文｜光锥智能 刘雨琦
“Azure（微软云）能否反超AWS（亚马逊云）夺冠，就靠ChatGPT了。”
今天凌晨，GPT4横空出世，支持图像输入和混合输入，多模态大模型的出现，将对算力产生更高的需求。
一场由ChatGPT引发的算力革命，即将给云计算排位赛带来新变局。
一方面，云资源所提供的大模型训练的高算力、高存储和高可控空间，是未来人工智能发展的底盘。
据微软数据披露，从GPT到GPT-3，参数量有1.17亿到1750亿，增长近1500倍。而微软云在2019年，花10亿美元“买断”OpenAI成为其独家云供应商时，便基于Azure为其打造了一台AI超级计算机，ChatGPT便由这台超级计算机提供支持。
但与此同时，高昂的训练成本也成为了最大的拦路虎，据国盛证券报告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3训练一次成本约为140万美元，ChatGPT一个月要消耗3万多片A100。
国盛证券认为，在公有云上，对于以微软、谷歌、阿里等全球科技大企业而言，百万至千万美元级别的训练成本并不便宜，但尚可接受，但对于没有云资源的公司来说，可谓天价。
在这场属于云大厂的游戏中，微软云正在紧密推出产品，探索云与AI的行业落地。
今年3月初，Azure再度加码，在全球上线了Azure OpenAI服务，这也是首次向B端提供OpenAI的企业级服务。紧接着3月7日，微软将ChatGPT技术扩展到Power Platform上，允许用户在很少甚至不需要编写代码的情况下，开发自己的应用程序。
对此，微软表示，Power Platform平台上一系列商业智能和应用程序开发工具，包括Power虚拟代理（聊天机器人生成工具）和AI Builder（流程自动化工具），都已经更新了ChatGPT编码功能。
通过Azure，直接调用OpenAI大模型的能力，这听起来相当具有吸引力。相比于最开始的尝鲜和玩票性质，从论坛Reddit的情况来看，现在每天都有几十个基于OpenAI的新产品上线。也就是说，具有强大AI能力的云平台，成为了开发者们的新“栖息地”。
一位国外开发者在其Twitter上讲道：“毫不夸张地说，这很像AI时代的安卓系统。”
两周前，英伟达CEO黄仁勋也在公开活动中表示：“ChatGPT是人工智能领域的iPhone时刻。”
事实上，在AI大模型盛行的今天，繁荣的开发者生态建立在Azure的底层资源之上，所有基于ChatGPT的开发者和企业也在无形中成为了微软云的客户增量。
ChatGPT等系列大模型的出现，首次对算力展现出了极高的要求，任何想要在大模型领域“分一杯羹”的企业，都避不开其背后的云资源。这是AI时代，对云厂商们带来的更为深远的影响。
或许，ChatGPT也是云计算的iPhone时刻。
01 从低代码开始
从2019年开始，微软就围绕着Azure开始布局。纵观微软目前的策略，兵分两路：
一路是对自己的产品进行改造，给各行业建立样本，直接为B端提供服务。另一路则是打造开放的ChatGPT生态，通过降低接入门槛，供企业和开发者们取用大模型资源。
本轮微软迭代的Dynamics 365和Power Platform产品线就分别指向服务和创造两个方向。
其中，微软Power Platform中具有一系列商业智能和应用程序开发工具，包括Power Virtual Agent和AI Builder。
Power Virtual Agent是一款虚拟机器人打造工具，借助于Azure OpenAI和必应搜索引擎，能够从网站和内部知识库中搜寻和提供答案，连接到公司内部资源，以生成每周报告和客户查询的摘要；而AI Builder则可以让企业将工作流程自动化。
简单来讲，上述两个功能的集合就相当于智能化的RPA。某RPA企业高管对光锥智能讲道：“目前基于GPT的文本生成，可以帮助员工完成一些工程性任务，比如写总结、重写、格式化内容等等。”
虽然现在还处于早期阶段，但通过对话界面与基础的LLM（大语言模型）应用程序相结合后，理论上每位员工都可以拥有自己的AI助手，从而进一步提高工作效率。
