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

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

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

但不知道大家發(fā)現(xiàn)沒(méi)有,，隨著AI大模型被納入云服務(wù)的版圖，給云廠商帶來(lái)的商業(yè)化營(yíng)收增長(zhǎng),，似乎與大模型技術(shù)本身的熱度并不匹配，有幾個(gè)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(xiàng)目小,，后期續(xù)費(fèi)意愿成謎；文本任務(wù)用云量低,，AI原生應(yīng)用沒(méi)有大爆發(fā),，ToC業(yè)務(wù)沒(méi)想象中賺錢；用戶擔(dān)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(xiàng)目周期長(zhǎng),，需求復(fù)雜,，定制成本高,，利潤(rùn)低……

不過(guò)，經(jīng)過(guò)將近一年的“文火慢燉”,，“云+大模型”的“火鍋局”，終于有了點(diǎn)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(wù)、行業(yè)智能化的項(xiàng)目上,，拿單中標(biāo)成果猛增,。天翼云,、移動(dòng)云等運(yùn)營(yíng)商云的市場(chǎng)份額增長(zhǎng),，這一年來(lái)也格外亮眼,。

如何理解云服務(wù)市場(chǎng)接下來(lái)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(kāi)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(xùn)練大模型，各行各業(yè)自己購(gòu)買GPU,、搭建開(kāi)發(fā)平臺(tái)和本地?cái)?shù)據(jù)中心,，相當(dāng)于自己批量買食材、租門店,、開(kāi)私人餐廳,、只給自己人吃，成本過(guò)于高昂,。而公有云擁有彈性,、可擴(kuò)展的特點(diǎn)，能夠提供源源不斷的計(jì)算力,，類似中央廚房統(tǒng)一進(jìn)貨,、食客按需拿取。所以,，不是私廚吃不起,，而是火鍋更有性價(jià)比。

對(duì)大部分企業(yè)和用戶來(lái)說(shuō),，將大模型的訓(xùn)練和重型任務(wù)的推理,，放在云服務(wù)平臺(tái)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(jià)比更優(yōu)、智能化更快的選項(xiàng),。

盡管2023年初大模型引發(fā)了云市場(chǎng)的“狂熱”,，現(xiàn)實(shí)中，云廠商的大模型相關(guān)業(yè)務(wù),，還涉及大模型商業(yè)化的漸進(jìn)性,、算力基礎(chǔ)設(shè)施的投入產(chǎn)出比、與原本業(yè)務(wù)體系的整合,、全棧工具鏈的打造,、客群關(guān)系等復(fù)雜因素。

結(jié)果就是,，大模型給公有云市場(chǎng)帶來(lái)的收入增速,，并沒(méi)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(kāi)始懷疑“云+大模型”是供應(yīng)商在“講故事”、偽命題,。

不過(guò),，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(wù)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(wù)，遲早會(huì)等來(lái)上桌吃飯的一天,。

這一天已經(jīng)來(lái)了,。

2023年第四季度，云市場(chǎng)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(guān)產(chǎn)品的云廠商,，都陸續(xù)中標(biāo)了政企的數(shù)字化項(xiàng)目,。比如11月，百度智能云中標(biāo)了“中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型金融場(chǎng)景應(yīng)用系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)采購(gòu)項(xiàng)目”,；騰訊云中標(biāo)了“瑞金醫(yī)院市數(shù)字醫(yī)學(xué)創(chuàng)新中心醫(yī)學(xué)大模型平臺(tái)研發(fā)”項(xiàng)目,。

IDC《中國(guó)公有云服務(wù)市場(chǎng)（2023上半年）跟蹤》報(bào)告顯示，運(yùn)營(yíng)商云天翼云,、移動(dòng)云在IaaS業(yè)務(wù)中增速?gòu)?qiáng)勁,，把握成為算力基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)會(huì)。

總體來(lái)看,，經(jīng)過(guò)一年的文火慢燉,，“云+大模型”市場(chǎng)在2024年迎來(lái)了一個(gè)熱辣的開(kāi)局。而望向更遠(yuǎn)一點(diǎn)的未來(lái),，形勢(shì)還會(huì)繼續(xù)“滾燙”下去,。

