生成AI已經(jīng)飛行了一年，這次軍備競賽的核心參與者是云計(jì)算制造商。 在過去的一年里，全球云制造商圍繞生成式AI重新布局了三個(gè)技術(shù)架構(gòu)： 基礎(chǔ)設(shè)施，模型平臺，應(yīng)用生態(tài)。 基礎(chǔ)設(shè)施圍繞AI芯片提供大模型訓(xùn)練，推理所需的算率是三層技術(shù)架構(gòu)的邏輯關(guān)系； 模型平臺集成自研、三方或開源模型，提高應(yīng)用開發(fā)效率； 生成AI應(yīng)用程序應(yīng)選擇模型進(jìn)行設(shè)計(jì)，直接面向業(yè)務(wù)。

三層技術(shù)架構(gòu)的布局，云廠商的策略各不相同。一個(gè)主要矛盾是：大模型究竟要開放生態(tài)，還是要垂直整合？

亞馬遜云科技是生態(tài)開放路線的典型案例。其大型托管平臺Amazon Bedrock整合了全球7家頭部模型公司的20多種優(yōu)選大型模型。 簡單理解，Bedrock就像一個(gè)模型超市。亞馬遜認(rèn)為沒有一個(gè)模型可以適用于所有場景。多模型不僅可以滿足客戶的需求，還可以給亞馬遜云科技帶來更多的機(jī)會，鼓勵(lì)合作伙伴做大生態(tài)。這樣可以帶動(dòng)工業(yè)飛輪，形成良性循環(huán)。

亞馬遜云技術(shù)于4月23日更新了Bedrock平臺。更新邏輯是讓企業(yè)客戶在Bedrock上使用低門檻、高效率、低風(fēng)險(xiǎn)的大型模型。其中有三個(gè)重要發(fā)布：一是將Meta旗下的新開源模型Llamamama上架 3、亞馬遜云科技自主研發(fā)了Titan系列模型和Cohere的新模型；第二，簡化了客戶導(dǎo)入、定制、微調(diào)和評估模型的功能；第三，提供控制模型行為的工具，防止有害、錯(cuò)誤和風(fēng)險(xiǎn)。

微軟Azure是一個(gè)典型的垂直整合路線案例。雖然微軟也整合了一些第三方模型，但主要推廣模型是OpenAI旗下的GPT-4。 垂直整合的好處是微軟可以在計(jì)算率、平臺、模型、軟件四層通吃，短期內(nèi)收入增長明顯。2023年下半年，微軟智能云通過生成式AI收入增速反彈。

谷歌云是中間路線的典型案例。在亞馬遜云科技、微軟Azure之后，它在全球云市場占有第三位。 谷歌云有三種自主研發(fā)模式，是自主研發(fā)模式最多的，也有一種開源模式。它甚至集成了一些三方模型。谷歌的策略是雙頭下注。自主研發(fā)、開源和開放并行。

生成式AI的發(fā)展還處于起步階段，技術(shù)路線還沒有收斂，還需要不斷嘗試和犯錯(cuò)。每個(gè)生態(tài)路線都處于探索和嘗試階段，沒有明確的區(qū)別，也沒有絕對的界限和對錯(cuò)。結(jié)合后續(xù)的市場發(fā)展情況，很多方面不排除進(jìn)一步糾正甚至改變路線。

目前，中國云廠商的生成式AI布局已經(jīng)初具規(guī)模。阿里云類似于亞馬遜云科技的生態(tài)開放路線。百度智能云類似于微軟Azure的垂直整合路線。其他云廠商根據(jù)自己的特長尋找游戲。華為云使用國產(chǎn)升騰AI芯片，騰訊云在生成式AI改造后銷售SaaS應(yīng)用。電信運(yùn)營商云仍在大規(guī)模囤積AI算率。

