来源： @首席数智官
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今天我们要给你讲的是：通义千问火爆全网后，为什么阿里云产品反而大降价？
「面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。未来，阿里巴巴所有产品都将接入『通义千问』大模型，进行全面改造。」
这是阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在4月11日阿里云北京云峰会现场演讲时的重磅发布。
自ChatGPT之后，全世界都见识到了通用AI大模型的强大能力。「阿里版GPT」——通义千问4月7日仅仅上线邀测，便引发了外界的强烈关注。
从技术层面来看，大模型是一场「AI+云计算」的全方位竞争，是一个囊括底层庞大算力、网络、大数据、机器学习等诸多领域的复杂系统性工程。
这种门槛，注定了大模型是一场「巨头的游戏」。
但是，如果仅有个别巨头参与，AI大模型必然不会受到今天的瞩目。「生态」永远是巨头们最值得探索的命题。
ChatGPT和Midjourney的成功，除了产品本身的能力之外，依靠的正是海量用户持续对其能力的挖掘与释放。
如何拉拢更多开发者与合作伙伴一起，打造未来通用大模型下的新AI生态，是阿里云和通义千问必须回答的思考题。
对此，张勇给出的答案是：算力普惠、AI普及。
北京云峰会当天，阿里云智能CTO周靖人发布了ECS企业级通用算力型U实例，价格对比上一代主售实例最高可下降40%；同时推出对象存储预留空间产品，价格最多可降70%。
同时，阿里云还面向开发者推出了「飞天免费试用计划」，开放全栈云产品体验。首批推出50多款核心产品免费试用，时长最多可达3个月。
此外，周靖人还宣布未来将面向外部企业开放通义千问的能力，帮助企业打造自己的专属大模型！
也就是说，阿里云为开发者提供了一个低门槛使用AI大模型和云产品的方式。
值得我们关注的是：AI大模型与中小微企业之间的距离，在ChatGPT发布之后的百余天时间里，第一次变得如此触手可及。
01 大模型背后的云计算
显而易见，自去年底ChatGPT的旋风席卷全球之后，2023年已事实上成了「AI大模型元年」。
3月，百度率先发布AI大模型产品文心一言；随后，国内大模型创业浪潮迭起，王慧文、蓝振忠、周伯文、李开复、李志飞、王小川等多位AI领域大咖入场大模型创业；进入4月，阿里、华为、360、昆仑万维、商汤科技的大模型产品更是扎堆对外亮相。
大模型的成功背后，云厂商的重要作用不言而喻。
无论是去年爆红的ChatGPT，还是今天的通义千问，背后依靠的分别是微软Azure和阿里云——算力、数据、存储、网络等一整套完整云计算基础设施的支持。
一个客观的事实是，在国家倡导发展数字经济、以及各行业企业数字化转型需求持续爆发的宏观背景下，云计算已经成为数字时代的创新引擎，被越来越多的企业与开发者接受。
根据2022年Gartner发布的数据显示，2021年中国公有云消费为33.57亿美元，比2020年增长了51%。预计到2026年该数字将达到109.91亿美元。
与市场规模数据相互印证的，是云厂商对客户的实际体感。
在阿里云智能CTO周靖人的观察中，云计算产品正在不断完善，越来越能够满足不同行业不同场景的客户需求，真正解决各业务场景的实际问题。
「以往各行业企业都是『线下业务上云』。而今天，越来越多的企业开始选择直接在云上进行云原生开发。」
而人工智能大模型，正诞生于云计算。云计算为AI的模型训练与模型推理提供了必备的IT基础设施及所需要的算力。
以通义千问为例：早在2019年，阿里达摩院就依靠阿里云的算力支撑进行通义大模型研发，并曾陆续发布了通义M6、通义AliceMind、通义视觉等多个「通义家族」预训练模型，目前已应用到200多个业务场景。
例如当钉钉接入接入通义千问后，钉钉可以自动生成工作方案，也可以在会议纪要后自动生成总结和待办事项，还能拍一张功能草图自动生成小程序等。
如果按照张勇所言，「面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级」，那么如今通用人工智能的大爆发，必将进一步引爆各业务场景数字化对云计算的需求。
但与大模型的巨大需求缺口对应的，是其训练所需云计算资源的高额成本。据媒体披露，几年前OpenAI的GPT 3模型训练，就耗费了大约1200万美元。
事实上，「成本」一直都是企业IT建设的重点考量指标，尤其对中小企业与开发者而言更是如此。
