云服务新游戏：AI应用之争悬疑丛生

科技界的迭代总是让人应接不暇，目前云服务业仍在进入新的变化。

从去年的“大模型对决”到今年的“AI应用之争”，云服务进入了一个新的阶段，开启了多年来云计算的新技术变革。一群云服务巨头领略到了新技术的魅力，也让他们找到了新的发展路线，开始思考——“云 AI"，能孵化多少可能性？

但是在业界眼中，“云” AI“这意味着一个新的悬念:云计算将如何进化，它将走向何方？大模型的市场结构会发生什么变化？云服务巨头会扮演什么角色，扮演什么角色？大模型和AI应用能成为云服务提供商的第二增长曲线吗？

一系列的问题，大家都期待着答案的揭晓。

新阶段：AI应用成为重头戏

眨眼间，以大模型为代表的AI浪潮已经在中国涌动了近两年。公开数据显示，截至目前，已有190多个大型模型可以为公众提供备案和上线服务，注册用户超过6亿。

根据知名咨询机构埃森哲的最新调查，59%的中国公司计划在未来一年内继续增加数字化转型的投资，比去年增加了60%。％，与此同时，相当一部分中国公司希望抓住AI技术，不断创新，加快重塑。这不仅展示了各行各业对AI服务的隐性需求，也展示了大模型的巨大隐性商业价值。

这些信息和数字在模型领域的重要参与者云服务巨头眼中代表着技术创新和重大利益：随着大模型能力的不断迭代，商业价值会不断提升，用户数量也会不断扩大，最终形成新的业务逻辑和增长引擎。

大模型的应用确实改变了云行业。它不仅可以帮助行业客户实现基于AI能力的业务创新和升级，还可以带动基础设施的重构，带来上层应用的变化，而不同于以往的技术迭代。

回顾信息技术的发展历史，我们可以看到这种情况是前所未有的。在模型出现之前的很多年里，IT行业一直是“CPU OS “软件”这样的组合主角，但从那以后，计算、网络和存储的虚拟化使得计算率成为了一种流行资源，也使得云改变了基础设施的能力和形式。

而且到了今天这个新时代，“GPU 云 AI“这个新组合取代了它。在GPU为大型模型提供计算率支持的前提下，云服务提供商需要重建从底层到网络层的服务架构，而大型模型将带来从R&D到应用的重构。

这样就显示出当前云服务的变化和趋势：大型模型离不开云计算的未来。它的训练底层需要计算率、存储和网络。大型模型的升级和迭代将对计算率提出更高的要求。

与此同时，MaaS也成为云架构新的重要组成部分，成为云服务提供商竞相发力的重点，这将使大型云服务提供商的技术体系发生重大变化。随着云服务与大模型的深度融合，云服务提供商将通过云推广大模型的服务和应用规模。

因此，在经历了过去几年的低谷后，阿里巴巴云、腾讯云、百度智能云等云服务巨头都把AI作为未来发展的重点，重构自己的技术业务，从而带动业绩的增长。这些大公司发布的财务报告数据也表明，AI的收入比例正在逐渐增加。

今年8月，阿里巴巴集团发布的季度业绩显示，云智能集团在最新财季收入同比增长6%至265.49亿元，其中AI相关产品收入同比增长3位数。

根据百度集团公布的2024Q2财务报告，智能云收入为51亿元，同比增长14%。AI收入占9%，高于上一季度的6.9%。

在与作者的交流中，很多业内人士表示，新一代云计算已经开始出现辉煌——云计算行业的新一轮变化也在到来，由此衍生出来的技术迭代、产业落地、商业转型将持续多年。

同时，云服务巨头在AI领域的深度参与和大量投资，逐渐消散了去年推出的“大模型对决”的硝烟，大模型带来的AI应用成为当今的亮点。

这就意味着，以MaaS平台和AI原生应用为核心的全新云服务生态已经出现，以AI技术改造的应用软件将在生态中发挥更重要的作用。

由于云行业的“马太效应”，数据、计算能力、存储等底层资源将由少数云服务巨头主导，云服务的商机将逐步向PaaS提升。、MaaS、SaaS层聚集，特别是SaaS，从研发到商业模式，都会发生根本性的变化。

目前，云服务巨头一方面以大模式全面升级改造自己的产品，另一方面导出不同行业，帮助客户和合作伙伴快速开发AI应用。

例如，腾讯的数百个产品已经访问了腾讯的混合元模型，并通过智能升级扩大了付费用户基础。据报道，今年第一季度，腾讯会议收入同比翻倍，企业微信收入同比增长200%。同时，腾讯帮助许多企业客户开发AI原生应用，以更高效、更简单的方式快速访问生产场景。