對比國際云廠商的拼圖

生成AI逐漸成為云制造商的增長引擎。

美國云市場在2021-2022年的增長相對較低。亞馬遜云技術(shù)，微軟Azure、谷歌云的增長率正在下降。2023年下半年，美國云市場復(fù)蘇。由于微軟的生成AI，收入增長率明顯反彈。然而，云是一個(gè)生態(tài)游戲。生態(tài)培養(yǎng)周期通常持續(xù)3-5年。合作伙伴的數(shù)量、生態(tài)的公平性和開放性一般決定了增長的后勁。

Gartnertner國際市場研究機(jī)構(gòu) 根據(jù)2023年7月的數(shù)據(jù)，亞馬遜云科技(40.0%)是全球公有云市場的前五名。、Azure微軟(21.5%)、阿里云(7.7%)、谷歌云(7.5%)、華為云(4.4%)。

圖片描述：亞馬遜 云科技 生成式AI技術(shù)架構(gòu)

亞馬遜云技術(shù)是世界上市場份額最大的云制造商。它擅長生態(tài)開放的策略。它一直延續(xù)到生成式AI業(yè)務(wù)。 以基礎(chǔ)設(shè)施、模型平臺、應(yīng)用生態(tài)為中心，亞馬遜云科技構(gòu)成了一個(gè)完全開放的生成式AI戰(zhàn)略布局。

基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵在于為模型訓(xùn)練/推理提供強(qiáng)大、穩(wěn)定、低成本。同時(shí)，亞馬遜云科技部署了英偉達(dá)AI芯片和兩個(gè)自研AI芯片(Trainium)、Inferentia推理芯片)?；A(chǔ)設(shè)施層生成式AI的關(guān)鍵能力是管理萬卡規(guī)模的算率集群。難點(diǎn)在于，在萬卡訓(xùn)練中，顯卡、網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)隨時(shí)都會出現(xiàn)故障。一旦中斷，不僅要花費(fèi)大量的時(shí)間，而且要浪費(fèi)昂貴的算率?，F(xiàn)在，亞馬遜云科技有實(shí)力支持超過10萬個(gè)Trainium 2芯片并行訓(xùn)練。這樣可以有效地節(jié)省模型訓(xùn)練時(shí)間，提高計(jì)算效率。

開放式生態(tài)是模型平臺的關(guān)鍵，擴(kuò)大模型選擇空間，降低模型使用門檻。所以，亞馬遜云科技的Bedrock模型平臺整合了全球7家頭部模型公司的20多種優(yōu)選模型。超出其它云廠商的合作范圍。因?yàn)椋_發(fā)生成式AI應(yīng)用要選擇合適的模型，還要綜合考慮參數(shù)的規(guī)模、準(zhǔn)確性、性能、價(jià)格等因素。今年三月，一位中國SaaS軟件行業(yè)人士表示，他的公司在不同的業(yè)務(wù)中使用了11個(gè)國內(nèi)外模型。由于每一種模式都擅長不同的業(yè)務(wù)范圍，所以沒有一種模式可以適用于所有的場景，要讓它們各盡其責(zé)。

Bedrock提供了客戶導(dǎo)入、定制、微調(diào)、評估模型等功能，以進(jìn)一步降低模型的使用門檻。企業(yè)可將模型定制集成到Bedrock，這樣可以降低運(yùn)營成本，加快應(yīng)用開發(fā)。企業(yè)使用生成AI的風(fēng)險(xiǎn)之一就是模型幻覺(AI胡說八道的行為)。所以Bedrock還提供了一個(gè)工具，讓企業(yè)清除隱私、敏感和不良信息。

另外，應(yīng)用生態(tài)的關(guān)鍵是繁榮。當(dāng)前，大量的SaaS應(yīng)用已經(jīng)被企業(yè)廣泛部署。SaaS軟件中生成的AI應(yīng)用比SaaS應(yīng)用更輕、更碎片化、更原子化。它是SaaS應(yīng)用的功能部件，可以打開數(shù)據(jù)界面，在聊天、對話、搜索等方面進(jìn)行調(diào)用。就像微信、支付寶等非常APP上有小程序一樣。它們功能豐富，方便高效。

