本文系作者授权首席营销官发表,转载请联系该作者
作者 | 赵晋杰 编辑 | 王靖 来源公众号 | 字母榜(ID:wujicaijing)
接管阿里云近三个月后,新官上任的吴泳铭,正在给阿里云重新定调。
在近期的2024财年第二财季(即2023年度第三季度)财报会上,吴泳铭首次提出“AI驱动、公共云优先”的阿里云发展新战略。财报发布一周后,为推动新战略落地,吴泳铭主导了新一轮的阿里云组织架构调整,新成立公共云业务事业部、混合云业务事业部、基础设施事业部等三大事业部。
其中,公共云业务事业部是本次调整的重点之一。按照吴泳铭的说法,未来阿里云将对所有产品和业务模式做取舍,减少项目制销售订单,加大公共云核心产品投入。
进入2022年以来,国内一众科技大厂对云服务的新共识逐渐达成——从此前的一味投入开始转向兼顾增长和赢利,越来越多云厂商正在主动放弃总集成商的角色。
尽管做集成项目能够帮助云厂商堆高营收规模,但其代价却是需要付出高昂的定制化成本,项目结算后,这些云厂商往往会陷入“增收不增利”的尴尬局面。
对集成项目的过于依赖,更是使得国内云厂商的毛利率远低于国外同行。与之对比,全球份额第一的亚马逊AWS,其高毛利的秘密就藏在旗下四大基础件(服务器、存储、CDN、网络带宽)的售卖占比超过六成上,相比定制化项目,这些标准化服务拥有更高的毛利。亚马逊得以借助规模效应摊薄硬件成本,从而在行业竞争中拿下更多客户,并通过网络效应实现营收和利润的双增长。
降低项目制订单对利润率的改善效果立竿见影。三季度财报中,阿里云经调整EBITA利润14.09亿元,同比增长44%,环比大增264%,后者约等于阿里云上个财年四个季度利润总和。
为了进一步加深内外部对其转向公共云优先的新认知,阿里云内部特意把与定制化的私有云对立的“公有云”,改称为“公共云”。据甲子光年报道,阿里云内部曾经专门开了数小时的会议来确认“公共云”这一称呼,目的就是突出云服务的“公共使用权”而非“公共所有权”。
在AI大模型即将催生新一波云服务需求之际,阿里云率先抛出了骰子。
01
明确公共云为先后,一系列新的冒险也随之而来。
首当其冲的便是收入规模的承压。曾经帮助阿里云实现高速增长的互联网行业,云服务渗透率正在触及天花板,加上字节、快手等部分大客户纷纷转向自建云服务,阿里云增速逐渐放缓。
2015年首度披露云服务收入以来,阿里云一度保持着超过100%的营收同比增速,营收规模也从12.71亿元增长至千亿元级别。进入2022年,阿里云营收增速开始从双位数下滑至个位数。
如今,随着新战略转向公共云优先,短期内阿里云收入或将进一步减少,这也意味着阿里云原本放缓的营收增速压力将被进一步放大。三季度,阿里云收入为276.48亿元,同比增速只有2%。
不过,有接近阿里云的知情人士向字母榜解释,“规模已经不再是阿里云此刻最需要考虑的事情,(阿里云更需要考虑的)是如何抓住由AIGC开启的AI新世界所蕴藏的十倍新机会。”
中国工程院院士、阿里云创始人王坚直接将云与AI的结合,视为云计算的第三次浪潮。这波浪潮的爆发,重新把科技大厂拉入到技术竞赛阶段。
新机遇给阿里云带来了另一重新冒险。从规模为先转向技术为先的阿里云,需要再次完成对自身产品架构和云服务体系的重构与创新,比的将是谁的云服务更开放,且应用生态更丰富。
这样的重构与创新正在全球云厂商身上上演。微软将Copilot融入业务的方方面面,继推出Microsoft 365 Copilot后,最新的动作是,将Bing Chat全线更名为Copilot。
亚马逊CEO安迪·贾西更是直言,生成式AI是能让“亚马逊未来几十年可以在每个业务领域都进行创新的核心”。
作为对比,阿里云在4月份发布通用大模型通义千问1.0后,时隔六个月正式推出千亿级参数大模型通义千问2.0,后者在复杂指令理解、文学创作、通用数学、知识记忆、幻觉抵御等能力上得到显著提升。目前,阿里云上有超过30款云产品接入了大模型能力。
面对国产大模型平台商对AIGC时代“Android”生态底座的争夺,阿里云已经将国内一半大模型企业吸引到自家云平台上,其开发者社群魔搭在7月-9月的两个月时间内,托管AI模型从1000个,增长至超过2300个,累计模型下载量从4500万次,增长至超1亿次。
值得一提的是,转向公共云为先,并不意味着阿里云放弃私有云市场。阿里云在新一轮组织调整中特意设立混合云业务事业部,其职责便是面向因政策限制、短期无法使用公共云的客户。
02
一系列新冒险的背后,则藏着阿里云豪赌AI新世界将要带来的公共云需求大爆发的野心。
云服务整体放缓之际,AI公共云正在逆势增长。《IDC中国AI公有云服务市场份额,2022》报告显示,2022年中国AI公有云服务市场依然呈现出80.6%的超高增速。
尽管用户现阶段的第一选择还是考虑私有化部署,但在IDC中国研究总监卢言霞看来,生成式AI、大模型的落地目前正处于起步阶段,“这些能力在公有云上能看到更快速的更新迭代,短期内将为AI公有云服务带来明显利好。”
