ChatGPT，雲服務商們的全新“雲”陣地？

随着ChatGPT在全球範圍内的“大火”，圍繞“AI+”的産業浪潮再次席卷整個TMT行業。但從目前的市場回報來看，大衆對于ChatGPT在C端市場的應用體驗反應更直接一點，而對于技術相對晦澀、難以感覺的雲計算市場，則反應比較冷淡。

但在這場由ChatGPT掀起的巨大聲浪中，雲計算其實扮演着十分重要的角色。比如，ChatGPT的模型訓練需要大量的資料資源和計算資源，雲計算則為模型的開發和運作提供了強大的技術基礎，這或許也是國内外衆多雲廠商選擇跟進ChatGPT的原因所在。

配圖來自Canva可畫

ChatGPT離不開雲廠商

近來随着ChatGPT的關注度持續提升，微軟正式推出了内置ChatGPT的搜尋引擎，谷歌則釋出了Bard，國内網際網路廠商百度、阿裡、京東、360等，也都密集宣布大模型技術進展以及類ChatGPT項目計劃。不難發現，這些試圖涉足ChatGPT的雲玩家，都是在戰略儲備（技術、資源、資金等）上有着明顯的先發優勢。而衆巨頭之是以如此積極，其背後原因不言而喻。

首先，是ChatGPT為代表的AIGC技術十分耗錢，而國内外頭部的雲巨頭個個家底雄厚，足以滿足其應用訓練需求。簡單來說，以ChatGPT為代表的AIGC技術，背後需要依靠強大的AI模型和海量資料，其所需要的雲服務算力成本也自然十分龐大。

據SimilarWeb資料，2023年1月ChatGPT官網總通路量為6.16億次；據《Fortune》雜志，每次使用者與ChatGPT互動，産生的算力雲服務成本約0.01美元，如果使用總投資30.2億元、算力500P的資料中心來支撐ChatGPT的運作，至少需要7-8個這樣的資料中心，基礎設施的投入都是以百億計的。

而對于參與其中的阿裡、騰訊，亦或是國外的谷歌、亞馬遜等廠商而言，其資金實力雄厚，足以覆寫投入大模型訓練的雲基建建設成本，不用擔心後續資金停滞的問題。另外，未來大模型訓練成本的降低，也需要來自雲服務廠商的支援。

其次，各路雲廠商本身背靠大流量的應用平台，具備豐富的應用環境和創新背景。比如，360可以借助其在PC和移動端的雲安全能力，做成ChatGPT的雲安全應用；阿裡、京東可以借助其電商平台做聊天以及營銷版本的ChatGPT應用；百度等搜尋公司也可以嵌入類似應用。總之，基于其億級流量入口的基礎條件以及豐富多樣的應用環境，ChatGPT選擇與雲廠商合作自然是勢在必然。

雲廠商亟待更新“開源”

也正是因為雲廠商與ChatGPT存在這層“唇齒相依”的關系，是以在雲廠商面臨“增速下滑”的背景下，開展其與AI語言大模型訓練的合作，或将對其“開源”極有助益。

今年2月初，亞馬遜、谷歌母公司Alphabeta，相繼釋出了截至2022年的财報。而在更早之前，微軟也釋出了截至2022年12月31日的2023财年第二财季财報。三家财報中的雲業務闆塊中，亞馬遜雲計算業務的增速已經下降到了20%，而在此前的2022年一季度、二季度和三季度分别達到了37%、33%、27.5%，四季度可謂是2014年以來的最低增速，這極大加劇了市場對雲服務市場增速的擔憂。

無獨有偶，谷歌雲與微軟雲也都呈現出了類似的“特征”。公開資料顯示，微軟包括Azure、GitHub、伺服器産品、企業和雲服務在内的“智能雲”業務收入為215億美元，同比增長18%，較三季度的20%增速有所下降。谷歌雲業務的增速，也從2022年前三季度的43.8%、35.6%和37.6%，下降到了32%。

類似地，國内雲服務商的增速下降也已是擺在“明面上的事情了”。據去年11月17日釋出的阿裡雲季報顯示，其增速已經降至4%，首次跌至個位數，在此之前其整體增速已經連續三季度低于15%了，創下了多年來新低；與此同時，騰訊雲、華為雲等前四大雲廠商也都呈現出增速下跌的态勢。在此背景下，“開源”就成了雲服務商的全新訴求，而AI大模型訓練無疑為其打開了新的空間。

