科技云報道原創(chuàng)。
2025年，注定是云計算發(fā)展的關鍵時間節(jié)點。
在人工智能和大模型的促進下，千行萬業(yè)的智能化轉型愈演愈烈，而云化算力作為靈活高效、性價比極高的算力資源獲取方式，正在成為各AI廠商新的算力底座。
根據(jù)Gartner最新預測，到2028年，AI服務器將占據(jù)全球服務器市場近70%的份額，而云原生技術憑借容器化、微服務和彈性擴展能力，已成為AI應用落地的關鍵基礎設施。
這種“云為底座，AI為大腦”的協(xié)同模式，不僅推動技術從實驗室走向大規(guī)模商用，更深刻影響著智能制造、智慧醫(yī)療、城市治理、金融科技、教育科研等領域。
新舊業(yè)態(tài)的轉變，對云計算的影響絕不僅僅限于技術層面，屬于云計算的下一個“黃金時代”已經啟幕。
歡迎來到AI時代
2019年1月，西班牙《趣味》月刊刊登了一篇題為《歡迎來到人工智能園時代》的文章。文章指出，隨著互聯(lián)網推動數(shù)字化的普及以及計算能力的進一步提高，機器不僅能按照指令完成特定的工作，還能夠進行自主學習和設定整體目標?；诖怂呐袛嗍?，真正的人工智能時代已經來臨。
誠然如此，這種感知在國內甚至更加明顯，在近兩年時間里，AI已經成為企業(yè)數(shù)字化轉型的必備手段之一。
在當今數(shù)字化浪潮中，人工智能與云計算已成為推動科技進步和產業(yè)變革的兩大核心力量。人工智能致力于賦予機器人類智能，通過機器學習、深度學習、自然語言處理等技術，讓機器能夠模擬人類的思維和行為，實現(xiàn)智能化決策與執(zhí)行。
云計算則以其強大的計算、存儲和網絡資源，通過互聯(lián)網為用戶提供按需使用、靈活擴展的服務模式，極大地降低了企業(yè)和個人的IT成本，提升了資源利用效率。
當這兩種極具變革性的技術相互融合，便開啟了智能云服務的嶄新時代，為各行各業(yè)帶來了前所未有的創(chuàng)新機遇和發(fā)展動力。
智能云服務不僅能提供高效的計算和存儲支持，更能基于人工智能技術實現(xiàn)智能化的資源管理、數(shù)據(jù)分析和應用優(yōu)化，從根本上改變了傳統(tǒng)的IT服務模式，推動各行業(yè)向智能化、數(shù)字化轉型邁進。
從體系架構來看，智能云通常包括智能云基礎設施服務AIIaaS、智能云平臺服務AIPaaS、大模型服務MaaS、智能云應用服務AISaaS等，智能云作為新一代人工智能發(fā)展的驅動力量，正在重構云服務產業(yè)格局，加速形成新質生產力。
近年來，科技巨頭如阿里云、微軟Azure等紛紛推出以云計算為基礎的AI服務，通過構建更為靈活和強大的AI基礎設施，幫助企業(yè)快速實現(xiàn)智能化轉型。
例如，阿里云正在積極拓展其AI服務，以協(xié)助不同規(guī)模的企業(yè)在數(shù)字化轉型的過程中，實現(xiàn)從數(shù)字化到智能化的跨越。
從“云轉型”到“AI轉型”
如今，“AI轉型”正逐步取代“云轉型”，成為各行業(yè)的新趨勢，AI也已成為最具想象力的領域之一。
2025年，是大模型落地的關鍵一年。一方面，大模型Scaling Law的曲線趨緩，基礎模型廠商開始收斂，基礎模型動輒一次數(shù)億美元的投入，以及不斷推高的人才密度等高門檻，意味著只有少數(shù)企業(yè)能夠留在牌桌。
另一方面，大模型落地的緊迫感前所未有，大家都期待大模型產生實實在在的價值，且超出以往的技術能力范疇，全行業(yè)都在默契又統(tǒng)一地走向落地。
在ChatGPT爆發(fā)的初期，似乎是由新技術創(chuàng)造了新的市場，但是，并非所有的企業(yè)都需要一個ChatGPT，而所有企業(yè)都需要生成式AI。革命性技術發(fā)展的早期看起來是從無到有，在成熟期則是從“業(yè)務靠近技術”走向“技術靠近業(yè)務”，大模型越往后發(fā)展越需要對行業(yè)的理解、對產業(yè)的專耕。
對于企業(yè)來說，要直接將大模型運用好難度較大，畢竟大模型的復雜性、對技術能力和資源等方面的要求較高；而如果拋開行業(yè)化這一環(huán)節(jié)，直接去基于大模型開發(fā)具體應用，距離又太過遙遠，缺乏有效的銜接過渡。
