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“百模大戰”成為行業熱潮之后，作為算力、算法底層支撐的云計算，不可避免成為互聯網大廠之間的角力重點。
陸玖商業評論從相關渠道獲悉，繼四月底“史上最大規模”的降價之后，阿里云的公有云產品未來仍有持續降價的可能性。
阿里云背后的考量既簡單又復雜：公有云逐漸“一統”云計算江湖的因素有之，“百模大戰”對于算力資源需求的暴漲，也成為阿里云促進“算力普惠”更加充分的理由。
現如今，當百億和千億成為了模型訓練的基礎單位，更低的算力價格，也為阿里云吸引了更廣闊的B端用戶，在更大的用戶基數面前，固定資產的前期投入也因此被無限攤薄。
但在大模型和公有云的雙重催化后，云計算行業的“局部戰爭”已經實質性結束，至于全面戰爭，才算剛剛開始。
01
公有云的必然性
阿里云之所以還有降價的底氣，不僅依仗的是國內公有云市場份額的頭部地位，公有云本身逐漸成為行業主流也是原因之一。
相比“吃大鍋飯”的公有云，私有云的優勢在表面看來確實很大，包括但不限于：更好的數據安全和服務質量，對于基礎設置等程序參數擁有定制的權限等等，從實質上來說，這是企業傳統數據中心在云廠商處的延伸，與外部租用服務器并無太大差別。
不過，即使坐擁“私密性”等優勢，私有云的弊端也遠比想象中更多更復雜，這也導致其在市場份額的競爭上逐漸讓位于公有云，變成市面上的“非主流”。
其一是數據安全問題。
乍一看，這是一個不該發生在私有云身上的問題，非公有屬性限定了用戶接觸服務器數據的形式，客觀上，安全性也因為更少的訪問量而得到提升。
但在實際的市場環境下則不然。陸玖商業評論了解到，在數據安全層面，私有云的安全性在某些情況下甚至遜于公有云。
網絡安全上市公司奇安信相關人員告訴陸玖商業評論，目前云服務器的調用方式，從最開始的服務器端、PC端，一直延展到移動端，乃至大模型端的API調用。
隨著接口數量的增加，其安全隱患和對應的安全需求也一同指數級上升。而公有云和私有云“安保力量”的區別 ，則更像公共交通和私家車之間的區別。
目前成規模的公有云廠商，如騰訊云、阿里云、華為云等等，任意一家的安全和運維人員都是數以百計。
哪怕是中大型企業部署的私有云，其安全人員的規模與投入的力度，都無法與公有云廠商相比。在數據安全系數上，也因此出現了參差。
其二則是云資源的利用率低下問題。
這也并非是私有云的特產，類似的情況公有云同樣存在，只是私有云的算力浪費情況更為突出。
在4月25日的中國移動云大會上，清華大學計算機科學與技術系教授鄭緯民直言不諱，表示如今云資源的行業利用并不充分：“我們現在云計算CPU的利用率不高，從整個國家來說，公有云能得到20%~30%，已經很不錯。”
同時，云計算需求量很大的國營企業，在大多數情況下也不是公有云的用戶，往往會自己建私有云，這部分市場由華為云、天翼云、移動云等運營商云所把持，但實際利用率更低，“只有5%到10%。”
02
降價更像是一個結果
阿里云此前的降價策略，拋開“算力普惠”的幌子，仍可一窺成為行業“基礎設施”的野心；但后續的再度降價，則更多是為云資源利用率的上升服務，并最終帶來利潤的提升。
雖然在大多數時候，降價和利潤通常站在對立面。但對云業務而言，降價往往會起到“以價換量”的效果——當云用戶逐漸增加，分攤云成本的分母變多，成本降至足夠低的時候，原本的虧損就會因為規模而轉為盈利。
阿里云相關人員告訴陸玖商業評論，就公有云領域而言，降價更像是一個結果。
原因說來也并不復雜：隨著整體公有云規模的擴充，效率提升同樣也呈正相關。在規模擴大的同時，阿里云的技術紅利也會隨著不斷釋放，市場端的體現，其實就是降價。
從市場份額優先到利潤優先，阿里云的側重點自是發生改變，這與阿里云的發展階段同樣息息相關。
中國電信旗下的研究院，把云計算廠商劃分成三個發展階段。其中，第二階段是能力鍛造和價值提升階段。
這個階段的突出特點是，研發投入大幅提升，接近或高于資本性投入，云產品品類豐富，尤其是PaaS和SaaS品類繁盛，產品能力具有較高的競爭力，市場份額持續提升。阿里云和谷歌云，處在這一發展階段。
同時，如果用云業務收入的增速和盈虧兩個指標來衡量，處在第二階段的云廠商，營收增速相比第一階段通常放緩，但減虧進程已經開始，扭虧為盈。
但這里同樣也有市場份額作為前提。作為典型的集約規模化市場，云廠商的體量沒有達到一定的規模，盈利和價值仍然是一句空談。一般而言，當市場份額達到10%以上，才能攤薄成本，實現盈利；只有市場份額達到15%以上，馬太效應才得以發揮，競爭優勢才能顯現。
把目光限定于國內的話，阿里云已經達到發揮競爭優勢的門檻。根據IDC最新發布的公有云市場報告，阿里云的市場份額從此前的36.7%降至31.9%，但仍然在國內保持第一。而在國外，雖然阿里云的排名僅在亞馬遜、微軟、谷歌三家之后，但只占據5.2%的全球份額，很難在更大范圍內發揮規模優勢。
