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为什么越来越多云服务商开始放弃价格战？这是我在企业项目中的一些观察

作者：大宇云技术团队
专栏：《企业 AI 落地实践》

这两年，做企业云计算项目时，我越来越明显地感受到一个变化。

几年前，客户最关心的问题只有一个：

"你们腾讯云服务器多少钱？阿里云能便宜多少？"

而现在，企业第一次沟通时问的问题已经完全变了。

他们更关心的是：

• 我们适合单云还是多云？

• AI 项目应该部署在公有云还是私有化？

• 多家云厂商怎么统一管理？

• DeepSeek、企业知识库、AI Agent 应该如何接入现有业务？

• 如果以后业务扩张，架构还能不能继续演进？

价格当然还是重要，但已经不是决定合作的唯一因素。

在越来越多企业项目中，我发现：

企业真正购买的，不再是云服务器，而是解决问题的能力。

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为什么价格越来越不是企业最关心的问题？

很多人认为，云计算行业已经非常成熟。

服务器、数据库、对象存储，各家云厂商都有类似产品。

于是很多渠道商开始打价格战。

但真正进入企业现场后会发现，企业真正投入成本的，并不是购买服务器，而是后续几年持续运行整个系统。

举个例子。

一家企业可能采购几十万元的云资源。

但如果迁移方案设计不合理，数据库性能没有优化，网络架构没有规划，后续产生的人力成本和停机损失，往往远远高于最初节省的资源费用。

所以越来越多 CTO 开始关注另外几个问题：

• 有没有完整迁移方案？

• 有没有本地技术团队？

• 出现故障多久能够响应？

• 后续 AI 项目还能不能继续扩展？

这些问题，价格解决不了。

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企业为什么越来越倾向"多云"？

很多开发者经常讨论：

腾讯云和阿里云到底哪个更好？

实际上，这几年参与企业项目以后，我发现真正的大型企业，很少只有一家云平台。

例如一个典型项目可能会这样规划：

互联网业务
        │
腾讯云 ECS + CLB
        │
──────────────
数据库
        │
阿里云 RDS
──────────────
政企业务
        │
华为云
──────────────
AI 平台
        │
DeepSeek + 企业知识库
──────────────
数据备份
        │
天翼云

这种架构并不是"复杂"，而是为了让不同平台发挥各自优势。

所以未来真正重要的能力，不是谁代理哪一家云，而是：

有没有能力帮助企业管理好多家云。

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一个云计算项目，真正难的是后半段

很多人以为：

采购完成。

项目结束。

实际上：

采购只是第一步。

真正耗费时间的是：

• 架构设计

• 数据迁移

• 网络规划

• 安全加固

• 容灾备份

• 数据库优化

• 运维保障

这些工作，没有技术团队，很难长期做好。

这也是为什么越来越多企业开始重视服务能力。

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AI 来了，云服务商为什么又迎来一次机会？

最近一年，我们接触最多的话题已经不是 ECS，也不是数据库。

而是：

DeepSeek。

企业知识库。

AI Agent。

很多企业希望尽快上线 AI。

但真正实施以后，问题反而更多。

例如：

很多企业一次性采购大量 GPU，后来发现大部分时间 GPU 并没有跑满。

还有企业直接调用公网 API，几个月后 Token 成本远远超过预算。

也有企业把 AI 做出来以后，却发现 ERP、OA、MES 都无法联动，最终 AI 成了一个单独的聊天工具。

这些问题说明：

AI 项目本质上仍然是一个云计算项目。

只是把算力、模型、知识库加入了整个架构。

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为什么懂云的人，更容易做好 AI？

这也是我们这两年最大的感受。

企业 AI 并不是部署一个模型就结束了。

真正需要解决的是：

• 算力如何调度？

• 数据放在哪里？

• 权限如何控制？

• 知识库如何更新？

• 多个模型如何协同？

• 云资源如何持续优化？

这些能力，本质上都建立在云计算架构之上。

所以未来真正有竞争力的团队，不一定是最早研究 AI 的，而是那些既理解企业业务，又熟悉云计算，同时具备 AI 落地经验的技术团队。

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我们为什么越来越重视本地技术服务？

过去几年，我们参与了不少企业数字化项目。

一个明显的体会是：

企业真正满意的，不是第一次采购，而是后续几年持续有人支持。

尤其对于制造、政务等行业来说，系统稳定运行比任何宣传都重要。

因此，大宇云一直坚持建设自己的技术交付团队，而不是把所有问题都交给云厂商处理。

截至目前，大宇云累计服务 28 万家用户，持续携手腾讯云、华为云、阿里云、天翼云等生态伙伴，为全国企业提供云计算、AI 应用、企业知识库、AI 智能体和数字化转型解决方案。

我们更希望自己扮演的角色，是企业长期的技术伙伴，而不仅仅是云资源提供者。

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写在最后

过去十多年，云计算行业经历了从物理服务器到云平台的发展阶段。

而今天，我们又站在 AI 应用普及的新起点。

未来企业真正竞争的，不会是谁采购了更多服务器，也不会是谁部署了参数更大的模型。

真正重要的是：

谁能够把云计算、数据和 AI 真正结合起来，为业务持续创造价值。

我相信，这也是未来几年云服务行业最值得关注的方向。

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