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阿裡雲的“瘋狂星期四”

2024-03-03 简体 HK SG TW

今天小編分享的互聯網經驗:阿裡雲的“瘋狂星期四”,歡迎閱讀。

文 | 陸玖商業評論

走過 AI 大模型的 " 彎路 " 之後,阿裡雲通過簡單粗暴的降價告訴行業,務實和生存,成本與利潤,是公有雲行業的底層邏輯和制勝法則。

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 2024 年的 2 月 29 日,是一個神奇的日期。

首先它是閏年,4 年一閏,4 年一遇。其次它是星期四。在開封菜和網友們的共同努力下,瘋狂星期四也成為了一個每周必過的網絡節日。

那麼閏年的瘋狂星期四,比 " 普通版 " 瘋狂星期四珍貴在哪?根據網友們的測算,這次的瘋狂星期四将是 28 年一遇,下一個在 2 月 29 号的星期四要等到 2052 年。

在昨天舉辦的戰略發布會上,阿裡雲副總裁、公共雲事業部總裁劉偉光,宣布了一次前所未有的降價。從範圍來看,涵蓋了幾乎所有核心雲產品,平均降價幅度也來到了 20%。平心而論,這可能是阿裡雲史上最大的一次降價。

陸玖商業評論曾在《阿裡雲還會繼續降價嗎?》一文提及,随着整體公有雲規模的擴充,效率提升同樣也呈正相關。在規模擴大的同時,阿裡雲的技術紅利也會随着不斷釋放,市場端的體現,其實就是降價。

而在生成式 AI 狂飙突進的 2023,阿裡雲在一開始也 " 着了道 ",跟行業一起卷 AI,但到下半年的時候,阿裡雲同樣是最先回過味的一批。因為 AI 能為企業帶來效率增量,能為阿裡雲帶來的業績增量,是一個道阻且長的過程,但直接的降價卻像是一劑猛藥,一針見效。

很顯然,經歷了十多年雙十一考驗的阿裡雲,也要在這個 28 年一遇的星期四瘋狂一把——不過,是讓整個公有雲行業瘋狂。走過 AI 大模型的 " 彎路 " 之後,阿裡雲通過簡單粗暴的降價告訴行業,務實和生存,成本與利潤,是公有雲行業的底層邏輯和制勝法則。

2024 年的阿裡雲,讓所有人都想錯了

如果回顧 2023 年的科技行業,關鍵詞是什麼?

是生成式 AI,是大模型,還有 AGI。

只要是稍微關注這個賽道的從業者就能知道,即便是強大如 OpenAI 的 GPT4,想要真正產生生產力層面的價值,沒有五年的技術積澱和十年的應用實踐,難以對行業帶來革命性的變化。否則 OpenAI 目前的最大收入來源,不會是賣 " 訂閱制會員 "。

但它對于互聯網科技行業的趨勢性影響,不可小觑。一個顯而易見的現象是,只要是有一定研發實力的互聯網公司,一定會開發 AI 相關項目。

據相關媒體報道,字節跳動早在去年 11 月成立了新 AI 部門 FLow,其中豆包、扣子、Cici 三款對話類 AI 產品已經上線。此外,在基礎大模型層,字節跳動在語言影像兩個模态都有布局。

即便是 " 悶頭種草 " 的小紅書,也不聲不響的搞起了 AI 相關項目。譬如 InstanX 的開源「InstantID」項目,用戶只需上傳一張照片,就能輕松定制出多種風格的 AI 寫真。此項目一經推出,也成為 Github 上的讨論焦點。

至少在去年,阿裡雲是很想去跟這個風的。猶記得去年 4 月份的阿裡雲峰會上,時任阿裡巴巴和阿裡雲一把手的張勇,在座無虛席的國家會議中心,公布通義千問時的雄心壯志:" 所有行業、應用、軟體、服務,都值得基于大模型的能力重做一遍。"

到了今年," 峰會 " 變成了 " 戰略發布會 ",場地從數千平的國家會議中心挪到了五星級酒店,slogan 也變成了 " 成本 · 成長 · 成功 "。

至于高大上的 AI 與通義千問,陸玖商業評論在現場展位,只在 " 雲計算的第三次浪潮 " 板塊看到相關描述,且大多數都以用戶案例為主。

而在主題演講環節,曾經阿裡雲的香饽饽,通義千問,只在演講行将結束的節點,在一張 PPT 裡占據三分之一不到的内容,不得不令人唏噓。

而在吳泳銘擔綱阿裡雲一号位後,阿裡雲的風向似有轉變。去年 11 月,阿裡雲先提出了 "AI 驅動、公共雲優先 " 的戰略,再整合成立了公共雲、混合雲和國際事業部、政企事業部等新部門,劍指政企業務的心思十分明顯。

但問題在于,政府部門和銀行客戶性質類似,都擁有大量的核心涉密數據。一位剛拿下過銀行客戶的雲廠商告訴陸玖商業評論,這類客戶即便上雲,也是以私有雲金融雲為主流,同時上雲的系統,也不會是核心系統。

而在此之前,銀行也需要對雲廠商進行資質審核,滿足公安部等保 2.0 四級,金融等保四級者才能承接銀行客戶。其他政企客戶同樣也如此。

換句話說,想跟運營商雲和華為雲等 " 國家隊 " 站在政企客戶競标的同一起跑線,阿裡雲已經不算容易,如果還想跟他們講 AI,講大模型,只怕是天方夜譚。

所以阿裡雲終于不裝了。選擇用最樸實無華的低價,做最實誠的公有雲廠商。正如一位行業人士在朋友圈評價的那樣:" 發明雙十一的雲廠商,把他們做促銷的後台詳情 excel,做成了國内第一次公有雲的促銷活動。"

