文 | 一點財經編輯部

科技圈的迭代總是讓人應接不暇，眼下云服務行業又在進入新變局。

從去年的“大模型之戰”，到今年的“AI應用之爭”，推動著云服務進入了新的階段，開啟了云計算持續多年的新技術變革。一眾云服務巨頭領略到了新技術的魅力，也讓他們找到了新的發展路徑，更讓他們開始浮想聯翩——“云+AI”，能夠孵化出多少可能？

而在業界眼中，“云+AI”則意味著新的懸念：云計算將如何進化，會走向何方？大模型的市場格局，會有怎樣的改變？云服務巨頭又會在其中扮演怎樣的角色，發揮怎樣的作用？大模型和AI應用，能否成為云服務商的第二增長曲線？

一連串的問號，人們期待著答案的揭曉。

新階段：AI應用成重頭戲

眨眼之間，以大模型為代表的AI浪潮，已在國內奔涌了近兩年時間。公開數據顯示，截至目前，國內完成備案并上線、能為公眾提供服務的大模型已達190多個，注冊用戶數超6億。

來自知名咨詢機構埃森哲的最新調研顯示，59%的中國企業計劃在未來一年內繼續加大數字化轉型的投入，相比去年增加了6個百分點，同時，有相當多的中國企業希望能夠抓住AI技術，不停地創新加速重塑。這不但顯示出了各個行業對于AI服務的潛在需求，也顯示出了大模型潛在的巨大商業價值。

在大模型領域重要的參與者——云服務巨頭眼中，這些信息和數字意味著技術創新和重大利好：大模型各項能力的不斷迭代，由此帶來的商業價值會不斷提升，用戶規模也會持續擴大，從而形成新的業務邏輯和增長引擎。

大模型的落地應用，確實改變了云行業。它不僅能夠幫助行業客戶實現基于AI能力的業務創新與升級，而且不同于以往的技術迭代，大模型驅動著基礎設施的重構，也帶來了上層應用的變革。

如果回溯一下信息技術的發展史就會看到，這種情況可以說前所未有。在大模型出現之前的很多年里，IT業一直是“CPU+OS+軟件”這樣的組合唱主角，但此后，計算、網絡、存儲的虛擬化，讓算力成為了大眾資源，也讓云改變了基礎設施的能力和形態。

而到了如今這個新的時代，“GPU+云+AI”這個新組合取而代之。在GPU為大模型提供算力支持的前提下，云服務商需要重新構建從底層到應用層的服務架構，而大模型將帶來從研發到應用的重構。

這顯示出了目前云服務的轉變和趨勢：大模型與云計算的未來密不可分，它的訓練底層需要算力、存儲和網絡，大模型的升級和迭代，會對算力提出更高要求。

同時，MaaS變成了云架構新的重要組成，成為云服務商競相發力的重點，這會讓云服務大廠的技術體系出現重大變化。隨著云服務與大模型的深度融合，云服務商會以云的模式推動大模型的服務化和應用的規模化。

由此，阿里云、騰訊云、百度智能云等云服務巨頭，在經歷了過去幾年的低谷之后，紛紛以AI作為未來發展的重點，用以重構自身的技術業務，從而帶動業績的增長。這些大廠發布的財報數據也顯示出，來自AI的收入占比正在逐步提升。

今年8月，阿里巴巴集團發布的季度業績顯示，云智能集團在最新財季營收同比增長6%至265.49億元，其中，AI相關產品收入實現三位數同比增長。

百度集團公布的2024Q2財報則顯示，智能云營收51億元，同比增長14%。AI收入占比9%，高于上一季度的6.9%。

在與筆者的交流中，多位業內人士表示，新一代云計算已開始初露崢嶸——云計算產業的新一輪變革也正在隨之到來，由此衍生出的技術迭代、產業落地、商業轉化，將會持續多年。

與此同時，云服務巨頭在AI領域的深度參與和大量投入，已讓去年開啟的“大模型之戰”的硝煙漸漸散去，大模型帶來的AI應用變成了現在的重頭戲。

這意味著，以MaaS平臺和AI原生應用為核心的全新云服務生態已經出現，以AI技術改造的應用軟件在生態中會占據更重要的位置。

由于云行業的“馬太效應”，數據、算力和存儲等底層資源將由少數云服務巨頭主導，云服務的商業機會逐漸向上，向PaaS、MaaS、SaaS層聚攏，特別是SaaS，從研發到商業模式，均會發生根本性變革。

目前，各云服務巨頭一方面以大模型對自身產品進行全面升級和改造，另一方面向不同行業輸出，幫助客戶和合作伙伴快速開發AI應用。

例如，騰訊旗下數百款產品均已接入騰訊混元大模型，通過智能化升級擴大付費用戶基礎。據介紹，今年一季度，騰訊會議收入同比翻倍，企業微信收入則同比增長200%。同時，騰訊助力眾多企業客戶以更加高效、簡單的方式，用大模型開發AI原生應用，快速接入生產場景。

