2023年，AI创业潮一浪接着一浪。不仅是AI大模型的创业已经形成了“百模大战”，从设计、电商、直播、游戏，几乎每个领域的公司都在探索如何在AIGC做出创新应用，AI作画、AI音乐也迅速在行业中走红。

与AI创业潮相伴的，是对云端算力的需求暴涨。7月中旬，一款名为妙鸭相机的AI写真小程序迅速蹿红，凭借着“9.9元，上传20张照片即可制作数字分身”的主打小功能，被称为“海马体”平替，成功在年轻消费者中出圈，相关微信指数飙升至1800万以上。一个月之内，为应对动辄四五千人的在线排队，妙鸭相机多次紧急扩容，在阿里云上的算力激增了数百倍。

这只是众多AI创业的缩影。对于当下AI创业圈来说，在云上获取模型和开发工具、调用云端算力、根据使用情况随时释放和扩容，几乎是创业的必要条件。

云计算市场迎来新一轮需求热潮。阿里云在去年上线了开源AI模型社区“魔搭”，在今年3月前，平均每天的模型下载量约为10万左右；在最近三个月，下载量飙升至每天30万次，总计超过3000万次。

甚至供给一度紧张。在阿里云官网，专门针对AI推理训练、图形图像和科学计算的云服务器，最近数月内，多次上演了断货、加量、再断货的循环；免费试用产品计划上线后，机器学习平台PAI数次在上线五分钟内就被一抢而空。

算力需求传递到云厂商的业绩上，在经历了后疫情时期低靡的宏观环境与企业IT支出缩减的阵痛后，云计算正迎来一波回暖。在上周发布的阿里巴巴2024财年首季度财报（2023自然年二季度报）中，阿里云同比增速重新回正为4%，达到251.23亿元，扭转了上一个财季同比下滑的局面，有望实现年度营收破千亿人民币规模。而剔除股权激励等因素的经调整后EBITA利润同比增速为106%，达3.87亿元。

放眼全球市场，云厂商正在纷纷迎接AI时代。亚马逊AWS首席执行官AdamSelipsky近日在接受媒体专访时称，云和人工智能并不是两个不同的东西，他们实际上只是同一事物的许多面孔中的两个。

那么，在由AI、大模型推动的新一轮云计算竞争中，各家厂商选择扮演什么角色，采取什么战略，可能将影响中短期内市场格局的新一轮调整。

阿里云要“卖铲子”

云厂商如何迎战AI时代？阿里云正在探索一条路径。

今年4月，阿里云率先展示了通义系列的首个大模型“通义千问”，在随后几个月中，聚焦音视频内容的AI应用通义听悟、AI绘画创作大模型“通义万相”接连亮相，看起来，阿里云似乎是一头扎进了“百模大战”。

这是一种合理推测，训练出自研大模型，再推进大模型的行业合作，让更多企业基于阿里云的大模型开发行业模型和应用，由此创造营收。这也是许多大模型企业规划的商业模式。

但阿里云看起来志不在此，在通义系列亮相同时，更积极的动作，在于阿里云对大模型生态的构建。

7月，在上海世界人工智能大会上，阿里云表态“把促进中国大模型生态的繁荣作为首要目标”。一个月之后，阿里云宣布将通义千问70亿参数通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat已上架魔搭，均为开源、免费、可商用。

这是一条更适合云厂商“初心”的模式。大模型本身并非阿里云的盈利模式，更重要的是大模型带动的“云计算需求”，促进生态，促进更多开发者创业、更多企业基于大模型开发应用，从而带动云计算需求，给主业带来充足的增长空间。

要让企业更快地进入AI时代，需要一把“铲子”或者说工具助手，让企业在大模型的生态沙池中挖出适合自己的AI矿石。阿里云就想卖这把“铲子”。

自去年阿里云在业界率先提出MaaS理念（ModelasaService）、并上线魔搭社区后，这个开源社区迎来了惊人的增长速度，7月份数据显示它已托管超过1000个AI模型，有超过100万的开发者在最近3个月内涌向这个社区，每天下载模型量达到30万次。

