“美國(guó)有一家鐵路公司，過(guò)去兩年我們一直在交談。終于，他們這次打電話給我們，希望迅速推進(jìn)上云遷移。”近日，亞馬遜云科技全球客戶技術(shù)支持與服務(wù)副總裁Uwem Ukpong向記者談及企業(yè)上云的最新需求。
一個(gè)大背景就是，生成式AI正在席卷千行百業(yè)，而要拿到生成式AI的船票，上云通常是第一選擇。Uwem Ukpong認(rèn)為：“首先，企業(yè)需要全面擁抱云技術(shù)，遷移上云是第一步；第二，企業(yè)需要確保數(shù)據(jù)在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖倉(cāng)中，從而可以高效地利用算力來(lái)駕馭數(shù)據(jù)；最后，尋找潛在的生成式AI技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景并進(jìn)行開(kāi)發(fā)概念驗(yàn)證（POC）。”
他還告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者，部分企業(yè)在云技術(shù)采納方面非常慢，但是現(xiàn)在他們面臨著來(lái)自不同利益相關(guān)者和股東的壓力，要求在生成式AI方面有所作為，而企業(yè)開(kāi)啟生成式AI之旅，就意味著需要上云。
因此，生成式AI也成為云計(jì)算市場(chǎng)的新驅(qū)動(dòng)力(4.030, -0.05, -1.23%)。生成式AI需要云端計(jì)算，云計(jì)算也因?yàn)樯墒紸I重塑服務(wù)業(yè)態(tài)，隨著大模型進(jìn)入云端，模型即服務(wù)（MaaS）備受關(guān)注。
對(duì)此，F(xiàn)orrester副總裁兼首席分析師戴鯤接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)表示：“生成式AI整體競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)一步白熱化，在從炒作回歸價(jià)值的商業(yè)落地進(jìn)程中加速市場(chǎng)融合。模型即服務(wù)本身不會(huì)帶來(lái)規(guī)模化收入增長(zhǎng)和服務(wù)方式的改變，但會(huì)有效推動(dòng)企業(yè)在底層基礎(chǔ)設(shè)施，諸如計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖倉(cāng)等領(lǐng)域的投入，為廠商以及各行業(yè)企業(yè)進(jìn)行客戶交互、內(nèi)部運(yùn)營(yíng)，以及生態(tài)構(gòu)建注入新的思路。”
根據(jù)Forrester分析，2022年全球云計(jì)算廠商在公有云基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的市場(chǎng)份額前四位是Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、google Cloud和Alibaba Cloud。
其中，亞馬遜云科技（AWS）排名第一，在云基礎(chǔ)設(shè)施上領(lǐng)跑。亞馬遜云科技也繼續(xù)貢獻(xiàn)高利潤(rùn)，2023年運(yùn)營(yíng)利潤(rùn)達(dá)到了246.31億美元，亞馬遜的營(yíng)業(yè)利潤(rùn)為368.52億美元。
而值得注意的是，隨著生成式AI的崛起，看似默默無(wú)聞的亞馬遜自2023年以來(lái)頻頻出擊。去年40億美元投資OpenAI勁敵Anthropic后，近日繼續(xù)向Anthropic追加投資27.5億美元，決心可見(jiàn)一斑。
對(duì)于大模型的選擇，Uwem Ukpong表示，亞馬遜云科技和多家大模型進(jìn)行合作，包括AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral AI等的基礎(chǔ)模型，以及自家的Amazon Titan基礎(chǔ)模型。
作為全球云廠商龍頭，亞馬遜云科技提出了基于生成式AI的三層服務(wù)架構(gòu)。Uwem Ukpong告訴記者，第一層是生成式AI云基礎(chǔ)設(shè)施，過(guò)去五年，亞馬遜云科技持續(xù)加大在自研芯片方面的投入，比如Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片可以提供在云上訓(xùn)練模型和運(yùn)行推理的最低成本。除此之外，在GPU方面，NVIDIA多款先進(jìn)算力均率先在亞馬遜云科技落地。
第二層是模型，基于Amazon Bedrock云托管服務(wù)，企業(yè)可以通過(guò)API訪問(wèn)從文本到圖像的一系列強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型；第三層就是生成式AI驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序，目前已經(jīng)推出Amazon Q這一AI助手，可以根據(jù)客戶業(yè)務(wù)進(jìn)行定制，專用于辦公場(chǎng)景需要。
可以看到，亞馬遜云正從底層基建往上層應(yīng)用拓展，Uwem Ukpong還指出，2024年亞馬遜云科技的布局重點(diǎn)就在Amazon Q和Amazon Bedrock。兩者均和生成式AI息息相關(guān)，是亞馬遜云科技發(fā)力AI的重要支點(diǎn)。
