被AI席卷的阿里百度，正重新思考怎么卖云｜智涌分析

4月26日，阿里云在生态大会上再度发布一系列计划——包括一次“史上最大规模降价”，核心产品价格全线下调15％至50％，其中存储产品降价最大规模可达50%。

刚刚发布自家AI大模型“通义千问”和钉钉的“AI魔法棒”不久，阿里云已经迅速敲定了一系列生态伙伴——昆仑数智、中金财富、用友网络、亚信科技等七家数字化服务商成为首批伙伴，覆盖油气、电力、交通、金融、酒旅、企服、通信行业。

除此之外，阿里云对伙伴的支持分销伙伴的专属市场规模将扩大5倍，从原来的20亿提升到100亿，同时大幅提升伙伴佣金率。

大模型的通用能力需要海量计算资源，这会成为阿里大幅推进产品“被集成”战略的重要抓手——“被集成”指阿里云只负责核心产品研发和能力建设，但在行业解决方案和销售上，则依靠具体的行业ISV和生态伙伴来进行。

作为云厂商龙头，阿里云的一系列动作无疑是鲜明信号。AI大模型浪潮下，算力是昂贵又稀缺的资源，将AI能力内置到钉钉中、产品降价、让利合作伙伴、启动伙伴计划……这都是为获取潜在AI客户做铺垫。

阿里巴巴CEO张勇在大会上透露，通义千问发布后，超过20万企业用户申请接入千问测试，几乎覆盖所有新兴和传统行业。

不止是阿里云，为了争夺大模型带来的新市场，云厂商们在使出浑身解数，在最近两周来到一个小高潮——

百度智能云企业大模型平台正紧锣密鼓联合首批企业客户内测，4月25日也发布了智能办公、旅行服务、电商直播、政务服务、金融服务五大领域的应用模版。比如百度和石墨合作推出的AI助手“石小墨”，就是智能办公的一个AI入口。

字节发布自研DPU等系列云产品，并推出新版机器学习平台；飞书则即将上线AI助手“My AI”，可以通过对话形式，帮助用户自动创建日程、搜索公司内部知识库等功能。

AI将如何重塑云计算？

以前云厂商提供的，是以CPU为主的通用算力。但到了自动驾驶、3D、AI等领域，计算更为复杂，GPU、DPU、NPU等异构算力由此而生。AI所需要的算力，其主要来源就是GPU。

以OpenAI为例，微软早早就投资了OpenAI数十亿美元，这些投资大部分都以算力的形式提供。OpenAI的计算工程很大一部分都在微软Azure上进行，这也让微软积累了一套提供AI算力的最佳实践。

这也是为什么，当六年后ChatGPT迅速席卷全球时，云计算行业会最先受到影响——越来越多人想用ChatGPT的服务，意味着计算需求的剧增。而在背后提供AI芯片的英伟达和云服务的微软，会率先吃到这一波红利。

相对应的，AI大模型也会反过来重塑云计算架构，让云计算进入“重工业时代”。

为了应对高密度的计算需求，云计算原来的固有三层架构（IaaS、PaaS、SaaS）界限会逐渐模糊。如果说以前像乐高积木一样自由组合，那么以后，走向集成化将成为趋势，即端到端的一站式服务。

阿里云的架构也大有这样的趋势——PaaS和SaaS会被MaaS取代，AI+MaaS将成为新架构。

在未来，阿里云的大模型顶层会是为MaaS模型即服务，阿里云向生态开放大模型能力和训练底座；而中间层为三个PaaS被集成，钉钉和瓴羊进入产品矩阵，与阿里云平台产品构成三大PaaS被集成；底座则是IaaS云基础设施产品被集成。

而不同在于，在每一层架构上，云厂商都需要提供更高技术含量的服务。

百度副总裁谢广军认为，如果能做到端到端的优化，将会达到最好的效果。他向36氪举例：“分层来说，传统的IaaS，在云上提供了计算存储，但在AI大模型时代，IaaS层还是计算存储网络，但是会有更高要求——比如专门的网络、高密度计算能力，软件层面要能够支撑AI训练和推理、通信加速、算子加速；而在PaaS这层，AI需要完整的MLops工具链来支持开发、管理和运维。”

