提供AI算力的另一種方式。

大模型時代，云計算廠商如何賺錢？

最常見的方式是提供算力。大模型需要大算力，因此，對算力尤其是英偉達GPU的巨額投入是不可或缺的。英偉達曾透露，2023財年數(shù)據(jù)中心業(yè)務有40%的收入來自超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心與云服務商。

但現(xiàn)在，云計算廠商又多了一門新生意。

近期，有“混合云第一股”之稱的云廠商青云科技推出了兩款新的云產(chǎn)品——AI算力調(diào)度平臺與AI算力云。AI算力調(diào)度平臺是一款軟件產(chǎn)品，它介于底層的資源層與上層的模型層之間，通過整合不同來源、類型和架構的算力資源，實現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度與運營，為用戶提供按需獲取和調(diào)度的服務；AI算力云，就是以青云為主來運營的AI算力服務。

這兩款AI算力產(chǎn)品與服務針對的是算力中心的短期建設與中長期運營的需求。青云科技總裁林源表示，今天中國云計算市場處在算力建設階段，大量的數(shù)據(jù)中心如雨后春筍般出現(xiàn)，這些建設者有地方政府、國資央企、地方AI集成商等。對于建設者而言，成本與技術的挑戰(zhàn)都很大，比如一臺最新的一臺英偉達服務器高達200萬元。如此大的投資，怎么建？建成之后如何運營，如何賺錢？這些問題都需要有人來解決。

青云科技的AI算力調(diào)度平臺已經(jīng)成功服務于國家超算濟南中心。濟南超算中心是一個多元計算中心，對外提供1000P算力、300PB存儲，算力類型包括HPC超算，主要服務于山東省的高校；以CPU為主的通用算力，主要服務于傳統(tǒng)的政務云、企業(yè)數(shù)字化應用；以GPU為主的智算，主要服務于智慧城市，以及正在爆發(fā)的AI需求。

濟南超算中心的建設覆蓋了幾乎所有產(chǎn)業(yè)鏈上下游公司，但青云科技為其獨家提供了算力調(diào)度平臺，至今已經(jīng)運營了3年。濟南超算中心目前已經(jīng)盈利。

對于AI算力云服務，不同于大廠選擇重金投入GPU來獲取稀缺的算力資源，青云科技采用了“輕資產(chǎn)”運營，以生態(tài)合作的方式共同運營AI算力。

以濟南超算中心為例，建成之后不僅服務于當?shù)仄髽I(yè)，也會服務于全國其他地區(qū)的企業(yè)。當青云科技的客戶有算力需求，青云科技可以通過直接調(diào)度濟南超算的算力向客戶提供AI算力資源。因此，青云科技既是濟南超算的供應商，也是其渠道商。

這樣的案例不在少數(shù)。青云科技已經(jīng)與北京、寧夏、河南、湖北、四川等地區(qū)的算力中心建立起合作關系。

在2023年半年報中，青云科技披露AI算力服務的收入超2000萬元。林源表示，未來AI算力產(chǎn)品與服務將會成為青云科技營收的主力。

過去十年，中國的云計算市場一共經(jīng)歷了三次比較大的機會。第一次是數(shù)字化，移動數(shù)字化催生了公有云，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化催生了私有云；第二次是信創(chuàng)與國產(chǎn)替代。而當前爆發(fā)的生成式AI，就是第三次大機會。

林源認為，2023年由GPU驅動的智算，正如十年前的2013年由CPU驅動的通用云計算。而這一次的市場規(guī)模，要比過去大10倍、甚至100倍。

近期，「甲子光年」等媒體采訪了青云科技總裁林源，青云科技產(chǎn)品經(jīng)理苗慧。以下是專訪實錄，略經(jīng)刪改：

1.與大廠定位不同

問：青云的算力調(diào)度產(chǎn)品有哪些特色？

苗慧：簡單舉幾個例子。第一，青云針對上百臺機器的大集群，研發(fā)了更加優(yōu)化的調(diào)度算法。比如在調(diào)度的鏈路標簽上，盡可能做到調(diào)度同一個交換機，減少數(shù)據(jù)的損耗。第二，在應用環(huán)境上，青云應用了K8s和Slurm兩種調(diào)度平臺同時為客戶服務，是完全集成好的。在顆粒度和運維傳統(tǒng)機器方面，也會有更多的優(yōu)化。

