如果一群人想聚餐，卻眾口難調(diào),，你會推薦他們?nèi)コ允裁?？相信很多朋友都會說：吃火鍋。

豐富靈活的食材選擇,，人多熱鬧的煙火氣,，云服務就像火鍋一樣，成為千行百業(yè)用AI的首選,。

2023年以來,，公有云市場就隨著大模型的火爆，而不斷翻滾悸動,，中國幾大云計算廠商都布局了AI云服務,、Maas等相關產(chǎn)品，打得你來我往,，令人眼花繚亂,。

但不知道大家發(fā)現(xiàn)沒有，隨著AI大模型被納入云服務的版圖,，給云廠商帶來的商業(yè)化營收增長,，似乎與大模型技術本身的熱度并不匹配，有幾個月都停留在“叫好不叫座”的情況,，投入不少,，產(chǎn)出卻不高。

背后的影響因素有很多,，比如：很多企業(yè)做大模型是嘗鮮性質(zhì),，項目小，后期續(xù)費意愿成謎,；文本任務用云量低,，AI原生應用沒有大爆發(fā),，ToC業(yè)務沒想象中賺錢；用戶擔心隱私安全,，不想把數(shù)據(jù)放到公有云上,；GPU算力太貴，IaaS模式不賺錢,；B端項目周期長,，需求復雜，定制成本高,，利潤低……

不過,，經(jīng)過將近一年的“文火慢燉”,，“云+大模型”的“火鍋局”，終于有了點熱辣滾燙的味道,。

主流云廠商如阿里云、華為云,、百度云、騰訊云,、京東云等，在政務,、行業(yè)智能化的項目上，拿單中標成果猛增,。天翼云,、移動云等運營商云的市場份額增長,，這一年來也格外亮眼,。

如何理解云服務市場接下來的格局,？我們就著眼前正在翻騰的“云+大模型”火鍋局，邊品邊聊。

云+大模型,，2024熱辣開局

有必要解釋一下，為什么千行百業(yè)智能化,，云與大模型的“火鍋模式”更香,。

要使用AI,、訓練大模型，各行各業(yè)自己購買GPU,、搭建開發(fā)平臺和本地數(shù)據(jù)中心，相當于自己批量買食材,、租門店,、開私人餐廳,、只給自己人吃，成本過于高昂,。而公有云擁有彈性,、可擴展的特點，能夠提供源源不斷的計算力,，類似中央廚房統(tǒng)一進貨、食客按需拿取,。所以，不是私廚吃不起,，而是火鍋更有性價比,。

對大部分企業(yè)和用戶來說,，將大模型的訓練和重型任務的推理，放在云服務平臺上，靈活調(diào)取AI算力,，或者直接調(diào)用云廠商的大模型API，是性價比更優(yōu),、智能化更快的選項,。

盡管2023年初大模型引發(fā)了云市場的“狂熱”,，現(xiàn)實中，云廠商的大模型相關業(yè)務,，還涉及大模型商業(yè)化的漸進性、算力基礎設施的投入產(chǎn)出比,、與原本業(yè)務體系的整合,、全棧工具鏈的打造,、客群關系等復雜因素。

結果就是,，大模型給公有云市場帶來的收入增速,，并沒有在2023上半年和“百模大戰(zhàn)”那樣兇猛。就像火鍋一直咕嘟,，但菜就是不熟、吃不到嘴里,，很多人逐漸開始懷疑“云+大模型”是供應商在“講故事”、偽命題,。

不過，只要大模型的火還在燃燒,、行業(yè)智能化的食客不散、云服務輸送AI的“火鍋模式”符合產(chǎn)業(yè)邏輯,，那么“云+大模型”業(yè)務，遲早會等來上桌吃飯的一天,。

這一天已經(jīng)來了。

2023年第四季度，云市場呈現(xiàn)出期盼已久的熱鬧局面,。阿里云,、華為云,、騰訊云,、浪潮云、百度云,、京東云等擁有大模型相關產(chǎn)品的云廠商,，都陸續(xù)中標了政企的數(shù)字化項目,。比如11月,，百度智能云中標了“中國郵政儲蓄銀行超大規(guī)模預訓練模型金融場景應用系統(tǒng)軟件開發(fā)采購項目”；騰訊云中標了“瑞金醫(yī)院市數(shù)字醫(yī)學創(chuàng)新中心醫(yī)學大模型平臺研發(fā)”項目,。

IDC《中國公有云服務市場（2023上半年）跟蹤》報告顯示，運營商云天翼云,、移動云在IaaS業(yè)務中增速強勁,，把握成為算力基礎設施的機會,。

總體來看，經(jīng)過一年的文火慢燉,，“云+大模型”市場在2024年迎來了一個熱辣的開局。而望向更遠一點的未來,，形勢還會繼續(xù)“滾燙”下去。

將大模型作為先進生產(chǎn)力工具的需求,，相比去年，會迎來更大規(guī)模地釋放,。

政策方面，在剛剛召開的“AI賦能產(chǎn)業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進會上，已經(jīng)明確強調(diào),，要夯實發(fā)展基礎底座，把主要資源集中投入到最需要,、最有優(yōu)勢的領域，加快建設一批智能算力中心……打造從基礎設施,、算法、人工智能平臺到解決方案的大模型賦能產(chǎn)業(yè)工具,。政策利好不斷加碼,，驅(qū)動著一些觀望中、謹慎的政務/大型央企,，跑步進入到AI大模型賽道,，成為云廠商的客戶,。

