沒有什么能抵擋住時間的腳步，即便是在歷史上留下重重印痕的2020年也這樣過去了。

2020年新冠疫情讓整個全球經濟遭受暴擊。但是在數字經濟領域卻實現了逆勢增長。

國家工業信息安全發展研究中心近日發布了《2020—2021年度數字經濟形勢分析》報告指出，2020年，面對突如其來的新冠肺炎疫情，數字經濟展現出強大的發展韌性，實現逆勢增長，為世界經濟復蘇、增長注入重要動力。

數字經濟增長的背后，也蘊含著各種機遇和挑戰。

2021年將有哪些變化?我們來簡單展望一下。

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企業級存儲市場，要么拼平臺，要么拼服務

印象深刻的事件是2020年底，全球存儲市場數據出來的一組數據顯示 2020年，AWS超越傳統企業級存儲廠商，成為全球企業存儲市場排名第一的企業存儲供應商。

基于互聯網頭部效應這個特點。隨著服務器、企業存儲、網絡急劇向公有云靠攏，這表明企業級存儲面臨的挑戰將越來越大。

全球存儲市場第一被公有云拿下，傳統存儲廠商如何應對?我相信各個存儲廠商也都在積極轉型，來應對這種跨界挑戰。這其中包括戴爾、NetApp、華為、IBM等或者積極與公有云廠商合作，或者不斷擴大自己的朋友圈，積極深耕新的創新技術和服務等。

當然傳統的企業存儲供應商面臨的挑戰也還很多。

首先是跨領域的競爭：

• 戴爾易安信、IBM、HPE、Hitachi、華為傳統存儲廠商如何與擁有從芯片到存儲系統到軟件集成的公有云廠商巨頭AWS、AZURE、阿里云等競合成為傳統企業面臨的挑戰之一。
• 同時在不同細分領域也面臨私有云、通信云、安防、AI等領域的競爭。包括UCLOUD、青云、華云等云創新企業，移動、電信等運營商廠商，海康威視、大華等安防領域廠商，還有包括能夠產生大量數據的以大疆為代表的無人機廠商以及特斯拉為代表的自動駕駛廠商的競爭。

這些都與傳統存儲廠商有競合關系，長遠看都是競爭大于合作。

其次，技術優勢不在。存儲逐步成熟，技術壁壘逐步消失。存儲技術早已不再神秘，也不是高大上的存在。比如上云，目前存儲業務推動緩慢已經不是技術上的因素，完全是行業和企業自身愿不愿意上云。在技術上，存儲性能、安全、可靠早已是非常成熟的技術，數據遷移、數據保護的廠商更是百家齊放。

傳統存儲廠商面臨的另一個挑戰是科技創新的能力已經比不上云平臺創新的能力。從研發市場投入、人才、體制等方面，云廠商的創新基因已經遠遠超過傳統存儲廠商的創新能力。

那么面對從邊、端、云全方位都會阻擊傳統存儲廠商，2021年傳統存儲廠商如何應對?

• 首先，積極擁抱混合云，擁抱新基建。混合云能夠實現傳統存儲廠商的差異化技術能力，新基建能夠實現規模效益，促進企業長期發展。
• 其次，積極推動獨有的創新技術，包括新超融合、云、存儲和數據保護解決方案，推出包括容器、各種最新的虛擬集成，及早的打入客戶的最新業務場景。
• 第三，重視生態建設和服務能力，生態越繁榮，服務能力越強健，存儲廠商的價值就越能體現。

數據保護領域將有大的變化

2020年，新型冠狀病毒給物理世界造成了巨大的創傷。2021年，我們在繼續考慮新冠疫情的同時，也要考慮數字世界的安全問題。從互聯網誕生以來，各種軟件病毒、網絡安全等威脅著數字世界的安全。

《Veeam2020年數據保護趨勢報告》顯示幾乎每家企業都承認曾經歷過停機，每年每10臺服務器中就有1臺發生了意外停機，每次停機持續數小時且耗資數十萬美元，這表明組織迫切需要現代化數據保護方案并專注于業務連續性以實現數字化轉型。

目前，多云環境、邊緣、數據中心不斷重構，各種應用蓬勃發展，軟件定義成為主流，必然給數據的保護、合規、安全帶來了新挑戰。

隨著越來越多的工作負載由本地部署轉到云服務，如何在混合云中保護和管理數據依舊是2021年需要重點關注的方向。數據保護軟件需要結合AI能力，做到能夠預測、分析主動滿足企業數據的新的需求。

而擁有數據管理技術和云上云下管理技術，隨時都能實現存儲的隨地遷移的備份、數據保護和數據管理廠商Veeam、Commvault和Veritas將在2021年有大的機會。

