作者｜齊健

編輯｜陳伊凡

頭圖｜騰訊云

(資料圖片僅供參考)

國內 AI 百模大戰打了 3 個多月。主戰場從最初的實力大廠，打到各個 AI 公司，又深入到行業數字化轉型服務商。一時間，魚龍混雜，群 " 模 " 亂舞。

在百度智能云和阿里云，兩大云服務商先后推出文心一言和通義千問之后。其他的頭部云廠商并未迅速跟進，雖然華為和京東提出了聚焦行業的 AI 大模型，但并未直接推出產品，而另一家第一梯隊云廠商騰訊云，則始終保持低調，馬化騰更是公開表示，騰訊不急于推出 " 半成品 "。

如今，在國內 AI 大模型首發的三個月后，騰訊云終于憋不住了。

6 月 19 日，騰訊云召開了 " 行業大模型及智能應用技術峰會 "，首次公布了騰訊云行業大模型的研發進展。

雖然，騰訊的手中早有 " 混元 " 大模型，但一直沒有推出具體的對話大模型產品。在這場大模型的狂飆中，作為國內頂流互聯網大廠，騰訊的產品動作卻慢人一步。這其中的緣由，恐怕還要從云說起。

不管做得怎么樣，云廠商必須有大模型

國內云市場目前的格局其實有目共睹：玩家增多、市場增速放緩、廠商開打價格戰。

到了今年上半年，云市場又增加了一個變量，那就是 AI 大模型。其實早在大模型橫空出世之前，云市場的增長重點，已經開始在 IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）和 PaaS（Platform as a Service，平臺即服務）之間發生微妙變化。

IDC 在 2023 年 4 月發布的《中國公有云服務市場（2022 下半年）跟蹤》報告顯示，2022 年下半年國內 IaaS 市場同比增速 15.7%，PaaS 市場同比增速為 31.8%。

IaaS 提供的服務就像是賣電腦，配置表擺在那兒，價格很透明，利潤算得也很明白。但 PaaS 之上就會有所不同，賣的都是增值服務，給客戶提供軟性產品，算的都是附加值。一般情況下，PaaS 的毛利率要高于 IaaS，在市場相對飽和的情況下，也更受云廠商的喜歡。

目前，各大云廠商均已開始在 PaaS 層加快發展節奏，而 AI 大模型帶來的新概念 MaaS（Model as a Service，模型即服務 ) ，更是在原本的 PaaS 基礎上，給云廠商們提供了一個新的故事。

MaaS 在 PaaS 之上，將大模型變成了可服務化的產品，通過 API 接口調用使用，降低了使用門檻，提高了模型的使用效率。OpenAI 的 GPT 系列模型提供 API 接口或定制服務，將模型接口場景化，形成面向用戶的產品和應用。

這種模式或將改變當前產品開發和服務模式，為 AI 技術的應用推廣帶來新的技術革新，推動 "AI 大模型 + 全場景應用 " 新產業變革的誕生。

目前百度智能云和阿里云，都已經在過去的 PaaS 服務基礎之上，提出了新的 MaaS 模式，率先開始在云市場中講起了 AI 大模型故事。

據某位百度智能云售前經理透露，宣布推出文心一言大模型產品和 MaaS 平臺文心千帆后，意向客戶的數量翻了幾倍。雖然大模型的這波意向客戶并不是都能真正成單，但百度智能云無疑是憑著 AI 大模型的這波熱度，在中國云市場中收獲了足夠的關注。

百度在 2023Q1 財報中稱，百度智能云首度實現盈利。雖然沒有公布具體盈利數字，但在國內眾多燒錢促增長的云廠商中，百度智能云是繼阿里云之后，第二個宣布盈利的。這個盈利表態中，百度智能云最想表達的含義大概就是，國內云市場對 AI 大模型充滿信心。

騰訊云的隱憂

這邊廂百度智能云的高歌猛進，那邊廂騰訊云的業務卻并不樂觀。IDC 的最新統計顯示，騰訊云在國內市場份額在 2022 年下半年，由 11.1% 減少 1.2% 至 9.9%，排名也由第二位降至第四位。

雖然排名下降與國內云市場實力玩家增多，市場 " 蛋糕 " 增速放緩關系更為直接。但在市場趨于同質化競爭的今天，一個好的 " 大模型故事 "，很可能成為云廠商增長的新動力。

"宣布一些 AI 大模型方面的動作，也是市場和客戶共同推動的。過去幾個月里，來問大模型的客戶實在是太多了。" 某騰訊云業務負責人告訴虎嗅，騰訊在 AI 大模型方面已經與大量客戶開展合作，并有了很多的落地技術成果，但在大模型產品方面的戰略與友商有所不同。

除了模型能力以外，AI 大模型對云計算的天然依賴，也成了云廠商硬實力的最好廣告。畢竟只有如 Azure 那樣手握足夠算力的廠商，才有可能支撐起 OpenAI 開發 ChatGPT。

AI 大模型給國內云廠商提供了新的競爭能力，過去只能比穩定、比服務、比軟件，現在還可以比 AI 能力，比誰 GPU 多。

OpenAI 發布的一份報告《AI and compute》中提到，自 2012 年以來，AI 訓練任務所運用的算力每 3.43 個月就翻一倍，大幅超越摩爾定律。2012 年至今，AI 算力需求增長超過 30 萬倍，而摩爾定律估算的芯片算力只增長了 12 倍。

