ChatGPT带来的多米诺效应正在不断涌现。社会各界都在关注一系列问题，比如中国版ChatGPT什么时候能来到？其效果如何？类ChatGPT应用的投资与创业前景会怎样？相关产品能带来哪些应用价值？等等。
随着百度文心一言等产品相继官宣，相关讨论和期待更加热烈。事实上，以百度文心一言为代表的中国AI力量，必然可以抓住这一轮机遇，满足各界对对话式AI与语言类大模型的期待。这种情况下，我们不妨把目光放远一些，类ChatGPT应用到来的震荡必然向更外层传到，带来更复杂，同时也更深远的产业变革。
目前阶段，对于类ChatGPT应用带给互联网产品的影响已经讨论颇多。但大家或许相对忽视了另一个变革方向：类ChatGPT指向着云计算市场的升级与转型。
中美洲的蝴蝶振翅，将在太平洋掀起飓风；类ChatGPT的蝴蝶效应，将为云计算带来一场狂飙。
公有云模式的积弊和出路
早在1996年，“云计算”这一概念就已经被作为一种前瞻的技术方向提出。而产业广泛认为，软件公司Salesforce是云计算走向应用的先驱，也是他们提出了云上软件这一发展方向。但在漫长的时间里，云计算概念并没有真正火爆起来，直到亚马逊的入局。
2002年，亚马逊启用了Amazon Web Services（AWS）平台，起初用以让企业将亚马逊的服务集合到自家网站上，到了2006年亚马逊首次将算力作为资源在AWS上售卖，标志着公有云模式正式诞生。
公有云模式的崛起节点，是电商与APP开发需要大量高性价比算力与存储。于是不必自行安置机房与服务器的公有云，成为了高性价比的IT基础设施替代方案，这也就是所谓的IaaS模式。
IaaS造就了公有云的崛起，但也同时埋下了积弊：为了获取大量用户，形成规模效应。IaaS厂商必须不断提升性价比，同时加强基础设施投入。这导致IaaS营收能力低下，一般认为其毛利率仅有10%左右，甚至更低。因此公有云平台需要漫长的时间才能实现整体盈利，而这种情况几乎必然会导致厂商在一定阶段后会放缓投入，避免成本压力过大，这也间接导致持续高性价比的IaaS对于用户来说是难以持续的。
为了打破这个恶性循环，云计算产业掀起了向PaaS和SaaS转化的方向。因为云是距离企业数字化系统最近的地方，也是企业数字化、智能化转型的基座。所以云也是企业获取数字化服务与软件的最短路径。基于PaaS和SaaS来为企业提供数字服务，在理论上可以解决大量数字化需求，但这种模式却始终难以形成有效的价值转化路径。
总结一下，公有云=基础设施，是云计算发展至今的积弊之一，也是业界亟待突破的围城。
而如何让云上软件与服务形成规模，高价值满足企业需求，可以说是云计算产业的核心出路。
这条路最大的问题，在于SaaS和PaaS提供的最终价值不足，供需无法形成对等匹配。
改变从AI开始。深度学习技术应用与AI开发需要大量的专属算力与服务，很大程度上改变了云计算对于企业的价值。这种价值在大模型阶段产生了一次提升，而当类ChatGPT应用的确定性价值到来，云计算市场也将迎来质变的奇点。
类ChatGPT应用的蝴蝶振翅
为什么类ChatGPT与大语言模型，极有可能完成云计算产业的蝴蝶效应？
这是因为类似应用对于企业的价值与此前的云上服务发生了根本的质变，同时也夯实了大模型与企业结合的更多可能性。
对于企业来说，大语言模型可以解决一系列企业内部频繁发生的内容生成、信息查找、专业知识匹配等问题，同时可以提供广泛且高度智能化的辅助能力。具体而言，类似应用对企业的价值包括但不限于：
1.重构办公流程，强化企业获得的数字化辅助经营、运营能力。类ChatGPT应用的效果已经在文案协作、内容生成上展露无遗，而这些能力是每家企业经营中都或多或少需要的。客服、培训、办公等场景，都可以紧密结合类似应用完成重构。
2.在专业领域实现大模型与行业知识、行业需求结合。这一点将在金融、政务、科研等领域实现深度落地，展现AI+行业知识的新高度。而在软件、传媒、广告等可以直接使用类ChatGPT应用完成生产效率提升的行业，相关效果将是直接且迅猛的。
3.企业定制化AI的需求出现井喷。更多训练大模型、应用大模型的价值节点显现出来。或许很多智能场景并不与大语言模型紧密相关，但类ChatGPT应用的带动效应，一定会推动大模型融入产业进入新的阶段。
