AI狂飙突进，云业务真实的要被“抢饭碗”了？

最近AI烫得发烫， ChatGPT、文心一言、Sora，各种巨大模型层出不没钱，优良像啥东西都能AI化了。这时候有人开头琢磨：云计算这行当，是不是要成明日黄花了？毕竟AI这么吃算力，万一哪天手艺公司自己搭个AI专属集群，谁还买云服务啊？这话听着优良像有点道理，但仔细琢磨，总觉得哪里不对劲。AWS CEO Matt Garman前几天在高大盛会议上说 目前只有15%-20%的数据干活负载跑在云上，绝巨大许多数还在本地。这话啥意思？说白了云买卖场的蛋糕还巨大得很，AI非但没抢饭碗，反而成了切蛋糕的新鲜刀子。

当AI遇上云：是“替代”还是“共存”？

先说说为啥会有“AI取代云”的错觉。你看， OpenAI训练GPT-4，据说用了上万张英伟达A100，这种级别的算力需求，细小公司根本玩不起。于是有人想：巨大厂自己建AI算力中心，中细小企业用API调用，这不就绕开云服务商了？想法很美优良，但现实骨感得很。2024年Q1， 国内某AI创业公司本来打算自建算力集群，预算一算，光结实件采购就烧掉2亿，还得养20人的运维团队，再说说找到租用阿里云的弹性GPU集群，本钱直接打了对折，还能按需扩缩容。说白了 AI越火，算力需求越“任性”，今天要训练模型，明天要推理部署，云服务的弹性和灵活性，自建集群根本比不了。

亚马逊AWS CEO：AI浪潮下云业务仍有巨大机遇

再说了AI不是凭空运行的，它得吃数据、吃算法、吃工具链。你把模型训练优良了怎么部署到全球用户手里？怎么保证矮小延迟访问？这些个恰恰是云计算的老本行。AWS的Lambda、 Azure的AI Studio、腾讯云的TI平台，本质上都是把AI开发全流程搬上了云，从数据处理到模型训练，再到应用部署，一站式搞定。2023年， 国内某电商平台上线的AI智能客服系统，就是用的腾讯云的云原生AI解决方案，响应速度从原来的3秒缩短暂到0.8秒，用户满意度提升了35%。这哪是取代？明明是AI给云业务添了把火。

实体企业上云：从“要不要”到“怎么上优良”

说到云业务的机会，不得不提实体企业。以前总有人说“做业离云计算远”，这话早过时了。2024年3月，赛迪顾问发布了个报告，说国内做业上云率已经超出40%，但精细化用云的还不到15%。啥意思？很许多企业把ERP系统搬上云就完事了 更高大级的比如用AI做质量检测、用巨大数据优化供应链，这些个云化改过的地方还巨大得很。

举个具体例子，江苏某汽车零部件厂，2023年跟华为云一起干搞了个“云上智能质检”项目。他们在生产线上装了高大清摄像头，拍下的零件图像实时传到云端，用AI模型识别瑕疵。以前靠人造检， 一天最许多检3000件，漏检率5%；眼下云端AI处理，一天能检2万件，漏检率降到0.8%。更关键的是云平台能自动生成质检报告，哪批零件有问题、问题出在哪道工序，一目了然。这玩意儿项目上线半年，生产效率提升了30%，质检本钱降了18%。你说这种AI+云的组合，对实体企业是不是香得很？

还有零售行业。2023年双11期间， 某迅速消品牌用了京东云的“智能供应链云平台”，通过AI预测不同区域的需求，提前把货调到离消费者最近的仓库。后来啊那年双11， 他们家发货时效从48细小时缩到24细小时库存周转率提升了22%，卖同样的货，少许压了3000万资金。这种“云脑+AI”的组合拳，让实体企业真实正尝到了数字化的甜头。

