2024年注定是雲計算發展的關鍵時間節點。過去兩年多時間裏，雲計算行業被討論最多的話題就是“降價”，在市場增速放緩，甚至有企業高呼“下雲”的背景下，雲廠商紛紛打出了“價格牌”，導致整個行業陷入到了“低水平內卷”的境地。如今，在大模型的促進下，千行萬業的智能化轉型愈演愈烈，而雲化算力作爲靈活高效、性價比極高的算力資源獲取方式，正在成爲各AI廠商新的算力底座。如果說芯片是智能時代的“石油”，那雲化算力就是AI發展的“新能源”。新舊業態的轉變，對雲計算的影響絕不僅僅是輿論層面，屬於雲計算的“黃金時代”或許才剛剛开始。
下一代雲，正在變得智能
IDC《聚焦平台能力，支撐智能化業務發展》報告指出，2022－2027五年間中國公有雲市場年復合增長率將達到26．9％，其中PaaS增速最快，爲30．5％，SaaS（軟件即服務）緊隨其後爲28．7％。當雲計算的基礎設施建設完成後，中國公有雲市場正在從資源驅動型延伸至技術和業務驅動。
IDC《聚焦平台能力，支撐智能化業務發展》報告生成式AI和大模型的快速發展，也在加速推動PaaS成爲下一代智能雲的核心能力——作爲承上啓下的中間層，PaaS層既要承擔IaaS層快速規模化擴張帶來的壓力，又要承載SaaS層軟件功能沉澱下來的可平台化能力，PaaS層將成爲幫助企業全方位構建和應用AI原生力的關鍵環節。企業用戶對雲的需求變化主要體現在三個方面：在雲上獲得應用AI的能力、在雲上獲得AI加持的工具、在雲上實現以智能驅動的應用創新。IDC認爲，下一代雲將是按需適配企業智能化發展的“智能雲”，雲是AI落地和發展的土壤，AI也會助推雲平台發展。技術層面，企業需要借助智能架構和系統，加速智能設施應用落地；在業務層面，企業需要利用雲平台的資源管理能力，提高工作流程的自動化水平，實現智能運營；在生態層面，企業需要依賴下一代雲上的智能工具，提升產品开發效率和產業協同能力，實現智能創新。顯然在經歷過去十多年的發展，當雲計算遇到人工智能，尤其這一波的大模型，進化中的雲計算正在變得更加智能。
雲計算的“第二增長曲线”
生成式AI正在席卷千行萬業，想要拿到通往新時代的船票，“上雲”可以說是第一選擇。生成式AI需要雲計算，也爲雲計算提供了新的驅動力。直接的例子就是坐上OpenAI“副駕駛”的微軟。
4月25日，微軟發布了2024財年第三財季的財報，微軟雲業務的整體收入爲351億美元，同比增長23％；智能雲業務部門收入達到267億美元，同比增長21％，其中Azure和其他雲服務的收入增長31％，AI對Azure的收入貢獻提升至7％，高於2024財年第二財季的6％和第一財季的3％。從蘋果的AI战略來看，全場最大的亮點莫過於和ChatGPT的整合。
用戶可以呼喚Siri，以及在全系統的寫作工具中調用ChatGPT，實現聊天機器人、圖像生成等功能，且這些需求會上傳到OpenAI的數據中心，在雲端完成。也就意味着，AI推理將長期以“雲端爲主”，至少是三到五年中的常態。事實上，國內市場也早有准備。比如華爲雲去年9月上线的昇騰雲服務，除了滿足基礎的AI算力需求，還提供了高效長穩的大模型訓練環境和完備的工具鏈，千億參數行業模型的端到端开發，從過去的5個月縮短到了1個月。同樣做出選擇的還有大模型廠商。有別於2023年初瘋狂囤芯片的景象，越來越多的大模型廠商开始在雲上訓練和推理。比如MiniMax，沒有購买任何GPU，而是以相對便宜的價格租賃雲算力。不只是雲廠商和大模型廠商，更多傳統產業領域的大中型企業，也已經將AI和雲作爲战略方向。
以汽車產業爲例，預計未來5年智能網聯汽車將超過90％的滲透率，將累計上萬PB的數據量。汽車行業的數據價值挖掘不充分，因此AI推動智能網聯汽車的數據應用是必然之路，基於雲服務的自動駕駛數據閉環平台，圍繞算力、算法、數據構建了端到端的AI底座。如果將資源上雲、應用上雲看作是雲計算的“第一增長曲线”，急劇增長的生成式AI需求，將爲雲計算帶來“第二增長曲线”，在基礎資源需求逐漸飽和時，爲雲計算行業开闢了新的增量市場。
雲巨頭發力大模型生態
從去年开始，國內雲巨頭All in AI毋庸置疑。從IaaS＋PaaS市場來看，今年上半年創下近三年來同比增速新低。因此，大模型也就自然成爲了雲廠商的增長新抓手。其中，AI生態則是其重要組成部分。實際上，早在2022年底，阿裏雲就提出了MaaS模型理念，而這個時間點也正是海外ChatGPT剛剛火熱之時。在2023年的雲棲大會上，阿裏雲CTO周靖人表示，截至目前，百川智能、智譜AI、零一萬物、昆侖萬維、vivo、復旦大學等中國一半的大模型公司，都跑在阿裏雲上。
