在百度交出一份营收平稳、利润超出预期的成绩单之时，外界的注意力其实更多的转移到了即将面世的“文心一言”身上。
早前，有消息称百度新一代大语言模型“文心一言”将在3月完成内测上线，在财报电话会上这则消息得到了确认，李彦宏表示：“我们将首先在百度搜索中嵌入文心一言，并将于3月向公众开放”。而据最新消息，3月16日，百度计划在北京总部召开新闻发布会，正式官宣文心一言，李彦宏及首席技术官王海峰都将出席。
生成式AI掀起的大语言模型浪潮到来，创业者、投资者及各路企业已经闻风而动，而这场技术风口所引发的热潮不单单局限于人工智能领域，大语言模型所需要的庞大算力也正在开启新一轮算力储备战，这意味着，云计算市场的竞争即将迎来新的机遇和变量。
新一轮“云上之战”
2010年，中国IT领袖峰会拉开了我国云计算产业这十来年快速发展的序幕，上云渐渐成为共识，随后十几年里，行业巨头如亚马逊、微软与谷歌，以及国内的BAT，都开始迅速布局拓展相关业务。
而如今，国内云计算行业正在进入一个新的发展阶段。
根据Canalys 报告显示，2022 年第三季度，中国大陆的云基础设施服务支出同比增长8%，达到 78 亿美元，占全球云支出的12%。自第一季度以来，我国云计算市场的增长率已经连续三个季度放缓，这次更是跌破至10%以下 ，而参考全球，2022 年全年，云基础设施服务总支出从2021年的1917亿美元增长到2471亿美元，同比增长为29%。
国内互联网企业对云的需求开始减缓，让一直倚赖互联网客户快速成长的云计算行业暂时按下了“刹车键”。而在这种背景下，生成式AI驱动的新一代技术变革所需要强大的AI模型和海量数据，可以说恰到好处地为云厂商寻求新的增长点指明了方向。
作为数字底座和新型基础设施，云计算是生成式AI技术的根基。尤其是像GPT这种语言大模型，相较于传统AI算法最大的区别就是通过海量参数，提升了模型的精确度，而参数的指数级提升必然需要巨大的算力支撑。
根据 OpenAI的研究报告《AI and Compute》，2012 年起，AIGC模型训练所需要的算力每隔3-4个月翻一倍，整体呈现指数型上涨趋势。2012年-2018年，训练AIGC模型所耗费的算力增长约30万倍，而摩尔定律在相对应的时间内只有7倍的增长。不仅如此，产品运营侧也需要算力，用户越多，意味着数据量越大，模型训练量越大。
训练成本自然也与日俱增。据估算，GPT-3的完整训练成本达到466万美元/次，一些更大的语言模型，训练成本则介于200万美元至1200万美元之间。
云业务依赖于用户和场景开发，生成式AI带来的算力需求无疑也给云厂商创造新增量。在投资机构A16Z发表的文章《Who Owns the Generative AI Platform?》中，应用程序公司平均将约20%-40%的年收入，用于推理和定制化的微调。这部分通常直接支付给云服务提供商，以获取实例或支付给第三方模型提供商，后者又将大约一半的收入投入于云基础设施。
对于全球各大云厂商来讲，AI计算正在成为云计算市场上的新一轮竞争焦点，生成式AI引导的技术发展趋势更是加快了他们对AI计算的争夺步伐。百度也是其中一个，除了计划将多项主流业务与文心一言整合，文心一言还将通过百度智能云对外提供服务，为创业者创造新模式、发展新业态构建一个稳定的底层大语言模型。
算力之外的“较量”
早在2016年，随着AlphaGO将深度学习的技术潜力带到大众视野，我国已经进入长达5年的AI算力储备，如今生成式AI的落地应用，预示着大模型将成为未来AI产业化的主要路径，新一轮激烈的算力储备有望提前到来。但是，单纯依赖大模型技术无法为产品提供持续的竞争力。
基于大模型技术在资金、数据、人才等硬性要求导致的高门槛，创业公司或者企业想要直接打造底层大语言模型的可能性很小，因此更可行的路径是在巨头提供的大模型技术服务上进行上层应用开发，跑出成功的商业落地模式。
