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对话丨山茶
编辑｜钱江
瑞士，位于欧洲中南部，地处阿尔卑斯山脉腹地。
1815年，在为拿破仑战争收拾残局的维也纳会议上，瑞士为自己确立了一个新的身份——永久中立国，这是世界上第一个永久中立国。
凭借这个身份，从一战到二战，虽然世界霸主的王座在战火硝烟中几经沉浮，但身处旋涡中心的瑞士却都得以独善其身。
甚至于，得益于这个身份，瑞士的银行业可以吸引全球客户，让世界财富汇集于此。在国际政治上，瑞士也得到国际奥委会、世贸组织、世界卫生组织等众多国际组织的青睐，将总部设立于此。
中立，成为一种生存哲学，让瑞士可以在强国林立，时局混乱的时代，从一个内陆小国，逐渐蜕变成一个在国际金融、政治领域都拥有重要影响力的国家。
而在中国云计算的商业格局上，也有这么一家这么一家企业，着重强调自己“中立”的标签。
2018年，面对国内云厂商的混战，UCloud首次提出了中立的概念。此后的几年里，随着UCloud的不断强化，中立开始成为其重要的标签。
2023年以来，AI大模型为云计算带来一场新的机遇，但同时也催化了国内云厂商的新一轮混战。直到今年，无论是阿里云降价开启的云厂商价格战，还是火山引擎挑动的大模型价格战，都让这个市场再次硝烟弥漫。
但在这样的背景下，UCloud既没有被价格战裹挟，也没有陷入到大模型的持续内卷之中。当然，UCloud也没有错过大模型带来的机遇。
事实上，如今UCloud已经和包括智谱AI、昆仑万维、MiniMax、爱诗AI等一众国内领先的大模型企业达成合作。
7月中旬，在上海举办的AIGC商业应用峰会上，我们与UCloud智算解决方案总监李腾进行了一次深入交流。
▲李腾在AIGC商业应用峰会上 图源：UCloud
通过这次对话，我们试图了解在AI大模时代，云厂商所谓“中立”的意义。同时，我们也试图探究，在这个巨头林立的时代，中小云厂商具备哪些独特优势，他们又如何在这个时代锚定自己的位置，为客户创造价值。
以下是访谈实录，部分内容，为方便阅读由编辑修改：
云计算，为何需要中立厂商？
有界UnKnown：我们在活动现场看到许多做AI应用的公司，都是咱们的潜在客户，看起来AI大模型给云计算带来了许多机会，您如何看待这件事情？
UCloud 李腾：不只是云计算，AI给很多行业都带来了机会，但不同企业的选择机会是不一样的。比如大厂商有资本的优势，可以做更多尝试。但中小厂商的试错机会就少很多，就更考验中小厂的市场判断和战略决策。
有界UnKnown：同样面对机遇，UCloud是如何给自己定位的？
UCloud 李腾：作为中型云厂商，我们虽然不能像大厂一样做很多尝试，但我们可以离用户更近，离场景更近，我们可以抓住核心用户的核心诉求，然后去深耕这些场景。
如今技术和市场需求都还在快速变化，快速调整状态，然后响应最终客户的需求，这是我们的优势。
有界UnKnown：快速调整状态，响应最终客户的需求，有例子可以聊聊吗？
UCloud 李腾：比如去年大模型以训练场景为主，我们上半年用了不到两个月的时间就推出了自研大模型训练的技术。
大模型训练场景并不是堆设备，它是一整套包括软件、网络、存储的整体配合。我们能在不到两个月的时间里把这个事情落地，然后成功交付给智谱AI、MiniMax这样的行业头部公司，充分证明我们在面临机会的时候，是能够抓到核心，能够快速落地的。
今年行业应用更多的场景变成了推理，我们也已经建成了万卡的推理集群，现在上面也落地了很多的项目，基本都是满载的状态。
有界UnKnown：UCloud一直强调自己“中立云”的标签，当前的市场环境下，如何理解“中立”的意义？
UCloud 李腾：我们说鸡蛋不要放在一个篮子里，其实企业找供应商也一样，都不想将所有业务都押注在一个供应商上。因此大家选择一家主供应商的同时，也会再选一家作为均衡。这种情况下，中立就更有优势。
“中立”也涉及到生态的问题，我们会发现大厂也有文生图、也有视频生成的产品，这种情况下，大家的应用产生了交集，如果算力有限的话，你如何保证他会优先将算力供给给你？
所以你看像字节、头条这些业务，他们有自己的云计算，但他们同样会用我们，但他们却很难用腾讯和阿里。
▲UCloud创新科技展示中心 图源：Cloud
与大厂，如何错位竞争？
有界UnKnown：与大厂相比，UCloud的优势是什么？
UCloud 李腾：我们用今年最火的推理场景举例，这个场景其实很分裂，它有很多细分场景，比如文本生成、图片生成、视频生成是一个场景；智能体、数据处理、游戏应用又是另外的场景。每个场景又对底层设施有不一样的要求。
作为大厂，它的解决方案可能是把所有配置都拉到最高，一定能满足你的需求。但作为小厂商，我们更倾向于让客户的每一分钱都能解决实际问题。所以我们会针对不同场景，去细分到每一个算力，包括配套的存储如何配置，最终形成一个更明晰的解决方案。
这是大厂很难做到的，因为做这些细分场景，需要我们跟客户天天在一起，坐在客户旁边，去看他的业务流程之后，才能知道他真正缺什么，要什么，需要我们帮他解决什么问题。
