文章
- 产品
- 文章
烈日和暴雨的交替中，9月19日，2024年云栖大会如期而至，新主题“云启智跃，产业蝶变”也更多聚焦AI在产业端的影响。
在本届云栖大会现场，不少业内人士将当下的AI时刻，类比成1996年的互联网，有厂商高管认为：“看到了AI应用端更多的可能性。”。
阿里CEO吴泳铭在9月19日的演讲中提出，当前还处于AGI（通用）变革早期，AI最大的想象力不在手机屏幕，而是改变物理世界。物理世界的大部分事物都具备AI能力，能形成下一代具备AI能力的全新产品，并与云端AI驱动的数字世界连接产生协同效应。
这与阿里云在2023年确认的“AI驱动，公共云优先”战略的底层逻辑有异曲同工之处。AI技术变革，能推动企业科技应用，而规模化使用公共云服务，又能推动各行各业以更低成本应用AI技术。产业端AI技术的广泛应用，有望进一步推动物理世界的大部分事物具备AI能力。
在过去22个月，AI技术经历狂飙和激荡后，挑战和可能性已然抛向产业端。AI飞入千行百业，能不能释放出科技应有的价值？如何找到落地产业的那把钥匙，是一个漫长而且需要不断校验的过程。
2024年，阿里云降价的频次更加密集。2月29日，阿里云宣布全线下调云产品官网售价，平均降价幅度超过20%，最高降幅达55%。
9月19日，2024年云栖大会首日，阿里云再次宣布大降价，通义千问三款主力模型中，Qwen-Turbo价格直降85%，低至百万tokens0.3元，Qwen-Plus和Qwen-Max分别再降价80%和50%。
阿里云CTO周靖人在接受包括《每日经济新闻》记者在内的媒体采访时表示，降价主要是通过技术的优化，目前，不仅是模型本身在快速迭代，模型推理的架构、系统的优化也在不断提升。过去几个月时间，阿里云将模型推理的效率进一步提升，各方面效率的提升能把模型推理的成本进一步降下来。“整个行业需要有效推动AI的发展，只有这样，才能更有效地展开各种各样的AI应用。”
而从商业逻辑来说，阿里云提供了一个可复用的全球云计算网络和资源池，用的客户越多，供应链采购成本、均摊研发成本和资源闲置成本就能不断降低；规模越大，云的价格就越便宜。这是阿里云自2023年确定新战略以来，一直希望构建的生态链。
当然，降价也会带来相应的负担。早在2024年2月底的那降价中，阿里云副总裁张启就直言：“把价格降低的规模做大，这是云计算商业模式中非常重要的长期策略，我们可以把利润适当降下来，把规模做大。”
时隔半年，张启对降价可能带来的业绩预期做了一个类比。“有一个说法，现在的AI相当于1996年左右的互联网，也就是BBS（网络论坛）时代，上网资费很贵。后面互联网的发展包括移动互联网的发展，国内外运营商大力去搞基建。而现在我们也在做AI大基建，把资费降下来，才有可能去谈未来应用的爆发。不是当下计算投入产出比的账，而是基于未来长远目标考虑做的事情。”
8月15日，阿里巴巴集团发布最新季度业绩显示，AI推动阿里云重回增长，云智能集团在最新财季营收同比增长6%至265.49亿元，其中AI相关产品收入实现三位数同比增长，公共云业务实现两位数同比增长。
同时，阿里云经调整EBITA利润（息税摊销前利润）同比增长155%，单季度EBITA利润达到23.37亿元，而2023年同期为9.16亿元。阿里云表示，这一增长主要由于其专注公共云战略，并提升了运营效率。但是，利润增长部分被对客户和技术的持续投资抵消。
降价虽是猛招，但对B端企业而言，价格往往并非唯一的考量因子。AI技术的先进性、适配性或许更为下游链条所看重。
当前，从整体架构来看，AI时代的阿里云，底层是云计算基础设施，上一层是数据管理服务，再上一层是基础大模型，即通义模型家族，最上一层是模型服务平台，包括阿里云百炼等开发平台。
8月份，阿里财报中就曾提到，阿里云将继续投资于客户和技术，特别是投入AI技术和基础设施建设，以推动AI应用的云计算采用率，并保持阿里云的市场领先优势。
