阿里云换帅与 2023 的新挑战

或许因为新年假期的原因，或许是因为这仅仅是阿里巴巴组织调整的一部分而非全部，上周，或者说上一年年末阿里云换帅的消息并没有引发太多讨论。

而站在 2023 年年初的时间点，在阿里云告别「张建锋时代」、并进入「张勇时代」之际，我觉得有必要重新调整对于阿里云以及中国云计算发展的思考。

在张勇之前，阿里云历经三任掌门，如果说王坚实现了阿里云的 0 到 1、胡晓明完成了 1 到 10，那么 2018 年之后的张建锋，则是带领阿里云走向 20 甚至 30，在张的任内，至少有这几件事情值得关注：

• 构建起了类似微软「Windows+Office」的「云钉一体」战略，希望打通钉钉与公有云体系之间的协同关系；
• 面向市场与行业进行全面的组织调整，引入更注重大客户关系的高管，加码行业合作伙伴的投入；
• 推动阿里巴巴自研芯片在云服务中的应用；
• 推动阿里云在云原生、低代码等领域的技术与产品投入；

这些变化也让阿里云持续保持国内市场份额第一，并在亚太地区拥有了一定的竞争力，而营收也大幅增长，2021 年第三季度，阿里云实现首次季度盈利，2022 年 5 月底的年度财报里，更是实现了首次年度盈利：

阿里云全年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，并实现了13年来首次年度盈利。阿里云EBITA利润从去年的亏损22.51亿元大幅改善为今年的盈利11.46亿元。

但阿里云所面临的环境的确发生了新的变化，一方面，疫情冲击下的宏观经济环境继续呈现不确定性，这也极大抑制了 IT 市场的需求，此前张勇在阿里巴巴财报分析师会议上强调，「云的增长离不开经济的增长，企业是经济的微观细胞，经济增长企业才会愿意投入」。

进入 2023 年，随着中国疫情防控进入到一个新阶段，全社会各个行业也会不可避免地经历一个阵痛调整期。对于整个市场来说，这个阵痛期会持续多久，不仅取决于疫情的变化方向，还会受到 3 月份新一届政府所释放的政策影响，这是包括阿里云在内的中国所有云计算公司 2023 年必须应对的课题。

另一方面，至少在中国，公有云产品式微已经成为现实，特别是在政企市场，公有云的需求持续下滑，这对于包括阿里云在内的云计算公司，必须从产品结构、服务方式、销售策略等方面进行调整，这也带来两个潜在的变化：

• 主要云计算公司选择与三大电信运营商的云部门合作，成为被集成方；
• 与行业生态公司的合作，一定程度牺牲利润并影响营收；

上述两大挑战不会在 2023 年出现根本变化，这也意味着，2023 年包括阿里云在内的中国主要云计算公司的日子都会不好过，但即便如此，还是有几个可能是积极的方向：

• 作为 2023 年最具增长潜力的行业，新能源汽车公司如何「帮助」云计算公司获得新的增长动力？
• 钉钉在阿里云体系里的定位是否有新的调整？如何持续优化「云钉一体」？
• 不断加码的云计算「出海」布局里，能否带来更多增长的机会？（当然，避免诸如阿里云香港机房宕机是最基本的保障）

但更重要的一点，张勇需要在 2023 年为阿里云找到一位新掌门人，毕竟，阿里巴巴更需要张勇。

AWS 面向生物领域的新产品 AWS Omics 正式可用，这个产品旨在帮助生物信息学家、研究人员和科学家存储和分析有关基因序列的数据。

微软与印度 IT 巨头 Persistent 公司签署合作协议，微软将为后者提供诸如远程办公产品、Azure 数据湖、数据分析与预测等多项云产品。

另外，微软还和印度银行 YES 合作，推出了一款新的移动应用，该应用依托 Azure 平台的云原生产品进行开发。

华为轮值董事长徐直军在 2023 年新年致辞中表示，该公司预计 2022 年销售收入为 6368 亿元人民币，净利润 1137 亿元人民币，其中，ICT 基础设施业务保持稳定增长，终端业务下行趋势放缓，数字能源和华为云业务快速增长，智能汽车部件竞争力和用户体验显著提升。

除了数字之外，这篇致辞里的关键表述还有这一句：「2022 年，是华为从应对美国不断制裁的战时状态，逐步转为制裁常态化正常运营的一年，也是逐步转危为安的一年。」

Google 搜索与 ChatGPT

最近，新锐搜索引擎「You」推出一个类似 GPTChat 的新功能：YouChat。

相比于 ChatGPT，YouChat 使用了更多新数据作为其训练数据，所以能够在一定程度上提供最新的内容搜索，不过这款产品反复强调自己只是一款搜索产品，而非生成类产品，所以不建议用户使用诸如「以 xxx 为主题写一封邮件」之类的搜索词进行检索。

