AI是過去幾年云計算市場中的最大變量，而大模型的成熟，毫無疑問將指數級增強這個變量。

記得在2022年年底，生成式AI與大模型開始爆火的時候，我們就曾討論過一個問題：這輪AI浪潮中，最先受到深刻影響的將是云計算市場。

這是因為大模型數據規模大、訓練成本大、更新頻繁等一系列特點，必然導致最好的應用方式就是基于公有云來接入用戶界面。而隨著大模型在產業智能化進程中扎穩腳跟，扮演的角色愈發重要，作為大模型策源地的公有云平臺價值也將極大提升。

目前來看，這一判斷正在逐步變為現實。具體表現為AI公有云的增長正在加快；大模型開始撬動新一輪的云計算產業變革；具有大模型技術與應用優勢的云計算廠商，領先身位正持續擴大。

（圖表來自IDC咨詢）

IDC在近日發布了《IDC中國AI公有云服務市場份額2022》報告。報告顯示，2022年中國AI公有云服務市場增速達到80.6%。其中百度智能云市場份額占比第一，增速達到了69.7%。這也是百度智能云連續四年、第八次在這一市場排名第一。

（圖表來自IDC咨詢）

我們知道，機器視覺CV與自然語言處理NLP是AI技術目前最核心的兩大支柱。而在AI公有云版圖中，百度智能云在CV與NLP兩大市場同樣位列第一。伴隨著文心大模型取得顯著成功，有理由相信百度智能云2023年將會在AI公有云市場中取得更大進展。

（圖表來自IDC咨詢）

IDC這份報告之所以重要，不僅是因為它總結了此前的市場結構，更在于其非常清晰、篤定地展示了未來。

為什么這樣說？大模型將給云計算市場帶來什么？百度智能云在AI公有云市場的成功，可以給云計算廠商、用戶、相關產業鏈與投資者帶來哪些參考意義？

讓我們帶著這些問題，一起透過IDC報告，讀懂正在到來的“大模型+云”新時代。

AI公有云，云計算重回高增長的主航道

想要預判大模型給云計算帶來的變化，首先要清楚AI公有云所扮演的角色。

整體而言，目前階段公有云處在發展放緩，行業壓力不斷增大的發展周期當中。根據數據顯示，2022年中國公有云增速僅僅為35.4%，同比2021年下降了7.8%。行業普遍面臨增速放緩，盈利壓力大，缺乏產業支點等一系列問題。

這種情況下，找到持續、穩健的高增長窗口，就成為了云計算產業最為重要的任務，而AI公有云經過多年的發展，可以說已經證明了自身作為云計算行業新支點的可行性。

就像上文所說，根據IDC數據報告顯示，2022年中國AI公有云服務市場增速達到80.6%，環比整個公有云版圖，這樣的增長速度是十分罕見的。更為重要的是，AI公有云不會僅僅作為短期風口而存在。

從技術上看，云廠商最具備生成式AI、大模型的技術底座。這些處在起步階段的技術能力，受到著包括社會輿論、政策導向、投資建設等方面的強烈關注，會給云計算廠商帶來極大的發展動力與發展空間。從商業上看，訓練AI模型、部署AI模型、獲取AI解決方案與綜合服務都需要依靠公有云模式來實現，這將極大豐富公有云的商業化路徑，從而讓云計算廠商有更多方法解決盈利這個最關鍵問題。可以說，隨著智能化在產業中扮演角色的不斷加強，AI公有云的升級是不可逆的。

IDC認為，未來5年，大模型、生成式 AI驅動的下一代人工智能有望帶動整體產業重回高增長時代。

在這一趨勢下，AI公有云將憑借大模型的價值逐漸成為公有云市場的核心，進而演化成云計算重回高增長階段的主航道，而連續多年在這一領域奪魁的百度智能云，也將率先獲得啟動持續高速增長的機會。

在這樣的趨勢下，AI公有云接下來的爆點就是大模型。如何打造適配用戶需求的大模型能力與落地方案，將成為云計算廠商接下來的主要賽點。

大底座，廣應用：大模型+云時代的落地方案

大模型是AI公有云，乃至云計算產業整體變革的關鍵。我們需要注意，上文引述的IDC統計數據來自2022年，而今年的情況是，大模型應用需求急劇增加，各行業云用戶對大模型的了解與認可快速升溫，這勢必導致具有大模型優勢的云計算廠商優勢進一步擴大。

在不久之前舉辦的2023年世界人工智能大會（WAIC）期間，由國家標準委指導的國家人工智能標準化總體組正式宣布啟動大模型測試國家標準制訂，百度等科技企業進入了大模型“國家隊”。

