大模型如同一輛時(shí)代列車(chē)，所有科技大廠(chǎng)都想上車(chē)。

自去年底ChatGPT一炮而紅，國內外數十家科技大廠(chǎng)、創(chuàng )業(yè)公司、機構相繼下場(chǎng)，一時(shí)間掀起大模型的熱浪。

《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，截至今年5月28日，中國10億參數規模以上的大模型已發(fā)布79個(gè)，中美兩國占全球已發(fā)布大模型總量的80%以上。

大模型的火熱態(tài)勢，給當前的云市場(chǎng)帶來(lái)了不小的沖擊。

一方面，大模型背后需要有強大的算力支撐；另一方面，客戶(hù)對云服務(wù)有著(zhù)更加定制化、精細化的要求，對服務(wù)的AI能力有了更多期待，這就迫使云廠(chǎng)商尋求進(jìn)一步的深入創(chuàng )新。

百度創(chuàng )始人李彥宏指出其中關(guān)鍵：“未來(lái)企業(yè)在購買(mǎi)云計算的時(shí)候不看底層算力，而是看大模型的優(yōu)劣?！?/p>

而同時(shí)，我國云市場(chǎng)秩序正面臨重構。今年4月，IDC發(fā)布報告顯示，公有云IaaS+PaaS市場(chǎng)份額中，騰訊云由11.1%減少至9.9%，由第二位降至第四位。阿里云、華為云等友商爆發(fā)出了更大的活力。

影響下一階段市場(chǎng)格局最大變量就是大模型，對于云廠(chǎng)商們來(lái)說(shuō)，這不僅是一場(chǎng)技術(shù)競賽，更是有關(guān)座次排位以及對未來(lái)可能性的角逐。舊時(shí)代的秩序并非牢不可破，云市場(chǎng)新一輪排位戰，正在被巨頭們拉開(kāi)帷幕。

降價(jià)背后的“拉新競賽”

在大模型的機遇面前，一場(chǎng)爭搶市場(chǎng)的惡仗蓄勢待發(fā)，云廠(chǎng)商們先以傳統的價(jià)格戰吹響了沖鋒號。

今年4月開(kāi)始，阿里云帶頭降價(jià)，京東云、騰訊云、華為云、天翼云紛紛“跟牌”，“史上最大規模降價(jià)”、“最高降幅達60%”等甩賣(mài)口號，令人頗有走入大賣(mài)場(chǎng)的錯覺(jué)。

然而投資大師段永平說(shuō)過(guò)，“除非萬(wàn)不得已，用價(jià)格武器總是錯的”“低價(jià)是不會(huì )擴大市場(chǎng)份額的，被迫降價(jià)有機會(huì )保住市場(chǎng)份額而已?！?/p>

那么，云市場(chǎng)到了萬(wàn)不得已的時(shí)候了嗎？

或許不應危言聳聽(tīng)，但當前能看到的是，各個(gè)云廠(chǎng)商都還處于市場(chǎng)擴張的階段，大部分仍困于盈利難的漩渦，個(gè)別實(shí)現盈利的云廠(chǎng)商，利潤規模也并不如人意。

剖析來(lái)看，即使降價(jià)目的直指拉新，也并非單純?yōu)榱藫屖袌?chǎng)而倉促降價(jià)，其中還有更深層次的原因和意義。

一方面，規模效應帶來(lái)了降價(jià)空間。

當生產(chǎn)規模擴大，固定成本保持不變，分攤之后，單位產(chǎn)品成本降低，這種供給側效率提升帶來(lái)的規模效應正是云計算的顯著(zhù)特點(diǎn)。

采取批量購買(mǎi)、定制硬件等手段降低硬件成本；依靠自動(dòng)化技術(shù)手段，大廠(chǎng)能夠提高運維效率從而減少人工等運營(yíng)成本；隨著(zhù)用戶(hù)數量的增加，初始的固定成本可以分攤到更多的用戶(hù)和服務(wù)上。

例如，隨著(zhù)規模擴大，京東云混合多云操作系統云艦，使CPU平均使用率提升2倍，每年節省IT成本數億元；京東云虛擬化引擎京剛2.0，將算力虛擬化損耗降至零，云化成本直降15%。

