奇偶派（jioupai）原创
作者|叶子
编辑 |钊
图源：文心一格创作
云计算在中国发展的第14个年头，迎来了拐点时刻。
在过往主力客户——互联网企业的上云需求趋于稳定之下，未来中国云市场的发展动力将更多地来自传统行业的企业客户。
客户群体的变迁，带来不同的使用场景。这也意味着云计算市场14年来，固有的产品结构和竞争格局将发生重大变化。
在这样的背景之下，AI大模型，或者说生成式AI的出现恰逢其时，将带来AI产品的大爆发，出现满足千行百业需求的新解决方案。
这也让即将对外输出中国生成式AI“文心一言“的百度智能云，有了打破行业现有格局的绝对实力。
正如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖称，文心一言将根本性地改变云市场的游戏规则。
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云生意的变化：
从“批发”到“零售”
互联网客户的上云需求，正在趋于稳定。
经过互联网行业数年的高速发展后，国内的互联网用户渗透率已经超过70%，与云计算需求密切相关的电商、网络视频等主要行业的渗透率已经处于高位平衡。以借电商赛道起家的阿里云与借泛娱乐赛道起家的腾讯为例，旗下淘宝、天猫的销售GMV与王者荣耀平均日活逐渐趋于稳定。
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因此，对于互联网公司而言，在没有新的商业模式与技术的大幅变革前，受到当前业务渗透率饱和的影响，云与IT相关的开支也将逐步从扩张期走向稳定阶段。
云厂商需要寻找新的增长点。
国际研究机构Canalys认为，全球云服务市场前三大云厂商（亚马逊云科技、微软Azure和谷歌云）的客户中，约有60%来自传统行业。这预示着中国云市场的下一阶段发展动力也将来自传统行业。
实际上，行业中已潜藏迹象。优刻得合作拓展线负责人蒋剑彪说，“原来我们整个云行业的收入，占比主要来自互联网和泛互联网行业；但疫情之后，我们发现一个现象，收入体系已经从原先的互联网行业向泛企业转型，渗透到千行百业。”
我国不同领域IT开支（亿元）
资料来源：Gartner，中国信通院，中信证券研究部预测
但当云厂商转向时，他们发现传统企业的需求与互联网企业存在显著差异。
在过去的泛互联网行业中，企业需要的是“资源”产品，云厂商做的是“批发”生意，对外批量输出算力、存储等标准化产品即可。量越大营收越高。
但是在传统企业里，生产场景多且复杂，再加上每家公司的状况完全不同。云厂商需要深入企业的生产环境进行沟通，针对场景痛点提供针对性的解决方案。此时，云厂商们面临的便不再是算力的“批发”生意，而是定制化解决方案的“零售”模式。
总的来说，便是客户的改变与其需求的变迁，对云服务厂商的能力侧重点与商业模式提出了新的要求——企业不再需要纯粹的算力资源支持，而是更需要云厂商聚焦具体场景，加强应用落地，提供针对性的智能服务。
但对于云厂商来说，定制化服务并不是一门好生意。一个客户一个方案，上千个客户就需要有上千个方案，再叠加工程师团队的人力成本与至少一月起的交付流程，导致云厂商到手的收益已然寥寥无几。
如果翻阅从事人工智能软件研发和应用的上市公司财报，可以发现一个特点，人工智能商业化目前多是定制化服务项目的形式，产品标准化程度以及可复制性都较低，需要持续研发投入；而规模化应用的局限，使得高额的研发投入难以摊薄，运营成本较高，因此人工智能公司一直处于“烧钱”多、难盈利的局面。
云厂商分外怀念“批发资源”时代，可以“躺着赚钱”。
如何实现AI产品标准化，最终变定制化服务为通用服务，是云厂商门要考虑的问题。同时，这个问题的另一面，也是在帮助传统企业降低获取AI能力和服务的门槛的产品，实现AI普惠。
可以说，AI大模型的突破性进展，或者生成式AI的出现恰逢其时。
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时代变迁：
从“手工作坊”到“大工厂”
大模型通过从海量的、多类型的场景数据中学习，并总结不同场景、不同业务下的通用能力，掌握特定的特征和规则，成为具有泛化能力的模型底座。
云厂商或者企业客户，基于大模型进行应用开发或面对新的业务场景时，只需将大模型进行微调（例如在下游特定任务上的小规模有标注数据进行二次训练），或不进行微调，便可方便快捷地打造出解决场景难题的智能解决方案。
AI开发从“手工作坊”进化到“大工厂”。这也标志着通用智能时代来临。
百度即将推出的文心一言及通过智能云输出的文心大模型能力，即是通用智能时代的标志性产品。
