被譽為現代“創新大師”的克萊頓·克裡斯坦森（ClaytonM. Christensen）在《創新者的窘境》一書中曾提到：技術變革相對于企業能力的規模和深度，将更能決定哪些企業能夠安然渡過技術變革浪潮。而一些大企業在面臨破壞性技術變革時，良好的管理方法反而加速了成功企業的失敗。

克裡斯坦森所說的“破壞性技術變革”，實際上就是新技術帶來的巨大創新力，相對于上一代技術下的企業運作方式所産生的“降維”競争優勢。這在過去20年互聯網+移動互聯網時代已經上演過無數次商業故事。

面向全新的數字時代，這種“變量級”技術會是什麼？

在8月7日舉行的中國信息化百人會2020年度峰會上，華為公司高級副總裁、雲與計算BG副總裁張順茂在發言中明确闡述稱：“華為認為，面向數字化時代，雲和AI技術的應用程度将直接決定企業的創新力和競争力”。

在數據連接萬物之後，雲将成為企業最主要的創新基礎和效率提升手段，而AI将成為企業的核心生産力和創新引擎。

根據華為全球産業展望GIV預測：到2025年，全球企業将普遍使用雲技術，基于雲技術的應用使用率将達到85%；AI技術将加速滲透到各行各業，将有97%的企業在生産和運營管理中采用AI；全球産業的數據量将達到180ZB，企業數據的利用率将達到86%。

多個市場研究機構的數據也驗證了這一點。

IDC預計稱，全球2019–2022年的數字化轉型相關IT支出約7萬億美元，中國也将超過1萬億美元。德勤咨詢認為，企業的數字化轉型進入智能化新階段之後，将為企業帶來巨大的新機遇，并真實地創造新的業務價值。在未來一段時間，能否把握智能化機遇将會成為企業能否獲得持續成功的核心影響因素。

但如何去具體實施，不同的企業卻發現面臨無數的問題、短闆，甚至是巨大挑戰。

張順茂在本次峰會的發言中對此表示：“企業在邁向智能化時，将會遇到應用裂谷、數據裂谷、能力裂谷、人才裂谷、技術裂谷、行業生态裂谷等六大生态裂谷”。

1、路有裂谷，華為鋪橋

針對這六大生态裂谷問題，依托雲與AI兩大技術、産業與生态優勢，華為推出了華為雲Stack，覆蓋企業智能化轉型全維需求。

具體來說，可以充分滿足企業轉型三大階段豐富的場景需求：

一、解決曆史問題

很多企業的IT資産都投入多年，不可能完全推到重建，必須考慮到新舊系統打通、集成和并存難題，這也就是所說的“應用裂谷”。

華為雲Stack為此采用了獨特的雙模IT架構，向下兼容傳統IT架構，向上适應未來變革趨勢。比如華為雲ROMA平台就可以實現打通新老應用與數據、連接雲上與雲下、IT與OT、企業與合作夥伴等四大邊界，解除了企業客戶在轉型過程中的顧慮，實現了IT資産的效益最大化。

二、解決現階段急迫問題

企業智能化轉型過程中，現階段普遍會遇到運維難度高、運維風險高、人力成本高的三大難題，對應的就是技術裂谷、數據裂谷和能力裂谷。

混合雲無疑是最好選擇，企業轉型過程中運維不僅可以得到雲服務商地面團隊的及時支持，也可以根據不同階段的實際需求，選擇雲服務商協助運維，或直接将運維工作托管給雲服務商。IDC預測，未來混合雲将占據整個雲市場份額的67%。華為雲是混合雲市場的引領者之一，華為雲Stack建立在華為全棧能力之上，可實現公有雲架構+本地部署，客戶可以聚焦自己的核心業務，底層運維都可以交由華為雲負責，大幅降低了企業的技術運維難度與人力投入成本，很好的兼顧了企業所關注的現階段急迫需求與未來長期演進兩大問題。

數據已成為企業的核心資産，其安全性同樣是企業在轉型過程中關心的核心問題。華為雲Stack支持用戶将核心數據放在本地，而将創新業務放在雲上，這樣既确保了企業核心數據的安全合規，同時又能無縫支持業務創新。

三、解決未來發展兩大核心問題

數字化時代，企業智能化轉型是一個長期過程，必須重視行業應用生态與人才體系構建兩大長期挑戰。

華為認為，通過華為雲Stack，企業可以共享公有雲豐富的生态應用，為企業進行行業生态建設賦能。例如，華為雲Stack與華為雲的應用生态完全深度融合，依托華為雲Marketplace混合雲專區，企業用戶可以在本地管理界面上“一鍵獲取”海量優質行業應用，助力企業構建行業專屬的應用市場。

AI人才同樣是企業智能化轉型過程中的一大挑戰。Gartner調研數據顯示，企業IT部門過去四年對AI人才的需求增長超過兩倍，但“員工專業水平”依舊被企業認為是阻礙AI技術應用的頭号障礙。

