4月11日，北京国家会议中心，阿里巴巴董事局主席兼CEO张勇首次作为阿里云负责人，走到舞台之上。

太多迹象表明，AI大模型是阿里云这次峰会中当仁不让的主角——张勇在会上介绍了阿里的大模型产品“通义千问”，一个类GPT大模型，基于达摩院“通义”大模型技术研发而成。目前，通义千问已经开放了企业邀测，企业将可基于通义千问打造专属大模型。

自去年底ChatGPT掀起国内AI大模型创业热潮，3月以来，国内企业都在披露各自的AI技术相关进展。而令人惊讶的是，张勇直接抛出一个重磅决定——阿里所有业务将接入通义千问。

阿里如今已是一个超过2万亿市值的巨大商业体，涵盖电商零售、物流、外卖、地图等多个业务，能够在如此短时间内达成共识，难度很高。在张勇身后，一张印着阿里旗下所有App Logo的巨大PPT，显示出阿里此番的决心。

在介绍通义千问之前，张勇回忆了他在多年前，第一次体验云计算的场景。

由于怕云计算无法支撑起业务高流量，当时张勇所在的电商团队甚至做了备用方案——限流、页面降级、降低负载，准备实在不行，把PC页面切成黑白的。

这样的场景确实是围绕用户体验实实在在发生过的，而云计算经过14年的发展，这样的被迫降级和限流，早已成为了历史。

“最重要的是我们今天在一条起跑线上，”张勇表示，“不管谁做了大模型，不管谁做了什么样的模型，不管谁做了专属模型，今天我们畅想未来，10年以后、20年以后回过头来看这段时间，其实我们所有的企业都在同一个起跑线上，如何抓住未来的机会是我们大家共同的愿望，也是我们共同的畅想，当然需要一些共同的合作和努力。”

当“技术创新能带来新增长”成为真命题，阿里云再一次“选择相信”，而后看见。

AI这一把火，从去年开始，已从星星之火渐成燎原之势。

2022年3月，一波文生图热潮席卷硅谷——Open AI 发布旗下文生图模型 DALL-E 2，8月，开源的 Stable Diffusion 开放，人们争先在模型中输入对画面的描述，然后静待机器生成一张独一无二的画作。

2022年底，ChatGPT彻底引爆。今年春节后，AIGC从国外传至国内，人们见证了ChatGPT能够吟诗作对、算数、当老师，甚至能写歌之后，走进AI新时代迅速成为大家的共识——在未来，每个人也许都可能拥有一个“AI个人助手”。

而近一个月以来，国外AIGC进展已呈井喷状态。仅仅是在三月，就有微软、谷歌、OpenAI等海外大厂发布大模型的相关进展，以及海量的创业公司推出AI大模型相关应用。

AI大模型正在带动新一轮科技浪潮的崛起：即是应用层的无限可能，也是算力需求的快速爆发。

做AI大模型是极其消耗计算资源的事情，需要大量的GPU算力，大部分需要在云上训练。以OpenAI的投入来看——成立七年，烧了数十亿美元。以GPT-3为例，OpenAI使用了近1万亿个单词和45TB的数据量来训练，一次运算就要花费将近450万美元（折合人民币约3110万元），这对绝大多数初创公司而言，是难以想象的高昂成本。这就像网上流传的段子：别担心AI取代了你，因为它算起来比你贵多了。

钱只是第一个门槛，OpenAI的绝大多尝试，都建立在充分的计算资源供给上。成立之初，OpenAI就已经获得巨头微软的融资支持。而在ChatGPT出来后，微软对OpenAI追加了100亿美金的投资——其中以计算资源为主。微软还在其Azure（微软云服务）数据中心建立人工智能超级计算集群，而OpenAI使用超算集群的成本极低。

它成为一个妥妥的“云原生”产物。2022年11月，在ChatGPT上线之际，OpenAI CEO Sam Altman在推特上向微软云计算Azure致谢，感谢其算力基础设施的支撑。

而反过来，OpenAI的成功，也会让全球云市场，从近年的增长放缓中走出。过去几年，随着移动互联网红利见顶，作为底层基础设施的云计算厂商，均经历了增长放缓——国外的三大云巨头AWS、Azure和谷歌云，其业务增速均从前几年的50%以上，降至如今的30%甚至20%。

新一波AI浪潮所需要的算力，基本都在云上，这有望让云计算行业再度进入高增长轨道。据IDC发布的2022上半年中国AI云市场报告，AI公有云市场正在快速增长，同比增长了57%。在未来，这一数字只会更高。

对陪伴移动互联网起飞的阿里云而言，AI更是敲开未来大门的钥匙，从底层的算力、算法到数据，都会产生革命性的变化。“基于云计算、人工智能爆发的发展，它需要几何级速增加的算力支撑，对算力的质量和数量提出了全新的要求。”CEO张勇表示。

在2023阿里云峰会上，最激动人心的一个举措，当属CEO张勇宣布阿里旗下所有App将接入阿里旗下AI大模型“通义千问”中。在本轮AI浪潮尚且处于起步早期时，能All in让AI重塑核心业务，无疑需要坚定的战略与勇气。

