云厂商竞相布局AI大模型，差异化竞争加剧？

AI技术革新及应用爆发，带动传统云计算需求增长，由此也促使云厂商利用AI大模型技术，提升产品性能，拓宽产品矩阵，通过满足客户的多元化、个性化需求来提高市场竞争力和占有率。无论是BAT这种互联网云厂商巨头，还是UCloud、青云这种独角兽企业，都在加强云+大模型的结合，提升综合能力。

例如，阿里云积极投资云计算的产品矩阵，尤其是AI基础设施，同时全面推进AI大模型产业应用。阿里自研大模型通义千问发布2.5版本，在权威基准OpenCompass上得分追平GPT-4Turbo。

再比如，近日，腾讯宣布其旗下混元文生图大模型全面升级，并对外开源。同时，腾讯云率先推出AIGC云存储解决方案，可将大模型的数据清洗和训练效率均分别提升一倍。

那么，云和AI大模型是何种关系？不同云厂商的大模型布局有哪些差异化呢？

01

云和大模型是彼此需要、相生相长的关系

AI大模型和云计算的一次结合，这是云计算的第三次浪潮。

在2023年云栖大会上，阿里云创始人、中国工程院院士王坚指出，2023年人工智能和云计算有了一次集中的体现和爆发，AI大模型的出现使得计算机对科技创新的革命产生了非常重要的影响。

他认为，如果再从那场一百多年以前的电的革命来看，云计算和大模型的关系就是电和电动机的关系。未来云计算的算力都是会被这些在智能时代的“电动机”，也就是被模型消耗掉。

此外，微软CEO萨提亚·纳德拉在电话财报会中曾表示，超过1.8万家公司正在使用微软的Azure OpenAI服务，其中很多是 Azure 的新客户。并且，其云计算产品Azure的收入增长，也有不少是来自微软提供的GPT 4入口。

简单来说，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始意识到大模型在提升业务效率、优化用户体验等方面的重要作用。云厂商通过提供大模型服务，可以满足这些企业的需求，进一步拓展市场份额。

其次，大模型是人工智能领域的重要技术之一，具有广泛的应用前景。云厂商通过研发大模型技术，可以不断提升自身的技术实力，保持在竞争中的领先地位。

第三，云厂商通过提供大模型服务，可以吸引更多的开发者、企业和合作伙伴加入其生态系统，共同推动人工智能技术的发展和应用。

所以，云和大模型是彼此需要、相生相长的关系。抓住了AI大模型，就等于抓住了最重要的云客户。

02

从技术创新和服务模式打开差异化竞争

提升市场空间

目前，云厂商在大模型领域的策略主要集中在通过技术创新和优化服务模式来提升竞争力进而扩大市场份额。具体来说，云厂商通过建设大模型来提供更强大、高效的AI服务，以满足客户对大规模、准确性高的AI模型的需求。

根据调研和相关公开资料总结发现，现阶段，全球云厂商在围绕AI大模型布局主要体现在三层技术架构层面，打出技术的差异化竞争。*这三层技术架构分别是基础设施、模型平台、应用生态。*

这三层技术架构的逻辑关系是——基础设施围绕AI芯片提供大模型训练、推理所需的算力；模型平台集成自研、三方或开源大模型，提高应用开发效率；生成式AI应用要选择模型进行开发，直接面向业务。

在国内，阿里云更偏向综合类的技术架构。**阿里云的布局比较接近AWS，围绕基础设施、模型平台、应用生态，形成了完整开放的AI大模型战略布局。**其策略是开放生态、模型开源，并采取了广撒网的投资策略，旨在激发阿里云底层算力消耗，进而带来收入增长。

阿里云通过整合阿里集团的技术资源，打造独特的商业操作系统。阿里云AI大模型提供全平台服务，具有跨平台的能力，可以快速构建人工智能应用，提高效率。阿里云强调模型的标准化和自适应性，能够自动调整针对不同任务的选择。

不过与AWS闭源思路不同，阿里的通义大模型采取开源和闭源并重的模式。阿里自研了通义系列闭源模型，对外发布了三款通义系列开源模型，并学习Hugging Face模型开源社区建立了魔搭社区。

阿里云做大模型的优势在于，阿里云在大数据处理和云计算方面具有强大的能力，能够为行业大模型提供稳定的云服务和高效的数据处理能力。阿里云的大模型技术也广泛应用于电商、金融等领域。

