IDC最新報告潛台詞：大模型正重塑一切，雲市場面臨洗牌
“誰能最先推動大模型落地，誰將佔據公有雲戰略高地。”
01 洗牌效應會越來越明顯，要麼增長要麼消亡
今天，全球頂尖諮詢公司 IDC 發佈了AI Cloud 2023 報告，報告開頭資訊對於捲上天的公有雲賽道來說，就已經相當炸裂：2023年中國 AI 公有雲服務市場 2023 年市場規模達 126.1 億元人民幣，相比 2022 年增長 58.2%。
要知道，中國公有雲市場去年一年的主要聲音都是“降價”、“內卷”、“裁員”、“缺卡”，字節帶頭降價30%~50%，百度隨即宣佈ERNIE Speed、ERNIE Lite兩款主力模型免費。而且2023年可是疫情過去後的第1年，大量需要用用雲的企業都處在承壓狀態，市場復甦連一半都沒有達成。面對這種情況，讓人不禁想問，如此大的增長到底是怎麼實現的？
IDC這份關於AI公有雲的報告寫得相當簡潔，有大量潛台詞隱藏在資料統計中，這裡我們為大家摘要並做一下中譯中：
1、“執行概要”部分說，中國AI公有雲服務市場大漲58.2%，大模型主要貢獻包括兩點：其一、快速顯著拉動AIaaS市場的增長，其二、短期內將帶動雲上AI能力市場的增長。
翻譯翻譯這句話的意思就是，2023年價格gpt帶動國內大模型創業大火，很多公司在公有雲上面買算力，這就是經濟沒復甦、但市場逆勢大漲的原因。
2、“市場份額部分”主要說，這個多達126億元的盤子裡，四個主要玩家的格局已經相當清晰：百度智能雲和阿里雲並列行業龍頭，以33.26億冠絕群雄，各佔26.4%的市場份額；騰訊雲和華為雲則緊隨其後，佔總比的38.5%。
翻譯翻譯這句話就是，現在AI公有雲賽道主要就是百度智能雲，阿里雲，騰訊雲，華為雲這4個玩家在打，其中百度智能雲已經連續5年蟬聯榜單第一。
3、“那些廠商塑造了這一年？”部分說：IDC認為百度雲有明顯優勢的AI能力，硬體方面從自研晶片到自研框架，全端ai解決方案是百度的獨特優勢；阿里雲智能首次提出模型即服務；騰訊雲在市場上增速最為明顯，優勢在視覺、對話式AI；華為雲在機器學習公有雲服務市場遙遙領先。
這段話就不翻譯了，IDC的排名方式已經說明了部分傾向。
在這份報告發佈之前，一位AI領域從業者也曾經這樣對雷峰網吐槽：“大家現在都把人工智慧太神話了，其實做大模型就看四樣東西，算力、演算法、資料、場景，國內前三樣都不佔優勢。如果不能把我們最有優勢的落地場景發揮到極致，那無論如何都是搞不過人家的。”
大家都心知肚明，大模型是新網際網路時代的船票，做得成的活下去，做不成的就只能死。因此，國內公有雲廠商要想繼續保持競爭力，就必須站到離產業最近的地方去做決策。
在產業落地上做的比較激進的代表就是百度。去年 ChatGPT 兩月使用者破億大火後，國內掀起“百模大戰”，但各家都在堆參數的時候，百度卻最先呼喊技術落地，提出“沒有應用的大模型，一文不值。”現在，百度做得越來越深、觀點也越來越直接，甚至會說不要盲追“超級應用”，要做“超級能幹”的應用這種話。
這可能也是在IDC報告中，百度被放在前面的原因。這篇報告的“給技術提供商的建議”部分，它也重點提到了，建議廠商們繼續深化AI產業落地解決方案，把已有的AI技術能力落地到產業，顯然這份報告正在強調產業落地的重要性。
02 站在離產業最近的地方，才有活下去的機會
過去幾年，國內公有雲廠商把伺服器當磚頭賣，一線的雲服務銷售人員根本沒有話語權，除了降價說什麼話都沒有吸引力。
但是現在時代變了，去年為何AI公有雲採購量大增？除了創業者們拿著投資人的錢買的，還有很多原來做私有化部署的企業也買了。
這裡稍微做一下解釋，中國的伺服器總量和美國差不多都是2000多萬台，但是美國和歐洲使用公有雲端運算佔比都超過50%，中國只有28%，其他的大部分機構都在使用私有化部署。
在各個領域的各個產業線上，國內很多企業害怕失去控制感，此前是打死不用公有雲的，對他們來說做數位化建設就是買機器。
