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緊抓西方雲端巨頭還沒站穩的市場,百度、阿里巴巴、騰訊的生成式 AI 大戰怎麼打?

自微軟、Google 等雲端巨頭開打「生成式 AI 之戰」,各界都在關注雲端市場還可以如何突破現狀。與此同時,中國雲端業者,包括阿里雲、騰訊雲以及百度各自有何策略?因應生成式 AI 浪潮,他們看見了哪些新商機與成長機會?

調研機構 IDC 近期公布「中國公有雲服務市場(2022 下半年)跟蹤」,報告顯示,2022 年下半中國公有雲服務整體市場規模(IaaS/PaaS/SaaS)達到 188.4 億美元,增長 24.5%,低於市場此前預期的 30%,主要原因出在持續 3 年的疫情,這不但讓公有雲客戶縮減支出,雲廠商亦縮減了投資預算,使得整體市場增速低於預期。

這也與全球雲端市場的趨勢相當。由於多數公司因經濟不確定性削減成本,導致雲端成本支出縮減,再加之美金強勢、中國市場疲軟等因素,2022 年全球雲端市場成長年增僅 21%,低於 2021 年的 36%,過去數年來華麗成長的雲端市場,正在明顯放緩增長力道。

因此以微軟為首,其他還包括 Google、AWS 等各大雲端業者,都將下波市場成長機會押注在生成式 AI 領域,在中國市場亦然。

♦ 延伸閱讀:隱藏在 AI 戰場之下的雲端爭霸賽!AWS、微軟、Google 如何在緊縮市場中穩住腳步避免地位洗牌?

首先是百度端出了「文心一言」,雖然百度號稱要挑戰 ChatGPT,然因服務仍有諸多不成熟處,在發表會後,僅得到了國內一系列諸如「全程 PPT」、「沒現場演示?」、「就這?」等無情評論,股價更是下跌近 10%。不過,就如同百度董事長暨執行長李彥宏所說,「我自己體驗到文心一言的能力,不是完美。但是為什麼今天要發布?因為有市場需求。

即便 ChatGPT、GPT-4 等在全球引起巨大的生成式 AI 旋風,但就如李彥宏指出的,OpenAI 不開放中國地區註冊,市場的需求與空白等同沒有人補上。而對於中國科技業者而言,即便產品還不盡如人意,只要一得到使用者的反饋,能力上,很快就會以驚人的迭代速度追上,因此不僅百度,包括阿里、騰訊、商湯等,都在尋求透過生成式 AI 來追求市場突破。

阿里雲:在全球雲端市場市占穩穩,下一步坐穩亞太市場老大哥之位

鏡頭轉到在全球市場擁有一席之地的阿里雲。根據 IT 研究公司 Synergy Research Group 數據,2022 年第四季阿里巴巴佔據了全球雲端市場 5% 市場,相較去年同期下降 1%,但基本上與過去 5 年的表現持平。

就在本月稍早,阿里巴巴在疫情後首次在線下召開了「雲峰會」。

「對我本人是一個全新的開始,躬身入局雲業務開展全新的工作。」阿里巴巴集團董事會主席兼 CEO 張勇在這場雲峰會上說道,這也是他首次以阿里雲智能集團 CEO 的身分公開亮相。

在那場發表會之中,就好似微軟 CEO 納德拉(Satya Nadella),張勇在短短一個多小時的演講中,多次提到了「人工智能」,並且宣布將阿里巴巴旗下包括淘寶、天貓、釘釘、高德等所有產品,都接入「通義千問」大模型,產品將獲得全面的改造與升級。這一次的發表會,也詔示著阿里明確的 2B 策略——「AI 大模型的出現是一個劃時代的里程碑……就像工業革命一樣,大模型將被各行各業廣泛應用,帶來生產力的巨大提升。」張勇說道。

張勇口中的「通義千問」,是阿里巴巴對應 OpenAI ChatGPT、對應百度文心一言的集團自研超大規模語言模型,能回答問題、創作文章、Coding 等,但就像 ChatGPT,「通義千問」存在時間的限制,所回答資訊並不太即時,當然有時也會像其他生成式 AI 聊天機器人一樣,一本正經地胡說八道。

不過,阿里雲的策略非常明確,那就是推出面向企業的 AI 產品。現階段,該模型主要也是邀請企業用戶測試,並無向公眾開放。截至 26 日,張勇透露,已有 20 萬企業用戶申請接入通義千問。

從財報上來看,阿里雲也是中國市場的雲端老大哥。去年上半年,阿里雲的營收為 366.6 億人民幣,相較之下,騰訊雲僅為 167 億元,更不用說阿里雲的毛利率高出後者近 40%。

而阿里雲的下一個目標,無非是挾接入了通義千問的旗下產品持續出海,站穩亞太市場腳步,而重點就在東南亞市場。根據 Gartner 的數據,無論是在馬來西亞的市佔率(29.2%)或者印尼(22.92%),阿里雲都可說是當地的老大哥。

阿里雲的海外野心顯然不僅如此,目前光在新加坡、日本、韓國、泰國、杜拜等亞洲地區,阿里雲已建置了數百個資料中心。值得注意的是,在去年新增了 6 座資料中心裡,就有 5 座位於亞洲,阿里雲長年累積的策略,也讓這家雲供應商暫時坐穩了「亞洲市場老大哥」的地位。

