2016年開始，國內(nèi)外各路玩家涌入云計算賽道時，一場降價潮也迅速席卷了整個市場。

那一年，亞馬遜CFO Brian Olsavsky認為降價是稀松平常的一件事，他一度對外公開表示：“自2006年上線以來，亞馬遜對云計算產(chǎn)品進行了52次降價。”

國內(nèi)云廠商也在跟進，2016年的云棲大會上，阿里云對外宣布核心云產(chǎn)品最高降幅達50%，隨后騰訊云核心產(chǎn)品也進入全面調(diào)價期，最大降幅低至3折。

就是這樣的價格戰(zhàn)，整整持續(xù)了三四年之余。這一時期，云計算相比傳統(tǒng)的IT設(shè)施，能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)彈性擴容和即買即用。一定程度上可以說，計算資源被云計算從農(nóng)業(yè)時代帶入了工業(yè)時代。

而在今年，阿里云在合作伙伴大會上，宣布核心產(chǎn)品價格全線下調(diào)15％-50％，存儲產(chǎn)品最高降50%，相關(guān)價格調(diào)整將在5月7日生效。

這也意味著，云計算市場迎來了新一輪的降價潮。據(jù)一位企業(yè)的研發(fā)負責人判斷，大方向上，各家云服務商的價格都會持續(xù)走低。

大降價必然會減少企業(yè)方在云計算方面的成本支出，價格競爭也必然會攪亂市場的一池春水，但是然后呢？

其實這個市場里的各個玩家，都很清楚，低價絕對無法構(gòu)建自身的競爭壁壘，一旦降價的速度超過摩爾定律，那么必然會反過來影響云廠商的利潤，并在這個重資產(chǎn)投入的行業(yè)里，長期攤薄企業(yè)的競爭力。

更關(guān)鍵的答案來自于采購方。現(xiàn)實是，對于大多數(shù)企業(yè)來說，云計算成本的權(quán)重究竟有多大？一位在線教育機構(gòu)的相關(guān)負責人告訴《最話》，在企業(yè)的成本結(jié)構(gòu)當中，云計算的支出占比非常小。

而企業(yè)是要算總賬的，一定比例的降價固然可喜，但大家更看重的一定是，如何通過構(gòu)建數(shù)字化能力，來實現(xiàn)更大規(guī)模的降本增效，例如主營業(yè)務成本的降低，人效的提升等。

所以，隨著國內(nèi)云服務商們競爭的加劇，單純的彈性擴容對于企業(yè)上云的誘惑性越來越小，云計算市場開始進入下半場，企業(yè)上云的決定因素從“價格”向“易用、好用”發(fā)生了轉(zhuǎn)移。

那么，現(xiàn)階段的好用是什么？

趨勢其實非常明顯，從百度推出文心一言，到阿里云推出通義千問，再到騰訊的混元大模型，這一時期云計算無論是在IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務）、PaaS（平臺即服務） 和SaaS（軟件即服務）層，都和人工智能的關(guān)系越來越密切，企業(yè)也不再關(guān)心于基礎(chǔ)設(shè)施層面的“上云”，而是希望借助于AI的能力，推動云向業(yè)務的深入滲透。

區(qū)別于傳統(tǒng)云計算提供算力、存儲等資源以外，擁有人工智能的云服務商，能夠以更簡單、更通用的方式實現(xiàn)“AI的按需調(diào)用”，還能基于大模型來開發(fā)更多應用。

為此，百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏在接受36氪專訪時表示，未來企業(yè)在購買云計算的時候不看底層算力，而是要看大模型的優(yōu)劣。

對于云計算的下一個十年，可以說，單賣算力的時代已經(jīng)過去了。

01

從誕生起，云計算一直被認為是未來的發(fā)展方向、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)們的“第二增長曲線”。

但是，受互聯(lián)網(wǎng)增長紅利見頂以及政策監(jiān)管趨嚴的影響。從2021年開始，原本處在高速增長階段的云服務商們紛紛陷入了增速放緩的階段。從高峰時的超過50%的增速，一路跌至2022年的20%，甚至更低。