這或許也是阿里云既要通過降價沖規模，又通過規模要利潤的核心原因之一——在國內公有云市場，阿里云已經可以通過較高的用戶量來攤薄成本，換來一定程度的利潤增長；但在全球范圍內，阿里云仍然需要通過價格優勢來與亞馬遜、谷歌、微軟等對手競爭，保持一定程度上的“性價比”。
此外，阿里云相關人員向陸玖商業評論補充，與最初階段相比，阿里云在十年時間里，算力成本下降的幅度大約在80%。存儲成本下降大約在90%。所以云產品降價，背后仍然與成本下降強關聯。
03
大模型需要公有云算力
如果說阿里云的持續降價，是通過價格手段解決了當前階段的算力分散和盈利問題，那么對于方興未艾的大模型賽道來說，體系化、規模化的公有云，同樣為新一輪大模型創新和產業化提供了入場券。用更夸張的說法來講，這是一個必要條件，而非充分條件。
類似的觀點，阿里云智能科技研究中心主任安筱鵬已經提及。他在此前的一場研討會上，復盤過OpenAI發生在美國的五個核心條件，主要是理論模型的先進、訓練成本下降、云計算產業導致算力門檻降低等等。
安筱鵬分析稱，這五個核心要素，表面來看是人工智能大模型的競爭，但從本質來看，仍然是AI大模型與公有云體系化能力的競爭。
道理同樣也很簡單，目前市面上可用的大模型，數量固然很多，但要真正到商業化那一步，整個過程中投入的算力成本和數據成本，都將成為制約其發展的核心。
除此之外，依據Transform的理論，一個理論模型想要變成千行百業的垂直大模型，都需要經過理論、工程化、產業化三個階段。在理論和工程化階段，可以在離線的條件下進行，一旦走到產業化和商業化階段，通過公有云的手段來進行輸出，將全國乃至全球的產業鏈資源進行合理配置，也是必要條件之一。
這里為何強調公有云？因為在私有云的條件下，同樣的模型，訓練成本在帶寬等一系列軟硬條件的束縛下，往往會耗費更高的成本。同時，在極低的私有云利用率下，用私有云訓練模型，既不效率，也不經濟。
行業分析師告訴陸玖商業評論，以今年大火的大模型賽道為例，OpenAI的chatgpt即是依托微軟公有云研發三年而成。但他們對于云資源的利用，高峰期仍然是在模型訓練與研發階段。
如果是其他的產品型公司，僅僅因為一個大模型，就購置大規模的算力資產，在短期研發后就棄之不用，同樣是顯而易見的算力浪費。當一個新技術與新產品，對于算力的需求越高，公有云相對私有云的機會，實際上也越大。
某種意義上，這也算得上“專業人做專業事”的范疇。
04
廝殺才剛剛開始
對于阿里云這類云廠商來說，無論是自身進行通義大模型家族的訓練和落地，還是為其他大模型提供云服務，對于自身的公有云體系來說，同樣也是巨大的機遇。
其中一種機遇是算力形式的轉變。譬如阿里云在早期階段，主力產品是傳統的IaaS，在尚未規模化之前，平均一元營收要虧損5元。但到如今，以服務器和計算機為代表的傳統算力，已經被云計算的智能算力所取代。
因為如今云廠商的內涵，遠不止賣服務器和賣算力這么單純，通過與大模型廠商的合作，不斷推出與大模型配套的生態服務，已經開始不斷從云上衍生出新的技術可能。
以大模型訓練為例，大模型訓練的高成本已經成為業內共識，一張英特爾特供版的H800顯卡，僅售價就需要高達20萬。但是一個足以大規模商用的模型，最終成本可能是成百上千個20萬。
但在云計算的變革下，只需幾萬元，就能在阿里云按月購買AI訓練的GPU集群，對于一些被天價顯卡擋在門外的初創大模型團隊來說，智能算力帶來的訓練成本降低，意義不言而喻。
除此之外，公有云與私有云的另外一層更大的區別，是在于云廠商的服務能力差別。阿里云相關人員向陸玖商業評論透露，大模型行業的發展，的確也為阿里云帶來了相當規模的增長。
以阿里云內部孵化的妙鴨相機項目為例。這個項目全程使用了阿里云服務。在爆火之后，后臺的算力需求呈現數百倍的暴增，如果此前妙鴨相機選擇在私有云上部署，面對暴增的算力需求顯然無法應對。
但在阿里云這類公有云上，產品廠商能獲得的也遠不止云存儲和算力資源。阿里云相關人員向陸玖商業評論補充，對于成長型的產品公司，阿里云從底層的算力，到計算平臺，再到訓練工具與模型服務，其全棧能力在業內屈指可數。
全棧能力帶來的直接意義在于，對于初期技術儲備有所欠缺的公司而言，某個缺失的環節可以由阿里云直接補足。譬如阿里云產品端，已經有成規模的開源模型社區，對話型模型也可以直接選用通義千問來進行微調。到應用階段也可以直接在阿里云上推進到應用層，中間環節即便只缺失一塊，帶來的成本可能就會很高。
在這層意義上來說，與大模型同頻共振的公有云市場，正在迎來一次新的技術變革。無論是阿里云，還是其他云廠商，誰能在公有云領域獲得話語權，誰就能更早掌握創新的原動力。可以預見，公有云賽道的新戰事，會在阿里云的下一輪降價后，再度打響。
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