2024 刚一开年，阿里云就宣布百余款产品大降价，最高降幅达55%。在阿里云宣布降价后，京东云紧随其后宣布，比行业最低价再降价10%。
3月31日，罗永浩在淘宝直播“卖”云，宣称将“击穿底价”。以U1服务器价格为例，阿里云官网价格3700元，而老罗直播间价格168元，直接以0.46折的价格售卖。3月28日，京东云发布“春风计划”，设立10亿比价金，承诺长期比价，并锁定罗永浩直播时间，同时开启直播“卖云”。
相比老罗直播间直接定价，京东云直播间并未给出明确的价格，直播间主播表示，本场直播是依据老罗直播间标定的价格进行实时比价，会比老罗直播间价格再便宜10%。
不过，据光锥智能观察，京东云虽然在市场营销上贴着阿里云去打，甚至此前刘强东还放话称：“阿里云有什么，京东云也要有什么。”
但纵观京东云这些年产品与落地应用，其业务重心并非在阿里云擅长的公有云上，而更像华为云擅长的“政企云”。
行业的竞争在加剧，据IDC发布《中国公有云服务市场（2023上半年）跟踪报告》显示，中国公有云市场的IaaS和PaaS增长仅为15.9%，是近三年的最低水平。
但抛开热闹来看，不管是价格战，还是直播卖云，都仅仅只是个噱头，对行业影响效果并不明显。毕竟，云计算行业的客户，并不只是关注价格，更关注后续云产品的技术和运维服务等，尤其是大客户。
中小企业虽然关注价格，但想要真正“上云”，除了选择降价产品，还需要根据需求，去一站式配置、调整不同组合资源。这也就意味着，中小企业也不会只看价格。
而在云厂商的实力中，技术永远是第一性原理。尤其是随着AI技术的发展与应用，构建云上AI能力，成为云厂商们新一轮的技术变革。
因此，补课技术能力，扎实技术底座，成为京东云自成立之初就一直在做的功课，甚至在去年频繁进行的两次组织人事架构调整中，最关键的点，就在于技术派的管理层上台。
2023年年初，京东集团技术委员会主席、高级副总裁曹鹏接任京东云事业部负责人，原京东云事业群负责人高礼强改任解决方案中心负责人。
同年10月，原本“一部三中心”的组织架构，也被重新整合为“京东云事业部+技术事业服务部”，后者则由原京东数字城市群负责人，现京东科技总裁徐丰负责。
曹鹏是京东典型技术派代表，现任京东集团技术委员会主席，于2007年加入京东，是京东集团早期技术框架的搭建者之一，并主导了首个混合云操作系统京东云云舰等产品的研发。
曹鹏任职京东云事业部总裁，无疑表明京东云要在技术上持续投入的决心。与此同时，对于将“三大中心”并为一个技术事业服务部的调整，有京东内部员工认为，其驱动因素还是降本增效，让业务更精简，协同更高效。
事实上，近两年来，除京东外，越来越多的企业开始要求降本增效，这也使得他们在预算制定和支出上变得更加谨慎，在用云上，也开始寻求更高效、成本更低的方案。而如何帮助这些企业建立更高效、更低成本的云，或将成为云服务商后来者们突围的方向。
在这种情况下，价格战要打，但不能一味靠压缩云厂商的利润空间，靠补贴去打。云市场的价格战，始终都建立在规模和技术的水平上。
以企业争相大模型的布局为例，智能化之战某种意义上是算力之战，而算力之战带来的也是高昂的成本。
规模化的计算集群建设并不是堆积GPU数量就能够完成，还需要专门进行设计和优化，才能够使模型训练与推理性能和稳定性达到实际需求。
以显卡的利用率为例，相关数据显示，过去业界千卡CPU并行的利用率通常在60%-70%之间，但目前行业对GPU的利用率，“通常是5%-10%左右。”
“我们对GPU的利用率能够到50%以上。”曹鹏说道，“这需要一整套完整技术体系的支撑，从硬件到软件、网络，再到存储的全方位支持。”
比如，基于混合操作系统云舰，京东云的vGPU池化方案可以通过将GPU算力进行虚拟化后，能够按照用户实际的需求进行按需分配和动态回收，进一步增加了针对AI应用所需的调度管理能力，这使得GPU的利用率最高可以提升70%。
算力提升之后，大模型训练还需要解决海量数据存储的问题。传统的集中式存储系统，建设和维护成本高，一旦遭遇外部威胁和故障，运维复杂度和数据丢失风险极大，且扩展能力有限。分布式存储虽具备可横向扩展、性能和容量可扩展线性提升，但在传统存算一体架构下，资源利用率不均、存储成本高、资源共享难是亟待解决的难题。
比如在AI训练中，会存在算多存少的需求，但存储资源却总是着计算资源增加，这就对计算资源造成了极大的浪费。面对数据存储计算需求的急增，但存储和算力需求不对等等问题， “存算分离”成为存储未来发展的必然趋势。
京东云分布式存储平台云海，通过采用“存算分离”技术架构，可以解决算力和存力生命周期不一致的问题，将存储和计算分开，单独按需配置，可以节省整体基础设施成本超30%。同时，相比存算一体的形态，存储资源利用率提升至85%以上，PaaS综合成本降低达到50%。