基于以上自动化技术，微软推出了新版业务管理平台Dynamics 365。
Dynamics 365 Copilot是Microsoft工具的最新版本，包括许多用于销售、客户服务和营销的应用程序，它集成了AI以自动执行某些任务，例如数据收集和分析或创建电子邮件活动等功能。
国外已经有公司将Dynamics 365 Copilot整合进CRM和ERP系统里。比如用AI帮忙编写给客户回复的电子邮件，并从销售的CRM中自动提取产品、报价之类的细节，以及汇总核心要点一并放入邮件。
据微软统计，国外销售人员有66%的时间花在查看和回复Email上，这项能力对于本地化销售人员而言无疑能够大幅提高生产力。但在中国这个销售场景十分零散的环境下，该如何进行销售智能化还是未知命题。
据微软官方显示，3月14日，Dynamics 365 Copilot已经推出国际版，向全球所有Azure客户开放。
3月13日，微软表示，该公司首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）将于3月16日的主持活动中，讨论“用AI重塑生产力”，届时可能发布更多获得AI能力的软件更新。
从目前的结果来看，微软已经将ChatGPT添加到了Bing搜索、Windows11操作系统和Teams等诸多产品中，不过，微软准备如何动刀Word和Excel等Office办公套件，仍然是最令人期待的。
纳德拉曾在某次讨论会中表示：“最终希望用AI打破应用之间的界限。”此前每款应用都有自己的工作流程，相对独立，微软计划使用AI控制和检索信息，帮助公司一体化，来完成更多任务。
这也解决了软件应用中一个最大的应用问题：数据孤岛。当同一家企业采购了不同厂商提供的软件，往往后端难以打通，但有了ChatGPT等AI能力，就能够进一步提高软件的使用效率。
这意味着，云厂商对外提供服务的方式开始发生了质的改变，从卖资源、卖能力、卖产品到卖服务、建设一个完整的开发生态，而ChatGPT作为爆款的介入，更加速了这一进程。
02 重塑云服务方式
云计算发展到今天，经历了几个阶段。
最早的云厂商卖存储和计算资源，比拼的是IaaS层的规模化、安全性和稳定性；IaaS同质化严重后，一度掀起了SaaS服务的热潮，但由于中间层支撑度不够，单个SaaS提供的服务能力有限；现阶段，云大厂又将火力集中在PaaS层，通过行业解决方案的形式深入企业数字化。
ChatGPT是一个超级工具，连接和利用云厂商提供的底层资源，将资源变成产品，直接提供给企业。
举个形象的例子，以前的云厂商卖的是葱、姜、蒜、肉等做饭的基础食材，锅碗瓢盆等基础工具，后来除了卖食材和工具，它们也卖菜谱，试图教会企业做菜，但ChatGPT的出现，相当于引进了一个大厨，企业只需要对大厨提需求，大厨便能把菜端在餐桌上。
一体化的解决方案，就像预制菜。但对于大型企业来说，往往需要进行定制化，周期长流程繁琐，同时也面临着开发场景和业务场景脱节的难题。究其原因，是因为应用程序架构可能会受到底层服务的限制，如存储、缓存、身份验证等，这些服务需要开发人员调整其应用程序与PaaS平台集成。
尤其对于中国这样复杂的业态来说，更存在着技术和产品“用不起来”的情况。2022年云栖大会期间，彼时的阿里云智能总裁张建峰曾对媒体表示：“中国的云计算市场还是一个低水平竞争的市场，很多时候不是依靠产品或技术，更多的是依靠非理性价格去投标、存量客户的迁移来维持。”
某专营政企云负责人也曾感叹：“我们有4000人，年产值几十亿，如果继续做定制化业务，把产值提高一倍，人员也要扩大近一倍，没啥规模经济可言。”
这背后是定制化带来的高昂成本与转型经济型的PK。不止是传统企业没有经济性，某制造企业也曾在社交平台上爆料：即便是怀揣着200万预算找云大厂，按照大厂的服务规格，也只能派出一名“级别不高的员工”。
这也就是为什么，无代码/低代码平台能够迅速崛起，本质上是一定程度地突破了开发和应用之间的壁垒，而ChatGPT作为中间层就像一个黑箱，业务无需再了解代码的生成过程，只需要对它提出需求即可。
