吴泳铭给阿里云的手术，动了一半

异想Pro

1天前

刚刚打破了连续7个季度增长不超过5%低迷纪录的阿里云，又面临着高速路上换轮子的下一站难题。用降价手段还能拉动多少公有云的份额增长？在海内外的“AI怀疑论”面前，如何平衡新的投入产出比？如何将汽车、机器人、电商等新行业融入AI云的大盘，吴泳铭还有许多工作要完成。

刚刚打破了连续7个季度增长不超过5%低迷纪录的阿里云，又面临着高速路上换轮子的下一站难题。用降价手段还能拉动多少公有云的份额增长？在海内外的“AI怀疑论”面前，如何平衡新的投入产出比？如何将汽车、机器人、电商等新行业融入AI云的大盘，吴泳铭还有许多工作要完成。‍

作者 | 赵小天

编辑 | 李不清

图片来源|视觉中国

9月19日，云栖大会又在杭州拉开了帷幕。作为阿里云的年度硬核技术“秀场”，AI仍是绝对的关键词。

吴泳铭今年的心情，或许好了一点。

去年云栖大会时，阿里云正被一团阴沉的黑云笼罩。张勇卸任后，灵魂人物缺位，团队士气低迷。截至今年5月，阿里云财报营收连续7个季度增长不足5%。

吴泳铭接任阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO，成为话事人后，今年初为阿里云定下了“AI驱动，公有云优先”的目标。结合投资与战略布局，阿里云的生态系伙伴肉眼可见地，变得更加庞大。在8月公布的最新一季财报中，阿里云终于完成了超过6%的增长，可算初步走出了风暴眼。

不过，阿里云还远没到能真正松一口气的时候。

阿里大模型又又又降价了

会后交流中，阿里云智能CTO周靖人说：“今天我们的模型生态，已经发展到全球第二，仅次于Llama（Meta主力大模型）。”

如果说去年阿里云的KPI是拉科技公司“上云”，今年吴泳铭在开幕演讲中，提出了一个更为宏大的“用AI重构物理世界”的概念。同时，阿里云的“豪华朋友圈”们：阶跃星辰、月之暗面、生数科技，小鹏汽车等公司，成为了大会主角。

看起来，阿里云的朋友变多了，但其面临的竞争局面也更加复杂了。

一方面，阿里云的公有云营收虽在增长，但市场份额和渗透率不尽人意。作为公有云的最大客群，互联网、科技行业已连续数年采购意愿不足。

另一方面，阿里需要用利润换空间的同时，业内对AI要“高举高打”的行业共识正被打破，海内外投资热情出现降温苗头，“AI怀疑论”甚嚣尘上。科技巨头陆续收紧AI投入，也给阿里云的排兵布阵、财务运作、AI落地场景提出了更大挑战。

要打破僵局，阿里云仍需仰赖天然适合生成式AI的公有云，并推动汽车、零售、机器人等更多行业参与共建。

而排在这一切事务前面的，还有阿里云最迫切的任务：增长，增长，增长。

重重左右互搏中，吴泳铭要带领阿里云，完成高速换轮胎的极限任务。用他的话说：“新技术在早期会被怀疑，但是迟疑就会错过。”

年初，蔡崇信、吴泳铭在阿里内部明确战略：非核心业务各自剥离，自负盈亏，不可贴着主营业务输血。阿里云的核心目标也变成了扭亏为盈，放弃利润低、人力成本高、账期长的大型集成项目。

而彼时，阿里云面临的局面已极为不利。

2023年，IDC数据显示：中国公有云市场增速跌至历史最低点，上半年同比仅增长14.7%，低于全球19.1%的增速。阿里云公有云（IaaS）的市场份额也首次跌破了30%关口，从2021年上半年的37.8%下滑至29.9%。

与之相对，华为云、天翼云等混合云、私有云厂商份额却持续抬升。其原因在于，能拿出更多IT支出预算的政企行业，更看重混合云、私有云的安全性。

为挽救市场份额，阿里云在握紧科技企业的同时，也力图撬动传统企业，提升渗透率。

2023年4月，阿里云率先发起价格战，将核心产品降价15%到50%。2024年2月底，阿里云再将100多款、500多种规格的核心产品平均降价超20%，最高超过50%。

今年5月，阿里云宣布通义千问GPT-4级主力模型Qwen-Long，API输入价格从0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97%。