其中的關鍵就是技術和行業(yè)結合，在當下的生成式AI產業(yè)敘事邏輯中，比以往任何時候都需要“行業(yè)化”。行業(yè)化起著降低大模型技術落地門檻的重要作用，它能夠聚焦提煉出各個行業(yè)普遍存在的共性難題，進而為大模型更好地適配不同行業(yè)提供基礎。
相比于新技術落地的其他環(huán)節(jié)，行業(yè)化是一個容易被忽略的部分，卻又往往需要最專業(yè)的廠商投入大量的資源做具體的事，大多數(shù)企業(yè)享受了行業(yè)化帶來的便利，卻對大模型落地這一層級的變化感受不明顯。
事實上，以ChatGPT為代表的生成式AI技術興起的近兩年，業(yè)內普遍關心AI應用的爆發(fā)時間。但從任何高科技行業(yè)發(fā)展的歷史來看，但凡應用要爆發(fā)，就離不開“降本”這一要素。
模型價格決定了應用使用成本，因為用戶使用應用會調用大模型，需要消耗Token，而大模型訓練和推理的成本高，API的調用成本就會高，從而限制企業(yè)用戶、開發(fā)者的應用開發(fā)步伐。
這就迫使大模型廠商，一方面要不斷迭代大模型，在百模大戰(zhàn)中以能力勝出；另一方面要降本提效，通過模型機構優(yōu)化、分布式推理和混合調度等手段進行優(yōu)化、大幅壓縮成本，來不斷降低API調用價格，推動應用興起。
隨著AI技術的普及和深入應用，云廠商也面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。
一方面，企業(yè)需要更加定制化、差異化的AI解決方案來滿足其獨特的業(yè)務需求；另一方面，AI技術的復雜性和不確定性也使企業(yè)在應用過程中面臨諸多風險。
與五六年前相比，當前AI行業(yè)正在發(fā)生根本性轉變，其中最明顯的趨勢是，生成式AI的廣泛應用使業(yè)務部門成為技術創(chuàng)新的重要推動力，企業(yè)希望通過AI技術來解決實際問題、提升業(yè)務效率。
而這也驅使云廠商在業(yè)務開展方面出現(xiàn)了一系列新的變革。在AI時代，如何積極響應用戶需求，通過提供開箱即用的數(shù)據(jù)分析能力幫助企業(yè)快速接入AI技術，成為這個時代云廠商需要思考的難題。
在模型開發(fā)方面，云廠商需要思考如何提升模型落地的工廠化能力，降低硬件成本、提高硬件性能，為企業(yè)提供更加穩(wěn)定、高效的AI運行環(huán)境。
其中，把握并識別企業(yè)需求是一大難點。企業(yè)往往只會提出諸如需要更快、更便宜的GPU這類直觀需求，但不會透露更深層次的具體需求，如何運用創(chuàng)新辦法來解決相應需求是一大痛點。
下一代云，正在變得智能
IDC發(fā)布的“下一代云”白皮書——《聚焦平臺能力，支撐智能化業(yè)務發(fā)展》指出，2022-2027五年間中國公有云市場年復合增長率將達到26.9%，其中PaaS增速最快，為30.5%，SaaS緊隨其后為28.7%。
當云計算的基礎設施建設完成后，中國公有云市場正在從資源驅動型延伸至技術和業(yè)務驅動。
隨著智能算力逐漸成為算力結構的主要組成，傳統(tǒng)的通用云計算正加速與智算融合，從傳統(tǒng)的IPS（IaaS、PaaS和SaaS）架構向IPA（Infra、Platform和Application）更適合人工智能垂直整體的架構轉變，下一代云將是按需適配企業(yè)智能化發(fā)展的“智能云”，云是AI落地和發(fā)展的土壤，AI也會助推云平臺發(fā)展。
智能云通過對大規(guī)模異構智算資源的融合與調度，能夠屏蔽各種底層復雜的計算資源、兼容多種芯片架構和開源框架，提供豐富的云計算工具，提高算力資源利用率，保障各種AI模型算法在智能云平臺上實現(xiàn)高效便捷地運行。
云計算作為支撐大模型的算力底層，與AI緊密聯(lián)系，2025年云計算和AI的結合會帶來怎樣的新機會？
隨著大模型的發(fā)展，參數(shù)的量級已經不是衡量大模型效果的唯一標準。根據(jù)應用的場景不同，模型的參數(shù)并不是絕對的越多越好。
