今天小编分享的互联网经验：汤道生不比沈抖难，腾讯云该扭亏了，欢迎阅读。
图片来源 @视觉中国
文 | 新立场 Pro，作者 | 新立场
持续两天的 2023 腾讯全球数字生态大会在 9 月 8 号落幕了，在老板定调 "AI 是百年不遇的机会，因此不急于一时 " 过后，腾讯自研的通用大语言模型 " 混元 " 终于还是亮相了。
跟国内同行推出的竞品相比，鹅厂的大模型节奏在常人眼里多少有点太沉得住气了，比如据说隔壁的文心一言已经在从芯片到框架，从模型到应用方面经过了多轮优化。
不过很难说经过更多时间打磨但还没实战过的混元，能够跟其他大模型在能力上有着差异化的优势，尽管在官方举例的一个逻辑推理场景里混元的表现超过了 GPT3.5，处于跟 GPT4 一样的水平。
当然，混元大模型的亮相对腾讯云来说仍然是个相当利好的因素。
在过去这大半年里，阿里云和百度云都把模型即服务（MaaS）当作叙事的核心，张勇和沈抖两个人用略有差异的语言传递着相同的口号：所有行业都值得用大模型重做一遍。
在华为云凭借在政务市场的资源优势对腾讯云实现弯道超车过后，腾讯在这几年的声量小了很多，这个转变在马化腾去年底那次著名的内部讲话之前就已经发生了。
腾讯云自 2020 年开始不再单独对外披露营收状况，而是合并到了财报中的金融科技和企业服务（FBS）部分。在腾讯发布的最新二季报里，FBS 部门的营收同比增长了 15%，同时毛利率也达到了 38.4%，是有记录以来的最高值。
不过这部分业绩增长的最大功臣并不在云计算业务，出力的大头是以支付业务为核心的金融科技和视频号。云计算部门的营收增长相当有限，官方的用词是 "modest growth"。
对外界而言，有关腾讯云的一个灵魂之问是，经历了这么长时间的 " 可持续转型 "，腾讯的盈利时刻还有多远。要知道百度云的市场份额是低于腾讯云的，而沈抖在去年五月轮岗上任过后，已经在今年一季度实现了盈利。
汤道生该着点急了。
01 托底下限取中庸
在中国信通院发布的《云计算白皮书（2023）》当中，阿里云、天翼云、移动云、华为云、腾讯云和联通云分别占据中国公有云 IaaS 市场份额的前六名；而在公有云 PaaS 层面，腾讯云的份额则仅次于阿里和华为两家，排在第三位。
所以一个客观的情况是，虽然腾讯云整体营收在前两年被华为云超过了，但腾讯云仍然是国内云计算市场里除三大运营商之外的 Top 玩家，并且跟华为云的差距也还算稳定。背靠着腾讯庞大的社交和游戏生态，只要腾讯还想做云计算这块业务，这部分下限永远都是有保障的。
然而下限有保障不代表业务能做到出色，甚至不排除有时候会因为有人托底而缺乏进取的动力。如果排除掉三大运营商，腾讯云大概是中国互联网云厂商最缺乏特色的，从上到下透着一股中庸之道。
试想，提起阿里云，人们能想起马云的远见和王坚的隐忍，能想到阿里云研发的飞天因而给其投射上一层技术滤镜。百度云这边，虽然李彦宏最初关于云计算的论断成了业界的谈资，但人家死死抓住 AI 这面大旗，国内第一个搞出文心一言也算是不辱人设。华为云就不用说了，继承了华为的狼性作风和政企领網域的深厚基础，因而才能快速后发先至。跟这些竞争对手相比，你似乎很难找到腾讯云的特色。
比如，谈到腾讯云在大模型方面的技术优势时，无论是官方的公众号文章推送，还是财报电话会议上的 PPT 演示文稿，抑或是腾讯云内部高管对外的专访，《新立场》注意到除了各家都会聊的一些软硬體生态支持，腾讯云还着重强调了自研的向量数据库。
从目前各家云厂商在营销和 PR 方面的实践看，腾讯云似乎是唯一拿这点出来强调宣传的。
所谓向量数据库，是近年来在传统关系型数据库（SQL）之外，衍生出来的非关系型（NoSQL）数据库的一种。它将数据以向量形式存储，可实现向量数据的相似度搜索、聚类、降维等操场。
跟传统数据库相比，向量数据库能够高效地处理大规模和高维的复杂数据，例如影像、音频和视频等，因此广泛应用在以图搜图、推荐引擎、聊天机器人等领網域。
把原始的多模态数据转换成向量实际就是压缩的过程，这对于需要现在动不动就需要接收上万亿 token 预训练语料的通用大模型来说非常重要。
举个例子，人类在见到一个熟悉的对象时，大腦的思考过程是这样的。首先，眼睛中的视杆细胞和视锥细胞会记录下光感强度，然后把信号传递到大腦的视觉皮层。随后皮层中数以百万计的神经元被激活，当激活信号传递到颞叶时，大腦就会解释成 " 我看到了某人 "。所以，当大腦试图理解信息时，真正解读的是视觉皮层输出的神经表示，而非进入到眼睛的原始影像。