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

政策方面，在剛剛召開(kāi)的“AI賦能產(chǎn)業(yè)煥新”中央企業(yè)人工智能專題推進(jìn)會(huì)上，已經(jīng)明確強(qiáng)調(diào),，要夯實(shí)發(fā)展基礎(chǔ)底座,，把主要資源集中投入到最需要、最有優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域,，加快建設(shè)一批智能算力中心……打造從基礎(chǔ)設(shè)施,、算法、人工智能平臺(tái)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(dòng)著一些觀望中、謹(jǐn)慎的政務(wù)/大型央企,，跑步進(jìn)入到AI大模型賽道,，成為云廠商的客戶。

市場(chǎng)層面,，經(jīng)歷了2023年的緩慢復(fù)蘇,，越來(lái)越多的企業(yè)已經(jīng)深刻認(rèn)識(shí)到，不能再坐等市場(chǎng)紅利回歸,，要主動(dòng)轉(zhuǎn)型,、優(yōu)化成本結(jié)構(gòu)、引入智能化技術(shù)降本增效,，才能保持企業(yè)在內(nèi)卷市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力,。當(dāng)上云數(shù)字化、AI智能化,，成為企業(yè)部門無(wú)法再拖延,、不能再等待的選項(xiàng)，也會(huì)涌現(xiàn)出更多大模型相關(guān)項(xiàng)目,。

所以不難預(yù)測(cè),，2024將是“云+大模型”業(yè)務(wù)狂奔的一年。

那么接下來(lái)，云廠商要如何經(jīng)營(yíng)好AI時(shí)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(méi)有鮮明的品牌認(rèn)知度和獨(dú)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(jìng)爭(zhēng)的,。這就像是云廠商希望擺脫的缺乏差異化,、利潤(rùn)率低的IaaS模式。

通過(guò)MaaS（模型即服務(wù)）模式獲得商業(yè)增長(zhǎng),，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(jìng)爭(zhēng)力。

不難看到,，市場(chǎng)表現(xiàn)優(yōu)秀,、接單不斷的云廠商，都有著非常強(qiáng)的“AI心智”,，是各自的尖刀型產(chǎn)品——大模型,，帶來(lái)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(guān)基礎(chǔ)設(shè)施,，像是浪潮云的AI服務(wù)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(kù)、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(chǔ)設(shè)施，是公有云廠商的商業(yè)切入點(diǎn),。

云廠商要撬動(dòng)行業(yè)客戶,，打磨有說(shuō)服力度的“尖刀型產(chǎn)品”，至少?gòu)娜齻€(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化：

1. 投產(chǎn)比,。云廠商的大模型的能力增強(qiáng),、AI算力成本下降，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),，通過(guò)云服務(wù)來(lái)應(yīng)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(jié)合飛槳來(lái)優(yōu)化大模型的訓(xùn)練效率,，降低用戶的訓(xùn)練時(shí)間成本。

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

3.服務(wù)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(shù)人才儲(chǔ)備,，AItoB這門生意要把大模型真正下沉到市場(chǎng)，還是一件任重道遠(yuǎn)的工作,。云廠商的解決之道,，就是“海底撈式”的全面服務(wù)，提供從數(shù)據(jù)清晰到模型訓(xùn)練到應(yīng)用部署的一站式Mass服務(wù),，以及上云,、更新、運(yùn)維等全生命周期服務(wù),。

以華為昇騰AI云服務(wù)為例,，除了算力，還提供異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN,、全場(chǎng)景AI框架昇思MindSpore,、AI開(kāi)發(fā)生產(chǎn)線ModelArts等一系列AI底層開(kāi)發(fā)工具與技術(shù)平臺(tái)。

總結(jié)一下,，AI大模型的到來(lái),，改變了云市場(chǎng)的基礎(chǔ)規(guī)則和商業(yè)模式，也是云廠商的商業(yè)切入點(diǎn),。只有將“大模型業(yè)務(wù)”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(wàn)業(yè)智能化帶來(lái)了全新的機(jī)遇,。可以說(shuō),，每個(gè)行業(yè)的每個(gè)場(chǎng)景都值得融入大模型,。但我們往往會(huì)忽略一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：不同行業(yè)的AI底蘊(yùn)、戰(zhàn)略,、資源,，是千差萬(wàn)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(chǎng)景,，以波狀推進(jìn)落地,。

具體來(lái)說(shuō)，第一波由技術(shù)積累較為深厚的數(shù)字原生型企業(yè)主導(dǎo),，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(duì)低、但生成式AI落地場(chǎng)景多的行業(yè),，如教育,、通信、文娛,、政務(wù)等跟上,。此外，AI大模型也會(huì)在傳統(tǒng)實(shí)體行業(yè),，如農(nóng)業(yè),、能源、建筑業(yè)等,，開(kāi)始探索,，逐漸產(chǎn)生一些可復(fù)制的標(biāo)桿案例。