不過目前看來，大模型能力、GPU 算力還不是左右云市場的全部。虎嗅從多位騰訊云的產業端客戶處了解到，很多 AI 公司、云廠商都向他們推銷過 AI 能力，但具體落地情況均不樂觀。目前來看，多數客戶認為，能否與云廠商保持長期合作的關鍵，在于云廠商的服務能力，穩定性，以及長期合作積累的默契和信任。

搶占 B 端市場更實惠

與百度、阿里不同，6 月 19 日，騰訊云的技術發布會中，著重強調的一點是 " 行業大模型 "。

百度智能云和阿里云推出的大模型產品，都是通用大語言模型。騰訊云為何如此在意 " 行業 " 呢？一方面大概是因為，很多人認為，B 端市場是 AI 大模型落地相對較短的路徑。

首先，B 端客戶更容易買單，運營模式更健康。雖然 OpenAI 的付費模式廣受好評，用戶數量巨大，但這套模式拉到中國來，會不會受到用戶的認可？國內模型，什么時候才能做到 ChatGPT 的程度，足以讓普通消費者買單？OpenAI 的收費，是否能覆蓋他的研發和運營成本，這些對于國內廠商來說，都是很難算清的賬。所以，C 端尚不明確的付費意愿和運營模式，很可能無法快速建立健康的生意模式。

其次，行業大模型更容易研發和應用。GPT-3 是一個參數量 1750 億的大模型，GPT-4 據說有 1.8 萬億參數，模型的參數量對于通用語言大模型來說，是一道門檻。模型量越大，運行速度越慢，運行的成本也越高。

對于產業模型來說，因為不需要太強的通用能力，所以對參數量的要求沒有那么高。只要通過產業數據對模型進行反復訓練、調優，就可以在很多場景中達到良好的應用效果。這樣既降低了訓練成本，也節省了運營上的開支。

第三，行業大模型全部基于行業數據訓練，生成的內容更加穩定。在很多不需要公開對外輸出內容的場景中，也會降低一部分的監管風險。

騰訊云會聚焦行業的另一方面原因，或許也與騰訊云在國內云市場中的定位有關。

對于百度智能云和阿里云來說，通用大模型是比行業大模型更重要。

百度多年來在 AI 方面的投入很大，也是國內在大模型研究領域發力最早的廠商。由此，把 AI 大模型能力拉入百度智能云，自然成了百度最大的噱頭和賣點。同時，作為首發模型，自然要對標國際一流的 ChatGPT。此外，對于本來市場份額不高的百度智能云來說，也只有這樣，才能在國內云市場依靠 AI 能力破局出圈，去與前五位的云廠商扳手腕。

對于阿里云來說，一方面阿里云一直被阿里集團視為 " 明日之星 "，連集團一把手都 " 下放 " 到阿里云去帶隊了，足見阿里集團對云的重視。所以對于阿里云在新技術投入方面，自然要力爭行業第一。另一方面其主要業務中有大量來自淘寶天貓的需求，這也決定了這部分業務中包含了一些 To C 屬性。由此，通用語言模型可能會在阿里云的業務中發揮更大的作用。

而對于騰訊云來說，首先，騰訊云在國內云市場中的地位，并不出挑，主要的客戶既有大 B 也有小 B，多數客戶對通用型的 AI 大模型需求并不明顯，他們更需要的是能落地，聚焦能力的大模型。

" 我需要的是能具體應用到業務中的 AI 大模型，會議助手這類的 AI 始終只能是工具。" 某工業巨頭項目經理告訴虎嗅，B 端用戶不會因為釘釘、騰訊會議上的 AI 助手能力而提高付費意愿，只有找到業務場景的 AI 大模型才能吸引產業。

另一方面，在騰訊集團層面，騰訊云的業務定調也是 " 務實 "。2022 年底，騰訊云在 To B 業務方面提出了 " 虧損不應該是常態，盈利才是商業本質 " 的觀點。騰訊 CSIG（云與智慧產業事業群）掌門人湯道生曾對虎嗅表示，騰訊 CSIG 要放棄 " 不健康、不可持續 " 的業務。

通用大模型的研發和運營在沒有找到明確的落地場景之前，通常被認為是一個燒錢業務，這顯然不符合騰訊云的業務基調，要選擇一條 AI 大模型的發展路徑，自然會聚焦更短的商業化路徑。

后記

湯道生在 6 月 19 日的發布會上表示，客戶更需要有行業針對性的行業大模型，再加上企業自己的數據做訓練或精調，才能打造出實用性高的智能服務。企業所需要的是在實際場景中真正解決了某個問題，而不是在 100 個場景中解決了 70%-80% 的問題。

雖然選擇做行業大模型似乎更符合騰訊云的戰略基調與商業邏輯，但這與另外兩家競爭對手顯然不在一個頻道上。在沒有具體產品的情況下，騰訊始終很難算是真的入局了今天的百模、千模大戰。

如果始終堅持行業大模型，而在底層模型方面投入不足的話，未來無論是在 AI 大模型，還是在云市場中，都會使騰訊云與阿里云、百度智能云走上殊途。

不過，在 AI 大模型的研發方面，騰訊的混元大模型與騰訊云的行業大模型，或許也存在著兩條腿走路的平衡戰略。在未來，這兩條腿如果能走得一樣好，騰訊或許也有機會在國內云市場、AI 大模型市場里打幾場翻身仗。