兴森科技：签订30亿元半导体封装产业项目投资合作协议
06-06
接手阿里云近三个月后，新任官员吴泳铭正在为阿里云重调基调。
在近日举行的本财年第二季度（即第三季度）财报会议上，吴泳铭首次提出了阿里云“人工智能驱动、公有云优先”的新发展战略。
财报发布一周后，为推动新战略实施，吴泳铭主导阿里云新一轮组织架构调整，成立三个新业务部门：公有云事业部、混合云事业部、阿里云事业部。
基础设施业务部。
其中，公有云事业部是本次调整的重点之一。
吴泳铭表示，阿里云未来将在所有产品和商业模式上进行权衡，减少基于项目的销售订单，并加大对核心公有云产品的投入。
新年伊始，国内多家主要科技企业对云服务逐渐达成新共识——从之前的盲目投入到增长与盈利之间的平衡，越来越多的云厂商主动放弃云服务。
角色为一般集成者。
虽然集成项目可以帮助云厂商增加收入，但代价是高昂的定制成本。
项目落户后，这些云厂商往往陷入“增收不增利”的尴尬境地。
过度依赖集成项目，导致国内云厂商的毛利率远低于国外同行。
相比之下，全球份额第一的亚马逊AWS，其高毛利的秘诀就在于其四大基础组件（服务器、存储、CDN、网络带宽）的销售占比超过60%。
与定制项目相比，这些标准化服务的毛利率更高。
亚马逊能够利用规模效应稀释硬件成本，从而在行业竞争中赢得更多客户，并通过网络效应实现收入和利润的双增长。
减少项目订单对利润率有直接影响。
第三季度财报中，阿里云调整后EBITA利润为14.09亿元，同比增长44%，较上一财年大幅增长3%。
后者约等于阿里云上一财年四个季度的利润总额。
为了进一步加深内部和外部对其转向公有云优先的新认识，阿里云特意将相对于定制私有云的“公有云”更名为“公有云”。
据甲子光年透露，阿里云召开了几个小时的内部会议，确认了“公有云”一词。
目的是强调云服务的“公共使用权”而不是“公共所有权”。
在大型AI模型即将产生新一波云服务需求之际，阿里云率先掷骰子。
01 显然，公有云是重中之重，一系列新的冒险也将随之而来。
首先首当其冲的是收入规模的压力。
在曾经帮助阿里云实现快速增长的互联网行业，云服务的渗透率正在触及天花板。
此外，字节、快手等一些大客户转向自建云服务，阿里云增速逐渐放缓。
自2018年首次披露云服务营收以来，阿里云一直保持着1%以上的同比营收增速，营收规模也从12.71亿元增长至1000亿元。
进入今年，阿里云的营收增速开始从两位数下滑至个位数。
如今，随着新战略转向优先公有云，阿里云的营收短期内可能会进一步减少，这也意味着阿里云原本放缓的营收增长压力将进一步放大。
第三季度，阿里云营收4800万元，同比仅增长2%。
不过，一位接近阿里云的内部人士向Alphabet List解释道，“规模已经不再是阿里云此时考虑的最重要的事情。
阿里云更需要考虑的是如何抓住AIGC开启的AI新世界的潜力。
中国工程院院士、阿里云创始人王健直接将云与人工智能的结合视为云计算的第三次浪潮。
这波浪潮的爆发，再次吸引了各大科技公司纷纷涌入。
新的机遇给阿里云带来了又一次新的冒险，从规模优先转向技术优先的阿里云需要再次完成自身产品架构和云服务体系的重构和创新。
与谁的云服务更加开放、应用生态更加丰富，这样的重构和创新正在全球云厂商之间进行，继推出Microsoft Copilot之后，最新的举措就是将Copilot融入到其业务的各个方面。
将 Bing Chat 更名为 Copilot 亚马逊 CEO Andy Jassy 甚至直言，生成式 AI 是让亚马逊未来几十年在各个业务领域进行创新的核心。
相比之下，阿里云在4月份发布通用大模型“统一钱文1.0”后，6个月后又正式推出千亿参数大模型“统一钱文2.0”。
、知识记忆、抗幻觉等能力都有显着提高。
目前阿里云已有30余款云产品接入大模型能力。
面对AIGC时代国内大型模型平台公司争夺“Android”生态基地的局面，阿里云吸引了国内一半的大型模型公司加入自己的云平台，其开发者社区建立了7月至9月这两个月表现强劲。
一个月内，托管AI模型数量从1万个增加到1万多个，模型累计下载量从1万次增加到1亿次以上。
值得一提的是，先转公有云并不意味着阿里云放弃私有云市场。
阿里云在新一轮组织调整中专门成立了混合云事业部。
其职责是为因政策限制而短期内无法使用公有云的客户提供服务。
02 一系列新冒险的背后，是阿里云押注人工智能新世界带来的公有云需求爆发的野心。
在云服务整体放缓的当下，AI公有云却逆势增长。
《IDC中国AI公有云服务市场份额，》报告显示，2019年中国AI公有云服务市场依然呈现出80.6%的超高增速。
虽然现阶段用户的首选是考虑私有化部署，但据路艳霞介绍， IDC中国区总监表示，生成式人工智能和大模型的实施目前还处于起步阶段。
“这些功能可以在公共云上更快地看到。
”更新迭代短期内将为AI公有云服务带来显着效益。
“微软Azure是收获大模型收益的典型例子。
