伴隨著互聯網企業軟件的云支出收緊，增長放緩逐漸成為云廠商頭頂的烏云。

　　ChatGPT 的橫空出世打破了這一瓶頸，AI 將重塑軟件。云廠商的客戶——軟件公司正在積極地將大模型帶來的 AI 能力嵌入已有的工作流程，完成更高階的自動化。

　　在新增云客戶逐漸枯竭的情況下，軟件公司不再是為了上云而上云，而是力求用 AI 提高生產力。「這是未來十年云計算市場的*增量。算力基礎設施是大模型的*紅利受益者�！�一位從業十多年的云計算行業人士向極客公園闡述道。

　　在這樣的前景下，海外幾大云服務巨頭——微軟、亞馬遜、谷歌、甲骨文迅速做出了改變。過去數月，云巨頭們砸下真金白銀，研發大模型、戰略投資、自研 AI 芯片……大模型的時代方興未艾，他們已經瞄準了新一代的 AI 軟件客戶。

　　昔日的江山遠非牢不可破，云市場正在快速洗牌，巨頭們拉開了全新的競爭大幕。

　　畢竟，移動互聯網時代老大哥的沒落近在眼前，諾基亞幾年間從鼎盛時 70% 的手機市場占有率到無人問津，只在做錯決策的一念之間。而對于大模型，云行業迅速形成共識：這次的 AI 絕非一個小變量，從行業一日千里的發展速度來看，當前*的玩家也可能被甩在后面。

　　2023 年已經過去一半，本文將圍繞幾大海外云巨頭進行梳理，什么是今天云廠商們競爭的關鍵？

　　1、研發 AI 專用芯片，不能把「命」全交給英偉達

　　大模型時代來臨以后，對云服務商而言，今天最稀缺的資源就是算力，或者說是 AI 芯片。投資*層的基礎設施——AI 加速芯片，也成為今天云廠商競爭的*個重點。

　　稀缺、昂貴，被認為是云廠商加快自研芯片的首要原因。連馬斯克這樣的科技圈權勢大佬都評價「這玩意(英偉達 GPU)比藥品都難搞」，并暗搓搓為自己的 AI 公司 X.AI 從英偉達買了一萬張卡，還收了很多甲骨文的閑散股權。

　　這樣的稀缺程度，體現在云巨頭的業務上，直接對應著「卡脖子」帶來的業務損失。即便先下手為強的微軟，也被曝出由于 GPU 短缺，內部 AI 研發團隊實行 GPU 配給制度、各種新計劃延遲、新客戶上 Azure 要排隊數月等傳聞。

　　就連風險投資機構搶項目，都要靠手握英偉達芯片存貨。為了 N 卡，各方力量到了「無所不用其極」的地步。

　　稀缺的另一個名字，叫昂貴。考慮到大模型對算力需求十數倍增加，卡只會更貴。近日，一位投資人向極客公園表示，「年初 8 萬一張的 A100 單卡，現在已經炒到了 16 萬，還搞不到。」相應地，云巨頭們的數萬張卡要繳納的「英偉達稅」只會是一個天文數字。

　　「命」懸在別人手里的滋味好不好受，風頭最盛的微軟最有發言權。一個月前，The information *報道，微軟成立 300 人的「天團」加快自研 AI 芯片的步伐，代號為 Cascade 的服務器芯片最早可能在明年推出。

　　不僅是因為「卡脖子」，云廠商自研芯片，還有另一層所指——GPU 并不一定是最適合跑 AI 的芯片，自研版可能會優化特定的 AI 任務。

　　誠然，當前大多數先進的 AI 模型都由 GPU 提供動力，因為 GPU 比通用處理器更擅長運行機器學習的工作負載。但是，GPU 仍被視為通用芯片，不是真正為 AI 計算原生的處理平臺。正如遠川研究所《英偉達帝國的一道裂縫》指出的，GPU 不是為了訓練神經網絡而生，人工智能發展的越快，這些問題暴露得越多�？� CUDA 和各種技術一個場景一個場景「魔改」是一種選擇，但不是*解。

　　亞馬遜、谷歌和微軟一直在開發被稱為 ASIC——專用集成電路的芯片，這些芯片更適合人工智能。The Information 采訪多位芯片行業從業者和分析師得出，英偉達 GPU 幫助訓練了 ChatGPT 背后的模型，但 ASIC 通常執行這些任務的速度更快，功耗更低。