ChatGPT 的横空出世，的确让人看到了搜索引擎产品的新方向。Google 在上月的一次「All Hand Meeting」里回应了 ChatGPT 带来的潜在挑战，比如 Google 认为，ChatGPT 存在局限性，使用超大规模语言模型训练出来的答案，并不能保障准确性，特别是在涉及到一些专业领域的搜索时，用户很容易被误导。

另一方面，Google 作为一家用户量庞大且影响力巨大的公司，任何一个产品层面的调整都会引发诸多反应，所以 Google 可能是最后一个引入类似 ChatGPT 的搜索引擎公司。

在我看来，超大规模语言模型短期内不会对诸如 Google 这样的传统搜索引擎产生威胁。

首先，就像 Google 高层反复强调的，大语言模型无法保证生成的答案是否准确，而且其训练数据更新也有一定滞后性，我们都知道 Google 等传统引擎是在实时抓取互联网上的网页变化，而要更新，特别是实时更新诸如 ChatGPT 这种上千亿参数的大模型，几乎可以听到「烧钱」的声音。

其次，过去二十多年时间，搜索引擎已经形成了相对完整的商业模式，通过广告精准匹配，为商家带来曝光度，从而盈利。

但就目前来看，ChatGPT 并没有商业模式，它无法仅仅通过规模化就能降低自身成本进而「免费」，它也无法通过规模化实现产品体验的迭代，这也意味着，ChatGPT 并不具备互联网软件的增长方式。

那么，ChatGPT 会成为什么？OpenAI 创始人 Sam Altman 去年年底的一系列推文提供了几个方向，他认为随着通用人工智能的发展，ChatGPT 会逐渐变成「无聊的玩具」，这也在某种程度上指出 ChatGPT 的未来——它会成为一种智能基础设施——一如现在的互联网一样。

考虑到 OpenAI 与微软的合作关系，我们有理由相信 ChatGPT 会成为微软 Bing 搜索的新卖点，但终究还是搜索引擎的补充；ChatGPT 也会成为一类付费 API 接口，企业通过这个接口获取诸如内容生成的能力，从而开发新产品。

生成类 AI 产品的中国困境，TechCrunch 这篇特写勾勒了中国生成 AI 的基本面：

• 中国特色：除了百度、腾讯这类企业玩家，还有与深圳当地政府合作密切的 Taiyi 模型，中国严厉的内容审查反而让这类模型变得足够「健康」，这也是一件很有意思的事情；
• 商业模式：有大量的非专业人士，比如自由职业者和家庭主妇，正在应用生成 AI 工具赚钱；
• 企业市场：与 SaaS 市场类似，中国企业并不愿意为这类生成 AI 产品付费；
• 潜在挑战：来自美国的芯片禁售会影响中国生成模型的发展，短期内，国产芯片并不能支撑这类大模型的训练；

斯坦福大学的新研究强调代码辅助生成工具的安全问题。研究人员招募 40 多位志愿者，使用 OpenAI 推出的 Codex，完成 Python、 JavaScript 和 C 等编程语言的安全相关问题。

根据研究人员的说法，通过对比发现，使用 Codex 的研究参与者更有可能写出不正确和「不安全」(在网络安全意义上)的代码。更令人担忧的是，与不使用 Codex 的研究者相比，他们更可能认为自己不安全的答案是安全可靠的。

Google 为虚拟语音电话 Google Voice 引入 AI 检测垃圾电话机制。这个功能与 Google 在 Android 系统中的垃圾电话监测机制类似，用户将在来电屏幕上看到一个标签，上面写着 「疑似垃圾来电」。

如果说 2011 年是「软件吃掉世界」，那么从 2022 年开始，「AI 正在吃掉软件」，a16z 投资合伙人 Jack Soslow 分享了一组产业趋势，我个人认为比较有趣的点：

• 基础模型的发展速度惊人，Stable Diffusion 在 Github 上的受欢迎程度增长非常快：

• 数据量成为大模型的新瓶颈，比如 Google 对比了两个大模型，数据量越大，精度越高，至少在大模型领域，计算不再是制约要素。

• 大模型的开源替代品出现速度不断加快，GPT-3 发布一年后才有开源替代产品，DALL-E 的开源替代品仅仅两个月后就出现了。

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