另一方面，降低門(mén)檻，提升了客戶(hù)企業(yè)上云意愿。

對于新增的云客戶(hù)公司們來(lái)說(shuō)，上云有著(zhù)明確的目的——將AI能力嵌入現有的工作流程，提高生產(chǎn)效率，帶來(lái)業(yè)務(wù)增量。

以前，并不財大氣粗的中小客戶(hù)們，往往采取“試試看”的態(tài)度，選擇免費時(shí)長(cháng)和容量體驗較為基礎的云服務(wù)。這是因為，高昂的遷移成本是企業(yè)上云的最大阻礙。通過(guò)降價(jià)，云廠(chǎng)商可以使這些成本降到一個(gè)更容易接受的水平，從而使云服務(wù)對這些企業(yè)更具吸引力。

降價(jià)總是立竿見(jiàn)影的。阿里云宣布降價(jià)和核心云產(chǎn)品免費試用雙管齊下，已吸引超過(guò)100萬(wàn)人次申請阿里云官網(wǎng)的試用。

最后，吸引更多客戶(hù)上云，是迎接大模型浪潮的前置條件。

ChatGPT的爆火引發(fā)了業(yè)界對大模型的關(guān)注，中外科技大廠(chǎng)紛紛發(fā)布自家產(chǎn)品，大模型競速賽的發(fā)令槍已響。

云服務(wù)降價(jià)有效吸引更多企業(yè)客戶(hù)上云，為其打開(kāi)了數字化轉型的大門(mén)，使其享受到云服務(wù)帶來(lái)的高效、靈活的優(yōu)勢，成為上云的積極用戶(hù)。

對云服務(wù)的下一階段大模型來(lái)說(shuō)，更多的云客戶(hù)，無(wú)疑是模型訓練與反饋及市場(chǎng)承接兩方面的“肥沃土壤”，這為在廣大中小企業(yè)之間普及大模型應用提供了可能性。

大模型的兩種創(chuàng )新路徑

降價(jià)之后，如何將拉來(lái)的新客培養為忠實(shí)客戶(hù)？

提供出眾的產(chǎn)品體驗是最好的選擇，基于大模型開(kāi)發(fā)應用能夠帶來(lái)更智能、便利的服務(wù)，廣闊的前景令其成為眾多云廠(chǎng)商爭相講述的“焦點(diǎn)故事”。

具體到落地階段，則分成了兩類(lèi)創(chuàng )新路徑：布局通用大模型還是直接專(zhuān)注行業(yè)大模型，其中的考量因素主要有兩個(gè)：一是成本，二是場(chǎng)景。

剖析來(lái)看，通用大模型是具有大規模參數體量的基礎設施，動(dòng)輒十億乃至數十億規模的參數，成本高且在解決行業(yè)具體問(wèn)題上并沒(méi)有“萬(wàn)能解”；行業(yè)大模型成本低且更匹配具體行業(yè)的特點(diǎn)，不過(guò)需要立足在開(kāi)源大模型的基礎上，針對細分行業(yè)進(jìn)行建設和應用。

上個(gè)月底，獵豹移動(dòng)董事長(cháng)兼CEO傅盛和知名投資人朱嘯虎發(fā)生了一次觀(guān)點(diǎn)碰撞，傅盛認為大模型帶來(lái)了更多的創(chuàng )業(yè)機會(huì )，朱嘯虎則勸告創(chuàng )業(yè)者踏入大模型潮需謹慎。

相比傅盛的理想主義氣質(zhì)，朱嘯虎顯然更偏向于現實(shí)主義，他提醒了一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)——成本。

以當前最為成功的通用大模型GPT-4為例，其于今年三月份發(fā)布，大約擁有1萬(wàn)億個(gè)參數，比上一代增加了近六倍，OpenAI透露其開(kāi)發(fā)成本超過(guò)1億美元。隨著(zhù)通用大模型的參數規模飛速增長(cháng)，其成本只會(huì )愈加水漲船高。

金山辦公CEO章慶元也認為，“緊缺的英偉達GPU芯片、昂貴的算力成本以及自研大模型商業(yè)化上的不確定性，都決定了這不是任何公司都愿意承擔的風(fēng)險?！?/p>

