文|產(chǎn)業(yè)家 思杭

編輯|皮爺

AIGC、大模型、AGI、MaaS，已然成為2023年的幾大關(guān)鍵詞。其火熱程度讓人不由得回想起當(dāng)年的“元宇宙”，但與之不同的是，大模型和AIGC背后蘊(yùn)藏的產(chǎn)業(yè)密碼，撼動(dòng)的不僅是整個(gè)To B界，更是對(duì)信息技術(shù)底層的顛覆。

所以，AI不僅會(huì)是2023年到2024年的主題詞，它更將是未來(lái)十年都繞不開(kāi)的話(huà)題。

8月末，首批大模型通過(guò)備案，最先全面開(kāi)放的是百度文心一言，接著是智譜AI、百川智能、字節(jié)跳動(dòng)、商湯等等。時(shí)間再快進(jìn)兩個(gè)月，到了11月初，第二批AI大模型也陸續(xù)通過(guò)備案，其中包括美團(tuán)、昆侖萬(wàn)維、螞蟻集團(tuán)、面壁智能、知乎等11個(gè)大模型應(yīng)用。

兩批大模型應(yīng)用備案，加在一起共22家。從3月27日，國(guó)內(nèi)第一個(gè)大模型百度“文心一言”的正式上線(xiàn)，到11月4日，第二批大模型備案通過(guò)，在過(guò)去的222天里，國(guó)內(nèi)大模型已然脫虛向?qū)?，從C端走向B端，走向產(chǎn)業(yè)落地。而目前大模型正在經(jīng)歷的是，商業(yè)化探索階段。

可以說(shuō)，這22家大模型備案的通過(guò)，既是為2023年所有籌備大模型的企業(yè)劃上一個(gè)完美的句號(hào)，也是為未來(lái)2024年整個(gè)To B行業(yè)、云計(jì)算行業(yè)帶來(lái)的一個(gè)良好開(kāi)端。

10月16日，全球IT研究與顧問(wèn)咨詢(xún)公司Gartner發(fā)布了“2024年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)報(bào)告”。而這十大趨勢(shì)的主題詞只有一個(gè)，即人工智能，或者更準(zhǔn)確的說(shuō)是生成式AI。但任何新興技術(shù)的爆發(fā)，必然會(huì)帶來(lái)一定的風(fēng)險(xiǎn)。所以，Gartner在2024年十大趨勢(shì)報(bào)告中，將這些趨勢(shì)分為三大類(lèi)別：價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)和資產(chǎn)保護(hù)。

2024年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)，圖源：Gartner

Gartner對(duì)于未來(lái)生成式AI的預(yù)測(cè)是，到2026年，超過(guò)80%的企業(yè)都會(huì)接入生成式AI或大模型，然而這一比例在2023年初還不到5%。

在國(guó)內(nèi)，生成式AI也是大模型的同義詞。而大模型在阿里云的口中，是“云計(jì)算的第三次浪潮”。這家對(duì)大模型開(kāi)源貢獻(xiàn)頗多的企業(yè)為大模型賦予的概念，言外之意也一定程度上揭示了生成式AI的未來(lái)。

Gartner研究副總裁高挺（Arnold Gao）對(duì)此的態(tài)度是，“這些趨勢(shì)很多時(shí)候也不是一個(gè)單獨(dú)的技術(shù)，而是一種架構(gòu)上的變化?！?/p>

這些答案或許書(shū)寫(xiě)在2024年的產(chǎn)業(yè)答卷上，又或許在更長(zhǎng)的時(shí)間才能浮出水面。

透過(guò)Gartner的報(bào)告，我們嘗試重新分析中國(guó)的AI時(shí)代生成式AI究竟意味著什么？云計(jì)算的第三次浪潮又代表了什么？

趨勢(shì)一：全民化生成式AI

回顧2023年，幾個(gè)有代表性的大會(huì)，如世界人工智能大會(huì)、中國(guó)國(guó)際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì)，以及剛剛過(guò)去的阿里云云棲大會(huì)，它們都闡釋了一個(gè)重要的主題——生成式AI。

