确定战略目标后，阿里云小步调整。近日，有报道称阿里云正在裁减为政企客户定制行业解决方案的项目制业务，在IoT（物联网）业务线砍掉硬件集成业务并缩减相关人员。不久前，推进政企业务的关键人物阿里云首席商业官蔡英华卸任也是一个信号。虽然阿里云相关人士对上述传闻保持沉默，但结合阿里云明确“AI驱动、公共云优先”，成立公共云业务事业部的操作，阿里云在偏爱混合云的政企市场做减法顺理成章。毕竟吴泳铭成为阿里云CEO之后说过，赢得竞争需要放弃杂念，坚决地取舍。

混合云的减法

“混合云事业部部分团队裁员比例达到30%。IoT硬件集成业务裁员比例超50%，该部门剩下的人员将被打散并至其他业务。阿里云调整组织架构后，被曝后续动作。对于上述信息的真实性，阿里云相关人士未予回应。

据悉，IoT业务线部门成立于2017年4月。那一年，互联网大厂把IoT推向风口，进入“规模商用元年”，天猫精灵就是阿里云在2017年推出的AI智能终端品牌。次年，时任阿里云总裁的胡晓明宣布，阿里将全面进入物联网领域，IoT是阿里继电商、物流、云计算后新的主赛道，目标是未来五年内连接100亿台设备。

数年过后，阿里云有了新的想法。

据报道，原本阿里云IoT业务有两大部分：to C应用包括智能音箱、智能门锁、摄像头等智能家居设备；to B业务包括给开发者提供物联网操作系统。调整后，阿里云IoT业务保留了与公共云和AI更相关的部分：将软件团队并入计算平台，围绕公共云开展业务；在大模型上探索IoT设备和AI的结合，如用阿里云通义千问大模型操控机器人；硬件集成业务被裁撤。放大点即“阿里云正在裁减为政企客户定制行业解决方案的项目制业务”。

另一个消息也释放了类似信号。12月中旬，2022年3月加入阿里云的蔡英华正式离职。根据公开信息，蔡英华曾任华为EBG中国区总裁，带起了华为在中国政企业务客户上的数字化业务，建立前期咨询规划、中期交付实施、后期运营运维等合作伙伴生态，并将政企业务下沉到各个地市。上述工作经历，让他出任阿里集团资深副总裁的动作被解读为阿里云发力政企业务。

为何是公有云

谈到阿里云在政企市场的表现，易观合伙人、易观企业数字化中心总经理张澄宇向北京商报记者表示，“政企市场，尤其是政府或大型国央企客户，对稳定性、安全性、合规性都有更高的要求，选型和采购决策的周期也显著拉长。这使得阿里云过往积累的成功经验无法复用、很难支撑政企市场的速赢，反而被迫陷入了项目级别消耗战的局面。这是旨在做世界级云平台和生态的阿里云不愿看到也不擅长的”。

反映在财务数据上，阿里云营收增长放缓甚至停滞。不太漂亮的数据叠加频繁的调整，国内云计算老大阿里云在2023年“云里雾里”，直到11月底架构调整。

当时，阿里云首次成立专门的公共云业务事业部，由刘伟光负责，向吴泳铭汇报。混合云业务事业部，以满足一些特定行业因政策限制、短期无法使用公共云的客户需求。专有云的研发和服务团队将一并纳入该事业部，提升专有云的产品化、标准化能力，由李津负责，向吴泳铭汇报。

两个事业部的目标也不同，公共云业务事业部以规模优先、扩大市场占有率为目标。混合云业务事业部将重点考核利润，减少项目制的软硬件订单销售，并鼓励政企客户优先使用公共云。

“围绕公有云做文章，可以发挥阿里云在成本和灵活性上的前期积累”，比达咨询分析师李锦清告诉北京商报记者，这和其他互联网大厂聚焦主业、收缩副业的逻辑一致。

张澄宇对此表示认同，“云厂商待解的关键问题是解决方案层面的优化，在保证客户安全合规诉求的前提下尽可能增加标准化公有云服务所发挥的价值比重。比如，如何更好设计基于存算分离架构的服务方案，保障核心数据和代码的本地化存储，同时又能通过良好的传输性实时调用云端的计算资源和模型能力”。

AI+云计算

第三方机构IDC 11月发布的数据显示，2023年上半年中国公有云（即公共云）服务整体市场规模（IaaS基础设施即服务/PaaS平台即服务/SaaS软件即服务）190.1亿美元，在披露的IaaS和PaaS相关报告中，阿里云都是第一名。

从业务的层面看，侧重公有云也有利于阿里云与大热的大模型打配合。2023年云栖大会，阿里云CTO周靖人表示，云厂商要既懂AI又懂云计算，才能在这场AI技术变革中取得战略性的优势。

结合阿里云提出的“AI驱动、公有云优先”战略，张澄宇的解读是：“阿里云过去数年的动荡，本质是由于作为上市业务面临着中短期财务表现和中长期商业空间的两难选择，不断受到多方压力共振所导致的战略摇摆所致。2023年生成式AI的突破性进展让云厂商看到了打破这种两难窘境的可能性，也就是公有云市场的头部玩家第一次真正意义上看到了摆脱以往同质化竞争、行业价格战局面的机遇。”

张澄宇进一步说，生成式AI和大模型天然对于基础设施层具备更高的要求，尤其是企业级生成式AI的客户市场，对基础设施的高要求不仅在算力，还更多体现在存储、传输、安全合规、生态等诸多方面的适配。所以生成式AI技术变革的大规模落地是离不开基于云端的基础设施的，因为只有开放的公有云平台才能够确保AI原生应用的规模化部署、实时化运维和模型的闭环自迭代。