由此可见，在以大模型为代表的国内云行业AI浪潮的推动下，“新型云服务提供商”已经到了一个新的阶段，“大模型和应用淘汰赛”已经开始。在这样的背景下，云服务巨头开始了又一轮残酷的竞争。

巨人竞争：优势和弱点

对一些处于变革阶段的国内云产业云服务巨头来说，之所以说“算率”、“大模型”、AI应用程序之所以如此，是因为它们渴望不断的新机遇。

正因为如此，随着云服务巨头技术和服务的不断完善，每个家庭都希望通过AI在2024年变得更加激烈。 大模型 在AI应用“竞争中，找到自己的方向和玩法。

一些AI行业专家指出，随着各自技术体系的完善，云服务巨头将围绕AI进行不同维度的竞争。许多云服务巨头的推广和参与，不仅会迅速显示与AI相关的商业模式的效果，还会对包括AI生态圈在内的AIR&D、AI能力、AI应用、AI模型迭代在内的各个行业的建设产生深远的影响。

如今，国内云服务巨头的AI布局越来越清晰。腾讯云善于在生成式AI的加持下培养SaaS服务，华为云不断增加自己的“朋友圈”，拥有盛腾AI芯片。、通讯运营商云继续发力AI算率。

从很多业内人士的角度来看，阿里巴巴云和百度智能云在一批竞争激烈的云服务巨头中极具代表性，可以说形成了目前国内云和AI发展的两极，各有优势和弱点。

在2023年，阿里经历了业务组织结构的重大调整，云业务成为集团的战略焦点。阿里云建立技术服务体系的思路非常清晰。云服务通过从底层计算率到AI平台再到模型服务的全栈技术创新，以IaaS层为基础和底座，加上PaaS层的容器、中间件、数据库、大数据计算、数据仓库和数据湖，支持MaaS层的基本大模型和行业大模型。

与此同时，阿里希望与大量的AI公司进行业务合作。自2023年以来，阿里已经投资了大量的AI公司，智谱AI、百川智能，零一万物，MiniMax、阿里出现在月亮暗面等头部创业公司的融资中。投资模式可以节省时间，增强阿里云生成AI业务的实力。

但问题是，阿里巴巴云近年来的停机事件(包括最近阿里巴巴云盘的bug)正在反复考验阿里巴巴云的品牌和声誉。作为大型基础设施服务，建立和破坏重建服务信任体系的成本非常高。

而且，从业绩来看，虽然阿里云的收入规模比以前有所增长，但最新一季的收入仍然只有6%。如何让“AI 如何保持领先地位，然后与其他竞争对手保持距离，赶上世界顶级云服务提供商的步伐，公共云的组合仍然面临着巨大的挑战。

与阿里巴巴云不同，百度智能云一直以AI推动云。从官方宣布“文心一言”开始到现在，百度智能云推出的与大模型相关的云计算产品已经包括从底层基础设施到大模型开发应用，再到AI原生应用开发的端到端，不断升级百度智能云的“云智能一体化”结构，加快百度的业务和营收结构重构。

随着“云智一体化”架构的完善，百度在AI芯片、框架、模型、应用等方面都有了布局，形成了一条“智能闭环路径”。但是在网络层面，AI的原生应用并不是简单的复制传统软件和移动互联网APP，而是为客户解决了很多过去无法解决和处理的问题，这将对百度的“云智一体”战略、大模型产业生态、AI的原生应用生态构成很大的挑战。如何为企业级用户提供更高效的赋能工具，是百度智能云下一步需要面对的挑战。

许多业内观察家和研究专家指出，阿里巴巴云和百度智能云是国内云服务提供商的两大典型代表。他们的云和AI技术体系非常完善，他们的业绩正在回升。同时，他们需要面对许多测试和问题。

这说明目前国内云服务市场处于结构性调整阶段。在国内AI模型收入真正到来之前，由于技术和服务架构升级、应用产品落地、以AI为核心的新生态建设等因素，新一轮的云计算技术变革将持续多年。

此时，将开始“淘汰赛”，很多资金、技术、服务实力较弱的“玩家”，将逐步被淘汰，或被主流玩家收购。

淘汰赛：如何突破？

有业内观察人士表示，云行业的“淘汰赛”往往是通过降价来进行的。云行业是一个“烧钱”的重资产行业。此外，企业客户的年度IT支出是固定的，市场处于股票竞争状态。哪个云服务提供商扩大了更多的客户，赢得了更多的大订单，必然会影响其他云服务提供商的业绩。