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

金融智能化，將是2024云+大模型的最主要落點(diǎn),。

那么,，金融客戶眼中，什么才是美味的大模型呢,？

細(xì)節(jié)有很多,，但對(duì)于商業(yè)化來(lái)說(shuō)，兩點(diǎn)至關(guān)重要：

一是安全,。

金融場(chǎng)景在風(fēng)控,、安全、效率等方面有著嚴(yán)格的要求,，中美博弈,，讓英偉達(dá)顯卡、TensorFlow開(kāi)發(fā)框架,、Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)等AI基礎(chǔ)設(shè)施的可持續(xù)與安全性,，打上了問(wèn)號(hào)。因此,，自主研發(fā),、可規(guī)模出貨,、滿足金融行業(yè)實(shí)際應(yīng)用的國(guó)產(chǎn)替代產(chǎn)品,，也在去年成為金融客戶采購(gòu)的重點(diǎn)，比如華為云的GaussDB,、昇騰AI芯片,、騰訊云數(shù)據(jù)庫(kù)TDSQL等。

二是精細(xì),。

大模型落地,，要兼顧對(duì)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(wù),。華為云深入挖掘金融應(yīng)用場(chǎng)景,，推出金融 PaaS 3.0，助力保障金融業(yè)務(wù)的高性能,、高可用,；百度智能云開(kāi)元智慧金融解決方案，結(jié)合金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景認(rèn)知打造,，可以提煉海量金融專業(yè)知識(shí),；京東云峰會(huì)上推出的言犀大模型,，在通用知識(shí)基礎(chǔ)上，也沉淀了京東金融行業(yè)Know-How,。

這些針對(duì)性的行業(yè)解決方案,，才能讓金融+大模型落到實(shí)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(chǔ)設(shè)施的自主可控也是大勢(shì)所趨。接下來(lái),，我們一定會(huì)看到云廠商為了打動(dòng)金融客戶的味蕾,，從根技術(shù)的源頭打造AI原料，并且“食不厭精膾不厭細(xì)”,，巧手烹制更適配金融的“云+AI”方案,。

政務(wù)云，上升中的城市AI底座

普通大眾,，怎么因AI大模型的到來(lái)而受益呢,？城市AI底座，就像一鍋用各種數(shù)據(jù),、應(yīng)用與服務(wù)熬成的“鍋底”,，讓身處其中的人們，經(jīng)由政務(wù),、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(jìn)入到深水區(qū),。

一方面，政企對(duì)AI重視度上升,。

幾年前大型政企就陸續(xù)開(kāi)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(chǎng)飽和度的提高,，增速開(kāi)始趨緩,。

而大模型的到來(lái),，在云上獲取大模型，有天然的成本優(yōu)勢(shì),，再一次激活了政企云市場(chǎng)需求增長(zhǎng),。2023百度云智大會(huì)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(wù)領(lǐng)域應(yīng)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(jī)會(huì),，也是爭(zhēng)奪的重點(diǎn)領(lǐng)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(guò)“萬(wàn)企上云”的洪流。而進(jìn)入深度用云階段,，政企客戶對(duì)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(qiáng)烈,。

多云采購(gòu)，會(huì)分走一些云廠商的利潤(rùn)空間,，比如“公共云優(yōu)先”的阿里云,，但也會(huì)讓支持“混合云+大模型”部署的云廠商得到機(jī)會(huì)。以去年年底落槌的宿州市政務(wù)云服務(wù)項(xiàng)目為例,，由天翼云、華為云,、浪潮云三家中標(biāo),，服務(wù)要求中提到，以“集中+分布”為建設(shè)原則,，“各自保障政務(wù)云平臺(tái)可靠運(yùn)行,，同步推進(jìn)供應(yīng)商政務(wù)云平臺(tái)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(chǎng),，正在迎來(lái)黃金發(fā)展期,，成為公有云廠商的歷史性發(fā)展機(jī)遇。

讓千行萬(wàn)業(yè)不錯(cuò)過(guò)大模型浪潮,，在智能時(shí)代上桌吃飯,。“云+大模型”這頓火鍋宴,，終會(huì)讓我們說(shuō)一句：“真香”,。