　　如上圖所示：亞馬遜、微軟和谷歌均把芯片提升到了 in-house 自研的重要性程度，為數據中心部門開發兩種芯片：標準計算芯片和專門用于訓練和運行機器學習模型的芯片，這些模型可以為 ChatGPT 等聊天機器人提供支持。

　　當前，亞馬遜、谷歌已經為關鍵的內部產品開發了定制版 ASIC，并已經將這些芯片通過云提供給客戶。微軟自 2019 年以來，也一直致力于開發定制 ASIC 芯片，來為大型語言模型提供動力。

　　據云客戶和微軟發布的性能數據，這些云提供商開發的一些芯片，比如亞馬遜的 Graviton 服務器芯片、亞馬遜和谷歌發布的 AI 專用芯片，已經在性能上與傳統芯片制造商的芯片相媲美。谷歌 TPU v4 比英偉達 A100 計算速度快 1.2——1.7 倍，同時功耗降低 1.3——1.9 倍。

　　2、戰略投資競賽：巨頭花錢「買客戶」

　　除了研發芯片，海外幾大云巨頭競爭的第二個關鍵點，就是對外戰略投資，搶 AI 客戶和 AI 項目。

　　相比風險投資，巨頭們的戰投占*優勢。OpenAI 和微軟的聯手作為*范本，開啟了大模型和戰投牽手的先河。這是因為大模型及相關應用所需的資源壁壘極高，只有錢，有限的錢，根本不足以搶到 AI 項目。畢竟，谷歌、微軟、AWS、甲骨文或英偉達不止可以開出巨額支票，還可以提供云積分和 GPU 等稀缺資源。

　　從這個角度看，搶項目、搶客戶都發生在云巨頭之間，沒有其他對手。他們正在開展一場新的游戲——尋求 AI 公司的承諾：將使用他們的云服務而不是競爭對手的。

　　微軟坐擁 OpenAI *云服務提供商的位置，為 OpenAI 支付巨額云賬單的同時，換得 OpenAI 的股權和產品的優先使用權等一系列讓人艷羨的權益。

　　微軟的競爭對手們也在爭先恐后地贏得其他AI客戶的支持。這些云供應商為 AI 公司提供了大幅折扣和信貸(credits)，以贏得他們的業務。有批評的聲音指出，這類似于購買客戶，盡管在未來或當前客戶中持有股權的做法在企業軟件領域并不少見。

　　據 The Information 早先報道，甲骨文也曾提供價值數十萬美元的計算積分，作為 AI 初創公司租用甲骨文云服務器的激勵措施。

　　谷歌可能是這幾大云廠商中行動最積極一個，為 AI 初創公司提供現金和谷歌云積分的組合，來換取股權。今年早些時候，谷歌向 Anthropic 投資了 4 億美元，Anthropic 是 OpenAI 的主要創業挑戰者之一。谷歌云在二月份表示，已成為 Anthropic 的「*」云供應商。

　　近日，谷歌向「文生視頻」領域的 AI 公司 Runway 投資 1 億美元。但在這之前，亞馬遜 AWS 將 Runway 吹捧為關鍵的 AI 初創企業客戶。今年三月，AWS 與 Runway 宣布建立長期戰略合作伙伴關系，成為其「*云提供商」�，F在，Runway 似乎是谷歌與亞馬遜對決的「棋子」之一，因為 Runway 也有望從谷歌租用云服務器。

　　更早時候，谷歌云還宣布與另外兩家當紅 AI 公司建立合作關系，分別是：文生圖領域的 Midjourney 和聊天機器人 App Character.ai，而后者以前是甲骨文的關鍵云客戶。

　　這些交易是否有助于谷歌趕上更大的云計算競爭對手——AWS 和微軟，現在下判斷還為時過早，但是，谷歌云攻勢洶洶。

　　在 The information 數據庫的 75 家(AI)軟件公司里，谷歌至少為 17 家公司提供了一些云服務，比其他任何云供應商都多。亞馬遜緊隨其后，至少有 15 家公司使用 AWS 進行云計算。微軟和甲骨文則分別向六家公司和四家公司提供云服務。當然，使用多家云也是業內的習慣，這 75 家公司中至少有 12 家混合使用多家云供應商。