在這里，Gartner所預(yù)測(cè)的第一大趨勢(shì)“全民化生成式AI”，與阿里云口中的“云計(jì)算的第三次浪潮”有著異曲同工之處。

“未來(lái)生成式人工智能平臺(tái)的入門(mén)門(mén)檻會(huì)變得非常低，幾乎可以為所有人提供‘生成、創(chuàng)造、編寫(xiě)數(shù)字內(nèi)容’的能力?！边@是Gartner研究副總裁高挺對(duì)于“全民化生成式AI”趨勢(shì)的解讀。所以，當(dāng)全民化意味著低成本，生成式AI意味著生產(chǎn)力的提升時(shí)，“云”和“開(kāi)源”也就注定成為了繞不開(kāi)的兩大話(huà)題。

其中，云計(jì)算為生成式AI提供了底層技術(shù)。這也是“云計(jì)算的第三次浪潮”被提出的大背景。生成式AI對(duì)云計(jì)算行業(yè)帶來(lái)的影響可謂是顛覆性的。阿里云王堅(jiān)對(duì)“云計(jì)算第三次浪潮”的詮釋是，AI與云計(jì)算結(jié)合帶來(lái)的第三次浪潮并不會(huì)在一年、兩年完成，可能會(huì)給我們十年、幾十年的時(shí)間，才會(huì)讓真正把更多東西在云計(jì)算時(shí)代發(fā)明出來(lái)。

從短期來(lái)看，云計(jì)算與AI產(chǎn)業(yè)或大模型形成的是聯(lián)動(dòng)關(guān)系，因?yàn)樗写竽Ｐ投紩?huì)長(zhǎng)在云上，以“云”的方式提供服務(wù)。但具體來(lái)理解“第三次浪潮”，將其放在更遠(yuǎn)的未來(lái)，它不僅會(huì)給云計(jì)算帶來(lái)顛覆，更是對(duì)整個(gè)SaaS市場(chǎng)和To B行業(yè)的商業(yè)模式等都帶來(lái)影響。

眾所周知，云計(jì)算行業(yè)在國(guó)內(nèi)興起和發(fā)展的時(shí)間并不算長(zhǎng)，到2024年也只有近十年的歷程。在這期間，市場(chǎng)對(duì)云計(jì)算的理解從陌生到熟悉，但迄今為止，還并未迎來(lái)高速發(fā)展期。目前我國(guó)云計(jì)算行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局已成定局，在走過(guò)“分蛋糕”的時(shí)代之后，接下來(lái)云計(jì)算企業(yè)所面臨的是，如何在存量市場(chǎng)做到更優(yōu)秀。

目前國(guó)內(nèi)云計(jì)算市場(chǎng)面臨的問(wèn)題是，上層的SaaS行業(yè)并不成熟，并且缺乏行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)。而在云計(jì)算行業(yè)的高速發(fā)展期，SaaS行業(yè)的成熟對(duì)其至關(guān)重要。市場(chǎng)接受度低、付費(fèi)習(xí)慣差、產(chǎn)品能力等等諸多弊病也正在拖累著SaaS行業(yè)前進(jìn)的步伐。

然而，2023年，事情的轉(zhuǎn)機(jī)就出現(xiàn)在生成式AI上。生成式AI這波熱潮的興起，不僅會(huì)催生新一批SaaS應(yīng)用，更會(huì)助力曾經(jīng)的SaaS應(yīng)用，將其重新帶入到大眾視野中。在提升軟件生產(chǎn)力的同時(shí)，市場(chǎng)接受度也在悄然發(fā)生變化。

生成式AI應(yīng)用遍布各行各業(yè)，因此對(duì)于云計(jì)算和上云趨勢(shì)帶來(lái)的影響也更為直觀。從市場(chǎng)規(guī)模的角度看，據(jù)中國(guó)信通院數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，到2025年全球云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)6000億美元，5年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到23.56%；其中我國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模在2025年將突破1萬(wàn)億元。

而從企業(yè)的上云趨勢(shì)來(lái)看，據(jù)方正證券研究報(bào)告，目前我國(guó)民營(yíng)企業(yè)上云滲透率為49.2%，國(guó)資企業(yè)上云滲透率為33.7%。相較美國(guó)85%以及歐洲70%的企業(yè)上云率，我國(guó)企業(yè)在上云趨勢(shì)方面仍有較大發(fā)展空間。未來(lái)隨著生成式AI應(yīng)用的普及，上云滲透率也將迎來(lái)更快的增長(zhǎng)。