阿里云弹性计算总经理张献涛在接受自媒体首席数智官访谈时表示，与以往需要进行「科普教育」不同，今天绝大多数中小微企业与开发者们对云计算的认知已非常深刻，但让其上云依旧会犹豫。
「尽管我们的云产品并不贵，但对部分中小微企业而言，与能够计算固定资产与折旧的服务器采买相比，云计算的使用成本还是比较高。我们希望弥合这个鸿沟，让开发者们使用云计算不再犹豫。」张献涛直言。
02 算力普惠，AI普及
早在1960年，杰罗姆·麦卡锡就在其《基础营销》一书中提出了营销领域划时代的「4P理论」，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、促销（Promotion）。
一种观点认为，面对具有绝对竞争力的定价时，另外3个要素可以直接忽略。
回顾阿里云近10年的价格变化不难发现，阿里云对这一观点笃信不疑。
过去10年，阿里云几乎每年都会连续多次下调产品价格。翻看阿里2016年财报，阿里云曾经年内连续17次降价；去年11月，阿里云函数计算FC及vCPU等多款产品降价，最高降幅接近40%。
据张勇透露，2013年至今，阿里云提供的算力成本下降了80%，存储成本下降近90%。
持续不断的降价，意味着中小微企业与开发者们的上云成本更低，也是阿里云坚持追求「让计算成为公共服务」最直接有效的手段。
作为阿里云CEO，张勇对未来10年阿里云的战略定位简单而直接，核心就两件事：让算力更普惠、让AI更普及。
首先是算力普惠。
4月11日北京云峰会当天，阿里云推出了新款通用算力型ECS云服务器Universal实例（简称U实例）。
这是一款更接近云计算终极形态的算力产品，进一步屏蔽了传统IT的硬件参数，让数据中心真正成为一台超级计算机，为中小企业和开发者提供普惠的算力。
新款ECS云服务器U实例整合了多种云服务器规格，无需进行复杂的资源配置，售价相比上一代主售实例降幅最高可达40%，更适合Web应用及网站、企业办公类应用、离线数据分析、中小型数据库等典型应用场景，具备与其他同类产品一致的稳定性和用户体验。
除U实例外，用户还可通过预留云上存储空间和锁定购买时长，来获得更低的长期存储成本。
此次新发布的对象存储预留空间产品OSS-RC，用户购买1TB/年、1PB/年的存储费用相比按量付费分别下降量36%和50%；若选择无地域属性预留空间，10TB/年、1PB/年的存储费用分别可下降64%和70%，更适用于互联网音视频、云相册、数据备份等多种业务场景下的数据存储与管理。
大幅降价和开放核心产品的免费试用，无疑将推动产业进一步从传统IT向云计算转移。
目前，中国IT市场的云计算渗透率不到15%，中国数据中心的CPU利用率仅为10%左右。云计算可以大幅提升计算资源的利用率，云数据中心内的CPU平均利用率，可以达到传统数据中心的5倍以上。
其次是AI普及。
数字化时代，无数「数字原生企业」长在云计算平台上；随着AIGC带来的智能化浪潮，AI也会在云计算平台上实现大规模普及。
而云计算平台可提供超大规模智能算力、机器学习平台、丰富的开源模型和便捷的API接口，让企业的AI训练和推理更便捷。
峰会现场，张勇宣布未来阿里巴巴所有产品都将接入大模型，全面升级。
他表示，要建设全新的AI开放生态，需要从阿里内部开始。
目前，钉钉、天猫精灵已经在测试接入大模型，钉钉能实现自动写工作方案、生成应用等功能；天猫精灵接入通义千问后显著提升了智能化水平。
此外，阿里云还将面向企业提供更普惠的AI基础设施和大模型能力，开放通义千问接口，未来每一个企业都可以通过阿里云调用通义千问的全部能力，也可以结合企业自己的行业知识和应用场景，训练自己的企业大模型。
比如，每个企业都可以有自己的智能客服、智能导购、智能语音助手、文案助手、AI设计师、自动驾驶模型等。
张勇直言，云计算是AI大规模普及的最佳方式。
「未来，我们希望在阿里云上训练一个模型的成本，能够降低到现在的十分之一，甚至是百分之一。即使是中小企业，也能通过云平台获得AI大模型的能力和服务。」
03 开发者们的曙光
阿里云开放通义千问大模型以及云产品的大幅度降价，说明了阿里云希望围绕通义千问打造自身「AI+云计算」生态的战略意图。
但站在中小微企业与开发者的视角，阿里云的算力普惠与AI普及，无疑让他们在云上创新拥有更多可能。
回顾阿里云的发展历史，作为中国最大的云计算厂商，在2009年公司成立之初，阿里云就基于对未来网络、数据和算力的趋势判断，确立了「让计算成为一种公共服务」的使命。
2009年至今的10余年，阿里云自研核心技术，全面服务中国产业数字化进程。企业从过去购买计算机，到云计算时代按需购买算力就能创业。这种变化带来的是巨大的效率提升。
而伴随IT技术从信息化到数字化的进步，各行业企业在云上对全生产要素数字化需求全面爆发，数字经济开始起步与腾飞。
