云厂商这些年的生态策略一变再变，而AI大模型更是某种“催化剂”，助推着云厂商向以“开放”为基准的生态策略加速迈进。这篇文章里，作者针对云厂商的生态之变做了解读，一起来看一下。

在过去的传统云计算时代，云厂商“狂奔”十年，生态策略一变再变。从“总集成”到“被集成”，云厂商将大包大揽做业务的模式，转变为将更多的应用交给具有自研能力的ISV厂商来做。

如今，AI这个杠杆则是将这个策略更向前推进了一步。

“唯一不变的是变化”，这句话出自2023年变化最大的云厂商，阿里云CEO吴泳铭的全员信中。作为多年位居国内三朵云榜首的阿里云而言，公有云和被集成是2023下半年以来最大的两个变化，也是2024年的重点方向。

同样地，阿里云的这种变化也映射在2023年国内云厂商的整体战略定位中。它所对应的是，未来AI大模型时代，云厂商在生态里要扮演的角色也在悄然发生变化。而如今，云厂商又多了一个战略杠杆，即通用大模型。

“如果将分析的63种生成式AI应用于各行各业，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。”这种预测出自于麦肯锡的《生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮》报告。

一个共识的观点是，2023年是大模型快速发展的一年，2024则将是各种AI应用在产业侧爆发的一年。在此背景下，企业对生成式AI的需求急剧增长，这种需求的上涨将会直接影响到提供AI算力的云巨头厂商们。

在过去的传统云计算时代，云厂商“狂奔”十年，生态策略一变再变。从“总集成”到“被集成”，云厂商将大包大揽做业务的模式，转变为将更多的应用交给具有自研能力的ISV厂商来做。

如今，AI这个杠杆则是将这个策略更向前推进了一步。

几个信号是，2023年12月，负责推进政企业务的关键人物蔡英华从阿里云离职，全面拥抱公有云策略；此外，腾讯云再次强调成本，加强生态和自研产品策略；华为云也更是和一众企业加速推进战略合作。多个信号背后对应的是，在从云向AI大模型迈步的新时代里，过去的总集模式更在被加速抛弃，以华为云、阿里云、腾讯云为首的云厂商都在进一步寻求生态开放。

另一边，于ISV和软件厂商而言，各企业也都主动纷纷加入到云厂商的大模型生态来重塑自身应用，根据不完全统计，在过去的几个月时间里，伴随着云厂商生态政策的逐渐明朗，越来越多的ISV开始拥抱云生态，加速涌入其生态池。

就当下而言，于云厂商来说，大模型不仅是拉动其云计算市场份额增长的一个新杠杆，也更在成为其以“开放”为基准的生态策略加速迈进的催化剂。

一、从“被集成”到MaaS，云巨头的生态接力棒

2023年，是阿里云走“被集成”路线的第五年。

与此同时，这一年阿里云内部也迎来了巨大的组织变动。首先，最大的战略变化便是抛弃过去的“行业+区域化”，转而宣布“AI驱动、公共云优先”的路线，并对此战略进行了大刀阔斧的改革。在过去一年中，阿里云CEO这一接力棒从张建锋手中递给张勇，后来又交到吴泳铭的手中。

值得一提的是，负责推进政企业务的蔡英华，也于2023年12月13日从阿里云离职。

从张建锋卸任到吴泳铭上任，再到蔡英华离职，一个再明显不过的信号是，大模型时代下，阿里云将加速改进此前进行的并不彻底的“总集成”模式。而这也正是吴泳铭刚上任便强调的战略路线，即“回归公共云，缩减线下项目”。

在过去的几年里，包括阿里云在内的国内云厂商，在定制化项目侧的进展并不顺利。如今，阿里云提出的公有云优先战略，客观来看，虽短期政务相关业务会带来一定程度的影响，但长期来看将作为良性效应为阿里云提供助力。

同样，腾讯云也在2022年开始便宣布“被集成”的战略。在更多年前，马化腾就说过，要把腾讯的半条命交给合作伙伴。至今，腾讯云被集成的收入已增长了500%。

实际上，“冲到台前做大哥”也恰是国内所有云厂商的最初探索模式。

从短期来看，做总集成更有利于云厂商接到大单，在成长初期不仅能够探索垂直领域的具体场景，还能够增加行业know-how的积累。然而这种模式带来的利润率并不向好。长期来讲，云厂商做总集既影响利润率，还影响其自身业务形态发展。

