編者按：本文來自微信公眾號?陸玖商業(yè)評論（ID：liujiucaijing69），作者：Frank 劉恒濤? 編輯：三火，創(chuàng)業(yè)邦經授權轉載，頭圖來源攝圖網

據可靠消息，阿里云一個月之后，會發(fā)布人工智能大模型的相關產品，具體的落地場景將會揭曉。

視線再回到本周初阿里史無前例的架構調整，我們就會發(fā)現：張勇之心，路人皆知。

ChatGPT帶來了人工智能行業(yè)的確定性，目前整個互聯網行業(yè)必然要洗牌。阿里云有模型，有算力，有錢，還有場景。商業(yè)邏輯的要素齊全了，張勇不親自盯，誰來盯？

而且，GPT一出，阿里云事關整個阿里的未來。如果說1+6+N的背后，是張勇的生態(tài)野心，那么阿里云必定是張勇最核心的押注。

GPT未來已來，BAT、字節(jié)和華為均已入場，張勇勝算幾何？

ChatGPT大概率要重新把今天的科技公司洗禮一遍，就像當年蘋果用iPhone洗禮大家一樣，上一次我們迎來了移動互聯網時代，這一次我們將迎來人工智能時代。

百度、360等公司已經發(fā)布了國產相關產品，科大訊飛等公司也在排隊，但是這些也許都是前菜。中國三家最有實力的公司，還沒下場，騰訊、阿里、字節(jié)。騰訊據我所知，馬化騰親自在盯這個業(yè)務，阿里巴巴在低調研發(fā)，很快會有產品，字節(jié)目前大概率精力并不在此。

人工智能技術的核心是模型和算力。

這一塊，我用更通俗的語言來概述一下。

第一，模型就是思維模式。

最終有開發(fā)能力的大廠，模型都會趨同。因為底層邏輯一樣，就像一個個人，最終大腦的思維模型都差不多，天才和蠢材的智商差距其實也沒有太大，基本的吃喝拉撒和認知處理，都沒問題。

所以，我特別討厭吹模型的公司。因為模型本質上并不神秘，有一家公司突破了，其他玩家立刻就學會了，中國公司最擅長的就是從1到100。

模型方面的阻力，通過人才的流動以及目前公開的基礎邏輯論文，都可以通過時間來解決，這個事情百度之前已經實踐過了。

模型這一塊，阿里對行業(yè)還是有貢獻的。

2022年9月，阿里推出“通義”大模型系列，通用大模型分為三層：模型底座層、通用模型層和行業(yè)模型層。在云棲大會上，阿里推出了AI模型魔搭社區(qū)，有300多個優(yōu)質AI模型，其中百億參數以上的大模型超過10個。通過魔達社區(qū)，沒有開發(fā)者基于阿里的AI模型做開發(fā)，把AI變成生產力。

第二，算力的核心競爭力。

大腦的認知以及模型，都是靠我們的信息處理速度來決定的。算力最終決定了每一套模型的學習速度和迭代速度，這沒什么好爭議的。但是算力的核心是物理芯片，這一塊誰能拿到更多速度最快的芯片，誰的優(yōu)勢就大。英偉達的黃仁勛現在為何能穿著皮夾克到處得瑟？因為他有最快的芯片。

目前，阿里云在國內的算力儲備，是值得所有AI玩家深思的一件事情，在高端算力目前進口受阻的情況下，原本的算力儲備就顯得很關鍵了。

阿里云在算力儲備這一塊，就不用贅述了。從云計算市場的份額以及此前公布的智算市場數據，就可以得出結論。

智能算力這一塊，阿里云也是第一名。根據阿里對外的數據，阿里巴巴達摩院多模態(tài)大模型M6參數已到10萬億，是全球最大的AI預訓練模型。作為對比，ChatGPT3的參數是1750億，4.0的參數還未公布。?這個10萬億的大模型，M6使用512GPU 在10天內就訓練出來了。

而且它還省電。10天內完成10萬億參數模型訓練，能耗只有GPT-3同等情況的1%。

不要小瞧省電這個事，GPT千好萬好，就是費電耗能源，而且很有挑戰(zhàn)性，省電這一點很重要。

阿里除了會賣貨和搞營銷之外，還懂技術？

由于阿里巴巴創(chuàng)始人馬云非技術出生的背景，導致大部分人會認為，阿里巴巴是一家只會賣貨和營銷的公司。我曾經一度也認為阿里的技術不行，甚至沒有技術，或者都是吹的。但是后來親身下場創(chuàng)業(yè)做智慧零售的時候才發(fā)現，阿里原來在開源這一塊下了很大功夫，并且值得尊重。

在全球最知名的技術分享平臺GitHub上，中國區(qū)企業(yè)活躍度和影響力排名上，阿里巴巴長期占據第一位置。在全球范圍內，阿里巴巴目前也排名第六，GitHub在行業(yè)的地位，懂得都懂，不懂的自己去科普。