在具體服務方式上，阿裏雲的开源社區魔搭一共提供兩種服務：一是开發者可以直接調用阿裏雲的算力和大模型訓練及推理平台，後者是阿裏雲爲生態夥伴提供一站式的服務；二是模型的二次开發，這種服務模式則是提供模型訓練和數據訓練，另外還會針對具體的業務場景進行調優。簡單來看，一種是直接提供API接口，一種則是通過提供模型訓練能力，幫助企業對模型進行二次开發。騰訊雲進度同樣迅速。在今年年初的的騰訊雲生態大會上，騰訊雲公布了最新成績單，“過去兩年，騰訊雲被集成收入同比增長200％”。而且發布了大模型後，騰訊雲更是在被集成業務中，將80％－90％的業務收入分配給合作夥伴。另外，騰訊雲這兩年一直在加速“被集成”業務。實際上，從騰訊雲提出“被集成”开始，便退出了“總集成商”這個角色，再到今天的MaaS模型，騰訊雲的生態模式已然發生了巨大的轉變。從某種程度上講，騰訊雲的MaaS也更有助於其自身沉澱垂直領域的行業Know－How。在過去一年中，隨着這種模式的不斷深入，騰訊雲已經在醫療、金融、文旅、傳媒、政務、教育等十個行業積累了大量的資源。
而這些垂直領域大模型大部分都是有生態夥伴配合完成的。在垂直模型的建設中，各方的角色分配十分清晰。騰訊雲的工作是提供PaaS層的能力，垂直領域的大型企業來提供數據和需求，最後再由專業的垂直模型建設團隊完成行業的私有化部署。有迅速行動的還有華爲雲。在大模型生態方面，華爲雲採取面向軟件夥伴、服務夥伴、咨詢與系統集成夥伴三類夥伴的合作路徑。其不僅支持盤古大模型的調用，也有各類开源模型和三方商業模型的搭建，從大模型开發到定制的過程，華爲雲還提供數據工程、模型开發和應用开發等多種工程化套件，幫助用戶構建獨立的數據集，並升級基礎模型。從某種層面來看，不論是阿裏雲、騰訊雲，還是華爲雲，其基於MaaS層面的生態建設相較之前態度更爲开放兼容，同時也更果決，不論是算力層面還是數據層面，都有足夠強的空間給到生態夥伴。截至目前，各家的MaaS生態模型基本已成型，其以算力爲底座，上層的大模型收集、標注、預訓練等環節爲抓手，作爲生態武器，加速自身的生態構建，以爲自身的大模型落地提供更強的配套支撐。
大模型時代 雲廠商的“公有雲”進化
實際上，從IaaS＋PaaS＋SaaS，到IaaS＋PaaS＋MaaS，這也正在雲廠商在大模型時代的新盈利方式。而從親自做SaaS到开始探索MaaS，也意味着雲廠商會將“被集成”的生態模式進行到底。而這種生態模型對應的一個必然趨勢也恰是“公有雲＋AI”。客觀來看，這種模式正在成爲各家的公开選項。從市場需求來看，一方面由於GPU算力短缺，公有雲則可以極大地降低AI模型的成本。另一方面，公有雲的AI大模型模式也確實能在一定程度上拉動雲廠商的增長。從目前雲廠商的商業模式來看，一種是API調用，按token字數收費；另一種則是爲大型企業提供二次开發的服務，前者比拼的是雲廠商自身的算力積累，後者則是依托於領域夥伴。
無論是阿裏雲、騰訊雲，抑或是華爲雲，在過去一段時間裏除了算力側的多重信號，最常見的便是垂直領域大模型的構建，即不論是基於本地部署還是公有雲模型，先和部分垂直賽道頭部企業合作進行領域數據的訓練表達，最終訓練出面向專有賽道的領域模型。同時基於雙方的協商，將其部分能力釋放到公有雲的能力模型中，進一步加持基座模型的底層能力，並且將這種能力加持到自身的產品中，比如百度文庫，騰訊的騰訊會議，阿裏的釘釘等等。實際上，在大模型生態模式的探索方面，海外雲廠商已經提供了一個例證。
微軟Azure在ChatGPT被炒得火熱之時，並沒有選擇自研大模型，而是通過深度綁定的方式，直接基於GPT對外提供服務。仔細觀察微軟的產品即可發現，其Windows、Office、Bing等軟件都开發了AI Copilot助手。這樣一來，微軟也就形成了由雲－AI－軟件的商業閉環。就現階段而言，雲計算的增長引擎已經從價格渠道逐步向需求驅動、價值驅動轉變，勢必會倒逼雲廠商改變市場策略，將資源投入到核心領域，繼而從低水平內卷重回理性增長的軌道。如果把視角再放長遠一些，AI對雲計算的顛覆才露出冰山一角，過去的雲服務是以功能爲中心的，未來將是以場景爲中心，基於大模型的能力，打破功能的邊界，深入場景解決問題。彼時，雲計算將漸漸剝離資源屬性，成爲智能世界的底層系統。新的大幕剛剛打开，新的能量也正在整合注入，新的浪潮已經开始洶湧起來。
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原文標題 ： 從雲計算到AI大模型，雲巨頭生態革命邁出關鍵一步
標題：從雲計算到AI大模型，雲巨頭生態革命邁出關鍵一步。
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