云廠商這些年的生態策略一變再變，而AI大模型更是某種“催化劑”，助推著云廠商向以“開放”為基準的生態策略加速邁進。這篇文章里，作者針對云廠商的生態之變做了解讀，一起來看一下。

在過去的傳統云計算時代，云廠商“狂奔”十年，生態策略一變再變。從“總集成”到“被集成”，云廠商將大包大攬做業務的模式，轉變為將更多的應用交給具有自研能力的ISV廠商來做。

如今，AI這個杠桿則是將這個策略更向前推進了一步。

“唯一不變的是變化”，這句話出自2023年變化最大的云廠商，阿里云CEO吳泳銘的全員信中。作為多年位居國內三朵云榜首的阿里云而言，公有云和被集成是2023下半年以來最大的兩個變化，也是2024年的重點方向。

同樣地，阿里云的這種變化也映射在2023年國內云廠商的整體戰略定位中。它所對應的是，未來AI大模型時代，云廠商在生態里要扮演的角色也在悄然發生變化。而如今，云廠商又多了一個戰略杠桿，即通用大模型。

“如果將分析的63種生成式AI應用于各行各業，將為全球經濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長?！边@種預測出自于麥肯錫的《生成式人工智能的經濟潛力：下一波生產力浪潮》報告。

一個共識的觀點是，2023年是大模型快速發展的一年，2024則將是各種AI應用在產業側爆發的一年。在此背景下，企業對生成式AI的需求急劇增長，這種需求的上漲將會直接影響到提供AI算力的云巨頭廠商們。

在過去的傳統云計算時代，云廠商“狂奔”十年，生態策略一變再變。從“總集成”到“被集成”，云廠商將大包大攬做業務的模式，轉變為將更多的應用交給具有自研能力的ISV廠商來做。

如今，AI這個杠桿則是將這個策略更向前推進了一步。

幾個信號是，2023年12月，負責推進政企業務的關鍵人物蔡英華從阿里云離職，全面擁抱公有云策略；此外，騰訊云再次強調成本，加強生態和自研產品策略；華為云也更是和一眾企業加速推進戰略合作。多個信號背后對應的是，在從云向AI大模型邁步的新時代里，過去的總集模式更在被加速拋棄，以華為云、阿里云、騰訊云為首的云廠商都在進一步尋求生態開放。

另一邊，于ISV和軟件廠商而言，各企業也都主動紛紛加入到云廠商的大模型生態來重塑自身應用，根據不完全統計，在過去的幾個月時間里，伴隨著云廠商生態政策的逐漸明朗，越來越多的ISV開始擁抱云生態，加速涌入其生態池。

就當下而言，于云廠商來說，大模型不僅是拉動其云計算市場份額增長的一個新杠桿，也更在成為其以“開放”為基準的生態策略加速邁進的催化劑。

一、從“被集成”到MaaS，云巨頭的生態接力棒

2023年，是阿里云走“被集成”路線的第五年。

與此同時，這一年阿里云內部也迎來了巨大的組織變動。首先，最大的戰略變化便是拋棄過去的“行業+區域化”，轉而宣布“AI驅動、公共云優先”的路線，并對此戰略進行了大刀闊斧的改革。在過去一年中，阿里云CEO這一接力棒從張建鋒手中遞給張勇，后來又交到吳泳銘的手中。

值得一提的是，負責推進政企業務的蔡英華，也于2023年12月13日從阿里云離職。

從張建鋒卸任到吳泳銘上任，再到蔡英華離職，一個再明顯不過的信號是，大模型時代下，阿里云將加速改進此前進行的并不徹底的“總集成”模式。而這也正是吳泳銘剛上任便強調的戰略路線，即“回歸公共云，縮減線下項目”。

在過去的幾年里，包括阿里云在內的國內云廠商，在定制化項目側的進展并不順利。如今，阿里云提出的公有云優先戰略，客觀來看，雖短期政務相關業務會帶來一定程度的影響，但長期來看將作為良性效應為阿里云提供助力。

同樣，騰訊云也在2022年開始便宣布“被集成”的戰略。在更多年前，馬化騰就說過，要把騰訊的半條命交給合作伙伴。至今，騰訊云被集成的收入已增長了500%。

實際上，“沖到臺前做大哥”也恰是國內所有云廠商的最初探索模式。

從短期來看，做總集成更有利于云廠商接到大單，在成長初期不僅能夠探索垂直領域的具體場景，還能夠增加行業know-how的積累。然而這種模式帶來的利潤率并不向好。長期來講，云廠商做總集既影響利潤率，還影響其自身業務形態發展。

因此，能看到的是，在過去的幾年時間里，不論是線索伙伴、產品開發伙伴，還是咨詢或售后伙伴，各家都在采取持續發力的階段，通過資金、云算力折扣，再或者是培訓等等幫助自身生態內的企業加速成長。

而在如今，這種被集成形態則是又了新的抓手，即MaaS。

過去，國內云廠商的核心能力基本停留在IaaS層面的“計算、存儲和網絡”服務器相關三大件領域，對于PaaS層的云服務能力相較落后于AWS等一眾海外云廠商。

但實際上，云廠商的價值則是要向PaaS平臺發展的。“把IaaS、PaaS以及SaaS三者的優勢拿出來做可組裝的能力、能夠在平臺上做二次可組裝、最終實現業務和平臺的創新?！边@是2023年Gartner十大趨勢報告中對行業云平臺的釋義。