9月19日，吴泳铭认为，要实现真正的AGI，下一代模型需要具备更大规模、更通用、更泛化的知识体系，同时也将具备更复杂更多层次的逻辑推理能力。全世界先进模型竞争的投入门槛，将达到数十亿、数百亿美元的级别。
本次云栖大会上，周靖人宣布，阿里云全面投入升级AI大基建，正在围绕AI时代，树立一个AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系，让数据中心成为一台超级计算机，为每个AI和应用提供高性能、高效的算力服务。
周靖人表示：“云厂商拥有全栈技术储备，并通过基础设施的全面升级，让AI训练、推理、部署和应用整个生命周期变得更高效。”
而在广度上，开源路径下，阿里云通过AI开源社区“魔搭”等来开源,同时降低模型推理的成本,以进一步降低开发者使用模型、使用AI的成本。
事实上，如今，阿里云既有开源大模型，也兼顾闭源大模型。为何区别于国内其他厂商泾渭分明的模型选择，周靖人向记者表示：“从去年开始，我们非常坚定不移地在做开源，这个跟我们本身做云计算初心是密切相关的，我们希望有更多人能够利用开源的能力。比较欣慰地看到，通过一年的努力，模型的生态的的确确超出了我们的预期，整个生态也发展得很好。”
“同时，我们有一些闭源的模型针对企业级的客户，他们有特殊的要求，我们希望为他们提供一个极致的能力。也就是说，我们把选择权给企业。同时，即使开源，我们希望在云平台上提供服务时，也提供极致的性价比。一方面，我们希望生态发展；另一方面，我们还是希望能更有效地服务企业。云上各种各样技术的创新，包括业务的创新、业务的探索，能更有效地发展起来。”
相比技术先进与否，对下游产业中的B端企业而言，它们更聚焦的问题在于，AI能为它们解决什么问题，带来哪些价值？
吴泳铭认为，将是下一个迎来巨变的行业。未来，所有能移动的物体都会变成智能。它可以是工厂里的机械臂、工地上的起重机、仓库里的搬运工、救火现场的消防员，甚至包括家庭里的宠物狗、保姆、助理。
在他看来，未来，工厂中会有很多机器人，并在AI大模型的指挥下生产机器人。“现在城市家庭里有一辆或者两辆车，未来每个家庭可能会有两三个机器人，帮助人们提升生活中的效率。”
宇树科技CEO王兴兴认为，通用人形机器人是目前大模型最好的落地载体，它可以解决AI落地场景的问题。
逐际动力创始人张巍则认为，软件算法的通用性要靠大模型，机器人跟物理世界的通用互要靠人形机器人。
星动创始人陈建宇认为，一两年内就能看到各个行业的早期试用者。但大规模应用、进入家庭还有很长一段距离。他解释，大模型在工业场景渗透会更快，因为边界性很强、做事情相对固定；而生活场景复杂得多，需要机器人有更强的泛化能力。
来自义乌小商品城的玩具外贸商家陈姐，第一次跟随义乌外贸品鉴团探展云栖大会，AI技术也成为她日常和国外客户沟通必不可少的工具。“用AI的翻译软件，我们可以跟客户更好地沟通，把订单快速地完成。另外，例如AI设计，因为我们产品上经常要搞一些创新设计，如果有AI应用，设计也可以更高效、更便捷。”
当前，瓴羊智能科技也在推动AI数智产品跟随客户走向拉美等海外市场。集团副总裁、瓴羊智能科技CEO朋新宇强调，企业必须重视场景，只有通过解构场景、重构业务，才能真正拥抱AI，带来突破性增长。
如何理解并解决企业或者产业应用中的真问题，这是留给大模型上下游企业的挑战，当然，也是机遇。那么，哪些企业对AI大模型的应用有较高的需求？
“从我们客户实际结果来看，我觉得两头是目前行动比较快的。一头是非常技术的，比如互联网行业、金融行业，这些行业是最快能接受的，他们的人才、技术、数据都到了。另外一头非常传统，完全没有。比如说一些制造业，传统的生产制造为主的企业。”朋新宇在接受《每日经济新闻》记者采访时表示，一类是有能力，非常容易接上的企业；一类是没有能力，需要变革的企业。
朋新宇认为，当前，企业接入AI应用，要切小场景、快速场景，AI技术更新迭代快，时间比黄金更贵。