而这正解决了当下困扰云大厂们久矣的难题。未来，无论是IaaS层的基础设施，还是PaaS层的数据库、操作系统等基础软件，都将成为“水电煤”一样的基础能源，企业不再需要了解背后的资源，只需要关注提供的能力和自身需求。
以工业场景为例，越来越多的企业渴望通过引入智能决策，以直观发现、分析、预警数据中所隐藏的问题，及时应对业务中的风险，向最优决策无限靠近。
这是对云厂商们发展至今的一场综合性大考，云计算能力与AI能力的有机结合，将是下一赛段的竞争焦点。
03 商业格局大洗牌
全球范围内，AWS第一、Azure第二、阿里云第三。盘点历年IDC全球云厂商市场份额数据，会发现这样的3A格局已经持续了至少5年以上。
据IDC发布2021年全球云计算追踪数据，显示全球前三名云厂商依次为亚马逊、微软、阿里云，谷歌云、IBM分列第四、第五名。放眼国内市场，阿里云仍然保持着领先者优势，市场份额第一的位置难以撼动，甚至中国已经拉开第一梯队，阿里云、腾讯云、华为云构成了前三甲，第四朵云们想突围愈发困难。
云厂商格局的固化，一方面来自于先发优势，更多客户、更多数据中心、更多经验等等，形成的客户壁垒一时间很难被打破；另一方面也来源于技术创新，这也就是为什么，无论是阿里腾讯还是华为，都在向下延伸，通过自研硬件来提高技术壁垒。
生成式AI与商业软件的结合，几乎可以改变当下所有2B产品的内核。
可以预见的是，当微软云通过ChatGPT改变游戏规则后，市场份额不再能说明全部问题，全球云厂商的排名也将进入动荡期。
微软某高管在外媒采访中提到：“我们已经进入了企业技术的颠覆性时期，这是一种应用程序与用户、潜在用户结合的新方法。如果Power Virtual Agents这样的工具被广泛采用，我们可能不再需要花费数小时的时间来学习如何使用我们最喜欢的HRMS或ERP应用程序。我们只需要向系统提问，决定我们想要它做什么，然后告诉系统去做这些工作。”
这让Azure反超AWS成为可能。
一位华尔街分析师对此讲道：“未来ChatGPT将被企业大规模调用，他们在毫无感知中成为了Azure的用户，Azure的企业用户规模会得到指数级爆发，如果到现在AWS还没有想好对策，就已经处于被动。”
事实上，各大云厂商早已经闻风而动，靠投资加紧布局。
2月初，谷歌就已经向AI初创公司Anthropic投资近4亿美元，用于测试类ChatGPT的大模型。据悉，Anthropic的创始人Dario Amodei曾任OpenAI研发副总裁，谷歌投资后将获得Anthropic约10%的股份，同时谷歌向Anthropic提供了大量的云计算服务，用于新模型的研发。
另一边，亚马逊云也紧随其后。2月底，AWS宣布正与ChatGPT的竞争对手Hugging Face合作。亚马逊云部门数据库、分析和机器学习副总裁Swami Sivasubramanian表示：“Hugging Face将在AWS上构建该语言模型的下一个版本，称为Bloom。”该开源AI模型在规模和范围上将与OpenAI用于研发ChatGPT的大型语言模型竞争，将跑在AWS自研AI训练芯片Trainium上。
同时，云计算客户可通过Amazon SageMaker程序访问Hugging Face的AI工具，针对特定用例进一步优化其模型的性能，同时降低成本。
全球云市场的比拼白热化，也带动国内云厂商们针对中国本土情况，思考云与AI的结合方式。
近期，各大云厂商财报后电话会议中透露出了一些关键信号。在百度2022年四季度及全年财报电话会上，李彦宏讲道：“人工智能正在以一种巨大的方式改变许多行业，我们相信文心一言会是改变云计算的game changer。”
同时，在阿里Q3财报后会议中，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO张勇也表示：“全力投入生成式AI大模型建设，并为市场上风起云涌的模型和应用提供好算力支撑。”
当然，无论是先发的微软，还是后发的AWS、谷歌、百度，在这个技术发展的早期，下任何结论都为时尚早。
正如谷歌云首席执行官托马斯库里安所说：“我会告诉你这是一个新游戏的第一分钟，而游戏从来没有人能在一分钟内完成。”