現在不一樣了，大模型這玩意兒動輒需要1萬張卡來支撐，只有那麼幾家公有雲大廠能搞得起，而且消耗的還不是通用算力（CPU），而是智能算力（GPU），運行的演算法參數規模也動輒上億。
這些企業如果不想落後於時代，還要使用大模型的話，私有化部署的成本就是天價，事實上就必須得上AI公有雲。
對於大模型廠商來說，要想爭取到這些產業紛雜的企業，比拚的就是誰離產業足夠近，
2024年上半年，國內已有近260個大模型項目公告中標，大模型中標項目主要分佈在教育、能源、電信、政務、金融等5個行業，而中標單位集中在百度、智譜華章等主流大模型廠商之中，其中，百度在主流大模型廠商中拿下三項第一：最多中標項目數量、覆蓋最多行業、中標金額總數最高。
雷峰網認為，百度的大模型能夠獲得企業客戶的青睞，關鍵原因就在於深入產業，這裡可以展開舉例：
首先，只有離產業足夠近，細微行業需求洞察能力才會足夠強。
去年chatgpt爆火時候，行業中不少人都在說openai之所以厲害是因為敢於把參數堆到千億規模，所以他們干脆忽視實際需求，一味狂捲參數沖刺“AGI”，其實這時候行業有些人就已經瘋魔了。
百度這時候在幹嗎？他們在推企業內測。chatgpt是2月份初火的，他們家3月份就已經推動650家企業參與內測，然後變成了十幾萬家企業註冊內測，到8月份就已經成為中國第一個全面開放的大模型廠商。
筆者當時正在採訪幾家文件SaaS產品，到現在都還記得，其中一位創始人這樣說：“百度現在迭代真的非常快，一季度內測的時候還詞不達意，二季度的時候端到端和文件概括就已經做得非常好了，文件處理、辦公提效這些場景裡面肯定做了特殊最佳化。”
可能還有人記得，文心一言的第1個版本不夠聰明，但是到文心一言4.0版本就已經全面超越其他大模型了。
他們家的策略顯然就是先讓使用者用起來，貼著使用者需求做產品，而不是自己想當然的去做。如今，千帆大模型平台累計服務15萬客戶、精調了2.1萬個大模型，幫助使用者開發出了55萬個AI原生應用。
其次，站的離客戶足夠近，才更能從客戶立場出發解決問題。
這一條和上面有什麼區別呢？
這就不得不說到公有雲廠商的老毛病了——他們覺得只要自己技術足夠牛逼，對方就應該選自己，而忽略了客戶和自己衡量標準根本不一樣。
這裡講一個細節，站在廠商的角度，高管們肯定是覺得提供給企業的大模型要足夠聰明，對方才會用。但是在企業的角度來看，他們需要的並不是絕對的聰明，而是合適效果下的性價比。
百度在經過大量企業測試後就發現了這一點，甚至還發現企業在用大模型的時候只管效果不管參數，所以率先推出了輕量模型給他們用，所以在大模型最熱的時候，又推了一個系列輕量化模型：ERNIE Speed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny。
值得一提的是，為了降低企業和開發者的嘗試門檻，今年5月，百度宣佈ERNIE Speed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny三款模型免費開放。
為了幫助企業利用自身業務資料，訓練出更適合企業應用場景的大模型，在前些時日，百度更推出了文心4.0 Turbo 版本的精調服務，讓企業可以直接依照自己的需求訓練百度的旗艦大模型，把最強的模型能力用於企業落地的專有場景。
最後一點是，積攢knowhow足夠多，就意味著解決問題效率足夠快。
行業knowhow的積累是這場落地戰爭的真正關口。正如前文所述，國內發展大模型在算力、演算法、資料三點上都不佔優勢，唯獨在落地場景上佔巨大優勢，究其根本，那是因為國內改革開放30年來積累起了巨量製造業產業鏈，因此帶動著我們擁有世界上最齊全的產業場景。
但也正因為如此，大模型廠商只有在細沙一樣的場景中積攢knowhow，才能夠服務好他們，把落地應用場景轉化成真正的優勢。
