今年4月開始，阿里云帶頭降價，京東云、騰訊云、華為云、天翼云紛紛“跟牌”，“史上最大規模降價”、“最高降幅達60%”等甩賣口號，令人頗有走入大賣場的錯覺。

然而投資大師段永平說過，“除非萬不得已，用價格武器總是錯的”“低價是不會擴大市場份額的，被迫降價有機會保住市場份額而已?！?/p>

那么，云市場到了萬不得已的時候了嗎？

或許不應危言聳聽，但當前能看到的是，各個云廠商都還處于市場擴張的階段，大部分仍困于盈利難的漩渦，個別實現盈利的云廠商，利潤規模也并不如人意。

剖析來看，即使降價目的直指拉新，也并非單純為了搶市場而倉促降價，其中還有更深層次的原因和意義。

一、云計算為何打起價格戰？

互聯網巨頭在今年掀起中國云市場的首次公開比價大戰。那為何會打起價格戰呢？原因主要有以下幾點。

首先，價格戰的主要原因之一是成本下降。有互聯網企業官方表示，價格降低的主要原因是成本明顯下降。云計算產品成本主要受到技術發展和規模效應的影響。技術發展根據摩爾定律，硬件計算能力每18個月翻一番，這意味著相同算力的云計算產品價格將逐漸降低。而規模效應也能降低單位成本，因為企業的成本包括固定成本和變動成本，當用戶規模增加后，固定成本不增加而變動成本增加，單位產品成本就會下降。

其次，競爭也是價格戰的原因之一?；ヂ摼W巨頭的云計算業務增速放緩，而三大運營商的云業務仍在快速增長，爭奪互聯網巨頭的市場份額。三大運營商在云計算市場份額擴大的原因主要是它們在政企客戶方面擁有更多優勢，并且在31個省市都有完善的渠道布局和網絡覆蓋。此外，運營商在數據安全方面也具備優勢。因此互聯網巨頭通過價格戰來爭奪市場份額。

最后，國內云計算市場的現狀也推動了價格戰的發生。國內云計算廠商仍處于資源部署和規模擴張的早期階段，而國內企業的數字化水平相對較低，需要通過低價來培養用戶習慣。此外，國內云計算廠商以基礎設施服務(IaaS)收入為主，由于IaaS缺乏差異性，競爭更加激烈，因此價格戰也就不可避免。

二、云廠商的機會在哪兒？

云計算包含IaaS、PaaS和SaaS三種服務模式，IaaS是基礎設施服務，包括服務器，存儲等；PaaS是平臺服務，主要提供在IaaS層上的應用開發的集成環境服務；而SaaS是基于IaaS和PaaS之上的軟件服務。

中國信息通信研究院數據顯示，2022年全球云計算市場規模為4053億美元，增幅22.6%。其中SaaS占比近一半為44.8% ，市場規模為1816億美元；PaaS占比為27%，市場規模1094億美元；IaaS占比28.2%，市場規模為1143億美元。

目前，因為國外云計算發展得較早、較成熟，美國的云計算模式主要是SaaS，而國內還是以IaaS為主。

現在云計算三大運營商搶占的更多的是IaaS市場。數據顯示2019年，運營商占IaaS市場份額只有12%，到2021年市場份額已達23%。

運營商的優勢還體現在地域上，比如下沉和邊緣資源，不過，IaaS層同質化嚴重，互聯網大廠如果繼續爭搶也討不了什么好。

當運營商攻入互聯網大廠的傳統服務模式IaaS時，互聯網大廠未來的機會還來自于PaaS、SaaS、MaaS。

隨著數字化轉型，越來越多的企業和個人需要PaaS、SaaS和MaaS等服務來支持其業務，提供更加靈活、高效和節約成本的服務。其中，PaaS可以給企業程序開發、部署和管理提供更低的開發和維護成本；SaaS服務，可以給企業提升溝通和協作的效率，從而提高企業的生產率，需要對垂類細分行業的深入見解。

主要云計算廠商都非常注重PaaS能力的建設，如阿里云實施云釘一體戰略，釘釘打造aPaaS（低代碼應用開發）、bPaaS（大型系統功能模塊結構）、iPaaS（系統集成）等多種PaaS能力賦能客戶。