不夸张的说，中国移动互联网的发展基本在阿里云上发生。更准确一点，是这些云上的开发者在推动中国互联网的发展与创新。
据周靖人介绍，目前阿里云累计已有超过1000万名开发者。而且开发者社区的规模还在持续增加。
事实上，开发者一直都是阿里云最重视的用户群体。如何为开发者提供更易用、稳定、实惠、高效的云服务，一直是阿里云在攻克的方向。
例如在北京云峰会上，除了U实例和对象存储空间的降价，帮助用户优化成本外，阿里云还特意面向开发者群体推出「飞天免费试用计划」，提供包括ECS、数据库PolarDB、机器学习PAI等在内50款云产品的免费试用，时长支持1个月、3个月到长期免费。
该计划能够支持开发者构建包括在线、大数据类、AI等不同类型应用，并且支持Serverless的开发模式。同时还提供完备的产品文档、一键部署的技术解决方案、1000多门免费课程，让开发者「零门槛」体验云服务。
值得一提的是，为了进一步降低开发者在云上的开发门槛，近几年，阿里云持续加强Serverless与低代码、无代码技术的推进，引导开发者进行组装式开发，让非技术人员也可以参与到开发中来，成为云端开发者。
由于Serverless的持续推进，与过去相比，今天的软件研发范式正在发生巨大变革。软件架构从原来的主机架构迁移到Serverless架构，开发者们只需要开发业务逻辑，不再需要关心运维问题。
此外，Serverless架构可以降低软件开发门槛，提供更多的预制模块，大幅提高软件生产效率。
以高德地图为例，得益于 Serverless 的零运维特性，客户端开发人员可独立开发和发布卡片、气泡等精准服务，使用函数计算实现多变的业务逻辑。这些后端服务又能沉淀为可复用业务模块，支持独立迭代，风险大幅降低。
目前，高德采用组装式开发模式构建的新平台已承载100%的生产流量，业务规模达到百万QPS。功能交付时间从天缩短至小时，整体成本降低了38%。
04 每个业务都值得用大模型重做一遍
统揽全球云计算市场，一个严峻的现实是，云厂商们普遍遭遇了增长乏力的困局。
例如海外三大云计算巨头AWS、Azure、和谷歌云，2022年四季度的营收增速环比分别下降了7.3%、4.0%和5.6%；
研究机构TrendForce今年2月也发布预警称，AWS、Azure、谷歌云和META四家云厂商的服务器采购量可能将从年增6.9%放缓至4.4%。
而AI大模型的出现，有望改变云厂商增长放缓的现状，打开新的增量市场。
阿里云对大模型和云计算关系的理解，并不仅限于云计算是支撑AI模型训练的算力基础设施，而是从整个云计算架构层面，对大模型和云计算进行了全新的定义。
去年11月，阿里云在云栖大会上首次提出了「MaaS」（Model-as-a-service ，模型即服务）概念。
而在4月11日北京云峰会上，MaaS理念再次被提及，「IaaS-PaaS-MaaS」的三层云计算架构也逐渐清晰，定义了新时代云计算的标准技术体系。
根据周靖人的观点，MaaS的核心就是要把大模型作为今天数字化的重要生产工具，通过云计算对大模型整个生命周期（模型研发，数据清洗，模型训练，测试等等）的支撑，让终端用户直接使用大模型产生业务价值，或者基于模型进行二次开发，解决各行业一系列问题。
「智能化时代，所有公司都在同一起跑线，各类业务都值得用AI大模型重做一遍。」是张勇在峰会上反复强调的论调。
据阿里云智能首席商业官蔡英华介绍，无论是星巴克这种头部消费品品牌，还是山东能源这种传统能源巨头，都在基于阿里云云智一体进行高效的企业经营和管理协同。
而在阿里云的技术普惠，一些中小企业也显出了更大的活力。
例如一家福建晋江冻干水果生产商「有零有食」。据公司CEO陈世伟介绍，以往公司内部经常面临沟通效率低、设备巡检任务重、上下游协同流程繁琐、任务跟踪难等问题。
而就是这样一家和其他4800万一样「没钱没技术」的中小企业，一位不懂技术的员工通过钉钉低代码搭建了公司信息化系统、服务商管理系统等，实现了可视化运输、订单管理，链接多方供应商，解决了上下游协同问题，订单整个成本降低50%，为公司每年省上百万费用。
从上述案例可以看出，基于「AI+云计算」的云智一体趋势，下一代的企业都将是基于云计算的智能原生企业，而云计算是智能化普及的唯一方式。
去年，阿里云的战略重点是回归技术本质；今年阿里云的战略重点聚焦算力普惠、AI普及。这种稳扎稳打的策略，有望成为阿里云抢跑智能云时代的基石，进一步夯实其在云市场的主导地位。
AI大模型+云计算，This is beginning.
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