顯然，在資源普遍集中于實(shí)力大廠(chǎng)手里的情況下，專(zhuān)注行業(yè)大模型及應用開(kāi)發(fā)，才是更穩妥的創(chuàng )業(yè)路線(xiàn)。

如何與行業(yè)現實(shí)場(chǎng)景結合，推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)大規模落地，是考驗云廠(chǎng)商布局能力的另一道關(guān)卡。在這一點(diǎn)上，頭部云廠(chǎng)商都有自己獨特的思考。

“阿里巴巴決定未來(lái)將所有產(chǎn)品接入‘通義千問(wèn)’，進(jìn)行全面改造?！卑⒗镌浦悄芗瘓F董事長(cháng)兼CEO張勇說(shuō)道：“阿里云可以幫助更多企業(yè)用上大模型，基于‘通義千問(wèn)’擁有具備自己行業(yè)能力的‘專(zhuān)屬大模型’?！?/p>

以此理解，與百度的“文言一心”相似，“通義千問(wèn)”屬于通用大模型，難以針對企業(yè)的具體業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行定制優(yōu)化，但通過(guò)開(kāi)放其AI能力，企業(yè)可以借“通義千問(wèn)”訓練符合自身需求的專(zhuān)屬模型。由此，中小企業(yè)也能夠以較低的門(mén)檻，獲得自己的智能客服、AI設計師、自動(dòng)駕駛模型等產(chǎn)品。

與阿里云不同，騰訊并沒(méi)有發(fā)布自己的通用大模型。

“通用大模型可以在100個(gè)場(chǎng)景中解決70%-80%的問(wèn)題，但未必能100%滿(mǎn)足企業(yè)某個(gè)場(chǎng)景的需求?！彬v訊集團高級執行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生如此說(shuō)道。

當前，通用大模型的產(chǎn)業(yè)應用仍處于早期階段，騰訊選擇將大模型做小做精，或許是一項明智的選擇。

騰訊云在6月份公布了MaaS（模型即服務(wù)）全景圖，推出了基于騰訊云TI平臺的行業(yè)大模型精選商店，提供10大行業(yè)，50多個(gè)解決方案，還有行業(yè)大模型精調解決方案。

阿里云和騰訊云在大模型落地布局上的側重點(diǎn)不同，前者重在發(fā)揮通用大模型的實(shí)力，后者專(zhuān)注行業(yè)模型的表現，而胃口最大的當數華為云，它全都要。

華為在7月份發(fā)布盤(pán)古大模型3.0之時(shí)，喊出了“不作詩(shī)、只做事”的口號，其大模型包括“5+N+X”三層架構，即五個(gè)基礎大模型（自然語(yǔ)言、視覺(jué)、多模態(tài)、預測、科學(xué)計算），加上N個(gè)行業(yè)大模型，以及更多細化場(chǎng)景的模型，比如政務(wù)熱線(xiàn)、網(wǎng)點(diǎn)助手等。

顯然，無(wú)論產(chǎn)品形態(tài)如何，各云廠(chǎng)商都力求在大模型的能力以及與垂直行業(yè)深度結合上打造護城河，場(chǎng)景落地是重中之重，與之前的“元宇宙”潮相比，顯得更加務(wù)實(shí)。

云市場(chǎng)向何處去？

“大模型是一種變革性的技術(shù)，未來(lái)將成為AI的操作系統”，華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家、國際歐亞科學(xué)院院士田奇如此認為。

云市場(chǎng)正在形成共識，大模型并非一個(gè)小變量，其發(fā)展速度日行千里，是一場(chǎng)足以影響市場(chǎng)秩序的巨大機會(huì )。

“大模型是未來(lái)，但現在還不是一切”，有人如此評價(jià)道。期待越急，往往失望越大，顯然已經(jīng)有人為此反思，大模型現在能做什么？離真正的賦能百業(yè)還有多遠？

