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VMware 替代开始进入 2.0 时代

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VMware 替代这个事,前几年聊的是「能不能替」,现在要聊的是「替完之后是啥」。

两个时代,命题完全不一样了。

中国厂商的时代来了

先看第一个变化。VMware 的替代,其实已经全面进入中国厂商的时代。

这话放在三年前肯定是没人信的。

那时候说替代 VMware,所有人的第一反应都是过渡产品、凑合用、稳定性存疑。现在不一样了。中国厂商的产品力追上来了,而且是在几个关键维度上同时追。

论产品,头部几家已经能跟 VMware 在核心场景正面对线。论服务,中国厂商响应快、态度好、注重客户体验,这是外企给不了的。论成本,这个话题就直接终结了,无论怎么比,中国厂商的价格优势绝对是结构性的。

就算你倾向开源,选择也变了。以前开源虚拟化的标杆是 Proxmox、XCP-ng 这些欧洲项目。现在 ZStack 推出了 ZSVirt,一个跑了多年企业级场景的成熟商业平台,直接开源。论能力,不输欧洲那几个开源项目。论服务,你在中国能找到一个能兜底、能定制、能背责任的本土厂商,这跟你在社区里等一个 issue 的回复,是完全两种体验。

说白了,中国厂商现在提供的是「开源的能力 + 商业化的保障」,这个组合对 VMware 在北美以外的市场,吸引力是实打实的。值得客户用真金白银投票的那种吸引力。

AI 时代,替代 VMware 变成了一个前置命题

但如果只是「中国厂商比 VMware 便宜」,那么其实还停留在 1.0 的故事里。

真正把这件事推到 2.0 的,是 AI。

进入 AI 时代之后,VMware 替代已经不是一个「要不要做」的问题了,是一个「必须马上做」的前置命题。

原因很简单,时代在改变,账也算得过来。

整个 2026 年上半年,中国 AI 开源模型急剧进化,以DeepSeek 为首的这波中国大模型急剧进化,把 token 成本打到地板,直接刺激了全行业的 AI 部署需求。与此同时,另外一端,硬件在涨价,GPU 一卡难求,算力资源越来越贵。一边是 AI 需求爆发,一边是算力成本高企,企业要做的只有一件事——赶紧部署新一代的 AI 基础设施。

而这一代基础设施,跟你原来的那套 VMware 环境,逻辑已经完全不一样。对所有IT 运维人员来讲,它不只是能跑传统 IT 业务,还得为 AI 训练和推理提供底座,还得兼容异构算力卡,还得在国产芯片和英伟达之间灵活调度。老一代的虚拟化架构,压根没为这个设计过。

所以现在选替代方案,标准已经变了。运维人员选的这个东西,不能只是「能跑虚拟机」,它得是「能承载你未来 AI 战略的地基」。这个标准一立起来,产品力跟不上的厂商,都会被淘汰。不是慢慢淘汰,是立刻淘汰。因为这个窗口期不会等任何人。

巨浪还在后面

老实说,VMware 现在还能靠商业收割政策撑着,但这套玩法撑不了多久。

前面写过,AT&T、T-Mobile、Tesco 已经公开翻脸,78% 的用户考虑迁移。这些是已经发生的。还没发生的,是更大的那部分——大客户的流失。

大客户以前不敢动,是因为迁移成本太高、替代品不够好。现在这两个障碍都在消失。替代品产品力上来了,迁移工具成熟了,AI 又逼着大家不得不动。所以大客户的流失对 VMware 而言,只是时间问题。

而大客户一旦开始走,带走的就不只是 VMware 的订阅费。它带走的是整个商业模式的根基。

所以接下来这一波,不是简单的「换一个虚拟化厂商」,是围绕 AI 基础设施的迭代,来一次彻头彻尾的更替。产品会变,商业模式会变,服务会变。过去二十年虚拟化行业的玩法,会被 AI 时代重新洗一遍。

这一代巨浪打过来,冲掉的会是整个旧秩序。而新秩序里能站住脚的,是那些不仅今天能替代 VMware、而且明天能接住 AI 基础设施需求的人。

VMware 自己,大概率不在这个名单里。

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