所以，亞馬遜云技術(shù)提供了兩種產(chǎn)品服務(wù)。首先，AI助理Amazon Q，QuickSight(數(shù)據(jù)報(bào)表)、Connect (智能化客服)、Supply Chain(供應(yīng)鏈管理)、CodeWhisperer(代碼生成)等基本功能，公司可以用它來定制自己的AI助手。第二，對主流SaaS應(yīng)用進(jìn)行開放適應(yīng)，Amazon Q有40多個(gè)連接器適用于流行數(shù)據(jù)庫，覆蓋Googlele Drive、Microsoft 365、Salesforce、著名的SaaS應(yīng)用，如ServiceNow。Amazonon用于企業(yè) Q時(shí)，可以打通SaaS使用的數(shù)據(jù)，連接企業(yè)內(nèi)網(wǎng)、知識庫、流程說明書等。

亞馬遜云科技生成AI規(guī)劃的核心原則是做一個(gè)大蛋糕——做一個(gè)好的計(jì)算率和模型平臺，提供基本應(yīng)用，打開數(shù)據(jù)接口，制定平臺規(guī)則。它與SaaS公司、AI模型企業(yè)等合作伙伴保持著明確的界限。

公司的歷史傳統(tǒng)是生態(tài)公平、開放。自2006年亞馬遜云科技誕生以來，Salesforce、一批著名的SaaS公司，如ServiceNow，自然圍繞周邊地區(qū)形成生態(tài)合作。亞馬遜云技術(shù)與合作伙伴的默契在于，亞馬遜云技術(shù)提供基本的云服務(wù)和核心應(yīng)用，上層應(yīng)用領(lǐng)域由合作伙伴共同建設(shè)?；锇閭兏魉酒渎殻麄冊诔砷L的同時(shí)消耗了底層算率，亞馬遜云科技的收益也會增加。它是一個(gè)穩(wěn)步發(fā)展的工業(yè)飛輪。所以，亞馬遜云科技與合作伙伴之間的利益沖突也比較少。

與亞馬遜云科技不同，微軟采用垂直整合路線。特別是在模型平臺上，應(yīng)用生態(tài)雙層。

在模型平臺層面，微軟向OpenAI傾斜資源的GPT-4-這是微軟Azure模型平臺的默認(rèn)選項(xiàng)。在微軟Azure模型平臺中，主要支持OpenAI的四種模型GPT-4、Mistral戰(zhàn)略合作伙伴微軟自研模型 Al的模型，以及一些開源模型。對于微軟來說，它可以同時(shí)獲得計(jì)算率，模型收益。

微軟在應(yīng)用生態(tài)層面的主要應(yīng)用是Copilot助手，它直接面向企業(yè)客戶。Copilot還擁有微軟自己的軟件(如Office辦公套件、Teams協(xié)同平臺、Github代碼平臺、Dynamics 365開發(fā)平臺、Power BI報(bào)表工具)緊密結(jié)合。企業(yè)獲得AI功能，需要為此付費(fèi)。在Copilot助手的幫助下，微軟提高了這些軟件的支付空間。

微軟在計(jì)算率、平臺、模型、軟件四個(gè)層面都有。它使用這種策略來顯著增加收入和利潤。2023年，微軟智能云收入增速較最低點(diǎn)反彈5.4。％；與最初的最低點(diǎn)相比，營業(yè)利潤率反彈5.5％。

與亞馬遜云科技不同，微軟是一家典型的軟件公司。微軟擅長自主研發(fā)拳頭軟件產(chǎn)品，其歷史成功案例依賴于Windows。、Office等拳頭產(chǎn)品收入高，利潤高。2010年后，微軟成功實(shí)現(xiàn)云轉(zhuǎn)型的邏輯是整合傳統(tǒng)軟件業(yè)務(wù)，自主研發(fā)、收購、投資一批軟件，形成自己的云生態(tài)。

