今天小編分享的科技經驗：雲服務的中場戰事，從AI應用開始，歡迎閲讀。
導語：" 雲 +AI" 能夠孵化出多少可能？在業界眼中，" 雲 +AI" 則意味着新的懸念。
>從去年的大模型之戰，到今年的 AI 應用之争，雲服務正在邁入全新的發展階段。AI 這個杠杆将各家廠商的競争策略更向前推進了一步。
" 雲 +AI" 能夠孵化出多少可能？在業界眼中，" 雲 +AI" 則意味着新的懸念：雲計算将朝着哪個方向進化？大模型的市場格局将有怎樣改變？雲服務巨頭又會在其中扮演怎樣的角色？大模型和 AI 應用，能否成為雲服務商的第二增長曲線？
一連串的問号，人們期待着答案的揭曉。
AI 應用成 " 重頭戲 "
最近兩年，以大模型為代表的 AI 應用已在國内形成奔湧之勢。公開數據顯示，截至目前，國内完成備案并上線、能為公眾提供服務的大模型已達 190 多個，注冊用户數超 6 億。
埃森哲最新調研顯示，59% 的中國企業計劃在未來一年内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，不斷創新加速重塑。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。
在大模型領網域重要的參與者雲服務巨頭眼中，這些不僅意味全新的商業邏輯正在浮現：大模型的應用消耗大量算力，可以帶動雲服務的收入增長，同時大模型會優化軟體應用的功能和體驗，帶動軟體業務收入的增長，發現新的用户需求，反過來還可以進一步促進大模型的成熟。
大模型的落地應用不僅能夠幫助行業客户實現基于 AI 能力的業務創新與更新，而且不同于以往的技術迭代，大模型驅動着基礎設施的重構，也帶來了上層應用的變革。
如果回溯一下 IT 技術的發展歷史可以看到，在大模型出現之前，IT 行業一直是 "CPU+OS+ 軟體 " 這樣的組合唱主角，此後随着計算、網絡、存儲的虛拟化技術的日臻成熟，讓算力成為了重要資源，也讓雲改變了基礎設施的能力和形态。
而到了如今 AI 時代，"GPU+ 雲 +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，雲服務商需要重新構建從底層到應用層的服務架構，而大模型将帶來從研發到應用的重構。
同時，MaaS 變成了雲架構新的重要組成，成為雲服務商競相發力的重點，這會讓雲服務大廠的技術體系出現重大變化。随着雲服務與大模型的深度融合，雲服務商會以雲的模式推動大模型的服務化和應用的規模化。
由此，阿裏雲、騰訊雲、百度智能雲等雲服務巨頭，在經歷了過去幾年的谷底之後，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。這些大廠發布的财報數據也顯示出，來自 AI 的收入占比正在逐步提升。
今年 8 月，阿裏巴巴集團發布的季度業績顯示，雲智能集團在最新财季營收同比增長 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 财報則顯示，智能雲營收 51 億元，同比增長 14%。AI 收入占比 9%，高于上一季度的 6.9%。
雲服務巨頭在 AI 領網域的深度參與和大量投入，已讓去年開啓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。
這意味着，以 MaaS 平台和 AI 原生應用為核心的全新雲服務生态已經出現，以 AI 技術改造的應用軟體在生态中會占據更重要的位置。
由于雲行業的 " 馬太效應 "，數據、算力和存儲等底層資源将由少數雲服務巨頭主導，雲服務的商業機會逐漸向上，向 PaaS、MaaS、SaaS 層聚攏，特别是 SaaS，從研發到商業模式，均會發生根本性變革。
目前，各雲服務巨頭一方面以大模型對自身產品進行全面更新和改造，另一方面向不同行業輸出，幫助客户和合作夥伴快速開發 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，通過智能化更新擴大付費用户基礎。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%。
由此可見，國内的雲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，新型雲服務商開啓了大模型及應用淘汰賽。在這樣的背景下，雲服務巨頭紛紛厲兵秣馬，開始了又一輪的激烈競争。
從 " 被集成 " 到 MaaS
在過去的幾年裏，包括阿裏雲在内的國内雲廠商，在定制化項目側的進展并不順利。如今，阿裏雲提出的公有雲優先戰略，客觀來看，雖短期政務相關業務會帶來一定程度的影響，但長期來看将作為良性效應為阿裏雲提供助力。
同樣，騰訊雲也在 2022 年開始便宣布 " 被集成 " 的戰略。在更多年前，馬化騰就説過，要把騰訊的半條命交給合作夥伴。
從短期來看，做總集成更有利于雲廠商接到大單，在成長初期不僅能夠探索垂直領網域的具體場景，還能夠增加行業 know-how 的積累。然而這種模式帶來的利潤率并不向好。長期來講，雲廠商做總集既影響利潤率，還影響其自身業務形态發展。
因此，能看到的是，在過去的幾年時間裏，不論是線索夥伴、產品開發夥伴，還是咨詢或售後夥伴，各家都在采取持續發力的階段，通過資金、雲算力折扣，再或者是培訓等等幫助自身生态内的企業加速成長。
而在如今，這種被集成形态則是又了新的抓手，即 MaaS。
