隨著ChatGPT在全球范圍內的“大火”，圍繞“AI+”的產業浪潮再次席卷整個TMT行業。但從目前的市場反饋來看，大眾對于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、難以感知的云計算市場，則反應比較冷淡。

但在這場由ChatGPT掀起的巨大聲浪中，云計算其實扮演著十分重要的角色。比如，ChatGPT的模型訓練需要大量的數據資源和計算資源，云計算則為模型的開發和運行提供了強大的技術基礎，這或許也是國內外眾多云廠商選擇跟進ChatGPT的原因所在。

ChatGPT離不開云廠商

近來隨著ChatGPT的關注度持續提升，微軟正式推出了內置ChatGPT的搜索引擎，谷歌則發布了Bard，國內互聯網廠商百度、阿里、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的云玩家，都是在戰略儲備（技術、資源、資金等）上有著明顯的先發優勢。而眾巨頭之所以如此積極，其背后原因不言而喻。

首先，是ChatGPT為代表的AIGC技術十分耗錢，而國內外頭部的云巨頭個個家底雄厚，足以滿足其應用訓練需求。簡單來說，以ChatGPT為代表的AIGC技術，背后需要依靠強大的AI模型和海量數據，其所需要的云服務算力成本也自然十分龐大。

據SimilarWeb數據，2023年1月ChatGPT官網總訪問量為6.16億次；據《Fortune》雜志，每次用戶與ChatGPT互動，產生的算力云服務成本約0.01美元，如果使用總投資30.2億元、算力500P的數據中心來支撐ChatGPT的運行，至少需要7-8個這樣的數據中心，基礎設施的投入都是以百億計的。

而對于參與其中的阿里、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，足以覆蓋投入大模型訓練的云基建建設成本，不用擔心后續資金停滯的問題。另外，未來大模型訓練成本的降低，也需要來自云服務廠商的支持。

其次，各路云廠商本身背靠大流量的應用平臺，具備豐富的應用環境和創新背景。比如，360可以借助其在PC和移動端的云安全能力，做成ChatGPT的云安全應用；阿里、京東可以借助其電商平臺做聊天以及營銷版本的ChatGPT應用；百度等搜索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選擇與云廠商合作自然是勢在必然。

云廠商亟待升級“開源”

也正是因為云廠商與ChatGPT存在這層“唇齒相依”的關系，因此在云廠商面臨“增速下滑”的背景下，開展其與AI語言大模型訓練的合作，或將對其“開源”極有助益。

今年2月初，亞馬遜、谷歌母公司Alphabeta，相繼發布了截至2022年的財報。而在更早之前，微軟也發布了截至2022年12月31日的2023財年第二財季財報。三家財報中的云業務板塊中，亞馬遜云計算業務的增速已經下降到了20%，而在此前的2022年一季度、二季度和三季度分別達到了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云服務市場增速的擔憂。

無獨有偶，谷歌云與微軟云也都呈現出了類似的“特征”。公開數據顯示，微軟包括Azure、GitHub、服務器產品、企業和云服務在內的“智能云”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。谷歌云業務的增速，也從2022年前三季度的43.8%、35.6%和37.6%，下降到了32%。

類似地，國內云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日發布的阿里云季報顯示，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，騰訊云、華為云等前四大云廠商也都呈現出增速下跌的態勢。在此背景下，“開源”就成了云服務商的全新訴求，而AI大模型訓練無疑為其打開了新的空間。

首先，AI大模型訓練會為云廠商貢獻大量的直接營收。據投資機構A16Z的研究數據發現，

生成式AI中的近乎一切，都會在某個時刻通過云托管的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序公司，每秒浮點運算（FLOPS）都是生成式AI的命脈。因此，未來生成式AI里面將有大量的資金，最終流向基礎設施。

A16Z估計，應用程序公司平均將約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云服務提供商，以獲取實例或支付給第三方模型提供商，后者將大約一半的收入投入于云基礎設施。據此推算，生成式AI將有10%-20%的營收將直接流向云服務商。另外，很多初創自有模型的企業，將會將其多達幾十億的風險投資中的大部分，用于支付給外部云服務商身上，用于訓練自有大模型。對于大體量的云廠商而言，這樣的新興市場無疑是特別值得期待的事情。

其次，生成式AI或將推動整個云服務行業的整體升級。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，芯片計算性能每隔18-24個月才能翻一番，也就說芯片性能遠遠跟不上AI訓練的算力需求。拿具體案例來說，云計算發展到今天，隨著數據密集型場景越來越多——比如大型開放式游戲，此前以CPU為核心的計算體系架構開始暴露短板：一方面，計算和網絡傳輸之間的時延較大；另一方面，數據遷移量增大，無法滿足高帶寬需求。