首先，AI大模型訓練會為雲廠商貢獻大量的直接營收。據投資機構A16Z的研究資料發現，

生成式AI中的近乎一切，都會在某個時刻通過雲托管的GPU（或TPU）。無論是對于訓練模型的模型提供商和科研實驗室、執行推理和微調任務的托管公司，或是兩者兼顧的應用程式公司，每秒浮點運算（FLOPS）都是生成式AI的命脈。是以，未來生成式AI裡面将有大量的資金，最終流向基礎設施。

A16Z估計，應用程式公司平均将約20%-40%的年收入，用于推理和定制化的微調。這部分通常直接支付給雲服務提供商，以擷取執行個體或支付給第三方模型提供商，後者将大約一半的收入投入于雲基礎設施。據此推算，生成式AI将有10%-20%的營收将直接流向雲服務商。另外，很多初創自有模型的企業，将會将其多達幾十億的風險投資中的大部分，用于支付給外部雲服務商身上，用于訓練自有大模型。對于大體量的雲廠商而言，這樣的新興市場無疑是特别值得期待的事情。

其次，生成式AI或将推動整個雲服務行業的整體更新。據OpenAI測算，自2012年以來，全球頭部AI模型訓練算力需求3-4個月翻一番，每年增長幅度高達10倍。但根據摩爾定律，晶片計算性能每隔18-24個月才能翻一番，也就說晶片性能遠遠跟不上AI訓練的算力需求。拿具體案例來說，雲計算發展到今天，随着資料密集型場景越來越多——比如大型開放式遊戲，此前以CPU為核心的計算體系架構開始暴露短闆：一方面，計算和網絡傳輸之間的時延較大；另一方面，資料遷移量增大，無法滿足高帶寬需求。

比如，雲計算從業務處理為中心轉向資料處理為中心，CPU更多是在處理網絡事務而不是用于計算，這相當于資料中心部署的很多伺服器，被白白浪費了。此時，解決之道是不再借助CPU，而是打造隻為雲計算服務的晶片，相當于雲上的Windows系統。

為此，雲廠商們也有了自己的想法。比如微軟、阿裡雲等廠商均加大了自研晶片的力度（比如自研CIPU），試圖将AI引領下的“算力自由”牢牢掌控在自己手裡。與此同時，邊緣計算更受重視，用于邊緣計算的伺服器資源算力支援正在急速擴張，正在引領新一輪的行業周期更替。

雲服務或将迎來價值重估

随着全球雲市場的大模型比拼白熱化，國内雲廠商們針對中國的本土情況，也在思考着雲與AI的結合方式。近期，各大雲廠商财報後電話會議中透露出了一些關鍵信号。在百度2022年四季度及全年财報電話會上，李彥宏講道：“人工智能正在以一種巨大的方式改變許多行業，我們相信文心一言會是改變雲計算的game changer。”

同時，在阿裡Q3财報後會議中，阿裡巴巴集團董事會主席兼CEO張勇也表示：“全力投入生成式AI大模型建設，并為市場上風起雲湧的模型和應用提供好算力支撐。”當然，無論是先發的微軟，還是後發的AWS、谷歌、百度，在這個技術發展的早期，下任何結論都為時尚早，但無論成敗，作為“必需品”的雲服務都将因為大模型的爆發迎來重估時刻。

一方面，ChatGPT的疊代與訓練均離不開算力、資料和技術，在ChatGPT被廣泛運用的背景下，底層基礎設施（IaaS）将迎來新一輪景氣度上行，同時也将倒逼雲廠商提高算力，進而滿足海量資料排程的需求。

據國盛證券報告《ChatGPT需要多少算力》估算，GPT-3訓練一次成本約為140萬美元，ChatGPT一個月要消耗3萬多片A100。如今更新後的GPT-4的訓練成本更是隻多不少，動辄上百萬甚至上千萬美元的訓練成本并不便宜，但對于阿裡、微軟、谷歌這樣的巨頭而言也還是可以接受，但對于沒有雲資源的初創公司而言，則算得上是天價了。這意味着，ChatGPT與雲的結合将更為緊密。

另一方面，ChatGPT的孵化也将反哺雲廠商的AI能力，随着ChatGPT與雲産品的加速融合，行業加速朝“自動化”、“數智化”發展程序，産品競争力進一步夯實，商業價值也将逐漸顯現。

