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在AI大模型的推動下，云服務不再僅僅是資源的提供者，而是成為了智能化轉型的加速器。本文將探討云計算如何從傳統的資源驅動型向技術和業務驅動型轉變，并分析云巨頭如何在大模型生態革命中邁出關鍵一步，開啟智能化發展的“黃金時代”。

2024年注定是云計算發展的關鍵時間節點。

過去兩年多時間里，云計算行業被討論最多的話題就是“降價”，在市場增速放緩，甚至有企業高呼“下云”的背景下，云廠商紛紛打出了“價格牌”，導致整個行業陷入到了“低水平內卷”的境地。

如今，在大模型的促進下，千行萬業的智能化轉型愈演愈烈，而云化算力作為靈活高效、性價比極高的算力資源獲取方式，正在成為各AI廠商新的算力底座。如果說芯片是智能時代的“石油”，那云化算力就是AI發展的“新能源”。

新舊業態的轉變，對云計算的影響絕不僅僅是輿論層面，屬于云計算的“黃金時代”或許才剛剛開始。

01 下一代云，正在變得智能

IDC《聚焦平臺能力，支撐智能化業務發展》報告指出，2022-2027五年間中國公有云市場年復合增長率將達到26.9%，其中PaaS增速最快，為30.5%，SaaS（軟件即服務）緊隨其后為28.7%。當云計算的基礎設施建設完成后，中國公有云市場正在從資源驅動型延伸至技術和業務驅動。

圖片IDC《聚焦平臺能力，支撐智能化業務發展》報告

生成式AI和大模型的快速發展，也在加速推動PaaS成為下一代智能云的核心能力——作為承上啟下的中間層，PaaS層既要承擔IaaS層快速規?；瘮U張帶來的壓力，又要承載SaaS層軟件功能沉淀下來的可平臺化能力，PaaS層將成為幫助企業全方位構建和應用AI原生力的關鍵環節。

企業用戶對云的需求變化主要體現在三個方面：在云上獲得應用AI的能力、在云上獲得AI加持的工具、在云上實現以智能驅動的應用創新。

IDC認為，下一代云將是按需適配企業智能化發展的“智能云”，云是AI落地和發展的土壤，AI也會助推云平臺發展。技術層面，企業需要借助智能架構和系統，加速智能設施應用落地；在業務層面，企業需要利用云平臺的資源管理能力，提高工作流程的自動化水平，實現智能運營；在生態層面，企業需要依賴下一代云上的智能工具，提升產品開發效率和產業協同能力，實現智能創新。

顯然在經歷過去十多年的發展，當云計算遇到人工智能，尤其這一波的大模型，進化中的云計算正在變得更加智能。

02 云計算的“第二增長曲線”

生成式AI正在席卷千行萬業，想要拿到通往新時代的船票，“上云”可以說是第一選擇。生成式AI需要云計算，也為云計算提供了新的驅動力。直接的例子就是坐上OpenAI“副駕駛”的微軟。

4月25日，微軟發布了2024財年第三財季的財報，微軟云業務的整體收入為351億美元，同比增長23%；智能云業務部門收入達到267億美元，同比增長21%，其中Azure和其他云服務的收入增長31%，AI對Azure的收入貢獻提升至7%，高于2024財年第二財季的6%和第一財季的3%。

從蘋果的AI戰略來看，全場最大的亮點莫過于和ChatGPT的整合。用戶可以呼喚Siri，以及在全系統的寫作工具中調用ChatGPT，實現聊天機器人、圖像生成等功能，且這些需求會上傳到OpenAI的數據中心，在云端完成。也就意味著，AI推理將長期以“云端為主”，至少是三到五年中的常態。

事實上，國內市場也早有準備。比如華為云去年9月上線的昇騰云服務，除了滿足基礎的AI算力需求，還提供了高效長穩的大模型訓練環境和完備的工具鏈，千億參數行業模型的端到端開發，從過去的5個月縮短到了1個月。

同樣做出選擇的還有大模型廠商。有別于2023年初瘋狂囤芯片的景象，越來越多的大模型廠商開始在云上訓練和推理。比如MiniMax，沒有購買任何GPU，而是以相對便宜的價格租賃云算力。

不只是云廠商和大模型廠商，更多傳統產業領域的大中型企業，也已經將AI和云作為戰略方向。以汽車產業為例，預計未來5年智能網聯汽車將超過90%的滲透率，將累計上萬PB的數據量。

汽車行業的數據價值挖掘不充分，因此AI推動智能網聯汽車的數據應用是必然之路，基于云服務的自動駕駛數據閉環平臺，圍繞算力、算法、數據構建了端到端的AI底座。

如果將資源上云、應用上云看作是云計算的“第一增長曲線”，急劇增長的生成式AI需求，將為云計算帶來“第二增長曲線”，在基礎資源需求逐漸飽和時，為云計算行業開辟了新的增量市場。

03 云巨頭發力大模型生態

從去年開始，國內云巨頭All in AI毋庸置疑。

從IaaS+PaaS市場來看，今年上半年創下近三年來同比增速新低。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，阿里云CTO周靖人表示，截至目前，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。在今年年初的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。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。

04 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。另一方面，公有云的AI大模型模式也確實能在一定程度上拉動云廠商的增長。

從目前云廠商的商業模式來看，一種是API調用，按token字數收費；另一種則是為大型企業提供二次開發的服務，前者比拼的是云廠商自身的算力積累，后者則是依托于領域伙伴。

無論是阿里云、騰訊云，抑或是華為云，在過去一段時間里除了算力側的多重信號，最常見的便是垂直領域大模型的構建，即不論是基于本地部署還是公有云模型，先和部分垂直賽道頭部企業合作進行領域數據的訓練表達，最終訓練出面向專有賽道的領域模型。

同時基于雙方的協商，將其部分能力釋放到公有云的能力模型中，進一步加持基座模型的底層能力，并且將這種能力加持到自身的產品中，比如百度文庫，騰訊的騰訊會議，阿里的釘釘等等。

實際上，在大模型生態模式的探索方面，海外云廠商已經提供了一個例證。微軟Azure在ChatGPT被炒得火熱之時，并沒有選擇自研大模型，而是通過深度綁定的方式，直接基于GPT對外提供服務。

仔細觀察微軟的產品即可發現，其Windows、Office、Bing等軟件都開發了AI Copilot助手。這樣一來，微軟也就形成了由云-AI-軟件的商業閉環。

就現階段而言，云計算的增長引擎已經從價格渠道逐步向需求驅動、價值驅動轉變，勢必會倒逼云廠商改變市場策略，將資源投入到核心領域，繼而從低水平內卷重回理性增長的軌道。

如果把視角再放長遠一些，AI對云計算的顛覆才露出冰山一角，過去的云服務是以功能為中心的，未來將是以場景為中心，基于大模型的能力，打破功能的邊界，深入場景解決問題。彼時，云計算將漸漸剝離資源屬性，成為智能世界的底層系統。

新的大幕剛剛打開，新的能量也正在整合注入，新的浪潮已經開始洶涌起來。