Oracle在“AI雲戰”比AWS、Azure的優勢：多雲、無競爭、收費低訓練快_風聞

編輯/宇婷

各大雲服務提供商正爭相與需要計算資源的人工智能初創企業簽訂合同，以追趕ChatGPT的製造商OpenAI。

即便是ChatGPT把全世界的雲計算公司，從雲基礎設施的底層，拉入AI，多雲環境依然很重要。

競爭激烈的雲計算領域中，一個令人意想不到的早期領先者是長期落後於雲計算領域，並因其過於激進銷售策略而在一些長期客户中產生信譽問題的——Oracle。

根據外媒的報道，**至少有6家風險投資支持的AI創業公司，包括Character.ai和Adept AI Labs，主要依靠Oracle進行雲計算。**相比於Amazon Web Services或Google Cloud，Oracle可以更經濟地運行復雜的機器學習模型。

從Oracle自身的角度看：Oracle作為相對傳統的老牌廠商，其優勢可以總結為三點

• 服務器硬件以滿足AI公司的需求。

• 不像Google和Microsoft過於創新，對創業公司有潛在威脅。

• 贏得AI雲戰可能更多取決於交易，而不是技術細節。

Oracle只佔雲市場不到5％的份額，遠遠落後於Amazon、微軟和Google。在雲的創新性上，口碑不及前三家。Oracle的雲收入約為AWS在同期的收入的1/20。

海外媒體報道：“兩位使用Oracle Cloud的AI創業公司創始人表示，該公司從其服務器硬件中受益，特別是連接處理器的電纜，以降低運行大型機器學習模型的公司的價格。這些模型支持ChatGPT等複雜聊天機器人或服務，如Midjourney和Stable Diffusion，這些服務可以根據簡單的文本描述生成逼真的圖像和視頻。這些服務背後的機器學習模型比其他形式的AI用於分析和預測更加計算密集，並且需要通過能夠快速傳輸大量數據的電纜、適配器和交換機連接服務器。”

“Oracle憑藉價格吸引了一些初創企業。MosaicML在測試所有主要雲提供商時，Oracle一直比其他雲提供商便宜23%至33%，該公司的創始人兼CEO Naveen Rao説。例如，當MosaicML租用雲端圖形處理單元來訓練一個開源的圖像檢測模型DeepLabv3+時，Google收費44.87美元，AWS收費38.80美元，而Oracle收費29.94美元。“

”在Oracle上，這個過程速度更快：在Google Cloud上訓練這個模型大約需要90分鐘，在AWS上大約需要70分鐘，在Oracle上只需要60分鐘。”

“MosaicML進行了類似的測試，涉及另一個圖像識別模型ResNet-50，發現Oracle比Google Cloud便宜50%至80%，比AWS便宜25%至50%。這些數據反映了當時的價格狀況，可能已經有所變化。（MosaicML表示無法測量Azure的成本，因為微軟不會提供按需成本數據）。”

“MosaicML的雲成本數據是針對開發自動駕駛汽車或網絡圖像搜索引擎軟件的視覺識別模型的，這些新一代的人工智能公司正在開發大型語言模型，例如Character和Adept，儘管它們都租用了相同的基於雲的GPU處理器，但它們有稍微不同的需求。為了有效地訓練這些模型，雲提供商必須擁有可以快速在數據中心的處理器之間傳輸大量數據的硬件。”

Oracle能夠做到這些有幾點原因：

1、晚進入市場，反而能夠捕捉到AWS、Azure的缺點

2、硬件優勢

3、Azure並不一定直接面相用户，很多購買發生在用户與OpenAI之間。這一點，也恰恰是因為微軟為OpenAI提供了堅定的服務支持。

從外部因素的角度看：

多雲非常重要。

企業Perplexity是Azure的客户，但也測試了Oracle和其他雲提供商以評估價格。

另外，友商AWS在一定程度上憑藉其專為此類工作負載設計的Graviton服務器芯片贏得了一些使用AI模型的客户。但AWS的大部分AI業務來自運行較小的AI模型的公司，可能不適合大型模型。

Oracle雲的首席技術官Greg Pavlik在接受採訪時表示，其數據中心硬件配置了專門用於運行圖像識別模型和近年來的大型語言模型等大規模AI任務，以搶佔不斷增長的市場。

Pavlik曾強調：“我們能夠這樣做，是因為我們進入遊戲的時間晚了。”

芯片，是長期鎖定客户的原因之一。反過來，客户也不希望自己被芯片鎖定，避免自身被限定在一個雲之中。

本文參考海外記者Aaron Holmes的報道。