百度在這一點上滲透的非常細緻，甚至基於百度智能雲千帆AppBuilder知識問答應用（RAG框架）和百度文心大模型能力為地方政府做了村長copilot，之前就想到一個knowhow——居民和村裡的溝通不喜歡下載APP，於是設定居民可以在群內語音召喚村長助手，村長助手智能識別村民問題給出解決方案。結果居民滿意度大大提高到90%。這個功能不僅可以用於村委會，也可以用在廠區工人群體中。
還可以說一個更細緻的案例，某醫院本來打算用其他大模型做內部SaaS的，但是發現很多工程問題自己解決不了，對方廠商也只能派專家來從頭研究解決，卡了很久。結果這家醫院改用了百度文心大模型，百度的產研團隊立刻就幫客戶把問題解決了，原因是百度之前實踐案例太多，在每個技術問題上都積累了knowhow。
各行各業的客戶如何有效複製成功經驗呢？近日，百度基於過去一年半在各行業場景中的最佳實踐,推出了千帆行業場景解決方案。上線了包括教育、人事、企業服務、文娛、醫療在內的5大行業,20多個場景解決方案。提供一系列場景模型、模型精調樣板間、Prompt範本、應用樣板間等參考“樣例”,方便有相似業務訴求的客戶直接使用或一鍵複製即可完成大模型應用開發，進一步降低行業客戶落地大模型門檻。
03 洗牌效應擴大了市場，但機會不是所有人的
按照IDC這份報告的總結說法，展望未來5年，大模型、生成式AI驅動的下一代人工智慧有望帶動整體產業穿過下行階段，重回高增長時代。
報告沒有明說的是，AI公有雲市場洗牌之後，大家贏面是不成正比的。
在下一代AI的競爭中，技術廠商越是擁有全面的AI解決方案，贏的機會也就越大。
為什麼這麼說？至少有兩點原因：
其一、全端AI解決方案，意味著沒有漏洞。
大模型賽道非常特殊，做的全才能做的專。如果通用模型不夠聰明，就不可能做出單一存在的垂類賽道完美模型。
我們再來看下百度是怎麼做的：
底層的 IaaS，百度有“百舸異構計算平台”，支援“一雲多芯”，即支援單一訓練任務下不同廠商晶片的混合訓練，且百卡規模性能損失不超過3%，千卡規模性能損失不超過5%。最大程度上遮蔽硬體之間差異，幫助客戶擺脫單一晶片的依賴。
百舸不僅高度適配自家晶片崑崙芯，同時還相容昇騰、海光DCU、輝達、英特爾等國內外主流AI晶片，支援使用者以最小代價完成算力適配。
而中層的 PaaS 層有百度智能雲千帆大模型平台，更靠著貫穿模型開發和應用開發的的完備工具鏈，極大降低使用者門檻；
在模型層面，文心在大模型產業落地規模獲評國內第一，模型效果領先；同時千帆Modelbuilder還為客戶提供大模型開發的全套工具鏈，包含資料管理、模型精調、模型評估及部署全流程高效易用的工具，降低客戶研發門檻。
百度AppBuilder則極大的簡化了AI應用開發的難度，為使用者提供AI開發的原子能力。使用者可以零程式碼搭建出自己的Agent（智能體）應用。
在應用層面，百度也發佈了官方的智能剪輯、寫作、大模型客服、企業知識資訊管理、數字人等多領域應用，不僅給使用者帶來更多“即買即用”的便捷體驗，更是給了開發者開發 AI 原生應用的信心——百度能做出來的東西，開發者在千帆平台上自己也能快速做出來。
為什麼前面說不能有漏洞？
沒有漏洞就意味著更多的安全感，就意味著更多的市場。君不見，現在一半以上的央國企都在使用百度文心大模型，現在百度的大模型產業落地規模已經是中國第一了。
其二、公有雲天然具有擴張性，全端AI解決方案既是進攻又是防守。
把視角放大一些，在全球範圍內掌握70%市場的是亞馬遜、微軟、Google三家雲廠商，除了微軟，其他兩家掌握的算力並沒有比國內多很多。
在這三家攫取著整個雲市場的大部分利潤之時，國內的雲廠商連實現營收打平都很難。究其原因，一方面是這三家可以在全球範圍內攤銷成本，國內出海受侷限太多；另一方面，他們仨靠著賣軟體發大財——SAP、OracleSalesforce、Adobe等軟體公司把軟體部署在雲上，讓客戶按年/月訂閱軟體，他們跟著收錢；而國內主要是賣磚頭硬體、賣人頭勞力，而且還內卷，這自然是掙不著錢的。軟體也是有坑位的。
