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由ChatGPT带来的AI热潮还在不停涌现并升温，我们又将进入一个“AI之夏”，到底谁能赚到*桶金呢？最近，美国著名投资机构A16Z在一篇题为《Who Owns the Generative AI Platform?（谁能赢得天生式AI平台）》的文章里，给出的结论之一：

基础设施提供商是迄今为止这个市场上的*赢家！

AI基础设施少不了云盘算，开年以来，云市场风云迭起。

ChatGPT、GPT-4、文心一言、BARD等天生式AI大模子，背后都有着微软云Azure、百度智能云、谷歌云Google Cloud的算力支持，而新品公布后，紧接着的战略动作，就是将天生式AI集成到了自家的云服务中。

微软将 Azure 的企业级功效与 OpenAI 的天生式 AI 模子功效相连系，公布了Azure OpenAI服务；百度在三月的两场重磅公布会，一是文心一言的公布，另一个就是百度智能云面向企业的相同会。

其他有AI大模子能力的云厂商，也并没有干看着，要么果然示意正在研发，好比谷歌云，要么暗地里用功，虽然还没有类似产物亮相，但也绝没有放话说自己一定不做，好比腾讯云、阿里云、华为云等，都有在释放信号，示意自己有AI大模子方面的积累和能力。

至此，我们可以得出结论：AI正在改写云市场的竞争名目。

然则，有了AI，云厂商就能赚到钱吗？谜底是，不。

AI与云服务之间事实有怎样的关系？AI云服务化，到底是不是一种好的商业模式？为什么云厂商都希望靠AI来“逆天改命”？我们从三层逻辑，来重新明晰云与AI的关系。

01 *层逻辑：AI盘算与云基础设施

提到AI对云市场的改变，许多人脑海里浮现出的*个反映就是：AI需要使用算力，而云可以提供算力，AIGC火了，云厂商这不就赚到钱了吗？

前半句合理，后半句未必。

通过向AI用户出售盘算资源来盈利，根据使用量计费，这种商业模式是公有云的传统服务模式：IaaS (Infrastructure-as-a-Service)基础设施即服务。

云厂商作为IaaS服务商，那可真是一部血泪史。作为IT基础设施替换方案的公有云，属于重资产行业，建设维护成本高，前期投入大，又容易打价钱战，而且很难涨价溢价，云巨头亚马逊AWS，运营了整整10年才实现盈利。

这一波AI热潮到来之后，看似盘算资源的需求增添了，但也没法为IaaS服务“逆天改命”。

几个缘故原由：

1.AI芯片昂贵，前期投入成本很高。

当下AIGC正火，适用于AI训练推理的显卡GPU被哄抢、抬价，英伟达GPU求过于供，国产芯片在性能上还达不到100%一致水平，有新闻称，此前A100芯片的单价是五六万，现在已经卖到了八九万。

芯片水涨船高的当下，云厂商的成本压力是很高的，就连微软都限制了New bing的问答条数，可见“田主家”也扛不住铺开了造啊。

2.AI训用星散，云使用量增进有限。

传统公有云IaaS服务是根据使用的资源收费的，用云量越大，收入就越高。惋惜的是，AI模子带来的新增云使用量，是对照有限的。

你可能会问了，不是说训练一个万亿参数的AI大模子要消耗几十万芯片的算力吗？这盘算需求量显著很大啊？

问题来了，基础模子的训练，确实很耗算力，但许多是离线盘算的，就是东部企业的大模子可以放到西部数据中央训好了，到了真正使用的时刻，天生一张图片、一段文字，云端盘算量不算大，所需要的云资源并不多，云厂商要靠AIGC回本遥遥无期。

3.模子落地，成本接纳周期很长。

AI大模子要落地应用，一定会“变小”。此前就有报道，有高校以更小的参数规模，到达与ChatGPT同样的效果。以是，一个AI大模子未来落地所需要的盘算成本，也会泛起十倍以上的降低，这又会延伸云厂商的成本接纳周期。

而且，AI训练一样平常会“独占”物理机，若是用户购置了足够多的盘算资源，后续的需求不会再增添许多。有AI服务器厂商透露，去年许多头部客户做了AI资源的贮备，今年的采购需求已经萎缩了。

可以看到，若是想靠公有云IaaS服务作为商业模式，赚钱真的很难。以是，云厂商要吃到AI的盈利，不再过传统云的苦日子，必须想其余招。

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01 第二层逻辑：AI应用与SaaS云服务

我们想到的，云厂商固然也想到了。以是这波AI热潮里，人人会发现微软、百度在团体做一件事——企业服务。

微软祖先一步，上线了Azure OpenAI服务，让Azure 全球版企业客户可以在云平台上，直接挪用 OpenAI 模子，包罗 GPT-4、Codex 和 DALL.E。文心一言刚上线，也通过百度智能云平台邀测企业用户。

