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圖片由UCloud提供
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對話丨山茶
編輯|錢江
瑞士,位于歐洲中南部,地處阿爾卑斯山脈腹地。
1815年,在為拿破侖戰爭收拾殘局的維也納會議上,瑞士為自己確立了一個新的身份——永久中立國,這是世界上第一個永久中立國。
憑借這個身份,從一戰到二戰,雖然世界霸主的王座在戰火硝煙中幾經沉浮,但身處旋渦中心的瑞士卻都得以獨善其身。
甚至于,得益于這個身份,瑞士的銀行業可以吸引全球客戶,讓世界財富匯集于此。在國際政治上,瑞士也得到國際奧委會、世貿組織、世界衛生組織等眾多國際組織的青睞,將總部設立于此。
中立,成為一種生存哲學,讓瑞士可以在強國林立,時局混亂的時代,從一個內陸小國,逐漸蛻變成一個在國際金融、政治領域都擁有重要影響力的國家。
而在中國云計算的商業格局上,也有這么一家這么一家企業,著重強調自己“中立”的標簽。
2018年,面對國內云廠商的混戰,UCloud首次提出了中立的概念。此后的幾年里,隨著UCloud的不斷強化,中立開始成為其重要的標簽。
2023年以來,AI大模型為云計算帶來一場新的機遇,但同時也催化了國內云廠商的新一輪混戰。直到今年,無論是阿里云降價開啟的云廠商價格戰,還是火山引擎挑動的大模型價格戰,都讓這個市場再次硝煙彌漫。
但在這樣的背景下,UCloud既沒有被價格戰裹挾,也沒有陷入到大模型的持續內卷之中。當然,UCloud也沒有錯過大模型帶來的機遇。
事實上,如今UCloud已經和包括智譜AI、昆侖萬維、MiniMax、愛詩AI等一眾國內領先的大模型企業達成合作。
7月中旬,在上海舉辦的AIGC商業應用峰會上,我們與UCloud智算解決方案總監李騰進行了一次深入交流。
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▲李騰在AIGC商業應用峰會上 圖源:UCloud
通過這次對話,我們試圖了解在AI大模時代,云廠商所謂“中立”的意義。同時,我們也試圖探究,在這個巨頭林立的時代,中小云廠商具備哪些獨特優勢,他們又如何在這個時代錨定自己的位置,為客戶創造價值。
以下是訪談實錄,部分內容,為方便閱讀由編輯修改:
云計算,為何需要中立廠商?
有界UnKnown:我們在活動現場看到許多做AI應用的公司,都是咱們的潛在客戶,看起來AI大模型給云計算帶來了許多機會,您如何看待這件事情?
UCloud 李騰:不只是云計算,AI給很多行業都帶來了機會,但不同企業的選擇機會是不一樣的。比如大廠商有資本的優勢,可以做更多嘗試。但中小廠商的試錯機會就少很多,就更考驗中小廠的市場判斷和戰略決策。
有界UnKnown:同樣面對機遇,UCloud是如何給自己定位的?
UCloud 李騰:作為中型云廠商,我們雖然不能像大廠一樣做很多嘗試,但我們可以離用戶更近,離場景更近,我們可以抓住核心用戶的核心訴求,然后去深耕這些場景。
如今技術和市場需求都還在快速變化,快速調整狀態,然后響應最終客戶的需求,這是我們的優勢。
有界UnKnown:快速調整狀態,響應最終客戶的需求,有例子可以聊聊嗎?
UCloud 李騰:比如去年大模型以訓練場景為主,我們上半年用了不到兩個月的時間就推出了自研大模型訓練的技術。
大模型訓練場景并不是堆設備,它是一整套包括軟件、網絡、存儲的整體配合。我們能在不到兩個月的時間里把這個事情落地,然后成功交付給智譜AI、MiniMax這樣的行業頭部公司,充分證明我們在面臨機會的時候,是能夠抓到核心,能夠快速落地的。
今年行業應用更多的場景變成了推理,我們也已經建成了萬卡的推理集群,現在上面也落地了很多的項目,基本都是滿載的狀態。
有界UnKnown:UCloud一直強調自己“中立云”的標簽,當前的市場環境下,如何理解“中立”的意義?
UCloud 李騰:我們說雞蛋不要放在一個籃子里,其實企業找供應商也一樣,都不想將所有業務都押注在一個供應商上。因此大家選擇一家主供應商的同時,也會再選一家作為均衡。這種情況下,中立就更有優勢。
“中立”也涉及到生態的問題,我們會發現大廠也有文生圖、也有視頻生成的產品,這種情況下,大家的應用產生了交集,如果算力有限的話,你如何保證他會優先將算力供給給你?
所以你看像字節、頭條這些業務,他們有自己的云計算,但他們同樣會用我們,但他們卻很難用騰訊和阿里。
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▲UCloud創新科技展示中心 圖源:Cloud
與大廠,如何錯位競爭?
有界UnKnown:與大廠相比,UCloud的優勢是什么?
UCloud 李騰:我們用今年最火的推理場景舉例,這個場景其實很分裂,它有很多細分場景,比如文本生成、圖片生成、視頻生成是一個場景;智能體、數據處理、游戲應用又是另外的場景。每個場景又對底層設施有不一樣的要求。
作為大廠,它的解決方案可能是把所有配置都拉到最高,一定能滿足你的需求。但作為小廠商,我們更傾向于讓客戶的每一分錢都能解決實際問題。所以我們會針對不同場景,去細分到每一個算力,包括配套的存儲如何配置,最終形成一個更明晰的解決方案。
這是大廠很難做到的,因為做這些細分場景,需要我們跟客戶天天在一起,坐在客戶旁邊,去看他的業務流程之后,才能知道他真正缺什么,要什么,需要我們幫他解決什么問題。
有界UnKnown:我可以理解成,我們實際上是在根據客戶的需求在做定制化嗎?
