如果一群人想一起吃饭，但嘴巴调不和，你会推荐他们吃什么？ 相信很多朋友都会说：吃火锅。
凭借丰富灵活的食材选择和活跃的人数，云服务就像火锅一样，成为上千行业AI的首选。
2023年以来，公有云市场随着大模型的普及而跌跌撞撞，国内几大云计算厂商纷纷部署AI云服务、MaaS等相关产品，令人眼花缭乱。
但不知道大家有没有发现，随着AI大模型在云服务领域的加入，给云厂商带来的商业营收增长，似乎与大模型技术本身的普及程度不符。
其背后有很多影响因素，比如：很多企业因为早期采用者的性质、小项目、后期续约的意愿而做出大模型是个谜; 文本任务云覆盖率低，AI原生应用没有爆款，TOC业务没有如预期赚钱。 用户担心隐私，不想将他们的数据放在公共云上。 GPU 算力太贵，IaaS 模式无利可图; B端项目周期长，要求复杂，定制成本高，利润低......
然而，经过近一年的“炖慢煮”，“云+大模”的“火锅游戏”终于有了热气腾腾的滚烫口感。
阿里云、华为云、云、腾讯云、京东云等主流云厂商政务、行业智能项目中标数量大幅增加。 今年，e云、移动云等运营商云的市场份额增长也尤为引人注目。
如何理解云服务市场的下一个格局？ 我们和眼前翻腾的“云+大模型”火锅游戏聊了起来。
云+大模型，2024年开局火热
有必要解释一下，为什么千行百业的“火锅模式”是智能的，云和大模型更香。
使用AI训练大型模型，各行各业都需要购买GPU，搭建开发平台，本地数据中心，相当于批量购买食材，租店，开私人餐馆，只为自己吃饭，成本太高了。 公有云具有弹性和可扩展性的特点，可以提供源源不断的算力，类似于厨房里统一采购商品和食客按需接入。 所以，不是私厨买不起，而是火锅性价比更高。
对于大多数企业和用户来说，将大模型的训练和繁重任务的推理放在云服务平台上，灵活调用AI算力，或者直接调用云厂商的大模型API，是更具成本效益、智能化、更快捷的选择。
虽然大模型在2023年初引发了云市场的“狂潮”，但实际上，云厂商的大模型相关业务也涉及大模型的逐步商业化、计算基础设施的投入产出比、与原有业务系统的集成、全栈工具链的创建、 以及客户群体之间的关系。
因此，大型机型给公有云市场带来的营收增速，并不像2023年上半年和“百机大战”那么激烈。 就像火锅一直咕噜咕噜，菜品只是没煮熟，嘴里吃不下，很多人渐渐开始怀疑“云+大模式”是先“讲故事”和虚假命题的商家。
不过，只要大模式的火还在燃烧，行业的智能食客不散，云服务交付AI的“火锅模式”符合产业逻辑，那么“云+大模式”的商家就会等到上桌吃饭的那一天。
这一天已经到来。
2023年第四季度，云市场呈现出期待已久的嗡嗡声。 阿里云、华为云、腾讯云、浪潮云、云、京东云等拥有大型模型相关产品的云厂商相继中标政企数字化项目。 例如，11月，智能云中标“中国邮政储蓄银行超大规模预训练模型金融场景应用系统软件开发与采购项目”; 腾讯云中标“瑞金医院数字化医疗创新中心医疗大模型平台研发”。
IDC的《中国公有云服务市场（2023年上半年）跟踪报告》显示，运营商云、e-Cloud和移动云在IaaS业务中增长强劲，抢占先机成为计算基础设施。
整体来看，经过一年的慢熬，“云+大模型”市场在2024年迎来了火热开局。 展望未来，形势仍将持续“火爆”。
作为高级生产力工具的大型模型的需求将比去年更大规模地释放。
政策方面在刚刚召开的“AI赋能产业更新”**企业人工智能专项推介会上，已经明确强调要夯实发展基础，将主要资源集中在最需要和优势的领域，加快建设一批智能计算中心......打造从基础设施、算法、人工智能平台到解决方案的大规模模型赋能行业工具。 利好政策的不断加大，带动一些观望、谨慎的政务大型央企进入AI大模赛道，成为云厂商的客户。