一般來說，軟件的毛利率高達(dá)60%-80%，比IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施)的算率資源高出20%左右。微軟可以自己獲得高收入、高利潤，所以對合作伙伴的依賴度相對較低。另一方面，生態(tài)和親密關(guān)系是不同的。微軟自主研發(fā)和投資的軟件業(yè)務(wù)很容易與其他SaaS/PaaS軟件合作伙伴直接競爭。

谷歌云的生成式AI布局采取了自主研發(fā)、開源、開放并行的策略。它開發(fā)了多種大型閉源模型和大型開源模型，并投資了多家生成式AI明星創(chuàng)業(yè)公司。

在模型平臺層面，谷歌的閉源大模型Gemini與OpenAIGPT-4進(jìn)行了比較。Gemma與Meta的Llama進(jìn)行了比較。谷歌的模型平臺也支持Anthropic的Claude 第三方模型。谷歌自主研發(fā)的生成式AI應(yīng)用集中在視頻、語音、文本、翻譯等傳統(tǒng)優(yōu)勢領(lǐng)域。

谷歌投資生成AI初創(chuàng)企業(yè)，采用廣撒網(wǎng)策略。Anthropic股東的投資額僅低于亞馬遜(亞馬遜投資40億美元，谷歌投資23億美元)。同時(shí)，谷歌還投資了Character.Al、Al21大型公司 Labs、Hugging開源社區(qū)模型 Face、Runway，視頻模型公司。

今年1月，一位中國軟件行業(yè)投資者評論說，谷歌云目前的市場份額與亞馬遜云科技和微軟Azure有很大差距。作為追趕者，其增長壓力很大。近年來，谷歌云依靠價(jià)格戰(zhàn)實(shí)現(xiàn)了快速增長。2023年，谷歌云開始調(diào)整戰(zhàn)略，扭虧為盈，但收入增速逐漸放緩。

他進(jìn)一步解釋，生成AI是谷歌云彎道追逐、回歸增長的機(jī)會。生成式AI的發(fā)展還處于起步階段，技術(shù)路線還沒有收斂，還需要跑馬圈地，不斷試錯(cuò)。雙頭下注的好處是可以雙頭試錯(cuò)。此外，谷歌的投資要求之一是被投資企業(yè)應(yīng)該在谷歌云上培訓(xùn)模型。這將帶來計(jì)算率消耗，從而創(chuàng)造收入。挑戰(zhàn)是找到一個(gè)微妙的平衡點(diǎn)。由于自主研發(fā)模型和開源模型在商業(yè)模式上存在矛盾，自主研發(fā)模型和第三方模型也存在一定的利益沖突。

對比中國云廠商的拼圖

近三年來，中國云市場處于低迷狀態(tài)，市場增速持續(xù)放緩。在中國，生成式AI也被稱為拉動(dòng)增長的重要引擎。

根據(jù)國際市場IDC數(shù)據(jù)，2023年上半年中國公共云服務(wù)整體市場規(guī)模（IaaS PaaS SaaS）190.1億美元，同比增長14.7%。IDC數(shù)據(jù)還顯示，未來5年，中國生成AI市場的年平均復(fù)合增長率為55.1%。生成AI的增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過公共云市場的增長率，所以主要云制造商都在積極分配AI。

阿里巴巴云的計(jì)劃更接近亞馬遜云技術(shù)。其策略是開放生態(tài)，開放模型源頭，制定廣泛撒網(wǎng)的投資策略。因?yàn)檫@樣可以刺激阿里巴巴云底層的計(jì)算率消耗，從而帶來收入增長。

阿里巴巴云在中國云的市場份額和營收規(guī)模中排名第一。在過去的三年里，阿里巴巴云經(jīng)歷了許多痛苦，收入增長率低迷。這家企業(yè)的核心任務(wù)是提高市企項(xiàng)目，提高收入質(zhì)量，經(jīng)過多輪管理調(diào)整。目前，阿里巴巴云對生成式AI的增長引擎有很高的期待。一個(gè)判斷是，由于生成式AI，阿里巴巴云2024年的營收增長率將逐步上升。