微软Azure就是吃到大模型红利的典型代表。2023年第三季度,排名第一的亚马逊AWS同比增长12%,与上一季度持平,低于整体市场16%的增速。反观借助与OpenAI合作,抢跑大模型应用的微软Azure,在9月份发布Windows版Microsoft Copilot后,云需求明显增加,第三季度同比增长29%。
在所有应用都值得用大模型重做一遍的行业共识下,以大模型为代表的AI新浪潮,正在掀起一个比移动互联网大十倍的新机遇,各类应用则是承接新机遇的关键。帮助开发者创造一个便利的应用开发平台,则成为一众云厂商的新机遇。
11月初的OpenAI首届开发者日上,山姆·阿尔特曼正式公布自定义GPT功能,并表示后续将上线“GPT商店”,创作者还可以分享收入。现场演示环节,阿尔特曼3分钟不到,只凭几步操作便做出一个“创业导师GPT”。
让“GPT开发者”像“iOS、Android开发者”一样成为AI时代新职业的梦想,也在被阿里云所实践。
云栖大会2023上,阿里云对外发布一站式大模型应用开发平台——阿里云百炼,开发者5分钟内便可创造一款大模型应用,甚至几小时便可“炼”出一个企业专属模型。
随着各类基于大模型的应用越来越多,支撑一众应用运行的推理需求也会越来越大。届时,推理比训练更离不开云。阿里云内部人士解释道,一是推理需求遍布全国甚至全球各地,因为你的用户可能有的在杭州、有的在北京。这需要低延时,需要就近的数据中心支持。只有大型云厂商才能提供遍布各地的算力服务。二是推理有用量波动,有些应用是早上用户多,有些是晚上。也只有云厂商才能处理这种波峰波谷的弹性需求。所以考虑到推理场景,AI的发展更离不开公共云的支持。
尽管当前大模型领域尚未出现爆款应用,就连王坚都表示,“相信它不会在一年、两年完成的。”但在这场技术马拉松跑道上,没有云厂商敢冒落后一步的风险。
更重要的是,借助AI大模型浪潮,一些原本在互联网时代自建云资源池和能力的企业,有望重新回到公共云怀抱。
在大模型时代,云与AI的关系发生了新的改变,有钱买GPU,并不意味着就能研发出可商用的生成式AI能力。
人工智能专家丁磊博士告诉字母榜,能够把大模型训练出来本身就很难,“能够搭一千张GPU卡,三千张GPU卡,一万张GPU卡的一个集群规模去做训练,国内就没有几家公司能做得到。”
阿里云则是能够做到的几家公司之一。在全新升级的人工智能平台PAI上,阿里云支持高达10万卡量级的集群可扩展规模。
尤其考虑到国内高端芯片进口受限的现状,英伟达芯片和国产替代芯片混合使用,将是未来很长一段时间内的行业常态,即需要多个不同的供应商使用多种不同的芯片,满足中国市场对AI计算能力的需求。
但目前中国算力市场却存在结构性需求失衡的现象。据中国工程院院士刘韵洁表示,尽管中国算力总规模位居全球第二,但算力利用率并不高,“通用算力和超算算力,利用率都不高,用于大模型训练的智算算力,更是稀缺状态。”
中国信通院数据显示,2021年,美国的算力有60%以上是以公有云的方式来提供,欧盟是50%,而中国只有28%。
面对算力分散化的客观现实,依赖公共云平台来高效连接异构计算资源正变得越发重要。公共云也正在成为AI大规模普及的最佳方式。
03
无论是用以训练和推理大模型,还是改善云服务增收不增利的现状,公共云,已经逐渐成为国内云厂商的重心所在,围绕云业务的考核机制也由此而变。
阿里云通过减少来自利润率较低的項目式合约类收入,以提升收入质量之外,其他云厂商也纷纷有所行动。
美国头部云厂商在营收和净利润上的断层式领先态势,则进一步驱动国内云厂商向公共云策略倾斜。
与中国市场热衷于私有云不同,美国三大云计算服务商亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云均以公共云为主,这也造成了中美云计算厂商的规模差距。
Gartner调研数据显示,2022年全球公共云IaaS市场中,亚马逊AWS份额39.99%,微软Azure份额21%,我国唯一排入全球前三的阿里云份额只有7.71%。
与市场份额差距一起被拉大的,还有中美云厂商在营收、利润端的差距。2022财年,亚马逊AWS、微软Azure营收分别为801亿美元、818亿美元,对应利润分别为228亿美元、327亿美元。
相比之下,作为中国唯一盈利的云厂商,阿里云在最新三季度财报中营收为276.48亿元,经调整EBITA利润为14.09亿元,与美国头部云厂商对比,存在明显差距。
更高的公共云服务份额,推动亚马逊AWS们获得更高的增长和利润,更高的利润又帮助亚马逊AWS们进一步加速产品技术创新,从而形成规模效应,进而摊薄基础设施成本,并聚拢起更大的网络效应。
大模型所揭开的AI新世界,给了国内云厂商一次复刻亚马逊AWS“飞轮效应”的全新机遇。
人喜欢
人收藏
0人觉得好看
爱你么么哒!
我将会为更多用户推荐此文章
累计评论 0 条
写评论