然而，“全民化”的背后不僅需要云計(jì)算行業(yè)的支持，在大模型遍地開(kāi)花的時(shí)代，“開(kāi)源”也逐漸成為當(dāng)下的熱議話(huà)題。開(kāi)源的本質(zhì)是降低大模型開(kāi)發(fā)成本，打開(kāi)生成式AI技術(shù)創(chuàng)新的源頭。一些優(yōu)秀企業(yè)將底層的代碼能力貢獻(xiàn)出來(lái)，以免費(fèi)開(kāi)源的方式供其他企業(yè)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，這樣一來(lái)就極大程度地降低了模型成本，也提高了生成式AI的普及性。

在國(guó)際測(cè)試委員會(huì)Bench Council所公布的世界開(kāi)源系統(tǒng)貢獻(xiàn)榜中，除了學(xué)術(shù)界的參與外，在企業(yè)里，微軟、谷歌、IBM、甲骨文、英偉達(dá)、阿里巴巴、百度等公司也被列入其中。這些頭部企業(yè)的參與，也恰恰說(shuō)明了開(kāi)源的可靠性。以國(guó)內(nèi)大模型企業(yè)為例，阿里云已成為國(guó)內(nèi)首個(gè)加入大模型開(kāi)源行列的大廠。

趨勢(shì)二：AI信任、風(fēng)險(xiǎn)、安全管理（AI TRiSM）

任何新技術(shù)的出現(xiàn)都伴隨著未知的風(fēng)險(xiǎn)。

Gartner所提出的“AI TRiSM”機(jī)制，翻譯成中文是對(duì)AI的信任（Trust）、風(fēng)險(xiǎn)（Risk）和安全（Security）管理。

具體而言，人類(lèi)對(duì)AI的信任問(wèn)題可追溯到“Siri時(shí)代”，當(dāng)智能語(yǔ)音助手剛進(jìn)入到日常生活中時(shí)，關(guān)于AI的信任危機(jī)也隨之而來(lái)。比如最常聽(tīng)到的，Siri是否會(huì)“監(jiān)聽(tīng)”我們的生活，用于商業(yè)等用途。

而這一問(wèn)題放大到如今的大模型時(shí)代，信任危機(jī)則更加嚴(yán)重。在大模型時(shí)代，AI信任危機(jī)可以以多種形式存在，比如“訓(xùn)練數(shù)據(jù)投毒”，或者生成式AI涉及到的“提示詞攻擊”等等。

其次，AI風(fēng)險(xiǎn)則更多的被放在醫(yī)療、金融、法律等關(guān)鍵領(lǐng)域。比如在醫(yī)療行業(yè)，8月中旬北京市衛(wèi)健委發(fā)布了《北京市互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管實(shí)施辦法（試行）》，其中規(guī)定了嚴(yán)禁使用AI自動(dòng)生成處方。而這一擔(dān)憂(yōu)的背后是生成式AI浪潮下，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療所埋下的重大安全隱患。

再比如在金融行業(yè)，銀行、證券等機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)安全，也正是生成式AI發(fā)展過(guò)程中必須要解決的一大問(wèn)題。

實(shí)際上，Gartner所提出的“AI TRiSM”框架則更多是基于人工智能模型的公平性、透明度和數(shù)據(jù)保護(hù)等方面，所提供的一套治理機(jī)制。而實(shí)現(xiàn)AI治理的方式可以是國(guó)家政策、也可以是一些針對(duì)大模型時(shí)代下的新安全應(yīng)用，再或者是企業(yè)基于自身安全考慮的私有部署方式。

在政策方面，歐盟、美國(guó)、英國(guó)和中國(guó)等多個(gè)國(guó)家都已推出生成式AI監(jiān)管規(guī)定。隨著生成式AI的快速發(fā)展，國(guó)際上對(duì)生成式AI風(fēng)險(xiǎn)的重視也提到了一定高度。

8月，歐盟《人工智能法案》成為AI監(jiān)管領(lǐng)域的全球標(biāo)準(zhǔn)，其中參與商談的國(guó)家包括歐盟成員國(guó)、印度、日本、韓國(guó)、新加坡和菲律賓；同時(shí)在2023年8月15日，國(guó)家網(wǎng)信辦等七部門(mén)聯(lián)合公布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》也正式生效；10月末，美國(guó)也推出了首個(gè)生成式AI監(jiān)管規(guī)定。