比如，云計算從業務處理為中心轉向數據處理為中心，CPU更多是在處理網絡事務而不是用于計算，這相當于數據中心部署的很多服務器，被白白浪費了。此時，解決之道是不再借助CPU，而是打造只為云計算服務的芯片，相當于云上的Windows系統。

為此，云廠商們也有了自己的想法。比如微軟、阿里云等廠商均加大了自研芯片的力度（比如自研CIPU），試圖將AI引領下的“算力自由”牢牢掌控在自己手里。與此同時，邊緣計算更受重視，用于邊緣計算的服務器資源算力支持正在急速擴張，正在引領新一輪的行業周期更替。

云服務或將迎來價值重估

隨著全球云市場的大模型比拼白熱化，國內云廠商們針對中國的本土情況，也在思考著云與AI的結合方式。近期，各大云廠商財報后電話會議中透露出了一些關鍵信號。在百度2022年四季度及全年財報電話會上，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云計算的game changer。”

同時，在阿里Q3財報后會議中，阿里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，并為市場上風起云涌的模型和應用提供好算力支撐。”當然，無論是先發的微軟，還是后發的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”的云服務都將因為大模型的爆發迎來重估時刻。

一方面，ChatGPT的迭代與訓練均離不開算力、數據和技術，在ChatGPT被廣泛運用的背景下，底層基礎設施（IaaS）將迎來新一輪景氣度上行，同時也將倒逼云廠商提高算力，從而滿足海量數據調度的需求。

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。如今升級后的GPT-4的訓練成本更是只多不少，動輒上百萬甚至上千萬美元的訓練成本并不便宜，但對于阿里、微軟、谷歌這樣的巨頭而言也還是可以接受，但對于沒有云資源的初創公司而言，則算得上是天價了。這意味著，ChatGPT與云的結合將更為緊密。

另一方面，ChatGPT的孵化也將反哺云廠商的AI能力，隨著ChatGPT與云產品的加速融合，行業加速朝“自動化”、“數智化”發展進程，產品競爭力進一步夯實，商業價值也將逐漸顯現。

從行業來看，隨著產業進入“深度用云”時代，基于云計算的AI能力逐步得到了企業與行業的驗證，AI與云的結合能夠降低企業上云的門檻，同時憑借AI的深度學習能力發揮數據價值，為企業搭建更好的“用云”路徑。具體來說，隨著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、迭代更快），初創企業可以基于大模型創新而不是底層的芯片層和框架層創新。同時，企業在用云時候更多會基于云服務廠商的大模型成熟度，來選擇云廠商。

云格局大洗牌？

值得一提的是，微軟的高層在宣布接入ChatGPT之后，曾對外表示：“ChatGPT或將帶動微軟云超越亞馬遜云。”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，將可能引導百度智能云進入市場第一。從兩大巨頭的高層表態來看，ChatGPT或將給云行業帶來新的大洗牌。

從全球范圍來看，AWS第一、Azure第二、阿里云第三的局面，已經持續了很長時間了，從IDC的數據來看，至少五年內這種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后面的諸多云廠商也都未能再進身一步，比如緊隨其后分居第四、第五位的谷歌云、IBM，始終被前三名的巨頭壓制著。

回看國內市場來看，阿里云一騎絕塵的領先者優勢也已經保持多年，市場份額第一很難撼動。阿里云之后騰訊云與華為云輪流做老二，百度智能云穩居第四，第四之后的云廠商很難完全突破前面幾大云廠商的“銅墻鐵壁”。

從整個行業來看，云廠商格局的固化，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。比如亞馬遜云最新推出的云財務管理戰略，微軟高達44%的云經營利潤率，都是這方面的代表。

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

但隨著ChatGPT的出現，這一局面或將得到徹底變化，這是因為更接近前端的應用普及對云服務下半程的競爭至關重要。簡單來說，云服務的前期階段，各路云服務商的競爭重點都在于底層的基礎設施（IaaS），但隨著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臺創新，則將給企業帶來更多的機會，這種機會一則體現為利潤，二則表現為應用生態與IaaS的結合能給云廠商帶來更差異化的創新，會對其原有生態形成新的反饋閉環。

而ChatGPT這種應用，對于形成這種應用閉環就極為必要。就如同無代碼平臺能夠迅速崛起，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，用戶只需要提出需求就可以自動生成代碼，而無需理解其中的含義。這種難以抗拒的應用“魅力”使其可以輕易觸達更多用戶，用戶在免費使用過程中就會不自覺成為潛在的云廠商客戶，或許這正是微軟云以及百度智能云，紛紛表示ChatGPT將為其打破行業固有格局提供戰略契機。

需要指出的是，當前ChatGPT技術的落地還存在一些不確定性，能否確實成為產業互聯網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仍是個不成熟的產品，目前炒作的意味更濃，未來能不能真正帶來產業價值還是一個未知數。”可見，ChatGPT離真正的產業化還有相當距離，至少還需要不少的時間，因此還需對其保持樂觀謹慎的態度。

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