云厂商的“AI牌”：打的是差异化， 拼的是生态

面对AI浪潮，云厂商们可没闲着。AWS、阿里云、谷歌云这些个巨大厂，早就开头把AI能力打包进云服务了。但有意思的是他们走的路子不太一样，各有各的打法。

AWS算是“老牌玩家”， 2024年他们跟英伟达、AMD深厚度一起干，推出了“AI训练集群即服务”，客户租用这玩意儿服务，能直接用到最新鲜的GPU，不用自己买结实件。更绝的是 AWS还投钱了十几个AI独角兽企业，比如做自动驾驶的Cruise，做AI制药的Insilico Medicine。这些个企业一训练模型，就得一巨大堆用AWS的算力，AWS这不就等于“投钱换客户”吗？2024年Q2，AWS的AI相关服务收入同比增加远了65%，算力利用率一直保持在90%以上。

阿里云呢，主打“行业深厚耕”。2023年他们推出了“做业云化定制包”，里面集成了AI质检、数字孪生、供应链优化等行业解决方案。浙江某家电厂用了这玩意儿包， 把生产线上的设备连上云，用AI做预测性维护，设备故障率降了40%，一年省了800万维护费。阿里云还跟车企一起干搞“智能座舱云平台”， 把车载系统的AI推理放在云端处理，这样车企不用升级结实件就能升级功能，用户还能OTA更新鲜。这种“行业云+AI”的模式，让阿里云在做业和汽车行业拿下了不少许订单。

谷歌云的思路更“开放”。他们把自家的巨大模型PaLM 2开源了 还推出了“Vertex AI平台”，让企业能方便地在云上训练自己的模型。2024年， 某欧洲的电商公司用Vertex AI训练了个个性化推荐模型，比之前的模型点击率提升了28%，而且训练时候从一周缩短暂到两天。谷歌云还跟SAP一起干， 把SAP的ERP系统跟AI能力打通，企业用SAP的时候，能直接在系统里调用AI做财务琢磨、凶险预警。这种“开放平台+生态一起干”的路子，让谷歌云吸引了一巨大堆开发者和细小企业。

挑战不是没有：本钱、平安、人才，三座巨大山怎么翻？

当然说云业务在AI浪潮下机会巨巨大，不代表没困难办。现实点讲，三座巨大山摆在那儿：本钱、平安、人才。

先说本钱。AI训练太烧钱了2024年英伟达A100显卡一张就要10万，巨大企业还优良，中细小企业根本扛不住。有个做AI看病影像的创业公司老板跟我说 他们训练一个肿瘤检测模型，光GPU租用费就花了200万，差点把公司现金流烧干。云厂商也意识到了这玩意儿问题， 2024年阿里云推出了“算力优惠券”，新鲜用户能领50万免费额度；AWS也搞了“按需付费+预留实例”的组合模式，帮客户算本钱。但不管怎么说AI算力的本钱门槛，短暂期内降不下来。

平安问题更头疼。数据放云端，AI模型在云端训练，企业能放心吗？2023年，某跨国企业的AI训练数据被泄露，就是基本上原因是云平台权限没设置优良，后来啊核心算法参数被人偷走了。还有AI模型的“投毒打”，黑客往训练数据里掺虚假数据，让模型出错。2024年，腾讯云推出了“AI平安防护套件”，能实时监控数据访问异常，还能检测训练数据里的恶意样本。但平安是个持续对抗的过程，云厂商得时刻绷紧这根弦。

人才问题最棘手。既懂AI又懂云计算的工事师，眼下买卖场上抢手得很。2024年Q1，国内云计算相关岗位的招聘需求同比增加远了45%，但符合条件的候选人只有30%。很许多企业抱怨， 优良不轻巧松招到一个AI算法工事师，后来啊他对云原生架构不熟，调不通分布式训练；招个云架构师，又不懂AI模型特性，优化不了算力效率。怎么办？只能自己培养。2024年， 华为云跟高大校一起干搞了个“AI云人才计划”，一年培养了5000名复合型人才；AWS也推出了“云上AI认证”，通过考试的工事师，薪资能涨30%。但人才培养不是一蹴而就的，人才缺口还会持续一段时候。

