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2024年注定是云计算发展的关键时间节点。
过去两年多时间里，云计算行业被讨论最多的话题就是“降价”，在市场增速放缓，甚至有企业高呼“下云”的背景下，云厂商纷纷打出了“价格牌”，导致整个行业陷入到了“低水平内卷”的境地。
进入2024年后，在大模型的促进下，千行万业的智能化转型愈演愈烈，而云化算力作为灵活高效、性价比极高的算力资源获取方式，正在成为各AI厂商新的算力底座。如果说芯片是智能时代的“石油”，那云化算力就是AI发展的“新能源”。
新旧业态的转变，对云计算的影响绝不仅仅是舆论层面，属于云计算的“黄金时代”或许才刚刚开始。
01 云计算的“第二增长曲线”
生成式AI正在席卷千行万业，想要拿到通往新时代的船票，“上云”可以说是第一选择。生成式AI需要云计算，也为云计算提供了新的驱动力。
直接的例子就是坐上OpenAI“副驾驶”的微软。
4月25日，微软发布了2024财年第三财季的财报，微软云业务的整体收入为351亿美元，同比增长23%；智能云业务部门收入达到267亿美元，同比增长21%，其中Azure和其他云服务的收入增长31%，AI对Azure的收入贡献提升至7%，高于2024财年第二财季的6%和第一财季的3%。
人工智能释放出的增长推动力，让华尔街的分析师们普遍对微软持有乐观态度。券商Wedbush的知名科技分析师Daniel Ives直言：“未来6到12个月内，人工智能用例可能会在整个企业领域呈爆炸式增长。我们将此视为微软的’iPhone时刻’，人工智能将改变微软未来几年的云增长轨迹，我们对此充满信心。”
一个礼拜前结束的WWDC 2024，进一步印证了这样的趋势。
从苹果公布的AI战略来看，全场最大的亮点莫过于和ChatGPT的整合：用户可以呼唤Siri，以及在全系统的写作工具中调用ChatGPT，实现聊天机器人、图像生成等功能，且这些需求会上传到OpenAI的数据中心，在云端完成。也就意味着，AI推理将长期以“云端为主”，至少是三到五年中的常态。
事实上，国内市场也早有准备。
比如华为云在2023年9月上线的昇腾云服务，除了满足基础的AI算力需求，还提供了高效长稳的大模型训练环境和完备的工具链，千亿参数行业模型的端到端开发，从过去的5个月缩短到了1个月。
同样做出选择的还有大模型厂商。有别于2023年初疯狂囤芯片的景象，越来越多的大模型厂商开始在云上训练和推理。比如估值超过25亿美元的MiniMax，没有购买任何GPU，而是以相对便宜的价格租赁云算力。
不只是云厂商和大模型厂商，走在AI第一线的大中型企业，也已经将AI和云作为战略方向。
借用奇瑞汽车股份有限公司副总经理戴闯的说法：“预计未来5年智能网联汽车将超过90%的渗透率，将累计上万PB的数据量。汽车行业的数据价值挖掘不充分，所以奇瑞认为以AI推动的创新是必然之路，基于云服务的自动驾驶数据闭环平台，围绕算力、算法、数据构建了端到端的AI底座。”
如果将资源上云、应用上云看作是云计算的“第一增长曲线”，急剧增长的生成式AI需求，将为云计算带来“第二增长曲线”，在基础资源需求逐渐饱和时，为云计算行业开辟了新的增量市场。
02 云上AI成为“最大公约数”
必须回答的一个问题是：满足算力需求的方式有很多，譬如自建算力中心的方式，为什么大大小小的企业要选择云上AI算力呢？
似乎有必要回顾下互联网的商业简史。
在PC互联网初期，一台服务器就足以撑起一个网站。到了移动互联网时代，智能手机的普及进一步扩充了网民群体，形成了一个又一个月活上亿的超级应用。正是在这一时期，云计算开始走进人们的视线，提供了一种比传统机房更灵活、更弹性的资源获取方式。
移动互联网的商业模式是“以终端为中心”的，智能手机的保有量某种程度上就是移动互联网的上限。而生成式AI的特征是“以智能为中心”，借助自然语言的交互范式，手机、电视、汽车、空调等任何终端都可以是交互入口，算力需求注定会爆炸性增长。
“计算”量的指数级增长，也带来了建设周期、运维、散热等一系列挑战。
以大模型训练为例，通常需要数千张GPU，基于TB级别的数据，耗时几个月进行训练。一旦出现硬件故障、电源中断、数据传输问题，训练过程可能会被打断，导致长时间的等待和之前计算资源的浪费。
