来源：e-works 作者：王阳
青云QingCloud Insight 2017云计算峰会在北京举行。青云QingCloud CEO 黄允松在大会上再一次强调了企业愿景：构建一个更全面、更一体化的整体ICT交付体系。此外，QingCloud还正在致力于携手合作伙伴打造IoT及AI等联合解决方案，帮助用户专注业务创新，借助云计算实现其商业价值，构建未来商业图景。
事实上，青云QingCloud已经步入厚积薄发的发展阶段：数据中心增加到28个，覆盖公、私、混、托四位一体云计算解决方案，年利润突破千万，获得10.8亿元人民币的D轮融资……在短短半个小时的演讲中，黄允松将过去一年青云QingCloud的成绩单逐一展现在观众眼前。
青云QingCloud CEO黄允松发表演进，再次强调企业愿景
QingCloud步入云计算下半场
在总结过往所取得的成绩，黄允松用9个关键点进行了概括：
首先，基础投资的增加。黄允松指出，这其中包括青云QingCloud对硬件设备、数据中心、骨干网络等的持续投入，其中对硬件设备的投入相比2016年增长了2.18倍，数据中心也从2016年的17个增加到2017年的28个。截至目前，青云QingCloud是中国市场中在统一平台下纳管数据中心最多的云计算服务商。
其次，产品持续的更新。过去一年，青云QingCloud发布了多款具有重要意义的新产品，比如SDN Passthrough，解决了容器在网络性能上的瓶颈，甚至有科技媒体圈将其称为“青云为容器网络指明了发展之路”，值得一提的是，青云QingCloud还将这项技术开源发表在GitHub 上；比如MySQL Plus，确保企业在求新的同时满足在原来的模式下使用应用程序，让用户的投资可以得到尊重；以及刚刚推出的GPU Instance，为应对广泛存在的对海量数据并行处理的需求。除此之外，青云QingCloud还打造了全系列的QingStor产品线。
第三，服务矩阵持续增加。黄允松表示，目前在全球范围内，可以提供公有云、私有云、混合云、托管云四位一体的云服务的企业，仅有青云一家。
第四，Appcenter的持续成长。过去一年，青云QingCloud应用中心的Apps保持数量高质量的增长，同时保持供应商的多样性。在黄允松看来，Qingcloud一直秉持着开放的态度，这也是青云QingCloud发展Appcenter的一贯定位。青云QingCloud打造了一套统一的框架，对应用程序进行多样性的保护和接驳。仅仅做接驳，而不对实现层面的内容进行强约束，这是青云QingCloud AppCenter真正的精髓所在。
第五，用户持续增长。在过去一年，青云QingCloud公有云消费额增长了30%，而私有云Install Base增长了100%。
第六，行业覆盖更加广泛，这一点在黄允松看来非常重要。从泛金融行业起家的青云QingCloud，如今可以覆盖制造、零售、物流、电子商务、政府等14个行业。黄允松说，作为一个技术型、通用型和平台型云计算供应商，肯定希望为社会中的更多行业创造直接的价值。
第七，用户地域分布更加均衡。一年半前，北京地区的收入占青云QingCloud全部收入的62%，而截止2017年7月，北京地区的业务收入只占27%，而广东地区可以占到22%，上海地区占13%，其他地区则占到38%。黄允松表示，未来我们希望更加深入中国西部、中部等腹地，这需要和更多的生态合作伙伴携手向前。
第八，2016年实现了千万的盈利。自2012年开始创业到2016年，青云只花了4年时间就实现千万级人民币税后净利润，向市场证明了云计算及其商业模式在中国的可行性。
第九，团队的增长。相比一年前，青云实现了员工数一倍的增长。黄允松说，更为重要的是，我们依然在招聘。
QingCloud布局人工智能
历经不断的发展，完成四轮融资之后，青云不再被市场解读为一家新锐的、技术优势明显、初创的云计算公司，而是一家企业级云服务商，也是一家云计算综合解决方案提供商。展望2017及未来几年的发展，黄允松表示，除了继续巩固和完善现有产品，构建一个更全面、更一体化的整体ICT交付体系，青云QingCloud还将重点布局物联网、人工智能等领域。要实现这样的愿景，青云QingCloud则需要做到“向下走和向上走”：所谓向下走，是指降成本、提性能、更稳定、更易用；而向上走，要更好地面向客户、面向业务、面向应用、面向数据。
对于企业涉足物联网的想法，在黄允松看来，在IoT全栈开发平台中，青云只是其中一个环节。剩下的部分，不论是硬件开发平台、消息服务平台以及场景化开发平台都来自于广泛的第三方。IoT肯定是一个高度分散的结构，因为行业差异性非常大，业务逻辑极大，因此青云QingCloud需要联合更多的生态合作伙伴来打造这一开发平台。
除此之外，黄允松对即将到来的新一轮人工智能浪潮充满了信心。他说：“我们做云计算、边缘计算、骨干网、Data管理和存储、大数据并行处理框架等，那么这一切是为了什么？这一切都是为了人工智能的来临做准备”。
在黄允松看来，人工智能真正应用的前提，一是有足够的数据，二是数据能够被处理。足够的数据来自于各种各样的传感器和数据获得的手段。第二要有分析工具，最好的分析工具是海量并行计算机系统，这就是云。云计算使得整个行业对于数据的获取、传输、存放以及建立模式后面对生产和应用的流程处理，变得极度廉价和足够快速。成本与速度解决之后，一切都不再是问题。
黄允松说，为了更好的布局人工智能战略，站在青云的角度要做好四件事：一是算力，类似AI层面的IaaS层；二是数据整理生命周期的管理；三是对于模型、开源及商业化的人工智能框架的支持，比如CNTK、TensorFlow等；四是模型化，数学家们会建立很多模型，以后甚至出现模型仓库、模型市场。青云的投资将为瞄准这些方面，为人工智能时代提供低廉的环境和运行平台。