阿里云和亞馬遜云在模型平臺層面的科技思路是一致的，也是給公司充分的選擇空間?，F(xiàn)在，阿里云已經(jīng)開發(fā)了通義系列的閉源模型，并向外界發(fā)布了三個(gè)通義系列的開源模型，學(xué)習(xí)Hugginging。 Face模型開源社區(qū)建立了一個(gè)神奇的社區(qū)。阿里還投資了中國估值前五的生成AI獨(dú)角獸，智譜AI、零一萬物，百川智能，MiniMax、月之暗面。所有這些企業(yè)都在阿里云上培訓(xùn)大模型，并提供服務(wù)。

阿里云管理層曾經(jīng)公開表示，大型模型目前仍處于技術(shù)快速發(fā)展的初始階段。選擇開源、閉源模型，選擇哪一種模型，應(yīng)讓開發(fā)者自行選擇。怎樣平衡開源、閉源商業(yè)模式的差異？一位阿里云人士表示，開源、閉源是上下游關(guān)系。在R&D上游，開源的主要目標(biāo)是社區(qū)參與R&D迭代，擴(kuò)大企業(yè)客戶規(guī)模，確保領(lǐng)先水平同行。下游閉源，目標(biāo)是商業(yè)化。對他來說，開放生態(tài)、模型開源是為了形成“模型越強(qiáng)，應(yīng)用越多，用戶越廣，計(jì)算率越大”的穩(wěn)定發(fā)展。

百度智能云采用類似微軟Azure的垂直整合路線。百度的生成AI投資非常激進(jìn)。由于百度智能云的營收規(guī)模、市場份額和第一梯隊(duì)之間存在差距，生成AI是縮小差距的機(jī)會。

百度的目的是通過銷售計(jì)算率、平臺、模型和應(yīng)用程序獲得收入增長，就像微軟一樣。百度確實(shí)獲得了第一波生成式AI紅利。與當(dāng)年低點(diǎn)相比，2023年第四季度百度智能云收入增速反彈11％。

在模型平臺層面，百度主要推廣自研文心系列模型。百度創(chuàng)始人李彥宏今年四月在公開演講中直言不諱地反對開源模式。一位百度智能云高管曾經(jīng)說過，開源軟件代碼是公開的，社區(qū)開發(fā)者可以參與加快軟件迭代，幫助企業(yè)稀釋研發(fā)成本。但是開源模型是一個(gè)黑箱，沒有人知道算法、參數(shù)和數(shù)據(jù)。開發(fā)者的參與對模型迭代幫助不大。另外一個(gè)原因是開源模型訓(xùn)練，推理成本高。開發(fā)者的參與不能降低研發(fā)成本，只能提高計(jì)算能力成本。

百度在應(yīng)用生態(tài)層面與一批軟件商探索生成式AI應(yīng)用，并建立了AI應(yīng)用商城。一位百度智能云人士表示，中國SaaS軟件產(chǎn)業(yè)一直很薄弱，軟件開發(fā)長期以來一直以人力外包服務(wù)為主。缺點(diǎn)是成本高，效率低。因此，百度推出了千帆AppBuilder應(yīng)用開發(fā)平臺，該平臺可用于開發(fā)輕量級、碎片化、原子化的生成AI應(yīng)用。由于應(yīng)用開發(fā)，使用門檻較低。這樣可以加速軟件產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型。

華為云擁有自主研發(fā)的升騰AI芯片。這是其布局生成AI的最大信心。目前，中國的AI計(jì)算率供不應(yīng)求。中國科技公司，包括阿里、騰訊、字節(jié)跳動(dòng)和百度，都在使用華為的升騰AI芯片。

美國商務(wù)部于2023年10月向中國斷供了先進(jìn)的AI芯片。英偉達(dá)A100/A800是中國公司無法正常采購的。、H100/H800芯片之后，最現(xiàn)實(shí)的國產(chǎn)替代方案就是華為的升騰。2023年，華為升騰AI芯片產(chǎn)能達(dá)到30-40萬，一位華為云高管直言，一些網(wǎng)絡(luò)云廠商正在用華為云的算率來訓(xùn)練AI模型。