圖片來源：青云科技

問：大廠、運營商、私有云廠商也有軟件能力，為什么說青云的AI算力調(diào)度運營是青云科技的優(yōu)勢？

林源：首先，私有云廠商想做，需要補齊十幾年公有云運營的經(jīng)驗。第二，大廠的定位一定是發(fā)展自己的云，而不是支持別人去做云，或者說支持第三方做云只是他的一個項目而已，主力還在自己的云產(chǎn)品與服務。

苗慧：比如對于國家超算的人員配置，根本沒有研發(fā)這個崗位，全都是運維人員。用戶通過青云AI算力調(diào)度平臺，申請10臺機器，5分鐘內(nèi)就能得到。否則，運維人員需要兩個人部署三天，這就是更多的投入。

問：英偉達今年發(fā)布了AI云產(chǎn)品DGX Cloud，青云的產(chǎn)品和英偉達DGX Cloud在定位上有沒有相似？

苗慧：DGX-Cloud還是基于硬件。英偉達在今年發(fā)布了24臺機器的整機，巨大的機器上云一定會有優(yōu)勢。但DGX Cloud不在中國區(qū)運營，從資源層和運營層都是其自身的。青云的算力調(diào)度產(chǎn)品不僅自己的公有云能用，還能給到任何一家算力中心。

林源：英偉達DGX Cloud還是單一算力，肯定以GPU為主。站在英偉達的角度，他服務于大模型的訓練、推理，定位就是面對AI的場景，以及賣GPU卡。而青云科技根據(jù)中國市場國情，需要向下兼容，不同的客戶需要的芯片算力種類不同，既有GPU，也有CPU、超算。比如我們跟英特爾9系列做適配，一個芯片2T內(nèi)存，在推理場景比英偉達還要好一些。青云的算力調(diào)度平臺，針對的是多元算力。

2.“輕資產(chǎn)”提供AI算力

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問：青云自身在算力上的投入是怎樣的？

林源：GPU不太一樣，青云不會跟云大廠拼投資，而是以相對“輕資產(chǎn)”的方式與別人一起運營AI算力云。青云是聯(lián)合運營方，投資的是技術與產(chǎn)品，但不會花1個億買幾百張卡、幾百臺服務器。重資產(chǎn)不是青云的價值所在。

問：那誰來做算力層面的投入？

林源：目前來看，算力層面上的投資建設者主要有以下幾種：第一種是地方國企和地方央企，例如能源公司，他們有強烈的興趣將電力轉變成算力。第二種是地方政府，他們需要新的工具來促進產(chǎn)業(yè)聚集，提升GDP，有些直接進行投資，有些與央企或銀行合作。第三種是大模型公司、AI芯片公司等，他們在各地都參與建立了算力中心，但缺乏標準平臺，他們也想銷售硬件或整合解決方案，通常更愿意與獨立的供應商合作。我們之間互為渠道伙伴，青云協(xié)助他們進行計算資源調(diào)度，并一起提供AI計算資源云服務。

以濟南超算為例，濟南超算會基于他投資的算力直接賣給他的客戶，青云也會出售給青云的客戶，青云既是他的供應商，也是他的渠道商。未來所有的本地數(shù)據(jù)中心建設都會面臨這個問題，當?shù)仄髽I(yè)會消費一部分，剩余部分他會希望有人幫他消耗。AI算力云與算力調(diào)度中心是青云的同構產(chǎn)品，可以進行系統(tǒng)級的產(chǎn)品對接。

