“吳泳銘趕上了一個好時候�！�
11月15日晚，阿里巴巴集團公布季度業(yè)績，截至 2024 年 9 月 30 日止季度，阿里云整體收入（不計來自阿里巴巴并表業(yè)務的收入）收入296.1億元，同比增長超過 7%，經調整EBITA利潤達到26.61億元，同比增長89%，超過分析師預期的24.93億元。
財報提到，業(yè)績由公共云業(yè)務的雙位數(shù)增長帶動，其中包括 AI 相關產品采用量的提升。AI 相關產品收入連續(xù)五個季度實現(xiàn)三位數(shù)的同比增長。一言以蔽之，阿里云靠AI增收又增利。
要知道，自2023年9月10日接任阿里云CEO起，這算是吳泳銘接手阿里云的一年答卷，也是阿里云收入（不包括阿里巴巴內部用云）恢復增長的第二個季度，有人說“吳泳銘趕上了一個好時候”，大模型刺激了公有云的采用量。
但其實并不是所有的云廠商都有和阿里云同樣的收獲。橫向來看，其他廠商還在找到更有效率的方法，縱向來看，幾年前阿里云就想靠AI來帶動云的采用，但是并沒有取得預期的效果，既有當時的AI價值太分散的原因，也有云和AI沒有正確融合的原因。如今，吳泳銘示范了AI之于公有云，可持續(xù)健康增長的路徑。
為AI基礎設施“燒錢”，現(xiàn)金流大降
阿里云連續(xù)第四個季度實現(xiàn)增速上漲。
財報提到，阿里云還在繼續(xù)縮減非公有云業(yè)務的規(guī)模，逐步降低利潤率較低的項目式合約類收入并專注于高質量收入，非公共云收入是下降的。阿里云把收入增減控制在一個相對平衡的比例，非公有云業(yè)務的減少，不至于影響到整體大盤的增速。
同時，阿里云推動產品結構轉向利潤率更高的包括 AI 相關產品在內的公共云產品，以及提升運營效率，部分被對客戶增長和技術的投入增加所抵消。
AI基礎設施的投入有多燒錢，從阿里財報可見一斑。截至 2024 年 9 月 30 日止三個月，阿里巴巴自有現(xiàn)金流為137.35 億元人民幣，相較截至 2023 年 9 月 30 日止三個月的 452.2億元人民幣下降70%。
對阿里云基礎設施的投入是最大原因，其他原因還包括取消年度服務費后向天貓商家的退款，以及縮小若干直營業(yè)務規(guī)模等因素而導致的其他營運資金變動。
吳泳銘在財報電話會上表示，阿里巴巴的許多資本支出都投入在云端，尤其是 AI 基礎設施方面，這是基于對短期需求的理解以及對長期需求的判斷的結果。阿里巴巴將繼續(xù)投資于 AI 基礎設施。因為預期未來對 AI 相關的云服務需求將隨之增長。
就短期需求而言，對 AI 的需求持續(xù)呈爆炸式增長，包括驅動 AI 的計算能力、訪問模型的 API 服務，現(xiàn)在甚至不可能完全有效地滿足所有這些需求。這就是為什么我們在短期內進行積極的投資，但從長遠來看，我們將 GenAI 的這一機會視為歷史性機遇，這種機遇可能每 20 年才會出現(xiàn)一次。
“我們認為未來對推理的需求具有很高的確定性，看看 OpenAI 最新的模型 o1 及其 COT 思維鏈，就會發(fā)現(xiàn)推理需求將呈指數(shù)級增長。這解釋了為什么我們在短期和長期內都在積極投資與人工智能相關的基礎設施，因為我們對這種需求非常樂觀�！彼f。
AI終于能拯救公有云了
公有云廠商唯一且最核心的任務，就是如何驅動更大的云消費，比如大數(shù)據、物聯(lián)網等業(yè)務，AI不是沒有被關注到，早在上一波AI熱潮時，阿里云就希望借AI驅動云的采用，但事與愿違。
彼時純做AI的“獨角獸”都活的一般，大型公有云廠商做的AI也門庭冷落，都是因為缺少規(guī)�；挠脩�，所有業(yè)務都要靠大牛帶隊專人解決，AI也就沒有促進云的進一步爆發(fā)。
