很多用户依旧会以核算成本和核算功率来作为选择公有云AI算力的考量依据

气候转凉，夏天行将曩昔。假如有人问，云核算厂商在这个火热的夏天做了什么。答案是，他们做了三件事：大模型、大模型，以及大模型。

7月，在华为开发者大会2023（Cloud）期间，华为云公布了盘古大模型3.0，随后进行了生态等方面的升级。而在此前更早时候，阿里云公布了通义千问大模型，并在8月3日宣布其正式开源。

来到9月，云核算厂商的大模型发布更加密布。9月5日，百度智能云在2023百度云智大会发布了千帆大模型渠道2.0，进一步集成百度的文心系列大模型，只隔两天，腾讯就在2023腾讯全球数字生态大会发布了混元大模型，其主要出口则是腾讯云。

至此，我国几大云核算厂商可以说是在大模型范畴重兵集结。相较于AI算法公司与研究机构，云核算厂商做的大模型更靠近产业与使用的一线，并且大模型与云厂商原本的事务系统、营收模块有着相对杂乱的关系。因而，云厂商的大模型之争，绝不是简单的模型之间技能比照。

那么，云核算大厂做大模型究竟是为什么？云+大模型之战的决胜点在哪？

本文中，咱们希望通过多个层次的比照与整理，和我们一起回答这个问题。

首先要清晰两个前提：一是伴随着各职业IT投入的下降，云核算厂商遍及面临着增速放缓，营收不利的状况。根据IDC报告预测，未来五年我国云核算职业的平均增长速度将下调10%左右，云核算厂商的正在遍及下降事务预期。因而，大模型突然爆火，关于云核算职业来说是可贵的窗口，这个机会或许利益没有幻想中大，但现在也不得不做。

另一个状况是，从用户界面来看云+大模型的需求是十分杂乱的。有的用户需求直接调取模型，有的用户需求AI算力来自己练习模型，还有用户需求很多的模型定制化与解决方案集成。因而云厂商做大模型并不是很多人幻想的浴血奋战白刃战。大模型相关事务，需求面向多个市场，多种商业模式。这场赛事更像是一场阵地战，各个战略节点都不能呈现缺口。

在这场大模型鏖战的各个层面，都有一条明线和一条暗线在牵引着局势的发展。

一、IaaS层：明线堆卡，暗线启动国产AI算力

大模型带给云核算厂商最直接的改变，其实并不来自于模型本身，而是大模型火了之后，涌现出来的大模型热潮需求巨大的AI算力。大模型数据规划巨大，且练习模型需求专属的AI算力，这就给云核算服务商短期带来了用云量的升级。在云核算IaaS层市场全体相对低迷的状况下，大模型的呈现也算是注入了一针强心剂。

这个层面上云核算厂商的竞争节点，用一个词归纳便是“堆卡”。谁能供给充沛少排队，且尽量价格低廉的AI算力，谁就算赢了。而AI算力的来历主要是英伟达的GPU，于是就呈现了云核算厂商买空市面上GPU的现象，以及“云厂商都是给英伟达打工”的说法。

但不管怎么说，云核算厂商在IaaS层的堆卡比赛都不会完毕，很多用户依旧会以核算成本和核算功率来作为选择公有云AI算力的考量依据。这个层面上，云核算厂商就需求提升在核算集群性、核算兼容性方面的能力，尽量发挥出每一张GPU的价值。

比如说，百度智能云就许诺在万卡集群练习大模型时，有效练习时间达到95%以上，从而下降用户的练习时间成本，完成更好的核算加速比。阿里云则提出了可以支撑高达十万卡GPU的单集群规划，可让多个万亿参数大模型同时在线练习。