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云計算轉(zhuǎn)型進行時:AI成了新角斗場

最話 FunTalk任雪蕓2023-04-28 10:06 數(shù)字產(chǎn)業(yè)
價格并不是云計算市場的唯一決定因素。

2016年開始,國內(nèi)外各路玩家涌入云計算賽道時,一場降價潮也迅速席卷了整個市場。

那一年,亞馬遜CFO Brian Olsavsky認為降價是稀松平常的一件事,他一度對外公開表示:“自2006年上線以來,亞馬遜對云計算產(chǎn)品進行了52次降價。”

國內(nèi)云廠商也在跟進,2016年的云棲大會上,阿里云對外宣布核心云產(chǎn)品最高降幅達50%,隨后騰訊云核心產(chǎn)品也進入全面調(diào)價期,最大降幅低至3折。

就是這樣的價格戰(zhàn),整整持續(xù)了三四年之余。這一時期,云計算相比傳統(tǒng)的IT設(shè)施,能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)彈性擴容和即買即用。一定程度上可以說,計算資源被云計算從農(nóng)業(yè)時代帶入了工業(yè)時代。

而在今年,阿里云在合作伙伴大會上,宣布核心產(chǎn)品價格全線下調(diào)15%-50%,存儲產(chǎn)品最高降50%,相關(guān)價格調(diào)整將在5月7日生效。

這也意味著,云計算市場迎來了新一輪的降價潮。據(jù)一位企業(yè)的研發(fā)負責(zé)人判斷,大方向上,各家云服務(wù)商的價格都會持續(xù)走低。

大降價必然會減少企業(yè)方在云計算方面的成本支出,價格競爭也必然會攪亂市場的一池春水,但是然后呢?

其實這個市場里的各個玩家,都很清楚,低價絕對無法構(gòu)建自身的競爭壁壘,一旦降價的速度超過摩爾定律,那么必然會反過來影響云廠商的利潤,并在這個重資產(chǎn)投入的行業(yè)里,長期攤薄企業(yè)的競爭力。

更關(guān)鍵的答案來自于采購方。現(xiàn)實是,對于大多數(shù)企業(yè)來說,云計算成本的權(quán)重究竟有多大?一位在線教育機構(gòu)的相關(guān)負責(zé)人告訴《最話》,在企業(yè)的成本結(jié)構(gòu)當(dāng)中,云計算的支出占比非常小。

而企業(yè)是要算總賬的,一定比例的降價固然可喜,但大家更看重的一定是,如何通過構(gòu)建數(shù)字化能力,來實現(xiàn)更大規(guī)模的降本增效,例如主營業(yè)務(wù)成本的降低,人效的提升等。

所以,隨著國內(nèi)云服務(wù)商們競爭的加劇,單純的彈性擴容對于企業(yè)上云的誘惑性越來越小,云計算市場開始進入下半場,企業(yè)上云的決定因素從“價格”向“易用、好用”發(fā)生了轉(zhuǎn)移。

那么,現(xiàn)階段的好用是什么?

趨勢其實非常明顯,從百度推出文心一言,到阿里云推出通義千問,再到騰訊的混元大模型,這一時期云計算無論是在IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))、PaaS(平臺即服務(wù)) 和SaaS(軟件即服務(wù))層,都和人工智能的關(guān)系越來越密切,企業(yè)也不再關(guān)心于基礎(chǔ)設(shè)施層面的“上云”,而是希望借助于AI的能力,推動云向業(yè)務(wù)的深入滲透。

區(qū)別于傳統(tǒng)云計算提供算力、存儲等資源以外,擁有人工智能的云服務(wù)商,能夠以更簡單、更通用的方式實現(xiàn)“AI的按需調(diào)用”,還能基于大模型來開發(fā)更多應(yīng)用。

為此,百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏在接受36氪專訪時表示,未來企業(yè)在購買云計算的時候不看底層算力,而是要看大模型的優(yōu)劣。

對于云計算的下一個十年,可以說,單賣算力的時代已經(jīng)過去了

01

從誕生起,云計算一直被認為是未來的發(fā)展方向、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)們的“第二增長曲線”。

但是,受互聯(lián)網(wǎng)增長紅利見頂以及政策監(jiān)管趨嚴的影響。從2021年開始,原本處在高速增長階段的云服務(wù)商們紛紛陷入了增速放緩的階段。從高峰時的超過50%的增速,一路跌至2022年的20%,甚至更低。