　　3、大模型，才是左右勝負的真正關鍵

　　算力和戰投，是這場云戰爭早期必爭的高地。但從長遠來看，大模型才是左右市場競爭勝負的真正關鍵。

　　微軟能成為*者，與 OpenAI 的合作功不可沒，再加上微軟團隊出色的工程化能力，幾個月內就將 GPT-4 嵌入了微軟「全家桶」中。過去半年，微軟先利用 OpenAI 產品的優先使用權、企業軟件產品降價搶占了更多的云市場。再依靠升級為 Microsoft 365 Copilot 的產品線漲價，獲得更大的營收。

　　據云啟資本調研，微軟底層模型基本依賴 OpenAI，而在接入大模型后，微軟開始以更低的價格打包出售 Teams、Power BI、Azure 等應用層產品。

　　微軟首席財務官艾米·胡德(Amy Hood)在四月份告訴投資者，隨著越來越多的人開始使用 OpenAI 的服務，OpenAI 將為 Azure 帶來收入。

　　最新報道表明，微軟向部分 Office 365 客戶收取 40% 的額外費用以測試 AI 功能——可自動執行在 Word 文檔中編寫文本和創建 PowerPoint 幻燈片等任務，至少 100 家客戶已經支付了最多 10 萬美元的固定費用。數據表明，推出不到一個月，微軟從 Microsoft 365 Copilot 的 AI 功能中獲得超過 6000 萬美元的收入。

　　與微軟形成鮮明對比的是，曾經的*者亞馬遜云，在大模型上一步落后而步步落后，今天正面臨更嚴峻的挑戰。

　　AWS 曾是 AI 云服務的早期開發商，從 2016 年左右就有布局。但客戶并不認為這些服務非常有用，包括面部識別、將文本轉換為逼真的語音，以及用于客戶服務等任務的原始形式的聊天機器人等。AWS 還曾在 2017 年推出面向工程師群體使用的 AI 數字工具 SagaMaker，可幫助他們開發和使用機器學習模型，這也一度成為 AWS 最主要的 AI 產品。

　　但此后幾年 AWS 的 AI 產品沒能跟上大語言模型的浪潮，自 2021 年 11 月以來，微軟開始銷售基于 GPT 系列模型開發的 AI 產品，供企業客戶使用。與此同時，谷歌也搶了主要的人工智能初創公司作為云客戶，并向其云客戶銷售專有的人工智能軟件。即使是云計算的落后者甲骨文，在為 AI 初創公司提供計算資源方面，也有自己的優勢。

　　后知后覺的 AWS 正在努力迎頭趕上。4 月，它宣布了一項云服務，客戶可以將 Stability、Anthropic 和 AI 21 Labs 的大模型作為底座整合到他們自己的產品里。作為回報，AWS 會拿出一部分的收入與這些合作伙伴分享。

　　谷歌則是起了個大早，卻趕了個晚集。作為大模型領域積累最深的大廠，谷歌在 ChatGPT 發布后的反應不可謂不快，很快就發布了對話式智能機器人 Bard 和新一代大語言模型 PaLM 2 作為回應，結果發布會上直接翻車，后續的產品發布速度也不理想，與微軟強大的工程化能力形成了鮮明的對比。

　　最后值得一提的，是很早就跌出云市場前列的甲骨文，卻意外在這波熱潮中有逆襲的趨勢。

　　甲骨文在云領域長期處于落后地位，但在將云服務器租給與 OpenAI 競爭的知名 AI 初創公司方面取得了驚人的成功。據 The Information 報道，部分原因是甲骨文云可以比亞馬遜網絡服務或谷歌云更經濟地運行復雜的機器學習模型。

　　甲骨文云切入 AI 賽道的方法似乎與 AWS 類似，AWS 開發了自己的 AI 軟件以銷售給客戶，但也將出售對開源 AI 軟件以及其他 AI 開發商產品的訪問權。

　　此外，一部分知情人士透露，甲骨文已經開始測試 OpenAI 的產品，以豐富其面向 B 端客戶的產品線，包括人力資源和供應鏈管理軟件，不過甲骨文更有可能為此開發自己的軟件，未來的 AI 功能可以幫助甲骨文客戶快速生成職位描述并安排招聘人員和候選人之間的會議，不過該公司仍在決定首先改進哪些產品。