云上的故事

时隔两年，阿里云北京峰会本周再次回归线下，就像阿里云新任掌门张勇所言，这场大会至少有三个特别之处：

• 阿里云在疫情（防控）过后的首次大规模线下会议；
• 他负责阿里云业务之后的首次公开演讲；
• 阿里巴巴新财年（每年 4 月）开始后的首次大型活动；

此次北京峰会也是阿里云新领导架构的全新亮相，也会在未来一段时间持续影响阿里云的业务与技术发展方向：

• 张勇：阿里云智能总裁；
• 周靖人：阿里云 CTO，负责技术与产品，阿里的大模型产品会由他主导；
• 蔡英华：阿里云 CCO（首席商业官），负责销售与合作伙伴关系；

此前的 AI Insider 里，我曾经探讨过大模型对于云计算公司的积极影响，结合此次阿里云峰会，有几个线索变得越发明显：

张勇提出「智能原生」的说法，简单来说就是通过「智能」（大模型）技术改造各行各业，这是一个极富野心的愿景，也会成为其他云计算公司关注的方向；

• 「模型即服务」成为云计算的新层级，而「软件即服务」正变得无足轻重，接下来的云计算巨头们，从模型训练到推理 API，这个层级的产品竞争愈发激烈；
• 从基础大模型到行业模型乃至企业模型的转化速度会越来越快，利用之前的海量客户资源，云计算公司拥有一定的优势；
• 从企业到国家，数据安全的关注度越发提升，这将为不同国家的大模型发展提供可能，中国公司用中国云计算公司提供的中国大模型，会成为一种常态；

英国通信监管机构 Ofcom 指出，多家云计算公司在该国存在滥用市场地位的现象，并建议英国市场管理局 CMA 介入相关调查。

根据 Ofcom 的说法，云计算公司通过一定的产品策略，阻碍客户从一家云服务商迁移到另一家，并在客户迁移过程中设置层层障碍。

目前的英国云计算市场，AWS 与微软 Azure 两家公司大概占据了 60% 到 70% 的市场份额，Google 的市场份额基本在 5% 到 10% 之间。在英国，CMA 拥有实权，对于认定违反反垄断的行为，该机构最高可以向某一家实体公司开出 10% 营业额的罚单。

不仅是在英国，全球范围内，云计算行业已经相当集中化，软件公司 Flexera 一年一度的全球云计算产业调查中发现，全球上云的公司里，除了使用上述提到的三家公司之外，只剩下了 Oracle、阿里云和 IBM，换句话说，全球云计算的主要市场，由六家公司把持。

Flexera 的报告进一步指出，在公有云领域，AWS 和 Azure 之间的市场份额非常小（46% VS 43%）；中小企业更愿意使用 AWS；而重度云计算客户的选择，往往是 AWS。

这份报告给出了诸多值得关注的行业态势，感兴趣的朋友可以在这里下载这份报告。

来看一组云计算巨头们最近的动作：

• AWS：面向供应链场景的云产品正式可用、面向合作伙伴推出优化云计算运营的相关产品；
• 微软：进一步强化云电脑产品 Windows 365 的功能，最近发布 Windows 365 Frontline、适配 Android 设备等；
• Google：为了进一步提高云产品的销售效率，Google 云计算部门的市场部进行了一番大换血；
• 华为：华为未来三年将在中东、中亚和非洲地区为创业公司提供云计算相关产品支持与生态扶持；

大模型·市场

TechCrunch 通过特殊渠道获得的一份融资路演文件显示，OpenAI 的直接竞争对手 Anthropic 计划未来两年完成 50 亿美元的融资，以全面追赶 OpenAI。

具体来说，这家创业公司将创建一个暂定为「Claude-Next」的前沿大语言模型，其能力当下最强大的 GPT-4 提升 10 倍，同时该公司也会加速将大模型应用到更多行业，所有这些将在未来 18 个月里完成，该公司希望为其投入 10 亿美元。

与 Anthropic 相比，OpenAI 不仅背靠微软这棵大树，还拥有极为独特的盈利模式，根据其在 2019 年 3 月的解释，OpenAI LP 是一家「有限利润」公司，简单来说，OpenAI 将为投资者提供不超过 100 倍利润回报的条款，以此吸引资本投资。

通过这样的方式，OpenAI 完成了从非盈利机构到盈利机构的华丽转身，这一年，OpenAI 发布 GPT-2，但遮遮掩掩的态度让外界觉得这个产品缺乏诚意，而其独特的商业模式也没有打动风险资本，毕竟，在科技行业，追求无限制的利润才是资本最大的目标。