全球產(chǎn)業(yè)需求的消退,導(dǎo)致云計算行業(yè)增速失調(diào)。根據(jù)研究機構(gòu)TrendForce今年2月的預(yù)警,Meta、微軟、谷歌、亞馬遜這四家云廠商的服務(wù)器采購量可能從年增6.9%放緩至4.4%。

不過,拐點很快到來。在ChatGPT出現(xiàn)后,即使行業(yè)需求放緩,國內(nèi)外云服務(wù)商們也在積極將業(yè)務(wù)重心轉(zhuǎn)移至AI領(lǐng)域。可見云服務(wù)商們逐漸從上半場的“求速度”轉(zhuǎn)變?yōu)槁涞赜诋a(chǎn)業(yè)深處,去尋求更高的價值增量。

隨著第一波上云的完成,企業(yè)正在進入深度用云階段。AI與云的結(jié)合不僅能夠進一步降低企業(yè)上云的門檻,還能為企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)深度的智能化。

根據(jù)Gartner《2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線》報告,盡早采用復(fù)合型人工智能(AI)、決策智能等AI技術(shù)將給企業(yè)機構(gòu)帶來明顯的競爭優(yōu)勢,緩解AI模型脆弱性引發(fā)的問題,有助于捕捉業(yè)務(wù)背景信息,推動價值實現(xiàn)。

在人工智能發(fā)展初期,云服務(wù)商內(nèi)部,AI與云往往屬于兩個獨立發(fā)展的體系,在云計算早期售賣存儲等資源型產(chǎn)品為主的商業(yè)模式中,人工智能所發(fā)揮的價值也是極為有限的。

隨著AI 新時代的到來,以ChatGPT、文心一言等為代表的AI模型正在成為云計算行業(yè)下半場的重要驅(qū)動力,在這樣的趨勢下,推動“云智一體”已經(jīng)成為頭部云服務(wù)商們的共識。

今年4月中旬,阿里云智能首席商業(yè)官蔡英華對外表示,算力的飛速發(fā)展使數(shù)字化成為確定,使智能化成為可能。未來阿里云將以云計算為基石,以AI為引擎,參與到從數(shù)字化邁向智能化的劃時代變革中。

不過,有關(guān)“云智一體”的論述,最早其實是由百度提出的。2020年5月百度智能云發(fā)布了“云智一體”的戰(zhàn)略,推出云智一體1.0架構(gòu)。時隔一年,百度智能云升級為云智一體2.0,并在2022年9月升級為云智一體3.0。

與此同時,百度也是這一波“云智一體”趨勢中,為數(shù)不多具備人工智能全棧布局的公司,其在芯片、框架、模型、應(yīng)用四層都擁有領(lǐng)先自研產(chǎn)品,能夠在著四層架構(gòu)中實現(xiàn)端到端優(yōu)化,大幅提升效率。因此,百度智能云也成為了國內(nèi)第一個訓(xùn)練出大模型的云。

此外,2022年,在通過組織架構(gòu)調(diào)整,騰訊CSIG也完成了云與AI的磨合,云智一體的戰(zhàn)略逐漸清晰。

02

在AI產(chǎn)業(yè)鏈中,大模型基于海量、多類型場景數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)中,自主總結(jié)來自不同業(yè)務(wù)場景下的通用特征和規(guī)則,形成具備相當(dāng)泛化能力的底座。

相比傳統(tǒng)訓(xùn)練模式下的定制化AI模型,基于微調(diào)甚至不調(diào)整的狀態(tài)下,大模型即可適應(yīng)多場景的任務(wù)。對于云服務(wù)商而言,原本需要基于硬件資源、軟件能力、底層框架來服務(wù)客戶的過程,在大模型的通用能力下,能夠輕松實現(xiàn)多樣化需求,從而降低成本、提高效率。

在云計算時代,IaaS、PaaS和SaaS為大眾所熟知,而MaaS(模型及服務(wù))誕生于AI時代,正在作為一種全新的商業(yè)模式被市場接受。

隨著百度、華為、阿里、商湯等企業(yè)紛紛發(fā)布AI大模型,MaaS也成為了這些科技公司們發(fā)布AI大模型時普遍會提到的關(guān)鍵詞。

百度集團副總裁袁佛玉在出席一次公開活動中也表示,以文心一言為代表的生成式AI大模型將給云計算行業(yè)帶來根本性改變。云計算的主流商業(yè)模式將從IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù))變?yōu)镸aaS(模型即服務(wù))。