市場層面,，經(jīng)歷了2023年的緩慢復蘇，越來越多的企業(yè)已經(jīng)深刻認識到,，不能再坐等市場紅利回歸，要主動轉(zhuǎn)型,、優(yōu)化成本結構、引入智能化技術降本增效,，才能保持企業(yè)在內(nèi)卷市場中的競爭力。當上云數(shù)字化,、AI智能化,，成為企業(yè)部門無法再拖延,、不能再等待的選項,，也會涌現(xiàn)出更多大模型相關項目。

所以不難預測,，2024將是“云+大模型”業(yè)務狂奔的一年。

那么接下來,，云廠商要如何經(jīng)營好AI時代的“火鍋店”,，助力千行百業(yè)智能化？目前也已經(jīng)有了一些答案,。

大模型,，一把“尖刀”

火鍋店如果沒有鮮明的品牌認知度和獨特的口味,，依靠統(tǒng)一配方+配菜的模式，是很容易陷入同質(zhì)化競爭的,。這就像是云廠商希望擺脫的缺乏差異化,、利潤率低的IaaS模式。

通過MaaS（模型即服務）模式獲得商業(yè)增長,，云廠商必須首先擁有極為鮮明的“尖刀型產(chǎn)品”——大模型,，形成自身的差異化競爭力。

不難看到,，市場表現(xiàn)優(yōu)秀,、接單不斷的云廠商，都有著非常強的“AI心智”,，是各自的尖刀型產(chǎn)品——大模型,，帶來的明顯的品牌加持。

比如百度云的文心一言,、華為云的盤古大模型,、騰訊云的混元大模型、京東云的言犀大模型,，以及大模型相關基礎設施,，像是浪潮云的AI服務器、百度飛槳和昆侖芯片,、華為云的昇騰AI軟硬件,、騰訊云的向量數(shù)據(jù)庫、京東云的云艦京海等,，成為云廠商大模型能力的佐證,。

大模型及其基礎設施，是公有云廠商的商業(yè)切入點,。

云廠商要撬動行業(yè)客戶,，打磨有說服力度的“尖刀型產(chǎn)品”，至少從三個方面進行優(yōu)化：

1. 投產(chǎn)比,。云廠商的大模型的能力增強,、AI算力成本下降，對于企業(yè)來說,，通過云服務來應用大模型,，投入產(chǎn)出比更高，更有吸引力,。2023年,，我們也看到了很多探索，比如百度持續(xù)提升文心大模型的推理,、邏輯能力,，并結合飛槳來優(yōu)化大模型的訓練效率,，降低用戶的訓練時間成本,。

2.體系化,。政企上云數(shù)字化+AI智能化同時進行,，是一個復雜的體系化工程,，需要大量配套技術與設備，而非簡單地調(diào)用大模型API,，比如AI加持的高清攝像機,、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要云+IoT+AI+網(wǎng)絡,，所以幫助客戶用好大模型，云廠商要把自己變成一個大型“火鍋超市”,，提供足夠豐富的選擇,。

3.服務能力,。由于轉(zhuǎn)型中的企業(yè)數(shù)字化水平和能力參差不齊，可能缺少技術人才儲備,，AItoB這門生意要把大模型真正下沉到市場,，還是一件任重道遠的工作,。云廠商的解決之道，就是“海底撈式”的全面服務，提供從數(shù)據(jù)清晰到模型訓練到應用部署的一站式Mass服務,，以及上云、更新,、運維等全生命周期服務。

以華為昇騰AI云服務為例,，除了算力，還提供異構計算架構CANN,、全場景AI框架昇思MindSpore、AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts等一系列AI底層開發(fā)工具與技術平臺,。

總結一下,，AI大模型的到來,，改變了云市場的基礎規(guī)則和商業(yè)模式，也是云廠商的商業(yè)切入點,。只有將“大模型業(yè)務”打磨成一把尖刀,，才能切下產(chǎn)業(yè)智能化的蛋糕,。

金融行業(yè),，率先品嘗AI

大模型的出現(xiàn)，給千行萬業(yè)智能化帶來了全新的機遇,?？梢哉f，每個行業(yè)的每個場景都值得融入大模型,。但我們往往會忽略一個關鍵問題：不同行業(yè)的AI底蘊,、戰(zhàn)略、資源,，是千差萬別的,。