降客戶的本,增公有雲的效

只不過,阿裡雲降價的操作,也不是第一次了。對于去年 4 月那次降價,當時業内号稱 " 阿裡雲史上最大規模的一次降價 ",核心產品價格全線下調 15% 至 50% ,存儲產品最高降幅達到 50% 。 

但在業内人士看來,兩次降價看起來力度都很大,但性質卻截然不同。

首先是降價範圍。劉偉光在接受采訪時透露,此次 " 最大力度降價 ",參與產品最多,覆蓋最廣,首次新老用戶同享,數百萬新老客戶可在本次降價中直接獲益。

根據官網信息,阿裡雲所有核心產品的官網價格都下調了 20% 左右,而且不乏經濟型雲主機、對象存儲,數據庫。對中小企業來說,這是他們的 " 口糧款 " 雲產品。

而且從客戶範圍來看,針對了所有類型客戶——不僅買一台雲主機也降,而且以前定了幾年合同還沒交錢的,也按照新的低價政策執行。

換句話說,在年報節點确認收入的時候,這部分利潤将會被阿裡雲直接讓給客戶。

相比歷史上其它幾次紅利釋放,本次降價具有 3 個優點:" 兩個最,一個首次 ",歷史上參與產品範圍最大,受益群體最廣,也是首次讓利給客戶存量訂單的未履約部分。

此外,雖然價格有降低,但阿裡雲的技術水平仍然不打折扣。譬如掌閱科技在全棧遷移至阿裡雲之後,CPU 利用率提升 125%,總擁有成本降低超 30%。

對于這類上雲客戶來說,公共雲的價值在于節省了大量的時間成本,且費用相比自建更低。" 公共雲可以大幅節省時間成本,包括啟動的資源準備時間,自建 IDC 從籌劃到使用至少需要數月周期,而使用公共雲可以即開即用。" 劉偉光認為。

再比如,通過算力的彈性使用,全球部署,本就寶貴的算力資源也能得到合理使用,不會產生浪費。攜程顯然對此有發言權。在春運期間,攜程面對幾何倍數增長的購票需求,采用阿裡雲彈性計算產品,可以在 1 分鍾内快速擴展 3 萬核計算資源,應對流量高峰,平穩支撐單日最高售票量 2000 萬張。

而在架構設計上,企業上雲可以實現 IT 架構的現代化更新,讓原本基于傳統 IT 的煙囪式架構進化為高可用、多地多活 、離在線混合部署的分布式架構,更好地支撐企業的業務戰略創新。前述的攜程,就基于阿裡雲實現了高可用架構更新,實現同城多活和單元化部署。

擱置争議,共同降價

無論是通過阿裡雲成功降本增效的攜程、快手、小紅書等客戶們,還是阿裡雲将重點開拓的政企客戶們,他們都不約而同地證明,起碼在公共雲這件事上,國内的空間還很大。 

這在數據上也有相關支撐。

劉偉光在發布會上提到,截至 2023 年,相比美國近 60% 的上雲比例,西歐超過 40%,而中國卻只有 39%。看絕對數量,中國市場的伺服器存量規模 2000 萬台,美國伺服器存量規模約為 2100 萬台,但美國以公共雲形式提供服務的算力占比為 60%,中國僅為 28%。

當然,這也有國情上的差異,譬如在美國,雲市場是相對更成熟更規範的,企業使用公有雲資源已經養成消費習慣和用戶粘性。此外,美國全是私營企業,只有商業機密。而國内仍存在大量的國央企,也就是政企客戶,這部分客戶上雲,同樣也有資質和政策上的掣肘。

同時在私有雲和公有雲的安全性上,國内仍然有争論。一部分人認為,在互聯網廠商(包括雲業務)降本增效之後,很多備份都被 " 降本了 ",換言之,原先的代碼無人維護,也就無從啟用,一到安全事故出現,很久都不能恢復運行。

而降本增效的趨勢不停止,這種風險就一直存在。

另一種觀點則認為,目前雲伺服器的調用方式,從最開始的伺服器端、PC 端,一直延展到移動端,乃至大模型端的 API 調用。

随着接口數量的增加,其安全隐患和對應的安全需求也一同指數級上升。而公有雲和私有雲 " 安保力量 " 的區别 ,則更像公共交通和私家車之間的區别。

目前成規模的公有雲廠商,如騰訊雲、阿裡雲、華為雲等等,任意一家的安全和運維人員都是數以百計。

哪怕是中大型企業部署的私有雲,其安全人員的規模與投入的力度,都無法與公有雲廠商相比。在數據安全系數上,也因此出現了參差。

換言之,公有雲出問題固然可怕,私有雲概率可能更大。

也因此,無論二者如何存在衝突,公有雲的優越性仍然是有目共睹的,這也是無數客戶用腳投票,争相上雲的核心原因。

不過,阿裡雲此番降價也是險棋。前面已經提過,這種力度的降價,是會對利潤表產生很大影響的。在 "1+6+N" 的整體架構下,如果後續營收數據不好看,對估值和後續上市,都是無法逆轉的影響。

但阿裡雲仍然這麼做了。排除 " 愛打逆風局、擁抱變化、在困局面前下險棋 " 等鮮明的阿裡特質,其實不妨認為,此番的阿裡是在下注,是在賭行業趨勢。

什麼趨勢?中國的經濟,仍将穩中向好,企業上雲的趨勢,仍将不可阻擋。而在走過 AI 大模型的 " 彎路 " 之後,阿裡雲通過簡單粗暴的降價,也在告訴行業,務實和生存,成本與利潤,才是公有雲行業的底層邏輯和制勝法則。

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