大模型，即将改变云生态

新需求带来新生态，还要匹配新策略。传统云生态以云上的软件、服务为核心，基于大模型逻辑的云生态，将以MaaS（Model as a Service，模型即服务）平台和AI原生应用为核心

文 | 吴俊宇

编辑 | 谢丽容

大模型改变世界绝不仅仅停留在口头上。今年年中，关于“大模型将改变云生态模式”的观点在行业内已经引发规模性讨论。走在前端的云厂，将最有可能拿到时代的新船票。

大模型技术正在让云计算产业进入变革阶段。背后有两个重要原因：其一，AI算力、AI软件的需求增速远高通用算力、传统软件；其二，大模型会降低软件、项目交付成本。

当然，大模型技术迭代、产业落地、商业转化都处于早期。一个来自国内外多家云厂商管理层的判断是，随商务谈判、落地交付逐步推进，2023年四季度、2024年一季度后，国内大模型商用案例才会规模化出现。到那时，大模型才会产生明显业绩拉动作用。

如何让大模型真正规模化落地，是云计算厂商目前最关心的问题。这需要激发生态，形成“模型越强、应用越多、用户越广、算力越大”正向循环。

国内最早落地大模型技术的百度也在思考这个问题。10月17日百度世界大会上，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖宣布，“云智一体”的战略内涵升级为“云智一体，深入产业，生态繁荣，AI普惠”。从字面上理解，“生态繁荣”是百度智能云战略内涵中新增的内容。

云计算是典型的平台生态。一批销售、软件、服务、咨询、集成伙伴把云厂商作为平台，在项目中形成了专业分工。每家云厂商都会制定自己的生态政策。生态政策和公司战略高度匹配。

云产业增长核心的机制是，市场蛋糕做大，生态链上所有公司都发展壮大，进而形成“飞轮效应”。由于种种原因的共同作用，2021年之后中国云计算产业逐步进入瓶颈期。云厂商普遍期待大模型能成为新的增长引擎。激发大模型技术浪潮下新的云生态，被认为是打破瓶颈的一个重要策略。

新技术激发新需求，新需求带来新产业生态，还要匹配新策略。传统的云生态以云上的软件、服务为核心。新的云生态，将以MaaS（Model as a Service，模型即服务）平台和AI原生应用为核心。

大模型为代表的AI技术浪潮来临时，有远见的云厂商已经意识到了要为之匹配新的生态政策。今年8月，美国云巨头微软提出要建设“AI时代的伙伴关系”，并发布了一系列生态政策。在中国市场，百度也是最早采取行动的云厂商之一。

过去2年超过30%以上的高速增长后，百度智能云进入战略深水区。百度智能云在2023上半年营收87亿元，同比增长7%，还实现了non-GAAP（非美国通用会计准则）下的经营盈利。是少数能同时维持营收增长和non-GAAP盈利的云厂商之一。

不过，包括百度智能云在内的所有中国云厂商，离真正意义上的规模化盈利还存在一定的距离。百度试图激发大模型技术浪潮下新的云生态，以此改变现状。

从旧生态，到新生态

以大模型为代表的AI技术，和传统的云计算相比，市场需求有明显差异。

在沈抖看来，企业大模型需求分成五类，它们分别是采购智能算力；调用已有大模型；基于大模型进行二次开发；基于大模型开发AI原生应用；直接选购成熟的AI原生应用。针对五类企业大模型需求，百度的策略是提供千帆大模型平台，一站式解决企业选模型、调模型、用模型的问题。

已经有企业利用上述工具开发AI原生应用，解决业务问题。比如，三一重工开发了企业文档问答应用，工人可以通过问答方式快速获取数百页挖掘机操作保养手册中的关键信息。中天钢铁开发了“企业调度中枢”，当发现钢铁产量不达标时，可以快速分析数据，找到未达标原因并及时调整排产计划。

市场需求、技术能力的差异，带来了产业生态的差异。传统云生态以软件、服务为核心。云计算兴起过程中，一批销售、软件、服务、咨询、集成伙伴自然聚合在云厂商周边，形成了“云原生”生态。云厂商与合作伙伴的默契是，只提供基本的公有云服务（如计算、存储、网络、数据库），其他都交由合作伙伴负责。合作伙伴明确分工，在云厂商的基础设施上提供产品或服务。

这种生态的好处是边界清晰、分工明确。但过去多年，中国云市场生态建设有大量不足之处。国际市场，云生态内销售、软件、服务、咨询、集成专业分工的做法在中国市场并不成熟。中国市场应用现代化水平还不高。集成项目、人力外包是目前的主流形态。这带来的问题是，服务成本高、协同效率低。