也是在这一年，微软机器高调地向 OpenAI 投资 10 亿美元，我在当时的会员通讯里写道：

微软很缺一个对标 DeepMind 的机构。坦率来说，微软的基础研究能力一点也不弱，其 AI 基础研究的机构和部分也是业内公认的「黄埔军校」。但微软的这些机构，包括微软研究院、微软亚洲研究院的研究成果基本局限在行业内的宣传，与 DeepMind 围棋 AI 横扫全球公共讨论有着巨大的差距，而 OpenAI 在这个领域拥有丰富的经验，此前他们对于 GPt-2 模型的舆论宣传，可谓相当到位。

2019 年以来，微软的 AI 战略其实是分为两部分：

• 测试 OpenAI 的新模型，比如 GPT-2、GPT-3 的能力只有通过 Azure 才能获得；
• 不同团队也在持续迭代新的 AI 产品；

直到 2022 年 ChatGPT 引爆全球关注度之后，微软结束这场「赛马游戏」，全力押注 OpenAI 的产品和技术，从已发布的 Bing 到多项 Azure 云服务再到即将交付的 Office365，微软终于有了一套专属的 AI 产品策略。

由此也引出几个可能性：

• 微软会收购 OpenAI 吗？我个人觉得可能性不大，反垄断的达摩克利斯之剑一直悬在科技巨头的头顶；
• 「独立发展」的 OpenAI 很会继续融资吗？现在这家公司的估值基本接近 300 亿美元了，而一旦 IPO，很可能又是一家市值千亿美元的巨头；

OpenAI 与 Anthropic 等公司资本市场追捧，也进一步让生成式 AI 创业变成热门赛道，但无论是投资人还是创业者，还是需要几分冷静，分享几个值得思考的方向：

• 如何确定产品所处的层级：如果以云计算对应生成式 AI，那么大模型就是基础设施（IaaS）层级，参考全球云计算的基本格局，未来生成式 AI 的基础设施会走向集中化，而上层的应用与服务将高度分散；
• 如何体现产品的差异性：生成式 AI 的市场竞争不仅是和创业公司竞争，还需要考虑巨头们——微软、Adobe、Google 等，差异性可能会是竞争的关键一环；
• 如何构建竞争优势：在生成式 AI 领域，算法无法成为护城河，算力更是用钱堆积出来的通用产品，这个时候，数据，特别是垂直领域的数据，或许会成为创业公司突围的关键；

大模型·巨头

上周，阿里云发布大语言模型「通义千问」，已开始小范围测试。从我个人测试体验来看，「通义千问」在文本理解与推理（仅限文本推理）方面的表现优于百度「文心一言」，但需要提醒一点，目前大模型的能力评价还没有统一标准，而且很多模型缺乏透明度，在没有统一条件（比如模型参数规模）和场景的情况下，所谓的对比，更多是测试者与大模型之间的「你说我猜」游戏而已，不要太认真。

你可以通过这里申请「通义千问」。

说到「认真」，百度似乎要非常认真地对待「文心一言」名称被滥用的现象，根据百度提供的新闻稿：

在公司宣布前，凡是在App store和各种应用商店看到的“文心一言”APP都是假的；凡是“文心一言”收费下载、付费会员都是骗子；凡是向用户售卖“文心一言内测激活码”的都是骗子；凡是声称有“文心一言源代码”的都是骗子。

更进一步，百度已向北京市海淀区人民法院对苹果公司及相关开发者团队发起诉讼。

Meta 上周推出的一个视觉模型引发热议，这个名为「Segment Anything Model（SAM）」的模型可应用在图像查找或分割的场景中，支持任何对象，即便是这个模型从未训练过这个物体，感兴趣的朋友可以通过这个 Demo 进一步了解。

近期围绕大模型进行布局的巨头还包括：

• 华为的盘古大模型未有新的信息，但根据华为云人工智能领域首席科学家田奇的说法，华为似乎更倾向于「AI for Industries」，或者可以理解为面向垂直行业的特定模型；
• 商汤科技发布「日日新」大模型体系，既有大模型应用平台「商量 SenseChat」，也有文生图生成模型「秒画」，商汤科技此次是真正的现场演示，而不是提前录屏播放；

最后分享一个阿里云 CTO 周靖人的专访，话题围绕大语言模型的现状与挑战，很多观点极为冷静与克制：

我认为ChatGPT的推出，更重要的是教育了整个社会。上一次半年前我们聊到大模型的时候，可能连科技界部分工作者都还不看好这条路线。今天 ChatGPT 基于 Chat 这样一个产品的形态做得非常出色，把相关的能力有效地表达出来了，不光是对模型一线的工作者，更多是让大众和各行各业的人都突然有如梦惊醒的感觉。甚至，今天它给我们整个计算机科学领域都带来了一个惊讶的反应，或者说快速的教育过程，大家快速认识到基于一个智慧体的预训练大模型会有多么出色的表现。

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