中美云市場差異下，張勇和阿里云大模型能為產業改變什么？

文 |唐曉園

編輯 |嚴大方

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微軟總裁布拉德?史密斯（Brad Smith）這兩天在聊到中國生成式人工智能時，說了兩句判斷：一是中國在AI的發展方面不會落后于美國科技巨頭，比如不會落后于亞馬遜和谷歌。

二是這項技術可以解決目前最大的挑戰：勞動力短缺。

不得不說，美國人民對我們的實力和焦慮是有一定了解的。勞動力成本優勢曾幫助我們夯實產業鏈基礎，造就了一批時代紅利下的企業和企業家。比如王傳福創立比亞迪時買不起昂貴的鎳鉻電池自動化產線設備，就把原本由機器完成的工序交由大量工人完成——比亞迪這條“半自動化半人工”生產線帶來巨大成本優勢，成為中國企業撬動海外巨頭盤桓的電池市場的關鍵。

又比如，為中國制造崛起立下赫赫戰功的廣東四小虎，“洋槍隊”東莞靠外商經營、“國家隊”中山靠市屬企業、“游擊隊”南海靠村辦小企業、“地方部隊”順德靠鎮辦企業。但更依靠的是勞動人民一雙雙手，手捶與手搓，敲打出珠三角產業集群的第一桶金。

就連中小企業出海買不起貴價軟件，還能多找幾個業務員或者技術員來解決問題。

但中國制造從轟鳴的手工車間向全自動生產車間邁進的過程中，制造業關于勞動力的焦慮始終存在。十年內的焦慮是，年輕人不愿意擰螺絲怎么辦？十年后的焦慮是，老師傅手藝失傳怎么辦？

我們必須在人口紅利尚未消散、在產業升級爬坡的窗口期內，抓緊再造一艘能托舉起產業的船。

一切都指向了智能化。

圖源：pexels

這一次，壓力給到了科技企業。

在手握新技術的科技企業和執掌行業know-how的傳統制造企業所形成的雙向奔赴潮中，阿里云始終是科技焦點位上的領操員：

人們關注的，不僅僅是其14年來在云基礎設施和數字化經驗上取得的成績，也不僅是其強大的硬實力（先從阿里巴巴穩固的電商現金流業務中獲取資源，重金自研。云智能業務成熟后，2022年阿里云全年營收775.9億元）。

人們真正關心的是，一家擁有豐厚技術家底和數字化經驗的企業，在智能化時代到來時，到底能為中國制造業帶來什么？

4月26日阿里云合作伙伴大會上，阿里云展現了三個動作：

一是，阿里云將通義千問大模型的價值錨定在行業場景和產業落地上，讓千問大模型被集成在更多企業的產品中。

二是，進行史上最大規模降價。阿里云核心產品價格全線下調15％至50％，存儲產品最高降幅達50%。

三是，合作伙伴會擁有安全可隔離的專屬數據存儲空間。

同時阿里巴巴集團董事會主席兼CEO、阿里云智能集團CEO張勇再次提到了“算力普惠”。讓計算成為公共服務。

從實際行動看，在中國AI大模型的競賽場中，阿里云正變得更有服務意識。它沒有選擇追求利潤最大化，而是選擇用技術家底自研產品，降低算力成本，讓利伙伴。并意識到千行百業的用戶未來需要的不僅是存儲、服務器，更是基于云計算+大模型的、可信賴的、能支撐自身業務增長的綜合服務。

我們還想多問一句，從內在思考看，當所有人在智能化時代處于同一起跑線上時，阿里云為什么選擇了這樣的起跑姿態？

如何理解大模型？

大模型，是阿里云建立在自己核心技術上的非常自然的階段性探索成果。

星船知造注意到，張勇在本月數次談到了“讓計算成為公共服務”。阿里云未來要做好兩件事，一讓算力更普及，二讓AI更普惠。

在我們的理解中，公共服務的特點首先是用的人要足夠多，這意味著它的價格要讓大家都“用得起”，比如水電煤。同時它要具備溫度，其核心應該是讓大家在面對新機遇、新浪潮時能擁有同樣的機會，比如寬帶上網。