市场水平在经历了2023年的缓慢复苏之后，越来越多的企业深刻认识到，不能再等待市场红利的回归，必须主动转型，优化成本结构，引入智能化技术，降本增效，从而保持企业在内卷市场中的竞争力。 当云数字化和AI智能成为企业部门不能再拖延或等待的选择时，将出现更多大型模型相关项目。
所以不难，2024年将是“云+大模式”商业疯狂的一年。
那么接下来，云厂商如何管理AI时代的“火锅店”，帮助千行百业变得智能化呢？ 已经有一些答案了。
大模型，一把“锋利的刀”。
如果一家火锅店没有鲜明的品牌认知度和独特的口味，就很容易陷入同质化竞争，靠的是统一菜谱+配菜的模式。 这就像云供应商想要摆脱的IaaS模式，缺乏差异化和低利润率。
要通过MaaS（Model as a Service）模式实现业务增长，云厂商首先要有一个非常有特色的“利刀产品”——一个大模型，形成自己的差异化竞争力。
不难看出，市场表现优异、订单接度不断的云厂商，有着非常强烈的“AI心态”，这是各自锋利的刀形产品——大模型带来的明显品牌加持。
例如，云端的文心一言、华为云的盘古模型、腾讯云的混合模型、京东云的延禧模型，以及浪潮云的AI服务器、PaddlePaddle和昆仑芯片、华为云的Ascend AI软硬件、腾讯云的矢量数据库、京东云的云建景海等，都成为云厂商大模型能力的证明。
大型模型及其基础架构是公有云供应商的业务切入点。
云厂商要撬动行业客户，打磨有说服力的“利刀产品”，至少从三个方面进行优化：
生产比例。 随着云厂商大模型能力的增强和AI计算成本的降低，企业通过云服务应用大模型更具吸引力。 在2023年，我们也看到了大量的探索，比如不断提升文信大模型的推理和逻辑能力，结合paddles优化大模型的训练效率，降低用户的训练时间成本。
2.系统化。 政企云数字化+AI智能同时是一个复杂的系统工程，需要大量的配套技术和设备，而不是简单地调用大模型API，比如AI加持的高清摄像头，工业互联网需要云+物联网+AI+网络，所以为了帮助客户使用大模型，云厂商应该把自己变成一个大型的“火锅超市”，提供足够丰富的选择。
3.服务能力。 由于企业转型中的水平和能力参差不齐，可能存在技术人才储备不足的情况，AITOB的业务要真正将大模式打入市场还有很长的路要走。 云厂商的解决方案是提供“海底捞式”综合服务，提供从数据清晰到模型训练再到应用部署的一站式海量服务，以及云迁移、更新、运维等全生命周期服务。
以华为昇腾AI云服务为例，除了算力之外，还提供一系列底层AI开发工具和技术平台，如异构计算架构CANN、全场景AI框架Mindspore、AI开发产线ModelArts等。
综上所述，AI模式的出现改变了云市场的基本规则和商业模式，也是云厂商的业务切入点。 只有把“大样板企业”打磨成一把锋利的刀，才能切开工业智能的蛋糕。
金融业率先尝到AI的滋味
大模型的出现，给千行百业的智能化带来了新的机遇。 可以说，每个行业的每一个场景都值得整合成一个大模型。 然而，我们往往忽略了一个关键问题：不同行业的人工智能背景、战略和资源差异很大。
AI大模型与垂直行业的融合不能一锅炖，而是按行业、按场景，一波又一波地推进落地。
具体来说，第一波以技术积累深厚的数字原生企业为主，如互联网、电商、金融、企业服务等。 在第二波浪潮中，数字化程度相对较低但教育、通信、娱乐、政务等众多生成式AI落地场景的行业正在跟上。 此外，人工智能模型也将在农业、能源、建筑等传统物理行业进行探索，并逐步生成一些可复制的基准案例。