由此可見，國內的云行業在以大模型為代表的AI浪潮的推動下，目前已來到了一個新的階段——“新型云服務商”開啟了“大模型及應用淘汰賽”。在這樣的背景下，云服務巨頭紛紛厲兵秣馬，開始了又一輪的激烈競爭。

巨頭競爭：優勢和軟肋

對于那些處在變革時期國內云行業之中的云服務巨頭們來說，之所以言必稱“算力”、“大模型”、“AI應用”，是因為他們熱切期盼著源源不斷的新機會。

也正因為此，隨著云服務巨頭技術和服務的日漸完善，各家都希望能夠通過AI，在2024年變得更加激烈的“云服務+大模型+AI應用”競爭中，找到自己的方向和打法。

有AI行業專家表示，隨著各自技術體系的日漸完善，云服務巨頭將圍繞AI，展開不同維度的競爭。眾多云服務巨頭的推動和參與，不僅會讓與AI相關商業模式的效果快速顯現，而且對于AI研發、AI能力、AI應用、AI模型迭代在各行業不同場景中的落地，包括AI生態圈的建設，均會帶來深遠影響。

如今，國內云服務巨頭的AI布局日益清晰。騰訊云善于培育生成式AI加持下的SaaS服務、華為云憑借昇騰AI芯片不斷擴大自己的“朋友圈”、電信運營商云持續發力AI算力。

按照多位業內人士的觀點，在一眾激烈競爭的云服務巨頭之中，阿里云和百度智能云頗具代表性，可以說構成了目前國內云和AI發展的兩極，各自也都有著優勢和軟肋。

2023年，阿里經歷了業務和組織架構上的重大調整，云業務成為了集團的戰略重心。阿里云搭建技術服務體系的思路很清晰，通過從底層算力到AI平臺再到模型服務的全棧技術創新，對云服務進行整體升級，以IaaS層為基礎和底座，加上PaaS層的容器、中間件、數據庫、大數據計算、數據倉庫與數據湖，為MaaS層的基礎大模型、行業大模型做支撐。

同時，阿里希望與大量的AI企業產生業務協同。自2023年以來，阿里投資了大量的AI公司，智譜AI、百川智能、零一萬物、MiniMax、月之暗面等頭部創業公司的融資，都有阿里的身影。投資模式可為阿里云的生成式AI業務的落地節約時間，增強實力。

但問題在于，阿里云近年來的宕機事件（包括最近阿里云盤出現BUG），正在反復考驗著阿里云的品牌和口碑，作為規模化的基礎設施服務，服務信任體系的建立與破壞重建的代價，都是十分高昂的。

而且，從業績上看，阿里云的營收規模雖比此前有所增長，但最新一季營收仍然只有6%，如何讓“AI+公共云”這一組合突破規模瓶頸，如何保持領先，從而與其它競爭對手拉開距離，追趕上全球頂級云服務商的腳步，挑戰仍然巨大。

與阿里云不同，百度智能云一直以來的打法是以AI帶動云，從此前官宣“文心一言”作為開始到現在，百度智能云所推出的大模型相關的云計算產品，已涵蓋從底層基礎設施，到大模型開發與應用，再到AI原生應用開發端到端，這讓百度智能云的“云智一體”架構得以持續升級，加速重構百度的業務和營收結構。

而隨著“云智一體”架構的完善，百度在AI芯片、框架、模型、應用均有布局，已形成了一種“智能閉環路徑”。但在應用層，AI原生應用并不是簡單復制傳統軟件和移動互聯網APP就可以，而是需要為客戶解決很多過去解決不了、解決不好的問題，這對于百度的“云智一體”戰略、大模型產業生態、AI原生應用生態，都將構成較大的考驗。如何面向企業級客戶提供更有效的賦能工具，是百度智能云接下來需要面對的挑戰。

多位行業觀察人士和研究專家認為，阿里云和百度智能云是目前國內云服務商的兩個典型代表，他們各自旗下的云和AI技術體系都很完善，業績回暖的同時，需要面對諸多考驗和難題。

這說明，目前國內的云服務市場，處于結構性調整階段，在國內的AI大模型紅利真正到來之前，新一輪的云計算技術變革，由于受到技術和服務架構升級、應用產品落地、以AI為核心的新型生態的建立都需要大量時間等因素影響，將會持續多年。

在此過程中，會開啟“淘汰賽”，很多資金、技術、服務實力偏弱的“玩家”，會逐步被淘汰，或是被主流玩家收購。

淘汰賽：如何突圍？

有行業觀察人士表示，云行業的“淘汰賽”，往往通過降價的方式展開。云行業屬于“燒錢”的重資產行業，加上企業客戶每年的IT支出固定，市場處于存量競爭狀態，哪個云服務商拓展了更多客戶，拿下更多大單，其它的云服務商的業績勢必會受到影響。

