文｜表外表里，作者｜張冉冉、周霄，編輯｜付曉玲、曹賓玲

(資料圖)

今年以來，互聯網云廠商似乎在集體表演 " 自殺 "。

一季度里，各家業績的惡化形勢，沒有太大改善。比如，阿里云 2023Q1 營收增速已經跌到負增長 2%。

但這個節骨眼上，業內卻打起了價格戰：4 月底，阿里云宣布核心產品價格全線下調 15％至 50％；騰訊云緊隨其后，部分產品線最高降幅達 40%；京東云直接承諾 " 全網比價，買貴就賠 "。

內卷之激烈，被網友調侃為，" 換個思路，各家可以相互倒賣彼此的產品賺差價了。"

然而，外界談論生死之際，云廠商們卻講起了奉獻。騰訊 2023Q1 電話會議淡定表示，降價 " 適用于中小企業 "；阿里則在合作伙伴大會上放言，" 希望將技術紅利更多回饋給客戶和伙伴，讓更多中小企業更好地使用云計算。"

可商業世界哪有無緣無故的好，所有的恩惠，都是有訴求的。

可以看到，此輪降價的品類主要聚焦在數據庫和云存儲產品，甚至一些云廠商還放開了包括 ECS、數據庫 PolarDB、機器學習 PAI 等支持 AI 大模型訓練云產品的免費試用。

與此同時，阿里云、騰訊云、華為云等都在加碼生態，以降低大模型的使用門檻。

很顯然，技術普惠是借口，押注 AI 技術周期恐怕才是真心。

畢竟如此一來，不僅有可能打破現在的 " 增長困境 "，還有新的利潤想象空間——靠降價降低 AI 模型訓練成本，圈新的上云用戶，再通過生態建設，將用戶留住，撬動更多變現渠道。

就這個角度來看，" 自殺式 " 降價不失為一個破局的思路。但價格戰這味藥，能有幾分療效呢？

AI 技術周期，降價率先圈住 " 觀望者 "

" 阿里云們可能會得不償失。"

對于互聯網云廠商重打價格戰，一些投資人相當不看好。其提到的 " 失 "，指的是被犧牲的利潤。

此前，云巨頭們要么剛有了經營利潤率好轉的跡象（如阿里），要么剛定下 " 要利潤，不要規模 " 的目標（如騰訊），可以說才喘上來半口氣。現在降價潮襲來，相當于撲滅了賺錢的希望之火。

明知山有虎，大家依然爭先恐后向虎山行，那答案大概率只有一個——預期回報實在太誘人了。

畢竟在云計算行業，借助新需求周期重拾增長的情況屢見不鮮。

2016 年，微軟同樣站在了懸崖邊上：從 " 一本萬利 " 的套裝軟件銷售，轉型至 " 螞蟻搬大象 " 的云服務，并且在轉型陣痛期多次降低產品價格，最終陷入利潤下降、投資回報減少等輿論漩渦。

在外界看來，微軟的舉動，多少有些任性。但切換微軟視角，其看到的，是混合云已走到爆發前夜。

彼時，美國大企業并不覺得所有的工作都需要上云，比如銀行，希望敏感的信息可以和互聯網隔絕，不太敏感的再放到公有云上完成。

看到這種趨勢，微軟云將推動混合云作為了差異點，吸引這些客戶群體上云。

為此，其一邊加碼推廣步伐，如 2016 年召開的 Ignite 大會上，1446 場對話中大約有 500 場對話都是關于混合云的。另一邊，基于虛擬機可以大大提高公私有云之間切換靈活性的特點，持續降低其價格，為客戶使用混合云降低門檻。

結果證明，微軟押到寶了。RightScale 調查報告顯示，2017 年采用混合云的企業較 2015 年上升 9%，且預計未來在云的市場份額能達到 67%，混合云需求如期而至。

最早切入的微軟云，吃到了巨大紅利，利潤率在 2017 年之后重啟增長，且生意愈發紅火，越賺越多。

也就是說，微軟云通過降價讓利布局混合云，不僅獲得了新的客戶群體，也擴大了云產品的銷售。

看到成效的亞馬遜云、谷歌云，紛紛加碼混合云，但失去先機下，始終難以和微軟云匹敵：據 Synergy Research 統計，微軟云的市場份額增幅，持續超過亞馬遜云和谷歌云。

