技術浪潮湧向雲計算，百度借“文心一言”改變市場規則_風聞

在百度交出一份營收平穩、利潤超出預期的成績單之時，外界的注意力其實更多的轉移到了即將面世的“文心一言”身上。

早前，有消息稱百度新一代大語言模型“文心一言”將在3月完成內測上線，在財報電話會上這則消息得到了確認，李彥宏表示：“我們將首先在百度搜索中嵌入文心一言，並將於3月向公眾開放”。而據最新消息，3月16日，百度計劃在北京總部召開新聞發佈會，正式官宣文心一言，李彥宏及首席技術官王海峯都將出席。

生成式AI掀起的大語言模型浪潮到來，創業者、投資者及各路企業已經聞風而動，而這場技術風口所引發的熱潮不單單侷限於人工智能領域，大語言模型所需要的龐大算力也正在開啓新一輪算力儲備戰，這意味着，雲計算市場的競爭即將迎來新的機遇和變量。

新一輪“雲上之戰”

2010年，中國IT領袖峯會拉開了我國雲計算產業這十來年快速發展的序幕，上雲漸漸成為共識，隨後十幾年裏，行業巨頭如亞馬遜、微軟與谷歌，以及國內的BAT，都開始迅速佈局拓展相關業務。

而如今，國內雲計算行業正在進入一個新的發展階段。

根據Canalys 報告顯示，2022 年第三季度，中國大陸的雲基礎設施服務支出同比增長8%，達到 78 億美元，佔全球雲支出的12%。自第一季度以來，我國雲計算市場的增長率已經連續三個季度放緩，這次更是跌破至10%以下 ，而參考全球，2022 年全年，雲基礎設施服務總支出從2021年的1917億美元增長到2471億美元，同比增長為29%。

國內互聯網企業對雲的需求開始減緩，讓一直倚賴互聯網客户快速成長的雲計算行業暫時按下了“剎車鍵”。而在這種背景下，生成式AI驅動的新一代技術變革所需要強大的AI模型和海量數據，可以説恰到好處地為雲廠商尋求新的增長點指明瞭方向。

作為數字底座和新型基礎設施，雲計算是生成式AI技術的根基。尤其是像GPT這種語言大模型，相較於傳統AI算法最大的區別就是通過海量參數，提升了模型的精確度，而參數的指數級提升必然需要巨大的算力支撐。

根據 OpenAI的研究報告《AI and Compute》，2012 年起，AIGC模型訓練所需要的算力每隔3-4個月翻一倍，整體呈現指數型上漲趨勢。2012年-2018年，訓練AIGC模型所耗費的算力增長約30萬倍，而摩爾定律在相對應的時間內只有7倍的增長。不僅如此，產品運營側也需要算力，用户越多，意味着數據量越大，模型訓練量越大。

訓練成本自然也與日俱增。據估算，GPT-3的完整訓練成本達到466萬美元/次，一些更大的語言模型，訓練成本則介於200萬美元至1200萬美元之間。

雲業務依賴於用户和場景開發，生成式AI帶來的算力需求無疑也給雲廠商創造新增量。在投資機構A16Z發表的文章《Who Owns the Generative AI Platform?》中，應用程序公司平均將約20%-40%的年收入，用於推理和定製化的微調。這部分通常直接支付給雲服務提供商，以獲取實例或支付給第三方模型提供商，後者又將大約一半的收入投入於雲基礎設施。

對於全球各大雲廠商來講，AI計算正在成為雲計算市場上的新一輪競爭焦點，生成式AI引導的技術發展趨勢更是加快了他們對AI計算的爭奪步伐。百度也是其中一個，除了計劃將多項主流業務與文心一言整合，文心一言還將通過百度智能雲對外提供服務，為創業者創造新模式、發展新業態構建一個穩定的底層大語言模型。

算力之外的“較量”

早在2016年，隨着AlphaGO將深度學習的技術潛力帶到大眾視野，我國已經進入長達5年的AI算力儲備，如今生成式AI的落地應用，預示着大模型將成為未來AI產業化的主要路徑，新一輪激烈的算力儲備有望提前到來。但是，單純依賴大模型技術無法為產品提供持續的競爭力。

基於大模型技術在資金、數據、人才等硬性要求導致的高門檻，創業公司或者企業想要直接打造底層大語言模型的可能性很小，因此更可行的路徑是在巨頭提供的大模型技術服務上進行上層應用開發，跑出成功的商業落地模式。

