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大…科技云报道原创。
在过去近一年的时间里AI大模型从最初的框架构建逐步走到落地阶段。
然而随着AI大模型深入到千行百业中市场开始意识到通用大模型虽然功能强大但似乎并不能完全满足不同企业的个性化需求。
大模型技术的安全性、解释性、易用性等综合指标正在成为此轮AI竞赛的关键部分企业不再执着于大模型的开发而把目光向普惠式AI、生成式AI多云、大模型的私有化部署等多种商业模式。
AI与云计算迎来大融合时代
从诞生起云计算一直被认为是未来的发展方向、互联网企业们的“第二增长曲线”。
但是受互联网增长红利见顶以及政策监管趋严的影响。从2021年开始原本处在高速增长阶段的云服务商们纷纷陷入了增速放缓的阶段。从高峰时的超过50%的增速一路跌至2022年的20%甚至更低。
全球产业需求的消退导致云计算行业增速失调。根据研究机构TrendForce今年2月的预警Meta、微软、谷歌、亚马逊这四家云厂商的服务器采购量可能从年增6.9%放缓至4.4%。
不过拐点很快到来。在ChatGPT出现后即使行业需求放缓国内外云服务商们也在积极将业务重心转移至AI领域。
可见云服务商们逐渐从上半场的“求速度”转变为落地于产业深处去寻求更高的价值增量。
随着第一波上云的完成企业正在进入深度用云阶段。AI与云的结合不仅能够进一步降低企业上云的门槛还能为企业实现业务深度的智能化。
根据Gartner《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告尽早采用复合型人工智能AI、决策智能等AI技术将给企业机构带来明显的竞争优势缓解AI模型脆弱性引发的问题有助于捕捉业务背景信息推动价值实现。
今年4月中旬阿里云智能首席商业官蔡英华对外表示算力的飞速发展使数字化成为确定使智能化成为可能。
未来阿里云将以云计算为基石以AI为引擎参与到从数字化迈向智能化的划时代变革中。
AI走向普惠的一大步
英伟达第二财季的业绩惊艳众人其背后是生成式AI革命中行业对高性能算力的迫切需求然而现在昂贵的算力成本下AI大模型似乎仍是个“富人游戏”。
面对GPU价格的暴涨与未来可能到来的“算力荒”大公司砸钱囤卡尚可悠然步入AI竞技场而中小企业没有“钞能力”在发展AI模型、应用过程中更容易受算力制约。
拿什么来拯救AI算力资源极度不均衡的现状如何让更多创业者参与到大模型的市场竞争中
作为全球GPU龙头供应商、此轮AI热潮最大的受益者英伟达给出了破局之道——算力租赁。
今年3月英伟达正式推出算力租赁服务方案“DGX云”该方案由英伟达与微软云、谷歌云、甲骨文等全球top10的云服务商共同打造企业通过一个浏览器就可以按月租用英伟达DGX AI超级计算机不需要采购与拥有服务器设备。
事实上英伟达DGX云并非AIGC产业首例但由于DGX AI超级计算机的杰出性能DGX云将AIGC云算力产业推向了更高的起点该服务推出标志着AI云算力进入新阶段。云算力采用“化整为零”的方式赋能产业链各方具备可持续性。
算力租赁即对算力进行出租是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。算力生产商与云平台的合作由来已久用户可以通过阿里云、腾讯云等平台租用英伟达的显卡与AI处理器。
对于英伟达与云服务商来说算力租赁是实现双赢的策略。
全球第七大云服务商甲骨文是最先响应英伟达DGX云计划的大厂该公司于2022年10月将英伟达加速计算堆栈工具包括GPU 、系统、软件迁移到其IaaS业务的旗舰产品——云服务平台OCIOracle Cloud infrastructure上。
从最新的季报数据来看这对甲骨文的业绩有非常显著的拉动作用。
2023年第四财季自然年3月1日-5月31日其云业务IaaSSaaS营收达44亿美元同比增加54%其中IaaS业务营收14亿美元同比大增76%云厂商中单季度云业务增收增速第一。
于英伟达而言这亦是一笔回本周期短且毛利率可观的生意。
以A10080G租赁服务为例A10080G显卡单价成本取10万元现假设每张卡都得到充分租用则按照2023年8月19日国内云算力平台租用A10080G服务器的均价15.1元/小时考虑到各大平台竞争客户经常性推出优惠活动则假设平均实际租金为7.6元/小时投入10亿元资金的实际回本周期为1.5-2年按照平台最低定价计算毛利率至少为46.3%。
目前英伟达正积极拓展“朋友圈”与领先的云服务商联合托管DGX云基础设施甲骨文之外微软Azure也已开始托管DGX云这项服务还将在不久之后扩展到谷歌云。
基于算力租赁用户只要按需付费不用承担硬件设备的采购、维护、升级等费用也不用担心设备闲置或者过时造成浪费用户可随时随地通过云端访问所需的算力资源快速开始训练和应用用户可根据需求选择不同算力平台和机型也可以不受地域或者时间的限制模型、工具等资源进行更多的尝试和探索。
当多云遇到生成式AI
为了向大模型客户提供高稳定性和高性价比的AI基础设施生成式AI多云的模式成为科技厂商们新的角力点。云被看作是AI的承载而AI也是云的核心抓手开展大模型所需要的算法、算力和数据等能力以及覆盖IaaS、PaaS、MaaS的解决方案。
