别光盯着大模型，此刻AI的前途前所未有依赖于云

原文来源：硅星人

图片来源：由无界 AI生成

云！

如果每天看媒体上关于大模型的报道，你会被各式各样的模型和昙花一现的吓人应用迷乱了眼睛，以为模型的未来就在下一个一统全局的全能模型身上。所以AI这事似乎就是OpenAI或者Anthropic 们中的一个最终胜出的故事。

那些以惊人速度和额度完成的融资也似乎证明着这样的观感。

被视为OpenAI最大对手之一的Anthropic，在以20亿为单位，月为周期的一轮轮融资——10月27日，谷歌表示已经向其再次投资20亿美元，此前的一个月不到亚马逊刚向其投资了40亿美元，它的以上下文长度等特性为竞争点的模型Claude被认为是ChatGPT最有力的竞争者之一。而与此同时，OpenAI也在集结各种资源，它的一举一动背后，软银，微软，苹果都以各种方式与它传着绯闻。

然而事实上这并不是事情的全部。

对于从业者来说，故事的另一面，其实体悟更加深刻：

当红炸子鸡们面对的有钱有意愿者众多，看似充满自由选择，显然拿那些钱多事少的投资者的美金是更好的选择，然而，他们最终却都纷纷选择了大厂，甚至是对他们虎视眈眈的大厂，只因一件事——他们有云计算能力。OpenAI成功路上微软Azure的贡献被说过太多次，Anthropic现在更是同时给自己保证了谷歌和亚马逊的云算力支持，它表示，融资很重要的目的之一是要为自己构建算力保障来训练下一代的模型。

这是大模型对云的需求的绝佳证明。

在10月31日的云栖大会上，阿里云的一系列数据也在讲着同样的事情。

阿里云公布了跑在它的服务之上的部分模型，从自己的通义大模型，到百川智能、智谱AI、零一万物、昆仑万维、vivo、复旦大学等，中国一半大模型公司和机构在此训练。

而这些中国头部主流大模型，也都在通过阿里云对外提供API服务，包括通义系列、Baichuan系列、智谱AI ChatGLM系列、姜子牙通用大模型等。

这些模型追赶着顶尖水平同时，也开始长出自己各自的特点，其中中国最头部的大模型公司之一百川智能，曾创下平均28天迭代一版大模型的纪录，它10月30日最新发布的Baichuan2-192K更是成为全球支持最长上下文窗口的大模型，一次可输入35万字，全面领先Claude2-100K。

这些优势都指向更接地气的应用。百川智能CEO王小川把此形容为“理想慢一步，落地快三步”。而云的基础设施则提供了快的可能。

王小川介绍，百川大模型实现月度迭代的一个重要原因是云计算的支撑。“模型的快速迭代和部署离不开云计算，百川智能和阿里云进行了深入合作。在双方的共同努力下，百川很好地完成了千卡大模型训练任务，有效降低了模型推理成本，提升了模型部署效率。”

云计算的重要性有些被人们忽视的另一个原因，则是AI领域被“全民缺卡”分散走了大量注意力。

“人们太过关注GPU了。”不少大模型从业者对我表示，作为一个计算单元它的确在不停增强，但要解决ai的问题最终需要的是系统化的最优的算力方案。甚至云从诞生起就是解决单一单元能力不够强的问题的一个东西。

“只有卡，只有在论文里惊艳的模型，都不够，最终靠云来落地然后实现理想。”他说。如果你仔细竖起耳朵听听这些真正的模型生态一线的参与者的“呐喊”，那么可能就会听到一个字：

云！

AI的未来如何发展，在今天比任何时候都更取决于云。

一朵新的云

但这绝对并不意味着已经建立起优势的云厂商就能躺赢。

看一看最近谷歌与微软同日发布财报后发生的事情就会知道。

10月25日谷歌发布了营收超预期的财报，同比增长11%，核心广告业务也增长了9%。但之后股价却应声下跌了。原因只有一个，云计算增长了22%，但市场认为还不够。尤其是微软在同日发布的财报显示，其智能云部门成为最大收入来源。

巨头们发现，自己曾经被津津乐道的广告等业务被放在一边，市场第一次对云计算的情况如此在意，因为与尚且虚无缥缈的模型直接带来的收入相比，云计算被认为是可以观测的指标。这个指标背后指向云厂商面对AI带来的挑战时自身的应变能力。

就连份额第一的AWS也感受到了压力，亚马逊对于Anthropic的投资也发生在这几份财报期间。有报道称，微软Azure的收入已经有3%来自AI，它的客户包括OpenAI的大量用户，AWS则开始强调它对各类模型的服务。给Anthropic砸了20亿后，立刻宣布这家模型公司之后的LLM将用AWS的训练加速芯片Trainium和推理芯片Inferentia来打造。此外，像微软财报中强调的新的集群方案，AWS全托管的基础模型服务Bedrock等，也都在强调着自己为新的AI需求而做的改造。