然而，除了國(guó)家層面的政策保護(hù)，企業(yè)自身也會(huì)基于數(shù)據(jù)安全和隱私等層面，將一些涉及隱私的應(yīng)用進(jìn)行私有云部署，把數(shù)據(jù)放在本地上保存，從而來(lái)保證數(shù)據(jù)在生成式AI應(yīng)用上的安全性。

但未來(lái)隨著生成式AI應(yīng)用的普及，更多的大模型和應(yīng)用都會(huì)長(zhǎng)在公有云上。屆時(shí)，關(guān)于AI的信任和風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題又會(huì)被重新提出來(lái)。所以，在新的時(shí)代下，基于企業(yè)生命周期管理的安全類(lèi)應(yīng)用也會(huì)變得更加重要。

趨勢(shì)三：AI增強(qiáng)開(kāi)發(fā)

“生成式AI所帶來(lái)的生產(chǎn)力提升將波及到數(shù)十億的人工勞動(dòng)力，而這項(xiàng)技術(shù)所創(chuàng)造的價(jià)值是，提升至少10%的效率和創(chuàng)造力?！奔t山的兩位合伙人在《生成式AI，一個(gè)新世界》一文中表達(dá)了上述觀點(diǎn)。

而生成式AI背后所蘊(yùn)藏的機(jī)遇與挑戰(zhàn)也正在于此，它雖有數(shù)萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)潛力，但同時(shí)也為數(shù)萬(wàn)人帶來(lái)了失業(yè)焦慮。

最先感受到焦慮的職業(yè)也恰好是生成式AI最擅長(zhǎng)應(yīng)用的領(lǐng)域。在ChatGPT漂洋過(guò)海剛來(lái)到國(guó)內(nèi)之時(shí)，人們對(duì)它還并不熟悉，因此誤以為客服行業(yè)將最先感受到危機(jī)。實(shí)則不然，真正能與生成式AI結(jié)合，并帶來(lái)生產(chǎn)力提升的是“代碼”。

Gartner研究副總裁高挺對(duì)“AI增強(qiáng)開(kāi)發(fā)”的解讀是，被AI開(kāi)發(fā)替代的測(cè)試任務(wù)，主要集中在3個(gè)方面：編寫(xiě)測(cè)試代碼、生成測(cè)試數(shù)據(jù)、生成單元測(cè)試中的“測(cè)試樁”。

雖然目前來(lái)看，從設(shè)計(jì)到代碼，AI還不能參與整個(gè)全生命周期的開(kāi)發(fā)過(guò)程，但未來(lái)卻很有希望。從原理上看，生成式AI可以根據(jù)用戶(hù)輸入的數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成代碼，從而簡(jiǎn)化并加速開(kāi)發(fā)流程。

而且從用戶(hù)的角度來(lái)看，生成式AI與代碼的結(jié)合，也更方便人機(jī)交互。硬幣的一面是，用戶(hù)不再需要編寫(xiě)大量代碼來(lái)處理問(wèn)題。而硬幣的另一面是，生成式AI也可以幫助企業(yè)在短時(shí)間內(nèi)開(kāi)發(fā)出更優(yōu)秀的應(yīng)用程序，從而在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中實(shí)現(xiàn)降本增效。

將生成式AI與代碼的結(jié)合放在更大的層面，這對(duì)于低代碼和無(wú)代碼行業(yè)都將帶來(lái)變革性影響。對(duì)此，IDC研究經(jīng)理Michele Rosen也認(rèn)為，如果低代碼和無(wú)代碼供應(yīng)商所提供的產(chǎn)品，與生成式AI相結(jié)合，那么理想條件下的結(jié)果就是，用戶(hù)可以用自然語(yǔ)言或可視化組件的方式來(lái)進(jìn)行交互。

實(shí)際上，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有類(lèi)似應(yīng)用出現(xiàn)。比如微軟的GitHub Copilot編程助手，再比如百度近日發(fā)布的Comate代碼助手。后者正是基于代碼層面推出的SaaS應(yīng)用，這也是國(guó)內(nèi)首個(gè)與代碼結(jié)合的SaaS應(yīng)用的嘗試。

