前沿科技,數智經濟
文|劉雨琦
"Azure(微軟雲)能否反超 AWS(亞馬遜雲)奪冠,就靠 ChatGPT 了。"
一場由 ChatGPT 引發的算力革命,即将給雲計算排位賽帶來新變局。
一方面,雲資源所提供的大模型訓練的高算力、高存儲和高可控空間,是未來人工智能發展的底盤。
據微軟數據披露,從 GPT 到 GPT-3,參數量有 1.17 億到 1750 億,增長近 1500 倍。而微軟雲在 2019 年,花 10 億美元 " 買斷 "OpenAI 成爲其獨家雲供應商時,便基于 Azure 爲其打造了一台 AI 超級計算機,ChatGPT 便由這台超級計算機提供支持。
圖源微軟官方
但與此同時,高昂的訓練成本也成爲了最大的攔路虎,據國盛證券報告《ChatGPT 需要多少算力》估算,GPT-3 訓練一次成本約爲 140 萬美元,ChatGPT 一個月要消耗 3 萬多片 A100。
國盛證券認爲,在公有雲上,對于以微軟、谷歌、阿裏等全球科技大企業而言,百萬至千萬美元級别的訓練成本并不便宜,但尚可接受,但對于沒有雲資源的公司來說,可謂天價。
在這場屬于雲大廠的遊戲中,微軟雲正在緊密推出産品,探索雲與 AI 的行業落地。
今年 3 月初,Azure 再度加碼,在全球上線了 Azure OpenAI 服務,這也是首次向 B 端提供 OpenAI 的企業級服務。緊接着 3 月 7 日,微軟将 ChatGPT 技術擴展到 Power Platform 上,允許用戶在很少甚至不需要編寫代碼的情況下,開發自己的應用程序。
對此,微軟表示,Power Platform 平台上一系列商業智能和應用程序開發工具,包括 Power 虛拟代理(聊天機器人生成工具)和 AI Builder(流程自動化工具),都已經更新了 ChatGPT 編碼功能。
通過 Azure,直接調用 OpenAI 大模型的能力,這聽起來相當具有吸引力。相比于最開始的嘗鮮和玩票性質,從論壇 Reddit 的情況來看,現在每天都有幾十個基于 OpenAI 的新産品上線。也就是說,具有強大 AI 能力的雲平台,成爲了開發者們的新 " 栖息地 "。
一位國外開發者在其 Twitter 上講道:" 毫不誇張地說,這很像 AI 時代的安卓系統。"
兩周前,英偉達 CEO 黃仁勳也在公開活動中表示:"ChatGPT 是人工智能領域的 iPhone 時刻。"
事實上,在 AI 大模型盛行的今天,繁榮的開發者生态建立在 Azure 的底層資源之上,所有基于 ChatGPT 的開發者和企業也在無形中成爲了微軟雲的客戶增量。
端水大師 ChatGPT
ChatGPT 等系列大模型的出現,首次對算力展現出了極高的要求,任何想要在大模型領域 " 分一杯羹 " 的企業,都避不開其背後的雲資源。這是 AI 時代,對雲廠商們帶來的更爲深遠的影響。
或許,ChatGPT 也是雲計算的 iPhone 時刻。
從低代碼開始
從 2019 年開始,微軟就圍繞着 Azure 開始布局。縱觀微軟目前的策略,兵分兩路:
一路是對自己的産品進行改造,給各行業建立樣本,直接爲 B 端提供服務。另一路則是打造開放的 ChatGPT 生态,通過降低接入門檻,供企業和開發者們取用大模型資源。
本輪微軟叠代的 Dynamics 365 和 Power Platform 産品線就分别指向服務和創造兩個方向。
其中,微軟 Power Platform 中具有一系列商業智能和應用程序開發工具,包括 Power Virtual Agent 和 AI Builder。
Power Virtual Agent 是一款虛拟機器人打造工具,借助于 Azure OpenAI 和必應搜索引擎,能夠從網站和内部知識庫中搜尋和提供答案,連接到公司内部資源,以生成每周報告和客戶查詢的摘要;而 AI Builder 則可以讓企業将工作流程自動化。
簡單來講,上述兩個功能的集合就相當于智能化的 RPA。某 RPA 企業高管對光錐智能講道:" 目前基于 GPT 的文本生成,可以幫助員工完成一些工程性任務,比如寫總結、重寫、格式化内容等等。"
雖然現在還處于早期階段,但通過對話界面與基礎的 LLM(大語言模型)應用程序相結合後,理論上每位員工都可以擁有自己的 AI 助手,從而進一步提高工作效率。
基于以上自動化技術,微軟推出了新版業務管理平台 Dynamics 365。