後起之秀騰訊雲開拓亞太領地,AI 成為各項業務的「擴大器」

另一個後起之秀,則是騰訊雲。相較於百度的文心一言、阿里的通義千問,騰訊在 AI 大模型領域上,似乎聲量不那麼高,甚至直至本(4)月稍早,騰訊才公布了它在 AI 模型以及雲端運算領域的新動態:發布了中國國內的「性能最強的大模型計算集群」,性能提升了 3 倍之多。

今年 3 月騰訊總裁劉熾平亦在財報交流會上發表了對於 AI、AIGC、ChatGPT 相關機會的看法。他指出,「AI 以及大模型 AI 對於騰訊整個業務來說,是一個增長的『擴大器』。」

他點出,騰訊的主要業務是社群通訊和遊戲,而這兩個業務都需要有非常「高端且優質」的內容去創造,而 AIGC 正好可以高效率製造內容。劉也提及,過去,騰訊不斷利用 AI 技術來提升各業務的效率,這包括了騰訊的廣告、遊戲、短影音以及雲業務,「騰訊旗下的混元大模型,在不久的將來,市場就會看到我們的能力,我們也相信它會對騰訊很多產品提供很好的助力。」

而在應對 ChatGPT 或中國國內競爭對手文心一言、通義千問上,騰訊也已成立「混元助手(HunyuanAide)」以完善騰訊智能助手工具,藉此打造出「騰訊智能大助手」,目標是成為中國業界標竿。

而除了社群通訊、遊戲兩大業務,近來成為騰訊第三重點發展項目的雲端業務上,騰訊雲與阿里雲相同,亦以「出海」為主要策略。

過去一年,騰訊雲與海外多家大型企業達成了合作協議,而這些企業的共同點是:全部都位於亞洲地區。這包括了日本、韓國等 Google、微軟、亞馬遜三巨頭尚未形成壟斷之勢,且維持「高速增長」的市場。舉例來說,去年下半年,騰訊雲在日本的業務增速達到了「三位數」,這歸功於東亞地區遊戲產業的雲端服務需求正在不斷上升。

Gartner 報告顯示,相較於歐洲、北美這兩大雲端市場,成長速度回落至 30% 至 40%,亞太地區的成長速度仍高達 45%-60%,形成了強烈對比。

比 Google、微軟、AWS 更具吸引力!中國雲端巨頭看見的海外新機會

無論是阿里雲、騰訊雲或者其他的中國雲服務業者(如華為雲、移動雲、電信天翼雲等),都在海外市場看到了巨大的市場需求,而這些需求,代表著可觀的商業機會。

根據「創業幫」統計,過去一年來有 74% 中國出海企業在東南亞有業務佈局,相較歐洲的 65%、北美的 62%,中國的網路、金融、傳統製造等出海企業,都有著大量的雲服務需求。以騰訊雲的戰略來看,去年 12 月,騰訊雲就宣布成立「出海生態聯盟」,為的就是替中國出海企業提供全面的服務,包括其跨境金融服務平台等。

中國公眾號「價值研究所」分析,與 Google、AWS 等國際巨頭相比,中國的騰訊雲、阿里雲廠商對於「中國出海企業」有著天然的吸引力:這包括本土化的服務,以及更低的成本。以阿里雲來說,其遠低於微軟 Azure 的定價,在該服務一出海時就獲得了一票中國海外中小企業的青睞。

除了阿里雲、騰訊雲之外,發展最為快速的華為雲,也同樣看到了海外機會,正在泰國、新加坡、印尼等三國大肆擴張。然而,這些機會也代表了即將到來的激烈競爭,中國一眾雲端廠商會否在東南亞、亞太市場掀起一場「價格戰」,還值得觀察。

中國雲端業者遭遇兩大限制

同時值得注意的是,中國科技業者要打這場生成式 AI 之戰,仍存在一個巨大弱點:晶片。舉例來說,本月稍早騰訊雲宣布發布針對大模型訓練的「新一代 HCC(High-Performance Computing Cluster)高性能計算集群」雖然整體性能較過去提升 3 倍,但其實搭載的僅是 NVIDIA 的 H800 Tensor Core GPU。

NVIDIA,現在 AI 之戰的最大軍火商,其推出的 A100 晶片,早已經是矽谷企業手中的「新金礦」,誰有更多的 A100,誰就能贏得這場算力之戰。然而,無論是 A100 或者 NVIDIA 更進階的 H100,目前都是美國列管的對象,也就是說,中國企業是無法自正常管道獲得這些「AI 彈藥」的。

騰訊雲產品搭載的 H800 ,就是 NVIDIA 在美國列管下,將旗艦晶片修改的「可合法出口中國的版本」,這些晶片便是專門售予阿里巴巴、百度以及騰訊,不過,據中國晶片業人士指出,H800 將晶片與晶片數據傳輸率降至約只有 H100 的「一半」。

除了缺晶片的一大難題,美國還給了另一大壓力。近日,美共和黨參議員要求政府「制裁」中國雲端業者,原因是這些業者正對美國以及其盟友夥伴的國安以及經濟安全利益構成挑戰,要求政府對這些業者採取果斷行動,包括制裁、出口限制、投資禁令,並進行進一步調查。

美國商務部長 Gina Raimondo 在 27 日表示 ,包括阿里雲、華為雲在內的中國雲端運算公司可能會對美國安全構成威脅,並矢言將檢視將這些業者列入出口管制實體清單的要求。

正在「積極出海」的中國雲端業者,在重重困難之下,未來又會走出怎樣的路?

參考資料:天下雜誌华尔街科技眼价值研究所商业秀東網界面新闻中央社1中央社2职场Bonus,首圖來源:Shutterstock。

(責任編輯:藍立晴)

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