今年第三季度，亚马逊AWS同比增长12%，与上季度持平，低于整体市场增速另一方面，与OpenAI合作在大型模型应用上抢占先机的微软Azure在9月份发布了Windows版本的Microsoft Copilot，云需求大幅增长，同比增长。
第三季度增长29%，在所有应用都值得用大模型重做的行业共识下，以大模型为代表的人工智能新浪潮正在创造比移动互联网大十倍的新机会，以及各种应用。
帮助开发者打造便捷的应用开发平台成为云厂商的新机遇 在11月初的OpenAI首届开发者日上，Sam Altman正式宣布了定制GPT功能，并表示将推出“GPT商店”。
未来还会上线，创作者也可以分享收益。
现场演示过程中，奥特曼仅用了不到3分钟的时间，仅几步就创建了一个“创业导师GPT”。
让“GPT开发者”像“iOS和Android开发者”一样成为AI时代新职业的梦想，也正在阿里云上实现。
在云栖大会上，阿里云发布了一站式大模型应用开发平台——阿里云白练。
开发人员可以在5分钟内创建一个大型模型应用程序，甚至可以在几个小时内“完善”一个企业专用应用程序。
模型。
随着越来越多类型的应用程序基于大型模型，支持许多应用程序运行的推理需求也会增加。
到那时，推理将比训练更离不开云。
阿里云内部人士解释说，第一，推理需求是遍布全国甚至全球的，因为你的用户可能有的在杭州，有的在北京。
这需要低延迟和附近数据中心的支持。
只有大型云厂商才能提供无处不在的算力服务。
第二个原因是使用量的波动。
有些应用程序在早上有更多的用户，而另一些应用程序在晚上有更多的用户。
只有云厂商才能应对这种有高峰有低谷的弹性需求。
因此，考虑到推理场景，AI的发展离不开公有云的支持。
虽然目前在大型模型领域还没有出现爆款应用，但就连王健也表示，“相信一两年内也完成不了”。
然而，在这场技术马拉松赛道上，没有一家云厂商敢于冒险落后。
风险。
更重要的是，借助AI大模型的浪潮，一些原本在互联网时代自建云资源池和能力的企业有望重新回到公有云的怀抱。
大模型时代，云与AI的关系发生了新的变化。
有钱买 GPU 并不意味着你可以开发商用的生成式 AI 能力。
人工智能专家丁磊博士告诉Alphabet，训练大型模型是很困难的。
“在中国，用1000张GPU卡、3000张GPU卡、10000张GPU卡的集群来训练大规模模型是很困难的。
“没有多少公司能做到。
”阿里云是少数能够做到这一点的公司之一。
在新升级的人工智能平台PAI上，阿里云支持集群扩展至10万卡。
特别是考虑到目前国内高端芯片进口限制的情况，NVIDIA芯片与国产替代芯片的混合使用将在未来很长一段时间内成为行业常态，这需要多个不同的供应商使用多种不同的芯片来满足中国的需要。
市场对AI算力的需求。
但目前中国算力市场存在结构性需求失衡。
中国工程院院士刘云杰表示，虽然我国算力总量位居全球第二，但算力利用率并不高。
“通用算力和超级算力的利用率不高。
智能计算能力更是稀缺。
据中国信息通信研究院数据显示，2016年，美国超过60%的算力以公有云的形式提供，欧盟为50%，欧盟仅28%。
面对算力去中心化的客观现实，依靠公有云平台高效连接异构计算资源变得越来越重要，公有云也成为大规模普及AI的必由之路。
用于训练和推理大型模型，或者改善云服务增收不盈利的现状，公有云逐渐成为国内云厂商关注的焦点，围绕云业务的考核机制也发生了相应的变化。
为了阿里云通过减少利润率较低的项目型合同收入来提高收入质量，其他云厂商也已采取行动。
美国领先云厂商营收和净利润大幅下滑，进一步推动国内云厂商向公有云战略倾斜。
与中国市场热衷私有云不同，美国三大云计算服务商亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云均主攻公有云。
这也造成了中美云计算厂商之间的规模差距。
Gartner研究数据显示，2017年全球公有云IaaS市场中，亚马逊AWS份额为39.99%，微软Azure份额为21%，排名全球前三的我国阿里云份额仅为7.71% 。
在市场份额差距拉大的同时，中美云厂商的收入和利润也存在差距。
本财年，亚马逊AWS和微软Azure的营收分别为1亿美元和1亿美元，对应的利润分别为1亿美元和1亿美元。
相比之下，作为中国盈利能力最强的云厂商，阿里云最新三季度财报营收为4800万元，调整后EBITA利润为14.09亿元。
与美国领先的云厂商相比，存在明显差距。
更高的公有云服务份额推动亚马逊AWS实现更高的增长和利润。
更高的利润有助于亚马逊AWS进一步加速产品和技术创新，从而形成规模效应，从而摊薄基础设施成本并聚集更多客户。
巨大的网络效应。
大模型揭开的AI新世界，给了国内云厂商复制亚马逊AWS“飞轮效应”的新机会。
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