HelloKitty • 2024-09-25 17:06
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文章来源于:雪豹财经社
作者:瀚星
在全球 AI 行业陷入迷茫的背景下,阿里云仍然开了一场“AI 浓度爆表”的云栖大会。
越来越多的从业者、投资人对千篇一律的AI技术和大模型感到审美疲劳,他们更关心AI该如何赚钱。
今年的云栖大会上,在展示 AI 与产业相融合的商业化前景的同时,阿里云也要为陷入迷茫的 AI 行业加油打气。
ChatGPT 引发的人工智能热潮被疯狂追捧一年多后,AI 行业开始陷入迷茫。
距离 OpenAI 发布 GPT-4 已超过一年半,GPT-5 还迟迟不见踪影,文生视频大模型 Sora 也没有全面开放。微软、英伟达的市值均较今年上半年的高点回落 10% 以上,资本市场开始对持续高投入所能产生的回报产生怀疑。
华尔街对冲基金 Elliott Management 提醒它的投资者,人工智能的许多应用可能永远不会具有成本效益,永远不会实际正常工作,它只会消耗太多能源,或者将被证明是不可信赖的。
在这样的背景下,阿里云仍然开了一场“AI 浓度爆表”的云栖大会。
与去年云栖大会的相同之处在于,AI 依旧是今年的主角,但配角悄然发生了变化:不再是理想、生态、技术,而是来自 AI 创业公司、新能源汽车、智能机器人等各行各业的从业者。他们穿梭在各个展厅,少了几分对技术的痴迷,多了一些对钱的焦虑。
与之相映射,在台上,阿里云分享着 AI 在实际场景中的应用,探讨商业化前景。
“过去 22 个月,AI 发展的速度超过任何历史时期,但我们现在依然还处在 AGI 变革的早期阶段。”一向很少公开露面的阿里巴巴集团 CEO、阿里云智能集团董事长兼 CEO 吴泳铭,在云栖大会上试图给行业送上一颗定心丸。
理想为现实让位
此次云栖大会设置了三个展馆,分别是 1 号“人工智能+”馆、2 号“计算”馆,以及 3 号“前沿应用”馆。其中,前两个展馆均位于主会场旁边,而 3 号展馆需要在园区步行大约 15 分钟才能达到。
在台风“普拉桑”的影响下,9 月 19 日云栖大会开幕当天,杭州一整天都在断断续续地下着大雨,这让参会者在各个场馆之间的通行极为不便。即便如此,距离最远的 3 号馆还是挤满了人。
“那些大模型展馆的东西都看腻了,想看看应用馆有什么新东西。”一位冒雨前来的参会者告诉雪豹财经社。
在形形色色的 AI 相关展会或论坛上,进门两块大屏已是标配,一个屏幕显示全球各个主要大模型的发布时间节点,另一个屏幕显示 Scaling Law(尺度定律,指随着模型参数量、数据量的提升,性能也会不断提升)和如何迈向 AGI(通用人工智能)。这次的云栖大会 1 号馆也不例外。
但对这些飘渺的理想和一连串大同小异的参数,AI 从业者已经越来越不感冒。在此次云栖大会期间,雪豹财经社听到许多类似的观点:对千篇一律的 AI 技术和大模型感到审美疲劳。
越来越多的从业者、投资人开始关心,AI 该如何赚钱。
在前沿应用馆里,人型机器人是人气最高的展台之一。一位现场工作人员告诉雪豹财经社,他被游客问到最多的问题,是未来的 AI 人型机器人有哪些商业化路径,什么时候可以实现商用甚至家用。
一位 AI 从业者告诉雪豹财经社,现在做 AI 产品,最关注的数据就是用户数和留存,“有人用,才有钱赚”。比起从零开发一款 AI 原生产品,选择已经拥有庞大用户基数的产品做 AI 创新,是 ROI 更高的选择。
在前沿应用展馆中参展的厂商也大多是这类品牌,包括特斯拉、小鹏汽车、高德地图、游戏公司米哈游,以及打着中国“游戏+AI”先行者旗号、展台上摆满脑白金礼盒的巨人网络。
在主会场的圆桌论坛上,月之暗面创始人杨植麟被主持人问到这样一个问题:最近很多投资人都在看 DAU、留存率等指标,来决定是否投资一家公司,站在拥有 AI 技术背景的投资者角度,会看哪些指标来做投资决策?