深度学习模型其实也是如此。尽管大模型是端到端的呈现形式，从文本输入到文本输出，但是模型实际接触和学习的数据并不是文本本身，而是向量化的文本。因为文本本身直接作为数据的话，会因维度太高导致学习起来过于低效。而向量化的文本相当于对自然语言的压缩和总结，会大大改善这个过程。
所以从技术背景上说，向量数据库的确在大模型时代具有基础作用。但问题是，这是否能成为腾讯云开展业务的差异化基础。
实际上，在国内向量数据库几乎是所有做大模型研发的大厂标配，百度、阿里、科大讯飞这些公司都有自己的产品。同时还有一波创业公司在做这件事，无论是开源的 Milvus 还是闭源的 Pinecone，并且在 benchmark 上还普遍比大厂表现更好。
2018 年，当腾讯大张旗鼓向 2B 方向转型的时候，腾讯云这块业务是先锋。当时很多人质疑一直以来都是 2C 产品见长的腾讯没有 2B 基因，马化腾不信。后来到了 2020 年 Q4，FBS 对腾讯营收的贡献首次与游戏持平，并在 2021 年四季度成为最大营收来源。
从这个角度看，似乎腾讯的 2B 战略的确取得了成功。然而从 FBS 业务的构成看，撑起局面的最大功臣显然是微信支付。即便腾讯笼统地把这块划到了 2B 里面，但支付业务的成绩显然应该归功于微信作为社交工具的成功。倒是过去几年透出中庸甚至平庸的腾讯云，作为真正的 2B 业务试金石，某种程度上表明了腾讯 2B 转型面临的挑战。
02 汤道生不比沈抖难
相较于国外同行，国内的云计算厂商在赚钱这条路上走得非常艰难。
在这个问题上，行业的发展可以被大致抽成两个阶段。大概在 2020 年之前，这些云厂商是主观的不太想挣钱。从移动互联网浪潮兴起开始，国内的互联网企业经历了一波又一波的烧钱扩张，得到的经验是烧钱最终不一定成功，但不烧钱一定立刻就死。
云计算行业保留了这种惯性，各大云企都有过花钱做慈善赔本赚吆喝的非理性行为，一分钱一元钱得標的案例不胜枚举。后来随着互联网的用户渗透达到顶峰，资本市场氛围收紧，行业的整体基调很快转向了业务可持续性上来。当然由于前些年的高强度内卷搞得太过，客户的口味多少有点刁了，陡然间云厂商想挣钱并不容易。
阿里云这边因为业务开展得最早，同时体量也最大，所以最早迈过盈亏平衡的门槛。根据阿里的财报，阿里云在 2021 财年 Q3（自然年 2020 年 Q4）实习了首次盈利：单季营收 116.15 亿元人民币，经调整 EBITA 盈利为 2400 万元。随后阿里云保持了上述趋势，并在 2022 财年实现了年度扭亏。
不过需要注意的是，即便实现了稳定盈利，阿里云实际的变现水平仍然偏低，最近财年的经调整 EBITA 利润只有 14.22 亿元人民币。除阿里云之外，国内其他云厂商无论体量大小，基本都仍在亏损。
最近一个成功扭亏的厂商是百度智能云，该业务已经连续两个季度实现 non-GAAP 层面扭亏，背后的功臣是百度的中生代高管沈抖。
沈抖是在去年五月以轮岗的名义被安排到负责智能云业务的，但正如《新立场》在此前文章中提到的，这种轮岗从性质上说有 " 发配 " 的意思。此前沈抖主导了手机百度的信息流转型，推动移动生态事业群从搜信息拓展到搜服务，被李彦宏形容为 " 具有战略视野，敢打硬仗、能打胜仗 "。
而当时 ChatGPT 还没冒头，智能云虽然名义上是百度极其重要的前景业务，但错过先发优势后增长明显乏力，沈抖去能做的事情十分有限。
然而到 2023 年 5 月，仅仅一年过后，百度发布 2023Q1 财报时，智能云业务就首次实现了季度盈利。在去年五月宣布轮岗安排的那封公开信里，李彦宏给沈抖的指示是 " 实现规模和健康度的量变到质变，为百度第二曲线的发展建立新的功勋 "。
从实际效果看，沈抖证明当初他带领手百成功转型不是偶然。另外，就时间点而言，百度发布文心一言是在 3 月 16 号，所以沈抖在一季度的扭亏是没有赶上任何大模型方面的红利的。
而腾讯云这边，从马化腾本人的表态看，他对公司的云业务有着跟李彦宏类似的期待，只不过汤道生目前还没做到沈抖的成绩。汤道生负责腾讯的云计算业务有些年头了，论根基比沈抖深多了。
腾讯 2018 年成立云与智慧产业事业群的时候他就是 CEO，在 2018 年以前也掌管着腾讯的云计算业务。腾讯云的体量也比百度智能云要大，所以综合来看汤道生这么多年还没能带领腾讯云扭亏没有道理。
汤道生并不比沈抖难。
03 写在最后
一个颇为有趣的细节是，马化腾似乎要比李彦宏宽容得多。
在去年底那次著名的内部讲话里，他说过去三年 CSIG 做了很多冲量的事情，追求做前端集成，追求大数字营收。但他同时也给汤道生找了台阶下，" 汤道生之前并不想这样做，但腾讯经常被市场份额和舆论的大势裹挟，被迫做总包去拿市场份额"。
从这个角度说，腾讯云作为腾讯 2B 最关键的招牌，汤道生理应更加不负期待。
