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图片来源 @视觉中国

文 | 光锥智能，作者 | 刘雨琦

"Azure（微软云）能否反超 AWS（亚马逊云）夺冠，就靠 ChatGPT 了。"

今天凌晨，GPT4 横空出世，支持图像输入和混合输入，多模态大模型的出现，将对算力产生更高的需求。

一场由 ChatGPT 引发的算力革命，即将给云计算排位赛带来新变局。

一方面，云资源所提供的大模型训练的高算力、高存储和高可控空间，是未来人工智能发展的底盘。

据微软数据披露，从 GPT 到 GPT-3，参数量有 1.17 亿到 1750 亿，增长近 1500 倍。而微软云在 2019 年，花 10 亿美元 " 买断 "OpenAI 成为其独家云供应商时，便基于 Azure 为其打造了一台 AI 超级计算机，ChatGPT 便由这台超级计算机提供支持。

图源微软官方

但与此同时，高昂的训练成本也成为了最大的拦路虎，据国盛证券报告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3 训练一次成本约为 140 万美元，ChatGPT 一个月要消耗 3 万多片 A100。

国盛证券认为，在公有云上，对于以微软、谷歌、阿里等全球科技大企业而言，百万至千万美元级别的训练成本并不便宜，但尚可接受，但对于没有云资源的公司来说，可谓天价。

在这场属于云大厂的游戏中，微软云正在紧密推出产品，探索云与 AI 的行业落地。

今年 3 月初，Azure 再度加码，在全球上线了 Azure OpenAI 服务，这也是首次向 B 端提供 OpenAI 的企业级服务。紧接着 3 月 7 日，微软将 ChatGPT 技术扩展到 Power Platform 上，允许用户在很少甚至不需要编写代码的情况下，开发自己的应用程序。

对此，微软表示，Power Platform 平台上一系列商业智能和应用程序开发工具，包括 Power 虚拟代理（聊天机器人生成工具）和 AI Builder（流程自动化工具），都已经更新了 ChatGPT 编码功能。

通过 Azure，直接调用 OpenAI 大模型的能力，这听起来相当具有吸引力。相比于最开始的尝鲜和玩票性质，从论坛 Reddit 的情况来看，现在每天都有几十个基于 OpenAI 的新产品上线。也就是说，具有强大 AI 能力的云平台，成为了开发者们的新 " 栖息地 "。

一位国外开发者在其 Twitter 上讲道：" 毫不夸张地说，这很像 AI 时代的安卓系统。"

两周前，英伟达 CEO 黄仁勋也在公开活动中表示："ChatGPT 是人工智能领域的 iPhone 时刻。"

事实上，在 AI 大模型盛行的今天，繁荣的开发者生态建立在 Azure 的底层资源之上，所有基于 ChatGPT 的开发者和企业也在无形中成为了微软云的客户增量。

端水大师 ChatGPT

ChatGPT 等系列大模型的出现，首次对算力展现出了极高的要求，任何想要在大模型领域 " 分一杯羹 " 的企业，都避不开其背后的云资源。这是 AI 时代，对云厂商们带来的更为深远的影响。

或许，ChatGPT 也是云计算的 iPhone 时刻。

01 从低代码开始

从 2019 年开始，微软就围绕着 Azure 开始布局。纵观微软目前的策略，兵分两路：

一路是对自己的产品进行改造，给各行业建立样本，直接为 B 端提供服务。另一路则是打造开放的 ChatGPT 生态，通过降低接入门槛，供企业和开发者们取用大模型资源。

本轮微软迭代的 Dynamics 365 和 Power Platform 产品线就分别指向服务和创造两个方向。

其中，微软 Power Platform 中具有一系列商业智能和应用程序开发工具，包括 Power Virtual Agent 和 AI Builder。

Power Virtual Agent 是一款虚拟机器人打造工具，借助于 Azure OpenAI 和必应搜索引擎，能够从网站和内部知识库中搜寻和提供答案，连接到公司内部资源，以生成每周报告和客户查询的摘要；而 AI Builder 则可以让企业将工作流程自动化。

简单来讲，上述两个功能的集合就相当于智能化的 RPA。某 RPA 企业高管对光锥智能讲道：" 目前基于 GPT 的文本生成，可以帮助员工完成一些工程性任务，比如写总结、重写、格式化内容等等。"

虽然现在还处于早期阶段，但通过对话界面与基础的 LLM（大语言模型）应用程序相结合后，理论上每位员工都可以拥有自己的 AI 助手，从而进一步提高工作效率。

基于以上自动化技术，微软推出了新版业务管理平台 Dynamics 365。

Dynamics 365 Copilot 是 Microsoft 工具的最新版本，包括许多用于销售、客户服务和营销的应用程序，它集成了 AI 以自动执行某些任务，例如数据收集和分析或创建电子邮件活动等功能。