因此,在生成式AI的商業(yè)版圖中,云計算已經(jīng)成為了距離商業(yè)變現(xiàn)最快的那個行業(yè)。

相較于以往售賣算力和存儲空間,當(dāng)下外部開發(fā)者可以直接調(diào)用云平臺的大模型能力,在此基礎(chǔ)上開發(fā)AI應(yīng)用。

近日,在與《最話》等機構(gòu)交流時,百度智能云AI與大數(shù)據(jù)平臺總經(jīng)理忻舟就表示,百度智能云大模型平臺正在內(nèi)測,是全球首個一站式的企業(yè)級大模型平臺,不但能夠提供文心一言在內(nèi)的大模型服務(wù),還提供大模型開發(fā)和應(yīng)用的整套工具鏈。此外,值得注意的是,這個平臺還支持各類第三方大模型。

這樣的邏輯下,百度智能云其實在為云服務(wù)商們開拓了一條全新的商業(yè)路徑。

因為在不使用云計算平臺的情況下,企業(yè)依舊能夠基于大模型開發(fā)應(yīng)用。與此同時,在調(diào)用大模型能力時,企業(yè)則會間接地使用其背后的云平臺資源,云市場的增量空間迅速被打開。

就在華為最近的分析師大會上,華為副董事長、輪值董事長、CFO 孟晚舟也給出了最直觀的對比,她表示,到 2030 年,全球通用計算能力將增長 10 倍;AI 計算能力將增長 500 倍,云服務(wù)占企業(yè)應(yīng)用支出比例為 87%。

基于此,對于云服務(wù)商們而言,在新的商業(yè)模式下,借助于AI大模型,打破開發(fā)層和應(yīng)用層的壁壘,即可輕易觸達更多用戶,讓用戶在不知不覺中成為潛在的客戶。

03

李彥宏在接受36氪專訪時提出了一個重要的觀點:未來,當(dāng)人們在購買云計算服務(wù)的時候,他看的是你的模型好不好,而不是你底層的算力怎么樣,存儲怎么樣。

這意味著,未來對于擁有大模型的云服務(wù)商們而言,一定會從“賣算力”走向“賣模型”之路。

“過去,企業(yè)在選擇云廠商時更多關(guān)注算力、存儲等基礎(chǔ)云服務(wù)。現(xiàn)在,他們更關(guān)注框架、模型的質(zhì)量,以及芯片、框架、模型、應(yīng)用這四層之間協(xié)同是否高效”,袁佛玉在公開活動中表示。

由此可見,相較于單一的算力比拼,當(dāng)下云服務(wù)商們的競爭核心,將向模型能力的優(yōu)劣轉(zhuǎn)移。

決定AI大模型“質(zhì)量”的重要因素分別是算力、算法、數(shù)據(jù)的數(shù)量、數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此,對于云服務(wù)商而言,誰能在芯片、框架、模型、應(yīng)用四層做到統(tǒng)一布局、高效協(xié)同,誰就將在新商業(yè)模式下筑起新的城墻。

例如,作為行業(yè)里第一個實現(xiàn)人工智能全棧布局的百度,其自研AI專用芯片“昆侖”,是國內(nèi)唯一一款經(jīng)歷過互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模核心算法考驗的云端AI芯片。不僅能夠為大模型訓(xùn)練提供強大的算力支持,也能在一些場景使用中,代替非國產(chǎn)芯片,實現(xiàn)成本的降低。

在框架層,百度搭建了深度學(xué)習(xí)平臺市場第一的飛槳平臺,能夠提供從便捷開發(fā)、高效訓(xùn)練到滿足多端多平臺推理部署的全棧能力。在大模型的訓(xùn)練中,能夠提高效率。

基于模型層,目前百度的文心一言已在多個垂直行業(yè)完成落地應(yīng)用,基于文心一言所打造的百度智能云大模型平臺目前已經(jīng)與不同領(lǐng)域客戶聯(lián)合研發(fā),在智能辦公、旅行服務(wù)、電商直播、政務(wù)服務(wù)、金融服務(wù)五大領(lǐng)域打造行業(yè)樣板間。