其中，金融行业以其数字化程度极高、智能化意愿强、业务量庞大、现金流充沛等特点，成为第一波重点行业中的重点行业，也是云厂商在大模型之战中的必经之路。
金融智能将是2024年云+大模型最重要的落点。
那么，在金融客户眼中，什么是美味模型呢？
有很多细节，但有两个细节在商业化方面至关重要：
一是安全性。
金融场景在风控、安全、效率等方面都有严格的要求，中美博弈给英伟达显卡、TensorFlow开发框架、甲骨文数据库等AI基础设施的可持续性和安全性打上了问号。 因此，自主研发、可大规模出货、满足金融行业实际需求的国内替代产品，如华为云GaussDB、昇腾AI芯片、腾讯云数据库TDSQL等，也成为去年金融客户采购的重点。
第二个很好。
在大模型落地时，要考虑到对行业特点的理解，精心调制更符合金融客户需求的AI云服务。 华为云深度探索金融应用场景，发布金融PaaS 30、帮助确保金融服务的高性能和高可用性; 智能云开元智慧金融解决方案基于金融业务场景认知构建，可提炼海量金融专业知识; 京东云峰会上推出的延禧模式，也沉淀了京东金融行业在常识基础上的先熟之地。
这些有针对性的行业解决方案可以使金融+大模式付诸实践。
对于金融客户来说，云数据赋能需求快速上升，自主可控的大模型和基础设施也是大势所趋。接下来，我们一定会看到云厂商为了打动金融客户的味蕾，从根技术源头打造AI原材料，“吃不厌”，巧妙地烹制出更适合金融的“云+AI”解决方案。
政务云，城市AI基础崛起
公众如何从人工智能模型的到来中受益？ 城市AI基地就像一锅数据、应用、服务，让身处其中的人们通过政务、交通、公园、娱乐、旅游、教育等方面的变化，感受城市生活的美好。
大型政府和企业一直是数字化的先行者。 目前，政企客户的上云需求正逐步进入深水区。
一方面，政府和企业对人工智能的关注度越来越高。
几年前，大型政府和企业陆续开始向云端迁移，并探索AI，创造了智慧城市、城市大脑、智慧交通等一系列成果。 随着市场饱和度的提高，增长率开始放缓。
随着大模型的出现，在云上获取大模型具有天然的成本优势，这再次激活了政企云市场需求的增长。 在2023年云智能大会上，智能云发布了基于大模型的数字化**解决方案九州。 中山市与华为云合作，基于盘古模型在政务领域的应用，构建数字化模型0。
以大模型作为城市治理的核心能力，构建城市AI基础，成为云厂商的新机遇和竞争重点领域。
另一方面，政府和企业深度使用云的决策要素发生了变化。
从信息化到数字化，大型政府和企业在上云前期可以尽可能快地上云，上海、湖南等地都看到了“万家企业上云”的洪流。 进入深度上云使用阶段，政企客户对云上数据安全、独立可控、不被单一云绑架有强烈要求。
多云采购会带走一些云厂商的利润空间，比如“公有云优先”的阿里云，但也会给支持部署“混合云+大模式”的云厂商机会。 以去年底落下的苏州市云服务项目为例，e云、华为云、浪潮云中标，服务需求中提到，以“集中+分布式”的建设原则，“各自确保政务云平台可靠运行，同时促进最佳商务云平台之间的信息共享”。
城市的人工智能基地正在加速发展。 能否充分满足云深度使用需求，是“云+大模式”踏上政企轨道的必答之题。
日趋火热的“云+大模型”市场正迎来一流的发展期，成为公有云厂商的历史性发展机遇。
让千行百业不要错过大模型的浪潮，在智能时代吃上桌。 “云+大模特”的火锅宴，终于会让我们说：“真的很香”。