與其他大模型產品不同的是，上述兩款大語言模型從訓練到推理都依托于自身的云，服務也更多元化。

可以看出，面對增長低迷、競爭激烈的云計算市場，云廠商開始從AI大模型上尋找新機會，開發(fā)新生意。

Canalys發(fā)布的研究報告顯示，2023年第二季度，全球云基礎設施服務支出增長16%，達到724億美元。由于市場感受到成本壓力的影響，增速與上一季度的19%相比有所下降。而上一季度全球云基礎設施服務支出增長率首次降到20%以下。

此前云廠商們的高速增長，主要歸功于大規(guī)模的企業(yè)數(shù)字化轉型和上云。當前市場的增速放緩，除了上云普及帶來的市場增量見頂，也與全球宏觀經濟的不確定性緊密相關，降本增效成為主流，企業(yè)傾向于保守的IT策略，支出明顯下降。

在市場競爭激烈、價格戰(zhàn)的當下，云廠商需要新的市場增長方向，ChatGPT帶來的大模型爆發(fā)，可以說正得其時。面對這場“千模大戰(zhàn)”，坐擁算力、算法、數(shù)據的云廠商不可能作壁上觀，入場是必然。

據專業(yè)媒體不完全統(tǒng)計，截止2023年8月，中國已發(fā)布的大模型超過130個，教育、醫(yī)療等各行業(yè)垂類大模型也在持續(xù)增長。

百模大戰(zhàn)，云廠商要做什么？

從云廠商的行業(yè)客戶來看，他們應用大模型主要有三種方式：其一，構建基礎大模型產品，該方式需要極強的自身研發(fā)水平和人才數(shù)倍，并投入高額的訓練成本，僅少數(shù)企業(yè)選擇自建大模型；其二，以強大的基礎大模型為前提，建立所在行業(yè)的大模型，結合行業(yè)數(shù)據不斷迭代；其三，在基礎大模型和行業(yè)大模型上開發(fā)AI應用，這是大多數(shù)企業(yè)的選擇。

這些都蘊藏了云廠商的業(yè)務機會，因此阿里云推出“通義千問”，百度智能云發(fā)布“文心一言”與toB的大模型服務平臺“千帆”，混元大模型由騰訊研發(fā)但由騰訊云運營。百度CTO王海峰認為，未來MaaS服務（Model as a Service模型即服務）將成為云計算的主流商業(yè)模式。

一方面，云廠商面向客戶提供的服務面臨變化；另一方面，云廠商內在資源和能力也面臨新需求。

以近期發(fā)布半年報的青云科技為例，其上半年實現(xiàn)AI算力服務收入2651萬元，AI算力服務已經成為該公司非常重要的新增長點及公司戰(zhàn)略級業(yè)務，未來將核心重點資源向這一業(yè)務傾斜。

百度智能云事業(yè)群總裁沈抖表示，隨著大模型時代到來，“AI加速芯片”GPU慢慢成為算力中心，算力增長速度遠遠超過CPU，云正在從CPU云時代向GPU時代切換。

這種情況下，此前云廠商建設的云數(shù)據中心顯然難以滿足AI算力需求，大規(guī)模智算中心亟需建設。

業(yè)內人士表示“AI大模型的訓練過程中，往往使用成千上萬個GPU訓練，整個服務器集群規(guī)模經常是10萬以上”。對于云廠商來說，規(guī)?；?、集約化建設的大型智算中心從長遠來看更具性價比，能充分發(fā)揮在資源、能源、管理等方面的規(guī)模效益，降低部署和運維成本。

支撐文心一言的百度陽泉智算中心正是如此，其為目前亞洲最大的單體智算中心，算力規(guī)模達4EFLOPS（每秒400億億次浮點計算），整個建筑面積約12萬平方米。智算中心一共包括13個模組，可承載約28萬臺服務器，采用CPU+GPU+XPU三種計算架構。

考慮到成本和大模型訓練對時延較低的要求，云廠商在智算中心建設時，會偏向此前大規(guī)模云數(shù)據中心的建設選址，在具備氣候優(yōu)勢、能源充沛、地價低、電價低的地區(qū)部署，中衛(wèi)等“東數(shù)西算”西部節(jié)點集群是優(yōu)秀選項。

以中衛(wèi)為例：

在氣候環(huán)境方面，中衛(wèi)年平均氣溫8.8℃、平均風速3.3米/秒，適宜采用自然風冷技術用于智算中心散熱，節(jié)能效果好；

在電力資源和電價方面，寧夏是西電東輸?shù)闹匾獋鬏斖ǖ篮碗娏δ茉垂c，風光水火互補，區(qū)域供電可靠程度高，用電成本較低；

在土地資源方面，中衛(wèi)數(shù)據中心集群所在的土地大部分是是低丘緩坡未利用地，用地指標有保障，中衛(wèi)市水和天然氣價格也相對低廉。

AI大模型對云廠商和算力產業(yè)帶來哪些變革？智算中心建設與選址需要注意哪些方面？在即將舉辦的2023云天大會上，眾多產業(yè)嘉賓齊聚一堂，將帶來專業(yè)分享與討論。