過去，國内雲廠商的核心能力基本停留在 IaaS 層面的 " 計算、存儲和網絡 " 伺服器相關三大件領網域，對于 PaaS 層的雲服務能力相較落後于 AWS 等一眾海外雲廠商。
但實際上，雲廠商的價值則是要向 PaaS 平台發展的。" 把 IaaS、PaaS 以及 SaaS 三者的優勢拿出來做可組裝的能力、能夠在平台上做二次可組裝、最終實現業務和平台的創新。" 這是 2023 年 Gartner 十大趨勢報告中對行業雲平台的釋義。
而這句話的關鍵詞則在于 " 組裝 "，這也意味着雲廠商要充分發揮的能力是 PaaS 平台，這也是國内雲巨頭近些年紛紛提出 " 被集成 " 的原因所在。
不過，其中的難點在于，對雲廠商而言，其并不是所有的能力都實現了 PaaS 化，這就意味着生态夥伴不具備完全的服務能力；此外，在部分核心環節，雲廠商還需要自身下場親自做產品（比如數據庫）以此來保證自身的高利潤率，因此完全意義的 PaaS 化和生态本身存在一定的衝突。
AI 大模型，也或者説 MaaS 正在悄然改變這種模式。
截至目前，能看到的是，阿裏雲、華為雲、騰訊雲、百度雲、京東雲等雲計算大廠都已經推出了 MaaS 服務。
MaaS 為雲廠商帶來的新增量具體體現在兩種方式：第一，API 調用服務。比如在這個過程中，雲廠商可以根據用量或者時間來收費。第二，給訓練、運行大模型提供 AI 算力服務。目前，随着國内模型參數的逐漸提升，以及垂直領網域模型的爆發，關于模型訓練的需求也在湧現。
對于生态而言，基于 MaaS 的模式，可以将生态夥伴統一拉至一個 AI 服務起點上，既規避了之前產品側的衝突，同時在 MaaS 的生态模型下，雲廠商可以基于足夠強的利潤驅動以作為底層角色，為生态企業提供更為徹底和邊界清晰的服務保障。
可以説，相比此前，雲廠商在 IaaS 和 PaaS 上的發力，MaaS 的出現則為雲廠商提供了新的增長空間。不僅如此，MaaS 對于生态的一個更大價值則是，基于數據訓練表達的模型，讓客户、開發者、創業公司和 ISV 等角色都聚攏在一起，一同降本增效。
從單純的 PaaS 到 MaaS，雲廠商的生态策略正在進化。
雲行業開啓 " 淘汰賽 "
對于任何行業而言，" 價格戰 " 都是最有效、直接的方式，雲計算行業概莫能外。
雲行業屬于 " 燒錢 " 的重資產行業，加上企業客户每年的 IT 支出固定，市場處于存量競争狀态，哪個雲服務商拓展了更多客户，拿下更多大單，其它的雲服務商的業績勢必會受到影響。
雲巨頭的邏輯是，通過降價，可以提升雲計算在不同行業的滲透率，擴展用户規模和黏性，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雲到深度用雲，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，以此鞏固競争優勢。
AI 大模型同樣如此。今年 5 月，各個雲服務巨頭，紛紛大幅下調大模型調用價格：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%；阿裏通義千問 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，雲服務巨頭此番降價的目的在于擴大市場和用户規模，這會是他們的長期策略，雲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态合作夥伴。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，這就是雲服務商推動 " 淘汰賽 " 的目的所在。
但這也反映出了雲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，每年動辄花費數十億美元。這表明，大模型的技術和資金門檻非常高，而且需要不斷更新，這就需要有更多的投入，其中的風險也是非常多的。
國内的科技巨頭目前呈現出了大模型平台雷同的趨勢，大模型產品服務的同質化問題突出，關鍵在于，AI 大模型對于雲服務巨頭的進一步增長的帶動作用有多大，随着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。
一個良性的大模型生态應該是：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将關注點放在算力、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。
但目前為止，能夠與 ChatGPT 全面匹敵的原創性基礎大模型還尚未出現，上層應用和服務更是無從談起。現在的雲服務巨頭可以説是懸念迭起，AI 大模型對他們真正的考驗還在後面。
如今，亞馬遜、微軟、谷歌等科技巨頭均以投資或者自行研發的方式推出了大模型產品，并在雲、軟體、AI 應用與雲服務融合方面，趟出了一條清晰的路徑。
當前，國内的大模型和 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，各方競争激烈，在這樣的形勢下，如何培養大模型的剛需用户群體？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隐私和數據安全？
只有解決這些問題，才能吸引越來越多的創業者、開發者、合作夥伴、企業用户加入進來，讓大模型和 AI 應用成為各行各業智能化更新的新引擎，從而讓創新發展的新動能與新優勢真正顯現出來，為更多行業帶來新的想象與無限可能。
（文章為作者獨立觀點，不代表艾瑞網立場）