国外已经有公司将 Dynamics 365 Copilot 整合进 CRM 和 ERP 系统里。比如用 AI 帮忙编写给客户回复的电子邮件，并从销售的 CRM 中自动提取产品、报价之类的细节，以及汇总核心要点一并放入邮件。

据微软统计，国外销售人员有 66% 的时间花在查看和回复 Email 上，这项能力对于本地化销售人员而言无疑能够大幅提高生产力。但在中国这个销售场景十分零散的环境下，该如何进行销售智能化还是未知命题。

据微软官方显示，3 月 14 日，Dynamics 365 Copilot 已经推出国际版，向全球所有 Azure 客户开放。

3 月 13 日，微软表示，该公司首席执行官萨蒂亚 · 纳德拉（Satya Nadella）将于 3 月 16 日的主持活动中，讨论 " 用 AI 重塑生产力 "，届时可能发布更多获得 AI 能力的软件更新。

从目前的结果来看，微软已经将 ChatGPT 添加到了 Bing 搜索、Windows11 操作系统和 Teams 等诸多产品中，不过，微软准备如何动刀 Word 和 Excel 等 Office 办公套件，仍然是最令人期待的。

纳德拉曾在某次讨论会中表示：" 最终希望用 AI 打破应用之间的界限。" 此前每款应用都有自己的工作流程，相对独立，微软计划使用 AI 控制和检索信息，帮助公司一体化，来完成更多任务。

这也解决了软件应用中一个最大的应用问题：数据孤岛。当同一家企业采购了不同厂商提供的软件，往往后端难以打通，但有了 ChatGPT 等 AI 能力，就能够进一步提高软件的使用效率。

这意味着，云厂商对外提供服务的方式开始发生了质的改变，从卖资源、卖能力、卖产品到卖服务、建设一个完整的开发生态，而 ChatGPT 作为爆款的介入，更加速了这一进程。

02 重塑云服务方式

云计算发展到今天，经历了几个阶段。

最早的云厂商卖存储和计算资源，比拼的是 IaaS 层的规模化、安全性和稳定性；IaaS 同质化严重后，一度掀起了 SaaS 服务的热潮，但由于中间层支撑度不够，单个 SaaS 提供的服务能力有限；现阶段，云大厂又将火力集中在 PaaS 层，通过行业解决方案的形式深入企业数字化。

ChatGPT 是一个超级工具，连接和利用云厂商提供的底层资源，将资源变成产品，直接提供给企业。

举个形象的例子，以前的云厂商卖的是葱、姜、蒜、肉等做饭的基础食材，锅碗瓢盆等基础工具，后来除了卖食材和工具，它们也卖菜谱，试图教会企业做菜，但 ChatGPT 的出现，相当于引进了一个大厨，企业只需要对大厨提需求，大厨便能把菜端在餐桌上。

一体化的解决方案，就像预制菜。但对于大型企业来说，往往需要进行定制化，周期长流程繁琐，同时也面临着开发场景和业务场景脱节的难题。究其原因，是因为应用程序架构可能会受到底层服务的限制，如存储、缓存、身份验证等，这些服务需要开发人员调整其应用程序与 PaaS 平台集成。

尤其对于中国这样复杂的业态来说，更存在着技术和产品 " 用不起来 " 的情况。2022 年云栖大会期间，彼时的阿里云智能总裁张建峰曾对媒体表示：" 中国的云计算市场还是一个低水平竞争的市场，很多时候不是依靠产品或技术，更多的是依靠非理性价格去投标、存量客户的迁移来维持。"

某专营政企云负责人也曾感叹：" 我们有 4000 人，年产值几十亿，如果继续做定制化业务，把产值提高一倍，人员也要扩大近一倍，没啥规模经济可言。"

这背后是定制化带来的高昂成本与转型经济型的 PK。不止是传统企业没有经济性，某制造企业也曾在社交平台上爆料：即便是怀揣着 200 万预算找云大厂，按照大厂的服务规格，也只能派出一名 " 级别不高的员工 "。

这也就是为什么，无代码 / 低代码平台能够迅速崛起，本质上是一定程度地突破了开发和应用之间的壁垒，而 ChatGPT 作为中间层就像一个黑箱，业务无需再了解代码的生成过程，只需要对它提出需求即可。

