實際上，人工智能作為計算密集型技術一直以來都是云廠商重要布局方向。微軟CEO納德拉在2015年致員工的公開信中已提及“建設智能云平臺”，阿里云和百度云2019年紛紛戰略升級為阿里云智能和百度智能云，以人工智能帶動云擴張和鞏固云地盤早已成為云計算產業共識。
盤點：云大廠人工智能
亞馬遜和微軟占據全球公有云市場超50%份額，阿里和華為是中國公有云Top 2.百度長期保持中國AI公有云第一(第二和第三分別為阿里和華為)。因此，本次聚焦這五家云廠商。
(來源：官網資料整理)
一、機器學習平臺成為標配
覆蓋數據清洗、數據標注、模型構建、模型訓練、模型部署、模型調優等全鏈路服務的一站式機器學習平臺已成為云廠商必選項，如Amazon SageMaker、Azure機器學習、阿里云PAI、華為云ModelArts和百度云飛槳 BML。圍繞機器學習平臺，五家廠商在人力數據標注、數據集、預配置環境、彈性推理加速、軟硬一體等方面各騁所長，盡力提升客戶體驗。
1. AWS、阿里云和百度云提供數據標注人力外包：此舉將云的邊界拓展至“人力即服務”，充分體現XaaS“一切皆服務”理念。其中，AWS依托亞馬遜眾包平臺Mechanical Turk;阿里云2019年開創“AI扶貧”新模式，免費培訓貧困群體(特別是女性)成為數據標注師;百度云與多地政府合作，已在山西太原和臨汾、山東濟南、重慶奉節、四川達州、甘肅酒泉、江西新余、浙江麗水、廣東清遠等建有專業數據標注基地。
2. 微軟Azure提供開放數據集：近期出圈的大模型再次印證數據是人工智能效果決定因素。微軟當前已開放運輸、健康和基因組學、勞動力和經濟、人口和安全等多個專業數據集和新聞資訊等常用數據集，助力提高機器學習模型準確性。
3. AWS和Azure提供預配置環境：如Amazon DL AMI/DL 容器和Azure數據科學虛擬機，預置多種機器學習/深度學習開發框架和工具，加速安裝、配置、測試和運行。
4. AWS和阿里云提供彈性推理加速：Amazon EI和阿里云EAIS允許在云服務器實例中按需靈活添加適量GPU加速資源，支持TensorFlow、Apache MXNet、PyTorch和ONNX等機器學習/深度學習框架，可降低50%～75%推理成本。
5. 百度云提供開箱即用飛槳一體機：貼合中國企業資產顯性化偏好與屬地化要求。
二、人工智能服務極其豐富
五家云廠商均提供語言認知(如識別文本情緒、提取文本見解等)，語音認知(如語音文字互轉、語音翻譯等)，視覺認知(如識別與分析圖像和視頻中的內容等)以及個性推薦、內容審查、聊天機器人等產品，這些已成為最基本的人工智能服務。特色服務方面，Azure經Bing實踐，語義搜索能力比較突出;AWS關注支付安全，提供Amazon Fraud Detector偵測線上欺詐;此外，AWS和Azure均提供編程助手，如Amazon CodeWhisperer和Azure OpenAI Codex;AWS和阿里云則分別通過Amazon Forecast和優化求解器，助力各行業科學預測與合理規劃。
三、 大模型服務正陸續上線
除微軟Azure和百度云已分別上線OpenAI服務和文心系列模型與應用外，AWS近日發布Amazon Titan基礎模型，并開放Amazon Bedrock有限預覽。Amazon Bedrock允許用戶通過API 訪問來自 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和亞馬遜等多家廠商的基礎模型。此外，阿里云已將語言模型AliceMind和多模態模型M6整合為通義大模型并發布“通義千問”，華為云則擁有盤古大模型并在多垂直領域落地，相信之后會陸續以API形式輸出大模型能力。
趨勢：大模型成為
由盤點可知，國內外頭部云廠商人工智能技術積累深厚扎實，產品能力一應俱全，并正基于大模型加速服務創新，而這一切，是因為他們均深刻認識到人工智能，特別是大模型，正成為云廠商最核心的競爭力與最關鍵的增長抓手。
一、大模型打開公有云空間
相較于其他人工智能應用，大模型更需大規模并行計算支撐。與私有云相比，公有云更能發揮超大規模計算集群的彈性計算能力，更適合大模型商用部署。而且，即使客戶選擇私有化部署專屬大模型，以公有云承載的效果、效率和成本等也會優于私有云。
二、大模型提振互聯網行業
阿里正著手將大模型能力推廣至釘釘、天貓精靈、淘寶、天貓、高德、夸克、優酷等全系業務，可能帶動更多互聯網企業以大模型全面重構應用與業務，為此前受互聯網行業萎靡影響而增速放緩的公有云廠商注入新動力。
三、大模型決定政企競爭力
云廠商在政企項目中多因高度定制化致使利潤微薄甚至常年虧損，而大模型意味著，面對千人千面的“融AI”項目，無需從頭整理數據和訓練模型，大幅降低定制化投入;此外，大模型對代碼編寫的巨大幫助可顯著降低各類軟件開發難度與成本。因此，大模型將幫助云廠商在政企競爭中占據上風。
啟示：云計算必須
Gartner在2022年預測，2025年企業研發的新應用中70%將集成人工智能模型，如今在大模型驅動下，我們認為時間節點和比例必會提前與提高。智能時代，云廠商的智算資源與效率、人工智能產品和解決方案等或將成為客戶上云最重要的考量因素，云計算轉向云智能刻不容緩。
