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時間進入到2024年，接下來，云廠商要如何助力千行百業智能化？“云+大模型”市場，正在迎來怎樣的變化和發展？

如果一群人想聚餐，卻眾口難調，你會推薦他們去吃什么？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等相關產品，打得你來我往，令人眼花繚亂。

但不知道大家發現沒有，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，產出卻不高。

背后的影響因素有很多，比如：很多企業做大模型是嘗鮮性質，項目小，后期續費意愿成謎；文本任務用云量低，AI原生應用沒有大爆發，ToC業務沒想象中賺錢；用戶擔心隱私安全，不想把數據放到公有云上；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。

一、云+大模型，2024熱辣開局

有必要解釋一下，為什么千行百業智能化，云與大模型的“火鍋模式”更香。

要使用AI、訓練大模型，各行各業自己購買GPU、搭建開發平臺和本地數據中心，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，靈活調取AI算力，或者直接調用云廠商的大模型API，是性價比更優、智能化更快的選項。

盡管2023年初大模型引發了云市場的“狂熱”，現實中，云廠商的大模型相關業務，還涉及大模型商業化的漸進性、算力基礎設施的投入產出比、與原本業務體系的整合、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”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、行業智能化的食客不散、云服務輸送AI的“火鍋模式”符合產業邏輯，那么“云+大模型”業務，遲早會等來上桌吃飯的一天。

這一天已經來了。

2023年第四季度，云市場呈現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品的云廠商，都陸續中標了政企的數字化項目。比如11月，百度智能云中標了“中國郵政儲蓄銀行超大規模預訓練模型金融場景應用系統軟件開發采購項目”；騰訊云中標了“瑞金醫院市數字醫學創新中心醫學大模型平臺研發”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業務中增速強勁，把握成為算力基礎設施的機會。

總體來看，經過一年的文火慢燉，“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“滾燙”下去。

將大模型作為先進生產力工具的需求，相比去年，會迎來更大規模地釋放。

政策方面，在剛剛召開的“AI賦能產業煥新”中央企業人工智能專題推進會上，已經明確強調，要夯實發展基礎底座，把主要資源集中投入到最需要、最有優勢的領域，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業工具。政策利好不斷加碼，驅動著一些觀望中、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，經歷了2023年的緩慢復蘇，越來越多的企業已經深刻認識到，不能再坐等市場紅利回歸，要主動轉型、優化成本結構、引入智能化技術降本增效，才能保持企業在內卷市場中的競爭力。當上云數字化、AI智能化，成為企業部門無法再拖延、不能再等待的選項，也會涌現出更多大模型相關項目。

所以不難預測，2024將是“云+大模型”業務狂奔的一年。

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

二、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，依靠統一配方+配菜的模式，是很容易陷入同質化競爭的。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）模式獲得商業增長，云廠商必須首先擁有極為鮮明的“尖刀型產品”——大模型，形成自身的差異化競爭力。

不難看到，市場表現優秀、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、騰訊云的向量數據庫、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切入點。

云廠商要撬動行業客戶，打磨有說服力度的“尖刀型產品”，至少從三個方面進行優化：

1. 投產比。云廠商的大模型的能力增強、AI算力成本下降，對于企業來說，通過云服務來應用大模型，投入產出比更高，更有吸引力。2023年，我們也看到了很多探索，比如百度持續提升文心大模型的推理、邏輯能力，并結合飛槳來優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，而非簡單地調用大模型API，比如AI加持的高清攝像機、工業互聯網需要云+IoT+AI+網絡，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。由于轉型中的企業數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，提供從數據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開發生產線ModelArts等一系列AI底層開發工具與技術平臺。

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

三、金融行業，率先品嘗AI

大模型的出現，給千行萬業智能化帶來了全新的機遇?？梢哉f，每個行業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：不同行業的AI底蘊、戰略、資源，是千差萬別的。

AI大模型與垂直行業的融合，也不能一鍋亂燉，而是分行業、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字原生型企業主導，比如互聯網、電商、金融、企服等。第二波則數字化程度相對低、但生成式AI落地場景多的行業，如教育、通信、文娛、政務等跟上。此外，AI大模型也會在傳統實體行業，如農業、能源、建筑業等，開始探索，逐漸產生一些可復制的標桿案例。

其中，金融行業，就憑借極高的數字化水平、強烈的智能化意愿、龐大的業務體量、充沛的現金流等特點，成為第一波重點行業中的重點行業，也是大模型一戰中，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？

細節有很多，但對于商業化來說，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開發框架、Oracle數據庫等AI基礎設施的可持續與安全性，打上了問號。因此，自主研發、可規模出貨、滿足金融行業實際應用的國產替代產品，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、騰訊云數據庫TDSQL等。

二是精細。

大模型落地，要兼顧對行業特性的理解，精心調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，結合金融業務場景認知打造，可以提煉海量金融專業知識；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Know-How。

這些針對性的行業解決方案，才能讓金融+大模型落到實處。

金融客戶，上云用數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。

四、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，就像一鍋用各種數據、應用與服務熬成的“鍋底”，讓身處其中的人們，經由政務、交通、園區、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。

一方面，政企對AI重視度上升。

幾年前大型政企就陸續開始上云，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，百度智能云發布了基于大模型的數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，政企客戶對云上數據安全、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，正在迎來黃金發展期，成為公有云廠商的歷史性發展機遇。

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