“一個(gè)聊天界面，通過(guò)聊天界面創(chuàng)建簡(jiǎn)單的應(yīng)用程序?！边@樣簡(jiǎn)單的無(wú)代碼操作步驟已經(jīng)在微軟的低代碼產(chǎn)品PowerApps上實(shí)現(xiàn)。這是在PowerApps添加了Copilot之后，基于ChatGPT功能的無(wú)代碼生成應(yīng)用。

趨勢(shì)四：智能應(yīng)用

“ChatGPT可能已經(jīng)出現(xiàn)了自我意識(shí)”，Open AI首席科學(xué)家Ilya Sutskever發(fā)出警告。類(lèi)似AI有意識(shí)的發(fā)現(xiàn)已經(jīng)不是第一次在海外傳出。但一個(gè)更加唯物主義的問(wèn)題是，AI怎么會(huì)產(chǎn)生意識(shí)？

Sutskever發(fā)出這樣警告的背景是，他在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多年學(xué)習(xí)研究后，發(fā)現(xiàn)了模式識(shí)別方面的驚人功效，即只需要足夠多的數(shù)據(jù)和非常強(qiáng)大的算力便可以實(shí)現(xiàn)其預(yù)期功能。這也正是Sutskever口中的AI的“自我意識(shí)”。

高挺對(duì)于智能應(yīng)用的解讀是，其目標(biāo)是最終成為可以像人類(lèi)一樣去思考、判斷和適應(yīng)環(huán)境的應(yīng)用。而這種智能應(yīng)用自適應(yīng)的學(xué)習(xí)能力，背后正是包含當(dāng)前生成式AI所展示出的底層能力，即機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)意引擎、連接數(shù)據(jù)等。

未來(lái)，這樣的底層能力也將遍布至所有的智能應(yīng)用設(shè)備，比如物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、自動(dòng)駕駛等等。或者換一種角度，未來(lái)的所有智能設(shè)備都將建立在生成式AI底層能力的基礎(chǔ)上。

趨勢(shì)五：增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍

“到2027年底，25%的首席信息官（CIO）將使用增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍計(jì)劃將關(guān)鍵崗位的勝任時(shí)間縮短50%?！边@是Gartner針對(duì)“增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍”進(jìn)行的預(yù)測(cè)。從這樣的預(yù)測(cè)可以看出，增強(qiáng)型互聯(lián)員工隊(duì)伍的本質(zhì)是保證關(guān)鍵崗位的人才流失率。

而從技術(shù)的角度來(lái)看，高挺對(duì)此的解讀則是，通過(guò)終端應(yīng)用知識(shí)庫(kù)提出數(shù)據(jù)，對(duì)員工情緒進(jìn)行分析，從而得出“員工的離職傾向”數(shù)據(jù)。

一個(gè)更為真切的例子是，企業(yè)從員工在線(xiàn)工作的時(shí)間，包括郵件里的措詞、訪(fǎng)問(wèn)各個(gè)應(yīng)用的數(shù)據(jù)，分析出員工目前的工作狀態(tài)和壓力。這些數(shù)據(jù)可以是員工在某些系統(tǒng)里逗留的時(shí)間、所做的操作。

然而，這類(lèi)技術(shù)所涉及到的數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題是技術(shù)落地前不得不考慮的一大因素。雖然本質(zhì)上體現(xiàn)的是對(duì)員工的關(guān)懷，但從另一種角度，人工智能也可能演變成對(duì)人類(lèi)的“監(jiān)控”。因此目前，國(guó)內(nèi)這類(lèi)技術(shù)的應(yīng)用落地還需要很長(zhǎng)的時(shí)間。

趨勢(shì)六：持續(xù)威脅暴露面管理（CTEM）

生成式AI的未來(lái)，一定建立在解決AI風(fēng)險(xiǎn)的前提之下。在此背景下，安全應(yīng)用的重要性再一次被提到一定高度。

而所謂的“威脅暴露面”是指網(wǎng)絡(luò)安全漏洞。實(shí)際上，新型的網(wǎng)絡(luò)攻擊始終都在不斷變化，隨著各種安全應(yīng)用的升級(jí)，網(wǎng)絡(luò)攻擊者的攻擊途徑也在進(jìn)化。