當(dāng)然,不能忽視的是,百度文心一言背后還有海量的中文語料庫,同樣是擴大模型優(yōu)勢的基礎(chǔ)。

此外,百度智能云擁有全棧自研的AI大底座,是企業(yè)快速獲取AI能力的基礎(chǔ),能夠以快捷、低成本的方式幫助企業(yè)實現(xiàn)“AI能力的隨用隨取”。

04

如今,云服務(wù)商們已經(jīng)“動”起來了,這一次他們爭奪的核心是市場上潛在的“AI”客戶。

而相比于推進產(chǎn)品降價,對于云服務(wù)商而言,首先加速推進大模型成本的迭代和降低,走到業(yè)務(wù)深處,去幫助客戶降本增效,才是下一輪客戶爭奪戰(zhàn)中的核心。

在參加了3月27日,文心一言針對企業(yè)客戶的閉門會議后,一位企業(yè)人工智能專家告訴《最話》,在他看來,利用AI去給真實的垂直商業(yè)場景提效,已經(jīng)非常近了。就他所在的企業(yè)而言,過往需要大量的人工客服去閉環(huán)業(yè)務(wù),現(xiàn)在,他們考慮通過智能客服的方式,去節(jié)約公司的人力成本。

僅僅一個月后,4月25日,百度智能云就發(fā)布了智能辦公、旅行服務(wù)、電商直播、政務(wù)服務(wù)、金融服務(wù)五大領(lǐng)域的應(yīng)用模版,并表示已經(jīng)和企業(yè)在共同探索測試,比如和石墨合作測試AI 助手 "石小墨",能夠快速生成簡歷、合同、故事等各種內(nèi)容,未來經(jīng)過安全評估后上線。

根據(jù)百度的介紹,所有大模型的應(yīng)用落地,其實都在圍繞企業(yè)的降本增效展開。比如OTA行業(yè)所需要的智能客服,能夠降低客戶應(yīng)用智能客戶運營成本,在金融行業(yè)里的投研助手等應(yīng)用,則可以助力金融機構(gòu)實現(xiàn)用戶數(shù)量和用戶資產(chǎn)的雙增長。

的確,在第一波云計算浪潮中,國內(nèi)外各路云服務(wù)商的競爭重點均在于底層基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),隨著行業(yè)的飽和,提供通用服務(wù)的IaaS越來越同質(zhì)化,彼時的價格戰(zhàn)之下,每一家云服務(wù)商都沒有形成自己的特色,獲得客觀的利潤來源。

而在“云智一體”達成共識的時代,大模型與云產(chǎn)品的加速融合,需要各家云服務(wù)商夯實各自產(chǎn)品的競爭力,只有差異化的創(chuàng)新,才能突破原本行業(yè)中的馬太效應(yīng)。

據(jù)《最話》了解,自文心一言開啟內(nèi)測一個月以來,目前已完成了4次技術(shù)版本升級。從數(shù)據(jù)表現(xiàn)上去看,相較最初版本推理效率提升了10倍,模型算力利用率提升了1倍,在模型性能和成本上實現(xiàn)了大幅優(yōu)化,大模型推理成本降為原來的十分之一。

此外,忻舟在采訪中補充表示,基于算法的效果層面,文心一言上線以后也收到了很多反饋,根據(jù)不同反饋,內(nèi)部針對不同的類型,標注不同的數(shù)據(jù)做了持續(xù)的調(diào)整,在模型上的效果有了非常大的提升。

顯然,不止百度,所有的國產(chǎn)AI大模型都在和時間賽跑。在國產(chǎn)AI大模型推向市場的一個多月里,在幾乎所有的相關(guān)會議上,與ChatGPT的差距和追趕速度都是關(guān)鍵問題。

無論是提問者還是作答者,內(nèi)心其實都非常糾結(jié)。仿佛答案中的數(shù)字如果很大,會令人感到喪氣,如果很小甚至沒有,又會覺得是自欺欺人。

在上述交流活動中,百度智能云AI應(yīng)用產(chǎn)品部總經(jīng)理劉倩提供了另一個視角的答案。“我們要想想,追上ChatGPT的出發(fā)點或者最終目的是什么?我想最重要的還是要給中國企業(yè),或者中國的應(yīng)用,提供一個完全自主可控的基礎(chǔ)設(shè)施。”

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