而这正解决了当下困扰云大厂们久矣的难题。未来，无论是 IaaS 层的基础设施，还是 PaaS 层的数据库、操作系统等基础软件，都将成为 " 水电煤 " 一样的基础能源，企业不再需要了解背后的资源，只需要关注提供的能力和自身需求。

以工业场景为例，越来越多的企业渴望通过引入智能决策，以直观发现、分析、预警数据中所隐藏的问题，及时应对业务中的风险，向最优决策无限靠近。

这是对云厂商们发展至今的一场综合性大考，云计算能力与 AI 能力的有机结合，将是下一赛段的竞争焦点。

03 商业格局大洗牌

全球范围内，AWS 第一、Azure 第二、阿里云第三。盘点历年 IDC 全球云厂商市场份额数据，会发现这样的 3A 格局已经持续了至少 5 年以上。

据 IDC 发布 2021 年全球云计算追踪数据，显示全球前三名云厂商依次为亚马逊、微软、阿里云，谷歌云、IBM 分列第四、第五名。放眼国内市场，阿里云仍然保持着领先者优势，市场份额第一的位置难以撼动，甚至中国已经拉开第一梯队，阿里云、腾讯云、华为云构成了前三甲，第四朵云们想突围愈发困难。

图源 IDC 报告

云厂商格局的固化，一方面来自于先发优势，更多客户、更多数据中心、更多经验等等，形成的客户壁垒一时间很难被打破；另一方面也来源于技术创新，这也就是为什么，无论是阿里腾讯还是华为，都在向下延伸，通过自研硬件来提高技术壁垒。

生成式 AI 与商业软件的结合，几乎可以改变当下所有 2B 产品的内核。

可以预见的是，当微软云通过 ChatGPT 改变游戏规则后，市场份额不再能说明全部问题，全球云厂商的排名也将进入动荡期。

微软某高管在外媒采访中提到：" 我们已经进入了企业技术的颠覆性时期，这是一种应用程序与用户、潜在用户结合的新方法。如果 Power Virtual Agents 这样的工具被广泛采用，我们可能不再需要花费数小时的时间来学习如何使用我们最喜欢的 HRMS 或 ERP 应用程序。我们只需要向系统提问，决定我们想要它做什么，然后告诉系统去做这些工作。"

这让 Azure 反超 AWS 成为可能。

一位华尔街分析师对此讲道：" 未来 ChatGPT 将被企业大规模调用，他们在毫无感知中成为了 Azure 的用户，Azure 的企业用户规模会得到指数级爆发，如果到现在 AWS 还没有想好对策，就已经处于被动。"

事实上，各大云厂商早已经闻风而动，靠投资加紧布局。

2 月初，谷歌就已经向 AI 初创公司 Anthropic 投资近 4 亿美元，用于测试类 ChatGPT 的大模型。据悉，Anthropic 的创始人 Dario Amodei 曾任 OpenAI 研发副总裁，谷歌投资后将获得 Anthropic 约 10% 的股份，同时谷歌向 Anthropic 提供了大量的云计算服务，用于新模型的研发。

另一边，亚马逊云也紧随其后。2 月底，AWS 宣布正与 ChatGPT 的竞争对手 Hugging Face 合作。亚马逊云部门数据库、分析和机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 表示："Hugging Face 将在 AWS 上构建该语言模型的下一个版本，称为 Bloom。" 该开源 AI 模型在规模和范围上将与 OpenAI 用于研发 ChatGPT 的大型语言模型竞争，将跑在 AWS 自研 AI 训练芯片 Trainium 上。

同时，云计算客户可通过 Amazon SageMaker 程序访问 Hugging Face 的 AI 工具，针对特定用例进一步优化其模型的性能，同时降低成本。

Hugging Face AWS 深度学习容器（DLC）

全球云市场的比拼白热化，也带动国内云厂商们针对中国本土情况，思考云与 AI 的结合方式。

近期，各大云厂商财报后电话会议中透露出了一些关键信号。在百度 2022 年四季度及全年财报电话会上，李彦宏讲道：" 人工智能正在以一种巨大的方式改变许多行业，我们相信文心一言会是改变云计算的 game changer。"

同时，在阿里 Q3 财报后会议中，阿里巴巴集团董事会主席兼 CEO 张勇也表示：" 全力投入生成式 AI 大模型建设，并为市场上风起云涌的模型和应用提供好算力支撑。"

当然，无论是先发的微软，还是后发的 AWS、谷歌、百度，在这个技术发展的早期，下任何结论都为时尚早。

正如谷歌云首席执行官托马斯库里安所说：" 我会告诉你这是一个新游戏的第一分钟，而游戏从来没有人能在一分钟内完成。"

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