在解决显卡性能优化和海量数据存储问题之后，随着AI与大模型的发展与应用，为了应对大模型训练资源稀缺，以及缺乏专业开发人员等问题，各大厂商也纷纷推出AI开发平台，比如百度千帆大模型平台、阿里魔搭社区等。
但当前大模型落地依然存在应用成本高，上手难度大，效能不足等问题。同时，相比于极少企业对大模型的极致效果追求，更多的企业和机构也更重注大模型的使用效果与性能和成本。
目前，各大厂商也都纷纷提供更具“效价比”的开发平台。京东云通过言犀AI开发计算平台，可为行业提供一站式模型训练推理能力，只需一键部署，即可释放90%的推理成本。
总之，京东云希望通过价格战的营销手段来吸引客户，用技术和产品来留住客户。不过，要想真正打开市场，站稳“第四朵云”的位置，战略级的市场策略更为重要。
相比较来说，在市场处于第四梯队的京东云，不管是从云规模，还是客户规模，都很难与阿里云、华为云、腾讯云进行全面综合的竞争。
但在企业级市场中，不像消费级市场一样赢者通吃，后来者找到细分市场，发挥自身优势，也会在市场中占据一席之地。
相比于阿里云的电商基因、腾讯云的社交娱乐基因、华为云的通信基因，京东云的基因在于京东过去数十年中积累的供应链管理能力。
通过一端连接消费者，覆盖全国6亿用户，一端连接产业，包括数千万商品SKU、数十万品牌商、制造企业、各大产业带和产业集群，打通“产-供-销”全链路，京东云已形成具有自己特色的数智供应链能力。
因此，在过去几年中，京东云一直希望紧贴“产业云”的标签，去打造自己的市场差异化形象。同时，在以AI和大模型为代表的新一轮技术，以及大规模智算中心的建设与落地中，京东云也将智能化融入自己的基因。
京东云解决方案中心高级总监张志君表示：“目前市场发展趋势，正在从资源竞争走向全面的技术、运营以及产业融合的竞争。所以我们需要构建五方面的能力，包括不断适配多种GPU基础资源能力、传统数据中心升级改造，与融合AI算力大模型搭建新型数据平台能力、智算中心的供应链管理能力，以及深入客户场景，持续为客户降本的能力。”
基于这五方面能力，京东云沉淀出产业智算云全栈解决方案。该解决方案主要分为两部分，一部分是技术底座，一部分则是基于技术底座能够提供的服务内容。
产业智算云的技术底座，融合能够覆盖多种GPU资源的物理基础设施、提供分布式AI存储的智算集群以及可提供言犀AI开发平台服务的MaaS层等多种能力。
一是云运营，面向京东云内部智算中心的运营管理，包含京东智算中心的商业产品规划运营；建设一个大规模智算中心的供应链管理运营，包含显卡以及后续其他资源的管理，这也是京东云为客户提供持续性服务的基础保障；通过云运营持续为客户进行成本优化，形成更完整竞争力。
二是云服务，即通过京东云智算中心以及全国一体化的算力资源，满足客户多样化的需求，并结合京东云目前在数十个行业场景中积累的技术经验，在具体的场景中，为客户提供多样化服务。
三是产业融合，这也是京东云所有技术产品服务最终要实现的目标。产业融合主要包含三个领域：首先是于京东自身而言，基于其九大板块业务进行业务协同；其次是于央国企而言，基于京东云数智供应链能力，在成为产业链“链长”的方向进行业务沉淀；最后，则是于区域政府、区域产业集群以及乡村振兴等方面，提供更多业务能力的沉淀。
由此，我们也不难看出，京东云重点客户是以大型央国企、区域政府和产业集群为重点，其最终目的是要以产业云为切入口，落地“政企云”。
政企市场的企业会更注重数据安全问题，混合云则成为政企客户使用的重点。于是，京东云从诞生之初，就以混合云操作系统为技术底座，2022年7月，京东云发布混合多云操作系统云舰2.0，新增平台多云、应用多活，混合多云多芯等特性。
近两年来，京东云在政务市场的影响力不断提升。据赛迪顾问发布的《2022-2023年中国政务云市场研究年度报告》显示，在“2022年中国政务云市场厂商竞争力象限分析”中排名再次提升，跻身前五。
因此，京东云真正的竞争对手，并不是回归公有云后的阿里云，而是华为云。但与华为云以通信基因切入政企市场的不同点在于，京东云切入政企市场的关键抓手，是整合京东集团的数智供应链能力。
事实上，不管是大型央国企的数字化转型，还是区域产业集群和城市的数字化升级，都离不开上下游产业链的协同发展。同时，这些政企的数字化转型不仅仅关系自身竞争力的提升，更关乎其所在产业链的供应链稳定问题。因此，越来越多的国有企业在数字化转型过程中，开始转向构建数字产业生态，带动产业链上下游协同发展。
这也就成为了京东云的机会。以数智供应链为抓。
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