華為雲認為AI人才生态是其中的關鍵問題，并為此提供了三種人才的解決路徑：

1）針對企業普通員工，華為雲一站式AI開發管理平台ModelArts，其自動學習技術可以讓企業普通員工快速掌握AI能力，實現了“人人都可以成為開發者”；

2）今年3月推出的華為雲ModelArts Pro，定位為企業AI生産力工具，内置各個行業領域的算法、模型，即使企業普通技術人員也可完成專家級工作，大大加速了企業業務創新進程；

3）針對企業專業AI工程師，華為AI計算框架MindSpore内置豐富的算子庫和模型算法，通過實現AI算法即代碼，可以顯著縮減模型開發難度與時間，專業AI工程師可以加速開發高性能的AI應用。

同時，華為AI集群Atlas産品系列擁有算力強大、覆蓋雲-邊-端全場景，以及行業應用廣泛等優勢。比如Atlas 900是目前全球最快的AI訓練集群，其總算力可達256P～1024PFLOPS FP16，相當于50萬台PC的計算能力。基于統一的達芬奇架構和全場景AI計算框架，可實現雲邊端協同。對于企業AI專家來說，提供了強大的AI計算能力，更快的進行圖像、視頻等AI模型訓練，全面推動行業智能化創新與探索再造。

由此來看，華為雲Stack充分體現了華為在雲、AI、存儲與算力，以及開放生态的優勢。以此為依托，華為雲Stack為千行百業在智能化轉型過程中，提供了針對不同階段、不同需求、不同人才與生态儲備情況的全面應對解決方案。

就如張順茂在峰會演講中強調所說：“華為雲Stack是企業用戶跨越生态裂谷，實現智能升級的最佳路徑，也是聯接企業現在和智能化未來的橋梁。”

2、華為雲Stack通向千行百業

助力企業智能化轉型是一個巨大的藍海市場，這點已無需質疑。

不過這條新賽道并不缺乏競争對手，甚至是巨頭企業。唯一的衡量标準，就是能否獲得行業市場的充分認同，特别是赢得頭部“燈塔”客戶的标志性行業示範案例。

華為雲Stack并不缺乏成功故事。

數字化正在重構整個金融體系，商業銀行的智能化轉型非常迫切。有業界人士評論稱：“不颠覆傳統IT架構，那麼銀行自己就會被颠覆”。借助華為的數字化技術，中國人壽的效率得到顯著提升。“中國人壽使用華為雲Stack混合雲平台，有效整合自研私有雲，華為混合雲，公有雲，第三方虛拟化，PaaS等平台，實現多雲資源統一精細化管理。通過混合雲分層部署，可有效降低互聯網訪問帶寬和CDN支出30%以上。

國家電網基于華為雲Stack建設“集團+14省”電力行業雲，匹配國網“一級運營、兩級運維”的管理體系，實現行業雲的統一監控和管理，并為構建國網泛在物聯網平台打下堅實基礎。

大慶油田選擇華為雲Stack建立大數據分析和AI創新應用，勘探數據處理從數天縮短到數小時，疊前地震數據處理工區面積提高5倍，地層勘探深度從5000米升至8000米。中國石油借助華為雲 ModelArts Pro 知識圖譜開發套件，快速構建了石油測井領域的專業化模型，實現了油氣水層的智能識别，其評價時間縮短 70%以上，評價符合率也提升了4%-6%，達到了測井解釋專家水平。

在政務市場，深圳市基于華為雲Stack打造“1+11+N”統一政務雲平台，承載全市53個委辦局230多個核心業務，實現了資源整合、管運分離、數據融合、業務貫通大大提升了政務效率與市民服務體驗。

《壹觀察》認為，伴随中國“新基建”戰略的加速推動實施，中國企業智能化轉型已經按下“加速鍵”。智能化将正在改變每一個過去企業成功的基本要素，規模化和用戶量已不足以作為商業的“護城河”。優勢擋不住趨勢，技術在新商業成功中扮演的角色越來越重要。面向數字化時代，所有企業都不願意看到對手在獲得“變量級”技術轉而對自己進行降維打擊的局面發生，對于行業引領企業來說更是如此。因此，具備深厚技術積累、可以提供沒有“短闆”的全維度解決方案，并且可以給企業在不同階段都能提供靈活選擇的華為雲Stack，無疑是最佳選擇。

數據顯示，華為雲Stack服務目前已覆蓋了全球超過150個國家和地區，超過4000家客戶。在這個過程中，華為雲Stack也在完成自己的加速度，比如運維經驗更加豐富，生态體系更加成熟，“一雲兩翼雙引擎”的優勢加速突顯。

或許未來大多數企業都将面臨一個問題：在推動智能轉型過程中，是選擇華為雲Stack，還是其他？

答案已經日漸明确。