但在大模型這一波，公有云廠商看到了期待中的云+AI的模型。一位阿里云內部人士對鈦媒體App表示，在以大模型為代表的AI業(yè)務中，AI的消耗占比可能最多只有三成，剩下的都是原來云計算的產品和服務。
“當一個AI的功能封裝成一個智能體也好，或者是一個類似于SaaS的服務給到用戶側。其中調用AI模型的能力是一部分，甚至在整個應用各種服務的消耗里面，它都不是主要的部分�！八f。
就連大模型公司也在云上尋找合適的技術棧。月之暗面采用阿里云數(shù)據庫，整合并總結來自多種信息源的數(shù)據，幫助智能助手Kimi準確理解用戶的搜索意圖；MiniMax基于阿里云容器服務、云數(shù)據庫等產品和服務，優(yōu)化模型數(shù)據預處理和數(shù)據檢索等環(huán)節(jié)，提升用戶交互體驗。
吳泳銘也提到，“云計算是一項技術優(yōu)勢和規(guī)模效應都很重要的業(yè)務，最近價格降低，是因為優(yōu)先考慮擴大用戶群，這將吸引大量新用戶來使用這些模型在阿里云上部署他們的應用程序，他們對我們的計算能力、存儲數(shù)據庫和其他產品的使用增加，我們擁有完整的技術堆棧，只要人們來到這個平臺，他們最終將不可避免地使用多種不同的云產品�！�
圖片系AI生成
云基礎設施轉向AI基建
過去CPU主導的計算體系已快速向GPU主導的AI計算體系轉移。吳泳銘也道出了他的觀察：不同公司在不同的軟件中，都在研發(fā)AI agent，包括自動化流程，以及用AI重塑以前小的訓練模型，總體看到，我們的技術和美國的發(fā)展過程比較類似，大量原本用CPU的運算需求，都在用GPU重構，GPU重構的基礎就是大量AI模型的應用。
基于這樣的觀察和判斷，阿里云正以AI為中心，全面重構底層硬件、計算、存儲、網絡、數(shù)據庫、大數(shù)據，并與AI場景適配、融合，加速模型的開發(fā)和應用，打造AI基建。
例如，阿里云推出最大支持單機16卡的磐久AI服務器、數(shù)據吞吐量達20TB/s的CPFS文件存儲，以及可支持超過10萬個GPU穩(wěn)定連接的高性能網絡架構HPN7.0。阿里云ACS首次推出GPU容器算力，人工智能平臺PAI實現(xiàn)了萬卡級別的訓練推理一體化彈性調度，AI算力有效利用率超過90%。
同時，阿里云百煉目前已集成上百款大模型API，覆蓋國內外主流模型。繼5月首次大幅降價后，阿里云百煉平臺上的三款通義千問主力模型再次降價。Qwen-Turbo價格直降85%，低至百萬tokens 0.3元，Qwen-Plus和Qwen-Max分別再降價80%和50%。
通過全棧優(yōu)化，阿里云打造出一套穩(wěn)定和高效的AI基礎設施，連續(xù)訓練有效時長大于99%，模型算力利用率提升20%以上。
在大模型方面，相比2023年4月的最初的通義大模型，Qwen-Max的理解能力提升46%、數(shù)學能力提升75%、代碼能力提升102%、幻覺抵御能力提升35%、指令遵循能力提升105%，模型與人類偏好的對齊水平提升了700%以上。
吳泳銘還斷言，這一波生成式AI對云的需求，前期是模型訓練推動的。但是對算力的需求在放大，未來模型訓練公司會逐步收窄到幾家公司，尤其是在基礎大模型上。另外在各行各業(yè)，比如自動駕駛、金融都有垂直行業(yè)模型訓練需求，現(xiàn)在訓練和推理需求都有比較好的增長，但是未來的百分比，AI推理需求會帶動更大比例的增長。（本文首發(fā)于鈦媒體APP，作者 | 張帥，編輯 | 蓋虹達）