而百度智能云采取了类似微软Azure的垂直整合路线。目前，百度智能云以云计算为重要核心基础，由人工智能、大数据、区块链、物联网等技术构成业务基础。百度强调AI技术的通用性、标准化、自动化和模块化。

在开源和闭源模式上，百度是闭源模型的的拥护者。百度认为闭源模型在能力上会持续领先，而非一时领先，闭源模型在算力和资金投入上更具效率，能力更强。而且百度认为闭源模式有利于百度实现真正的商业模式。

在模型平台层，百度主打自研的文心系列模型。在应用生态层，百度在和一批软件厂商探索生成式AI应用，还建立了AI应用商店。此外，百度推出了千帆AppBuilder应用开发平台，企业可以用它开发轻量级、碎片化、原子化的生成式AI应用。由于应用开发、使用门槛更低，这将加速软件产业的转型。

同时，百度云在金融、工业制造、物流、智慧城市、智慧农业等宏观产业领域扎根，提供智能转型解决方案。通过ABC的组合，打造产业赋能平台，如云农平台、云制平台、云服平台等，为不同产业提供定制化的解决方案。

总的来说，百度的大模型优势提现在人工智能领域拥有深厚的技术积累，其“飞桨”深度学习平台与文心大模型结合，形成了强大的技术生态。百度在NLP（自然语言处理）领域的大模型技术尤为突出，如文心一言等，能够处理复杂的语言任务。

腾讯云在大模型领域的打法主要聚焦在提供行业大模型精选商店和MaaS一站式服务上。腾讯云具备强大的自研能力，能够持续推出具有竞争力的产品和解决方案。同时，腾讯云也通过自研的混元通用大模型，为各行业提供丰富的开源模型选择和高效的模型训练、部署能力。

腾讯云积极与生态伙伴合作，共同推进大模型在产业领域的创新和落地。通过开放生态，腾讯云能够汇聚更多的资源和能力，为客户提供更加优质的服务和解决方案。

例如，腾讯云与福建大数据集团合作，基于大模型能力打造了首个智慧政务平台。再比如，腾讯云通过行业大模型为文旅行业提供智能客服解决方案，该模型无需配置对话流程，即可实现端到端解决业务问题，提升任务完成率，降低整体成本。

腾讯云做大模型的优势在于，腾讯在社交、游戏等领域拥有海量数据，其大模型技术能够充分利用这些数据，提供个性化的服务和推荐。腾讯云的大模型技术也广泛应用于社交、广告等领域。

而华为云的大模型技术逻辑主要围绕其自研的盘古大模型展开。盘古大模型的核心定位是为各行各业进行赋能。

其设计原则主要包括三点：模型要大，能够吸收海量数据；网络结构要强，能够真正发挥出模型的性能；要具有优秀的泛化能力，可以真正落地到各行各业的工作场景。

此外，华为云还具备全栈全场景AI解决方案，为大模型提供软硬件平台，包括Ascend（昇腾）、CANN、MindSpore、应用使能四个层次。

华为云的商业模式主要围绕大模型提供MaaS服务。通过华为云昇腾AI云服务和盘古大模型，华为云为客户提供一站式的AI解决方案，包括模型训练、部署、推理等全流程服务。同时，华为云还通过与合作伙伴共同开发行业大模型，为客户提供更加贴近业务需求的定制化服务。

例如，华为云Stack 8.3在业界率先实现大模型能力基于混合云部署，帮助山东能源集团基于混合云打造业内首个矿山大模型。该模型能够实现对矿山设备、环境、人员等的全面感知和智能分析，提高矿山的生产效率和安全性。

除了上述大厂的一些差异化打法，UCloud和青云则通过提供灵活、高效和安全的云服务和解决方案来体现其差异化优势。

总的来说，云厂商在大模型领域的策略主要集中在通过技术创新和服务模式的优化来提升竞争力进而扩大市场份额。具体来说，云厂商通过建设AIGC和大模型来提供更强大、高效的AI服务，以满足客户对大规模、准确性高的AI模型的需求。

