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你认为的云计算的发展趋势是什么？你看好吗？
目前正处于高速增长阶段
2007年以来，中国云计算的发展先后经历四个阶段：第一阶段为市场引入阶段，云计算的概念刚刚在中国出现，客户对云计算认知度较低;第二阶段为成长阶段，用户对云计算已经比较了解，并且越来越多的厂商开始踏入这个行业;第三阶段是成熟阶段，这个时候云计算厂商竞争格局已经基本形成，厂商们开始从更加成熟优秀的解决方案入手，SaaS模式的应用逐渐成为主流;第四个阶段是高速增长阶段，在这个阶段我国云计算市场整体规模偏小，落后全球云计算市场3至5年，且从细分领域来看，国内SaaS市场仍缺乏行业领军企业。
2020年市场规模超1800亿元
近年来，我国云计算，特别是物联网等新兴产业快速推进，多个城市开展了试点和示范项目，涉及电网、交通、物流、智能家居、节能环保、工业自动控制、医疗卫生、精细农牧业、金融服务业、公共安全等多个方面，试点已经取得初步的成果，将产生巨大的应用市场。
据赛迪顾问发布的《2020-2021年中国云计算市场研究年度报告》数据显示，2017年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2020年我国云计算整体市场规模达1922.5亿元，增速34%，其中，公有云市场规模达到1047.7亿元，相比2019年增长32.74%。
2020年华为云排名私有云运营商第一位
在私有云市场方面，2020年中国私有云市场规模达874.8亿元，较2019年增长35.59%，私有云提供商有望在云计算市场持续高速发展进程中持续受益。根据中国信息通信研究院发布《中国私有云发展调查报告》显示，2020年，华为云、紫光云等企业在安全性、可控性方面的表现较为优异。
公有云厂商中阿里云占比最高
厂商市场份额方面。据中国信息通信研究院调查统计，阿里云、天翼云、腾讯云占据公有云IaaS市场份额前三，华为云、光环新网(排名不分先后)处于第二集团;阿里云、腾讯云、百度云、华为云位于公有云PaaS市场前列。
IaaS为公有云最大分支模块
目前，国内的云计算应用主要是企业计算市场，这里面又分为大企业客户和中小企业客户。大企业客户目前的主要业务是对已有服务器系统的升级，如IBM给中化集团实施的云计算平台，属于企业私有云的建设;中小企业客户则主要是寻求IaaS、PaaS和SaaS服务，其主要目的是节省成本。市场格局上，大企业的IaaS市场主要由IBM、HP等主导，一些系统集成商也涉足其中，如客户产品及解决方案提供商——福建升腾资讯有限公司与IT服务提供商神州数码战略合作签约开辟云计算领域;中小企业的IaaS市场主要由原来涉足IDC和CDN的厂商主导，如世纪互联。
以公有云市场为例，2020年，我国公有云IaaS市场规模达到681亿元，占中国公有云总体市场的65%，占比相比2019年提升3个百分点，预计受新基建等政策影响，IaaS市场会持续攀高;公有云PaaS市场规模为104.8亿元，占比相比2019年提升1个百分点，在企业数字化转型需求的拉动下，未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长，预计仍将保持较高的增速;公有云SaaS市场规模达到261.9亿元，比2019年增长了14.47%，增速稍有减缓。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》
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关于云计算的未来发展，我们认为可以软硬件两个方面来考量，以开放性地思考更多角度的可能性。
从硬件角度，近年来国家提出“东数西算”等重要的算力基础设施战略，其目标之一便是将云计算作为社会民生的重要基础***，以底层巩固的方式支撑上层应用的开发。因此，可以想见的未来便是云计算服务器农场将更加密集地分布在全国各地，从而形成全国负载均衡、算力调节的总格局，超级算力的支持将为各地经济的发展提供有力的保障；另一方面，集中于云端的算力架构，考虑商业场景、带宽影响等相关因素，边缘计算也随着本地化设备芯片算力的提升也愈加走入产业的视野，通过本地承担更多的进程任务，从而分担算力压力，最终实现场景更加完善的封装。
从软件角度，算力的支持如同水，可做海、可做湖、可做池、可做溪，需要根据不同的场景予以不同的支持。例如，在现有的头显***业中，其无线连接中时常出现的眩晕感，其便是因为VR内容画面传输的迟滞，导致渲染帧率过低，从而与人类大脑的本能系统产生错位情况，而通过更大算力的支持从而保证更加清晰、帧率越高的画面渲染，则可有利于通过内容提升而促进整体VR***业的发展。
在具体的产业实践过程中，现有大量的数字化系统只是对目标场景予以三维高逼真的效果呈现，并一定程度集成所谓的实况数据，但更多只是对现场***流等信息的简单反馈，而数字化的真正意义在于提供一个自由化的平台，让不同的数据能够融合交叉分析，从而提炼价值以***决策、快速响应，例如在资产管理系统中，通过对周边地形数据的集成和目标建筑物BIM完整数据的集成，首先能够呈现现场的格局，进而通过现场IOT数据***集以对BIM结构进行应力分析等数据提炼，从而便能了解外部环境的变化可能造成的对目标资产的隐患影响，而相关的数据也可以与过往历史积累数据比照，通过人工智能从而形成历史理论预估和实际情况对照的路径，最终为决策提供参考并完善解决方案。
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