云计算的未来：ChatGPT如何改变行业竞争格局？

随着ChatGPT的崛起，国内外云厂商纷纷布局大模型技术

近年来，随着ChatGPT的关注度持续提升，各大科技公司纷纷加大了对大模型技术的投入。微软推出了内置ChatGPT的搜索引擎，而谷歌也发布了自己的Bard。国内的互联网巨头如百度、阿里、京东、360等公司，也密集宣布了各自的大模型技术进展及类ChatGPT项目计划。

近日，阿里云启动了大模型“通义千问”的邀测。据介绍，“通义千问”是一个专门响应人类指令的大模型，类似于百度的“文心一言”和ChatGPT。虽然目前“通义千问”仅能生成文本，不支持图片和视频，但其将用户日常的对话场景进行了细分，以增强可玩性。例如，效率类场景包括写提纲、SWOT分析、商品描述生成；生活类场景则涵盖了会放飞的菜谱和小学生作文等。

大模型技术对算力需求的不断提升

云厂商们之所以密集扎堆ChatGPT，其根本原因在于AI模型的不断优化对算力提出了更高的要求。以ChatGPT为例，2018年OpenAI在训练GPT-1时，所用的参数数量和数据训练量分别为1.17亿和5GB。但在2020年训练GPT-3时，这两个数字分别增长到了1750亿和45TB。GPT-4的训练参数量更是高达1.6万亿。

根据OpenAI发布的相关数据显示，训练13亿参数的GPT-3 XL模型一次消耗的算力约为27.5 PF-days，而训练1750亿参数的完整GPT-3模型则需要消耗3640 PF-days（即每秒一千万亿次计算，需要运行3640个整日）。

庞大的数据量以及算力需求决定了搭建AI模型是一个典型的重资金产业。以GPT-3模型消耗的算力3640 PF-days为例，若按照单个500P数据中心项目的总投资为30.2亿元来计算，保证ChatGPT的正常运行至少需要投入7-8个数据中心，总成本超过200亿元。

显然，训练ChatGPT模型对数据、算力、资金的要求极高，这也是大部分初创团队难以承受的。因此，国内外云计算大厂具备了天然的先发优势，它们有资金、有技术、有算力资源，甚至还有应用场景。

随着云厂商们加速对ChatGPT的布局，未来国内云市场的竞争格局是否会被重新改写呢？

阿里云：内忧外患下的求变之路

作为国内云厂商的头部企业，阿里云在IaaS领域和IaaS+PaaS领域的市场份额分别为34.6%和33.5%，在业内拥有绝对的领先地位。阿里云也是当前国内唯一实现盈利的云服务商。根据阿里此前发布的2022财年第四财季及全年财报显示，阿里云2022财年的总收入在抵销跨分部交易前和抵销后分别为1001.8亿元和745.68亿元，实现了13年来的首次年度盈利；阿里云的EBITA利润从上年的亏损22.51亿元转为盈利11.46亿元。

然而，这只是过去一年的成绩。进入2023年以来，阿里云的日子并不好过。一般来说，云厂商的收入来源=客户数量×单笔合同金额×客户续费率。目前阿里云的客户以新零售、教育、医疗健康、金融机构、互联网为主，但受制于消费市场复苏不及预期、出口业下滑等因素，阿里云的客户本身并不轻松。

张梦琳是国内某新零售企业的负责人，她告诉我们，原本以为疫情全面放开后，公司的销售额和利润能实现大幅度增长。但现实情况却是今年公司第一季度的销售额和净利润较去年同期分别下滑40%和25%。业绩承压之下，公司不得不大幅裁员，并缩减在云服务上的投入。

事实上，“降本增效”是很多企业今年的主旋律之一，各项对外支出也在缩减，这其中就包括云服务领域的支出。因此，阿里云后续可能会面临客户减少采购金额或客户流失的情况，这给阿里云的未来业绩增速蒙上了一层阴影。此外，虽然阿里云在国内IaaS领域市场份额第一，但目前IaaS领域产品高度同质化的问题并没有缓解，阿里云仍面临多方位的竞争。

为抢占更多的客户资源，云厂商只能借助价格战来完成新客增加以及老客留存。价格战带来的结果是目前IaaS产业内的毛利率只有10%-15%，远低于SaaS行业内50%以上的毛利率。

面对上述问题，阿里云只能借助更多方式来开发新客户，而ChatGPT就是拓展新客户的手段之一。全球云计算巨头微软已提速自身在ChatGPT领域的布局，这些布局将不断反哺云业务。阿里云迅速做出反应，推出阿里云版的ChatGPT“通义千问”，并且对标GPT-4。借助大模型API接口的放开，阿里云既能完成新客增加以及老客留存，也能借助接口付费的方式带动企业业绩增长。

其他云厂商的动机

放眼整个行业，目前国内不少云厂商结合自身业务优势布局“ChatGPT”，本质上也是为了能够抢占未来增量市场所产生的市场份额。例如，以ChatGPT为代表的人工智能对计算机性能、能耗、吞吐和延迟等方面要求较高，传统通用服务器的负载能力有限，无法承受高负载的人工智能应用，需要更适合深度学习训练场景的AI服务器来完成任务。