全球產(chǎn)業(yè)需求的消退，導致云計算行業(yè)增速失調(diào)。根據(jù)研究機構(gòu)TrendForce今年2月的預警，Meta、微軟、谷歌、亞馬遜這四家云廠商的服務器采購量可能從年增6.9%放緩至4.4%。

不過，拐點很快到來。在ChatGPT出現(xiàn)后，即使行業(yè)需求放緩，國內(nèi)外云服務商們也在積極將業(yè)務重心轉(zhuǎn)移至AI領(lǐng)域。可見云服務商們逐漸從上半場的“求速度”轉(zhuǎn)變?yōu)槁涞赜诋a(chǎn)業(yè)深處，去尋求更高的價值增量。

隨著第一波上云的完成，企業(yè)正在進入深度用云階段。AI與云的結(jié)合不僅能夠進一步降低企業(yè)上云的門檻，還能為企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務深度的智能化。

根據(jù)Gartner《2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線》報告，盡早采用復合型人工智能（AI）、決策智能等AI技術(shù)將給企業(yè)機構(gòu)帶來明顯的競爭優(yōu)勢，緩解AI模型脆弱性引發(fā)的問題，有助于捕捉業(yè)務背景信息，推動價值實現(xiàn)。

在人工智能發(fā)展初期，云服務商內(nèi)部，AI與云往往屬于兩個獨立發(fā)展的體系，在云計算早期售賣存儲等資源型產(chǎn)品為主的商業(yè)模式中，人工智能所發(fā)揮的價值也是極為有限的。

隨著AI 新時代的到來，以ChatGPT、文心一言等為代表的AI模型正在成為云計算行業(yè)下半場的重要驅(qū)動力，在這樣的趨勢下，推動“云智一體”已經(jīng)成為頭部云服務商們的共識。

今年4月中旬，阿里云智能首席商業(yè)官蔡英華對外表示，算力的飛速發(fā)展使數(shù)字化成為確定，使智能化成為可能。未來阿里云將以云計算為基石，以AI為引擎，參與到從數(shù)字化邁向智能化的劃時代變革中。

不過，有關(guān)“云智一體”的論述，最早其實是由百度提出的。2020年5月百度智能云發(fā)布了“云智一體”的戰(zhàn)略，推出云智一體1.0架構(gòu)。時隔一年，百度智能云升級為云智一體2.0，并在2022年9月升級為云智一體3.0。

與此同時，百度也是這一波“云智一體”趨勢中，為數(shù)不多具備人工智能全棧布局的公司，其在芯片、框架、模型、應用四層都擁有領(lǐng)先自研產(chǎn)品，能夠在著四層架構(gòu)中實現(xiàn)端到端優(yōu)化，大幅提升效率。因此，百度智能云也成為了國內(nèi)第一個訓練出大模型的云。

此外，2022年，在通過組織架構(gòu)調(diào)整，騰訊CSIG也完成了云與AI的磨合，云智一體的戰(zhàn)略逐漸清晰。

02

在AI產(chǎn)業(yè)鏈中，大模型基于海量、多類型場景數(shù)據(jù)的學習中，自主總結(jié)來自不同業(yè)務場景下的通用特征和規(guī)則，形成具備相當泛化能力的底座。

相比傳統(tǒng)訓練模式下的定制化AI模型，基于微調(diào)甚至不調(diào)整的狀態(tài)下，大模型即可適應多場景的任務。對于云服務商而言，原本需要基于硬件資源、軟件能力、底層框架來服務客戶的過程，在大模型的通用能力下，能夠輕松實現(xiàn)多樣化需求，從而降低成本、提高效率。

在云計算時代，IaaS、PaaS和SaaS為大眾所熟知，而MaaS（模型及服務）誕生于AI時代，正在作為一種全新的商業(yè)模式被市場接受。

隨著百度、華為、阿里、商湯等企業(yè)紛紛發(fā)布AI大模型，MaaS也成為了這些科技公司們發(fā)布AI大模型時普遍會提到的關(guān)鍵詞。

百度集團副總裁袁佛玉在出席一次公開活動中也表示，以文心一言為代表的生成式AI大模型將給云計算行業(yè)帶來根本性改變。云計算的主流商業(yè)模式將從IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務）變?yōu)镸aaS（模型即服務）。