而不同的行業、不同的企業及不同的場景，面臨着異常複雜的需求，垂直領域的數據、數據要素的流轉、面向場景的模型優化、工程化的解決方案等等，都關係到AI技術在具體業務或場景中的落地和改善情況，這也是建立產品競爭優勢的關鍵，而這對雲廠商提供的雲服務提出了更高的要求。

雲計算的巨頭們其實正在朝着這個方向發展。1月，微軟宣佈Azure OpenAI服務全面上市，通過該服務可以訪問OpenAI開發的AI模型，幫助企業將世界上最先進的人工智能模型應用於他們自己的業務需要。

在國內，百度的人工智能能力使其在語言大模型和人工智能基礎模型等領域構築了護城河，通過向公眾開放生成式語言大模型，也將幫助企業主和創業者在雲上構建自己的模型和應用。

當然不是所有的雲廠商都有能力為企業提供充足的技術支持，百度智能雲和文心一言之所以吸引了眾多企業，在於百度是全球為數不多、進行全棧佈局的人工智能公司。因而，百度智能雲能提供四層人工智能全棧能力，從雲基礎設施到包含深度學習開源框架的深度學習平台，再到大模型和最終應用，四層之間協同工作。

而且百度在各個層面都有關鍵自研技術，保證可以實現端到端的優化，從而大幅降低使用AI的成本，提升AI應用的實際效果。

對企業而言，在對算力、數據以及技術支持的強烈需求下，他們選擇雲廠商時，除了考慮算力、儲存等基礎雲服務，以後也將更側重框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、應用之間的協同。而從這個角度出發，這可能會根本性地改變當前雲計算市場的競爭規則。

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更長遠來看，當雲廠商紛紛進入了對AI計算的爭奪戰，伴隨着AI模型革新計算平台，雲計算市場的格局或許也會改變。

重塑全球雲計算格局

近些年，在雲計算市場上，雲服務使用者的多元化、分散化需求，以及對於成本控制迫切的期待，使得行業增長放緩後雲計算廠商的競爭形勢其實已經發生了一些變化。而今年，生成式AI所引爆的技術熱潮，讓人工智能進入了“大模型時代”，這必然為雲計算市場創造出新的增量。

率先打出一張“王牌”的微軟，顯然是第一個吃到紅利的。根據花旗的最新報告，ChatGPT目前可以給Azure OpenAI帶來6億美元的年收入增長，未來可能增長至36億美元。

生成式AI的發展規模越快，對雲計算的加成和推動就越大，而微軟在瞄準谷歌搜索市場的同時，其實也劍指雲計算。如果谷歌為了對抗微軟的威脅而改變現有的搜索模式，巨大的成本投入可能將谷歌拖入財務困境，一旦影響到谷歌雲，微軟便可以趁機挖走谷歌雲的客户。

變量不止在硅谷。3月，百度即將推出新一代的大語言模型“文心一言”，文心一言與搜索整合，既能提供更好的搜索和答案，還會帶來全新的交互和聊天體驗，極大地豐富內容生態和供給。

而無論是文心一言融入百度其他業務，還是通過百度智能雲將能力和服務開放，都將驅動百度智能雲快速進入新一輪的高質量增長週期。

更為核心的是，百度智能雲當前對傳統行業關鍵場景的痛點問題解決及服務的提升，讓文心一言大模型的發展潛力和能力釋放不僅僅侷限在內容和信息相關的行業，而是有機會深入到龐大的傳統產業。

其實，當前百度智能雲的迅速發展，很大程度上正是傳統企業帶動的。百度智能雲基於對行業特定痛點的理解，提供標準化AI解決方案，已經深入交通、製造、能源等傳統領域的核心場景。如智能交通，截至2022年底，以累計合同金額超過千萬元人民幣訂單計算，百度ACE智能交通解決方案已經被69個城市採用，覆蓋範圍較一年前的35個城市接近翻倍。

這和國內雲計算市場的發展趨勢相吻合。根據中信證券發佈的《通信運營商行業研究報告》顯示，互聯網行業雲需求在市場中的份額將持續回落，需求結構趨於穩定，傳統企業客户逐步成為上雲主力。

百度的財報也已顯示出傳統企業給雲廠商帶來的利好。2022年，百度實現營收1236.75億元，其中百度智能雲全年總營收177億，同比增長23%，這一增速遠高於其他頭部雲廠商。而長遠來看，未來通過文心一言等通用AI模型的技術迭代，更將有助於百度智能雲突破傳統領域更多的核心場景，為傳統企業提供更加優質的AI解決方案。

因此，當工業、製造業等傳統產業慢慢引領我國下一波雲遷移浪潮，雲計算市場的格局很有可能被攪動。

至於誰是最大的受益者，終究還是要看誰的技術護城河更深。

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