因此，大模型將可能不會再單純唯參數(shù)論，而是下沉到產業(yè)和場景，根據(jù)行業(yè)的特性區(qū)分不同的類型。
其次，數(shù)據(jù)的質量和有效性也很重要，才能夠提升大模型的準確度。比如醫(yī)療數(shù)據(jù)可能會通過數(shù)據(jù)開放共享平臺，進一步提升診斷的準確性，這就需要云平臺提供支持。
事實上，云計算已經不是單一的技術，而是發(fā)展成為一類技術體系。從OpenStack、Container到K8s，云計算在不斷的螺旋式迭代上升，會隨著硬件和上層應用的變化去增強或更新技術體系。
在過去，云計算更多承載的是傳統(tǒng)數(shù)字化轉型需求，重點在于高效敏捷開發(fā)部署，通過上層連接應用，下層連接x86等虛擬化資源，使得其可以彈性擴展。
到了智算時代，云計算的體系發(fā)生變化，從以通用計算為核心到以智能計算為核心，更像是一個按需使用的“六邊形戰(zhàn)士”，下層除了連接虛擬化資源之外，還有今天的智算資源，上層除了傳統(tǒng)軟件應用之外，還有大模型等任務式應用。
這種情況下，云計算不僅要能繼續(xù)兼容傳統(tǒng)應用，還要根據(jù)智算的需求進行調整，基于GPU開發(fā)框架進行任務的編排調度部署。
未來數(shù)年，云計算在提升人工智能算力、算效等方面的價值將被接續(xù)發(fā)掘，并深度影響社會發(fā)展、產業(yè)變革、人類生產生活。模式上，“云+AI”服務模式創(chuàng)新發(fā)展，將開啟云計算產業(yè)智能化新紀元。
技術側，云算加速融合，算網云調度操作系統(tǒng)推動算力、網絡、云計算協(xié)同發(fā)展，加速高效互聯(lián)的算力互聯(lián)網體系構建，算力標識、高性能傳輸協(xié)議RDMA等核心技術將成為創(chuàng)新發(fā)展方向。
服務側，人工智能技術演進正加速算力結構變革，智能算力成為未來算力主要競爭點，“計算能力+AI服務能力”的智能云計算將成為關鍵，智能云服務技術和應用發(fā)展成為趨勢。
應用側，MaaS、AISaaS以標準化、便捷化等為特征的云計算基礎設施封裝?AI能力，將極大地推進人工智能大模式的落地應用，成為未來數(shù)年的發(fā)展重點。
就現(xiàn)階段而言，云計算的增長引擎已經從價格渠道逐步向需求驅動、價值驅動轉變，勢必會倒逼云廠商改變市場策略，將資源投入到核心領域，繼而從“低水平內卷”重回理性增長的軌道。
把視角再放長遠一些，AI對云計算的“顛覆”才露出冰山一角，過去的云服務是以功能為中心的，譬如CRM、客服系統(tǒng)、OA等。
未來將是以場景為中心，基于大模型的能力，打破功能上的邊界，深入場景解決問題。彼時，云計算將漸漸剝離資源屬性，成為智能世界的“底層系統(tǒng)”。
未來十年，所有行業(yè)都值得用人工智能重新做一遍。毫無疑問，人工智能將是未來十年最受關注的技術，其將越來越深地與產業(yè)進行融合，并拓展出更多超乎想象的全新應用場景，在為人們帶來更智能、便捷生活的同時，也重塑著千行百業(yè)的未來。
正如電力重塑了工業(yè)時代，云計算與AI的加速融合正在重新定義數(shù)字時代的生產力形態(tài)。在此背景下，2025年可信云大會將于7月22-23日舉行。
作為云計算領域最具權威性的年度盛會，本屆大會以“云智融合 可信未來”為主題，深度聚焦云基礎設施智能化、企業(yè)級智能化應用、智算云與智算集群服務、軟件工程智能化、算力服務與智能網絡、AI云大模型工程化交付、大模型推理云服務與交互等前沿領域，推動人工智能從實驗室走向規(guī)?；涞亍妮o助工具邁向價值創(chuàng)造，與云計算一道為全球數(shù)字經濟發(fā)展提供關鍵支撐。
本屆可信云大會所展示的技術突破，不過是這場深刻變革的冰山一角，而更壯闊的產業(yè)圖景，正等待著所有參與者共同繪就。
新的大幕正在開啟，新的技術浪潮已經洶涌而來。
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