自去年十月至今的半年內(nèi)，云端廠商四強──AWS、Microsoft、Google及IBM，相繼舉辦全球用戶大會。這些大型會議展示廠商耕耘一年的成果，也是對用戶宣示產(chǎn)品技術(shù)策略的舞臺。從中我們可以看出云端廠商都認同的大趨勢，以及各自策略布局的差異。

　　所有云端廠商一致認同的目標，當屬AI人工智慧與機器學習。微軟在去年十月的Ignite大會，喊出人工智慧民主化（Democratized AI）的口號，透過云端服務解放AI，讓人人都能取用人工智慧技術(shù)。

　　無獨有偶，Google在今年3月的Cloud Next云端大會，也喊出一模一樣的口號。若非Google認為AI民主化確實很重要，應該是不會冒著被譏笑為追隨微軟的風險而論。

　　此外，Google明確指出其云端未來定位是以資料為驅(qū)動的云端平臺，而IBM也強調(diào)其云端是資料優(yōu)先，并且全力押寶在Watson人工智慧技術(shù)，不只是推出Watson相關的云端AI服務，更是將Watson融入云端平臺的核心，如云端平臺的資安維運工作，就含有Watson的機器學習技術(shù)。

　　在公眾云市場以近6成市占率獨占鰲頭的AWS，在人工智慧的布局也不落人後。去年re:Invent 2016大會上，一口氣宣布圖像辨識、語音辨識、文字語音轉(zhuǎn)換等AI云端服務。同時，面對Google的TensorFlow，微軟CNTK等深度學習框架，Amazon則壓寶出身學術(shù)界的MXNet深度學習框架。

　　同時，AWS也領先推出FPGA運算服務，讓深度學習與機器學習等應用，可藉由FPGA的輔助而加速運算。而微軟則在去年對外正式公布，其Azure云端平臺已在15個國家的機房部署FPGA。

　　另一個云端四強積極布局的技術(shù)，是Serverless無伺服器運算。無伺服器運算的說法，容易被誤解為完全不需要伺服器，那麼，運算資源從哪里來呢？事實上并非不需要伺服器，而是伺服器的部署、維運與管理，都由云端廠商所負責，使用者連虛擬機器都不必理會，只要撰寫程式碼，交付云端平臺執(zhí)行即可。

　　AWS最早在Serverless布局，其他廠商的腳步與其相差一大截。事實上，AWS的Lambda服務已經(jīng)擴展至IoT裝置與網(wǎng)路邊界，在裝置與網(wǎng)路邊界皆可運行，其功能完整性與布局遠大於只是一項新運算服務。究其根本，AWS打算以Serverless，提供以微服務型態(tài)為主的新一代網(wǎng)際網(wǎng)路作業(yè)系統(tǒng)。

　　至於云端廠商各自差異化的策略，擁有大量企業(yè)用戶的微軟與IBM，在發(fā)展公眾云的同時，也抓緊其在混合云的優(yōu)勢。微軟提供Azure Stack，讓企業(yè)可以自建Azure私有云，IBM在Serverless則提供企業(yè)可以自建的版本，兩者皆為迎合企業(yè)對於混合云的需求。此外，IBM的云端策略重心除了Watson，還有IoT物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈（Blockchain）。

　　公有云出身的Google，則是明顯宣示進軍企業(yè)市場的決心，特別在今年的云端大會邀請多家傳統(tǒng)企業(yè)站臺，證明GCP已獲企業(yè)青睞，不過，這些企業(yè)展示的應用，有很大比例是運用機器學習。目前Google開源釋出的深度學習框架TensorFlow與容器管理平臺Kubernetes，都極受歡迎，以其受歡迎與業(yè)界支援的情況來看，勢必會是牽動未來云端市場版圖的兩股力量。

　　堪稱公眾云始袓的AWS，不僅提供包羅萬象的云端服務而已，在混合云策略上，與虛擬化廠商VMware結(jié)盟，在容器管理方面，開源且釋出Blox工具，更推出Step Function、X-Ray等商業(yè)流程管理（BPM）工具。因此，有朝一日，諸如ERP等大型商業(yè)應用，以微服務形式運行於AWS，也不無可能。