云計(jì)算行業(yè)在過去一年中逐漸擺脫了“內(nèi)卷式”競(jìng)爭(zhēng)的陰影，但面對(duì)生成式AI的浪潮，無論是國(guó)際還是國(guó)內(nèi)的云服務(wù)提供商都在摸索中前行，尋找新的發(fā)展方向。阿里云，作為國(guó)內(nèi)云計(jì)算領(lǐng)域的佼佼者，也不例外。
阿里云智能集團(tuán)的資深副總裁、公共云事業(yè)部總裁劉偉光表示，要設(shè)計(jì)出面向未來的戰(zhàn)略方向，必須親自深入一線，感受客戶的需求。他親自走訪了至少162家客戶，這些來自各行各業(yè)的客戶對(duì)AI應(yīng)用的需求五花八門，如何將這些需求轉(zhuǎn)化為公共云平臺(tái)的能力，成為他和阿里云公共云團(tuán)隊(duì)面臨的一大挑戰(zhàn)。
在革命性技術(shù)發(fā)展的初期，需求往往廣泛而發(fā)散，但現(xiàn)階段的AI需求已經(jīng)開始呈現(xiàn)出一些共性。基礎(chǔ)大模型的先行者仍在持續(xù)訓(xùn)練大模型，垂直化應(yīng)用公司開始深度應(yīng)用大模型，而一些傳統(tǒng)公司則探索用大模型進(jìn)行業(yè)務(wù)創(chuàng)新和效率提升。一個(gè)值得注意的趨勢(shì)是，越來越多的企業(yè)不再只是簡(jiǎn)單調(diào)用大模型，而是在原有應(yīng)用中大量嵌入AI Agent，甚至開發(fā)AI原生應(yīng)用。
這些企業(yè)的需求推動(dòng)了AI云的進(jìn)化。如果說云計(jì)算在2006年開創(chuàng)了一個(gè)時(shí)代，讓更多中小企業(yè)上云，節(jié)省了成本，降低了門檻，初步成為企業(yè)的數(shù)字化生產(chǎn)力工具，那么AI與云的結(jié)合則將云計(jì)算產(chǎn)業(yè)推向了一個(gè)至關(guān)重要的節(jié)點(diǎn)。未來，所有基礎(chǔ)設(shè)施的能力都將受到AI的沖擊，這個(gè)沖擊過程就是云計(jì)算能力的全面迭代升級(jí)甚至重構(gòu)的過程，AI云時(shí)代已經(jīng)到來。
傳統(tǒng)IT時(shí)代的IOE（IBM的小型機(jī)、Oracle數(shù)據(jù)庫、EMC存儲(chǔ)設(shè)備）是上一個(gè)計(jì)算紀(jì)元的代表產(chǎn)物，它們構(gòu)建了通用算力的基礎(chǔ)設(shè)施底座。而AI云則是典型的智能算力的基礎(chǔ)設(shè)施底座，大語言模型從誕生之日起就生長(zhǎng)在云上，成長(zhǎng)在云上。這一階段的云服務(wù)的重要標(biāo)志是，企業(yè)擁抱云不再只是單純的IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）資源需求，而是需要IaaS、PaaS（平臺(tái)即服務(wù)）、大語言模型、AI應(yīng)用等全棧能力，而這個(gè)垂直技術(shù)棧的最佳承載無疑是云計(jì)算。
對(duì)于云計(jì)算的最終使用者——企業(yè)來說，如何基于大模型形成智能時(shí)代的生產(chǎn)關(guān)系，發(fā)揮AI的真正價(jià)值，成為了一道必答題。劉偉光在走訪了162家客戶后，發(fā)現(xiàn)越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)級(jí)市場(chǎng)客戶、外資企業(yè)及跨國(guó)公司不僅將資源遷移到云端，更是將業(yè)務(wù)系統(tǒng)全面云化，涵蓋網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫等IaaS+PaaS一體化的全棧服務(wù)。
他提出了一個(gè)鮮明的觀點(diǎn)：“只有具備IaaS+PaaS一體化能力的云，才能被稱為真正的云。這是我今天對(duì)‘云’的定義。同樣地，在AI時(shí)代，不能創(chuàng)造社會(huì)價(jià)值的大模型，也很難稱之為大模型?！?/p>
劉偉光在訪談中分享了他的感受。他表示，無論是內(nèi)部產(chǎn)品研發(fā)的進(jìn)展、AI能力的提升，還是大語言模型的日益精進(jìn)，以及各行各業(yè)客戶在探索云和AI結(jié)合方面的實(shí)踐，都讓他對(duì)未來充滿信心，不僅是未來一年，甚至是接下來的5到10年。今天，許多客戶不僅將云計(jì)算視為資源，更將其當(dāng)成數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵工具；同時(shí)，他們也不僅僅把AI看作創(chuàng)新手段，而是當(dāng)作推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、面向未來的戰(zhàn)略性武器。
從內(nèi)因來看，阿里云一直在推動(dòng)IaaS+PaaS一體化，而不僅僅把云當(dāng)成資源來售賣。他們希望客戶能大規(guī)模采用PaaS層的產(chǎn)品，如數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)、容器化、Serverless、開發(fā)運(yùn)維工具等。PaaS層的能力和數(shù)據(jù)能力對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)有非常直接的支撐作用，甚至可以直接推動(dòng)業(yè)務(wù)。當(dāng)PaaS的產(chǎn)品與客戶業(yè)務(wù)百分百結(jié)合在一起時(shí)，才能真正激發(fā)生產(chǎn)力。
