云厂商大模型布局策略：多路径开启智能未来

  在过去的十余年里，云厂商的竞争核心主要围绕基础设施建设展开。而随着人工智能(AI)技术的快速演进及其对各行业潜在影响日益突出，云厂商开始将关注焦点转向大模型的布局上。

  不久前，腾讯全球数字生态大会、华为全联接大会、云栖大会、百度云智大会相继召开，这些盛会不仅向外界集中展示了在云计算领域的最新进展，更是将大模型列为了核心议题。

  腾讯云：坚定拥抱开源

  在大模型布局上，腾讯混元大模型坚定拥抱开源。在去年9月举办的2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。据了解，混元大模型将作为腾讯云MaaS(Model as a Service)服务的底座，客户不仅可以直接通过API调用混元，也可以将混元作为基底模型，为不同产业场景构建专属应用。

  在2024腾讯全球数字生态大会上，腾讯推出了其全新研发的大模型“混元Turbo”，以及AI Infra品牌“腾讯云智算”，加速释放AI生产力。其中，新一代大模型“混元Turbo”相较前代产品在性能上有显著提升，训练效率提升108%，推理效率提升100%，推理成本降低50%，解码速度提升20%。

  腾讯云智算整合了腾讯云高性能计算HCC、高性能网络IHN星脉、高性能云存储、加速框架、容器、向量数据库、智算套件等腾讯云产品。腾讯云智算在稳定性和性能方面表现出色，集群千卡单日故障数仅为行业水平的1/3，数据读写效率是业界的10倍，且通信时间仅为业界的一半。

  此外，腾讯云还发布了RAG解决方案，旨在帮助企业结合自身信息知识快速打造大模型应用。

  由此可见，腾讯云在坚定拥抱开源的同时，通过在大模型技术和AI基础设施方面的布局和整合，以及助力企业快速打造大模型应用的举措，展现出了其在AI领域的实力和前瞻性的战略眼光。

  华为云：持续深化行业应用

  华为云专注于面向行业提供大模型服务。2023年7月，华为云在发布盘古大模型3.0时，明确公布了“为行业而生”的定位。华为常务董事、华为云CEO张平安指出，盘古大模型要让每个行业、每个企业、每个人都拥有自己的专家助手，让工作更高效更轻松。

  值得一提的是，在华为全联接大会2024举办期间，华为云与多家公司分别举行合作签约仪式，联合打造盘古大模型的应用新场景。

  据悉，合作签约涉及媒体、医疗、工业、招聘、金融等行业，华为云发挥其在人工智能解决方案与生态运营等方面的创新优势，围绕研、产、供、销、服等领域开展全场景合作和管理变革，使能千行万业加速数智化进程。

  我们认为，在数智化时代，各行各业对AI技术的需求日益旺盛。华为云紧跟时代步伐，将大模型服务作为切入点，准确捕捉到了行业发展的脉络和趋势。

  阿里云：开、闭源并行

  在大模型的技术路线上，阿里云采取了开源和闭源并行的策略，将促进中国大模型生态的繁荣作为首要目标。2023年8月，通义千问加入开源行列，并沿着“全模态、全尺寸”开源路线陆续推出了数十款模型。

  在2024云栖大会上，阿里云CTO周靖人发布通义千问新一代开源模型Qwen2.5，涵盖多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型，每个尺寸都有基础版本、指令跟随版本、量化版本，总计上架100多个模型，刷新业界纪录。

  据官方统计，截至2024年9月，通义千问开源模型累计下载量已突破4000万，成为仅次于Llama的世界级模型群。

  阿里云CTO周靖人表示： “我们希望企业和开发者能以最低的成本做AI、用AI，让所有人都能用上最先进的大模型。”

  可以说，阿里云通过并行开源和闭源的策略，不仅保证了技术的自主性和创新性，同时也积极拥抱了开源社区的力量。这种灵活性使得阿里云能够根据市场需求和技术趋势，快速调整和优化其大模型产品线。

  百度智能云：坚持闭源策略

  百度智能云在大模型布局上坚定地选择了闭源策略。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏认为，模型开源无法做到众人拾柴火焰高，商业化闭源模型最能打。他指出，闭源模型在能力方面将持续领先，而非一时领先。闭源是有真正的商业模式的，能够赚到钱，并聚集算力、聚集人才。

  2024百度云智大会上，百度智能云分别针对算力、模型、AI应用，全面升级百舸AI异构计算平台 4.0、千帆大模型平台3.0两大AI基础设施，并升级代码助手、智能客服、数字人三大AI原生应用产品。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖指出，大模型以及配套的算力管理平台、模型和应用开发平台，正在迅速成为新一基础设施。

  我们看到，百度智能云不仅在底层算力、模型方面有重大升级，还在AI应用产品上进行了创新和优化，无疑将为百度在AI领域的持续发展提供了有力支撑。

  写在最后：

  综上所述，腾讯云、华为云、阿里云和百度智能云在布局大模型时各有侧重，通过技术研发、应用拓展和生态构建等方面的积极探索，推动了大模型技术的发展。但同时，需要指出的是，在这一进程中，云厂商还需持续关注数据安全、隐私保护及伦理道德等问题，确保AI技术的健康与可持续发展。

  我们有理由期待大模型技术在更多领域发挥巨大潜力，开创更加智能、高效的未来。