2020年，在疫情刺激下，企业数字化转型的需求增多，云计算作为必要的基础设施迎来快速增长的机遇，混合云在灵活应对各个场景下的用云需求，以及成本优势等方面表现出独特的优势，其增长潜力也逐渐成为行业共识。
作为国内最早布局混合云的云计算厂商之一，青云QingCloud2013年进入公有云市场，2014年开启私有云业务，公私一体的混合云业态由此形成。随后在服务客户的过程中，为适应客户的混合云需求不断优化，目前已具备成熟的混合云架构体系。
成立以来，青云QingCloud的业务快速增长，据相关数据显示2019年总营收同比增长33.7%。为什么会选择混合云这个市场？青云QingCloud (qingcloud.com)表示：“早期，青云QingCloud也认为公有云是企业IT的理想状态，但在后来的实践中，我们发现私有云的需求是真实存在的”。比如在商业银行、保险等金融行业，信息化程度普遍较高，企业面临着大量的用户信息和业务数据的存储压力，上云是提升数据管理和使用效率的有效方法。但同时，由于金融行业所涉及到的业务数据和用户信息都极其敏感，安全性要求相对更高，加之监管方面的政策要求，私有云在金融业的中后台业务和数据管理等方面的应用是不可或缺的。而前台面向客户的业务则更多地需要公有云的支持，公有云与私有云场景相结合才能真正解决企业在不同场景下的IT需求。这便是混合云在金融行业得以快速发展的原因。
此外，国内人工智能和大数据产业的快速发展，也为混合云的应用提供了新的契机。
近几年，人工智能技术上不断获得突破，行业进入了应用落地和商业化的阶段，针对不同应用场景的技术研发投入持续扩大，AI算法训练和大数据处理成为企业IT的新需求。在这一场景下，数据量大且对计算性能要求较高，但由于仅涉及生产和测试环境，公有云部署显得非必要，且成本相对更高。在实践中，越来越多的企业选择离线训练AI算法，将公有云部署的生产环境转为混合云方案。这并不影响正常的研发工作，同时又能够大幅度地节省用云成本，据青云QingCloud的粗略统计，这可以帮助企业节省大约40%-50%的TCO成本。另外，值得一提的是，该场景下对算力和性能的高要求又催生出软硬件一体的混合云解决方案。
与硬件厂商合作来提升整体服务性能，青云QingCloud前瞻性的布局也是其产品能够快速占据市场的一个原因。针对企业AI算法训练场景的云计算需求，青云QingCloud与英特尔合作，利用英特尔最新的第二代至强可扩展处理器、深度学习加速技术(VNNI)和英特尔优化的深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、Pytorch 等）来优化青云QingCloud的深度学习平台，以及其在图像分类、图像目标检测、自然语言处理、推荐系统及强化学习的性能。据了解，优化后的产品方案相较于上一代深度学习平台有着数倍的性价比和易用性提升，不仅可以一键完成云端部署，还能提供应用全生命周期管理能力，从而帮助开发者极速搭建深度学习开发环境。
灾备是混合云应用的又一个场景。为保证业务系统安全性和稳定性，采用多云容灾备份是行业的普遍做法，而混合云的方案在多云备份时既满足了可根据业务发展随时扩容、调整的灵活性，又兼顾了成本和性能的稳定，是一种更具优势的方案。如今互联网的发展使得跨云容灾需求日益增长，这也为混合云提供了发挥优势的应用场景。
