文丨贺乾明

中国互联网行业从强调降本增效到转回扩张，只需要看到一次技术突破。

4 月 11 日，阿里巴巴董事局主席兼 CEO 张勇接手阿里云 103 天后首次公开亮相，带队公布阿里的类 GPT 大模型 “通义千问” 及相应的应用规划。

相比同行们把重心放在大模型和问答产品上，阿里强调云计算和大模型能力的结合。“所有行业、应用、软件、服务，都值得基于大模型的能力重做一遍。” 张勇在今早的演讲中说。

基于这一新思路，张勇展示了一个从阿里云开始，用大模型改造整个阿里集团的规划。

划归阿里云集团的钉钉、天猫精灵等业务已经在测试用大模型提高办公效率和使用体验。之后，大模型能力还会被推广至淘宝、天猫、高德、夸克、优酷等业务，提高用户购物、搜索、使用导航等场景的体验。

与此同时，阿里云也将大模型看作新的增长动力，希望以此增加老客户黏性，也吸引更多新客户。

配合新的规划，阿里云宣布新促销措施以吸引客户，比如推出最多降价 70% 的新存储服务，不要钱让开发者试用的云服务增加到 50 多项，免费试用时长从 1 个月增加到 3 个月，覆盖服务器、数据库、机器学习平台等训练人工智能模型的全环节。张勇还承诺，未来会将算力成本降低到现在的十分之一甚至百分之一。

就在几个月前，尚未从阿里巴巴集团体系分拆的阿里云仍在强调 “高质量增长” 和盈利。两周前的重大组织变革后，阿里集团将主要业务拆为 “1+6+N”，云成为更独立的公司，更需要现金流和利润，不过在巨大的机会面前，它更倾向于超前投入。

今年 2 月的财报会上，张勇多次用 “激动人心” 形容大模型驱动的生成式人工智能带来的变化。

这之前，中美云计算公司面临不一样的市场环境。亚马逊旗下的云服务 AWS 的客户遍布各行各业，从美国证券交易所、大型石油公司、银行业到 Netflix 等互联网公司，都愿意将数据放到 AWS 上，拥抱云计算服务的速度和灵活性。去年 AWS 经营利润超过 230 亿美元。而中国云计算市场有自己的特殊性。中国一些大客户建 IT 设施，“习惯于自己掌控”，经常需要云服务商从采购服务器建机房开始做起，最后才是软件解决方案，且不同客户之间的技术复用程度很低，难以降低边际成本。过去几年，在线教育行业客户减少和网络游戏行业增量变少，也影响了中国云计算公司的生意。

IDC 在 2022 年底的预估中，把中国云计算行业未来五年的平均增速下调到 20%，比半年前少了 10 个百分点。IDC 强调，考虑到宏观经济状况，这个增长率已相当可观。

但 ChatGPT 的出现，很有可能改写中国云计算市场的增长态势，压在阿里云头上不远处的天花板正被抬升。

需求量在变大。大模型的惊人能力让原本收紧支出的客户又愿意投入了。一个例子是，微软的云服务 Azure 在中国云计算市场本没有太强的存在感，更多是接入跨国公司的中国业务，但现在客户多到排队。因为它是 OpenAI 商业化的唯一云代理商，中国企业如果要在境内稳定使用 ChatGPT 背后的大模型，就只能找微软。

在融合更强的人工智能能力前，许多公司口中的 “智能云” 其实并不足以智能到让客户持续买单。

云计算以往更多卖的是计算能力、存储、带宽资源等。即使是更依赖软件能力的一些功能，也不是那么不可替代。如潮牌电商得物曾使用字节火山引擎的推荐算法服务，但后来换成了自研团队，他们认为 “效果差不多”。

而一家公司要开发类似 ChatGPT 的应用，从训练大模型到调整模型至可用状态，再到实际应用，每个步骤都需要大量云计算资源、AI 能力和配套工具——如数据处理工具、开发模型的框架、自动根据负载配置算力的系统等。

拥有资源优势的运营商在开发复杂软件设施时，效率往往不如大型云计算公司。有一定软件能力的公司，大部分又不愿意花上百万甚至千万美元从头训练一个类似 GPT-3 的大模型。一位中型互联网公司负责人近期告诉我们，“现在大模型开发背景的人都很难招到”。他们更倾向于调用大公司训练的大模型，针对特定场景做优化，对外提供服务。