在星船知造對數家制造業企業的走訪中，我們先從制造業角度大致捋了捋“算力普惠”和“AI普及（大模型）”能為產業帶來的助益。

先說算力普惠下的云計算。

如果說制造業產生的大量數據是面粉，那么云計算就是酵母。在生產、庫存跟蹤、營銷等多個環節，兩者結合產生的數智化將幫助制造企業達到降本增效的核心訴求

中國制造業的特點是工廠多、場景更多、市場變化快，各自業務邏輯和業務需求千差萬別，不存在一把能打開所有機器數據堡壘的萬能鑰匙。它需要分門別類展開討論。所以我們大致梳理了云服務對智能制造的通用優勢

此外，云計算正進入制造業更深的層面，包括鮮有互聯網云廠商踏足的現場控制層、現場設備層等。一家流程工業智能制造企業告訴我們，制造業企業使用的軟件將越來越多是基于云的，“要抓緊集成云計算，以免落后。”

云計算也為我國中小型制造業企業遞上了一把梯子——云計算可以讓任何規模的公司實現智能制造。

這次除了史上最強力度降價之外，阿里云向整個社會層面傳達了一次技術普惠。其向開發者拋出橄欖枝，推出“飛天免費試用計劃”：

提供包括ECS、數據庫PolarDB、機器學習PAI等在內60多款云產品的免費試用，可支持開發者構建包括在線、大數據類、AI等不同類型應用，支持serverless的開發模式。

提供完備的產品文檔、一鍵部署的技術解決方案、1000多門免費課程，讓開發者“零門檻”體驗云服務。

無論大中小型企業、院校大學生等任何希望運用技術改變世界的人，都能使用這一工具。

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再說大模型。此前在《星船知造中國人工智能未來發展趨勢報告》中，我們對大模型如何影響制造業有一些梳理。

大模型可被視下一場變革來臨的信號

首先可以用于生產流程優化、智能制造和質量控制等方面，提高制造業的效率和產品質量。

其次，在世界各國出生率下降，社會老齡化日益加重，人口紅利逐漸消失的當下，大模型給生產力帶來變化，也為生產方式帶來變化。

比如上文提到的人們不愿意擰螺絲了，那么相對技術含量低的工種就采用機器換人——機器和設備替代了工人的重復性勞動，AI再給機器和設備安上決策和判斷的大腦。

同樣的，那些原本只存在于每個勞動者腦海中的難以言說的寶藏，可通過大模型被傳承和持續進化。

當各行各業的企業將這些經驗和知識用計算機的語言再寫一遍，并結合自己的行業知識及場景需求，對通義千問這樣的大模型進行再訓練和精調，就能打造出自己的專屬大模型，并集成進自己的行業整體解決方案中。

企業要訓練自己的大模型，就必須上傳其數據到云端。

阿里云智能CTO周靖人4月26日宣布阿里云將提供安全可隔離的專屬數據存儲空間，通過服務器端加密機制，實現高安全性、高合規性的數據保護。伙伴和企業可以上傳自己的行業數據，并調用千問進行重新訓練。

這些數據不會被用于訓練通用版的千問大模型，阿里云和任何第三方都無法觸碰。

大模型的第三個助力是，在可以預見的將來，以硬件設備為主體的產業將更多加入人工智能軟件的支撐。比如從訂艙到跟蹤貨物、管理庫存到更新物理信息等提供全方位的服務，將供應鏈管理提升到一個新的水平。

那么問題來了，既然云計算和大模型那么好，為什么阿里云反而要降價？

史上最強力度降價，為什么，憑什么？

我們可以從“企業猶豫觀望”、“中美用云差距”和“云企業的追求”三方面理解。

先看上云企業的訴求。

不少制造業企業調侃自己是云計算的“后進分子”。這種和互聯網云廠商之間的疏離主要有兩方面原因：

一是制造業往往面臨云平臺部署復雜、運維復雜等問題，試錯成本高昂。這也體現在制造企業在生產環節用云大多只用在后端的“質檢”和“物流”，以及前端的“設計”，不敢貿貿然進入核心生產場景。

二是制造業企業擔心多年苦心積累的know-how外泄。

但另一方面，制造業用云程度變深也是業內共識。包括阿里云智能為鋼鐵、水泥、化工、電力、汽車等多個工業行業提供算力和通用/行業模型，幫助企業降本增效。此次千問大模型的首批合作伙伴中就有中國石油集團的數字化轉型公司昆侖數智，其將與阿里云聯合共建油氣大模型，為油氣勘探生產經營的全流程提供決策參考。

