鲜亮丽，但它更真实地反映了云计算在日常工作中创造价值的方式。
AI 时代同样依赖大量“基础设施”服务
还有一种观点认为，人工智能的崛起，彻底改变了云厂商服务范式。但我认为，AI 反而强化了云基础设施服务能力这一事实。
诚然，AI 引入了专门的服务、模型生态系统、向量数据库、编排框架以及特定厂商的加速器，这些都很重要。然而，AI 同时也极大地推动了对基础能力的渴求：可扩展的计算、快速且持久的存储、更流畅的数据管道、更强大的对象存储、网络吞吐量、GPU 访问能力以及更可靠的运营底座。
无论企业的 AI 系统最终运行在云端、多云环境还是本地，它们都需要相同的基础能力。训练、微调、检索、推理、治理和数据管理，都应该建立在“相似多于差异”的基础设施之上。所以，战略讨论不应被功能演示所主导，而应基于工作负载来分析现状。
公有云厂商深知这一点，尽管他们的宣传总是聚焦于那些“闪亮”的部分。他们的核心业务，依然是提供能够支撑广泛且不断增长的企业应用的弹性基础设施。AI 并没有消除这个事实，反而放大了它。
结论
什么才是最重要的？云市场中有一个最持久但也最无解的问题：“哪家供应商是最好的？”显而易见的答案从未改变：最适合你需求的，就是最好的。
除非我们承认“对于许多核心需求而言，供应商之间的相似之处远大于差异”，否则这个答案就是不完整的。
架构师需要通过自己的定力去明辨是非，审视实际的工作负载需求，判断在哪里进行差异化选型有意义，在哪里仅仅是被品牌和包装所迷惑。共性很重要，冗余很重要，“商品化思维”同样很重要。
当意识到某个服务类别已经足够成熟，战略决策就应该从对功能的迷恋，转向对适配性、经济性、治理、技能和运营对齐的考量。对于大多数大规模使用计算和存储的企业来说，相似性是一个优势，而非弱点。 这意味着市场上有真正的选择权，意味着架构决策可以更加务实，少一些神话色彩。
这一点值得反复强调。过去我们过分强调了差异化。如果你是在选择核心的计算和存储供应商，你并不是在“好”与“坏”之间做选择，而是在那些在企业最常用领域高度趋同的平台之间做选择。
