焦點分析 | 被AI席捲的阿里百度，正重新思考怎麼賣雲

作為AI大模型的基礎設施，雲廠商們的"AI追逐戰"已經拉開帷幕。

4月26日，阿里雲在生態大會上再度發佈一系列計劃——包括一次"史上最大規模降價"，核心產品價格全線下調15％至50％，其中存儲產品降價最大規模可達50%。

剛剛發佈自家AI大模型"通義千問"和釘釘的"AI魔法棒"不久，阿里雲已經迅速敲定了一系列生態夥伴——崑崙數智、中金財富、用友網絡、亞信科技等七家數字化服務商成為首批夥伴，覆蓋油氣、電力、交通、金融、酒旅、企服、通信行業。

除此之外，阿里雲對夥伴的支持分銷夥伴的專屬市場規模將擴大5倍，從原來的20億提升到100億，同時大幅提升夥伴佣金率。

大模型的通用能力需要海量計算資源，這會成為阿里大幅推進產品"被集成"戰略的重要抓手——"被集成"指阿里雲只負責核心產品研發和能力建設，但在行業解決方案和銷售上，則依靠具體的行業ISV和生態夥伴來進行。

作為雲廠商龍頭，阿里雲的一系列動作無疑是鮮明信號。AI大模型浪潮下，算力是昂貴又稀缺的資源，將AI能力內置到釘釘中、產品降價、讓利合作伙伴、啟動夥伴計劃……這都是為獲取潛在AI客户做鋪墊。

阿里巴巴CEO張勇在大會上透露，通義千問發佈后，超過20萬企業用户申請接入千問測試，幾乎覆蓋所有新興和傳統行業。

不止是阿里雲，爲了爭奪大模型帶來的新市場，雲廠商們在使出渾身解數，在最近兩周來到一個小高潮——

百度智能雲企業大模型平臺正緊鑼密鼓聯合首批企業客户內測，4月25日也發佈了智能辦公、旅行服務、電商直播、政務服務、金融服務五大領域的應用模版。比如百度和石墨合作推出的AI助手"石小墨"，就是智能辦公的一個AI入口。

字節發佈自研DPU等系列雲產品，並推出新版機器學習平臺；飛書則即將上線AI助手「My AI」，可以通過對話形式，幫助用户自動創建日程、搜索公司內部知識庫等功能。

這只是AI大模型"烈火烹油"下的一些切面。雲廠商單賣算力的時代已經過去，雲計算行業正在進行一次的技術和商業變革。未來用户更需要的，是要直接提供模型能力和服務，或是直接推出某個場景下的AI應用——爲了更好地賣雲，AI將推動雲廠商進入"重工業時代"。

AI將如何重塑雲計算？

以前雲廠商提供的，是以CPU為主的通用算力。但到了自動駕駛、3D、AI等領域，計算更為複雜，GPU、DPU、NPU等異構算力由此而生。AI所需要的算力，其主要來源就是GPU。

以OpenAI為例，微軟早早就投資了OpenAI數十億美元，這些投資大部分都以算力的形式提供。OpenAI的計算工程很大一部分都在微軟Azure上進行，這也讓微軟積累了一套提供AI算力的最佳實踐。

這也是為什麼，當六年后ChatGPT迅速席捲全球時，雲計算行業會最先受到影響——越來越多人想用ChatGPT的服務，意味着計算需求的劇增。而在背后提供AI芯片的英偉達和雲服務的微軟，會率先吃到這一波紅利。

相對應的，AI大模型也會反過來重塑雲計算架構，讓雲計算進入"重工業時代"。

爲了應對高密度的計算需求，雲計算原來的固有三層架構（IaaS、PaaS、SaaS）界限會逐漸模糊。如果説以前像樂高積木一樣自由組合，那麼以后，走向集成化將成為趨勢，即端到端的一站式服務。

阿里雲的架構也大有這樣的趨勢——PaaS和SaaS會被MaaS取代，AI+MaaS將成為新架構。

在未來，阿里雲的大模型頂層會是為MaaS模型即服務，阿里雲向生態開放大模型能力和訓練底座；而中間層為三個PaaS被集成，釘釘和瓴羊進入產品矩陣，與阿里雲平臺產品構成三大PaaS被集成；底座則是IaaS雲基礎設施產品被集成。"