如此一来，企业从云端获取的大语言模型的价值，将比此前的云上软件有指数级升级。这也就是说，像文心一言这类的应用将改变云计算市场的基本规则，改变云计算厂商与用户之间的供需权重。从企业努力推服务，变成用户急需要云上服务，这也标志着公有云将从卖资源向卖智能转变。
不久之前，百度创始人李彦宏在2022年Q4财报电话会中提出，大语言模型改变云计算游戏规则，文心一言是改变云计算的Game Changer。其背后隐含的，即是对云计算从提供基础设施，到提供智能服务的宏观判断。
在这一过程中，类似百度这样的科技公司，其在大模型、AI基础设施等方面的投入，将成为云计算变革过程中的护城河。这些积累也将通过云服务来向行业、企业进行价值转化，借由文心一言，乃至更多大模型创新，成为真正的智能化基础设施。
就像李彦宏所说的那样，许多公司已经官宣将文心一言集成到其产品和服务中，这只是旅程的开始。
云计算产业的飓风狂飙
企业想要将类ChatGPT应用深度集成到业务中，云计算近乎是唯一的方式。因为封装解决方案的方式成本过大且难以更新，但缺乏算力搭配的API模式应用又难以满足企业的深度智能化需求。这也是为什么百度“文心一言”的能力将通过百度智能云对外提供服务，满足企业用户的智能化需求。
当类似文心一言的应用触发企业的价值奇点，云计算作为服务出口的价值也将来到奇点。这也是目前可见新一轮云计算产业狂飙的发端。
如果说，此前云计算厂商的核心竞争力来自于基础设施投入、资源性价比、安全稳定能力，那么至少此后还需要在此之外增加新的竞争力评判维度，其中最关键的三点在于：
1.AI基础设施建设成熟度。AI算力、框架为代表的基础设施，是企业对云平台的基础需求。其需要长期投入、持续打造的特征，也将成为大模型+云时代的主要竞争力来源。
2.大模型积累与产业化能力。接下来，大语言模型将成为企业用云的关键节点，那么训练、应用、提供大模型的能力，也就成为了云平台竞争的核心。帮助企业开发大模型，以及向企业提供大模型，提供基于大模型的成熟应用，都将成为主力云服务模块。
3.提供智能化服务的综合能力。除了基础资源与成熟模型应用外，企业对AI的需求是千变万化且各具特色的。这种情况下理解产业，能够提供定制化AI服务的综合能力也变得十分重要。云计算不能仅仅成为AI能力与算力的获取地，更应该成为企业懂AI、用AI的助手与伙伴。
从这几个维度看，中国云计算产业赢得的机会远大于挑战。云厂商在框架、大模型、开发工具与AI生态等领域的积累，将迎来厚积薄发的机会。而基于“云智一体”战略，与飞桨、文心系列大模型深度结合的百度智能云，显然更加值得看好。
百度智能云事业群总裁沈抖认为，以前企业选择云厂商更多是看算力、存储等基础云服务，以后企业对云的需求会更加聚焦智能服务，会更多看框架好不好、模型好不好，以及模型-框架-芯片-应用这四层架构之间的协同是否高效。
可以看到，百度智能云在软硬件等领域的积累，终于与文心一言、大语言模型的时代机遇相逢。干柴烈火，飓风狂飙。
目前阶段，百度智能云已经可以通过多种方式让用户看到人工智能的价值，既包括面向用户提供扎实、领先的基础设施，满足各行业用户定制大模型、自主AI开发的愿望，也包含面向客户提供大量通用AI产品，以低门槛、产业化的方式从单一场景解决方案进化到提供多场景的综合智能服务。
在相当多的案例中，我们都可以看到这些赛道已经积累了一定成果。
例如，在能源领域，百度智能云推出了智能调度解决方案，可以预测区域用电负荷，提升能源供需的匹配度。在百度智能云与国网山东枣庄供电公司的合作中，就运用高精度母线负荷预测系统，实现了预测准确率超过98%。
在汽车领域，百度智能云联合吉利打造“1+6+N”吉利混合云平台，实现了汽车制造的大幅降本增效，达到了降低管理运维成本达30%，资源利用效率提高20%的效果。百度智能云在汽车云领域的智能化能力与经验，已广泛为汽车产业所接纳和认同。
目前，百度智能云既可以提供相对完善的AI基础设施，同时也推出了大量AI产品与服务。其智能质检、智能巡检、智能调度等AI产品已在工业、能源、金融、城市等重点领域实现突破，打造出了一批具有代表性的案例。
因此上，文心一言的出现，以及后续必然出现的大模型持续升级，将是百度智能云“弯道超车”的机遇。而对于中国科技在云计算、AI产业的探索，甚至对于中国千行百业的智能化脚步来说，这个机遇同样存在。
在变革的火苗被点燃时，我们或许首先应该考虑把握和珍惜，而不是优先贬损这样的机遇。科技自立之路上，我们需要更多类似大语言模型的机遇，需要更多场蝴蝶风暴。