云巨头的逻辑是，通过降价，可以提高云计算在不同领域的渗透率，扩大用户数量和粘性，也可以通过普及计算率，释放技术红利，将非互联网行业从简单云推向深层云，从而形成规模效应，不断降低边际成本，获得更高的利润，从而实现新的资源采购和R&D投资，从而巩固竞争优势。

AI模型也是如此。今年五月，各云服务巨头纷纷大幅降低大模型调用价格：

例如，字节跳动旗下豆包的主要模式，将企业市场的定价调整到0.0008元/千tokens，比行业平均价格便宜99.3%；Qwen-Long输入价格为0.0005元/千tokens，阿里通义千问GPT-4级主力模型，降幅达97%，导出价为0.002元/千tokens，降幅达90%。...强烈的降价，使得大型创业企业在价格上难以抗衡。

“显然，云服务巨头的降价主要是为了扩大市场和用户数量，这将是他们的长期策略。”上述行业观察人士估计，今年开始的大模型“淘汰赛”将持续三年左右。云服务巨头希望通过降低大模型调用价格，刺激调用频率的大幅增长，减少计算成本，逐步盈利。

而且，价格的一次又一次下跌可以吸引大量的开发者和生态合作伙伴。在这个过程中，其他大型服务提供商会因为价格和费用而倒地，市场上的大型服务提供商很少，这就是云服务提供商推动“淘汰赛”的目的。

然而，一些专家认为，这也反映了云服务巨头的大模型思维需要改进。相比之下，OpenAI旗下的ChatGPT每年花费数十亿美元进行研发、培训和人工成本。这说明大模型的技术资金门槛很高，需要不断升级，需要更多的投入，风险很大。

目前，国内科技巨头在大型平台上呈现出相似的趋势，大型产品和服务的同质化问题突出。关键是大型AI模型对云服务巨头的进一步增长起到了很大的推动作用。随着投入的不断增加，AI是否会像这些巨头预期的那样带来越来越多的回报，这是未知数。

专家指出，在一两个足够好的基础大模型的基础上，其他巨头企业实际上应该关注计算率、数据、大模型培训等中间层服务，或者从大模型衍生出来的真正能创造价值的应用领域。“现在的云服务巨头可以算是悬念迭起，AI大模型对他们的真正挑战还在后面。”

结语

的确，大模型和AI应用给云服务巨头带来了新的变化和期待，但也带来了新的挑战。相比之下，外国科技巨头在探索大模型方面要扎实得多。

现在，亚马逊、微软、谷歌等巨头企业，都是通过投资或自主研发的方式推出大型商品。特别是微软，在云、软件、AI模型等方面，已经走出了一条清晰的道路，这三大业务紧密相连，相互补充。围绕这三大业务，微软不仅逐渐形成了包括IaaS层和PaaS层。、为了扩大自己的业务范围，SaaS层的全面业务布局，并积极进行投资并购。

上述行业专家指出:“从微软的例子来看，他们已经建立了良好的业务周期。第一，大模型的应用消耗了大量的计算率，可以带动云服务的收入增长。第二，大模型会优化软件的应用功能和感受，促进软件业务收入的增长，发现新的用户需求，进一步促进大模型的成熟。

然而，这些做法、想法和经验并不能给国内的云服务提供商和大型服务提供商带来太多的帮助。由于中美云服务市场、客户需求、技术服务等诸多差异，国内云服务提供商在面对大模型时并没有太多的例子可以参考。在模型问题上，中美云服务提供商会有越来越多的差异。国内大型服务提供商需要找到自己的节奏、特点和优势。

目前国内大模型和AI应用服务还处于起步阶段，市场规模和行业成熟度有待提高，空间巨大，竞争激烈。在这种情况下，如何培养大模型的刚需用户群体？如何划分大模型的业务边界？大模型如何成为稳定长期的业务增长引擎？大模型如何保护隐私和数据安全，应用于各行各业？

只有通过不断构建健康、自主、可控的大模型生态，吸引越来越多的企业家、开发者、合作伙伴和客户，大模型和AI应用才能真正成为各行各业智能升级的“刚需”，形成新的生产力，从而真正展现改革创新的新动能和优势。

本文来自微信微信官方账号“一点财经”（ID：yidiancaijing），作者：一点.大科技组，36氪经授权发布。

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