昆侖數智看中的，是大模型處理龐雜數據與知識的能力。

目前的情況可以說，很多企業加快了上云和集成大模型的節奏，但也有相當數量的企業正在猶豫和觀望。AI新浪潮鼓點向中國制造更廣袤空間傳遞需要云企業更多的宣傳和讓利。

圖源：giphy

再看數字經濟時代下的中美用云差距。

阿里云收入結構中，非互聯網行業收入連續三個季度超過50%，是目前阿里云最大的增長動力。但放眼到整個中國市場的海洋，還有大片水域沒有感受到云計算帶來的數智體感。

對比中美，云計算市場競速中中國目前還處于下風。

據Frost & Sullivan數據，2017年及2021年美國云服務支出占IT總支出的比例分別為12.1%和22.1%，2022年達到24.1%；相比之下，2017年及2021年中國云服務支出占IT總開支的比例分別為3.6%及9.7%，2022年達到11.6%。

阿里云公布的數據也顯示，目前中國IT市場云計算滲透率不到15%，數據中心CPU利用率僅為10%左右。

中美云計算滲透率差距在中大型企業中體現得更為明顯。同樣Frost & Sullivan數據，2021年，美國1000人以上規模企業中，87.9%已進行多云部署，中國這一數字僅為48.7%。

此外，未來算力的供應速度跟不上數據需求的增長。據IDC預測，未來三年新產生的數據量將超過過去三十年的總和，而真正被有效利用的數據占比卻不足1%。也就是說，現階段龐大的數據量和算力都處于閑置狀態，數據價值未被充分挖掘。

最后，來看中國云企業對未來的思考。

今年的云峰會上，張勇說到了阿里云的“過去”——幸運的踩中了時代鼓點，既“抓住了移動互聯網的機遇，也抓住了千行百業產業數字化的機遇。”

他談到了阿里云的“未來”。在人工智能技術下，“產業發展的未來是什么？阿里云對中國經濟、對中國科技的未來、對整個生態的未來能帶來什么？”

云計算經過十多年發展，已從互聯網的花園邁向產業的遼闊之地。

讓算力更普惠，因為算力是新時代的水電煤，大家都用起來才能發揮更大價值。

讓AI更普及，但大模型訓練成本高昂，對算力、算法、數據儲備和資金儲備都要求驚人——

在《星船知造ChatGPT技術架構及中國人工智能未來發展趨勢報告》中，據OpenAI最新研究，從2012年以來，最大的AI訓練對于算力的消耗已經增長了30萬倍，平均每100天就翻倍。速度大大超越了兩年翻倍的摩爾定律。

同時據Open AI 測算，目前訓練一次ChatGPT模型的算力成本在450萬美元左右，這還只是計算硬件投入的成本，還不包括人工成本、網絡寬帶成本、數據儲存、固定資產折舊等的綜合成本

因此雖然現階段跑通AI大模型注定是少數人的游戲（作為國內最大云廠商，阿里云顯然手握入場券），但未來AI的爆發一定建立在豐富生態之上，所以阿里云的邏輯是：

對廣大企業而言，先由通義千問搭建好大模型平臺，大家都可以輕裝上陣來使用。大模型讓大家站在了同一起跑線上。對阿里云自身而言，阿里云無法自己承接所有需求，需要聯合各個行業的生態伙伴一起服務全社會。

阿里云這次有史以來最大幅度的降價，是建立在其多年技術積累釋放的技術紅利和規模效應釋放的讓利空間之上的。

過去十年，阿里云提供的算力成本下降了80%，存儲成本下降了近90%。這次釋放的技術紅利基于其多年的體系化技術創新。

產業鏈長是云計算的特征之一。夯實土壤需要產業鏈上下游伙伴的合力灌溉。阿里云的體系化創新主要體現在其對云計算產業鏈的技術攻堅，包括上游自研芯片，中游釘釘等軟件的“平臺+低代碼”模式創新等。

全球范圍內，自研芯片都被認為是降低算力成本的可行路徑。

比如亞馬遜自研CPU芯片和AI加速芯片，在自研芯片達到規模化應用后，相比于購買英特爾的CPU芯片和英偉達的GPU芯片，總體算力價格將會下降。阿里云在2021年推出自研云基礎設施處理器CIPU，以及中國首個云上大規模應用的自研CPU倚天710芯片，都是典型的通過技術紅利的釋放，給客戶帶來更好的綜合性價比。