大模型阶段下新的云生态，将以MaaS平台和AI原生应用为核心。AI技术改造过的应用软件在生态中会占据更重要的位置。原子化、单点化、碎片化的AI应用会变得更丰富、更有价值。

它的价值是解决上一代云生态的核心问题——降低服务成本，提升服务效率。AI将推动应用现代化。

关于“旧生态和新生态的差异”这个问题，百度智能云产业发展部总经理段永华给出了两个判断：

其一，传统的云生态划分模式，不会一夜之间就消失，但会弱化。IT项目生命周期内销售、软件、服务、咨询、集成的专业分工仍然会存在，大模型的落地需要不同环节的伙伴支撑。

其二，AI生态中的应用价值会放大。应用厂商将成为聚光灯下的最重要的角色。MaaS平台会让应用开发门槛降低，原子化、单点化、碎片化应用将涌现。大量中小型独立应用开发商会因此诞生。一些3-5人的技术团队，也能短时间开发出解决用户特定需求的爆款应用。

对不同类型的生态合作伙伴，大模型对其业务形态会有不同程度的改变——主要价值是，降低人力成本、提升软件价值、加快开发效率。

一个典型案例是，百度内部，基于大模型的Comate智能编程助手正在大规模使用。它覆盖了80%以上的工程师，平均代码采纳率超过40%。日生成代码采纳行数15万行，这相当于1875名工程师一天的产出。这个智能编程助手接会在10月下旬开放，其他合作伙伴也能使用。

百度的大模型生态计划中，包括10家综合伙伴、100家应用伙伴、1万家初创企业以及代理伙伴。这些伙伴涉及咨询规划、渠道销售、软件产品、交付实施等环节。典型的综合伙伴包括，软通动力、金蝶等，独立软件开发商包括宝兰德、九方科技等。

对服务类企业来说，大模型能够降低人力成本。以软通动力为例，核心业务是人力外包开发。大模型能降低软件开发门槛，人力服务效率也将因此提升。大模型降低应用开发门槛后，渠道销售、交付服务类伙伴也有机会拓展高附加值的软件业务。

对大型软件企业来说，大模型能够提升软件价值。以金蝶为例，它基于百度的文心大模型开发了财务大模型。客户可以借此自动生成财务分析报告，精准定位关键财务问题。这些新功能让金蝶完善了软件功能，获得更高的软件定价权。

对中小型独立软件开发商来说，大模型能让其快速开发轻量级AI原生应用。宝兰德是中国IT运维市场的重要企业，利用文心大模型，宝兰德短时间内提升了运维智能机器人的问答能力。这类轻量级的AI原生应用相比传统的软件部署效率更高，能快速解决业务实际问题。

如何激发新生态

云计算产业是典型的平台生态效应。

云产业增长最核心的机制是，市场蛋糕做大，生态链上所有公司都发展壮大，进而形成“飞轮效应”。合作伙伴越多、生态规模越大，同时意味着营收规模会更大，而且雪球也会越滚越大。

在传统云生态中，销售、软件、服务、咨询、集成等生态合作伙伴是产业链不可缺少的一环。没有生态，就像大树没有枝叶。合作伙伴的能力和数量，决定了一家云厂商业务覆盖的深度和广度。因为，合作伙伴需要云厂商的平台、项目和商机。合作伙伴不仅可以销售云资源，规模变大时对云资源消耗也会变大。

（云计算的生态飞轮。图片来源：市场调研机构Canalys《生态合作伙伴的乘数效应：亚马逊AWS的机会》）

合作伙伴和云厂商利益一致，是云计算生态做大的基本动力。2022年12月，国际市场调研机构Canalys调查40多家亚马逊AWS全球合作伙伴得出了一个结论，亚马逊AWS每赚1美元，合作伙伴就能赚6.4美元。亚马逊AWS 2022年总营收801亿美元。如果按照上述逻辑计算，亚马逊AWS在销售、软件、服务、咨询、集成等环节直接为合作伙伴创造的蛋糕高达5126亿美元。

为让合作伙伴能够在生态内健康成长，亚马逊AWS还制定了生态合作伙伴指导框架。该框架旨在引导合作伙伴提升自身能力。按照亚马逊AWS的设想，随着合作伙伴能力提升，进而为客户提供不同级别和类型的服务，从而获得更大的增长和盈利。比如，初级的云转售通常利润率不足10%，云咨询、云托管利润率通常为30%-40%，但软件、技术解决方案的利润率通常超过60%。

（图片来源：市场调研机构Canalys《生态合作伙伴的乘数效应：亚马逊AWS的机会》）

大模型阶段下新的云生态，也需要类似的“生态飞轮”。在新的云生态中，云厂商要扮演着制定政策、分配利益、引导方向的任务。有远见的云厂商已经意识到了这个问题。

在国际市场，今年8月，微软专门发布了“微软AI云伙伴计划”。在微软看来，合作伙伴需要为人工智能的云而转型，并为此提供了联合研发、培训、支持、销售等服务。在国内市场，百度智能云也在做相应工作。也就是从供需两端入手，建设大模型全链路生态支持体系。

