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文 | 硅基研究室,作者 | 山核桃
在科技圈还在为OpenAI所贡献出的年度大戏唏嘘不已时,中国的互联网云厂商们正在经历着新一轮的变化。
近期阿里云、百度云与腾讯云纷纷拿出了自己的三季度成绩单,利润端的提升成为亮点。于此同时,中止分拆后的阿里云调整最新的组织架构,以适应阿里巴巴新CEO吴泳铭口中的「AI驱动、公共云优先」的战略。
在AI大模型的竞逐中,市场也向互联网云厂商投去更多焦灼的目光,一是从2021年开始进入调整期的互联网云厂商们短期增速是否已经触底,何时实现复苏?二是随着AI与云的深入,AI在业绩端的贡献如何量化以及如何看待云厂商们后续的成长性?
结合财报与年初至今互联网云厂商们一系列的动作来看,「硅基研究室」认为,有以下三点趋势值得关注:
自2021年下半年开始,互联网云厂商们出现了明显的战略转移,主要表现在它们纷纷强调从「集成商」向「被集成商」,不再大包大揽,而是对外讲述「健康可持续」的故事。
主动讲述业务健康的故事,也并不难理解。一是从外部来看,竞争环境变了,以云基础设施和渠道能力见厂的运营商云,在公有云市场的快速增长大大挤占了互联网云厂商的市场份额。二是尽管过去互联网云厂商以集成战略进行跑马圈地,在收入规模上交上了不错的成绩,但很多都是「既赔了本,也赚不了吆喝」。
一位业内人士此前曾向「硅基研究室」回忆:“大厂一开始全面转向To B都以总集成的身份,因为理念很先进,所以有吸引力。但很多像政企这样的项目,对运维和项目管理的能力要求很高,很多大厂在这方面能力其实是欠缺的。”反映在业绩端,就是一场「增收不增利」的游戏。
换句话说,在要规模,还是要利润,这一道选择题上,互联网云厂商们选择的是前者。
现在,风向明显转换。
在过往关于互联网云厂商的观察中,我们不难发现对于它们「放缓」的担忧,但实际上,这是它们主动选择「减收增利」带来的短暂阵痛。
根据百度智能云的披露,截至今年Q3,百度智能云已连续三个季度实现盈利。
阿里云在2023年Q1收入负增长后,在Q2和Q3增长回暖,今年Q3,经调整EBITA利润从上个季度的3.87亿元达到14.09亿元,环比增幅达264%。
腾讯云也是如此。「硅基研究室」梳理发现,腾讯云所属的金融科技及企业服务业务(以下简称:ToB业务)整体毛利率得到了明显的优化,该业务在2021年Q4毛利率为27.1%,但到2023年Q3,毛利率已上升至40.9%。
互联网云厂商们在各自的业绩交流会上,都将盈利能力提升的原因大多归结为两点:一是砍掉了低利润的项目和产品,聚焦高利润。二是在解决方案上,通过标准化的方案快速复制到不同行业场景。
反映在战略层,是自上而下共识的达成。据《晚点 LatePost》报道,腾讯云与智慧产业事业群从今年开始,不再强调收入目标,腾讯总办对其的主要考核方式也改为以减亏为导向的利润指标。
但当聚焦利润成为优先级,另一个关键问题也随之而来,互联网云厂商们后续成长性在哪里?
02「AI+云」的不同动作
成长性究竟在哪里?这道问题的首要答案就是AI+云。从不同角度将AI与云计算结合也已成为全球云巨头们整齐划一的动作。
在「云与AI」如何融合上,海外微软、谷歌、Meta等头部云计算大厂已出现了明显的分化,本质上是由于AI模型技术差距所决定的。
一种路径是,全面突破。以微软与谷歌为代表的云厂商依靠先期的相对优势的技术能力,从开源走向闭源,围绕底层模型能力,打造从硬件到模型再到上游应用的闭环AI生态。另一种路径是单点突破,以亚马和Meta,将更多的精力放在单点产品(如开源模型或相关硬件开发)上。
在互联网云厂商中,也存在两条类似的路径。
一种是更重的平台化或垂直整合战略,如阿里云和百度智能云,都强调为其他基础大模型提供AI算力、MaaS服务,但不同的是开放程度,如阿里云强调开源,百度智能云为闭源。
一种是更轻的单点突破战略,其特点是更强调自身的连接价值,以产品为先对外输出场景化能力,腾讯云就是代表。
与阿里云和百度智能云的全面布局相比,腾讯云在云计算基础能力和大数据的研发实践方面,产品的场景化能力也较强,例如腾讯云的向量数据库等产品就可以以被集成的方式成为大模型的组合配套。
路线分化背后,其实是互联网云厂商的历史基因与自身战略所致。
阿里云定位为「AI时代最开放的云」,本质上是想做卖铲子的人,吴泳铭在上周财报发布会提出「AI驱动、公共云优先」的战略,此前他就曾判断:“AI时代下的云计算市场会更加集中,需要抢占先机。”
从阿里云的大模型路线中也能看出这一点。通义大模型走开源路线,吸引更多开发者与伙伴,提升算力租用,做更高效的「AI算力生意」,而非终端的应用生意。