本次大会上，阿里云百炼平台上的三款通义千问主力模型再次杀到“地板价”：Qwen-Turbo价格直降85%，低至百万tokens 0.3元，Qwen-Plus和Qwen-Max分别再降价80%和50%。

转换思路、瞄准利润后，阿里云开始扭亏为盈。8月15日，阿里云在最新季报中营收增长6%，其中AI相关产品收入实现三位数增长，公有云业务实现两位数增长。同时，经调利润同比增长155%。

财报还披露了一个关键数据：阿里云外部收入（不含阿里关联公司用云收入）同比增长也达到了6%。换句话说，阿里云正在摆脱阿里集团的主干输血。

面对“降价是否是市场真正所需”的疑问，阿里云方面表示：目前的价格还远没到嫌“降得多”的时候。

“今天的价格相对未来庞大的应用来说，还太贵了。”周靖人不认可“价格战”的说法，“我们（降价）的目的不完全是从业务增长方面。希望模型的能力能让大家用得起，激发更多产业级的创新。”

绝望之谷，还是开悟之坡？

“生成式AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级App，而是接管数字世界，改变物理世界。”吴泳铭在开幕演讲中说。

从2023年的“百模大战”，争先做“AI助手”，一股脑把各项AI武艺塞进自家App；短短一年后，超级App便开始被“嫌弃”，或许源于过去一年来，AI原生应用进入到了增长乏力阶段，用户留存率走低，“杀手级”应用看上去更是遥遥无期。

在云栖大会的三个展馆中，“人工智能区”里阿里旗下“通义家族”是毫无疑问的C位，阿里投资版图中的智谱AI、月之暗面、百川智能、零一万物“四小龙”占据了中央展区。观众排队试听墙上的AI音乐，试戴AR眼镜，用力把用3D打印机打出的空心“篮球”拍向地面。

在“前沿应用展区”，由宇树科技、银河通用等14家企业组成的人形机器人阵列站在了最显眼的位置。

不过它们大多被固定在原地，偶尔挥挥双臂，展现抓取能力，少有能行走自如的。这些机器人大多集中在制造业、文旅、教育等场景，也出现了针对C端市场的养老、护理场景的仿真机器人，身着白衫格子裙套装，“人脸”仿真感极强，时不时还会眨眼。

不过，在AI技术狂飙两年的“教育”下，普通用户对生成式AI应用的热情大不如前，跃跃欲试的询问和试用者寥寥，会场中也多是针对垂直企业服务的能力展示。一位路过的观众向同行者抱怨，“以后看到的都是AI生成的文字多糟糕啊。”

而卡在高昂投入和遥远商业化之间的云厂商们，此刻也正站在从绝望之谷，走向开悟之坡的寂寞前夜。

“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、数百亿美金的级别。”吴泳铭在演讲中说。

一方面，阿里云还在继续建筑高墙。从去年底到今年初，阿里用激进的投资表明决心，一口气将月之暗面、 MiniMax、智谱AI、百川智能、零一万物、阶跃星辰等明星“全家桶”收入囊中。

同时，阿里云也要考虑损益比。这些公司既接受阿里云的投资，也是云的采购方。

某VC资深合伙人透露，今年2月，月之暗面以15亿美元的投前估值，拿下了8亿美元投资，其中绝大部分来自阿里。“8亿美元并非全是现金。实际出资金额不到6亿，其中很大部分是以阿里云的算力结算。”

在云栖大会的圆桌论坛环节，阿里“朋友圈”成员阶跃星辰、月之暗面、生数科技公司代表分别发言，他们代表着当下生成式AI的三条火热赛道，以及最有望实现商业化的落地前哨。

其中，阶跃星辰于今年6月刚刚进入阿里的射程。其被曝在进行一轮估值20亿美元的新融资，阿里正在投资者名单之中。

阶跃星辰创始人姜大昕表示，自己是Scaling Law（尺度定律）的信徒。他认为，前不久Open AI 发布的“o1模型”从技术上带来了一个新的Scaling Law范式，在 RL （强化学习）上，代表着通用性和泛化性上了一个大的台阶，且仅仅是一个开端。

成立不久的阶跃星辰也是如今市面上为数不多，坚定“烧钱”投入做万亿级参数基础大模型的创企。“我们内部也有调侃‘讲卡伤感情，没卡没感情’，后面又加了一句‘用卡费感情’。但如果我们所要追求的目标就是AGI的话，你付出再多也还是要坚持下去。”姜大昕说。