比如政企客戶，互聯網大廠可以通過與PaaS、SaaS能力更弱的運營商合作，拿下云業務訂單。正如馬化騰所說，要被集成。去年11月30日，騰訊云還專注于運營商行業的品牌——騰訊云WeTele。

MaaS作為一個新的方向，意思是“模型即服務”，是一種新興的云計算服務，是指通過云服務將數據處理和機器學習模型的功能集成到現有業務中，為企業提供智能化、自動化的解決方案。

百度在AI智能云方面具有優勢。

李彥宏在“文心一言”大模型發布會上表示，大模型將帶來云計算產業的大變革，新型云計算MaaS，可能是既SaaS服務之后，迎來爆發式增長的又一個新業務。

清華大學智能產業研究院院長張亞勤院士和其他業內權威人士都稱，大模型或將成為下一個AI時代的“操作系統”。張亞勤還稱，“移動互聯時代的產業機會比PC時代至少大10倍，人工智能時代比PC時代至少大100倍”。

大變革意味著大機會，當然，也可能帶來大的分化。

三、云市場向何處去？

“大模型是一種變革性的技術，未來將成為AI的操作系統”，華為云人工智能領域首席科學家、國際歐亞科學院院士田奇如此認為。

云市場正在形成共識，大模型并非一個小變量，其發展速度日行千里，是一場足以影響市場秩序的巨大機會。

“大模型是未來，但現在還不是一切”，有人如此評價道。期待越急，往往失望越大，顯然已經有人為此反思，大模型現在能做什么？離真正的賦能百業還有多遠？

“降價+大模型”雙管其下，云服務似乎找到了下一階段的前進方向，但在大范圍爆發普及之前，仍要邁過更多的坎。

其一是不菲的價格。

受限于高額成本，當前大模型的落地價格難以大幅度下降，不是大多數中小企業能夠承受的。正如業內人士所說，一個企業客戶并不會愿意每年花費上百萬、上千萬買一個并不完美的聊天機器人，幫自己回答客服問題或做文檔摘要。

云廠商們自然感同身受。阿里云希望未來企業在阿里云上訓練一個模型的成本，“能夠降低到現在的十分之一，甚至是百分之一，即使是中小企業，也能通過云平臺獲得AI大模型能力和服務?！?/p>

百度智能云也表示，“價格應該不會成為大家所使用或者是擁抱大模型的瓶頸?！笔聦嵣?，百度大模型服務在推出三個月后，已經實現了超過十倍的成本下降。

其二是可靠性有待提高。

從當前的表現看，各家大模型產品紙面實力都很強，令客戶浮想聯翩，但真正使用時卻發現，人工智能并不是每次都智能。

如今，大模型還不具備原創性的思想，既缺乏行業深度，也無法保障其內容真實可信，同時還容易帶來數據安全隱患。

這背后，是由于它無法了解企業內部獨特的情況及行業術語含義，它的回答可能會比較籠統，有時候甚至可能會提供不準確的信息。

在一些場景中，這是較為致命的弱點。例如金融、醫療等領域，客戶對AI提供專業服務的準確率要求高而容錯率低。如若受到錯誤信息的影響，客戶可能將會面臨嚴重的后果。

此外，如何在使用大模型的同時保護企業數據產權和隱私，也是一個令人困擾的問題。

大洋彼岸的ChatGPT正陷入這樣的麻煩。6月底，有16人匿名起訴OpenAI及微軟，認為他們在未經允許的情況下使用并泄露了個人隱私數據，索賠金額高達30億美元。隨后又有兩位文字作者聲稱，OpenAI未經允許使用了他們的小說訓練ChatGPT，構成侵權。

可見，大模型需要大量資料進行“飼養”訓練，但海量內容的輸出與輸出在隱私與侵權方面難以把控。

因此，一方面，為了提供更高實用性，云廠商需要結合行業特點和企業數據進行大模型的訓練和專項優化。

另一方面，云廠商需要保證大模型數據可控可追溯，且進行了多輪測試驗證才能落地使用。

投入巨大成本，成果不夠完美，風險隨時潛伏，大模型的成熟之路還有很遠。

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