因此，能看到的是，在过去的几年时间里，不论是线索伙伴、产品开发伙伴，还是咨询或售后伙伴，各家都在采取持续发力的阶段，通过资金、云算力折扣，再或者是培训等等帮助自身生态内的企业加速成长。

而在如今，这种被集成形态则是又了新的抓手，即MaaS。

过去，国内云厂商的核心能力基本停留在IaaS层面的“计算、存储和网络”服务器相关三大件领域，对于PaaS层的云服务能力相较落后于AWS等一众海外云厂商。

但实际上，云厂商的价值则是要向PaaS平台发展的。“把IaaS、PaaS以及SaaS三者的优势拿出来做可组装的能力、能够在平台上做二次可组装、最终实现业务和平台的创新。”这是2023年Gartner十大趋势报告中对行业云平台的释义。

而这句话的关键词则在于“组装”，这也意味着云厂商要充分发挥的能力是PaaS平台，这也是国内云巨头近些年纷纷提出“被集成”的原因所在。

不过，其中的难点在于，对云厂商而言，其并不是所有的能力都实现了PaaS化，这就意味着生态伙伴不具备完全的服务能力；此外，在部分核心环节，云厂商还需要自身下场亲自做产品（比如数据库）以此来保证自身的高利润率，因此完全意义的PaaS化和生态本身存在一定的冲突。

AI大模型，也或者说MaaS正在悄然改变这种模式。

截止目前，能看到的是，阿里云、华为云、腾讯云、百度云、京东云等云计算大厂都已经推出了MaaS服务。

MaaS为云厂商带来的新增量具体体现在两种方式：第一，API调用服务。比如在这个过程中，云厂商可以根据用量或者时间来收费。第二，给训练、运行大模型提供AI算力服务。目前，随着国内模型参数的逐渐提升，以及垂直领域模型的爆发，关于模型训练的需求也在涌现。

对于生态而言，基于MaaS的模式，可以将生态伙伴统一拉至一个AI服务起点上，既规避了之前产品侧的冲突（多一个新的服务产品），同时在MaaS的生态模型下，云厂商可以基于足够强的利润驱动以作为底层角色，为生态企业提供更为彻底和边界清晰的服务保障。

可以说，相比此前，云厂商在IaaS和PaaS上的发力，MaaS的出现则为云厂商提供了新的增长空间。不仅如此，MaaS对于生态的一个更大价值则是，基于数据训练表达的模型，让客户、开发者、创业公司和ISV等角色都聚拢在一起，一同降本增效。

从单纯的PaaS到MaaS，云厂商的生态策略正在进化。

二、云厂商的大模型生态怎么样了？

2023，国内云巨头All in AI毋庸置疑。

从IaaS+PaaS市场来看，2023年上半年同比增长15.9%，创下近三年来同比增速新低。这组数据来自IDC发布的《中国公有云服务市场（2023上半年）跟踪》报告。因此，大模型也就自然成为了云厂商的增长新抓手。

其中，AI生态则是其重要组成部分。

实际上，早在2022年底，阿里云就提出了MaaS模型理念，而这个时间点也正是海外ChatGPT刚刚火热之时。在2023年的云栖大会上，周靖人表示，截止目前，百川智能、智谱AI、零一万物、昆仑万维、vivo、复旦大学等中国一半的大模型公司，都跑在阿里云上。

在具体提供的服务方式上，阿里云的开源社区魔搭一共提供两种服务：一是开发者可以直接调用阿里云的算力和大模型训练及推理平台，后者是阿里云为生态伙伴提供一站式的服务；二是模型的二次开发，这种服务模式则是提供模型训练和数据训练，另外还会针对具体的业务场景进行调优。

简单来看，一种是直接提供API接口，一种则是通过提供模型训练能力，帮助企业对模型进行二次开发。

腾讯云进度同样迅速。在2024年1月18日的腾讯云生态大会上，腾讯云公布了最新成绩单，“过去两年，腾讯云被集成收入同比增长200%”。而且发布了大模型后，腾讯云更是在被集成业务中，将80%-90%的业务收入分配给合作伙伴。