相应的在阿里云视频号上，近期围绕大模型工具助手类的解答小视频明显增多：《3分钟上手大模型》《5分钟、0代码、不吃配置：StableDiffusion云端部署方案》等，单看这些标题风格，好像穿越回了PC站长年代或企业出海建独立站的时期，那时一样是帮助B端客户答疑解惑。

目前，魔搭社区已打通与灵积平台的部署链路，支持社区的模型通过灵积来实现服务化。对AI开发者，可以通过灵积平台统一的SDK方便地获取不同模型、并集成到自己的应用中。灵积平台建设了一系列自动化的模型上云统一工具链路，支持模型的自主接入。所有接入灵积平台的模型都能自动获取平台的服务能力，包括基于阿里云强大算力的跨区域自适应弹性能力，支持模型和数据安全隔离，并提供基于云原生的公共部署，以及用户自定义独占部署等多种形式，增强服务的灵活性。

阿里云CEO张勇在最新财报分析师会议上概括了这一战略思路，他说“作为云服务商，我们要让所有的AI公司和他们的模型来使用阿里云提供的低成本高性能的基础设施，包括使用我们的基础模型，把基础模型部署在阿里云的基础设施之上，帮助合作伙伴通过微调之后适应行业需求和专属应用。对我们来说，这是一个巨大的机会。”

云计算回暖

回到财务层面，对于全球云计算大厂，目前生成式AI并不是直接盈利的现金牛，但种种迹象表明，AI热潮正在起效。

据微软发布的截至今年6月30日的季度业绩显示，云服务Azure和SaaS应用Dynamics365在细分业务的同比增速中并列第一，均为26%，略好于分析师对Azure的预期，这拉动了当季度整体营收同比增长8%。同期，谷歌整体的云产品收入同比增长28%，归因于基于AI的新产品拉动。亚马逊AWS收入同比增速为12%。

比如微软这次披露AzureAI服务收入只占Azure收入的2%，上一季度为1%（Azure收入首次在微软年度总收入中占比超过一半）。但从趋势上看，它未来有望成为一个新的增长引擎，带动云+AI的整体提升，就像给普通发动机加了一个Turbo。微软在财报中称，新的AzureAIStudio成为新时代企业选择AI开发的工具。亚马逊和谷歌也都表示将加大AI技术的资本性投入。

在AI生态的加持下，阿里云有望迎来首个年营收突破千亿元的时刻。张勇称，AI的价值并不是其单纯作为AI所带来的，目前互联网上所有的应用和服务都值得用AI重做一遍。

AdamSelipsky也认为，目前可能只有10%或15%的IT已经迁移到云中，IT太过庞大，每年花费数万亿美元，其中大部分迁移尚未发生，而我们仍处于云之旅的早期阶段。

这一轮AI热潮或许会是云计算渗透率提升的关键节点。某种程度上，AI就像移动互联网一样，需要庞大且灵活的算力，需要能及时调用大量算力并在不需要时释放，需要接入云端模型微调和再开发，需要通过云计算提供服务——与许多企业数字化也可以用传统IT不同，AI必然、也只能发生在公有云上。

这背后蕴藏着巨大的新机会，尤其是那些对AI敏感的细分行业客户，比如金融、汽车、保险等。这会导致云计算的客户结构在未来发生调整，新客户因AI被吸引到这个生态中。

年初IDC联合浪潮信息发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，国内人工智能计算力继续保持快速增长，2022年智能算力规模达到268百亿亿次/秒（EFLOPS），已超过通用算力规模。

通常，智能计算比通用计算的技术门槛更高，前者的成本也是后者的10倍以上，智能计算在全球算力产业中的占比会越来越高，采用公共云是一个趋势，同时配套要求云厂商在底层芯片上做自主研发优化，以提升适配性。一个鲜明的案例是阿里云前不久与复旦大学的合作，建立了国内高校最大的两个智能计算平台，一个部署在复旦大学校园内，另一个部署在1500公里外的内蒙古乌兰察布阿里云数据中心。

AI与云原本就是一体两面，一个新的机会正浮出水面。

（本文首发钛媒体APP）