基于大模型开发人工智能能力，还可以减少云计算厂商服务客户时的定制化投入。阿里云 CTO 周靖人今天接受访谈时称，以前帮一个客户开发人工智能应用，要从头开始拿数据、做标注、做训练；而有了预训练大模型后，模型的构建、训练和使用都发生了 “范式变化”：“现在不需要标注，也不需要从头开始训练了。” 在预训练基础上做微调的方式也有多种选择，客户可以自己微调（fine-tune），也可以做有监督的微调（SFT）训练，还可以直接在提示、指令层（prompt）上做调整。这有助于帮云计算公司摆脱做 “集成方案” 的处境。

阿里云还希望借大模型扩展公有云市场，让一些原本只愿意把软件和数据放在自己服务器上的公司，也能接受公有云。周靖人称相比私有云，公有云服务更标准化，更能发挥超大规模计算集群的弹性计算能力，训练大模型的效率也更高，这对商用部署尤其重要。公有云是阿里相比运营商和华为的优势所在。

硅谷风投机构 a16z 与数十位相关创业者交流后发现，大型云计算等基础设施供应商，可能是迄今为止新一轮人工智能浪潮中的最大赢家，它们长期投入建设的数据中心和计算能力形成了竞争优势。a16z 估算，云计算公司会获得生成式人工智能产品收入的 10%-20%。

a16z 认为，想从头训练大模型的创业公司得把自己融资的 80%-90% 交给云服务商。OpenAI 2019 年找微软拿的 10 亿美元投资，基本上都还给了微软的云计算部门。

在主旨演讲中，张勇说移动互联网和各行各业数字化推动了阿里云过去的增长，大模型将会给阿里云带来更多可能。在云峰会上，阿里云集中展示了它准备怎样抓住大模型带来的增长。

云计算峰会前几天，阿里云开放 “通义千问” 测试，强调它能较好地写电影剧本、短文、邮件等，有较强中文语言处理能力，同时具备写代码的能力。

为吸引更多开发者尽快了解阿里大模型能力，阿里这次给出了降价和更多免费试用的优惠，可免费试用的产品从过去的几个增加至 50 多个，最长试用时间也增加至 3 个月。

在大模型基础上，阿里云开发了一系列工具降低客户使用大模型的门槛，贯穿数据收集、模型预训练、微调和使用整个流程。

周靖人说，阿里云会给客户提供一个专用数据空间，供客户上传模型所需的数据。这些数据不需要做清理和标注，PPT、Word、PDF、宣传册和各种图片或视频都可以，接着，阿里的通用大模型将学会这些数据中的行业知识，再根据客户要求，微调出客户想要的专属大模型。阿里云称，OPPO 安第斯智能云是其企业专属大模型的首批客户之一，双方将联合打造 OPPO 大模型基础设施。同时，中兴通讯、吉利汽车、智己汽车、奇瑞新能源、毫末智行、太古可口可乐、波司登、掌阅科技等也将与阿里云展开合作探索。

同时，阿里云还分别发布了优化大模型训练和部署过程的产品，单集群最大能够调用 10 万个 GPU，降低训练和部署的成本与时间。

阿里云从 2019 年开始训练大模型，曾陆续发布语言大模型 Plug（后来的 AliceMind）、10 万亿参数的多模态大模型 M6，这些成果在去年整合为 “通义” 大模型。周靖人说，这是阿里能快速推出 “通义千问” 并提供相应服务的基础。目前阿里云直接开发大模型的研发人员约有数百人，仅达摩院语言实验室就有 100 多人。

为推广基于模型开发人工智能的新开发方式，即阿里去年提出的 MaaS（Model as a Service，模型即服务），阿里云去年 11 月上线了 “魔搭”（ModelScope）社区，聚集了多个机构开发的人工智能大小模型，开放给更多人使用。周靖人说社区发展超出预期，短短几个月，已经有上百万人下载了 1600 万次各类模型，模型数量从最初的 300 多个扩展到 800 多个，其中十亿参数以上的大模型有 30 多个，超百亿参数的大模型有 10 个。

阿里云还在用大模型改造钉钉、天猫精灵等产品。根据阿里云的宣传视频，在钉钉中，它是一个个人助理，用户能用通义千问生成营销策划方案、自动总结会议纪要或未读群聊信息中的要点，甚至还能像 GPT-4 那样，上传一张功能草图，不写一行代码，就生成订餐小程序。在天猫精灵中，大模型则是一个更复杂的生成式对话系统，需先进行语音指令的识别，并克服延时问题，它能根据用户一两句话的需求，自动生成一个故事、歌单或食谱。目前这些功能还在测试阶段，并未发布。