而不同的行业、不同的企业及不同的场景，面临着异常复杂的需求，垂直领域的数据、数据要素的流转、面向场景的模型优化、工程化的解决方案等等，都关系到AI技术在具体业务或场景中的落地和改善情况，这也是建立产品竞争优势的关键，而这对云厂商提供的云服务提出了更高的要求。
云计算的巨头们其实正在朝着这个方向发展。1月，微软宣布Azure OpenAI服务全面上市，通过该服务可以访问OpenAI开发的AI模型，帮助企业将世界上最先进的人工智能模型应用于他们自己的业务需要。
在国内，百度的人工智能能力使其在语言大模型和人工智能基础模型等领域构筑了护城河，通过向公众开放生成式语言大模型，也将帮助企业主和创业者在云上构建自己的模型和应用。
当然不是所有的云厂商都有能力为企业提供充足的技术支持，百度智能云和文心一言之所以吸引了众多企业，在于百度是全球为数不多、进行全栈布局的人工智能公司。因而，百度智能云能提供四层人工智能全栈能力，从云基础设施到包含深度学习开源框架的深度学习平台，再到大模型和最终应用，四层之间协同工作。
而且百度在各个层面都有关键自研技术，保证可以实现端到端的优化，从而大幅降低使用AI的成本，提升AI应用的实际效果。
对企业而言，在对算力、数据以及技术支持的强烈需求下，他们选择云厂商时，除了考虑算力、储存等基础云服务，以后也将更侧重框架好不好、模型好不好，以及模型、框架、芯片、应用之间的协同。而从这个角度出发，这可能会根本性地改变当前云计算市场的竞争规则。
更长远来看，当云厂商纷纷进入了对AI计算的争夺战，伴随着AI模型革新计算平台，云计算市场的格局或许也会改变。
重塑全球云计算格局
近些年，在云计算市场上，云服务使用者的多元化、分散化需求，以及对于成本控制迫切的期待，使得行业增长放缓后云计算厂商的竞争形势其实已经发生了一些变化。而今年，生成式AI所引爆的技术热潮，让人工智能进入了“大模型时代”，这必然为云计算市场创造出新的增量。
率先打出一张“王牌”的微软，显然是第一个吃到红利的。根据花旗的最新报告，ChatGPT目前可以给Azure OpenAI带来6亿美元的年收入增长，未来可能增长至36亿美元。
生成式AI的发展规模越快，对云计算的加成和推动就越大，而微软在瞄准谷歌搜索市场的同时，其实也剑指云计算。如果谷歌为了对抗微软的威胁而改变现有的搜索模式，巨大的成本投入可能将谷歌拖入财务困境，一旦影响到谷歌云，微软便可以趁机挖走谷歌云的客户。
变量不止在硅谷。3月，百度即将推出新一代的大语言模型“文心一言”，文心一言与搜索整合，既能提供更好的搜索和答案，还会带来全新的交互和聊天体验，极大地丰富内容生态和供给。
而无论是文心一言融入百度其他业务，还是通过百度智能云将能力和服务开放，都将驱动百度智能云快速进入新一轮的高质量增长周期。
更为核心的是，百度智能云当前对传统行业关键场景的痛点问题解决及服务的提升，让文心一言大模型的发展潜力和能力释放不仅仅局限在内容和信息相关的行业，而是有机会深入到庞大的传统产业。
其实，当前百度智能云的迅速发展，很大程度上正是传统企业带动的。百度智能云基于对行业特定痛点的理解，提供标准化AI解决方案，已经深入交通、制造、能源等传统领域的核心场景。如智能交通，截至2022年底，以累计合同金额超过千万元人民币订单计算，百度ACE智能交通解决方案已经被69个城市采用，覆盖范围较一年前的35个城市接近翻倍。
这和国内云计算市场的发展趋势相吻合。根据中信证券发布的《通信运营商行业研究报告》显示，互联网行业云需求在市场中的份额将持续回落，需求结构趋于稳定，传统企业客户逐步成为上云主力。
百度的财报也已显示出传统企业给云厂商带来的利好。2022年，百度实现营收1236.75亿元，其中百度智能云全年总营收177亿，同比增长23%，这一增速远高于其他头部云厂商。而长远来看，未来通过文心一言等通用AI模型的技术迭代，更将有助于百度智能云突破传统领域更多的核心场景，为传统企业提供更加优质的AI解决方案。
因此，当工业、制造业等传统产业慢慢引领我国下一波云迁移浪潮，云计算市场的格局很有可能被搅动。
至于谁是最大的受益者，终究还是要看谁的技术护城河更深。