圖片來源：青云科技

問：除了和濟南超算有合作外，還有其他的合作方嗎？

林源：跟北京、寧夏、河南、湖北、四川等地區(qū)有合作。北京是以高校為主，寧夏是地域性的算力投資建設者，四川、湖北是能源公司，河南是地方政府。還有一些小城市，主要是一些AI合作伙伴，對接當?shù)氐乃懔χ行暮?，用青云的調(diào)度平臺做賦能。

問：青云自己提供云服務和青云給甲方提供算力調(diào)度服務，會成為一種競合的關系嗎？

林源：我們先看下市場現(xiàn)狀，為什么會有那么多供應商和地區(qū)云、國資云、地方私有云平臺呢？這是中國的市場形態(tài)決定的，每個人都有所屬的客戶和資源。AI來了之后，市場會不一樣嗎？我覺得不會那么快改變。

問：很多大模型廠商會選擇自己買卡，這類廠商對于青云科技的AI算力云還有需求嗎？

林源：大模型廠商自己的規(guī)劃中，有相對固定的部分，他會更愿意買卡，因為現(xiàn)金充裕，會更加可控，這部分跟青云確實沒太大關系。但在模型訓練階段、項目落地階段，有很多彈性需求，比如他需要訓練行業(yè)模型，同時希望跟一場算力云廠商合作提供MaaS的服務。大模型公司一定會買一部分，自建一部分。

問：目前市場上算力資源不夠，怎么辦？

林源：算力不夠的核心是GPU的供貨問題，不在于我們。用戶一般是簽完合同后等著我們的算力供應，所有廠商都面臨相同的問題。但是不同廠商的解法不一樣，大廠是靠錢買，青云的方式是與合作伙伴一起。青云的核心是調(diào)度平臺，但不妨礙青云一起給客戶提供AI算力云。

問：在青云開放同盟中，有哪些廠商？青云處于什么地位？

林源：可以分為技術生態(tài)和商業(yè)生態(tài)。技術生態(tài)的第一層是GPU、CPU等異構芯片；第二層是模型生態(tài)（MaaS），包括主流的商業(yè)大模型、開源大模型。在芯片層跟模型層之間，就是算力調(diào)度層。算力調(diào)度層不僅靠青云，也有很多廠商在做模型的加速和模型的驅動。技術生態(tài)還有一環(huán)，就是行業(yè)ISV。

商業(yè)生態(tài)，包括我們說的智算中心建設方，以及天然就能幫你售賣的合作伙伴。

問：在AI時代，大家合作的意愿會比以前更強嗎？在巨大的市場紅利面前，為什么會愿意收益共享？

林源：先談主觀看法，我認為有必要這么做，大家就應該各司其職、合作共贏?，F(xiàn)在持這種想法的不只青云一家。哪怕是客戶，也不希望一家獨大，不希望被一家廠商綁定。他希望在每一個細分領域找到最優(yōu)秀的人，為他提供整體解決方案。這是一個正常的、合理的商業(yè)模式。

第二點是客觀。一家企業(yè)很難從底層資源到上層應用，自己把做有事情做好，AI時代這會比過去更難?，F(xiàn)在的經(jīng)濟環(huán)境，要核算投入產(chǎn)出比，需要成為所有行業(yè)的專家，才能“單打獨斗”，這是一個客觀的挑戰(zhàn)。

問：AI會給現(xiàn)有的云廠商格局帶來一些什么樣的變化？青云如何定位自己未來的位置？

林源：AI一定會對于現(xiàn)在的云廠商帶來變化。第一，對于底層技術的需求，以及對于合作的模式，都在發(fā)生變化。

第二，現(xiàn)在所有人都在同一起跑線上。我判斷會有一些新晉做AI Cloud的公司進入市場。傳統(tǒng)的IDC已經(jīng)不適合GPU運行，因為能耗、設計都不一樣，傳統(tǒng)IDC面臨改造升級。

第三，有些云廠商自己也做大模型，青云科技不做，而是深耕AI算力調(diào)度平臺。面對新的AI應用需求，大家需要很多技術積累、技術迭代，這特別像2013年的云時代。