张勇描述了未来的一个可能场景——未来，基础大模型的核心能够支撑各行各业的客户、合作伙伴、开发者，让大家拥有各自的行业、产业模型，AI能更好的被各行各业所使用。

如今，本轮AI大模型浪潮，已经迅速走向商业落地与技术的“双循环”——商业前景足够大，足够有确定性，能让新技术的应用成本迅速下降。

阿里云透露，在云上训练一个模型的成本，未来将有可能降低到现在的十分之一，甚至是百分之一。

AI大模型所代表的核心技术突破，最大的意义在于，作为基础设施，让AI的生产力得到极大解放。OpenAI刚推出的第一个月，对话的成本就下降了超过90%。

以这一轮AI大模型最早落地的文生图领域为例，Gartner预计，到2025年，生成式AI将占所有生成数据的10%，目前这一比例还不到1%。

AI大模型的突破和迅速在C端落地，会让算力需求极速增加，但其实，更大的机会是在应用层——而在ChatGPT推出之后，海外已经出现了大量基于大模型的应用项目，典型场景包括文案写作、图像生成、流程改造等。

在这轮大模型浪潮中最受益的厂商是微软，OpenAI的成功先是应用在了微软的自家业务——Bing、微软365办公套件、Azure云、销售和营销软件等——近期最为人所

据估计，微软与OpenAI的合作，可能意味着每年带来数十亿美元的新收入。

而对国内市场而言，尽管如今底层大模型刚刚起步，但不少业界人士认为，底层大模型很多都依靠开源技术，在未来1-2年时间内，做出基础大模型并不是问题。

对国内市场而言，应用市场的机遇也许更近在眼前。

在阿里云峰会上，阿里公开了首批接入通义千问的两个产品——钉钉和天猫精灵。张勇介绍，钉钉、天猫精灵等产品在接入通义千问测试后，“变得聪明”了很多，天猫精灵能回答家里小朋友的各种刁钻问题，还多了一份情感连接，成为更温暖更人性化的智能助手。

而钉钉在接入通义千问后，当用户被拉入一个新群聊，钉钉可基于群内此前的聊天内容，自动生成聊天摘要，帮助用户快速了解上下文，再也不用手动爬楼；在钉钉视频会议中，可在会中生成实时字幕，用户不仅会看到所讲的内容，还会看到实时演讲者。

天猫精灵和钉钉可以说是两个代表性的应用方向——前者是智能家居赛道重要的To C入口；而钉钉则是To B赛道的协同办公场景。在引入AI大模型能力后，AI成为了应用里用户和软件的“最后一公里”，让用户更方便地获取服务，降低应用使用门槛。

值得一提的是，阿里云在大模型热潮出来之前，就已经提出MaaS（模型即服务）这一概念。MaaS指的就是以云为基础，以模型为中心的服务，从模型研发、数据清洗，到模型训练、测试，接入统一模型标准网站等，都提供标准服务，让更多人能够通过几行代码就真正享受到今天人工智能的一系列实惠。

由于本次大模型所体现出来的智能化水平提升太过惊人，其展现形式也极其直观——企业几乎不费吹灰之力就能意识到其中蕴含的商机。不同于以往，云厂商需要费力教育市场何为数字化、如今，企业纷纷主动拥抱AI——从做私域流量运营的中小厂家到手握亿级用户的大厂，都渴望接入已有大模型，让自有业务增长。

企业也会迎来新一轮洗牌。“AI大模型加速了智能时代的到来，所有企业在智能化时代都将站在同一条起跑线上，互联网公司和非互联网公司不存在先进或者落后的区别，传统企业有弯道超车的机会。”张勇认为，所有产品都值得用大模型重做一遍，未来将看到应用爆发、效率革命，AI将成为各行各业的新型生产力。

更为深远的影响在于，等到AI的智能化水平更进一步，用户习惯于与AI进行交互后，将会颠覆软件交互方式。这意味着，软件必须跟上AI的发展水平，否则会很容易被AI所淘汰。

未来，在国内市场，AI大模型所存在的应用机遇也许会更广，这源于在移动互联网时期，国内已经建立起成熟App生态，在衣食住行等领域，都有庞大的国民级应用：淘宝、

2011年，网景创始人Marc Andreessen提出“软件正在吞噬世界(Software is eating the world)”，表示未来所有企业都是软件企业，这句话预示了后面十年的软件创业黄金时期即将到来。

而在今天，这句话的主语，或许要改成“AI”。

2009年，阿里云刚刚创立，尚在筚路蓝缕之时。在第一次开发者大会上，就确立了“让计算成为公共服务”的使命。当时，阿里云提出了三个核心判断：1、互联网是基础设施；2、数据中心成为一台计算机；3、计算成为一种公共服务。

甚至，阿里云的Slogan至今都是“为了无法计算的价值”。上述三个核心判断则是一条主线，支撑着阿里云走过最为艰难的创业岁月，熬到移动互联网的兴起和繁荣。

这与现在AI所带来的智能化浪潮不谋而合。回顾AI大模型的伟大之处，一是让AI使用成本大大下降——相当于让AI逐步成为公共服务，获取AI服务如同水电煤一样容易。AI大模型，则是智能化时代的基础设施。