杨植麟认为,DAU 和留存率是重要的指标,此外还要参考产品本身是否有价值,以及产品所在的市场规模能否做大。
见 AI 就投的时代已经一去不返。
逛遍云栖大会的三个展馆,能明显感受到,这不是一场简单的 AI 秀场,而是一场 AI 与各行各业的融合大会。
吴泳铭在云栖大会的发言有个判断:“很多行业内人士可能一直在想,手机上有什么AI时代创新的超级App。但我们认为,AI最大的想象力绝对不是在手机屏幕上,AI最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界,来改变物理世界,这才是AI最大的想象力。”
AI 不能是仅仅停留在数字世界的概念和理想,而应该成为物理世界看得见、摸得着的产品。
对于 AI 从业者和投资人来说,投入能获得相应的回报,是长期发展的必要条件。而对于基础设施供应商阿里云来说,只有越来越多的行业、公司和创业者投入 AI,它才能有更广阔的发展空间。
这才是双赢的局面。
阿里云希望 AI 不再迷茫
进入 2024 年下半年,曾经热捧 AI 的资本市场开始重新审视 AI 的商业化能力。
8 月初,全球 AI 巨头微软发布 Q2 财报,一度因云业务增长不及预期和 AI 相关支出持续攀升,股价大跌 7%,市值一夜蒸发 2000 亿美元。
一个月后,AI 算力“军火库”英伟达一个交易日暴跌 9.5%,市值蒸发近 3000 亿美元,相当于 3个 OpenAI 的估值。华尔街多家投行在研报中表达了对于 AI 投资回报率的担忧。
引发本轮 AI 热潮的明星公司 OpenAI,也在频繁跳票。如果没有近期发布的 o1 模型,这家 AI 领头羊在过去一年多时间里并没有发布明显超越 GPT-4 的下一代大模型。
此外,AI 的商业化进展缓慢。从 AI 软件应用到 AI 硬件,时至今日依旧没有跑出一款现象级产品,甚至 AI 产品在营销侧的成本还在水涨船高。有媒体报道称,AI 创业公司月之暗面在 B 站的获客成本高达 30 元/人。
一边是技术进步的缓慢,另一边是对 AI 变现能力的焦虑,整个行业开始陷入迷茫。
AI 产品通常由三部分构成:最底层的算力层、模型层和应用层。阿里云主要定位于 AI 时代的算力基础设施。用的人越多,基础设施的价值就越大。
因此,在今年的云栖大会,阿里云在展示 AI 与产业相融合的商业化前景的同时,也要为陷入迷茫的 AI 行业加油打气。
吴泳铭在会上透露,新增算力市场上,超过 50% 的新需求由 AI 驱动产生,AI 算力需求已经占据主流地位,且这一趋势还会持续扩大。“过去一年,阿里云投资新建了大量的 AI 算力,但还是远远不能满足客户的旺盛需求。”
除了投入真金白银来提升 AI 基础设施建设,阿里云还把算力和模型的调用价格一降再降,减少 AI 创业者的负担。
在云栖大会上,阿里云 CTO 周靖人发布了性能接近 GPT-4o 的开源大模型 Qwen 2.5,拥有 0.5B 到 72B 参数规模的多个版本,并再次宣布大幅降价。Qwen 系列主力模型降价 85%,百万 tokens 价格降低至 0.3 元。
周靖人表示,这些动作会进一步刺激开发者和各行各业客户使用大模型的需求。
过去一年,阿里云进行过数轮降价。整个大模型市场也经历了长时间的价格战。字节跳动旗下云服务平台火山引擎、阿里云、百度智能云和腾讯云,先后把大模型推理算力价格下降了 90% 以上。
但阿里云在 19 日的大会上也表示,大模型降价主要是通过技术优化实现的,并不是在打价格战。
在刚刚过去的 Q2,阿里云智能集团实现营收 265 亿元,同比增速提升至 5.7%,同时经调整的 EBITA 利润率达到 8.8%,大幅超出市场预期。
在财报电话会上,一位分析师问了这样一个问题:阿里云核心的公共云产品利润率到底可以达到什么水平?阿里管理层没有正面回答这个问题,但表示公共云产品会进行更持续的长期投入,并维持一个健康的利润率。
作为对比,海外公共云厂商亚马逊的 AWS、微软的 Azure,利润率在 30% 左右。
这也许是下一个阶段阿里云与 AI 行业面对的共同挑战:在规模做大之后,如何赚钱?如何赚到更多的钱?
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