回到當下，國內互聯網云廠商價格一降再降，同樣劍指新一輪技術周期帶來的需求紅利。

眾所周知，去年運營商（移動云、聯通云和天翼云）在政企市場混得風生水起，收入增速均超過 100%，強勢搶占了互聯網云廠商的份額。

阿里云們急需一個突圍的口子，傳統企業隨之被盯上——除了零售業和制造業上云滲透率近 30% 之外，其他如汽車、餐飲、建筑等均在 10% 以下，蛋糕很大。過去這部分客戶因為上云帶來的 ROI 不高，大多在觀望，但 AI 技術的出現，打破了這一掣肘。

以制造業為例，關鍵的質檢環節，過去面臨人力操作、效率低下、次品率高等老大難問題。富士康上線 AI 質檢系統后，通過機器學習、深度學習等技術，實現了長期穩定運行情況下，月檢測 6000+ 臺，總體準確率＞99%。

如此一來，和過往購買傳統的云服務相比，企業 AI 上云的積極性大大提升。

事實上，更早推出 AI 技術的海外，已經顯露出用戶增長爆發跡象。

· 微軟最新電話會議顯示，Azure OpenAI 已擁有 2500 位新客戶，預計二季度將增長 10 倍。

· C3.ai（專供企業 AI 服務）2022Q4 電話會議透露，服務的行業范圍也在不斷擴大。

而企業 AI 上云，對云廠商的算力和數據存儲需求也會提升。

畢竟對大多數企業來說，直接掏錢批量采購 GPU 是一件奢侈的事情。據硅谷著名風險資本 a16z 測算，一個公司一年的 AI 運算開支只有超過 5000 萬美元，才有足夠的規模效應支撐自己批量采購 GPU。

更何況，AI 技術人才的缺失也是一大頭疼的問題，如某傳統行業員工所說：" 我們 IT 部門基本沒有太符合要求的，如果上馬 AI 首先要將技術團隊大換血。"

因此，對傳統行業和中小企業來說，自研大模型并不現實。

在這種情況下，向云廠商 " 租用 " 資源，聯手研發，才是性價比更高的方案——接入云廠商提供的通用大模型，再結合自身所積累的行業場景化數據對大模型進一步訓練，開發出自身的前端具體應用。

而要想拉攏傳統企業和中小企業 AI 上云，" 租金 " 就要有吸引力。可以看到，云廠商此輪降價就錨定數據、存儲這些門檻級產品。

總的來說，AI 技術加成下，不僅帶來更多新用戶群體，也提升了用戶對云產品的需求量。而這一定程度預示著 AI 新技術周期藍海，爆發在即。

可以看到，今年以來，上游巨頭們都對大語言模型顛覆下游應用端，堅信不已。

此輪云廠商 " 價格內卷 " 背后潛藏的，或許正是降價圈住 AI 新用戶，復刻微軟云逆襲故事的野望。

瞄上生態，打的是長期利潤算盤？

在 AI 創新周期的博弈里，" 開發者 " 是大佬們掛在嘴邊的關鍵詞。

騰訊的湯道生曾在技術開放大會上表示：" 面向數實融合世界，開發者是最重要的‘建筑師’。"

張勇更是直接在訪談中喊話：" 我們有個原則會堅決執行，有所為有所不為，換言之把半條命交給伙伴。"

之所以如此重視交朋友，在于當下大模型領域的競爭，已經從 " 單打獨斗 " 轉向了 " 抱團作戰 "，也即生態的較量。

畢竟光大模型訓練，就要幾億算力打底，而想將大模型進行規模化應用，很可能要付出百億量級別的算力成本。

比如，為了給 ChatGPT 提供算力保障，其金主爸爸微軟用幾億美元，耗費上萬張英偉達 A100 芯片打造超算平臺，還在 Azure 的 60 多個數據中心部署了幾十萬張 GPU，用于 ChatGPT 的推理，預計成本超過幾十億美元。

而且這筆錢還不夠花，2022 年 4 月，由于成本巨大，ChatGPT 關閉了面向 C 端的 Plus 服務。

如此巨大的投入，必須要有足夠豐富的商業場景才不會血虧。但大模型公司自身能夠滲透的應用場景十分有限，因此它們需要借助外力，把觸手伸到千行百業。

OpenAI 創始人山姆 · 阿爾特曼今年 1 月就提到：關鍵在于中間層，有一批新的創業公司采用已有的大模型，并對其進行調整，它們有獨特的數據飛輪，隨著時間推移不斷改進，會反哺大模型，創造很多價值。