AI浪潮的帷幕正缓缓被拉开。在未来，云厂商会是这一波浪潮中不可或缺的存在。

从底层的算力开始，就十分考验厂商们的技术稳定性和可用性。在过去，云厂商花费多年时间，或许已经能提供稳定的云服务，其背后是以CPU为主的通用算力。但AI所需的算力，是以GPU/NPU/DPU为主的异构算力——如何让AI算法在底层硬件上跑起来，这需要云厂商不断投入优化迭代，和AI厂商长期磨合，才有可能将成本降下来。

典型案例是OpenAI和微软的合作，微软除了给OpenAI提供计算资源，还单独建立了用户AI计算的超算集群—专用于允许OpenAI训练。

阿里云的发展逻辑同样如此。创立早期，阿里云借移动互联网繁荣之时，打磨好自身的计算服务能力。而若非多年前就在AI领域开始投入，如今也无法快速地推出相关产品——阿里从2019年就开始大模型的研究，而后在2022年发布通义大模型系列，包括M6等。

这个过程中，阿里云逐步建立起配套的计算资源——从智算集群灵骏、机器学习PAI平台，再到上层的提供“模型即服务”的魔搭平台，形成一整套AI基础设施底座。

真正走到落地阶段，让底层芯片、网络、算法进行融合，并不是一朝一夕之功。“今天模型的训练往往会以有多少张卡来描述，来表示背后的算力，其实这是过于简单的描述，”阿里云CTO周靖人表示，“我们有成千上万的模块，如何帮助他们有效地高速连接起来，有一个高吞吐、低延迟的网络方案至关重要。而今天很多模型需要处理大量的数据，有完整的存储、使用方案也不可或缺。”

这离不开阿里云多年来在技术上的持续投入。阿里云曾披露，2022财年的技术投入超过1200亿元，专利投入中超过60%都集中在云计算、人工智能、芯片等领域。

当前，基于飞天云操作系统和云基础设施处理器CIPU，从最底层的核心部件到最上层的云原生软件，阿里云构建了一套完整的自研技术体系。

自研体系带来的效果是，硬件计算资源云化的消耗可以降至0，而由于自研产品，协议能够比较容易通义，所以数据传输也进一步加快，同时硬件资源的灵活调度也能进一步扩大。在倚天芯片+飞天系统+CIPU的组合下，在数据库、大数据和AI及高性能计算、视频编解码等场景下，性能可提升20%以上。

技术投入带来的提升，也会释放正向、长久的“技术红利”——也即服务规模扩大，而价格却不断下降，带来业务的新增长。一个证明则是，过去十年，阿里云提供的算力成本下降了80%，存储成本下降了近9成。

当智能化浪潮来临，这样的循环将会再来一次，而阿里云也向前再迈了一步——为了降低企业，尤其是中小企业使用云计算的门槛，阿里云推出新款通用算力型ECS云服务器Universal实例（简称U实例）。U实例整合了多种云服务器规格，无需进行复杂的资源配置，售价相比上一代主售实例降幅最高可达40%。

另外，阿里云还加大了对开发者的支持力度。去年11月，阿里云即推出了“模型即服务”开放平台魔搭社区，现已有超800个优质开源模型，总用户量超100万，模型累计下载次数超1600万，成为国内规模最大的模型社区之一。

而面向国内1000万云上开发者，阿里云更是推出了“飞天免费试用计划”，提供包括ECS、数据库PolarDB、机器学习PAI等在内50款云产品的免费试用，时长支持1-3个月到长期免费。

这里面不乏阿里云的许多核心产品，此举可以说投入巨大。当被问及如何衡量产出比时，阿里云开发者体系负责人蒋林泉对36氪表示：“答案就是没有。我们本质不是为了商业化给某个客户，而是真正能够把云计算的价值，和广大开发者社区的群体，能够进行握手和连接。开发者这一刻不用，我们希望他学会了，等以后他要创业了，要用了，能想起云计算的价值。”

2022年，阿里云就提出了“Basic to Basic”战略，意为回归基础技术。而对开发者的支持，同样也是为开发者社区、开源社区等提供重要的养分和土壤。很明显，无论是降价还是核心产品免费，均是这一战略的深入和延续。

从2009年成立到现在，阿里云已经走过十四个年头，并牢牢把握住云计算行业的领军地位。阿里云所经历过移动互联网起飞、进入市场高速增长阶段；再到如今回归基础技术，回归健康有序发展——阿里云的发展节奏，同样预示着云市场至关重要的变化。

现在，云市场各个玩家都在摩拳擦掌。除阿里云外，包括百度、腾讯、华为等大厂，以及大量的创业公司都在入局AI大模型浪潮，这些企业和他们所做的事，将重塑整个云市场，乃至商业生态。但无论如何，这将是一场以时间和耐心浇筑的耐力赛——回归技术和商业逻辑本身，科技公司的最好时刻才能真正到来。

来源：今日头条

作者：36氪