UCloud 李騰:應該說是針對一些細分場景做定制化,因為我們并不是為一個客戶做解決方案,而是為這一類的客戶做解決方案。這些定制化一定也都是經過篩選的,可以在一段時間之后,變成標準化的產品。
有界UnKnown:這些沉淀下來的解決方案,競爭力主要體現在哪些方面?
UCloud 李騰:和市場上的方案相比,我們的方案更貼合商業場景。
拿文本生成場景舉例,文本模型都很大,理論上需要更大顯存的卡,或者A800這種芯片來加快推理速度。但實際應用場景中,它還需要綜合用戶的體驗效果。
通常一般人閱讀輸入的速度是每秒鐘十幾個字,多了之后人跟不上這個速度,只能等文本生成完之后再慢慢看。所以企業也不會選擇無限制加快推理速度,而是選擇讓文本生成的速度和人能接受的速度保持一致,保證用戶體驗。
這種情況下企業其實用不上A800這樣的顯卡,4090基本就能滿足。現在A800的市場價大約在5萬塊錢左右,4090才幾千塊錢。這些差別,都是最終到了商業端才能感受到的。
我相信任何一個廠商看到這樣的案例,拿更低的支出達到了相同的效果,他都會去做這個事兒。
有界UnKnown:成本確實非常重要,恰好價格戰也是今年上半年行業里最重要的事情,您如何看待價格戰的影響?
UCloud 李騰:價格戰原本是參戰公司之間的事情,但我覺得最終傷害的會是用戶。價格戰本身并不是一個良性競爭,畢竟市面上原本可以有很多提供服務的公司,但PK完之后可能只剩1~2家,用戶到最后可能會沒有什么選擇。
我們這種體量也不會參與到價格戰之中,我們更期望跟客戶的場景和痛點綁定,為他們解決問題,為客戶創造價值,然后客戶為價值付費。
有界UnKnown:一直以來,價格都是中小云廠商的重要優勢,現在大廠打起價格戰,中小云廠商會不會比較尷尬?
UCloud 李騰:影響肯定會有,但像AIGC這樣的場景,我們同樣拿到了一些頭部客戶,甚至在一些項目大廠都不一定能拿到。
目前來看,AIGC不像電商這些標準場景,它是一個完全新的東西,還在不斷變化,我們唯一能做的,就是跟上這個變化,然后去滿足這些變化中產生的需求。
有界UnKnown:現在頭部的云廠商都有自己的大模型,他們通過低價甚至免費提供大模型能力來銷售云產品,作為中小云廠商,在這方面會感受到壓力嗎?
UCloud 李騰:如果回到非大模型時代,確實是這樣的,因為生態帶來的護城河確實很難打破。
但大模型是以數據驅動的,我們看到所有的大模型,它最終生成的都是一種“權重文件”,這是一個非加密文件,既你如果現在給我一個這樣的文件,我馬上就能做一個一模一樣的大模型推理服務。
所以根本的問題在于,大模型雖然投入了非常多的資金和時間,但最終得到東西其實沒有壁壘。而越是在這種情況下,數據安全才重要,因為數據才是大模型公司的生命線,沒有數據就什么都沒有了。
現在雖然說很多企業還會有一些投入,但我覺得最終基礎大模型公司除了云廠商,不會超過兩三家,剩下的都會轉向行業模型,以及圍繞AIGC去做應用的公司。
所以我覺得這對我們來說反而是一個新的機會,圍繞著行業模型和應用做出更貼近客戶業務場景的解決方案。
有界UnKnown:今年大模型行業的趨勢明顯從技術轉向了應用,在加速大模型應用落地方面,UCloud做了哪些準備?
UCloud 李騰:首先是在算力層面,現在無論是做行業模型,還是做AI應用,最后都會直接或間接地變成對算力的需求,所以我們在算力層面的投入非常多。
比如我們在上海青浦和烏蘭察布兩個自建機房有大量的推理和訓練的集群,同時我們也引入了一些國產芯片,因為當前國產替代還是非常重要的主題。雖然比較困難,但我們還是投入了很多時間把國產算力作為一個重要的戰略支柱。
其次我們能夠真正推出千卡規模的訓練任務,這是比較難的。因為訓練光有卡沒用,還要講集群、講軟件、還要有整體適配,這個過程非常需要客戶和我們配合共同去做一些事情。
有界UnKnown:你會覺得未來千卡規模的推理、訓練,市場需求量會更大嗎?
UCloud 李騰:確實是的,我們看到需要大規模算力的大模型公司其實非常有限,比如MiniMax、智譜AI、月暗,也包括幾個大廠。
但這里面大廠自給自足,不會在市場上采購算力,所以有需求的就那么幾家,剩下都是行業模型 ,而行業模型對算力的要求就比較小了,十幾臺、幾臺服務器都可以。比如做視頻生成的企業,對于算力使用就非常廣泛,高到A800,低到4090都可以使用。
所以我覺得這個市場機會還是很大的。
有界UnKnown:2023年大模型風起以來,聚光燈一直打在巨頭身上,似乎在當前的市場語境下,競爭是巨頭的,機會和增長也是巨頭的,但今天交流下來,感覺在巨頭之外,我們的市場機會還是很大的。
*文中配圖來源于網絡
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