在更长远的规划中，阿里还描绘了怎样用大模型改变你的电商购物体验：你在淘宝或天猫的搜索框里输入问题，它会为你生成一个购物方案，并给出相应的购物列表。

张勇认为，阿里集团体系内不同性质的业务，都面临着同样的历史机遇，接入大模型后有可能做到 “以前不敢想，也没想到的事情”。

去年 11 月底，ChatGPT 靠强大的能力迅速传遍世界，许多公司关注怎样做出一个类似的产品。但大多数公司，包括大多数科技巨头都不需要从头做一个大模型。

在每一次软件技术迭代中，当一家公司凭借重要新技术遥遥领先时，距离不远的追赶者们往往会推出开源产品，引入其他参与者与其分庭抗礼，比如智能手机操作系统 iOS 与 Android，以及去年的人工智能作图应用：OpenAI 去年 4 月发布了领先的模型 DALL·E 2，大半年后，开源的 Stable Diffusion 借助开发者的力量，成为了人工智能作图应用领域使用最广泛的模型。

GPT-3 推出一年多，拿到亚马逊投资的人工智能社区 Hugging Face 就推出了自己的开源大模型 BLOOM。ChatGPT 上线几个月，Meta 的 LLaMA 开源大模型就已经出现。

这些开源产品极大降低了公司使用新技术的成本。现在许多大公司或创业公司都开发出了自己的 ChatGPT 应用。在阿里云召开云峰会前一天，中国有两家公司发布大模型，还有大模型创业者宣布启动公司。

Google 的 CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）最近被问到没有抢在 ChatGPT 前发布 Bard 错过什么时，他说 Google 在很多领域都不是第一个推出产品的，Google 没开发第一个搜索引擎，第一个浏览器等，“有时候成为第一很重要，但有时候无关紧要。” 他认为，更重要的是不断改进产品，做出更好的模型，实现更好的功能。

现在，用开源模型做一个可用的大模型应用并不难，难的是怎样在长期的竞争中占据优势。从微软与 OpenAI 过去几个月的经历看，关键的竞争因素有三：

• 计算基础设施。OpenAI 近期暂停付费用户引起了算力紧缺的讨论，它或许把微软 Azure 能给它的资源都用完了。作为世界第二大云计算平台，微软 Azure 都难以支撑 OpenAI 的扩张。对于其他想抓住这个机会的云计算公司来说，提供类似的服务，得有可观的 GPU 计算资源。

  
  

• 专有数据。市场上多数预训练大模型都是用一样的架构、公开数据集和类似的方法训练的。大模型拥有不同能力的关键在于用什么样的数据去微调它。这些数据的多少、质量的差别，将会直接决定一个大模型的能力。OpenAI 的 GPT-4 变得更强，其中一部分原因就是加入了合作伙伴提供的独占数据。

  
  

• 商业应用。基于大模型做应用不难，但想要基于百亿甚至千亿参数的模型做应用，需要大量 GPU 做推理计算，成本很高。这意味着必须找到商业价值足够大的场景，才能让大模型应用变得划算。而且在更庞大的应用场景中，大模型供应商也能得到更多用户的反馈，不断改进模型。

上述每个方面都更偏向有大量数据、计算资源和有业务场景的大型云计算公司。在中国市场，公有云份额最大、投入时间最长的阿里云，可能是最有机会的那家。

准备大力投入大模型的不止阿里云一家，其他有一定竞争力也有意愿的公司还有百度、字节等。《晚点 LatePost》此前提到，字节跳动正在张一鸣的密切关注中，投入三个团队做大模型。火山引擎团队同样把大模型视为关键的发展机会。

大模型在云计算领域引发的竞争或许只是暂时的，长期它可能会在更大范围带来改变。微信等有限的应用外，今天中国所有用户上亿的应用都依赖推荐算法让用户多用几分钟，增加广告收入。而在十多年前，推荐算法还只是少数应用中的新尝试。

大模型同样有可能改变我们使用的每一个应用。在主旨演讲中提到 “通义千问” 时，张勇并没有谈论模型不完美的地方，而是强调未来才刚刚开始：“不管谁做了怎样的大模型或者专属大模型，十到二十年后回头看，会发现这段时间所有的企业都在一个起跑线上。”

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