從行業來看，随着産業進入“深度用雲”時代，基于雲計算的AI能力逐漸得到了企業與行業的驗證，AI與雲的結合能夠降低企業上雲的門檻，同時憑借AI的深度學習能力發揮資料價值，為企業搭建更好的“用雲”路徑。具體來說，随着AI大模型技術的成熟，未來整個AI應用的創新門檻更低（成本更低、疊代更快），初創企業可以基于大模型創新而不是底層的晶片層和架構層創新。同時，企業在用雲時候更多會基于雲服務廠商的大模型成熟度，來選擇雲廠商。

雲格局大洗牌？

值得一提的是，微軟的高層在宣布接入ChatGPT之後，曾對外表示：“ChatGPT或将帶動微軟雲超越亞馬遜雲。”同樣的話，百度CEO李彥宏也說了一遍，他表示文心一言帶來的優勢，将可能引導百度智能雲進入市場第一。從兩大巨頭的高層表态來看，ChatGPT或将給雲行業帶來新的大洗牌。

從全球範圍來看，AWS第一、Azure第二、阿裡雲第三的局面，已經持續了很長時間了，從IDC的資料來看，至少五年内這種3A格局未曾打破過。這種格局不僅是3A之間未曾打破，而且是在3A後面的諸多雲廠商也都未能再進身一步，比如緊随其後分居第四、第五位的谷歌雲、IBM，始終被前三名的巨頭壓制着。

回看國内市場來看，阿裡雲一騎絕塵的領先者優勢也已經保持多年，市場佔有率第一很難撼動。阿裡雲之後騰訊雲與華為雲輪流做老二，百度智能雲穩居第四，第四之後的雲廠商很難完全突破前面幾大雲廠商的“銅牆鐵壁”。

從整個行業來看，雲廠商格局的固化，一方面來自于先發優勢，帶來的更多客戶、更大規模形成的規模優勢壁壘；另一方面則來自于持續不斷的技術創新，帶來的個性化服務能力和高利潤率。比如亞馬遜雲最新推出的雲财務管理戰略，微軟高達44%的雲經營利潤率，都是這方面的代表。

結合全行業來看，目前宣告盈利的雲服務企業中，也僅有亞馬遜雲、微軟雲和阿裡雲，對比之下排名第四的谷歌雲，在去年還曾因為雲服務發展不及預期、持續虧損等原因宣布進行裁員。谷歌雲尚且如此，其他排名靠後的雲服務商的處境可見一斑。可見，在這種“馬太效應”之下，即便排名靠後的雲服務商再努力，在現有的格局之下仍然很難取得突破。

但随着ChatGPT的出現，這一局面或将得到徹底變化，這是因為更接近前端的應用普及對雲服務下半程的競争至關重要。簡單來說，雲服務的前期階段，各路雲服務商的競争重點都在于底層的基礎設施（IaaS），但随着越來越多的廠商進入該領域，提供通用服務的IaaS變得越來越同質化了，價格戰之下彼此之間都很難有客觀的利潤和自己的特色。

相比之下，以PaaS和SaaS建設為重點的應用和平台創新，則将給企業帶來更多的機會，這種機會一則展現為利潤，二則表現為應用生态與IaaS的結合能給雲廠商帶來更差異化的創新，會對其原有生态形成新的回報閉環。

而ChatGPT這種應用，對于形成這種應用閉環就極為必要。就如同無代碼平台能夠迅速崛起，是源于其打破了開發與應用的壁壘一樣，ChatGPT作為中間層就像一個黑箱，使用者隻需要提出需求就可以自動生成代碼，而無需了解其中的含義。這種難以抗拒的應用“魅力”使其可以輕易觸達更多使用者，使用者在免費使用過程中就會不自覺成為潛在的雲廠商客戶，或許這正是微軟雲以及百度智能雲，紛紛表示ChatGPT将為其打破行業固有格局提供戰略契機。

需要指出的是，目前ChatGPT技術的落地還存在一些不确定性，能否确實成為産業網際網路的全新應用也還需要時間驗證。據《中國電子報》采訪相應行業人士得到的答案是：“ChatGPT仍是個不成熟的産品，目前炒作的意味更濃，未來能不能真正帶來産業價值還是一個未知數。”可見，ChatGPT離真正的産業化還有相當距離，至少還需要不少的時間，是以還需對其保持樂觀謹慎的态度。