对于许多大型组织而言，云计算仍然处于幕后运行状态。它运行内部系统，为分析团队提供支持，并在需要时扩展存储。正在发生变化的是云计算在实际工作中的作用——包括在对性能要求极高的环境中，例如一级方程式赛车（F1），梅赛德斯车队正在使用云系统来支持在压力下做出实时决策。
随着以绩效为导向的企业将更多关键工作负载迁移到云端，这种转变正变得越来越明显。一级方程式赛车就是一个例子，梅赛德斯-AMG Petronas车队正在扩大其云基础设施的使用范围，以支持2026赛季前的比赛策略、模拟和数据分析。据Windows Central报道，该车队将使用微软Azure云和人工智能服务来处理与赛车性能、比赛状况和工程决策相关的大量数据。
虽然一级方程式赛车可能不属于传统企业领域，但梅赛德斯车队的运营模式与许多大型公司颇为相似。它运行着复杂的系统，依赖实时数据，并在压力下做出决策。这使得它成为理解云计算如何从后台IT领域走向核心运营的绝佳案例。
从F1云运营中的支持系统到决策引擎
现代一级方程式赛车在比赛周末会产生大量数据，包括遥测数据、传感器读数、模拟输出以及赛道状况等。车队利用这些数据近乎实时地调整策略，权衡轮胎磨损、天气变化和竞争对手行为等因素。
云基础设施在处理此类工作负载方面发挥着越来越重要的作用。车队不再仅仅依赖赛道上的本地系统，而是可以将数据推送到云端，大规模运行模拟，并将结果反馈给工程师和策略师。其价值不仅在于速度，更在于能够利用跨地域共享的数据，更快地测试更多场景。
这与大型企业普遍存在的趋势相符。制造企业利用云端仿真技术在生产变更正式推出前进行测试。物流公司根据实时数据模拟路线规划决策。金融机构则持续运行压力测试和风险模型，而非按固定时间表进行。
麦肯锡的研究表明，将云计算和高级分析技术结合使用的公司更有可能将数据融入日常决策，而不是仅仅将其保留在专业团队中。同样的道理也适用于此。云计算不再仅仅是系统运行的场所，而是成为工作流程的一部分。
为什么延迟、可靠性和规模至关重要
这些工作负载与标准企业应用程序的区别在于它们对延迟的容忍度。在竞争激烈的环境中，滞后的洞察往往毫无用处。交易部门、供应链或应对需求高峰的大型客户服务运营也是如此。
这引发了许多企业目前面临的问题：云系统能否在压力下保持稳定的性能？工作负载应该如何在本地系统、边缘设备和中央云平台之间进行分配？当网络连接中断或系统发生故障时会发生什么？
据 Gartner 预测，到 2026 年，超过 75% 的企业数据将在传统数据中心或中央云之外创建和处理，这主要是由于需要更快的响应速度和本地决策。一级方程式赛车队已经开始采用这种模式，将本地系统与云资源相结合，以便在需要时扩展计算能力。
梅赛德斯-奔驰的案例表明，企业在这个层面上采用云技术，与其说是为了节省成本，不如说是为了更好地掌控资源。企业希望根据性能需求而非架构趋势来决定哪些工作负载应该部署在哪些平台上。
云计算作为组织设计的一部分
大型企业还应吸取另一个教训：云采用并非仅限于IT团队。工程师、分析师和战略家都依赖相同的系统和数据。这就需要共享标准、清晰的数据治理以及对所用工具的信任。
世界经济论坛指出，如果企业不重新设计团队的工作方式，就贸然在现有工作流程中添加云和人工智能系统，就会面临诸多挑战。而高压环境则迫使这种重新设计加速进行。流程不得不做出调整。
赛车运动以外的企业面临的压力虽然不那么显而易见，但其根本挑战却类似。随着云计算支持越来越多的运营决策，故障的代价也越来越高，治理问题也越来越难以忽视。
梅赛德斯F1案例对企业云战略的意义
对于关注这些发展动态的公司而言，关键不在于照搬一级方程式赛车的技术选择，而在于认识到在性能至关重要的领域，云计算是如何被应用的。
首先，云计算与决策速度的关联日益密切，而不仅仅是效率。其次，混合模式正成为默认选项，而非妥协方案。第三，云计算的成功不仅取决于技术设计，也取决于组织架构的协调一致。
据IDC称，超过半数的大型企业表示，其云战略的驱动力在于提升业务韧性和运营灵活性，而不仅仅是降低成本。这种转变有助于解释为什么云技术正出现在一些曾经被认为过于敏感或复杂的领域。
梅赛德斯-奔驰的例子符合这一更广泛的趋势。云不再仅仅是运行系统的地方，它正在成为组织思考、决策和行动方式的一部分——尤其是在容错空间很小的情况下。
