别人卷大模型，阿里云递锤子？( 三 ) _阿里

这个问题，蔡英华没有给出答案，而是给出了路径。蔡英华认为，智能化的本质就是以数字化为基础，以数据为驱动，最后迈向应用智能化的过程。
云智一体只是智能化发展的起点，但不是智能化的终点，应用智能化是一种产品形态，却不是商业策略。
怎么能够一边打磨能力一边赚钱？不只是阿里云需要思考这个问题。
事实上，即便没有大模型的催熟，云巨头们也来到了一个转折点。回顾阿里云历季营收数据会发现， 2020年Q1至今，阿里云营收同比增长在逐渐下滑，环比增长呈跳跃式，近两年仍未达到稳定增长趋势。
数据来源于阿里巴巴财报
不只阿里云， AWS的增长状况也达到了一个新的瓶颈期，亚马逊公司首席财务官奥尔萨夫斯基称， AWS现在的增长率在13%-19%中段。他指出：“早在2022年第三季度中期开始，我们的同比增长速度放缓，是因为各种规模的企业都在评估如何优化其云计算支出，以应对严峻的宏观经济形势。”且在之后的几个季度里， AWS仍然要遭遇阻力。
这意味着，无论是AWS还是阿里云，商业化都到了变革的关键节点。MaaS很可能成为云厂商们增长的第二曲线。
带这个思考重新看“2019年，微软Azure花10亿美元买断成为其独家供应商” ，就更加感叹纳德拉的老谋深算。一方面， Azure成为的独家供应商后，所有基于和GPT4的MaaS（模型即服务）服务都长在Azure上，这将为Azure快速获得市场份额，甚至有反超AWS的可能。另一方面，通过Azure训练自己的AI大模型，也快速、高强度打磨了Azure的智能化能力，目前Azure是全球排名第一的智能云。
目前，微软已经在努力使Azure的AI功能变得更加强大，推出了新的虚拟机，使用英伟达的H100和A100Core GPU ，以及-2 网络。微软表示，这将允许和其他依赖Azure的公司训练更大、更复杂的AI模型。
但这始终是产品和能力的补齐，商业模式该如何像产品一样拥有创新式的改变？
周靖人在峰会后采访中讲到，基于MaaS的AI原生架构，可能会对现有的模式带来冲击，将出现不以业务付费而以效果付费的模式。这也是目前开放后的收费模式，以企业调取的Token进行收费。
这将会改变现有的SaaS订阅制付费、PaaS解决方案定制化付费和IaaS资源购买式付费的规则。这是对所有云巨头提出的新挑战，在新的规则下找到新姿势，并非个体的努力所能成就，也不是一日之功。
正如比尔盖茨曾讲到：“人们总是高估了未来一到两年的变化，却低估了未来十年的变革。”站在这个智能化的开端，技术的速度以天为单位在迭代，产品和商业化能力也许要更快速地补齐，但我们需要给大模型和云厂商们一点耐心。