生成式AI的浪潮中，各大云业务品牌也在不断拿出自己的策略，并努力给出更有价值的云服务。这篇文章里，作者就结合SAP、Oracle、AWS和IBM的近期动作，探索企业服务的新市场轨迹，一起跟着作者的脚步来看看这片市场吧。

云计算市场在2023年第四季度创下了历史新高，企业云基础设施服务支出达到了近740亿美元，同比增长19%，这是Synergy Research Group有记录以来的最大季度增幅。这一增长的强力推动力之一，就是生成式AI技术的发展和应用。

生成式AI技术利用深度学习模型来生成新的数据或内容，为各行各业提供了更多的价值和创新。根据Gartner的预测，到2025年全球80%的企业将部署一些形式的生成式AI技术，以提高他们的业务效率和竞争力。

在生成式AI的浪潮中，各大云业务品牌如何进行技术创新和战略布局，继续扩大企业服务领域的优势？以下我们将分别从SAP、Oracle、AWS和IBM的近期动作，看他们如何利用生成式AI为企业客户提供更智能、更高效、更有价值的云服务，一窥企业服务的新市场轨迹。

一、SAP与Google Cloud合作，将生成式AI引入数据云平台

近期，SAP宣布利用谷歌云将超大规模企业的Vertex AI模型训练和部署功能引入其Datasphere数据云平台。

SAP的数据云平台Datasphere是其核心的创新和增长引擎，它旨在帮助企业实现数据的统一、集成、治理和智能化，从而提升业务的效率和价值。

Google Cloud的Vertex AI是其最新推出的一站式AI平台，它为企业提供了从数据准备到模型训练、部署、管理和优化的全流程的AI服务，以及多种预训练的AI模型和工具，以满足不同的业务需求和场景。

两者的合作将帮助企业从海量的数据中生成新的内容和洞察，以支持决策和创新。据悉，该项目的第一步是针对汽车行业的应用场景，利用Google Cloud的Vertex AI模型训练和部署能力，为SAP的Datasphere数据云平台增加生成式AI的功能。

生成式AI在汽车行业的用例非常丰富，从供应链管理到客户服务、从产品设计到质量控制、从市场营销到风险管理，几乎涉及了汽车行业的所有环节和方面。例如，生成式AI可以用于分析供应链和客户数据中的异常和潜在问题，还可以用于创建ESG报告等等。

除此之外，SAP还进一步扩大了与Microsoft的合作，通过Azure OpenAI服务的自然语言处理功能加强了其劳动力招聘和培训工具SuccessFactors。另外，还通过投资三家生成式人工智能公司：Aleph Alpha、Anthropic和Cohere，深化了对该技术的承诺。

二、Oracle与Cohere合作，期待云业务有显著增长

Oracle与Cohere的战略合作，主要是将Cohere的生成性AI模型部署在Oracle云基础设施上，为客户提供原生的生成性AI服务，帮助他们在各种场景下使用自然语言生成（NLG）技术。例如，客户可以利用生成性AI服务来创建新的工作描述、个性化的员工体验、定制的职业规划、以及辅助绩效评估等。

另外，Oracle还将Cohere的语言模型嵌入到其云应用中，让客户能够快速安全地将生成性AI应用到他们最紧迫的业务挑战中。

相比来说，其差异化是为企业客户提供了一个完整、端到端、原生的生成性AI平台，从数据的采集、清洗、整合、分析，到内容的生成、呈现、交互，都可以在Oracle的云平台上实现，而无需担心数据的安全、隐私和质量等问题。同时，它还为客户提供了多种选择和灵活性，让客户能够根据自己的数据和业务需求，定制和部署自己的生成性AI模型，以及在不同的云应用和行业解决方案中使用生成性AI技术。

可见，Oracle与Cohere的合作将使客户能够充分利用生成性AI技术的潜力，实现业务的自动化、智能化和创新化。

三、AWS融入多家最新模型强化Bedrock AI

早在去年初，AWS就与Hugging Face、NVIDIA的合作，让AWS客户可以自定义和微调技术以满足业务需求，并且建立了可扩展的、按需的AI基础设施，专为训练复杂的LLM和开发生成式AI应用而优化。

近期更大的动作是，AWS将选择10家技术创业公司参加为期10周的生成式AI加速器计划，为他们提供AI模型和工具、定制的市场推广策略和ML堆栈优化。据统计，AWS已与Anthropic、Stability AI和Cohere等领先的AI公司合作，将它们的最新的生成式AI模型，纳入了Bedrock AI服务的基础模型库，为客户提供了更多的选择和可能性。

Bedrock AI服务是AWS在2023年5月推出的一项创新的服务，旨在为客户提供一个一站式的生成式AI解决方案。基于大量的模型，客户可通过安全的 API 访问不同的模型，并使用他们的数据来定制特定功能。此外，Bedrock AI还提供了一系列的工具和资源，包括模型的训练、测试、部署、监控、优化、安全等方面的功能，以及与AWS的其他AI和云服务无缝集成，让客户可以在AWS的强大的云计算算力和AI平台的支持下，轻松地开发和运行自己的生成式AI应用。

根据亚马逊总裁兼首席执行官安迪·贾西近期发言内容，AWS的生成式AI目前还不是主要的收入来源，但公司预计生成式人工智能将加剧云消费，并在未来几年内带来数百亿美元的收入。

四、IBM与Microsoft合作，打造全新企业级解决方案

IBM不仅建立了企业级的AI和数据平台watsonx，集成基础模型、生成式AI和机器学习的功能，为企业提供一站式的AI开发、部署和管理的解决方案，而且开发了信赖性高、省能耗低、可移植性强的企业级生成式AI基础模型，如BLOOM、PaLM等，利用企业自有的数据和知识，定制化生成式AI的应用场景和客户需求。

然而在短期内更为期待的是，IBM与Microsoft不断加强合作，一是在Azure Marketplace上部署了一个大型语言模型管理服务，为开发者和数据科学家提供了生成式AI工具，包括GPT和Codex，并为企业提供了一系列预构建的生成式AI应用场景。

二是两家公司已经开发了一些基于生成式AI的企业级解决方案：比如寻源到付款（S2P）的数字化平台，利用微软的Power Platform和Azure OpenAI来自动化采购流程和生成供应链洞察；比如医疗保健解决方案，为护士和医生提供一个虚拟助手工具，通过分析医疗记录和保险政策文件来自动化授权流程；再比如金融服务和银行的摘要工具，可以处理和摘要财务文档，并生成音频文件。

值得一提的是，IBM与微软利用watsonx.ai大型语言模型，实现COBOL代码到Java代码的转换，以促进主机现代化。据悉，该解决方案现已在80多种语言和1.5万亿个数据标记上进行了训练，而且预计将为IBM带来数千万美元的收入，并为微软的Azure云平台带来更多的客户。

除了以上4个企业云服务品牌外，Workday也在计划通过谷歌云增强企业财务和人力资源管理工具；德勤中国也在与AWS合作为客户提供生成式AI业务应用战略咨询、生成式AI应用落地场景创新等服务；Salesforce也推出了Einstein Copilot开箱即用的生成式AI助手嵌入到其企业应用套件中……

从这些企业云服务对生成式AI的应用来看，势必会引发大规模的技术购买周期，同时也说明了AI不仅是一种服务，更是支撑其他服务的基础技术。AI的投资开始影响云基础设施服务市场的增长，尽管相对于底层市场的规模来说AI的收入可能很小，但足以改变市场的轨迹。