我對于阿里技術的深度研究，源于它的微服務架構double。當時我們的軟件技術總監(jiān)堅持要用這套系統(tǒng)，放棄了通用性更好的spring cloud。原因就是在高并發(fā)的零售業(yè)務中，用double來做架構，穩(wěn)定性更好。而這套架構就是阿里巴巴開發(fā)的，雖然幾經波折中間斷更過，但是最終還是挺了下來。

架構在軟件行業(yè)的重要性，就相當于建筑學中的結構。一座房子穩(wěn)不穩(wěn)定，美不美觀，科不科學，都要靠這個結構，這一塊的國產化是非常重要的。

然后就是注冊中心的國產化。阿里推出了nacos，使用了raft協議，nacos的集群一致性非常好，功能豐富，社區(qū)活躍，最重要有中英文檔。

另外，在軟件行業(yè)中最核心的數據庫這一塊，阿里巴巴和螞蟻共同研發(fā)的公有云分布式數據庫OceanBase也取得了很大的進展。目前支付寶的核心業(yè)務數據庫，應該就是由它在完成，很多國內銀行和保險公司也在適用這一套國產數據庫。

阿里云后來自己又弄了一套獨立的數據庫，PolarDB。存儲和計算分離，又有軟硬結合的優(yōu)勢，對于應對高并發(fā)的抗壓能力更強。

數據庫的國產化是數據安全的一個核心環(huán)節(jié)。

上述的三項國產突破，都是我親自體驗過的東西。這三塊市場本來都是歐美技術為完全的主導，國產插不上話。其實其他幾家大廠也推出過類似產品，但是普及度很低，甚至自己公司都不用。真正有一定市場普及度的目前來看只有阿里，雖然也是舉步維艱。

此外，阿里還整出了飛天云操作系統(tǒng)、倚天云芯片、磐久服務器、神龍架構、龍蜥操作系統(tǒng)、阿里靈杰等等一系列技術產品，我都沒用過，我就不評價了。

如果，你去問一問中國的全棧軟件工程師或者后端工程師，國內的軟件開源領域，哪家互聯網公司的貢獻度與技術最優(yōu)秀，大概率他會告訴你，是阿里，這已經是行業(yè)的共識。

如果我們仔細去追溯阿里這些技術的源頭，你會發(fā)現一個非常有意思的事情，阿里所有軟件和硬件上的技術突破，都來自雙11，被逼出來的。

雙11每一年指數型的交易增長，給阿里整個交付系統(tǒng)帶來了巨大的倒逼效應。超高并發(fā)的業(yè)務特點，一不小心整個系統(tǒng)就會宕機，用傳統(tǒng)的解決方案肯定解決不了這些問題。國外的架構沒有這種超大并發(fā)的場景，中國巨大的消費市場活生生逼出了一個全球最抗壓的解決方案。

阿里的技術中，確定性就是穩(wěn)定，這種穩(wěn)定包括模型和算力。

我之前聽很多小道消息說，達摩院已經在做ChatGPT類似的產品布局，而且在四五月份就會發(fā)布出來。這個消息我不確定真假，但是以目前阿里的人才儲備來看，是有能力在短時間內把模型搞出來的。

說起阿里的GPT架構，還有個小插曲。阿里做大模型開發(fā)，和OpenAI一樣，都是采用Transformer架構，但是分支走得不一樣。阿里最早用的是BERT，但后來發(fā)現，OpenAI的自回歸路線更有效，于是也調轉槍頭轉向自回歸。

但是，這個模型會不會比現在百度的好用，我不好判斷。畢竟百度在人工智能模型上的持續(xù)性投入時間更多，消耗掉的資源和金錢也更多。

在搜索時代，阿里百度水火不容。毫無疑問，這次的GPT，阿里和百度還會有一次交火。

去年阿里云推出過全棧智能計算解決方案“飛天智算平臺”，并且啟動張北和烏蘭察布兩座超大規(guī)模智算中心。其中張北總建設規(guī)模是12EFLOPS的AI算力，超過谷歌的9EFLOPS和特斯拉的1.8EFLOPS，是全球最大的智算中心。

小鵬汽車已經開始用阿里的智算平臺了，小鵬“扶搖”系統(tǒng)，是國內最大的自動駕駛智算中心。小鵬發(fā)布的新車P7i，用的是全新的語音系統(tǒng)，沒有喚醒詞，非常好用，靠的就是扶搖系統(tǒng)。

另外，人工智能是需要喂料的，這塊阿里也是有優(yōu)勢的。天貓、淘寶的訪問量極大。另外，天貓精靈家庭用戶超過4000萬，月交互次數超過80億。對于阿里來說，這些都是非常優(yōu)質的數據。

