编者按：本文来自微信公众号最话FunTalk（ID：iFuntalker），作者：任雪芸，编辑：芳洁，创业邦经授权发布。
2016年开始，国内外各路玩家涌入云计算赛道时，一场降价潮也迅速席卷了整个市场。
那一年，亚马逊CFO Brian Olsavsky认为降价是稀松平常的一件事，他一度对外公开表示：“自2006年上线以来，亚马逊对云计算产品进行了52次降价。”
国内云厂商也在跟进，2016年的云栖大会上，阿里云对外宣布核心云产品最高降幅达50%，随后腾讯云核心产品也进入全面调价期，最大降幅低至3折。
就是这样的价格战，整整持续了三四年之余。这一时期，云计算相比传统的IT设施，能够帮助企业实现弹性扩容和即买即用。一定程度上可以说，计算资源被云计算从农业时代带入了工业时代。
而在今年，阿里云在合作伙伴大会上，宣布核心产品价格全线下调15％-50％，存储产品最高降50%，相关价格调整将在5月7日生效。
这也意味着，云计算市场迎来了新一轮的降价潮。据一位企业的研发负责人判断，大方向上，各家云服务商的价格都会持续走低。
大降价必然会减少企业方在云计算方面的成本支出，价格竞争也必然会搅乱市场的一池春水，但是然后呢？
其实这个市场里的各个玩家，都很清楚，低价绝对无法构建自身的竞争壁垒，一旦降价的速度超过摩尔定律，那么必然会反过来影响云厂商的利润，并在这个重资产投入的行业里，长期摊薄企业的竞争力。
更关键的答案来自于采购方。现实是，对于大多数企业来说，云计算成本的权重究竟有多大？一位在线教育机构的相关负责人告诉《最话》，在企业的成本结构当中，云计算的支出占比非常小。
而企业是要算总账的，一定比例的降价固然可喜，但大家更看重的一定是，如何通过构建数字化能力，来实现更大规模的降本增效，例如主营业务成本的降低，人效的提升等。
所以，随着国内云服务商们竞争的加剧，单纯的弹性扩容对于企业上云的诱惑性越来越小，云计算市场开始进入下半场，企业上云的决定因素从“价格”向“易用、好用”发生了转移。
那么，现阶段的好用是什么？
趋势其实非常明显，从百度推出文心一言，到阿里云推出通义千问，再到腾讯的混元大模型，这一时期云计算无论是在IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务） 和SaaS（软件即服务）层，都和人工智能的关系越来越密切，企业也不再关心于基础设施层面的“上云”，而是希望借助于AI的能力，推动云向业务的深入渗透。
区别于传统云计算提供算力、存储等资源以外，拥有人工智能的云服务商，能够以更简单、更通用的方式实现“AI的按需调用”，还能基于大模型来开发更多应用。
为此，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在接受媒体专访时表示，未来企业在购买云计算的时候不看底层算力，而是要看大模型的优劣。
对于云计算的下一个十年，可以说，单卖算力的时代已经过去了。
01
从诞生起，云计算一直被认为是未来的发展方向、互联网企业们的“第二增长曲线”。
但是，受互联网增长红利见顶以及政策监管趋严的影响。从2021年开始，原本处在高速增长阶段的云服务商们纷纷陷入了增速放缓的阶段。从高峰时的超过50%的增速，一路跌至2022年的20%，甚至更低。
全球产业需求的消退，导致云计算行业增速失调。根据研究机构TrendForce今年2月的预警，Meta、微软、谷歌、亚马逊这四家云厂商的服务器采购量可能从年增6.9%放缓至4.4%。
不过，拐点很快到来。在ChatGPT出现后，即使行业需求放缓，国内外云服务商们也在积极将业务重心转移至AI领域。可见云服务商们逐渐从上半场的“求速度”转变为落地于产业深处，去寻求更高的价值增量。
随着第一波上云的完成，企业正在进入深度用云阶段。AI与云的结合不仅能够进一步降低企业上云的门槛，还能为企业实现业务深度的智能化。
根据Gartner《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告，尽早采用复合型人工智能（AI）、决策智能等AI技术将给企业机构带来明显的竞争优势，缓解AI模型脆弱性引发的问题，有助于捕捉业务背景信息，推动价值实现。