比如，從過(guò)去的攻擊事件本身，到攻擊路徑。具體來(lái)理解，攻擊路徑就是網(wǎng)絡(luò)攻擊者站在當(dāng)事人的角度思考，事情的發(fā)展路徑，從而從路徑上去突破，從而采用相對(duì)應(yīng)的攻擊戰(zhàn)術(shù)和實(shí)施手段。

在此背景下，2022年中，Gartner發(fā)布了《實(shí)施持續(xù)威脅暴露面管理（CTEM）計(jì)劃》，提出了CTEM這種主動(dòng)式安全防御新思路。然而，企業(yè)不可能找到一套十分嚴(yán)密的防御機(jī)制，因?yàn)樗皇且环N單一的技術(shù)。

對(duì)此，企業(yè)更為正確的做法應(yīng)該是，安全團(tuán)隊(duì)把大部分時(shí)間花在集成故障排除上，而不是管理攻擊面。實(shí)際上，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有相關(guān)應(yīng)用正在根據(jù)Gartner所提出的CTEM框架，對(duì)企業(yè)物理資產(chǎn)和數(shù)字資產(chǎn)進(jìn)行保護(hù)。

未來(lái)，隨著生成式AI進(jìn)入深水區(qū)，安全應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模和應(yīng)用場(chǎng)景也將進(jìn)一步擴(kuò)大。

趨勢(shì)七：機(jī)器客戶(hù)

“機(jī)器客戶(hù)”是一個(gè)較為陌生的名詞。它的意思也正是字面意思。換言之，全球超過(guò)70億部手機(jī)、平板電腦、個(gè)人電腦、智能手表等智能設(shè)備都有學(xué)習(xí)和記憶功能，隨著生成式AI時(shí)代的到來(lái)，智能應(yīng)用的學(xué)習(xí)能力和記憶能力也會(huì)隨之增強(qiáng)。到最后，這些設(shè)備都將具備決策能力。

一個(gè)關(guān)于機(jī)器客戶(hù)的預(yù)測(cè)是，到2030年，所有消費(fèi)者的購(gòu)買(mǎi)至少有25%將大量委托給機(jī)器。

實(shí)際上，機(jī)器客戶(hù)的演變是分階段的。目前，所有的設(shè)備并沒(méi)有能力幫助人類(lèi)做決策。它所處的階段是第一階段，在這一階段，由人類(lèi)主導(dǎo)做出決策，AI只會(huì)根據(jù)規(guī)則記住人類(lèi)所做的決定。第二階段，AI將學(xué)習(xí)輔助人類(lèi)做決策，而AI學(xué)習(xí)的規(guī)則正是上一階段留下的。到2036年，AI將擁有“自主意識(shí)”，可以根據(jù)人類(lèi)的偏好和前兩階段的“規(guī)則”，替代人類(lèi)做出決策。

機(jī)器客戶(hù)演變的三個(gè)階段，圖源：Gartner

一個(gè)更加超現(xiàn)實(shí)的例子是，2036年，AI可以像人類(lèi)一樣自己讀新聞、分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)市場(chǎng)趨勢(shì)進(jìn)行判斷，從而代替人類(lèi)做出決策。

等到這一天真的到來(lái)，機(jī)器客戶(hù)所帶來(lái)的改變將影響整個(gè)商業(yè)世界。C端消費(fèi)者的改變，不僅會(huì)影響到C端的商業(yè)模式，比如銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)方式，也更會(huì)影響到B端的商業(yè)邏輯。

趨勢(shì)八：可持續(xù)技術(shù)

近兩年，ESG的重要性一再得到提升。從各大企業(yè)披露的ESG報(bào)告數(shù)量即可看出，國(guó)內(nèi)ESG的發(fā)展呈極速上升趨勢(shì)。

截至2023年7月，共有1761家A股上市公司披露了2022年ESG相關(guān)報(bào)告，占全部A股上市公司的34%。而在過(guò)去的5年時(shí)間里，A股公司的披露率從25.98%提升到了35.85%，增長(zhǎng)超過(guò)10%。

在ESG標(biāo)簽愈加突顯的當(dāng)下，無(wú)論是投資人、企業(yè)本身，亦或是國(guó)家，ESG都是大眾所關(guān)注的焦點(diǎn)。而在ESG的所有標(biāo)簽中，被披露最多的指標(biāo)有碳減排、產(chǎn)品質(zhì)量管理、綠色辦公措施、支持鄉(xiāng)村振興等。

