云计算的第三次浪潮,是AI(人工智能)开启的吗?
烈日和暴雨的交替中,9月19日,2024年云栖大会如期而至,新主题“云启智跃,产业蝶变”也更多聚焦AI在产业端的影响。
在本届云栖大会现场,不少云计算业内人士将当下的AI时刻,类比成1996年的互联网,有云计算厂商高管认为:“看到了AI应用端更多的可能性。”。
阿里CEO吴泳铭在9月19日的演讲中提出,当前还处于AGI(通用人工智能)变革早期,AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界。物理世界的大部分事物都具备AI能力,能形成下一代具备AI能力的全新产品,并与云端AI驱动的数字世界连接产生协同效应。
阿里CEO吴泳铭在云栖大会上发表主旨演讲 图片来源:主办方供图
这与阿里云在2023年确认的“AI驱动,公共云优先”战略的底层逻辑有异曲同工之处。AI技术变革,能推动企业科技应用,而规模化使用公共云服务,又能推动各行各业以更低成本应用AI技术。产业端AI技术的广泛应用,有望进一步推动物理世界的大部分事物具备AI能力。
在过去22个月,AI技术经历狂飙和激荡后,挑战和可能性已然抛向产业端。AI飞入千行百业,能不能释放出科技应有的价值?如何找到落地产业的那把钥匙,是一个漫长而且需要不断校验的过程。
再一次大降价
降价,是阿里云的猛招。
2024年,阿里云降价的频次更加密集。2月29日,阿里云宣布全线下调云产品官网售价,平均降价幅度超过20%,最高降幅达55%。
5月21日,通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long,API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens,直降97%。
9月19日,2024年云栖大会首日,阿里云再次宣布大降价,通义千问三款主力模型中,Qwen-Turbo价格直降85%,低至百万tokens0.3元,Qwen-Plus和Qwen-Max分别再降价80%和50%。
为什么要持续降价?
阿里云CTO周靖人在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时表示,降价主要是通过技术的优化,目前,不仅是模型本身在快速迭代,模型推理的架构、系统的优化也在不断提升。过去几个月时间,阿里云将模型推理的效率进一步提升,各方面效率的提升能把模型推理的成本进一步降下来。“整个行业需要有效推动AI的发展,只有这样,才能更有效地展开各种各样的AI应用。”
图片来源:主办方供图
而从商业逻辑来说,阿里云提供了一个可复用的全球云计算网络和资源池,用的客户越多,供应链采购成本、均摊研发成本和资源闲置成本就能不断降低;规模越大,云的价格就越便宜。这是阿里云自2023年确定新战略以来,一直希望构建的生态链。
当然,降价也会带来相应的负担。早在2024年2月底的那轮大降价中,阿里云副总裁张启就直言:“把价格降低的规模做大,这是云计算商业模式中非常重要的长期策略,我们可以把利润适当降下来,把规模做大。”
时隔半年,张启对降价可能带来的业绩预期做了一个类比。“有一个说法,现在的AI相当于1996年左右的互联网,也就是BBS(网络论坛)时代,上网资费很贵。后面互联网的发展包括移动互联网的发展,国内外运营商大力去搞基建。而现在我们也在做AI大基建,把资费降下来,才有可能去谈未来应用的爆发。不是当下计算投入产出比的账,而是基于未来长远目标考虑做的事情。”
大降价驱动规模化使用公共云的效果,在此前阿里云最新一季的财务数据中,已有初步的校验。
8月15日,阿里巴巴集团发布最新季度业绩显示,AI推动阿里云重回增长,云智能集团在最新财季营收同比增长6%至265.49亿元,其中AI相关产品收入实现三位数同比增长,公共云业务实现两位数同比增长。
同时,阿里云经调整EBITA利润(息税摊销前利润)同比增长155%,单季度EBITA利润达到23.37亿元,而2023年同期为9.16亿元。阿里云表示,这一增长主要由于其专注公共云战略,并提升了运营效率。但是,利润增长部分被对客户和技术的持续投资抵消。
云厂商构建AI壁垒:做深和做广
降价虽是猛招,但对B端企业而言,价格往往并非唯一的考量因子。AI技术的先进性、适配性或许更为下游链条所看重。
当前,从整体架构来看,AI时代的阿里云,底层是云计算基础设施,上一层是数据管理服务,再上一层是基础大模型,即通义模型家族,最上一层是模型服务平台,包括阿里云百炼等开发平台。
在做深和做广上,阿里云有更大的野心。
8月份,阿里财报中就曾提到,阿里云将继续投资于客户和技术,特别是投入AI技术和基础设施建设,以推动AI应用的云计算采用率,并保持阿里云的市场领先优势。
先进大模型的军备竞赛正在升级。