Dynamics 365 Copilot 是 Microsoft 工具的最新版本,包括許多用于銷售、客戶服務和營銷的應用程序,它集成了 AI 以自動執行某些任務,例如數據收集和分析或創建電子郵件活動等功能。
國外已經有公司将 Dynamics 365 Copilot 整合進 CRM 和 ERP 系統裏。比如用 AI 幫忙編寫給客戶回複的電子郵件,并從銷售的 CRM 中自動提取産品、報價之類的細節,以及彙總核心要點一并放入郵件。
圖源微軟官方
據微軟統計,國外銷售人員有 66% 的時間花在查看和回複 Email 上,這項能力對于本地化銷售人員而言無疑能夠大幅提高生産力。但在中國這個銷售場景十分零散的環境下,該如何進行銷售智能化還是未知命題。
據微軟官方顯示,3 月 14 日,Dynamics 365 Copilot 已經推出國際版,向全球所有 Azure 客戶開放。
3 月 13 日,微軟表示,該公司首席執行官薩蒂亞 · 納德拉(Satya Nadella)将于 3 月 16 日的主持活動中,讨論 " 用 AI 重塑生産力 ",屆時可能發布更多獲得 AI 能力的軟件更新。
從目前的結果來看,微軟已經将 ChatGPT 添加到了 Bing 搜索、Windows11 操作系統和 Teams 等諸多産品中,不過,微軟準備如何動刀 Word 和 Excel 等 Office 辦公套件,仍然是最令人期待的。
納德拉曾在某次讨論會中表示:" 最終希望用 AI 打破應用之間的界限。" 此前每款應用都有自己的工作流程,相對獨立,微軟計劃使用 AI 控制和檢索信息,幫助公司一體化,來完成更多任務。
這也解決了軟件應用中一個最大的應用問題:數據孤島。當同一家企業采購了不同廠商提供的軟件,往往後端難以打通,但有了 ChatGPT 等 AI 能力,就能夠進一步提高軟件的使用效率。
這意味着,雲廠商對外提供服務的方式開始發生了質的改變,從賣資源、賣能力、賣産品到賣服務、建設一個完整的開發生态,而 ChatGPT 作爲爆款的介入,更加速了這一進程。
重塑雲服務方式
雲計算發展到今天,經曆了幾個階段。
最早的雲廠商賣存儲和計算資源,比拼的是 IaaS 層的規模化、安全性和穩定性;IaaS 同質化嚴重後,一度掀起了 SaaS 服務的熱潮,但由于中間層支撐度不夠,單個 SaaS 提供的服務能力有限;現階段,雲大廠又将火力集中在 PaaS 層,通過行業解決方案的形式深入企業數字化。
ChatGPT 是一個超級工具,連接和利用雲廠商提供的底層資源,将資源變成産品,直接提供給企業。
舉個形象的例子,以前的雲廠商賣的是蔥、姜、蒜、肉等做飯的基礎食材,鍋碗瓢盆等基礎工具,後來除了賣食材和工具,它們也賣菜譜,試圖教會企業做菜,但 ChatGPT 的出現,相當于引進了一個大廚,企業隻需要對大廚提需求,大廚便能把菜端在餐桌上。
一體化的解決方案,就像預制菜。但對于大型企業來說,往往需要進行定制化,周期長流程繁瑣,同時也面臨着開發場景和業務場景脫節的難題。究其原因,是因爲應用程序架構可能會受到底層服務的限制,如存儲、緩存、身份驗證等,這些服務需要開發人員調整其應用程序與 PaaS 平台集成。
尤其對于中國這樣複雜的業态來說,更存在着技術和産品 " 用不起來 " 的情況。2022 年雲栖大會期間,彼時的阿裏雲智能總裁張建峰曾對媒體表示:" 中國的雲計算市場還是一個低水平競争的市場,很多時候不是依靠産品或技術,更多的是依靠非理性價格去投标、存量客戶的遷移來維持。"
某專營政企雲負責人也曾感歎:" 我們有 4000 人,年産值幾十億,如果繼續做定制化業務,把産值提高一倍,人員也要擴大近一倍,沒啥規模經濟可言。"
這背後是定制化帶來的高昂成本與轉型經濟型的 PK。不止是傳統企業沒有經濟性,某制造企業也曾在社交平台上爆料:即便是懷揣着 200 萬預算找雲大廠,按照大廠的服務規格,也隻能派出一名 " 級别不高的員工 "。
這也就是爲什麽,無代碼 / 低代碼平台能夠迅速崛起,本質上是一定程度地突破了開發和應用之間的壁壘,而 ChatGPT 作爲中間層就像一個黑箱,業務無需再了解代碼的生成過程,隻需要對它提出需求即可。
而這正解決了當下困擾雲大廠們久矣的難題。未來,無論是 IaaS 層的基礎設施,還是 PaaS 層的數據庫、操作系統等基礎軟件,都将成爲 " 水電煤 " 一樣的基礎能源,企業不再需要了解背後的資源,隻需要關注提供的能力和自身需求。