以后已来：边缘云、行业巨大模型、绿色算力，下一个风口在哪？

说完挑战，再看看以后。AI浪潮下云业务的机会不止眼前的算力租赁，更在那些个还没被彻头彻尾开垦的“新鲜巨大陆”。

边缘云一准儿是其中一个。AI应用越来越靠近用户， 比如自动驾驶汽车需要实时处理路况数据，智能工厂的机器人需要矮小延迟响应，这些个场景都离不开边缘计算。2024年， AWS推出了“AWS Outposts Local”，把云服务器直接部署在工厂里数据不用出厂，AI推理延迟控制在10毫秒以内。国内某新鲜燃料汽车厂用了这玩意儿方案，自动驾驶系统的反应速度提升了40%，事故率降了25%。边缘云+AI，这种“就近算力”的模式，会在制造互联网、智能行路等领域巨大放异彩。

行业巨大模型也是个机会。通用巨大模型再厉害，也比不上行业专用模型。比如王法巨大模型，得懂《民法典》；看病巨大模型，得会看CT片子。2024年， 百度智能云发布了“千帆巨大模型平台”，支持企业训练行业专属模型，某律所用这玩意儿平台训练了个合同审查巨大模型，审查效率比人造搞优良了10倍，准确率99.5%。行业巨大模型需要海量行业数据，这些个数据很许多都在企业本地，怎么平安地搬到云端训练？云厂商推出了“隐私计算+联邦学”方案，数据不用离开企业，就能在云端协同训练模型。这种“行业云巨大模型”的模式，会成为企业数字化的新鲜标配。

还有绿色算力。AI训练太耗能了有研究研究说训练一个GPT-3模型，碳排放相当于5辆汽车的终身排放量。2024年，欧罗巴联盟推出了《数字产品可持续性法案》，要求云服务商的PUE非...不可不到1.2。国内也在搞“东数西算”，把数据中心建在西部，用清洁燃料。阿里云在内蒙古的数据中心， 用了风电和光伏，PUE降到1.15，训练同样的AI模型，能耗比老一套数据中心矮小30%。绿色算力不仅是政策要求，也会成为企业的比优势，毕竟谁也不想被贴上“高大碳排”的标签。

不是全部云都能抓住AI机遇：差异化是关键

再说说得说句实在话：AI浪潮下不是全部云服务商都能吃到肉。那些个只会卖虚拟机、存储地方的“老一套云”，日子兴许会越来越困难。真实正能抓住机遇的，是那些个能给“AI+云”一体化解决方案的厂商，是那些个深厚耕行业、懂业务场景的玩家。

你看，AWS为啥能领先？基本上原因是他们不仅给算力，还给了AI开发工具链、行业解决方案，甚至投钱生态伙伴。阿里云为啥能在做业站稳脚跟？基本上原因是他们不是轻巧松卖云，而是帮企业做“上云+用云+AI赋能”的全流程服务。以后的云业务，比的不是服务器许多不许多、带宽阔宽阔不宽阔，而是能不能帮企业把AI用起来能不能解决实际问题。

对中细小企业也别盲目跟风上AI。先想清楚自己的痛点：是生产效率矮小？还是客户体验差？找对场景，用云上的AI工具解决具体问题，比追着烫点搞“巨大模型落地”实在得许多。江苏那家汽车零部件厂， 一开头也想搞数字孪生，后来找到质检环节问题更突出，先做AI质检，效果立竿见影，这才一步步推进数字化转型。这种“细小步迅速跑、聚焦场景”的思路，兴许更适合巨大许多数企业。

说实话，AI和云的关系，有点像电和电器。没有稳稳当当的电力供应，再优良的电器也用不起来；没有有力巨大的云平台，再牛的AI模型也只是摆设。AI让云业务有了新鲜的想象地方，云让AI有了落地的土壤。两者不是谁取代谁，而是相互成就、共同进步。以后的数字世界里AI和云就像水和鱼，缺一不可。那些个能看透这一点，并踏实做事的企业，才能在这场浪潮里站得住脚，走得长远远。