具體理解就是，依靠眾多開發者和大模型客戶的實際應用與調試，相應攤薄廠商數據獲取、模型精調的成本（定位到大模型基礎成本上），并且產品豐富后，客戶可以對平臺上的云產品隨取隨用，提高產品研發、銷售效率。

這一點，此前海外云的競爭中已有體現。以 AWS 為例，其從 2013 年起就不斷 " 呼朋喚友 "。

在伙伴們的支持下，僅 2018 年，AWS 就上線了 1957 項新功能和服務，其中有 90%-95% 源自客戶反饋，覆蓋基礎設施類產品、垂直行業解決方案等多個領域。

AWS 也投桃報李，為合作伙伴提供銷售渠道 Marketplace（可以理解為云產品的 APPstore），截至今年 5 月已積累 200 萬訂閱用戶，讓其產品能夠迅速觸達到全球百萬用戶。

可以看到，開發者在 Marketplace 上的交易規模可以擴大 80%，成交速度能夠提升 40%。在此吸引下，著急下水的開發者也越來越多。

憑借產品生態擴大銷量、再通過銷量規模吸引開發者進一步入駐的輪動，Marketplace 成為年賺超十億美金的云上 "APP Store"。

不僅是賺現錢，隨著生態輪動越來越成熟，開發者們扎根越來越深入，巨頭還有更多好處可拿。

回到當下來說，OpenAI 似乎也想走這條路。截至 2023 年 1 月，其已跟科技、教育、制造、金融、零售等行業的 902 家企業形成合作關系，并且最近被披露正在考慮創建應用程序商店，供客戶向企業出售定制的 AI 模型，" 技術 - 產品 - 生態 " 三部曲漸現雛形。

相比于海外，起步較晚的國內云廠商，生態鏈環節缺失的問題更突出，在這方面的需求更迫切。

可以看到，截至 2022 年，國內低代碼軟件在企業軟件市場的滲透率不到 1%，且在對低代碼有一定認知的企業中，嘗試或已經實踐的企業不足 10%。

而缺乏大規模的生態基礎，云廠商若想將應用深入各個垂直細分領域，就得死磕自研或者外部采買——比如，阿里云就是前者，今年之前的騰訊是后者。但無論是哪一種，都有點費力不討好。

不過，如今這一行業格局，似乎隨著 AI 上云的趨勢，有了改變的預期。

在這一輪 AI 上云趨勢里，如上文提到的，上云企業的成本壓力是倍增的，它們同樣需要 " 借力 " 來攤薄開銷，達到輕裝上陣，和時間賽跑的目的。

這樣的背景下，上云企業對生態的依賴程度進一步加大，相當于給擁有大模型的巨頭們，送來了真正做起生態，實現類似 OpenAI 那樣 " 技術 - 產品 - 開發者 " 輪動的大契機。

并且隨著生態的豐富，客戶選用產品的自由度提高，還可以一定程度上提高定價的彈性。

比如，阿里云就曾提到：" 所有平臺級產品都會云化，做到開箱即用，云服務不再以資源方式付費，而是以業務效果付費。"

而等到生態成熟，國內云廠商就可以參考當年亞馬遜、微軟的經驗 " 變現 "，以提振收入。

不僅如此，大模型生態一旦跑通，或還能重塑用戶青睞私有云的使用習慣。畢竟企業若要高效、快速地接入 AI，就得先放下對定制化二次開發的 " 執念 "。

以某大廠園區人臉識別系統為例，支持 10 萬個 ID 的人臉識別，每次訓練，需要處理約 500 萬張照片。如此大規模的數據，單個企業很難吃下，在公有生態上多企業協作開發更有效力。

而對云廠商來說，私有云占比降低，省下來的可是真金白銀。參考金山云就知道了，此前隨著私有云業務增長，" 解決方案開發育服務成本 " 也迅速增加。

收入多了，開銷少了，云廠商的利潤表自然也會有更多的騰挪空間。雖然降價短期內讓它們承壓，但看看未來的甜頭，或許是一筆不錯的買賣。

小結

所謂新一輪價格戰，究其本質是新一輪的云計算大戰。

而這一回的關鍵是，如何抓住生成式 AI 契機，跑馬圈地；同時建立起生態輪動，尋求更大的規模、利潤空間。

事實上，目前的價格戰可能只是開始，畢竟站在這樣的十字路口，恐怕沒有人可以獨善其身。

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