4月25日，百度宣布企业级大模型平台已启动内测，并发布六大智能应用

市场无疑是巨大的，华为在最近的分析师大会上，就给到了直观对比：到2030年，全球通用计算能力将增长10倍；AI计算能力将增长500倍，云服务占企业应用支出比例为87%。

此前数年，随着互联网发展红利见顶，全球云计算行业也随即走入低潮，从高峰时的超过50%增速，跌至2022年的20%甚至更低。

未来要卖算力，模型和产品是敲门砖

如今，AI给云计算行业带来的变化，已经足够显著。AI大模型正在拆掉移动互联网时期的建立起的资源或业务壁垒——比如搜索、比如云计算，AI大模型能让用户愿意支付较大的成本，以更换服务商。

这让巨头越发惴惴不安。据泰晤士报，因为GPT-4的推出，三星最近正在考虑将其手机、平板电脑的默认搜索引擎从谷歌更改为微软必应，这一决定会让谷歌失去约30亿美金的订单。

大模型对云计算商业模式的最重要影响，是从原先的单纯卖算力，逐渐过度到卖模型能力。以前，卖算力更多是算力和存储空间，差异化较小，用户获取算力后，还自己需要在框架层从0到1构建服务。

但在以后，AI大模型将会是AI服务的基础设施，提供的更多是AI通用能力——如生成文字、图像、音频等等。大模型会作为基础平台，用户在上面开发AI应用，而采购的模型能力，其实也已经包含了背后的云计算资源。

百度CEO李彦宏在36氪专访中也表达了同样的意思：“未来，当人们在购买云计算服务的时候，他看的是你的模型好不好，而不是你底层的算力怎么样，存储怎么样。”

另一个变化在于，未来所有云厂商推出的大模型服务，从第一天起就要有清晰的商业模式。

比如，百度旗下的企业级大模型平台服务，其推理服务调用就将按输入和输出的总字数付费。

MaaS（模型及服务）模式之下，软件开发门槛比SaaS（软件及服务）更低，即使是小企业和个人，也能直接调用这些能力开发软件——从这个角度来看，公有云厂商将会从中受益，短时间内被的AI颠覆的可能性尚小。

但可以肯定的是，AI大模型热潮，会成为新玩家和小玩家的机遇。

国外已出现实际案例。甲骨文是美国的第四大云计算厂商，但由于其硬件优势，甲骨文的机器学习模型计算密集度更高，更适合AI企业用于分析和预测。据The Information，在过去一个月内，因为头部云厂商算力紧缺，甲骨文的模型服务更便宜，机器学习模型运算能力也不错，不少人工智能初创公司转而成为了甲骨文的新客户。

即使是初创公司，如果训练出比云厂商更好的垂直领域模型，或是做出杀手级的AI应用，其商业化将更为容易，甚至能成为AI时代的垂直“新云”。用户对好的大模型服务的粘性，会比云服务更高。

在国内，与甲骨文类似的是字节。

火山引擎在云计算行业是个“新玩家”——在2021年才入局IaaS等基础层，但不少业内人士都对36氪表示，字节是国内AI算力储备最为充足的大厂之一，这为字节对外提供AI算力服务打下了基础。

为了更好地为大模型公司提供服务，火山喊出“自己不做大模型”，而是专注在垂直领域内的需求。

“目前国内有数十家做大模型的企业，七成已经在火山引擎云上。”火山引擎总裁谭待在会上表示。

2023年，将会是云计算毋庸置疑的转折之年。AI大模型是一个巨大变量，也成为云计算商业生态中的一个缝隙——帮助巨头巩固地位，但同时也赋予新生。在厂商们的追逐战中，一个逻辑始终不变：谁离用户最近，谁就掌握未来。

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