另外，腾讯云这两年一直在加速“被集成”业务。实际上，从腾讯云提出“被集成”开始，便退出了“总集成商”这个角色，再到今天的MaaS模型，腾讯云的生态模式已然发生了巨大的转变。从某种程度上讲，腾讯云的MaaS也更有助于其自身沉淀垂直领域的行业know-how。

在过去一年中，随着这种模式的不断深入，腾讯云已经在医疗、金融、文旅、传媒、政务、教育等十个行业积累了大量的资源。

而这些垂直领域大模型大部分都是有生态伙伴配合完成的。在垂直模型的建设中，各方的角色分配十分清晰。腾讯云的工作是提供PaaS层的能力，垂直领域的大型企业来提供数据和需求，最后再由专业的垂直模型建设团队完成行业的私有化部署。

有迅速行动的还有华为云。据了解，在大模型生态方面，华为云采取面向软件伙伴、服务伙伴、咨询与系统集成伙伴三类伙伴的合作路径。

其不仅支持盘古大模型的调用，也有各类开源模型和三方商业模型的搭建，从大模型开发到定制的过程，华为云还提供数据工程、模型开发和应用开发等多种工程化套件，帮助用户构建独立的数据集，并升级基础模型。

从某种层面来看，不论是阿里云、腾讯云，还是华为云，其基于MaaS层面的生态建设相较之前态度更为开放兼容，同时也更果决，不论是算力层面还是数据层面，都有足够强的空间给到生态伙伴。

截至目前，各家的MaaS生态模型基本已成型，其以算力为底座，上层的大模型收集、标注、预训练等环节为抓手，作为生态武器，加速自身的生态构建，以为自身的大模型落地提供更强的配套支撑。

三、大模型时代，云厂商的“公有云”进化

实际上，从IaaS+PaaS+SaaS，到IaaS+PaaS+MaaS，这也正在云厂商在大模型时代的新盈利方式。而从亲自做SaaS到开始探索MaaS，也意味着云厂商会将“被集成”的生态模式进行到底。

而这种生态模型对应的一个必然趋势也恰是“公有云+AI”。客观来看，这种模式正在成为各家的公开选项。

从市场需求来看，一方面由于GPU算力短缺，公有云则可以极大地降低AI模型的成本。“现在已经可以看到有不少政企偏向公有云了。”一位行业人士告诉产业家，“成本比本地部署要便宜很多，3-4倍都不止。”

另一方面，公有云的AI大模型模式也确实能在一定程度上拉动云厂商的增长。

从目前云厂商的商业模式来看，一种是API调用，按token字数收费；另一种则是为大型企业提供二次开发的服务，前者比拼的是云厂商自身的算力积累，后者则是依托于领域伙伴。

无论是阿里云、腾讯云，抑或是华为云，在过去一段时间里除了算力侧的多重信号，最常见的便是垂直领域大模型的构建，即不论是基于本地部署还是公有云模型，先和部分垂直赛道头部企业合作进行领域数据的训练表达，最终训练出面向专有赛道的领域模型；

同时基于双方的协商，将其部分能力释放到公有云的能力模型中，进一步加持基座模型的底层能力，并且将这种能力加持到自身的产品中，比如百度文库，腾讯的腾讯会议，阿里的钉钉等等。

实际上，在大模型生态模式的探索方面，海外云厂商已经提供了一个例证。

微软Azure在ChatGPT被炒得火热之时，并没有选择自研大模型，而是通过深度绑定的方式，直接基于GPT对外提供服务。而这样的做法并非是放弃大模型，从微软的最新财报就可以窥见出，微软收入同比增长13%，净利润同比增长27%，净利润达222亿美元。

仔细观察微软的产品即可发现，其Windows、Office、Bing等软件都开发了AI Copilot助手。这样一来，微软也就形成了由云-AI-软件的商业闭环。

从私有模型能力强化到公有云AI模型再到具体的产品落地，从2023下半年到2024年初的情况来看，国内云厂商也正走这样的路上。