不久前，阿里云資深架構師紀應忠在接受《星船知造》訪談時就表示，基于CIPU架構的云服務器，帶給客戶的體驗升級首先就是成本的下降。其次是性能的提升，包括提供超高性能的云盤、對高帶寬物理網絡進行硬件加速，讓客戶無需修改代碼，即可享受CIPU的加速紅利等。

中國云市場上，阿里云之所以是焦點位上的領操員，一方面是其作為亞洲最大一朵云的“總分第一”，如阿里云擁有亞洲規模最大的云基礎設施等。另一方面，是阿里云保持多年的超高增速，在近年開始放緩。

就像班里年年考第一的三好生，雖然總分還是第一，但只要單一科目的上升速度沒有其他同學快，也沒有一路高歌猛進的自己快，人們就會腹誹：他的下一個驚喜會在哪里？

直到此次阿里云基于技術紅利和規模效應釋放的超大降價空間，疊加中美用云的市場差距，以及中國相當部分企業對上云的觀望，人們意識到，這家科技企業從來沒有放慢過行進和思考的速度。它選擇用自己的技術家底自研產品，助力伙伴，共同做大基本盤。

它看向的不是門門功課爭第一。而是一個指向數字明天的更大的氣候。

云+大模型落地產業長啥樣？

2022年12月9日9點19分，國產大飛機C919交付全球首家用戶東航，完成從上海浦東國際機場飛往虹橋機場的首秀。

C919引來萬人空巷時，另一個不起眼的聲音并未被太多人注意到——

法國達索系統航空航天和國防行業副總裁David Ziegler在一次采訪時提到：“C919使用了CATIA軟件作為唯一的設計工具。”從裝配仿真設計，到復雜結構及材料性能模擬校核，再到訓練模擬等，全部由達索系統包攬。

工業軟件，和芯片、光刻機一樣，是我國工業數字化轉型的關鍵。但國產工業軟件，尤其是3D CAD、CAE、EDA等研發設計類軟件，與國外同行如達索、西門子、PTC和Autodesk不斷拉大差距的原因主要有三方面：起步晚、缺錢、缺人。

云計算+大模型的出現，為國產工業軟件增加了助力。

工業軟件早已遠離一家企業單兵作戰的時代，成為一場生態系統間的對決。

一方面，云計算重構了軟件開發模式和運維模式，使工業軟件可以基于云端提供服務，這縮短了起步時間帶來的技術差距。

另一方面，云服務為工業軟件企業提供了現成的技術基礎，并以相對低廉的方式進行試錯，使工業軟件開發與創新的成本大大降低。

比如“被集成”的阿里云，為工業軟件生態合作伙伴提供了基于云智能的超車機會。

基于云計算和大模型的工業軟件開發，具有以下幾個優勢：

1，更強大的軟件能力。傳統工業軟件受限于本地服務器的算力，而基于阿里云計算的服務器可以充分“集成”和利用阿里云的千百倍的算力，并調用諸如AI、數字孿生等大量云上服務。

2，更簡單易用。對于用戶來說，無需本地下載，打開網頁即可使用，工業仿真、三維設計等服務升級，使用更簡便。

3，數據鏈接更容易。海量數據儲存在云端，更易實現工業數據資源的融合打通，轉化成數據資產和工業模型。

阿里云本月云峰會宣布“與產業伙伴同行”戰略合作，聚焦產業數字化賽道，神州數碼、軟通動力、用友網絡、太極股份、朗新科技、潤和軟件、鼎捷軟件、浙江中控將成為首批產業戰略合作伙伴。

其中，鼎捷軟件和阿里云結合各自在數字工廠、上云方面的優勢，共同推出“云上數字工廠解決方案”。方案使企業可聯網即享受快捷、優質的工業軟件服務，并在超低延遲下統一管理多個工廠的制造業場景。

阿里云4月26日為加速大模型落地，宣布啟動“通義千問伙伴計劃”，其首批伙伴中的用友網絡，就在近年和阿里云共同為醫藥控股集團朗致集團提供解決方案，將其核心ERP系統和核心數據庫遷移上云，數據庫直接成本下降20%，運維成本下降50%，內外部協同效率也得到了提升。