因此，在生成式AI的商業(yè)版圖中，云計算已經(jīng)成為了距離商業(yè)變現(xiàn)最快的那個行業(yè)。

相較于以往售賣算力和存儲空間，當下外部開發(fā)者可以直接調(diào)用云平臺的大模型能力，在此基礎(chǔ)上開發(fā)AI應用。

近日，在與《最話》等機構(gòu)交流時，百度智能云AI與大數(shù)據(jù)平臺總經(jīng)理忻舟就表示，百度智能云大模型平臺正在內(nèi)測，是全球首個一站式的企業(yè)級大模型平臺，不但能夠提供文心一言在內(nèi)的大模型服務，還提供大模型開發(fā)和應用的整套工具鏈。此外，值得注意的是，這個平臺還支持各類第三方大模型。

這樣的邏輯下，百度智能云其實在為云服務商們開拓了一條全新的商業(yè)路徑。

因為在不使用云計算平臺的情況下，企業(yè)依舊能夠基于大模型開發(fā)應用。與此同時，在調(diào)用大模型能力時，企業(yè)則會間接地使用其背后的云平臺資源，云市場的增量空間迅速被打開。

就在華為最近的分析師大會上，華為副董事長、輪值董事長、CFO 孟晚舟也給出了最直觀的對比，她表示，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，云服務占企業(yè)應用支出比例為 87%。

基于此，對于云服務商們而言，在新的商業(yè)模式下，借助于AI大模型，打破開發(fā)層和應用層的壁壘，即可輕易觸達更多用戶，讓用戶在不知不覺中成為潛在的客戶。

03

李彥宏在接受36氪專訪時提出了一個重要的觀點：未來，當人們在購買云計算服務的時候，他看的是你的模型好不好，而不是你底層的算力怎么樣，存儲怎么樣。

這意味著，未來對于擁有大模型的云服務商們而言，一定會從“賣算力”走向“賣模型”之路。

“過去，企業(yè)在選擇云廠商時更多關(guān)注算力、存儲等基礎(chǔ)云服務。現(xiàn)在，他們更關(guān)注框架、模型的質(zhì)量，以及芯片、框架、模型、應用這四層之間協(xié)同是否高效”，袁佛玉在公開活動中表示。

由此可見，相較于單一的算力比拼，當下云服務商們的競爭核心，將向模型能力的優(yōu)劣轉(zhuǎn)移。

決定AI大模型“質(zhì)量”的重要因素分別是算力、算法、數(shù)據(jù)的數(shù)量、數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此，對于云服務商而言，誰能在芯片、框架、模型、應用四層做到統(tǒng)一布局、高效協(xié)同，誰就將在新商業(yè)模式下筑起新的城墻。

例如，作為行業(yè)里第一個實現(xiàn)人工智能全棧布局的百度，其自研AI專用芯片“昆侖”，是國內(nèi)唯一一款經(jīng)歷過互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模核心算法考驗的云端AI芯片。不僅能夠為大模型訓練提供強大的算力支持，也能在一些場景使用中，代替非國產(chǎn)芯片，實現(xiàn)成本的降低。

在框架層，百度搭建了深度學習平臺市場第一的飛槳平臺，能夠提供從便捷開發(fā)、高效訓練到滿足多端多平臺推理部署的全棧能力。在大模型的訓練中，能夠提高效率。

基于模型層，目前百度的文心一言已在多個垂直行業(yè)完成落地應用，基于文心一言所打造的百度智能云大模型平臺目前已經(jīng)與不同領(lǐng)域客戶聯(lián)合研發(fā)，在智能辦公、旅行服務、電商直播、政務服務、金融服務五大領(lǐng)域打造行業(yè)樣板間。