從國家標準化工作的推進，以及更多AI產業的最新動向中，不難發現大模型正在快速向標準化、底座化、強應用的新方向發展。從與云計算市場的銜接來看，通過公有云獲取大模型更加有利于大模型標準化的實現。大模型用云量更大，需要在云上獲取的服務與支持更加復雜，演化出的MaaS等商業模式更加多樣，因此大模型的發展，將極大刺激云計算產業的快速提升。大模型+云，將成為接下來產業智能化的主要實現方式，以及云計算市場的核心價值來源。

在大模型+云的新階段，“大模型強則云強”的邏輯將愈發明顯。由于大模型的訓練、調參、持續升級成本極大，用戶重復打造大模型的意義將越來越低。因此使用成熟大模型，搭配數據微調、行業落地方案制訂的方法，將成為大模型+云的主要落地方案。IDC報告中也認為，企業未來更多會直接利用市場上已有的通用大模型。

這也就是說，大模型+云的時代將很快呈現出少量大模型底座，搭配廣泛應用方向、多樣性行業落地通道的結構。這種情況下，作為底座的通用大模型技術一定要經得起考驗。

比如說，百度文心大模型已升級至3.5版本，與3月份的3.0版本相比，訓練速度提升了2倍，推理速度提升了30倍。多項公開權威測評顯示，由文心大模型3.5支持的文心一言綜合能力評測得分已經超過ChatGPT，遙遙領先其他大模型，部分中文能力甚至超過了GPT-4。大模型+云時代，是大底座+廣應用的時代，如何讓大模型底座構建起通向應用的橋梁，也將成為云計算新階段中最為重要的能力。

橫縱兩個切面，決定未來格局

大模型將推動AI公有云實現指數級發展，而云廠商想要在未來五年這個關鍵變化周期中，爭奪到產業智能化底座這個關鍵席位，主要依靠兩個方面的能力。

我們可以將決定公有云市場未來變化的AI能力，理解為一橫一縱兩個切面。橫向的能力是要拉通技術底座，構建出滿分體驗的大模型能力。縱向則需要真正打開大模型與AI技術通往產業的道路，確保大模型不是懸浮于產業之外。

我們可以看到，百度智能云能夠連續四年蟬聯AI公有云市場冠軍，堅持橫縱雙切面同步發展是其成功的關鍵。根據IDC 發布的《AI 大模型技術能力評估報告，2023》顯示，百度文心大模型 3.5 拿下了12 項核心指標的 7 個滿分，綜合評分位列國內主流大模型第一。其中，“算法模型”和“行業覆蓋”兩大指標，是衡量大模型技術深度、產業覆蓋廣度最重要的指標，百度文心大模型是唯一在這兩項關鍵指標上獲得滿分的大模型。

文心大模型的優勢，也可以完整對齊到百度智能云所具備的優勢上來。首先從橫向來看，百度智能云集成了百度在AI領域的全棧技術優勢，實現了從自研芯片、自研框架到AI解決方案的優勢打通，并且在AI算法層面不斷突破，積累自身的軟件技術優勢。

而從縱向來看，大模型進入行業需要面對復雜的場景與需求。百度智能云通過持續的案例打造與行業探索，不斷從共性平臺與行業服務等多方面塑造自身的行業智能化能力。

舉個例子，機床行業是重型工業的代表，向來被認為較為是典型的傳統行業，但百度智能云，已經將AI能力帶入了這樣的領域。在濟南二機床，通過應用百度智能云的AI智能調度優化引擎，其調度能力得到了極大提升，解決了此前排產調度環節排班強度大、耗時久等挑戰，排產調度情況得到了明顯改善。

在工業、能源、金融、政務等諸多領域，百度智能云都將AI與大模型的能力帶到了遠超外界預期的高度。為了滿足產業用戶的AI需求，百度還推出了文心千帆大模型平臺，它是大模型全流程工具鏈，包含了數據管理、模型訓練、評估優化、預測服務部署以及插件服務，能夠有效幫助產業用戶高效率、低成本應用到文心系列大模型。

目前，百度已經聯合國家電網、浦發銀行、泰康、吉利等企業，發布了 11個行業大模型，實現了中國最大的大模型產業落地規模。

橫向扎穩大模型核心技術，縱向打通大模型與產業的邊界，構成了大模型+云，能否成功的兩大因素。而兩手抓、兩手強的百度智能云，也正是憑借于此，率先展開了大模型+云的新畫卷。

總結起來，云計算市場急切需要新的發展引擎，而大模型的爆火與持續發展，正好可以讓AI公有云成為這樣的引擎。在這樣的云計算變革中，AI基礎技術與AI產業能力，將決定未來云計算市場的格局。

云計算的確定性未來，就發生在產業與大模型的交匯處。