AI大模型與垂直行業(yè)的融合，也不能一鍋亂燉,，而是分行業(yè),、分場景，以波狀推進落地。

具體來說,，第一波由技術積累較為深厚的數(shù)字原生型企業(yè)主導,，比如互聯(lián)網(wǎng)、電商,、金融,、企服等。第二波則數(shù)字化程度相對低,、但生成式AI落地場景多的行業(yè),，如教育、通信,、文娛,、政務等跟上。此外,，AI大模型也會在傳統(tǒng)實體行業(yè),，如農(nóng)業(yè)、能源,、建筑業(yè)等,，開始探索，逐漸產(chǎn)生一些可復制的標桿案例,。

其中,，金融行業(yè)，就憑借極高的數(shù)字化水平,、強烈的智能化意愿,、龐大的業(yè)務體量、充沛的現(xiàn)金流等特點,，成為第一波重點行業(yè)中的重點行業(yè),，也是大模型一戰(zhàn)中，云廠商的必爭之地,。

金融智能化,，將是2024云+大模型的最主要落點。

那么,，金融客戶眼中,，什么才是美味的大模型呢？

細節(jié)有很多,，但對于商業(yè)化來說,，兩點至關重要：

一是安全。

金融場景在風控,、安全,、效率等方面有著嚴格的要求，中美博弈,，讓英偉達顯卡,、TensorFlow開發(fā)框架、Oracle數(shù)據(jù)庫等AI基礎設施的可持續(xù)與安全性,，打上了問號,。因此，自主研發(fā),、可規(guī)模出貨,、滿足金融行業(yè)實際應用的國產(chǎn)替代產(chǎn)品，也在去年成為金融客戶采購的重點,，比如華為云的GaussDB,、昇騰AI芯片、騰訊云數(shù)據(jù)庫TDSQL等,。

二是精細,。

大模型落地，要兼顧對行業(yè)特性的理解,，精心調(diào)制出更符合金融客戶需求的AI云服務,。華為云深入挖掘金融應用場景，推出金融 PaaS 3.0,，助力保障金融業(yè)務的高性能,、高可用；百度智能云開元智慧金融解決方案,，結合金融業(yè)務場景認知打造,，可以提煉海量金融專業(yè)知識；京東云峰會上推出的言犀大模型,，在通用知識基礎上,，也沉淀了京東金融行業(yè)Know-How。

這些針對性的行業(yè)解決方案,，才能讓金融+大模型落到實處,。

金融客戶，上云用數(shù)賦智的需求急速上升,，大模型及基礎設施的自主可控也是大勢所趨,。接下來，我們一定會看到云廠商為了打動金融客戶的味蕾,，從根技術的源頭打造AI原料,，并且“食不厭精膾不厭細”，巧手烹制更適配金融的“云+AI”方案,。

政務云,，上升中的城市AI底座

普通大眾，怎么因AI大模型的到來而受益呢？城市AI底座,，就像一鍋用各種數(shù)據(jù),、應用與服務熬成的“鍋底”，讓身處其中的人們,，經(jīng)由政務,、交通、園區(qū),、文娛,、旅游、教育等方方面面的變化,，感受到城市生活的美好,。

大型政企一直是數(shù)字化的先行者。目前,，政企客戶的上云需求,，也逐步進入到深水區(qū)。

一方面,，政企對AI重視度上升,。

幾年前大型政企就陸續(xù)開始上云，并探索AI,，打造了智慧城市,、城市大腦、智慧交通等一系列成果,。隨著市場飽和度的提高,，增速開始趨緩。

而大模型的到來,，在云上獲取大模型,，有天然的成本優(yōu)勢，再一次激活了政企云市場需求增長,。2023百度云智大會上,，百度智能云發(fā)布了基于大模型的數(shù)字政府解決方案九州。中山市政府與華為云合作,，依托盤古大模型政務領域應用,，打造數(shù)字政府2.0。

把大模型作為城市治理的核心能力,，打造城市AI底座,，成為云廠商的新機會，也是爭奪的重點領域,。

另一方面,，政企深度用云的決策要素變化,。

從信息化到數(shù)字化，大型政企在上云初期都是能上盡上,、多上快上,，上海、湖南等多地都出現(xiàn)過“萬企上云”的洪流,。而進入深度用云階段，政企客戶對云上數(shù)據(jù)安全,、底座自主可控,、不被單一云綁架等需求，變得強烈,。

多云采購,，會分走一些云廠商的利潤空間，比如“公共云優(yōu)先”的阿里云,，但也會讓支持“混合云+大模型”部署的云廠商得到機會,。以去年年底落槌的宿州市政務云服務項目為例，由天翼云,、華為云,、浪潮云三家中標，服務要求中提到,，以“集中+分布”為建設原則,，“各自保障政務云平臺可靠運行，同步推進供應商政務云平臺間的信息共享”,。

城市AI底座,，正在加速上升。能否充分滿足深度用云的需求,，是“云+大模型”踏上政企賽道的一道必答題,。

日漸滾燙的“云+大模型”市場，正在迎來黃金發(fā)展期,，成為公有云廠商的歷史性發(fā)展機遇,。

讓千行萬業(yè)不錯過大模型浪潮，在智能時代上桌吃飯,?！霸?大模型”這頓火鍋宴，終會讓我們說一句：“真香”,。