異構計算成為新的賽道

如果說公有云是平臺之間的競爭，那么顛覆公有云平臺的只能從架構入手，2021年將是異構計算爆發的一年。

2020華為開發者大會上， 展示的二十年的算力分布圖，顯示算力格局正在加速轉換。

(圖片來源：2020華為開發者大會線上直播)

異構計算的發展核心是滿足萬物互聯對于多元算力的要求。

現代數據既需要x86架構這種核心處理的能力，還需要數據處理、AI加速處理。從大機到X86，處理的是結構化數據多一些，ARM架構處理的是非結構化數據多一些。那么新的架構一定要超過X86，也要超過ARM架構。未來架構一定是不僅僅處理和人相關的各種數據，還應該能夠處理各種數據體產生的各種數據，不僅能夠處理圖像、視頻，還能處理視覺、聽覺、情感等數據。這個架構不僅要穩定可靠，還要靈活簡單。

2020年圍繞算力芯片，能夠明顯感受到的是異構計算的崛起。2021年將真正進入異構計算的時代。但是我們也看到一方面核心處理(x86，ARM等)將通過領域特定體系結構(加速器)大大增強其能力。另一方面，Intel + Habana + ltera(X86核心的英特爾收購AI廠商Habana和FPGA加速廠商Altera)，Nvidia 結合 Melenox 和ARM，AMD 和 Xylinx的合并，讓我們看到了芯片生態系統正在發生巨變，異構生態系統正在重新組織。

新的異構計算，將會來提供新的芯片和新的軟件模式，新的模式要依賴于芯片集，同時也要依賴于新的軟件架構，所以包括戴爾、華為、中科曙光、浪潮等都積極布局基于異構的計算架構結合分布式的軟件系統來打造打造下一代集成平臺。

因此針對多核、異構的性能、可靠性性優化，對大數據/數據庫/ARM Native/云/Web等水平場景性能大大提升的操作系統將成為2021年的新星。

非結構化數據機遇之年

《培育數據驅動文化的四個關鍵支柱》報告中的數據顯示，對于一家《財富》500強企業而言，當企業數據可訪問性增長10%，就可以帶來超過6500萬美元的額外凈收入。

新的一年也將是大數據利用的一年。2020年至頂網針對《C2M實現的難點在哪里?》的調查用戶顯示，影響C2M普及的一個很大的原因是大數據技術的應用。大數據應用的難點在于非機構化數據的利用和分析。

今天包括郵件、文檔、音視頻和圖像等非結構化數據卻面臨的一個最大挑戰是有效利用率低，僅僅不到1%的非結構化數據被有效利用。

為什么會有這么多未被利用的數據?首先是非結構化數據增長迅速，目前80%的數據是非結構化數據，其次缺乏有效的使用途徑，目前非結構化數據主要存儲在對象存儲，對象存儲在合規、歸檔、次級或冷數據的存儲方面具有優勢。

非結構化數據利用好，其價值卻非常明顯。首選更好、更快的數據訪問能使非結構化數據成為營收增長的助推器。除了營收增長之外，對于非結構化數據的利用還可以帶動技術進步來更好的訪問數據的新創新方式，包括一些支持新應用和使用更多工具來利用非活躍應用中隱藏的數據。來助力企業更好、更快的決策。

同時非結構數據利用也包含著5G和AI等關鍵技術。因為大數據利用過程中一定需要這些技術，積極利用AI技術，基于知識圖譜、深度學習、機器學習等AI技術結合大數據應用場景，積極打造更多的人工智能解決方案來為智能制造AI體系的大規模的應用賦能。

聯接永遠不會落伍

如今數字經濟成為驅動整個社會經濟的發展主要動力，就數字經濟而言，數據可以說是人類社會中唯一永久增長的生產力。所以無時不刻的數據流動讓聯接需求越來越大。同時聯接也影響著新的商業模式。

同時我們發現不管是3G、4G、5G還是十年后的6G，大家對于低時延、高帶寬、多鏈接的需求是確定的。

包括大數據和AI的應用都需要聯接來完成。5G能夠加速數據的傳遞速度。AI能夠提高數據的利用效率。以智能制造為例，比如3D打印，基于5G的聯接來模擬仿真能給個實現速度大幅度提升。

列舉以上這些新的技術，是因為希望企業能夠利用這些技術來加速企業的數字化轉型。因為2020年，疫情爆發幾個月以來，根據某權威分析機構的研究：在行業屬性和主營業務一致的情況下，信息系統覆蓋面廣、自動化程度高的企業受到的影響小，數字化轉型成熟度高的企業受到的影響小，線上業務占比高的企業受到的影響小，業務覆蓋區域廣、遠程協同強的企業受到的影響小，風險憂患意識強并有預案的企業受到的影響小。

可以這么說，2021年，數字化轉型必將是企業活下來的重要步驟，因為數字化轉型不僅僅是傳統企業業務升級的法寶，對于包括互聯網在內的任何行業都是其業務轉型升級的催化劑。