不同云厂商会根据行业特点进行定制化开发，提供针对具体行业的解决方案。例如，百度在医疗、金融等行业推出了定制化的大模型，能够满足这些行业的特殊需求。

阿里和腾讯等云厂商也拥有针对不同行业的解决方案，如阿里云在金融风控、智慧物流等领域的大模型应用，腾讯云在社交、游戏等领域的大模型应用。

云厂商还采用MaaS模式来获得商业增长，这要求他们必须拥有鲜明的“尖刀型产品”——大模型，以形成自身的差异化竞争力。

同时，一些云厂商会积极构建大模型生态，与上下游产业链紧密合作，形成完整的生态系统。例如，百度通过“飞桨”深度学习平台吸引了大量的开发者和合作伙伴，共同推动大模型技术的发展。阿里和腾讯等云厂商也拥有广泛的合作伙伴和生态系统，能够提供全面的行业大模型解决方案。

根据2024年3月 Canalys 发布报告，2023 年第四季度，中国云基础设施服务支出达到 97 亿美元，同比增长 22%，占全球云支出的 12%；2023 年全年，中国云服务市场总体增长 16%，高于 2022 年的 10%。

Canalys 预计，2024 年中国云基础设施服务支出的增速将进一步加快，达到 18%。随着企业客户逐渐走出 IT 优化阶段，他们将重新启动对云服务的投资，而生成式AI、AI大模型的兴起也将进一步推动云消费的增长。

03

2024年云+大模型之战继续升级

大模型热潮将改变云计算和数据库市场竞争维度，加速企业IT架构向分布式和并行化发展的趋势。这种趋势符合“东数西算”的政策导向，有助于推动云计算市场的进一步发展。

同时，大模型的出现将对企业上云的需求变化产生深远的影响。随着企业对大模型应用的深入，其对云计算的算力需求将呈指数级增长。因此，企业将更加倾向于选择具备高性能计算能力的云服务提供商，以满足其大模型应用的需求。

为了满足企业的需求变化，云厂商需要不断提升自身的技术能力、服务水平和管理能力，以提供更加高效、安全、可靠的云服务。

业界认为，2024年大模型与云的战争可能会以多种方式展开。例如，随着大模型时代的来临，算力成为云服务商最稀缺的资源。

因此，投资最底层基础设施AI加速芯片，将成为云厂商竞争的第一个重点。各大云服务商将积极投入研发，提升算力性能，以满足大模型训练和推理的需求。

除了研发芯片，海外几大云巨头竞争的第二个关键点，就是对外战略投资，**抢AI客户和AI项目。这将是一场争夺市场份额和人才资源的战争，**各大云服务商将积极寻求与AI初创公司、研究机构等的合作，共同推动大模型技术的发展。

随着大模型在各行各业的广泛应用，云服务商将不断优化其云服务，提供更加高效、稳定、安全的计算资源，以满足不同企业对于大模型应用的需求。同时，云服务商还将积极推动云服务的智能化水平提升，为企业提供更加便捷、智能的服务体验。

此外，大模型将在更多垂直领域得到应用，如医疗、金融、教育等。云服务商将积极探索这些领域的应用场景和需求，为企业提供更加专业、精准的服务。同时，云服务商还将加强与行业合作伙伴的合作，共同推动大模型在垂直领域的应用和发展。

总之，2024年大模型与云的战争将是一场综合性的竞争，涉及算力、战略投资、云服务优化、数据安全和隐私保护、多模态能力应用以及垂直领域的大模型应用等多个方面。

各大云服务商将积极应对这些挑战和机遇，共同推动大模型技术的发展和应用。

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如何学习AI大模型？

现在社会上大模型越来越普及了，已经有很多人都想往这里面扎，但是却找不到适合的方法去学习。

作为一名资深码农，初入大模型时也吃了很多亏，踩了无数坑。现在我想把我的经验和知识分享给你们，帮助你们学习AI大模型，能够解决你们学习中的困难。

我已将重要的AI大模型资料包括市面上AI大模型各大白皮书、AGI大模型系统学习路线、AI大模型视频教程、实战学习，等录播视频免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，我下面分享的这个学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。

二、AI大模型视频教程

三、AI大模型各大学习书籍

四、AI大模型各大场景实战案例

五、结束语

学习AI大模型是当前科技发展的趋势，它不仅能够为我们提供更多的机会和挑战，还能够让我们更好地理解和应用人工智能技术。通过学习AI大模型，我们可以深入了解深度学习、神经网络等核心概念，并将其应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。同时，掌握AI大模型还能够为我们的职业发展增添竞争力，成为未来技术领域的领导者。

再者，学习AI大模型也能为我们自己创造更多的价值，提供更多的岗位以及副业创收，让自己的生活更上一层楼。

因此，学习AI大模型是一项有前景且值得投入的时间和精力的重要选择。