但是現在時代變了，一大批基礎軟體都會在這次AI大模型浪潮中跟著升級轉型，洗牌效應下大量生大量死，在很多新的需求場景下，整個軟體生態都會被重塑。
廠商持有全端AI解決方案，不僅能夠防禦被洗牌，還能跟著服務乃至於孵化出許多新的技術軟體。
舉個例子，今年年初，AI 醫療服務商“全診通”正在採購大模型產品，來協助患者的病歷建立、資訊管理等工作。外行人可能不太瞭解，事實上這是一家服務了15,000家醫療機構的平台，全國排名前三。
全診通最早選擇的並非是百度的大模型，但是這種針對醫療場景的專業化需求，模型精調是非常難過關的，畢竟是服務於病人生命安全的平台。
於是，全診通挑選了行業上下多家大模型產品，也找了一些開放原始碼的大模型，根據實際業務場景都做了精調，再讓醫生對大模型生成的結果進行盲測，即在不知道模型名稱的情況下對輸出結果打分。
盲測結果讓全診通有些意外，勝出的並非他們一早選擇的模型廠商，而是百度的ERNIE 4.0.。“在驗證場景價值的階段，首先要考慮的就是模型效果，如果效果不好客戶都不會見你。”全診通創始人薛翀表示。後續，全診通將全部業務都切換到了百度ERNIE 4.0上。
百度還為全診通提供了精調模型工具ModelBuilder，簡單來說，如果說通用大模型是一把“十字螺絲刀”，雖然平時用處不小，但碰上一些特殊的“螺絲”，一把通用的“十字螺絲刀”就再難生效。而 ModelBuilder 的功能，就是讓使用者根據自己的“螺絲”，有針對性地造出一把把形狀各異的螺絲刀，來滿足自己的實際需求。
ModelBuilder 可以把最複雜、最專業的精調工作簡化成幾步操作，讓全診通可以只發揮他們在醫療專業領域上的優勢，就能完成模型精調。
全診通在經過簡單的調整過後，就做出了一個更加專業的專有大模型，如今該大模型已經可以代替醫生進行預問診、病歷生成等耗時耗力的工作，解放醫生大量的生產力。
這是一個百舸爭流的時代，大家都是不進則退。
04 下一代競爭格局中，率先產業落地者為王
雲市場最大增長模組就是AI公有雲，未來最大增長點就是大模型。
《IDC AI Cloud2023報告》對各家狀況都進行了統計，這裡我們摘要兩個值得特別關注的點：
1、國內現階段，在傳統場景中，公有雲服務仍非第一選擇，行業頭部使用者仍然傾向私有化部署方式。但是，生成式AI、大模型落地目前正處於起步階段，這些能力在公有雲上才能看到快速更新迭代，所以短期內AI公有雲服務就會明顯利多；
2、國內AI公有雲服務市場2023年規模為126億，相比前一年增長58.2%。
增長真正的原因是，大模型為代表的AI公有雲服務不是守舊，而是拓新。
一個不爭的事實是， AI大模型已經成為了當前市場增長的最大動力，也是公有雲服務重回高增長時代的唯一機會。
在這個全行業拓新的機遇期裡，坑位效應仍然明顯。
誰能在AI大模型產業落地上多佔一坑，誰就能在未來AI公有雲大局上多佔一城。
怎麼理解？
隨著大模型技術的爆發，雲市場裡面的行業頭部使用者也有了更多的需求場景，比如需求大、要求嚴、服務難的央國企，他們一旦選擇了誰，那是很難再更改的。
誰能先滿足他們，誰就能在未來市場格局中獲得局部優勢。據目前公開資訊顯示，一半以上的央國企都已經在使用文心大模型，其產業落地規模已經是國內第一了，而且其在市場規模最大，增速最快的三大細分領域都處於絕對領先地位。
以至於，IDC在《中國大模型平台市場份額2023》這份報告裡，百度智能雲也位居中國大模型市場份額第一。在“那些廠商塑造了這一年”的章節第1個就寫了百度智能雲，甚至不吝筆墨寫出了這樣的原話——“文心一言以及千帆平台，可以說是2023年最受市場認可並使用的大模型產品”。
誰最快落地誰決定未來賽道形態，誰就能引領科技革命走向。
產業需求、落地場景並非一成不變，而是會隨著新技術的演進被不斷重塑。
只有先把技術落地用起來，我們才知道該怎麼點出真正符合人類需求的科技樹。
因此，能夠引領科技革命走向的企業，註定不是只會堆參數科技樹，而是在場景落地上有巨大貢獻的。 (雷峰網)