月之暗面则是AI应用层的明星。QuestMobile最新数据显示，截至今年7月，Kimi月活达625万，仅次于字节跳动的豆包、百度的文小言。

“清华系”创企生数科技是时下最火热的文生视频代表，其在7月发布的文生视频模型Vidu，对外号称已可媲美Sora。

三位大模型公司的管理者对于AGI的看法，仍不约而同地抱以乐观。

“（大模型）进展曲线是越来越陡的”，清华大学人工智能研究院副院长、生数科技首席科学家朱军认为ChatGPT o1新模型的发布，代表着一个显著的质变。“o1在AGI分级的L2（可做复杂问题深度思考的推理）的narrow（特定）场景下，已经实现了人类能达到的很高阶的智能水平。从narrow到general的跃迁，相信速度会很快。”

“接下来最重要的，可能是开放性的强化学习，比如说你在产品上跟用户交互，在一个真实的环境里面完成任务，然后自己去进化。o1一定程度上说明这个方向有比之前更强的确定性，也是AGI路上现在唯一的一个重要问题了。”月之暗面创始人杨植麟也认同，o1 的发布提升了AI上限，对创企来说存在突破性新机会。

AI退烧后的新战场

虽然阿里云短期已通过增长驶离了危险区，但从长期来看要想收复失地，降价大法不是百试百灵。阿里云还要回到技术、服务的路线中去。

不过从通用算力来看，阿里云为头部大模型公司提供的支撑仍然是行业的稀缺品。

姜大昕在云栖大会上表示：“算法、算力、数据连锁铁三角的关系没有改变。在推理侧，对计算的需求量是成倍的提升……我们听说OpenAI在训练Strawberry模型时用了上万张H100（英伟达芯片）。训练了几个月，现在还是o1的preview，训练代价是非常高的。如果我们追求的是一个通用的，有泛化能力的推理模型，训练所需要的计算量并不小。”

另一方面，单纯提供GPU层面的“裸算力”已不能满足大模型公司的需求。应用开发者更希望云厂商能从训练、推理等更高维度，帮助优化模型。

杨植麟表示：“最近AI公司不光在做Scaling，很多进展来自于后训练的算法优化、数据优化。这些优化周期会更短，也会导致整体AI发展节奏进一步加快。”

而新行业中的大模型算力与优化需求，也在打开新的想象力蓝海。

云栖大会上，何小鹏驾驶着“全球首款AI汽车”P7亮相。他表示，P7的自动驾驶解决方案，同样遵循了Scaling Law。小鹏汽车2022年携手阿里云，在乌兰察布建成中国最大的自动驾驶智算中心，将训练效率提升了超600倍。

今年5月，小鹏汽车端到端自动驾驶在全国范围内落地。业界普遍认为，上亿元投入仅是智驾算力的入场券。小鹏汽车宣布每年将投入35亿元用于研发，其中7亿元用于算力训练——而阿里云也将从中分得一块丰厚的蛋糕。

不过，在需求仍在密集爆发的同时，阿里云也需要权衡海内外AI开始降温的风险，保持更安全的ROI产出比。

今年8月，谷歌前CEO埃里克·施密特在一场与斯坦福学生的闭门交流会上，发表了一番震惊四座的演讲。他表示，AI要继续提高效率，动用的芯片、电费等成本极其高昂，商业化遥遥无期。他以OpenAI的“星际之门”举例，表示萨姆·奥特曼说需要1000亿美元，实际3000亿美元都不够用，融资大量都要用于水电资源的消耗。

而近期，ChatGPT 5的“难产”，英伟达股价的下挫，也都被业内解读为AI发展进入瓶颈期的指征。

近日，在一份红杉资本出具的报告中指出：AI产业泡沫正在加剧，未来年营收超过6000亿美元的巨头，才有能力支付数据中心、GPU等基础设施费用。这或与他们能够获得的商业收入，将完全不成正比。

与此同时，大模型新的训练与推理周期正在到来，行业已在酝酿更为剧烈的算力焦虑。

在会后交流中，面对这个难以忽视的行业瓶颈，周靖人的回答四平八稳：“如何有效把算力利用好，仍然是整个行业需要去解决的一个问题。一方面，我们要把好钢用在刀刃上，哪一部分持续去做Scaling Law，能够达到更好的return，还是通过RL（强化学习）方式能够进一步提升模型对于人类问题的解答，这些当前还没有定论。每个技术团队都在做各个方面的探索。”