云巨頭的邏輯是，通過降價，可以提升云計算在不同行業的滲透率，擴展用戶規模和黏性，還可以通過普及算力，釋放技術紅利，驅動非互聯網行業從簡單上云到深度用云，從而形成規模效應，持續降低邊際成本，獲得更高利潤，以便實現新的資源采購與研發投入，以此鞏固競爭優勢。

AI大模型同樣如此。今年5月時，各個云服務巨頭，紛紛大幅下調大模型調用價格：

例如，字節跳動旗下的豆包主力模型，在企業市場的定價調整為0.0008元/千tokens，較行業平均價格便宜99.3%；阿里通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long輸入價格為0.0005元/千tokens，降幅達97%，輸出價格為0.002元/千tokens，降幅達90%......降價之劇烈，讓大模型創業企業在價格上難以抗衡。

“很明顯，云服務巨頭此番降價的目的在于擴大市場和用戶規模，這會是他們的長期策略，”上述行業觀察人士估計，今年開始的大模型“淘汰賽”，會持續三年左右的時間。云服務巨頭希望通過降低大模型調用價格，刺激調用次數的大幅增長，算力成本會因此而攤薄，慢慢產生利潤。

而且，價格的一降再降，能夠吸引大量開發者和生態合作伙伴。在此過程中，其它的大模型服務商會因為價格和成本原因倒下，市場上的大模型服務商變得屈指可數，這就是云服務商推動“淘汰賽”的目的所在。

但有專家認為，這也反映出了云服務巨頭的大模型思路有待改進。作為對比，OpenAI旗下的ChatGPT，其研發成本、訓練成本和人力成本，每年動輒花費數十億美元。這表明，大模型的技術和資金門檻非常高，而且需要不斷升級，這就需要有更多的投入，其中的風險也是非常多的。

國內的科技巨頭目前呈現出了大模型平臺雷同的趨勢，大模型產品服務的同質化問題突出，關鍵在于，AI大模型對于云服務巨頭的進一步增長的帶動作用有多大，隨著投入力度的不斷加大，AI是否會像這些巨頭預期的那樣，帶來越來越豐厚的回報，這些都是未知數。

這位專家表示，在有一兩個足夠好的基礎大模型的基礎上，其它巨頭企業其實應該將關注點放在算力、數據、大模型訓練等中間層服務上，或者是大模型衍生出的真正能夠創造價值的行業應用上。“現在的云服務巨頭可以說是懸念迭起，AI大模型對他們真正的考驗還在后面。”

結語

的確，大模型與AI應用，為云服務巨頭帶來了新的變化，新的期盼，但同時也帶來了新的挑戰。相比之下，國外的科技巨頭在發展大模型方面，做得要扎實得多。

如今，亞馬遜、微軟、谷歌這些巨頭企業，均以投資或者自行研發的方式推出了大模型產品。特別是微軟，在云、軟件和AI大模型方面，已經趟出了一條清晰的路徑，這三大業務相輔相成，互為補充。圍繞這三大業務，微軟不僅逐漸形成了涵蓋IaaS層、PaaS層、SaaS層的全面業務布局，而且積極進行投資并購，以擴充自身的業務范圍。

“從微軟的例子來看，他們已經建立了一個良好的業務循環，”上述行業專家認為，第一，大模型的應用消耗大量算力，可以帶動云服務的收入增長，第二，大模型同時會優化軟件應用的功能和體驗，帶動軟件業務收入的增長，發現新的用戶需求，反過來還可以進一步促進大模型的成熟。

但這些做法、思路和經驗并不能為國內的云服務商和大模型服務商帶來太多助益。由于中美云服務市場、客戶需求、技術服務等方面的諸多差異，國內云服務商在面對大模型的時候，其實并無太多可以提供參考借鑒的例子，在大模型這個問題上，中美云服務商的不同點會越來越多，國內的大模型服務商，需要找到自己的節奏、特色和優勢。

當前，國內的大模型和AI應用服務尚處于初級階段，市場規模和產業成熟度尚待提升，空間巨大，各方競爭激烈，在這樣的形勢下，如何培養大模型的剛需用戶群體？大模型的業務邊界如何劃分？大模型如何成為穩定持久的業務增長引擎？大模型在各行各業落地應用時，如何保護隱私和數據安全？

只有通過不斷構建健康、自主可控的大模型生態，吸引越來越多的創業者、開發者、合作伙伴、客戶加入進來，才能讓大模型和AI應用真正成為各行各業智能化升級的“剛需”，形成新質生產力，從而讓創新發展的新動能與新優勢，真正顯現出來。