所以，阿里接下來的產品，應用場景值得期待。

人工智能帶來的確定性機會，無疑是需要燒錢的。未來三年在這一塊的跑馬圈地，無疑又會是一場燒錢大戰(zhàn)。算力的持續(xù)性投入，模型的優(yōu)化，以及落地場景的探索。

所以，我之前就有過一個基本結論，這是一場巨頭之間的戰(zhàn)爭，甚至是國家層面的戰(zhàn)爭。這將會決定未來整個人類社會的資源再匹配問題，因為人工智能的出現，已經不僅僅是單純的輔助性提高勞動效率的行為，而是一種生產力結構性調整。生產力的主角可能會發(fā)生變化，生產力的緯度會發(fā)生變化，我們整個文明在提高認知這件事上，會大大加速。

這種潛在的風險，已經讓我們開始意識到人類作為世界主人的危機感。于是馬斯克聯名一千多位美國知名人士，開始呼吁暫停GPT4以后的技術探索，人工智能技術已經走到了拐點，就快要失控。

如何確保人工智能在一個安全的環(huán)境里運行，將會是我們未來一個重要的議題。

阿里云目前的業(yè)務特點，有一個巨大的優(yōu)勢。

那就是阿里云和釘釘。是目前中國在中小企業(yè)中，滲透率最高的To B企業(yè)，如果面向C端用戶的人工智能產品是危險的，那么人工智能工具化，幫助中小企業(yè)提高勞動生產率，將會是一個更加安全和有效的方向。

比如，更加智能的幫助企業(yè)管理，尤其在財務、人力資源、法務方面，幫助企業(yè)更好的獲客，做好生意的撮合。幫助企業(yè)更合理的分配資源，尤其是物理資源。釘釘能不能通過人工智能的改造，成為企業(yè)家的人工智能秘書。阿里云能不能為企業(yè)提供自然語言對話式的交流方式，讓調取數據變得更加簡單。

也就是說，只要阿里云找到人工智能在To B端的應用場景，客戶是不缺的，而且可以迅速變現。

現在，大部分的類GPT產品都是面向C端的，但是我堅持的觀點是，GPT產品最終安全變現的渠道一定在B端。

核心原因，就是安全，以及確保我們的社會不發(fā)生結構性倫理變化。

阿里目前確定的三駕馬車，短期內不會變化?！跋M、云計算、全球化”，如果這是一支足球隊，戴珊是后衛(wèi)，確保不落后，張勇是中場，確保穩(wěn)中求進，蔣凡是前鋒，負責進球。

張勇親自盯阿里云，這一塊業(yè)務的蛋糕到底有多大，又有多少將來潛在的裂變可能性？

周鴻祎說過，GPT技術千好萬好，你得有場景，才能吃到飯。要說場景，阿里可就太多了。

首先，云市場。

阿里云的應用場景是現成的。以前我提供通用云，現在給大家提供智算云，順理成章。唯一的疑問是，阿里云在全球范圍內，還有亞馬遜這個老對手。這一次技術的迭代，有沒有彎道超車的機會，這是擺在阿里云面前的挑戰(zhàn)。只要能比亞馬遜更快更好地給出智能云的解決方案，客戶自然就會轉化。全球范圍內，云計算市場早已是一個萬億的超大市場。

其次，企業(yè)服務。

淘寶天貓賣家有3000萬，釘釘用戶數去年就超過6億，企業(yè)組織數超過2300萬，付費DAU突破1500萬。這些都是非?，F成的場景。

釘釘能不能抓住機會，利用人工智能技術，讓其從一個工具變成一個智能助手，幫助中小型企業(yè)提升管理水平，幫助中小企業(yè)主更好地了解公司，包括上傳下達以及數據管理，還有企業(yè)的客服系統(tǒng)，SaaS領域是成熟的萬億市場。

第三，硬件層面。

目前地緣政治的因素，直接限制了很多中國公司拿到核心算力。那么這種情況下，能不能倒逼出來自主研發(fā)的算力解決方案，也就是核心芯片，這將是值得期待的事情，這毫無疑問是一個萬億的大市場。

第四，安全領域。

現在，整個社會都是恐懼人工智能，但是擁抱人工智能似乎又是必然的趨勢。如何給人工智能套上一層安全的防護機制，這也是一個萬億的大市場。沒有人想被人工智能綁架，甚至活在人工智能主導的社會里。所以監(jiān)控人工智能有沒有篡改自己代碼，有沒有越界監(jiān)控用戶將會是強需求。

四大確定性的萬億大市場，構成了未來云計算玩家的天花板，這個天花板遠遠大于今天的電子商務。

張勇選擇了兼任阿里云CEO，因為這里的前景，一眼望不到邊，未來有著巨大的爆發(fā)力。任何一個企業(yè)家，面對這塊市場，除了興奮，也許還有敬畏。

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