以工業場景爲例,越來越多的企業渴望通過引入智能決策,以直觀發現、分析、預警數據中所隐藏的問題,及時應對業務中的風險,向最優決策無限靠近。
這是對雲廠商們發展至今的一場綜合性大考,雲計算能力與 AI 能力的有機結合,将是下一賽段的競争焦點。
商業格局大洗牌
全球範圍内,AWS 第一、Azure 第二、阿裏雲第三。盤點曆年 IDC 全球雲廠商市場份額數據,會發現這樣的 3A 格局已經持續了至少 5 年以上。
據 IDC 發布 2021 年全球雲計算追蹤數據,顯示全球前三名雲廠商依次爲亞馬遜、微軟、阿裏雲,谷歌雲、IBM 分列第四、第五名。放眼國内市場,阿裏雲仍然保持着領先者優勢,市場份額第一的位置難以撼動,甚至中國已經拉開第一梯隊,阿裏雲、騰訊雲、華爲雲構成了前三甲,第四朵雲們想突圍愈發困難。
圖源 IDC 報告
雲廠商格局的固化,一方面來自于先發優勢,更多客戶、更多數據中心、更多經驗等等,形成的客戶壁壘一時間很難被打破;另一方面也來源于技術創新,這也就是爲什麽,無論是阿裏騰訊還是華爲,都在向下延伸,通過自研硬件來提高技術壁壘。
生成式 AI 與商業軟件的結合,幾乎可以改變當下所有 2B 産品的内核。
可以預見的是,當微軟雲通過 ChatGPT 改變遊戲規則後,市場份額不再能說明全部問題,全球雲廠商的排名也将進入動蕩期。
微軟某高管在外媒采訪中提到:" 我們已經進入了企業技術的颠覆性時期,這是一種應用程序與用戶、潛在用戶結合的新方法。如果 Power Virtual Agents 這樣的工具被廣泛采用,我們可能不再需要花費數小時的時間來學習如何使用我們最喜歡的 HRMS 或 ERP 應用程序。我們隻需要向系統提問,決定我們想要它做什麽,然後告訴系統去做這些工作。"
這讓 Azure 反超 AWS 成爲可能。
一位華爾街分析師對此講道:" 未來 ChatGPT 将被企業大規模調用,他們在毫無感知中成爲了 Azure 的用戶,Azure 的企業用戶規模會得到指數級爆發,如果到現在 AWS 還沒有想好對策,就已經處于被動。"
事實上,各大雲廠商早已經聞風而動,靠投資加緊布局。
2 月初,谷歌就已經向 AI 初創公司 Anthropic 投資近 4 億美元,用于測試類 ChatGPT 的大模型。據悉,Anthropic 的創始人 Dario Amodei 曾任 OpenAI 研發副總裁,谷歌投資後将獲得 Anthropic 約 10% 的股份,同時谷歌向 Anthropic 提供了大量的雲計算服務,用于新模型的研發。
另一邊,亞馬遜雲也緊随其後。2 月底,AWS 宣布正與 ChatGPT 的競争對手 Hugging Face 合作。亞馬遜雲部門數據庫、分析和機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 表示:"Hugging Face 将在 AWS 上構建該語言模型的下一個版本,稱爲 Bloom。" 該開源 AI 模型在規模和範圍上将與 OpenAI 用于研發 ChatGPT 的大型語言模型競争,将跑在 AWS 自研 AI 訓練芯片 Trainium 上。
同時,雲計算客戶可通過 Amazon SageMaker 程序訪問 Hugging Face 的 AI 工具,針對特定用例進一步優化其模型的性能,同時降低成本。
Hugging Face AWS 深度學習容器(DLC)
全球雲市場的比拼白熱化,也帶動國内雲廠商們針對中國本土情況,思考雲與 AI 的結合方式。
近期,各大雲廠商财報後電話會議中透露出了一些關鍵信号。在百度 2022 年四季度及全年财報電話會上,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雲計算的 game changer。"
同時,在阿裏 Q3 财報後會議中,阿裏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,并爲市場上風起雲湧的模型和應用提供好算力支撐。"
當然,無論是先發的微軟,還是後發的 AWS、谷歌、百度,在這個技術發展的早期,下任何結論都爲時尚早。
正如谷歌雲首席執行官托馬斯庫裏安所說:" 我會告訴你這是一個新遊戲的第一分鍾,而遊戲從來沒有人能在一分鍾内完成。"