通用智能时代，真正支持一家云企业突围的能力，一定是大模型的水平。而MaaS即大模型即服务，也将成为人工智能公司的核心商业模式。
大模型打开了AI大规模商业化的道路。通过调用“AI大模型服务”，每个企业都可以以一个较低的成本，拥有其独属的“人工智能专家”，达到大幅降低开发门槛，专注快速推出解决方案和产品，使前线业务更加灵动、敏捷的效果,更好地迎接未来新商业环境带来的机遇和挑战。
如此，随着AI产品将会出现爆发式的增长，人工智能将真正无处不在。能够提供大模型的企业，将变成类似水电煤一样的基础设施运营商，向千行百业方便快捷的输出各种人工智能能力，真正实现AI普惠。
这就是文心一言背后的大模型为百度智能云带来的最大价值之处，也是百度创始人李彦宏敢放言称文心一言是改变云计算的game changer的根本原因。
实际上，如果仔细观察百度智能云的业务方向，我们会发现其侧重点早已改变，更多地注重PaaS与SaaS层面上的提供通用化的智能服务。
以调度场景为例，百度智能云打造的通用AI产品“智能调度系统”目前已经落地全国63个城市，通过智能红绿灯控制交通流量。智能化改造后的城市交通网络，可以把通行效率提升15%至30%。这个“智能调度系统”还广泛用于电力能源、城市水务等行业。
在文心一言面世前夕，沈抖表示，面临汹涌而来的产业智能化，百度智能云的目标是为企业供能打持久战的、经过验证的AI弹药库。一方面用AI解决关键场景中的痛点问题；另一方面，通过不断获得的反馈，持续优化技术，为客户提供高性价比的AI服务。
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百度智能云的“新墙”
大模型，属于少数人的“战争”。
通常决定AI大模型“质量”的核心因素是四个，分别是算力、算法、数据的质量与数量，还有应用层面的最终反馈。
相对应的，哪家企业能在芯片、框架、模型、应用四大层面做到统一布局与高效协同，哪家企业就能在通用智能时代筑起新的“护城河”。
而站在当下，唯一在四个层面都占有优势，非深耕人工智能领域多年的百度莫属。
大模型的第一道门槛，首先是算力。
浙商证券的分析报告称，支撑ChatGPT算力基础设施至少需要价值超40亿元的的芯片，且训练成本极高。
百度拥有自研AI专用芯片“昆仑”，是国内唯一一款经历过互联网大规模核心算法考验的云端AI芯片，可以实现为大模型训练提供强大的算力支持的目的。实际在某些场景，用昆仑芯替代非国产芯片，实现成本降低了65%。
在框架层，百度有位居中国深度学习平台市场第一的飞桨平台，它提供了从便捷开发、高效训练到满足多端多平台推理部署的全栈能力，提升了训练大模型的效率。
在模型层，百度的文心已在多个垂直行业完成落地应用，积累了大量的行业相关知识，未来通过“大模型+微调”的方式，可以在各个行业快速推出适合的模型。
此外，百度文心大模型还有着一个独特的优势，那就是其背后百度的海量中文语料库，在如此大量的中文数据喂养之下，文心也将毫无悬念地成为“最懂中文”的大模型。
百度智能云还进一步对算力、框架、模型的能力进行了封装，推出集合版的“AI大底座”，目标是进一步降低企业获取AI能力的门槛，可以快捷、低成本地实现“AI能力的随用随取”。
在应用层面，百度人工智能技术已经在制造、城市、金融、能源等领域实现大规模应用。百度智能云能第一时间获取企业的反馈信息，快速向下层传递，在层层优化之后，再向上提供更优的产品与服务，完成百度与企业之间、四层技术栈之间的闭环，为企业提供更加优质的服务。
也正是百度十几年来于人工智能行业的深耕，让其拥有了先进且完备的四大技术栈，并在技术与数据层面均能傲视群雄，成为企业想拥有人工智能能力的首选云商。
可以说，论人工智能的综合实力，目前国内没有任何一家公司拥有接近百度的实力，也没有任何一家公司可以挑战百度，而这，正是百度筑起的人工智能云“新墙”。
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写在最后
通用智能时代，中国AI市场将迎来爆发性的需求增长。企业数字化、智能化转型进程提速都将成为其成长的催化剂。
在这种变化之下，云厂商们受到了极为强烈的冲击，谁能提供智能服务，谁就能契合新时代需求，打破现有格局，成为领跑者。
但能实现AI大模型商业化的企业却少之又少。战略、算力、算法、数据、实践经验缺一不可。
但机会总是留给有准备的人。百度智能云深耕人工智能十多年，早已筑起“新墙”，此次则有望借由文心一言带来的创新机遇，成为云计算市场的game changer。