在人工智能发展初期，云服务商内部，AI与云往往属于两个独立发展的体系，在云计算早期售卖存储等资源型产品为主的商业模式中，人工智能所发挥的价值也是极为有限的。
随着AI 新时代的到来，以ChatGPT、文心一言等为代表的AI模型正在成为云计算行业下半场的重要驱动力，在这样的趋势下，推动“云智一体”已经成为头部云服务商们的共识。
今年4月中旬，阿里云智能首席商业官蔡英华对外表示，算力的飞速发展使数字化成为确定，使智能化成为可能。未来阿里云将以云计算为基石，以AI为引擎，参与到从数字化迈向智能化的划时代变革中。
不过，有关“云智一体”的论述，最早其实是由百度提出的。2020年5月百度智能云发布了“云智一体”的战略，推出云智一体1.0架构。时隔一年，百度智能云升级为云智一体2.0，并在2022年9月升级为云智一体3.0。
与此同时，百度也是这一波“云智一体”趋势中，为数不多具备人工智能全栈布局的公司，其在芯片、框架、模型、应用四层都拥有突出自研产品，能够在着四层架构中实现端到端优化，大幅提升效率。因此，百度智能云也成为了国内第一个训练出大模型的云。
此外，2022年，在通过组织架构调整，腾讯CSIG也完成了云与AI的磨合，云智一体的战略逐渐清晰。
02
在AI产业链中，大模型基于海量、多类型场景数据的学习中，自主总结来自不同业务场景下的通用特征和规则，形成具备相当泛化能力的底座。
相比传统训练模式下的定制化AI模型，基于微调甚至不调整的状态下，大模型即可适应多场景的任务。对于云服务商而言，原本需要基于硬件资源、软件能力、底层框架来服务客户的过程，在大模型的通用能力下，能够轻松实现多样化需求，从而降低成本、提高效率。
在云计算时代，IaaS、PaaS和SaaS为大众所熟知，而MaaS（模型及服务）诞生于AI时代，正在作为一种全新的商业模式被市场接受。
随着百度、华为、阿里、商汤等企业纷纷发布AI大模型，MaaS也成为了这些科技公司们发布AI大模型时普遍会提到的关键词。
百度集团副总裁袁佛玉在出席一次公开活动中也表示，以文心一言为代表的生成式AI大模型将给云计算行业带来根本性改变。云计算的主流商业模式将从IaaS（基础设施即服务）变为MaaS（模型即服务）。
因此，在生成式AI的商业版图中，云计算已经成为了距离商业变现最快的那个行业。
相较于以往售卖算力和存储空间，当下外部开发者可以直接调用云平台的大模型能力，在此基础上开发AI应用。
近日，在与《最话》等机构交流时，百度智能云AI与大数据平台总经理忻舟就表示，百度智能云大模型平台正在内测，是全球首个一站式的企业级大模型平台，不但能够提供文心一言在内的大模型服务，还提供大模型开发和应用的整套工具链。此外，值得注意的是，这个平台还支持各类第三方大模型。
这样的逻辑下，百度智能云其实在为云服务商们开拓了一条全新的商业路径。
因为在不使用云计算平台的情况下，企业依旧能够基于大模型开发应用。与此同时，在调用大模型能力时，企业则会间接地使用其背后的云平台资源，云市场的增量空间迅速被打开。
就在华为最近的分析师大会上，华为副董事长、轮值董事长、CFO 孟晚舟也给出了最直观的对比，她表示，到 2030 年，全球通用计算能力将增长 10 倍；AI 计算能力将增长 500 倍，云服务占企业应用支出比例为 87%。
基于此，对于云服务商们而言，在新的商业模式下，借助于AI大模型，打破开发层和应用层的壁垒，即可轻易触达更多用户，让用户在不知不觉中成为潜在的客户。
03
李彦宏在接受媒体专访时提出了一个重要的观点：未来，当人们在购买云计算服务的时候，他看的是你的模型好不好，而不是你底层的算力怎么样，存储怎么样。
这意味着，未来对于拥有大模型的云服务商们而言，一定会从“卖算力”走向“卖模型”之路。
“过去，企业在选择云厂商时更多关注算力、存储等基础云服务。现在，他们更关注框架、模型的质量，以及芯片、框架、模型、应用这四层之间协同是否高效”，袁佛玉在公开活动中表示。