而不同在於，在每一層架構上，雲廠商都需要提供更高技術含量的服務。

百度副總裁謝廣軍認為，如果能做到端到端的優化，將會達到最好的效果。他向36氪舉例：「分層來説，傳統的IaaS，在雲上提供了計算存儲，但在AI大模型時代，IaaS層還是計算存儲網絡，但是會有更高要求——比如專門的網絡、高密度計算能力，軟件層面要能夠支撐AI訓練和推理、通信加速、算子加速；而在PaaS這層，AI需要完整的MLops工具鏈來支持開發、管理和運維。」

市場無疑是巨大的，華為在最近的分析師大會上，就給到了直觀對比：到2030年，全球通用計算能力將增長10倍；AI計算能力將增長500倍，雲服務佔企業應用支出比例為87%。

此前數年，隨着互聯網發展紅利見頂，全球雲計算行業也隨即走入低潮，從高峰時的超過50%增速，跌至2022年的20%甚至更低。

如今，AI算力成為雲廠商的「救命稻草」。雲廠商的業務戰略其實依然相同——如何能更貼近客户，讓客户在雲上使用AI相關產品，增加算力消耗，成了當下的核心任務。

未來要賣算力，模型和產品是敲門磚

如今，AI給雲計算行業帶來的變化，已經足夠顯著。AI大模型正在拆掉移動互聯網時期的建立起的資源或業務壁壘——比如搜索、比如雲計算，AI大模型能讓用户願意支付較大的成本，以更換服務商。

這讓巨頭越發惴惴不安。據泰晤士報，因為GPT-4的推出，三星最近正在考慮將其手機、平板電腦的默認搜索引擎從谷歌更改為微軟必應，這一決定會讓谷歌失去約30億美金的訂單。

大模型對雲計算商業模式的最重要影響，是從原先的單純賣算力，逐漸過度到賣模型能力。以前，賣算力更多是算力和存儲空間，差異化較小，用户獲取算力后，還自己需要在框架層從0到1構建服務。

但在以后，AI大模型將會是AI服務的基礎設施，提供的更多是AI通用能力——如生成文字、圖像、音頻等等。大模型會作為基礎平臺，用户在上面開發AI應用，而採購的模型能力，其實也已經包含了背后的雲計算資源。

百度CEO李彥宏在36氪專訪中也表達了同樣的意思：「未來，當人們在購買雲計算服務的時候，他看的是你的模型好不好，而不是你底層的算力怎麼樣，存儲怎麼樣。」

另一個變化在於，未來所有云廠商推出的大模型服務，從第一天起就要有清晰的商業模式。

比如，百度旗下的企業級大模型平臺服務，其推理服務調用就將按輸入和輸出的總字數付費。

MaaS（模型及服務）模式之下，軟件開發門檻比SaaS（軟件及服務）更低，即使是小企業和個人，也能直接調用這些能力開發軟件——從這個角度來看，公有云廠商將會從中受益，短時間內被的AI顛覆的可能性尚小。

但可以肯定的是，AI大模型熱潮，會成為新玩家和小玩家的機遇。

國外已出現實際案例。甲骨文是美國的第四大雲計算廠商，但由於其硬件優勢，甲骨文的機器學習模型計算密集度更高，更適合AI企業用於分析和預測。據The Information，在過去一個月內，因為頭部雲廠商算力緊缺，甲骨文的模型服務更便宜，機器學習模型運算能力也不錯，不少人工智能初創公司轉而成爲了甲骨文的新客户。

即使是初創公司，如果訓練出比雲廠商更好的垂直領域模型，或是做出殺手級的AI應用，其商業化將更為容易，甚至能成為AI時代的垂直「新雲」。用户對好的大模型服務的粘性，會比雲服務更高。

在國內，與甲骨文類似的是字節。

火山引擎在雲計算行業是個"新玩家"——在2021年才入局IaaS等基礎層，但不少業內人士都對36氪表示，字節是國內AI算力儲備最為充足的大廠之一，這為字節對外提供AI算力服務打下了基礎。

爲了更好地為大模型公司提供服務，火山喊出「自己不做大模型」，而是專注在垂直領域內的需求。

「目前國內有數十家做大模型的企業，七成已經在火山引擎雲上。」火山引擎總裁譚待在會上表示。

2023年，將會是雲計算毋庸置疑的轉折之年。AI大模型是一個巨大變量，也成為雲計算商業生態中的一個縫隙——幫助巨頭鞏固地位，但同時也賦予新生。在廠商們的追逐戰中，一個邏輯始終不變：誰離用户最近，誰就掌握未來。

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