近期VMware 推出Intelligent Assist、Private AI架构方案。在此之前阿里云提出了“Model as a service”的概念亚马逊云科技推出了包括Amazon Bedrock和Amazon Titan模型等生成式AI新工具。
VMware CEO Raghu表示“生成式AI与多云可谓珠联璧合。客户的数据无处不在遍布其数据中心、边缘、云等多处。
我们将与NVIDIA一同助力企业放心地在数据附近运行生成式AI工作负载并解决其在企业数据隐私、安全和控制方面的问题。”
NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋表示“我们能够训练AI模型微调AI模型为了跨多个GPU部署AI模型和大语言模型特别是大语言模型一台计算机运行不了必须将其分配到多机多卡上并对其进行推理、生成token实现交互其速度可媲美人类日常交互。”
同时他表示通过与VMware扩大合作我们将能够为金融服务、医疗、制造等领域的成千上万家客户提供其所需的全栈式软件和计算使其能够使用基于自身数据定制的应用充分挖掘生成式AI的潜力。
Private AI由一套集成式AI工具组成能够使企业自定义模型并运行各种生成式AI应用如智能聊天机器人、助手、搜索和摘要等。
该平台将作为全集成式解决方案采用NVIDIA提供的生成式AI软件和加速计算基于VMware Cloud Foundation构建并针对AI进行了优化。
VMware AI Labs副总裁Chris Wolf表示“最开始AI是由一部分数据科学家为方便其他的数据科学家而构建和设计的。
随着全新VMware Private AI产品的推出VMware正在让计算和AI模型的选择更加贴近数据从而使未来的AI服务于企业中的每一个人。”
AI能拉动云服务增长吗
行业研究机构IDC日前发布的2022年全球云计算追踪数据显示全球云计算IaaS市场规模增长至1154.96亿美元同比去年上涨26.2%。
全球前三名云厂商依次为亚马逊、微软、阿里云所占份额分别为48.9%、14.4%、6.2%谷歌和IBM紧随其后所占份额分别为5.6%和2.9%。华为云、中国电信、腾讯云、中国移动和百度云位列六至十名。
与2021年相比阿里云市场份额在减少而亚马逊和谷歌所占市场份额在增加。
移动互联网发展见顶之后全球云服务商收入增长都在放缓AWS增速从40%下降到12%微软Azure增速从31%下降到15%但显然阿里云面临的挑战更大一些增速已降至不足10%上个季度首次出现负增长。
反观紧随其后的谷歌云仍保持近30%的增长极有可能取代阿里云占据全球云厂商第三的位置。
2023年第二季度阿里云的收入同比增长了4%。财报显示阿里云本季度收入增长主要受到存储、网络和AI计算相关产品驱动部分被CDN需求正常化抵消增幅。
从客户分布维度收入增长主要受到金融服务、教育、电力和汽车行业驱动部分被主动缩减项目式收入的举措所抵消。
AI热潮带来的算力和模型服务需求正在推动云计算巨头重回增长那么这种增长能否长期持续
IDC统计了全球主要云计算厂商的收入拆分阿里云、AWS的收入结构基本接近 均主要以IaaS业务为主辅以一部分PaaS业务而微软Azure的PaaS和SaaS的收入占比超过60%。
实际上云计算产业链中从底层的IaaS到中间层的PaaS再到上层的SaaS越往上产品差异化越大毛利率越高。
微软Azure正是将自身的Windows、Office、SQL Server等软件与云服务打通获得了更高的毛利率。
IDC在7月6日发布的《全球公共云服务半年度跟踪报告》显示2022年全球公共云服务市场收入总计为5458亿美元其中SaaS软件即服务是公共云服务收入的最主要来源占2022年总收入的45%以上。
面对全球市场以及国内市场激烈的IaaS竞争阿里云发力PaaS和MaaS微软Aure是可以参考比较的对象。
作为OpenAI的投资方微软显然更受益于生成式AI的发展。今年初微软宣布Azure OpenAI服务在全球Azure平台发布该服务旨在为开发人员提供对大型语言模型的便捷访问这些模型可以跨其他Azure产品无缝集成以协助企业开发和部署对话式AI服务和解决方案。
此外微软在其全球合作伙伴大会上宣布了Microsoft 365 Copilot定价、推出Bing Chat Enterprise AI聊天机器人、和Meta联合宣布将Llama 2开源大模型引入Azure云和Windows。
微软2023年第四财季电话会议上微软首席财务官Amy Hood则表示尽管目前对Azure AI服务的需求强劲但目前AI服务对Azure的收入贡献仅有约1个百分点随着微软加速投资云基础设施AI对微软收入带来的影响将集中在2024财年的下半年。
张勇在财报会议上也说“人工智能AI革命是一个增量机会各行各业所有公司他们都会希望利用人工智能来提升他们的服务。
但是这个是离不开要利用大量高性能的算力不仅是用于现阶段模型的训练还要用于支撑以后他们提供各种的服务。因此我们认为这是非常重要的、长期的一个带动增长的引擎。”
企业数字化、产业智能化是一条漫长的路但云计算大厂们则通过不断的技术革新、开放赋能正助力更多企业大步快跑进产业智能化的升级浪潮中大大缩短了这一升级路径所需时间。
在人工智能技术融入万物技术、需求与产业进化永不停歇、奔涌向前的现实下未来的技术框架又会进步到何种程度让我们拭目以待。
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