“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。
图源微软官方
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。
端水大师ChatGPT
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。
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。
图源微软官方
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。
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。
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。
图源IDC报告
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。
Hugging Face AWS深度学习容器(DLC)
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。”
本文来自微信公众号“光锥智能”(ID:guangzhui-tech),作者:刘雨琦,36氪经授权发布。
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