随着后续算力的持续增长，自然语言处理和图像、视频等AI模型的深入发展，AI服务器将被更广泛使用。IDC此前预估，2023年全球AI服务器的市场规模或将达到211亿美元。

数据要素是AI训练与迭代的核心资源，同时未来AIGC产生的海量数据将带来爆发式的数据传输需求。如何保障数据在传输、训练、用户使用过程中的绝对安全也是一个新问题。基于此，三大电信运营云厂商作为中国算力与数据要素的“卖水者”，无论是用自身优质数据进行模型自研，或是将数据提供给第三方进行训练，运营商在未来都将成为我国“数据要素+AI”商业体系下的核心参与者。而做网络安全出身的360云自然在如何构建网络安全上更具优势。

此外，有的云厂商做类“ChatGPT”模型更多是为了丰富自身的云产品生态系统。以京东云为例，与其他技术性企业直接进入到云服务市场不同，京东云脱胎于京东电商、京东物流、京东金融的业务实战中。基于业务上的实战，京东云在相关产业上具有一定的洞察能力。京东云旗下的言犀人工智能应用平台Chat JD，定位为产业版ChatGPT，旨在打造优势、高频、刚需的产业版通用ChatGPT。随着后续Chat JD模型的不断迭代，京东云与其他云厂商将形成差异化竞争。

ChatGPT能否改变云厂商竞争格局？

短期来看，ChatGPT难以改变现有云厂商们的竞争格局。其原因在于，ChatGPT本身仍存在一定的泡沫。北京某投资机构的投资总监赵娜表示，相较于储能、氢能等各类新能源有着清晰的政策支撑，ChatGPT在政策端的后续走向并不明朗。尤其是一些围绕TOC端提出的AI大模型，一旦产生数据泄露、误导用户等问题，不排除会遭遇“封杀”的可能。

其次，目前市场对ChatGPT的能力存在过分高估，在实际许多场景中难以落地。例如，此前曾有券商提出以ChatGPT为代表的AI大模型能够应用到医疗领域，充当医生在临床治疗过程中的辅助性工具。然而，赵娜在拜访国内某家医院的赵医生后，对方直接坦言，使用人工智能给病人看病，这是在开什么玩笑？赵医生解释，不同病人因身体素质、体质、病症的不同，适用的药物也有所不同。这也是为何中医讲究望闻问切，根据不同患者的情况开具个人药方的原因。若使用AI大模型为患者开具医用处方，一旦产生医疗纠纷，责任如何界定也是个难题。显然，当医生对AI医疗大模型的使用保持谨

慎态度时，这也决定了AI医疗大模型的商业化探索之路远比想象中的复杂。

最后，相关企业搭建各类AI大模型需要高投入，后续如何实现盈利也是个问题。即使作为AI大模型领军者的ChatGPT，目前也没有给出完整的答案。这不免让许多投资人认为，现在市面上的各类AI大模型有“蹭热点”、“炒概念”的嫌疑。

从ChatGPT和云服务的场景结合来看，ChatGPT难以在部分细分云市场中得以渗透。例如，在财务云市场，杭州某公司的负责人张航表示，目前企业财务人员使用现有的财务云软件已相当成熟，这能保证公司业务的顺利进行。若使用AI大模型云软件，是否会因企业财务人员难以使用或学习周期过长影响公司业务，是他最担心的问题。

当然，若ChatGPT在国内得以顺利推广，这可能会改变云厂商的竞争格局。从国内云服务市场来看，此前云厂商们往往通过IaaS+PaaS，IaaS+SaaS为客户提供服务并增加利润。然而，随着PaaS层面Docker、K8S等容器技术的支持，目前PaaS和SaaS已能脱离IaaS层单独使用。当捆绑服务无法为云厂商带来利润时，行业又回归到IaaS的竞争。而IaaS层的产品高度同质化决定了云厂商们谁能获取更多的客户，谁就能获得更大的市场份额。

各家云厂商的AI大模型，实际上是在帮助它们形成新的生态应用闭环。借助这些AI大模型，打破开发层和应用层的壁垒，用户只需向作为中间层的AI提出需求即可自动生产代码，而无需理解其中含义。借助这种难以抗拒的“魅力”，AI模型可以轻易触达更多用户，用户在免费使用过程中就会不自觉地成为潜在的云厂商客户。

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生认为，ChatGPT等技术对互联网行业来说具有很大挑战，未来许多应用可能会依赖这样的基础模型构建。谁能够打造一个特别强大的云，可能会自然吸引许多应用开发商在这样的环境中搭建，这对于云厂商来说是一个很大的拉动，其他后来的应用计算需求可能会被这样的能力吸引过去。

正如汤道生所说，ChatGPT对于形成这种应用闭环极为重要。这正是阿里、百度、腾讯、京东、360等国内云服务参与者纷纷将ChatGPT视为打破行业格局“利器”的原因。

结语

随着AI大模型技术的不断进步，云厂商们对ChatGPT的布局将变得越来越重要。虽然短期内ChatGPT难以彻底改变云服务市场的竞争格局，但它确实为云厂商们提供了新的增长机会。未来，随着技术的进一步成熟和应用场景的拓展，ChatGPT有望成为云服务市场的重要推动力，重新定义行业竞争规则。无论是从技术层面还是商业层面，云厂商们都需要紧跟潮流，不断创新，以应对未来的挑战和机遇。