來(lái)源：ESG卓望

如今，在大模型時(shí)代，隨著AIGC技術(shù)的提升，算力的需求也在激增。未來(lái)會(huì)迎來(lái)一個(gè)“暴力計(jì)算”的時(shí)代，買(mǎi)卡、造芯片、建服務(wù)器、算力中心、訓(xùn)練大模型等等技術(shù)，都會(huì)帶來(lái)更多的碳排放。同時(shí)，這也意味著對(duì)對(duì)企業(yè)的IT運(yùn)維提出挑戰(zhàn)。

未來(lái)既是算力時(shí)代、數(shù)據(jù)時(shí)代，同時(shí)也是節(jié)能減排的時(shí)代。在一些國(guó)家，如新加坡、愛(ài)爾蘭、荷蘭，已經(jīng)出現(xiàn)了電力緊缺等問(wèn)題。這些風(fēng)險(xiǎn)也正在伴隨著AIGC一同到來(lái)。而在能源急劇消耗的當(dāng)下，ESG的重任不僅落在了企業(yè)自己身上，更落在了數(shù)字化服務(wù)商的身上。

碳排放的增加對(duì)IT運(yùn)維提出了更高要求。一種解題思路是，數(shù)字化服務(wù)商利用數(shù)字時(shí)代產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)節(jié)能減排。在近兩年，數(shù)據(jù)智能也越來(lái)越多地被商業(yè)世界所關(guān)注。在未來(lái)ESG的時(shí)代，數(shù)據(jù)智能會(huì)獲得更大的增長(zhǎng)空間。

趨勢(shì)九：平臺(tái)工程

在所有企業(yè)為百模大戰(zhàn)、千模大戰(zhàn)忙碌的背后，總有一些企業(yè)來(lái)做“底座”和“基礎(chǔ)設(shè)施”。

早在2022年11月，阿里云就上線(xiàn)了“魔搭”（ModelScope）社區(qū)，并提出MaaS（Model as a Service，模型即服務(wù)）。而阿里云的魔搭社區(qū)則是聚集了多個(gè)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的人工智能大小模型，以開(kāi)放給更多人使用。其結(jié)果也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出預(yù)期，短短幾個(gè)月，上百萬(wàn)人下載了 1600 萬(wàn)次各類(lèi)模型，模型數(shù)量也從最初的 300 多個(gè)擴(kuò)展到 800 多個(gè)。

在阿里云的暢想中，消費(fèi)者甚至可以使用大模型改變電商購(gòu)物體驗(yàn)：你在淘寶或天貓的搜索框里輸入問(wèn)題，它會(huì)為你生成一個(gè)購(gòu)物方案，并給出相應(yīng)的購(gòu)物列表。而當(dāng)場(chǎng)景切換到天貓精靈中，大模型則是一個(gè)更復(fù)雜的生成式對(duì)話(huà)系統(tǒng)：用戶(hù)用一兩句話(huà)的需求，讓它來(lái)自動(dòng)生成一個(gè)故事、歌單或食譜。

而這些所有的想象，都是“平臺(tái)”所給予的能力。

在Gartner的“平臺(tái)工程”這一概念中，是指在生成式AI時(shí)代下，顛覆傳統(tǒng)的項(xiàng)目制開(kāi)發(fā)，讓開(kāi)發(fā)人員可以以組裝、復(fù)用和配置的方式進(jìn)行平臺(tái)開(kāi)發(fā)。這背后的思想是，將軟件開(kāi)發(fā)的項(xiàng)目管理思維轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品管理思維，讓開(kāi)發(fā)項(xiàng)目流程模塊化和集中化。

而MaaS也正是大模型時(shí)代下的“平臺(tái)工程”。在過(guò)去，傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)是以項(xiàng)目制進(jìn)行；而后來(lái)的云計(jì)算時(shí)代，開(kāi)發(fā)可以半定制化進(jìn)行，即通過(guò)PaaS平臺(tái)以低代碼的形式搭建上層應(yīng)用。到了如今的大模型時(shí)代，過(guò)去的開(kāi)發(fā)形式獲獎(jiǎng)?wù)甙l(fā)生徹底的改變，即通過(guò)模型來(lái)搭建，這也正是MaaS的核心理念。