當然，不能忽視的是，百度文心一言背后還有海量的中文語料庫，同樣是擴大模型優(yōu)勢的基礎(chǔ)。

此外，百度智能云擁有全棧自研的AI大底座，是企業(yè)快速獲取AI能力的基礎(chǔ)，能夠以快捷、低成本的方式幫助企業(yè)實現(xiàn)“AI能力的隨用隨取”。

04

如今，云服務商們已經(jīng)“動”起來了，這一次他們爭奪的核心是市場上潛在的“AI”客戶。

而相比于推進產(chǎn)品降價，對于云服務商而言，首先加速推進大模型成本的迭代和降低，走到業(yè)務深處，去幫助客戶降本增效，才是下一輪客戶爭奪戰(zhàn)中的核心。

在參加了3月27日，文心一言針對企業(yè)客戶的閉門會議后，一位企業(yè)人工智能專家告訴《最話》，在他看來，利用AI去給真實的垂直商業(yè)場景提效，已經(jīng)非常近了。就他所在的企業(yè)而言，過往需要大量的人工客服去閉環(huán)業(yè)務，現(xiàn)在，他們考慮通過智能客服的方式，去節(jié)約公司的人力成本。

僅僅一個月后，4月25日，百度智能云就發(fā)布了智能辦公、旅行服務、電商直播、政務服務、金融服務五大領(lǐng)域的應用模版，并表示已經(jīng)和企業(yè)在共同探索測試，比如和石墨合作測試AI 助手 "石小墨"，能夠快速生成簡歷、合同、故事等各種內(nèi)容，未來經(jīng)過安全評估后上線。

根據(jù)百度的介紹，所有大模型的應用落地，其實都在圍繞企業(yè)的降本增效展開。比如OTA行業(yè)所需要的智能客服，能夠降低客戶應用智能客戶運營成本，在金融行業(yè)里的投研助手等應用，則可以助力金融機構(gòu)實現(xiàn)用戶數(shù)量和用戶資產(chǎn)的雙增長。

的確，在第一波云計算浪潮中，國內(nèi)外各路云服務商的競爭重點均在于底層基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，隨著行業(yè)的飽和，提供通用服務的IaaS越來越同質(zhì)化，彼時的價格戰(zhàn)之下，每一家云服務商都沒有形成自己的特色，獲得客觀的利潤來源。

而在“云智一體”達成共識的時代，大模型與云產(chǎn)品的加速融合，需要各家云服務商夯實各自產(chǎn)品的競爭力，只有差異化的創(chuàng)新，才能突破原本行業(yè)中的馬太效應。

據(jù)《最話》了解，自文心一言開啟內(nèi)測一個月以來，目前已完成了4次技術(shù)版本升級。從數(shù)據(jù)表現(xiàn)上去看，相較最初版本推理效率提升了10倍，模型算力利用率提升了1倍，在模型性能和成本上實現(xiàn)了大幅優(yōu)化，大模型推理成本降為原來的十分之一。

此外，忻舟在采訪中補充表示，基于算法的效果層面，文心一言上線以后也收到了很多反饋，根據(jù)不同反饋，內(nèi)部針對不同的類型，標注不同的數(shù)據(jù)做了持續(xù)的調(diào)整，在模型上的效果有了非常大的提升。

顯然，不止百度，所有的國產(chǎn)AI大模型都在和時間賽跑。在國產(chǎn)AI大模型推向市場的一個多月里，在幾乎所有的相關(guān)會議上，與ChatGPT的差距和追趕速度都是關(guān)鍵問題。

無論是提問者還是作答者，內(nèi)心其實都非常糾結(jié)。仿佛答案中的數(shù)字如果很大，會令人感到喪氣，如果很小甚至沒有，又會覺得是自欺欺人。

在上述交流活動中，百度智能云AI應用產(chǎn)品部總經(jīng)理劉倩提供了另一個視角的答案。“我們要想想，追上ChatGPT的出發(fā)點或者最終目的是什么？我想最重要的還是要給中國企業(yè)，或者中國的應用，提供一個完全自主可控的基礎(chǔ)設(shè)施。”