无法绕开的还有算力中心的散热问题。AI服务器的功率密度远超通用服务器，单机柜的功耗是过去的6-8倍。在“绿色数据中心”的政策限制下，需要专用的液冷系统进行散热，以降低PUE（能效比）。
两相比较的话，云计算有着近乎“降维打击”的优势。
比如在算力交付方面，华为云芜湖数据中心在全球首创了机房产品化交付模式，将电力、AHU制冷等模块化，把电缆管道预制化，可实现极速交付，并将交付过程中的质量问题降低了90%；在运维层面引入IOT技术，实现了告警秒级上报、故障分钟级定位；在散热方面，华为云首创了云服务感知能效调优技术，AI智能调优精度高达99.5%，可使PUE降低8%到15%……
身为“局内人”的科大讯飞董事长刘庆峰，对此有着深刻认识：“下一步我们还有更多任务要开发，更多算力要用，在我们自己建算力集群之后，我们发现在华为云上做训练推理建设比自己做更轻松、效率更高，更能满足短时瞬间的规模化算力应用之后，释放波峰波谷（减少能耗闲置，算力削峰填谷），对整个行业都是效率最高的。”
大模型及相关应用是迄今为止最复杂的软硬件系统工程，需要系统性创新才能应对。云上AI算力作为一种高效、灵活、可扩展的解决方案，无疑是打破算力瓶颈的最优解，并因此成为产业上下游的共识。
03 下半场将比拼“算力服务”
云计算价值和演进方向的悄然变化，意味着游戏规则也将同步更新：不再是拼价格的“低水平内卷”，而是进入比拼“算力服务”的新赛段。
其中的一个关键赛点在于，能否提供“无处不在”的算力服务以及全栈AI能力。
为何不少企业倾向于自建算力中心，原因之一就是对时延的苛刻要求。大模型训练时常常需要几个TB的数据传输，没有哪家企业甘愿被带宽和时延卡了脖子。况且大模型将有90%以上的算力需求用于推理，如果时延过长，将导致推理过程的延迟，直接影响响应效率和用户体验。
这也就成了云厂商们“卷”的新方向。
譬如6月14日正式开服的华为云华东（芜湖）数据中心，不仅标志着华为云全国存算网布局的全面完成，还画出了一个覆盖华东、华中等算力高地的10ms时延圈，时延圈内的对时延要求非常高的AI推理、电商、游戏等行业，都可以一键接入。
除了在物理上降低时延，通过多级恢复机制、完备的工具链等保障服务的连续性、稳定性，也是保障算力服务“无处不在”的思路。
以昇腾云服务为例，为大模型和AI应用的开发运行提供了资源获取快、模型迁移快、故障修复快等六大AI支撑能力，实现了模型训练一键接入多个算力中心、出现故障可以在10分钟内恢复、推理服务就近接入相应的AI算力中心等服务，保障AI企业在任何地方都能享受即开即用的澎湃算力。
另一个不应忽略的赛点是“解决行业难题”的能力。
拥有全栈AI能力的华为云，可以说是最早给出答案的云厂商之一。
而对于庞大中小企业的需求，华为云的全栈AI能力可提供从云化算力、模型开发、模型托管到生态的全栈服务，提供ModelArts Standard（一站式AI开发服务）、ModelArts Lite（高性价比算力服务）等多种模式，帮助企业实现训推一体。
也就是说，华为云打造的“AI基建“能力覆盖了模型开发的全流程，企业无需投资通用AI技术，省去了在山路上摸爬滚打的时间可以直接上AI高速公路。
简单做个总结的话：相比上一次的红利期，生成式AI浪潮催生出的“蛋糕”更大，对云厂商的筛选也将更为严格。既需要先进的存算网络，有能力保障不断增长的算力需求，也需要在技术和模式上同步创新，真正帮助企业“解难题，做难事”，让AI重塑千行万业。无数个带着问题和需求上云的客户，将加速向技术派云厂商转移。
04 写在最后
回到文初的话题，为什么说云计算的“黄金时代”才刚开始呢？
就现阶段而言，云计算的增长引擎已经从价格渠道逐步向需求驱动、价值驱动转变，势必会倒逼云厂商改变市场策略，将资源投入到核心领域，继而从“低水平内卷”重回理性增长的轨道。
把视角再放长远一些，AI对云计算的“颠覆”才露出冰山一角，过去的云服务是以功能为中心的，譬如CRM、客服系统、OA等等。未来将是以场景为中心，基于大模型的能力，打破功能上的边界，深入场景解决问题。彼时，云计算将渐渐剥离资源属性，成为智能世界的“底层系统”。
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