百度智能云最早打出「云智一体」的手牌,其AI解决方案能力本身就有优势,因此专注打磨自身的基础大模型与MaaS平台,构建更完备的工具链与插件生态,为应用层的繁荣做铺垫。
腾讯云本身是腾讯To B业务的重要一环,其大模型能力链接腾讯C端消费互联网与B端产业互联网,因此腾讯混元大模型从一开始就主打一个「不急不慢」的姿态,以自研产品与行业大模型为切口,做自己更擅长的事。
但由于目前互联网云厂商们在云与AI的融合上尚属早期,因此对业绩具体的贡献依旧难以量化。当前头部云厂商都尚未具体披露AI对云业务收入的具体数据。
在今年云栖大会上,阿里云CTO周靖人在回应媒体这一问题时也提到:“人工智能这次的浪潮刚刚开始,大家不用太过于心急。”
李彦宏在最近的业绩会上也仅仅提到了文心大模型对广告业务带来的改变。他表示,接入文心大模型后的广告系统将在第四季度带来数亿元的增量收入。中信证券也提到,文心一言对云的贡献预计最快在年底开始逐步显现。
而对比海外云巨头,以微软为代表的头部科技企业,其AI业务已反映到对云计算板块超预期的营收增速中,验证了「AI是业绩增量」这一成长逻辑。
但对国内互联网云厂商而言,将AI故事转化为看得见的业绩增量,依旧还要度过一段痛苦的磨底期。
03 下一步:拼成长、建生态
云计算本质上是一门效率的生意。与传统IT产业相比,云计算本质上是提升了用户对于底层IT资源的可获得性,同时借助更丰富的应用生态匹配自身的业务,最终实现效率的提升。
AI大模型时代下,新的云生态也同样遵循这一逻辑,所带来的改变有两重:
一是在公有云IaaS市场,长期面临价格战与强势的运营商,未来马太效应也会加剧,互联网云厂商一度赔本赚吆喝,赚的都是辛苦钱。而在利润率更高的PaaS和SaaS上,不同行业。单点与碎片化的场景也太多,无论是大型企业还是中小企业都要算成本账,因此很难找到高价值的回报。
但以MaaS平台和AI原生应用为切入口,大大降低了门槛与成本,同时由于标准化程度高,因此也更能整合碎片化与长尾需求,帮助互联网云厂商找到新的增量,更有机会形成规模效应。
二是过去传统的云生态下,云厂商与合作伙伴间的分工并不明确,在销售、软件、服务、咨询等环节需要花费大量的人力资源,协同效率并不高。
但在大模型时代,借助AI能力,一方面云厂商专注于做深做宽MaaS服务,另一方面,合作伙伴也能通过调用大模型能力与借助丰富的应用生态,各司其职,提升业务价值。
但从当下来看,实现上述的「理想」还有不少挑战。
首先是,基础模型太多,垂直行业模型或应用太少的问题。
周靖人此前在采访中曾提到,整个中国模型界的差距在越来越缩小。李彦宏在近期的一次演讲中提到:“中国做大模型的太多,做AI原生应用的太少。”目前现实的情况下,基础大模型所具备的智能涌现以及未来算力成本的下降,依赖更多垂直与行业大模型所产产生的规模化效应。
这也是为什么,互联网云厂商们已在各自优势领域开启了「贴面战」。
最直观的表现就在金融领域展开了较为激烈的争夺。
以金融领域为例,一向是腾讯云的优势,但目前包括阿里云在内的云厂商都在重兵投入。根根据《科技十点见》的盘点,今年Q3在超过1000万的金融大单方面,阿里云与腾讯云平分秋色。
其次是,亟待建立的更有序的新生态。
所谓的「新生态」其实在两端,一在发展战略,二在开发者。
在大模型发展早期,云厂商们扮演更重的角色,在底层训练、推理的能力外,也包括了制定利益分配、探索场景落地等等,不同体量与规模的合作伙伴的需求是多维度的。
李彦宏就曾表示,过去,云计算主要卖算力,看速度、看存储,今天,客户购买云服务,是要看框架好不好、模型好不好,而不仅仅是算力。
具体到生态发展策略,微软在今年8月发布了「微软AI云伙伴计划」,从技术赋能、认证培训等方面加大投入,帮助合作伙伴加快AI+云的融合。
互联网云厂商也在做类似的事。一方面基于自身大模型,比如阿里云推的通义千问合作计划、另一方面,则是与头部软件厂商合作,比如阿里云和Salesforce合作,推出了Salesforce On Alibaba Cloud生态合作计划。
在开发者生态下,在AI大模型出现钱,国内云厂商亦通过低代码、无代码产品,以及类似阿里的云钉一体等方式,吸纳大量开发者进入,以满足长尾开发需求。而在大模型时代,一条路径是提供好的AI应用开发工具,降低开发成本,当下的互联网云厂商都在加大AI原生应用的投入。
比如百度智能云的AI原生应用开发工作台等。另一条路径则是通过开源和社区是激发AI开发生态,如阿里云的魔搭社区。
可以肯定的是,如果以阿里云的诞生算起,经过十余年的发展,互联网云厂商无论在基础设施,软件能力还是生态体系上都储备已久,这为它们在接下来的「AI+云」的战场上提供了充足的弹药,在如何走和怎么走,目前已形成了一些共识,但还远远不够。
参考资料