從剛過去的十年來看，計算、存儲、帶寬、能耗已成為影響IT科技進步的四個最重要的參數。摩爾定律令人稱奇地持續指引著前三大參數提升的軌跡，并且在今后的十年里，該定律仍將繼續有效；與此同時，技術的進步令數據中心、服務器、PC、手機等多元設備的單位能耗不斷下降。在這一趨勢下，云計算應運而生。通過將海量數據與超大規模數據中心進行關聯交易及服務，云計算使“數據交換”有望成為繼“商品交換”、“資本交換”之后的第三類經濟模式“云經濟”。

     　　“云經濟”的勃興

     　　云經濟的本質是通過互聯網與通訊網，把超大規模的云服務中心的計算與存儲能力，以低本錢、高效能、高可用的方式，提供給全球的政府、企業及個人消費者，以實現數據的分享與交換。云計算是一種互聯網服務，是一種治理思想，通過對全球超大規模數據中心的互聯與治理，構建全球同一數據服務市場，完成數據的交換與交易。

     　　需要夸大的是，云經濟本身是一個自然的結果，并不是說是技術的驅動或者哪一個公司自己發明的經過多年來的積淀和呈幾何級數的增長，當前存儲和活動于各種“端”之上的數據越來越多、越來越分散、越來越需要實時的處理和應用，這就帶來了越來越大的計算和存儲量。2009年微軟研究院的學者編輯出版了《科學研究的第四范式》論文集，總結了超海量數據時代的科學研究方式數據密集型科學。數據密集型科學是伴隨數據大爆炸而產生的，比如當前的天文學研究主要是從數據中心查找數據并進行分析。目前，各種望遠鏡觀測的數據已經達到數百TB，很快將超過PB。科學研究領域產生的海量數據現象，正在延伸到政府和商用甚至是個人領域。海量數據的產生，催生了數據需求、供賜與及交換的規模化趨勢。顯而易見的，傳統的PC無法響應這種需求，這就決定了整個IT的基礎架構必然要向“云”轉移。只有這樣，才能實現計算、存儲與帶寬資源的更有效地整合和利用，并使能耗得到進一步的降低。

     　　云計算并不是重返大型機時代，事實上，它為政府、企業乃至個人用戶帶來了遠遠超越大型機的規模經濟和超高效率，主要表現在

     　　第一，云計算解決方案往往提供了模塊化部署和按需租賃的靈活應用模式例如，用戶租賃1臺機器運行1000小時支付的用度幾乎相當于在云中租用1000 臺機器同時運行1小時所支付的用度，這將使用戶和企業機構迅速完成以前由于本錢或時間限制而難以完成的復雜任務，而且完成新的研究課題和打造創業型公司將變得易如反掌這無疑遠遠優于傳統的客戶端/服務器技術，讓用戶無需投入大量的資金和維護用度，便可獲得并充分利用所需的IT資源。

     　　第二，投資支出的大量減少顯然降低企業行為及項目的風險溢價，這可以讓用戶從容投入新的實驗，降低了創業本錢與經營失敗的本錢。

     　　第三，自助服務。通過一個簡單的網絡門戶而非繁復的IT采購、審批、部署、維護鏈來配置各種應用與服務，這使得企業真的能夠“一揮而就”地實現既定目標。

     　　第四，降低復雜性。長期以來，復雜性一直阻礙著IT創新。但“云+端”、“軟件+服務”的模式則大大簡化了新的應用程序的編寫流程，并讓用戶能隨時隨地通過各種終端訪問云中的資源。

     　　需求引發革新正是由于云計算能夠很好地解決傳統IT的弱點和不足，為各個領域的用戶創造新的價值，因此其成為了未來十年乃至更長的周期里最具潛力、最有機會發展為規模經濟的產業。微軟公司近期的一項研究結果表明，云計算作為一種規模經濟，其支柱將包括以下幾個方面：

     　　第一，用電本錢。近年來，電力本錢在企業運營總體本錢中所占比例越來越大，大約在15%-20%之間。云計算的背景下，企業客戶可以大幅簡化其IT系統，并以極其低廉的本錢獲得持久的、可信賴的服務。而對云服務提供商來說，則可通過將數據中心部署于低電價和有清潔供電能力的區域，并通過批量采購的形式使電費較均勻水平降低25%左右。

     　　第二，基礎設施勞動力本錢。由于云計算能夠智能化地處理很多重復性的治理任務，因而可有效降低勞動力本錢。一個系統治理員在傳統企業里可以治理約140臺服務器，但在云數據中心，同一個治理員可治理數千臺服務器。這樣，IT員工就能夠專注于其他附加值更高的活動，如開發新功能或處理每個IT部分都深有體會的、堆積如山的用戶請求。

     　　第三，安全性和可靠性。相對于一般的企業IT部分，大型商用云提供商通常擁有更豐富的專業知識和人才，從而有能力使云系統更加安全可靠。

     　　第四，購買能力。大型數據中心運營商在購買硬件時，可以得到遠比小型買家低的折扣。回想一下，大型機時代的絕大多數時間里，共存著超過10種架構。即使客戶端/服務器也包括十幾種UNIX操縱系統和Windows

     　　Server操縱系統，以及x86和諸多RISC架構，異構環境導致難以形成大規模購買力。得益于云和軟硬件架構的標準化，規模經濟才得以實現。