有界UnKnown：我可以理解成，我们实际上是在根据客户的需求在做定制化吗？
UCloud 李腾：应该说是针对一些细分场景做定制化，因为我们并不是为一个客户做解决方案，而是为这一类的客户做解决方案。这些定制化一定也都是经过筛选的，可以在一段时间之后，变成标准化的产品。
有界UnKnown：这些沉淀下来的解决方案，竞争力主要体现在哪些方面？
UCloud 李腾：和市场上的方案相比，我们的方案更贴合商业场景。
拿文本生成场景举例，文本模型都很大，理论上需要更大显存的卡，或者A800这种芯片来加快推理速度。但实际应用场景中，它还需要综合用户的体验效果。
通常一般人阅读输入的速度是每秒钟十几个字，多了之后人跟不上这个速度，只能等文本生成完之后再慢慢看。所以企业也不会选择无限制加快推理速度，而是选择让文本生成的速度和人能接受的速度保持一致，保证用户体验。
这种情况下企业其实用不上A800这样的显卡，4090基本就能满足。现在A800的市场价大约在5万块钱左右，4090才几千块钱。这些差别，都是最终到了商业端才能感受到的。
我相信任何一个厂商看到这样的案例，拿更低的支出达到了相同的效果，他都会去做这个事儿。
有界UnKnown：成本确实非常重要，恰好价格战也是今年上半年行业里最重要的事情，您如何看待价格战的影响？
UCloud 李腾：价格战原本是参战公司之间的事情，但我觉得最终伤害的会是用户。价格战本身并不是一个良性竞争，毕竟市面上原本可以有很多提供服务的公司，但PK完之后可能只剩1~2家，用户到最后可能会没有什么选择。
我们这种体量也不会参与到价格战之中，我们更期望跟客户的场景和痛点绑定，为他们解决问题，为客户创造价值，然后客户为价值付费。
有界UnKnown：一直以来，价格都是中小云厂商的重要优势，现在大厂打起价格战，中小云厂商会不会比较尴尬？
UCloud 李腾：影响肯定会有，但像AIGC这样的场景，我们同样拿到了一些头部客户，甚至在一些项目大厂都不一定能拿到。
目前来看，AIGC不像电商这些标准场景，它是一个完全新的东西，还在不断变化，我们唯一能做的，就是跟上这个变化，然后去满足这些变化中产生的需求。
有界UnKnown：现在头部的云厂商都有自己的大模型，他们通过低价甚至免费提供大模型能力来销售云产品，作为中小云厂商，在这方面会感受到压力吗？
UCloud 李腾：如果回到非大模型时代，确实是这样的，因为生态带来的护城河确实很难打破。
但大模型是以数据驱动的，我们看到所有的大模型，它最终生成的都是一种“权重文件”，这是一个非加密文件，既你如果现在给我一个这样的文件，我马上就能做一个一模一样的大模型推理服务。
所以根本的问题在于，大模型虽然投入了非常多的资金和时间，但最终得到东西其实没有壁垒。而越是在这种情况下，数据安全才重要，因为数据才是大模型公司的生命线，没有数据就什么都没有了。
现在虽然说很多企业还会有一些投入，但我觉得最终基础大模型公司除了云厂商，不会超过两三家，剩下的都会转向行业模型，以及围绕AIGC去做应用的公司。
所以我觉得这对我们来说反而是一个新的机会，围绕着行业模型和应用做出更贴近客户业务场景的解决方案。
有界UnKnown：今年大模型行业的趋势明显从技术转向了应用，在加速大模型应用落地方面，UCloud做了哪些准备？
UCloud 李腾：首先是在算力层面，现在无论是做行业模型，还是做AI应用，最后都会直接或间接地变成对算力的需求，所以我们在算力层面的投入非常多。
比如我们在上海青浦和乌兰察布两个自建机房有大量的推理和训练的集群，同时我们也引入了一些国产芯片，因为当前国产替代还是非常重要的主题。虽然比较困难，但我们还是投入了很多时间把国产算力作为一个重要的战略支柱。
其次我们能够真正推出千卡规模的训练任务，这是比较难的。因为训练光有卡没用，还要讲集群、讲软件、还要有整体适配，这个过程非常需要客户和我们配合共同去做一些事情。
有界UnKnown：你会觉得未来千卡规模的推理、训练，市场需求量会更大吗？
UCloud 李腾：确实是的，我们看到需要大规模算力的大模型公司其实非常有限，比如MiniMax、智谱AI、月暗，也包括几个大厂。
但这里面大厂自给自足，不会在市场上采购算力，所以有需求的就那么几家，剩下都是行业模型 ，而行业模型对算力的要求就比较小了，十几台、几台服务器都可以。比如做视频生成的企业，对于算力使用就非常广泛，高到A800，低到4090都可以使用。
所以我觉得这个市场机会还是很大的。
有界UnKnown：2023年大模型风起以来，聚光灯一直打在巨头身上，似乎在当前的市场语境下，竞争是巨头的，机会和增长也是巨头的，但今天交流下来，感觉在巨头之外，我们的市场机会还是很大的。
*文中配图来源于网络
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有界UnKnown
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