同時手握云計算技術和組織協同產品，是阿里云的一大差異化優勢。

從企業經營環節項目協同，到提供低代碼平臺供企業開發、使用各類應用，釘釘幾乎在任何場景下都天然適合“被集成”。

瓴羊作為阿里內部沉淀的數字化技術與產品的一次“打包”，目的是在“被集成”過程中，幫助企業解決“無數可用”、隱私安全隱患等問題，實現“數據智能”。

跳出工業軟件場景，大模型在數個制造業領域內也已有具體應用。生物醫藥領域，制造企業拜耳與微軟云Azure聯合開發了數據科學平臺ALYCE，利用人工智能和機器學習，ALYCE幫助拜耳更快、更有效地評估臨床試驗數據。

微軟官方信息顯示，拜耳的IT基礎設施高度分散，同時其各類研究產生大量數據。處理好這些不斷產生的數據的方法之一就是使用人工智能(AI)和機器學習(ML)。ALYCE可以將所有有價值的信息放到一個可擴展平臺，幫助企業存儲、分析、追溯數據。最終幫助企業更快創新。

目前中國市場的AI算力和大模型服務模式主要有：1，用公有云為行業提供AI算力和通用/行業模型，如阿里云公有云AI算力和通用/行業模型服務了小鵬汽車。2，用專屬云為客戶部署專屬模型和AI軟件。

阿里云「產品被集成」：

●頂層為MaaS模型即服務，阿里云向生態開放大模型能力和訓練底座；MaaS層的大模型能力是阿里云獨有的。

●中間層為PaaS被集成，開放云平臺產品、釘釘應用開發平臺和羚羊數據智能平臺能力；PaaS層的產品做得更厚了，釘釘、瓴羊進入「被集成」產品序列。

●底座為IaaS基礎設施產品被集成，在云基礎設施IaaS層，阿里云將進一步推動算力普惠，釋放技術紅利，為伙伴提供軟硬一體的自研技術底座，降低伙伴集成算力技術的成本。

從更大的維度看，云計算+大模型正為中國制造業的集群與協同遞上新的鑰匙。

打個比方，家里只有一臺智能音箱未必能帶來多大樂趣，但同時擁有多個智能家居產品，彼此互聯互通，就能為生活提升更大幸福度。同樣的，沒有一家制造企業會在產業鏈上單獨存在，通過云計算和大模型，實現全產業鏈的數字化，上下游企業之間就可以更便捷高效地互通信息，快速反饋，極大提升效率。

產業集群間的數智化也將大大降低企業間的運輸成本和溝通成本。相關數據顯示，“國家級專精特新小巨人”有65%在阿里云上，50%在釘釘上。產業集群與協同釋放出的巨大的商業效益，為中國數字化轉型再添雙翼。

尾聲

中國云計算的軼事森林里，有兩個故事我們不妨連在一起看。

阿里云誕生之初，把自家的當家花旦淘寶網當作了上云“小白鼠”。

一邊，是王堅逼著淘寶的同事使用阿里云的云梯架構，淘寶網的同事就比較擔心，淘寶上業務又多，買家賣家也多，萬一數據遷移出點問題，或者“買買買”洪峰涌入，系統撐不住怎么辦？

時任淘寶技術總架構師行癲被逼得放出狠話：“干壞了要殺要剮我來扛！”

另一邊，時任淘寶商城總經理張勇對阿里云的服務器承載能力也沒啥信心。2009年雙十一前夕，張勇給了淘寶一個保底方案——實在不行了就把頁面切成黑白的。

故事二是阿里云誕生之初，阿里云同學跑去和客戶談合作，把自家業務說得天花亂墜。但對方只問了一句話，你們自己的淘寶、支付寶上云了沒？

轉身又是一季。

14年后，今天的阿里云早已不用為洪峰背后的支撐系統擔心，它經受過由全國人民買買買熱情構筑起的全球最大規模流量洪峰考驗。遙想當年的黑白頁面保底方案，張勇自己都說，“聽起來非常可笑”。但淘寶、支付寶的率先上云，展現了一家企業面對新征程的勇氣和眼光。

今天，我們注意到一個細節。阿里云推出通義千問大模型的同時，張勇說，阿里未來將所有產品接入通義千問進行全面改造。我想這展現了一種決心。

大模型的未來什么樣，沒有人知道。通義千問，站在未來某一天看，或許只是一艘巨艦初入海時蕩起的第一圈漣漪。但阿里云的行動表明，這家企業依然年輕。擁有和14年前一樣的魄力和誠意。

本文基于訪談及公開資料寫作，不構成任何投資建議

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