與此同時(shí)，亞馬遜云科技也面臨著激烈競(jìng)爭(zhēng)，排在第二的微軟云，在生成式AI風(fēng)生水起，奮力追趕。微軟早早押注OpenAI，繼130億美元投資OpenAI之后，微軟又投資了Mistral AI。可見(jiàn)頭部廠商也在不斷投資AI大模型企業(yè)，增加手中的籌碼。據(jù)悉，Azure在2023年第四季度擴(kuò)大了對(duì)OpenAI最新模型的支持，包括GPT-4 Turbo、GPT-4 with Vision和Dall-E 3，并且提供了微調(diào)能力，而AI也推動(dòng)了Azure的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。
前三強(qiáng)中的谷歌云也不甘示弱，推出AI大模型Gemini后迅速迭代，在生成式AI的助力之下，谷歌云在2023年第四季度就開(kāi)始呈現(xiàn)新的增長(zhǎng)勢(shì)頭。對(duì)于云市場(chǎng)而言，一場(chǎng)關(guān)于生成式AI的全面競(jìng)賽已經(jīng)開(kāi)啟。
當(dāng)前的云計(jì)算廠商，正在面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)，從今年的花式降價(jià)信息也能看出白熱化程度。一直以來(lái)，云廠商的差異化競(jìng)爭(zhēng)愈演愈烈，以往大家主要拼基礎(chǔ)設(shè)施，或者進(jìn)行單點(diǎn)突破。
但是目前來(lái)看，“一招鮮吃遍天”的時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了。對(duì)于大廠而言，如果只做云，或者只做大模型、只做芯片都會(huì)存在短板。事實(shí)上，全球巨頭們都已經(jīng)在這些領(lǐng)域有所布局，云和大模型不必多言，芯片的競(jìng)賽也更加兇猛。比如谷歌TPU的研發(fā)已久，已經(jīng)推出第五代芯片TPUv5e，用于大模型訓(xùn)練和推理；微軟也發(fā)布了首款自研AI芯片Azure Maia 100 AI芯片和Cobalt 100 CPU。
大家的共識(shí)是，至少要涉足，才能有更多可能性，或者說(shuō)企業(yè)需要懂這個(gè)領(lǐng)域，才能更好地開(kāi)展系統(tǒng)性的AI業(yè)務(wù)。拓展大模型也好、芯片也好，并非要做成主營(yíng)業(yè)務(wù)，但是為長(zhǎng)遠(yuǎn)計(jì)不能沒(méi)有這些產(chǎn)品線，尤其是對(duì)大廠來(lái)說(shuō)，需要標(biāo)配這些要素。
從云基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展到芯片和大模型的過(guò)程中，新的戰(zhàn)場(chǎng)已經(jīng)開(kāi)啟，在生成式AI的征程上，云廠商也有各自路徑。戴鯤向記者分析道：“AWS、Azure和GCP在生成式AI發(fā)展策略上從AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施投資、AI軟件基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)規(guī)劃、AI基礎(chǔ)模型開(kāi)發(fā)、ModelOps服務(wù)編排、應(yīng)用開(kāi)發(fā)賦能、解決方案?jìng)?cè)重、模型生態(tài)構(gòu)建、關(guān)聯(lián)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用服務(wù)協(xié)同、商業(yè)投資方式等諸多領(lǐng)域都各有差異。”
Uwem Ukpong告訴記者：“亞馬遜云科技一個(gè)最大的差異化是具有廣泛的模型選擇。我們把更多的LLM放到Amazon Bedrock上，為客戶提供豐富的自由選擇的空間，包括目前Anthropic發(fā)布的最新Claude 3模型。”
他還補(bǔ)充道，一方面亞馬遜云科技擁有自研芯片的技術(shù)，Anthropic選擇亞馬遜云科技作為其主要云服務(wù)提供商，并使用Amazon Trainium和Amazon Inferentia芯片進(jìn)行訓(xùn)練和部署未來(lái)的基礎(chǔ)模型。所以可以直接從Anthropic獲得很多一手的反饋，用于芯片技術(shù)的完善。另一方面，亞馬遜云科技在大模型上既有外部的合作伙伴，還有Amazon Titan基礎(chǔ)模型，應(yīng)用范圍廣泛。
海外大廠在加速推進(jìn)生成式AI的同時(shí)，國(guó)內(nèi)的云廠商如阿里云、華為云、騰訊云、百度智能云等也在迅速抓住AI紅利。此前阿里云就發(fā)布了基于通義千問(wèn)的行業(yè)大模型；華為云自研了盤古大模型系列；騰訊推出了混元大模型；百度智能云基于千帆大模型平臺(tái)，推出了7款大模型應(yīng)用產(chǎn)品，包含百度智能云曦靈數(shù)字人(11.590, 0.07, 0.61%)平臺(tái)、百度智能云客悅智能客服平臺(tái)、百度Comate代碼助手等，各家都在持續(xù)迭代和應(yīng)用中。
談及中國(guó)廠商，戴鯤表示：“中國(guó)的云廠商雖然受到高性能GPU芯片可用性、高質(zhì)量數(shù)據(jù)可用性、社區(qū)生態(tài)與創(chuàng)新協(xié)同意識(shí)不足、創(chuàng)新長(zhǎng)期主義認(rèn)知壁壘、產(chǎn)研高技術(shù)人才短缺、整體宏觀經(jīng)濟(jì)不利影響等多方面因素的制約，在生成式AI的模型核心性能、AI治理、面向AI的數(shù)據(jù)管理、服務(wù)協(xié)同編排等多方面總體而言存在差距，但部分領(lǐng)先企業(yè)在行業(yè)大模型針對(duì)包括客戶服務(wù)、數(shù)字人、現(xiàn)代知識(shí)管理等特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的應(yīng)用落地層面上與國(guó)際市場(chǎng)保持同步。”