在資本側，確實可以自己投資建設，但現(xiàn)在AI不缺投資者與建設者，缺的是運營平臺。資本會有影響，但不會像以前那么大。

總結來說，大廠在技術與資本層面并沒有明顯的優(yōu)勢。我們?yōu)槭裁磽肀I，因為AI是唯一的增長市場。2017年之前，大家不會考慮增量市場的問題，但之后客戶應用在飽和，越來越多的云廠商冒出來，這時候大廠靠自己的品牌以及價格優(yōu)勢在公有云市場上來搶奪機會。現(xiàn)在大家忙的不是競爭，而是在AI時代如何為客戶更好地服務，解決算力問題。

3.AI會成為未來營收主力

問：青云科技的半年報顯示，今年上半年AI算力服務的收入有2000多萬元。青云的算力產(chǎn)品與服務，未來可以帶來多大的營收？有哪些期待？

林源：營收數(shù)字以公開的財報口徑為準。但基本上有這樣一個趨勢：AI算力現(xiàn)在更多以訓練為主，之后我們希望它進入推理階段。訓練的增速是可以期待的，2023年以GPU為主的算力云，就跟2013年以CPU為主的云一模一樣。2013-2017這幾年，所有云廠商都是100%的增長。

問：AI算力是一個很大的市場，但AI算力調(diào)度是否只是其中一小部分市場？

林源：我們看的是兩塊，第一塊AI算力調(diào)度本身，這有點像原來傳統(tǒng)交付模式的生意。第二塊是AI算力云，它既有產(chǎn)品的部分，也有服務的部分。這一部分未來十年的市場空間更大，我覺得是10倍、100倍的增長，而青云科技至少會比上一階段做到的規(guī)模更大。

問：青云現(xiàn)在的營收主力還是私有云，未來AI算力調(diào)度會成為營收的主力嗎？

林源：我覺得它一定會成為主要的營收，但是它需要點時間。過去青云最早做數(shù)字化、做信創(chuàng)業(yè)務，尤其過去兩年信創(chuàng)占私有云很大一部分，這不是青云決定的，而是市場決定的。之后所有的客戶都會往AI遷移，不管是傳統(tǒng)客戶還是互聯(lián)網(wǎng)客戶，生意模式與運營模式都會由AI驅動。如果不做AI，真的會落后。所以，它一定會成為主營的業(yè)務。

問：在AI算力服務這一塊，客戶需求比較旺盛的主要集中在哪幾個領域？

苗慧：主要就是訓練?，F(xiàn)在大模型作為技術基礎，在上層面向不同的行業(yè)。只要能標準化的，都在大規(guī)模地做模型的訓練，然后生產(chǎn)出自己的小模型。在理解人類意圖的時候，意圖模型也隨之更新。所以，如果我要做一個行業(yè)，大概要訓練3~5個小模型，為這個行業(yè)提供服務。

問：青云算力調(diào)度平臺是一個標準化平臺嗎？在行業(yè)的應用上有沒有差別？

林源：青云對算力調(diào)度平臺的定位就是“產(chǎn)品”，產(chǎn)品就是標準化的。在濟南超算這一客戶中，會有客制化的部分，但那是他要做的事情，不是青云要做的事情。青云的定位始終是一家軟件產(chǎn)品公司，而不是一家項目公司。

問：青云現(xiàn)階段更希望吸引什么樣的行業(yè)，或者什么樣的行業(yè)有更大的意愿采用這一產(chǎn)品？

苗慧：青云AI算力調(diào)度平臺主要服務于超算中心、區(qū)域算力中心、區(qū)域電信、區(qū)域的一些合作伙伴，我們共同建設起那朵云，共同運營。

第二是青云公有云的AI算力云，主要服務于大模型的開發(fā)商。因為大模型開發(fā)商也在面向客戶提供一些像金融領域的模型、交通領域的模型，它需要大規(guī)模的機器進行訓練，青云還是面向于這種模型提供商比較多。

第三是青云計劃今年年底或者明年，大規(guī)模的推理就會上云，因為大規(guī)模的訓練研發(fā)工作會有一個階段性的成果，推理服務會是之后相對重點的工作。