生成式AI大模型或将撼动云服务市场格局

2023-04-27 10:42

随着ChatGPT、GPT-4、BARD等生成式AI大模型的爆火，云服务商围绕生成式AI的竞争日趋激烈。

微软将Azure的企业级功能与OpenAI的生成式AI模型功能相结合，发布了Azure OpenAI服务；
紧随其后，谷歌开放了AI大模型PaLM的API，并在谷歌企业级线上协作平台Google Workspace中引入了生成式AI功能。
近日，亚马逊云科技也推出了一项名为Amazon Bedrock的生成式AI云托管服务，用户可以通过API访问AI21Labs、Anthropic和Stability AI等AI初创公司的预训练基础模型，还提供对亚马逊云科技开发的基础模型系列Amazon Titan FMs的独家访问。
国内云服务厂商如：百度、阿里、京东、360等，也都密集宣布AI大模型技术进展以及类ChatGPT项目计划。
事实上，在这场由ChatGPT掀起的巨大声浪中，云计算扮演着十分重要的角色。
比如，ChatGPT的模型训练需要大量的数据资源和计算资源，云计算则为模型的开发和运行提供了强大的技术基础，这或许也是国内外众多云厂商选择跟进ChatGPT的原因所在。
随着云厂商们加速对ChatGPT的布局，未来云计算市场的竞争格局是否会被重新改写呢？
01 云服务商为何抢占生成式AI模型？
众所周知，以ChatGPT为代表的生成式AI技术十分耗钱，背后需要依靠强大的AI模型和海量数据，其所需要的云服务算力成本十分庞大。
以ChatGPT为例，据SimilarWeb数据，2023年1月ChatGPT官网总访问量为6.16亿次；据《Fortune》杂志，每次用户与ChatGPT互动，产生的算力云服务成本约0.01美元，如果使用总投资30.2亿元、算力500P的数据中心来支撑ChatGPT的运行，至少需要7-8个这样的数据中心，基础设施的投入都是以百亿计的。
但对于参与其中的微软、谷歌、亚马逊云科技、百度、阿里等厂商而言，其资金实力雄厚，足以覆盖投入大模型训练的云基建建设成本。
且随着未来大模型训练成本的进一步降低，云服务商也有其自身的优势。
相较于成本问题，生成式AI技术带来的前景不可小觑。
首先，AI大模型训练会为云厂商贡献大量的直接营收。
目前，云服务商的增速下降已经是摆在“明面上的事情了&rdqu

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