在此前的文章中，我们也曾指出过， AI大模子的商业化照样要从toB市场打开突破口。不是我们何等有先见之明，而是由于SaaS化，已经成为云厂商盈利的主要选项。

通过SaaS (软件即服务)，将AI软件与应用，以云服务的方式提供应企业，能够为云厂商带来更大的商业利益。为什么企业愿意通过SaaS来获取AI能力呢？

*，廉价。通过SaaS来使用软件应用，不需要企业自己花钱去开发，也不需要从传统集成商那里采购一大堆软硬件，按需按量地消费，极大地降低了企业的试错成本。

第二，天真。传统按license 方式售卖的软件，交付后的更新迭代很难保障，而SaaS的商业模式通常是基于订阅计费，能够倒逼软件服务商更好地研发产物、维护和更新服务，提升了产物交付的稳固性。

第三，厚实。通过云可以利便地选择厚实的SaaS产物，将更多AI工具嵌入到事情流程中去。

对于云厂商来说，AI的SaaS化，带来的利益也许多：

首先，云服务更好卖了。AI手艺已经成为产业数字化、智能化的焦点支持，天生式AI在金融、设计、修建、工业、政务、教育等领域都已经显示出了异常大的应用潜力，拥有AI能力的云厂商会更容易吸引这些客户。

其次，云服务能打包卖了。这些传统行业要通过云来购置AI能力，固然不会只想购置几台AI服务器的盘算资源，而是希望直接挪用AI来解决营业问题，要求云厂商提供硬件、软件、服务等一揽子解决方案，这个价钱弹性，可比IaaS服务单纯售卖资源高多了。

尚有就是，云服务能卖给政企了。大型政企通过夹杂云、专有云等方式来部署定制化AI，也是云厂商的AI大模子完成商业价值转化的路径之一。

OpenAI 首创人 Samuel Altman 曾示意，“未来每小我私人若是想赚钱，就打开 ChatGPT，输入4个字：我要赚钱，你就不用管其余器械了，会有人去帮你做这个事情”。

对于云厂商来说，想要赚钱，捉住这波AI的SaaS化趋势，在理论上是可以实现的。

03 第三层逻辑：AI实力与云实力

那么，是不是有了AI，就一定能在市场竞争中胜出？现在还没有推出大语言模子的云厂商，是不是就要落伍了？

固然不是。

AI的新一轮手艺竞赛刚刚最先，我们获得的新闻是，海内有实力打造AI大模子的云厂商都在憋着劲儿研发呢，高校、政府、金融等，一定会用国产LLM。以是，今年人人有时机“审讯”许多类似AI产物。

届时，我们可能会发现， AI要改变云市场的游戏规则，还要跨越几道坎：

一是政企项目的投入产出比。AItoB类的项目着实很欠好做，异常磨练云厂商对某个垂直领域和细分营业场景的深入明晰，要在营业流程里把AI和大模子用好，许多时刻要算法工程师、产物司理、测试、运营在甲方那里一待几个月，天天下一线，和行业专家探讨磨合，这个成本是异常高的，以是许多我们看到的上云数字化项目，都是案例形式，短期内无律例模化复制。AI到底要怎么用好，若何大规模推广，是云厂商接下来必须要回覆的问题。

二是与传统软件业态的博弈。我们都知道通过SaaS来引入AI软件很好，但若是传统的软件服务商就希望以License 模式来售卖，不希望通过云平台来托管呢？云服务的交付模式，相当于要让传统的企业软件服务商、集成商、开发者，改变自己的商业模式。好比按月付费的订阅制，相比一次性的license购置消费，就会直接影响到公司的营收，他们是否愿意做这样的改变，需要云厂商拿出合理的分利机制，才气让他们更愿意开发AI云应用。

三是AI上云的挑战。假设AI应用开发者和软件商都愿意举行云托管，依然会晤临一个问题，若何以云的方式来提供服务？

举个例子，许多开发者或软件企业开发完AI产物之后，要举行差异终端装备的触达，装备的兼容性、差异操作系统的分发体验、屏幕的自顺应能不能做好，是异常磨练云厂商的手艺能力的。若是一些算力有限的终端装备用不了谁人AI应用，笼罩的用户群体少了，相当于开发者的商业收入就会削减。

再好比，开发者行使云平台的AI基础模子，训练出了更小更垂直的AI应用，要怎么部署到云平台、怎么推广、怎么获益，需要一套从底层环境到应用分发的全流程的开发工具和生态支持。

显然，要靠AI确立云市场的竞争优势，厂商们尚有许多作业要做。

通过这三层逻辑，我们可以明晰，云厂商靠AI赚钱的思绪事实是怎样的。

现实来看，AI手艺对云市场的影响并不是短期内就可以看到的，云厂商要盈利还得“望AI止渴”一段时间。

然则，随着AI在云市场中的职位越来越高，AI 云成为数字化的需要条件，云市场的商业模式和产业名目也一定会“风景又一新”。