從外因角度看，劉偉光拜訪了非常多客戶，發(fā)現(xiàn)他們對(duì)云的認(rèn)知跟過去有了很大不同。很多客戶認(rèn)識(shí)到云不僅僅是服務(wù)器資源，更提供豐富的數(shù)字化能力。比如，開源軟件發(fā)展速度遠(yuǎn)超商業(yè)化軟件，在云上選擇各種具備不同技術(shù)能力且開源的組件，是最好的選擇。
2024年，小紅書宣布成功遷移500PB數(shù)據(jù)湖至阿里云，就是IaaS+PaaS一體化服務(wù)的一個(gè)典型例子。劉偉光表示，沒有PaaS的云，很難稱之為云。越來越多的客戶意識(shí)到，IaaS+PaaS一體化才是充分利用云、用云來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的迭代創(chuàng)新、幫助業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)直接增長(zhǎng)的最好選擇。
他進(jìn)一步指出，云計(jì)算把所有客戶聚集在云上，跟IOE時(shí)代把客戶、技術(shù)散落在無數(shù)點(diǎn)上，是兩種不同的技術(shù)主張。過去沒有規(guī)?；臅r(shí)候，只能看單點(diǎn)需求；在云上，當(dāng)規(guī)?；目蛻裘刻煺{(diào)用大模型時(shí)，大模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、彈性計(jì)算等都有著非常大的推動(dòng)作用。因此，今天云必須要為AI改變、適配、升級(jí)原有的技術(shù)能力，才能滿足今天AI使用者的需求。
劉偉光還分享了一些客戶案例。比如，在中華財(cái)險(xiǎn)，他們通過阿里云通義千問，輸入目標(biāo)客戶各類情況的提示詞，就可以自動(dòng)生成一份定制化團(tuán)險(xiǎn)保單。整個(gè)過程耗時(shí)只有人工的1‰或者1?，如果成交就會(huì)創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。
在快遞領(lǐng)域，申通快遞和阿里云經(jīng)過多次碰撞、驗(yàn)證場(chǎng)景之后，一起實(shí)現(xiàn)了大模型應(yīng)用在網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營(yíng)分析、客服摘要、客服質(zhì)檢、地址校驗(yàn)等多個(gè)物流場(chǎng)景的落地，實(shí)現(xiàn)客服違規(guī)率下降50%，信息處理率提升60%。
劉偉光表示，未來整個(gè)市場(chǎng)對(duì)于大語言模型的使用，無論是從模型調(diào)用還是開發(fā)自己的模型，一定不僅僅局限在手機(jī)APP上。未來會(huì)有更多應(yīng)用來自于企業(yè)應(yīng)用。這些企業(yè)的應(yīng)用如果站在大語言模型的肩膀上，真正釋放的是商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。
阿里云智能集團(tuán)副總裁、公共云首席解決方案架構(gòu)師韓鴻源也分享了他在2024年與企業(yè)的交流中的觀察。他表示，大語言模型的效果還是要停留在其本身適合發(fā)揮的場(chǎng)景里討論，而不是泛化到一個(gè)解決一切問題的大模型。今天大家在做的所有事情，還是希望大語言模型能夠在業(yè)務(wù)里面發(fā)揮其支撐作用。
韓鴻源指出，企業(yè)在落地生成式AI時(shí)，普遍遇到的難點(diǎn)包括環(huán)境準(zhǔn)備、模型就緒、應(yīng)用工程三個(gè)階段。阿里云提供了多種解決思路和方法，包括選擇合適的AI應(yīng)用場(chǎng)景、優(yōu)化模型運(yùn)行環(huán)境、提供模型服務(wù)等。
對(duì)于不同能力的企業(yè)，未來在模型的應(yīng)用部署方式上面，他們的選擇也會(huì)有所不同。如果想以最快的方式開展應(yīng)用開發(fā)，模型服務(wù)可能是一個(gè)入手最簡(jiǎn)單的方式。如果企業(yè)想要保留一部分知識(shí)產(chǎn)權(quán)，就會(huì)選擇使用一些模型做調(diào)整，或者在不做調(diào)整的情況下，自己把推理設(shè)施建起來，最后調(diào)用這些模型服務(wù)。
韓鴻源還表示，推理市場(chǎng)的繁榮將對(duì)企業(yè)使用公共云產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。未來，推理投入占比可能會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于訓(xùn)練。阿里云在推理技術(shù)優(yōu)化方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，使用戶能夠直接享受這些技術(shù)帶來的紅利。
韓鴻源還談到了多模態(tài)數(shù)據(jù)處理的需求和發(fā)展趨勢(shì)。他表示，一方面模型提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化信息能力在提升，視覺語言模型具備了自動(dòng)化的信息提取的能力；另一方面，Agent和這些數(shù)據(jù)探索能力的結(jié)合蘊(yùn)藏著巨大的潛力。對(duì)云計(jì)算而言，除了提供基礎(chǔ)的資源供應(yīng)外，上層軟件能力會(huì)變得越來越重要。