“降價(jià)+大模型”雙管其下，云服務(wù)似乎找到了下一階段的前進(jìn)方向，但在大范圍爆發(fā)普及之前，仍要邁過(guò)更多的坎。

其一是不菲的價(jià)格。

受限于高額成本，當前大模型的落地價(jià)格難以大幅度下降，不是大多數中小企業(yè)能夠承受的。正如業(yè)內人士所說(shuō)，一個(gè)企業(yè)客戶(hù)并不會(huì )愿意每年花費上百萬(wàn)、上千萬(wàn)買(mǎi)一個(gè)并不完美的聊天機器人，幫自己回答客服問(wèn)題或做文檔摘要。

云廠(chǎng)商們自然感同身受。阿里云希望未來(lái)企業(yè)在阿里云上訓練一個(gè)模型的成本，“能夠降低到現在的十分之一，甚至是百分之一，即使是中小企業(yè)，也能通過(guò)云平臺獲得AI大模型能力和服務(wù)?！?/p>

百度智能云也表示，“價(jià)格應該不會(huì )成為大家所使用或者是擁抱大模型的瓶頸?！笔聦?shí)上，百度大模型服務(wù)在推出三個(gè)月后，已經(jīng)實(shí)現了超過(guò)十倍的成本下降。

其二是可靠性有待提高。

從當前的表現看，各家大模型產(chǎn)品紙面實(shí)力都很強，令客戶(hù)浮想聯(lián)翩，但真正使用時(shí)卻發(fā)現，人工智能并不是每次都智能。

如今，大模型還不具備原創(chuàng )性的思想，既缺乏行業(yè)深度，也無(wú)法保障其內容真實(shí)可信，同時(shí)還容易帶來(lái)數據安全隱患。

這背后，是由于它無(wú)法了解企業(yè)內部獨特的情況及行業(yè)術(shù)語(yǔ)含義，它的回答可能會(huì )比較籠統，有時(shí)候甚至可能會(huì )提供不準確的信息。

在一些場(chǎng)景中，這是較為致命的弱點(diǎn)。例如金融、醫療等領(lǐng)域，客戶(hù)對AI提供專(zhuān)業(yè)服務(wù)的準確率要求高而容錯率低。如若受到錯誤信息的影響，客戶(hù)可能將會(huì )面臨嚴重的后果。

此外，如何在使用大模型的同時(shí)保護企業(yè)數據產(chǎn)權和隱私，也是一個(gè)令人困擾的問(wèn)題。

大洋彼岸的ChatGPT正陷入這樣的麻煩。6月底，有16人匿名起訴OpenAI及微軟，認為他們在未經(jīng)允許的情況下使用并泄露了個(gè)人隱私數據，索賠金額高達30億美元。隨后又有兩位文字作者聲稱(chēng)，OpenAI未經(jīng)允許使用了他們的小說(shuō)訓練ChatGPT，構成侵權。

可見(jiàn)，大模型需要大量資料進(jìn)行“飼養”訓練，但海量?jì)热莸妮敵雠c輸出在隱私與侵權方面難以把控。

因此，一方面，為了提供更高實(shí)用性，云廠(chǎng)商需要結合行業(yè)特點(diǎn)和企業(yè)數據進(jìn)行大模型的訓練和專(zhuān)項優(yōu)化。

另一方面，云廠(chǎng)商需要保證大模型數據可控可追溯，且進(jìn)行了多輪測試驗證才能落地使用。

投入巨大成本，成果不夠完美，風(fēng)險隨時(shí)潛伏，大模型的成熟之路還有很遠。

結語(yǔ)

作為一種新潮的技術(shù)，大模型將深深影響云服務(wù)的發(fā)展進(jìn)程。

而云服務(wù)將走向何方？或者像互聯(lián)網(wǎng)那樣成為基礎設施的一部分，在人們的司空見(jiàn)慣中褪去熱點(diǎn)光環(huán)，又或者因久久難以普及落地，成為被遺忘的“珍珠”，還未可知。

如今云服務(wù)更多是在B端市場(chǎng)有較大的發(fā)揮空間，對普通人日常的影響不夠直接，未來(lái)隨著(zhù)人工智能的發(fā)展，門(mén)檻大幅降低后，每個(gè)人都能享受到云服務(wù)的智能與便利。

只是目前，高昂的投資、稀缺的人才、同質(zhì)化的競爭、仍不明朗的商業(yè)模式……待解的問(wèn)題還有很多。大模型的火熱發(fā)展，是機會(huì )，也是最大變量。