供给方的开发者，它们需要培训、品牌、流量、销售、融资方面的支持。百度提供了大模型实训营、AI加速器、千帆社区等服务。

需求方的企业客户，需要便捷高效的应用交易平台。千帆AI原生应用商店可以提升企业客户选择、采购应用的效率。其目标是建成一个类似安卓、iOS应用商店的生态。

在新的云生态中，头部、中长尾的合作伙伴会扮演不同角色。前者通常拥有更全面的能力，会带来更大的收入。后者在垂直领域有更高的专业度，能满足个性化的市场需求。面对头部、中长尾等不同类型的合作伙伴，百度智能云也采取了不同的运营策略。

针对头部综合型的合作伙伴，百度会与之共同打造标杆案例。百度智能云AI与大数据平台总经理忻舟今年9月曾对《财经十一人》表示，百度要和头部合作伙伴一起搞清大模型落地场景，探索行业经验。包括汉得信息、软通动力、金蝶、用友、联想、新华三等伙伴和百度均有正在实质落地或者探讨的项目。

针对中长尾的独立软件开发商，更多是让利策略。百度智能云渠道生态部总经理陈之若介绍，百度会提供包括品牌、流量、销售、融资、培训等支持。核心策略是发掘AI原生应用优秀企业，为其提供加速服务。

已经有部分独立软件开发商开发出了爆款AI原生应用。庖丁科技2017年成立，是一家文档智能处理的开发商，服务了60家大型金融机构。银行、券商、交易所等机构利用其应用审核文档，确保信息披露文件的准确性。庖丁科技基于百度的千帆平台开发了智能文档应用“庖丁解文ChatDOC”。该产品不仅升级了金融行业产品的能力，还扩展到了新能源、医药行业的上市公司。

经营生态，最理想的情况是，合作伙伴越多、生态规模越大，营收规模越大。一组来自百度的数据显示，千帆大模型服务平台已服务17000多家客户，大模型调用量以每周20%的环比增速高速攀升。这意味着，百度期待的新云生态正在加速变大。

新生态匹配新战略

IT产业的合作生态从2000年初至今，走过了两个阶段——传统IT的硬件分销渠道生态；云计算的软件、销售、服务、咨询、集成专业分工生态。从历史过往来看，IT合作生态转型的难题在于，如果生态主导企业自身都没有坚定转型的战略，那么围绕自己的生态合作伙伴更是缺乏转型的动力。

大模型阶段下AI为核心的云生态，将逐渐成为主流，进而取代旧的云生态。AI算力的占比持续上升、AI算力的成本持续下降决定了这个历史进程。

AI算力的占比正在逐渐提升。IDC中国分析师今年4月曾对《财经十一人》表示，预计2022年中国服务器出货量为380万台，AI服务器出货量超过25万台，占比6.5%。IDC在2021年曾预测，2025年中国AI服务器市场规模将达到702亿元，占整体服务器市场近三成。

AI算力的成本在持续下降。2022年11月，OpenAI一项研究表明，大模型训练成本正在以摩尔定律两倍以上速度下降。训练GPT-3规模模型的成本从2015年的8.75亿美元下降到2020年的460万美元。计算成本每年下降65%。OpenAI预测，训练AI大模型的成本将持续快速下降，到2030年将下降至仅为60万美元。

（图片来源：OpenAI 1750亿参数模型的训练成本变化趋势）

这意味着，云计算厂商需要对上述变化作出反应和调整——公司战略、生态策略都要适时而动。

一位曾主导云厂商生态建设的数字化企业高管今年9月曾对《财经十一人》打了个比方，中国市场的客户经常想要传统的马车，但你不能真的只给他提供更快的马车，而是要用新技术给他换汽车。中国云市场传统软件、集成业务为主的现实有机会被扭转。AI和大模型会真正改变云计算产业的游戏规则。

“云智一体”是百度智能云2019年制定的战略，初衷是通过“云+AI”的方式在云计算市场形成差异化竞争。过去这个设想略显超前。历经4年多，“云智一体”战略在大模型技术变革下，切中了时代浪潮。

一个被业内公认的事实是，大模型为代表的AI技术浪潮来临时，百度是国内各大云计算厂商中最积极主动的一家。百度是目前国内最早对新的云生态作出及时反应的企业。

一位百度智能云管理层今年10月对《财经十一人》直言，对其他中国云厂商来说，大模型为代表的AI技术在战略上可能只是锦上添花。但对百度来说，这是核心战略。“生态繁荣”是百度接下来要解决的核心问题。