由此可见，相较于单一的算力比拼，当下云服务商们的竞争核心，将向模型能力的优劣转移。
决定AI大模型“质量”的重要因素分别是算力、算法、数据的数量、数据的质量。因此，对于云服务商而言，谁能在芯片、框架、模型、应用四层做到统一布局、高效协同，谁就将在新商业模式下筑起新的城墙。
例如，作为行业里第一个实现人工智能全栈布局的百度，其自研AI专用芯片“昆仑”，是国内唯一一款经历过互联网大规模核心算法考验的云端AI芯片。不仅能够为大模型训练提供强大的算力支持，也能在一些场景使用中，代替非国产芯片，实现成本的降低。
在框架层，百度搭建了深度学习平台市场第一的飞桨平台，能够提供从便捷开发、高效训练到满足多端多平台推理部署的全栈能力。在大模型的训练中，能够提高效率。
基于模型层，目前百度的文心一言已在多个垂直行业完成落地应用，基于文心一言所打造的百度智能云大模型平台目前已经与不同领域客户联合研发，在智能办公、旅行服务、电商直播、政务服务、金融服务五大领域打造行业样板间。
当然，不能忽视的是，百度文心一言背后还有海量的中文语料库，同样是扩大模型优势的基础。
此外，百度智能云拥有全栈自研的AI大底座，是企业快速获取AI能力的基础，能够以快捷、低成本的方式帮助企业实现“AI能力的随用随取”。
04
如今，云服务商们已经“动”起来了，这一次他们争夺的核心是市场上潜在的“AI”客户。
而相比于推进产品降价，对于云服务商而言，首先加速推进大模型成本的迭代和降低，走到业务深处，去帮助客户降本增效，才是下一轮客户争夺战中的核心。
在参加了3月27日，文心一言针对企业客户的闭门会议后，一位企业人工智能专家告诉《最话》，在他看来，利用AI去给真实的垂直商业场景提效，已经非常近了。就他所在的企业而言，过往需要大量的人工客服去闭环业务，现在，他们考虑通过智能客服的方式，去节约公司的人力成本。
仅仅一个月后，4月25日，百度智能云就发布了智能办公、旅行服务、电商直播、政务服务、金融服务五大领域的应用模版，并表示已经和企业在共同探索测试，比如和石墨合作测试AI 助手 "石小墨"，能够快速生成简历、合同、故事等各种内容，未来经过安全评估后上线。
根据百度的介绍，所有大模型的应用落地，其实都在围绕企业的降本增效展开。比如OTA行业所需要的智能客服，能够降低客户应用智能客户运营成本，在金融行业里的投研助手等应用，则可以助力金融机构实现用户数量和用户资产的双增长。
的确，在第一波云计算浪潮中，国内外各路云服务商的竞争重点均在于底层基础设施的建设，随着行业的饱和，提供通用服务的IaaS越来越同质化，彼时的价格战之下，每一家云服务商都没有形成自己的特色，获得客观的利润来源。
而在“云智一体”达成共识的时代，大模型与云产品的加速融合，需要各家云服务商夯实各自产品的竞争力，只有差异化的创新，才能突破原本行业中的马太效应。
据《最话》了解，自文心一言开启内测一个月以来，目前已完成了4次技术版本升级。从数据表现上去看，相较最初版本推理效率提升了10倍，模型算力利用率提升了1倍，在模型性能和成本上实现了大幅优化，大模型推理成本降为原来的十分之一。
此外，忻舟在采访中补充表示，基于算法的效果层面，文心一言上线以后也收到了很多反馈，根据不同反馈，内部针对不同的类型，标注不同的数据做了持续的调整，在模型上的效果有了非常大的提升。
显然，不止百度，所有的国产AI大模型都在和时间赛跑。在国产AI大模型推向市场的一个多月里，在几乎所有的相关会议上，与ChatGPT的差距和追赶速度都是关键问题。
无论是提问者还是作答者，内心其实都非常纠结。仿佛答案中的数字如果很大，会令人感到丧气，如果很小甚至没有，又会觉得是自欺欺人。
在上述交流活动中，百度智能云AI应用产品部总经理刘倩提供了另一个视角的答案。“我们要想想，追上ChatGPT的出发点或者最终目的是什么？我想最重要的还是要给中国企业，或者中国的应用，提供一个完全自主可控的基础设施。”
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