騰訊云擅長上層SaaS應(yīng)用。2023年混合元模型推出后，一批自主研發(fā)的SaaS應(yīng)用(騰訊會議、企業(yè)微信、電子簽名、AI代碼助手等)正在進(jìn)行AI升級。).目前，上述SaaS應(yīng)用也在對外銷售。

目前，電信運(yùn)營商云(天翼云、移動(dòng)云、聯(lián)通云)已經(jīng)發(fā)布了自主研發(fā)模式。他們目前正在大規(guī)模儲備AI計(jì)算率。例如，中國移動(dòng)預(yù)計(jì)2024年計(jì)算率資本支出將增長28.0%，達(dá)到475億元。計(jì)算投資將傾向于AI計(jì)算能力和國產(chǎn)計(jì)算能力。中國移動(dòng)的計(jì)算資本支出甚至超過了阿里、騰訊、百度等制造商。

一個(gè)常見的觀點(diǎn)是，中國云廠商的生成式AI布局存在兩個(gè)挑戰(zhàn):一是計(jì)算率，會限制模型能力；第二，國內(nèi)軟件公司規(guī)模普遍有限，還沒有完成云轉(zhuǎn)型。

計(jì)算率方面，由于高檔AI芯片斷供，目前中國云廠商的模型培訓(xùn)成本相對較高。但是積極的信號是，目前華為等國產(chǎn)AI芯片正在加速著陸。一位中國SaaS公司高管表示，現(xiàn)在中國每一家大型模型制造商的能力都在迅速提高。盡管沒有像GPT-4那樣強(qiáng)大的大模型，但是可以使用MOE。（Mixture of Experts，一種模型設(shè)計(jì)策略，通過混合多種專業(yè)模型，獲得更好的性能)，利用各種模型的優(yōu)勢。這種綜合能力與GPT-4沒有明顯的代差。

應(yīng)用的機(jī)會是，一些軟件公司正在利用生成式AI來縮小差距。目前，AI代碼平臺可以大大降低軟件開發(fā)項(xiàng)目中的人力規(guī)模。這將使軟件行業(yè)從人力密集型向技術(shù)密集型方向轉(zhuǎn)型升級。

眾多云廠商人士的判斷是，2023年中國企業(yè)普遍存在“囤積率”、“卷模型”。由于計(jì)算率成本高，模型競爭激烈，2024年“卷模型”略有退潮。“卷應(yīng)用”將是未來的重點(diǎn)方向。無論是“計(jì)算率”、“卷?！?，最終目的是開發(fā)應(yīng)用程序，落地到實(shí)際業(yè)務(wù)中。

生成式AI重構(gòu)云計(jì)算

許多云廠商的技術(shù)人員認(rèn)為，隨著生成式AI的加速，新一代云計(jì)算的原型也在初步顯現(xiàn)。

2010年左右，云計(jì)算逐漸取代了以硬件為核心的傳統(tǒng)IT。如今，生成式AI仍在重構(gòu)云計(jì)算。改變側(cè)重于三層技術(shù)架構(gòu):

智能計(jì)算率(GPU等芯片)在IaaS(基礎(chǔ)設(shè)施)層面的增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過通用計(jì)算率(CPU芯片)。通用計(jì)算能力和智能計(jì)算率一般不能通過EFlops(每秒浮點(diǎn)計(jì)算頻率)直接進(jìn)行比較。然而，根據(jù)中國信通院2023年的數(shù)據(jù)，2022年全球通用算率規(guī)模為440EFlops，智能算率規(guī)模為451EFlops。智能化計(jì)算率的增長率超過50%，遠(yuǎn)高于通用計(jì)算率。