而這句話的關鍵詞則在于“組裝”，這也意味著云廠商要充分發揮的能力是PaaS平臺，這也是國內云巨頭近些年紛紛提出“被集成”的原因所在。

不過，其中的難點在于，對云廠商而言，其并不是所有的能力都實現了PaaS化，這就意味著生態伙伴不具備完全的服務能力；此外，在部分核心環節，云廠商還需要自身下場親自做產品（比如數據庫）以此來保證自身的高利潤率，因此完全意義的PaaS化和生態本身存在一定的沖突。

AI大模型，也或者說MaaS正在悄然改變這種模式。

截止目前，能看到的是，阿里云、華為云、騰訊云、百度云、京東云等云計算大廠都已經推出了MaaS服務。

MaaS為云廠商帶來的新增量具體體現在兩種方式：第一，API調用服務。比如在這個過程中，云廠商可以根據用量或者時間來收費。第二，給訓練、運行大模型提供AI算力服務。目前，隨著國內模型參數的逐漸提升，以及垂直領域模型的爆發，關于模型訓練的需求也在涌現。

對于生態而言，基于MaaS的模式，可以將生態伙伴統一拉至一個AI服務起點上，既規避了之前產品側的沖突（多一個新的服務產品），同時在MaaS的生態模型下，云廠商可以基于足夠強的利潤驅動以作為底層角色，為生態企業提供更為徹底和邊界清晰的服務保障。

可以說，相比此前，云廠商在IaaS和PaaS上的發力，MaaS的出現則為云廠商提供了新的增長空間。不僅如此，MaaS對于生態的一個更大價值則是，基于數據訓練表達的模型，讓客戶、開發者、創業公司和ISV等角色都聚攏在一起，一同降本增效。

從單純的PaaS到MaaS，云廠商的生態策略正在進化。

二、云廠商的大模型生態怎么樣了？

2023，國內云巨頭All in AI毋庸置疑。

從IaaS+PaaS市場來看，2023年上半年同比增長15.9%，創下近三年來同比增速新低。這組數據來自IDC發布的《中國公有云服務市場（2023上半年）跟蹤》報告。因此，大模型也就自然成為了云廠商的增長新抓手。

其中，AI生態則是其重要組成部分。

實際上，早在2022年底，阿里云就提出了MaaS模型理念，而這個時間點也正是海外ChatGPT剛剛火熱之時。在2023年的云棲大會上，周靖人表示，截止目前，百川智能、智譜AI、零一萬物、昆侖萬維、vivo、復旦大學等中國一半的大模型公司，都跑在阿里云上。

在具體提供的服務方式上，阿里云的開源社區魔搭一共提供兩種服務：一是開發者可以直接調用阿里云的算力和大模型訓練及推理平臺，后者是阿里云為生態伙伴提供一站式的服務；二是模型的二次開發，這種服務模式則是提供模型訓練和數據訓練，另外還會針對具體的業務場景進行調優。

簡單來看，一種是直接提供API接口，一種則是通過提供模型訓練能力，幫助企業對模型進行二次開發。

騰訊云進度同樣迅速。在2024年1月18日的騰訊云生態大會上，騰訊云公布了最新成績單，“過去兩年，騰訊云被集成收入同比增長200%”。而且發布了大模型后，騰訊云更是在被集成業務中，將80%-90%的業務收入分配給合作伙伴。

另外，騰訊云這兩年一直在加速“被集成”業務。實際上，從騰訊云提出“被集成”開始，便退出了“總集成商”這個角色，再到今天的MaaS模型，騰訊云的生態模式已然發生了巨大的轉變。從某種程度上講，騰訊云的MaaS也更有助于其自身沉淀垂直領域的行業know-how。

在過去一年中，隨著這種模式的不斷深入，騰訊云已經在醫療、金融、文旅、傳媒、政務、教育等十個行業積累了大量的資源。

而這些垂直領域大模型大部分都是有生態伙伴配合完成的。在垂直模型的建設中，各方的角色分配十分清晰。騰訊云的工作是提供PaaS層的能力，垂直領域的大型企業來提供數據和需求，最后再由專業的垂直模型建設團隊完成行業的私有化部署。

有迅速行動的還有華為云。據了解，在大模型生態方面，華為云采取面向軟件伙伴、服務伙伴、咨詢與系統集成伙伴三類伙伴的合作路徑。

其不僅支持盤古大模型的調用，也有各類開源模型和三方商業模型的搭建，從大模型開發到定制的過程，華為云還提供數據工程、模型開發和應用開發等多種工程化套件，幫助用戶構建獨立的數據集，并升級基礎模型。

從某種層面來看，不論是阿里云、騰訊云，還是華為云，其基于MaaS層面的生態建設相較之前態度更為開放兼容，同時也更果決，不論是算力層面還是數據層面，都有足夠強的空間給到生態伙伴。

截至目前，各家的MaaS生態模型基本已成型，其以算力為底座，上層的大模型收集、標注、預訓練等環節為抓手，作為生態武器，加速自身的生態構建，以為自身的大模型落地提供更強的配套支撐。

三、大模型時代，云廠商的“公有云”進化

實際上，從IaaS+PaaS+SaaS，到IaaS+PaaS+MaaS，這也正在云廠商在大模型時代的新盈利方式。而從親自做SaaS到開始探索MaaS，也意味著云廠商會將“被集成”的生態模式進行到底。

而這種生態模型對應的一個必然趨勢也恰是“公有云+AI”?？陀^來看，這種模式正在成為各家的公開選項。

從市場需求來看，一方面由于GPU算力短缺，公有云則可以極大地降低AI模型的成本。“現在已經可以看到有不少政企偏向公有云了?！币晃恍袠I人士告訴產業家，“成本比本地部署要便宜很多，3-4倍都不止?！?/strong>