9月19日,吴泳铭认为,要实现真正的AGI,下一代模型需要具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系,同时也将具备更复杂更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型竞争的投入门槛,将达到数十亿、数百亿美元的级别。
本次云栖大会上,周靖人宣布,阿里云全面投入升级AI大基建,正在围绕AI时代,树立一个AI基础设施的新标准,全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系,让数据中心成为一台超级计算机,为每个AI和应用提供高性能、高效的算力服务。
图片来源:主办方供图
周靖人表示:“云厂商拥有全栈技术储备,并通过基础设施的全面升级,让AI训练、推理、部署和应用整个生命周期变得更高效。”
而在广度上,开源路径下,阿里云通过AI开源社区“魔搭”等来开源,同时降低模型推理的成本,以进一步降低开发者使用模型、使用AI的成本。
AI大模型开源和闭源模式,在过去很长一段时间,成为科技圈争论的焦点之一。
事实上,如今,阿里云既有开源大模型,也兼顾闭源大模型。为何区别于国内其他厂商泾渭分明的模型选择,周靖人向记者表示:“从去年开始,我们非常坚定不移地在做开源,这个跟我们本身做云计算初心是密切相关的,我们希望有更多人能够利用开源的能力。比较欣慰地看到,通过一年的努力,模型的生态的的确确超出了我们的预期,整个生态也发展得很好。”
“同时,我们有一些闭源的模型针对企业级的客户,他们有特殊的要求,我们希望为他们提供一个极致的能力。也就是说,我们把选择权给企业。同时,即使开源,我们希望在云平台上提供服务时,也提供极致的性价比。一方面,我们希望生态发展;另一方面,我们还是希望能更有效地服务企业。云上各种各样技术的创新,包括业务的创新、业务的探索,能更有效地发展起来。”
寻找应用场景
相比技术先进与否,对下游产业中的B端企业而言,它们更聚焦的问题在于,AI能为它们解决什么问题,带来哪些价值?
抛开硬科技的“面子”,付费客户更看重AI技术的“里子”。
机器人,被不少人视为AI落地的绝佳场景之一。
吴泳铭认为,机器人将是下一个迎来巨变的行业。未来,所有能移动的物体都会变成智能机器人。它可以是工厂里的机械臂、工地上的起重机、仓库里的搬运工、救火现场的消防员,甚至包括家庭里的宠物狗、保姆、助理。
在他看来,未来,工厂中会有很多机器人,并在AI大模型的指挥下生产机器人。“现在城市家庭里有一辆或者两辆车,未来每个家庭可能会有两三个机器人,帮助人们提升生活中的效率。”
这是否意味着,机器人即将迎来“图灵时刻”?
宇树科技CEO王兴兴认为,通用人形机器人是目前大模型最好的落地载体,它可以解决AI落地场景的问题。
逐际动力创始人张巍则认为,软件算法的通用性要靠大模型,机器人跟物理世界的通用性交互要靠人形机器人。
不过,机器人走向生活,还有多长的时间,仍是一个见仁见智的问题。
图片来源:主办方供图
星动纪元创始人陈建宇认为,一两年内就能看到各个行业的早期试用者。但大规模应用、进入家庭还有很长一段距离。他解释,大模型在工业场景渗透会更快,因为边界性很强、做事情相对固定;而生活场景复杂得多,需要机器人有更强的泛化能力。
除了机器人场景,AI服务出海仍是一个可预见的市场。
来自义乌小商品城(600415)的玩具外贸商家陈姐,第一次跟随义乌外贸品鉴团探展云栖大会,AI技术也成为她日常和国外客户沟通必不可少的工具。“用AI的翻译软件,我们可以跟客户更好地沟通,把订单快速地完成。另外,例如AI设计,因为我们产品上经常要搞一些创新设计,如果有AI应用,设计也可以更高效、更便捷。”
科技改变生意,也改变生活。科技向前一步,给个体带来的影响,或许正在渗透。
当前,瓴羊智能科技也在推动AI数智产品跟随客户走向拉美等海外市场。阿里巴巴集团副总裁、瓴羊智能科技CEO朋新宇强调,企业必须重视场景,只有通过解构场景、重构业务,才能真正拥抱AI,带来突破性增长。
如何理解并解决企业或者产业应用中的真问题,这是留给大模型上下游企业的挑战,当然,也是机遇。那么,哪些企业对AI大模型的应用有较高的需求?
“从我们客户实际结果来看,我觉得两头是目前行动比较快的。一头是非常技术的,比如互联网行业、金融行业,这些行业是最快能接受的,他们的人才、技术、数据都到了。另外一头非常传统,完全没有。比如说一些制造业,传统的生产制造为主的企业。”朋新宇在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,一类是有能力,非常容易接上的企业;一类是没有能力,需要变革的企业。
朋新宇认为,当前,企业接入AI应用,要切小场景、快速场景,AI技术更新迭代快,时间比黄金更贵。
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