MaaS(平臺軟件)層出現(xiàn)在PaaS平臺上，MaaS（Modle as a Service，即服務(wù)模型)平臺，基于模型調(diào)用的應(yīng)用開發(fā)效率大大提高。PaaSR&D成本高，沉淀時(shí)間長，SaaS公司開發(fā)PaaS平臺的周期一般為3-5年。但是MaaS比PaaS更加靈活，調(diào)用模型開發(fā)應(yīng)用更加簡單、直接，它將在未來承擔(dān)更多的開發(fā)平臺。

在SaaS(應(yīng)用軟件)層面，一批生成AI應(yīng)用在SaaS應(yīng)用中生長，成為功能部件。它們更輕，更碎片化，更原子化。它們可以通過AI助手在聊天、對話和搜索中被調(diào)用。SaaS應(yīng)用和生AI應(yīng)用就像微信和小程序的關(guān)系一樣。一些功能單一的SaaS應(yīng)用將被淘汰。然而，一些引入生成AI的SaaS應(yīng)用程序的支付價(jià)值將會增加。

很多云計(jì)算技術(shù)人員的觀點(diǎn)是，這一輪云計(jì)算技術(shù)的創(chuàng)新周期將持續(xù)5年以上。一個(gè)城市和一個(gè)池塘的得失在短期內(nèi)并不重要。因?yàn)樵贗T行業(yè)，創(chuàng)新的技術(shù)結(jié)構(gòu)、生態(tài)政策的調(diào)整、落地產(chǎn)品的技術(shù)周期都很長。

2023年，微軟采取了激烈的行動(dòng)。它利用生成式AI抓住了機(jī)會。在模型層和網(wǎng)絡(luò)層，微軟交出了一份漂亮的答卷。2024年，亞馬遜云科技在基礎(chǔ)設(shè)施、模型平臺、應(yīng)用生態(tài)三層全面推進(jìn)，采用全面穩(wěn)健的策略。它的戰(zhàn)略布局甚至更加全面。

亞馬遜云技術(shù)，微軟Azure 自2010年以來，他們一直是老對手，他們在云轉(zhuǎn)型時(shí)代奮斗了12年?，F(xiàn)在AI轉(zhuǎn)型開始了，新的競爭開始了。計(jì)算率、模型和應(yīng)用的綜合競爭將決定勝負(fù)。

在全球云市場份額超過40%的情況下，亞馬遜云科技的優(yōu)勢在于基本盤更加穩(wěn)定。其生態(tài)規(guī)模也較大，與SaaS軟件制造商、AI模型制造商有較大的合作關(guān)系。亞馬遜云科技的發(fā)展?jié)摿Ω?。對于合作伙伴來說，亞馬遜云技術(shù)是一個(gè)創(chuàng)新的土壤。隨著AI模型創(chuàng)業(yè)廠商的不斷成長，SaaS軟件上越來越多的生成AI應(yīng)用正在蓬勃發(fā)展。這一生態(tài)將變得更加繁榮，亞馬遜云科技的收入也將增加。

自2024年以來，中國云市場也出現(xiàn)了結(jié)構(gòu)性調(diào)整，新一輪的競爭正在醞釀。這一輪競爭的焦點(diǎn)是生成式AI。

因特網(wǎng)云制造商和電信運(yùn)營商云正在攻擊易位。近三年來，互聯(lián)網(wǎng)云廠商的戰(zhàn)略調(diào)整已經(jīng)結(jié)束。每個(gè)企業(yè)的收入增長率，利潤水平明顯提高。電信運(yùn)營商云戰(zhàn)略減速，開始降低增長預(yù)期，減少損失。在過去三年中，阿里云期待生態(tài)開放，用生成式AI結(jié)束低迷期；華為云期望利用國產(chǎn)芯片進(jìn)一步拓展領(lǐng)土。通過生成式AI，百度希望垂直整合，實(shí)現(xiàn)彎道追逐。通訊運(yùn)營商希望囤積更多的智能算率來搶占市場份額。

無論采取什么策略，與國際云市場一樣，中國云市場的競爭也將是一場長跑。

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