“MaaS”在阿里云CTO周靖人的詮釋下，“模型會(huì)成為人工智能時(shí)代一個(gè)重要的生產(chǎn)元素，整個(gè)計(jì)算體系會(huì)圍繞模型重新升級(jí)。”

在國(guó)內(nèi)，MaaS的提供者不僅有阿里，還有騰訊和百度的參與。這些廠商在大模型時(shí)代扮演的角色，不僅是提供模型能力，更是“接住”其他廠商的模型能力。

趨勢(shì)十：行業(yè)云平臺(tái)（ICP）

“云和AI是不可分割的整體?！?/p>

這是在大模型時(shí)代形成的一個(gè)新共識(shí)。

在大模型產(chǎn)業(yè)鏈上，云計(jì)算就相當(dāng)于“發(fā)電機(jī)”一樣的存在。阿里云內(nèi)部的感受是，“最初我們想把幾百臺(tái)（GPU）服務(wù)器連起來(lái)做訓(xùn)練都很難。云優(yōu)化一點(diǎn)，大模型才能發(fā)展一點(diǎn)，模型發(fā)展到一定程度又遇到挑戰(zhàn)，又需要云去升級(jí)?！倍@樣緊密的關(guān)系，也讓周靖人看到了云計(jì)算行業(yè)在未來(lái)大模型時(shí)代的無(wú)限潛力。

阿里巴巴集團(tuán)CEO吳泳銘也曾做出判斷，“AI 時(shí)代的云計(jì)算市場(chǎng)將更加集中，需要搶占先機(jī)”。

在近期的云棲大會(huì)上，一份有關(guān)云和AI的答卷是：跑在阿里云的魔搭社區(qū)上的模型超過(guò)2300個(gè)?！耙话氪竽Ｐ凸九茉诎⒗镌粕稀?，這句話(huà)的背后也詮釋出AI與云計(jì)算不可分割的關(guān)系。

一組由Gartner給出的數(shù)據(jù)則更能說(shuō)明問(wèn)題：到2027年，將有超過(guò)70%的企業(yè)使用行業(yè)云平臺(tái)（ICP）加速其業(yè)務(wù)計(jì)劃，而2023年的這一比例還不到15%。這里的ICP也正是由IaaS、PaaS、SaaS組成的云計(jì)算行業(yè)。

另外，在IDC最新發(fā)布的《中國(guó)公有云服務(wù)市場(chǎng)（2023上半年）跟蹤》報(bào)告中，IaaS+PaaS市場(chǎng)也正在提速。

目前來(lái)看，2023年上半年中國(guó)公有云服務(wù)整體市場(chǎng)規(guī)模（IaaS/PaaS/SaaS）為190.1億美元。其中IaaS市場(chǎng)規(guī)模為112.9億美元，同比增速13.2%；PaaS市場(chǎng)規(guī)模為32.9億美元，同比增速為26.3%。

上半年，AIGC、大模型需求的爆發(fā)，帶動(dòng)了整個(gè)算力市場(chǎng)和PaaS層的市場(chǎng)熱度。對(duì)此，IDC分析師崔婷婷認(rèn)為，“PaaS市場(chǎng)在AIGC、AI行業(yè)模型和大模型的需求推動(dòng)下，進(jìn)入快速增長(zhǎng)賽道，結(jié)合當(dāng)前數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全等技術(shù)領(lǐng)域的不斷升級(jí)，使得PaaS市場(chǎng)活力滿(mǎn)滿(mǎn)，預(yù)測(cè)未來(lái)3到5年內(nèi)仍會(huì)高速發(fā)展”。

實(shí)際上，大模型對(duì)云計(jì)算的影響不僅限于擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模，提高增速，更在于對(duì)于IaaS+PaaS市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局的改變。由于MaaS的出現(xiàn)，以模型來(lái)構(gòu)建應(yīng)用的新型開(kāi)發(fā)模式的出現(xiàn)，正在對(duì)IaaS+PaaS的模式產(chǎn)生影響。

未來(lái)，在大模型市場(chǎng)的整個(gè)拼圖上，云計(jì)算企業(yè)也正在擁有越來(lái)越大的話(huà)語(yǔ)權(quán)。