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公有云市场变革者：百度AI大模型的落地效应分析

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随着技术革新的不断推进，中国云计算市场正迎来重要的转型期。在此背景下，以大型AI模型为代表的先进人工智能技术，正逐渐成为推动国内云服务提供商增长的新动力。这些技术不仅优化了数据处理能力，还为云服务的创新应用提供了广阔空间，预示着中国云市场将迎来新一轮的快速发展阶段。

“原标题：领跑AI公有云市场，百度大模型落地效应初显”来源：财经杂志
随着技术革新的不断推进，中国云计算市场正迎来重要的转型期。在此背景下，以大型AI模型为代表的先进人工智能技术，正逐渐成为推动国内云服务提供商增长的新动力。这些技术不仅优化了数据处理能力，还为云服务的创新应用提供了广阔空间，预示着中国云市场将迎来新一轮的快速发展阶段。
国际市场调研机构IDC披露的最新数据显示，中国公有云市场增速在下降。2023年中国公有云（IaaS基础设施/PaaS平台服务/SaaS应用软件）市场总规模为394.9亿美元（若以美元与人民币汇率1:7.1计算，约合2804亿元），中国公有云（IaaS+PaaS）市场增速12.7%，已连续三年下滑。
AI公有云的表现与之相反。IDC 8月26日报告显示，2023年中国AI（人工智能）公有云市场规模达126.1亿元，同比增长58.2%，增速远高于公有云大盘。IDC定义的AI公有云，是公有云市场的细分赛道，主要指部署在公有云服务上的AI能力。

从数据上看，百度是新一轮换挡期的受益者，但这来之不易。百度2015年成立云业务，2019年确定“智能云”战略，AI成为核心业务方向——至少在2023年大模型浪潮来临以前，外界对“智能云”战略不乏质疑。
在云计算以通用算力占主导的阶段，百度不占优势。中国公有云（IaaS、PaaS）市场，阿里云、华为云、天翼云、腾讯云长期占据前列，百度智能云一直是追赶者。在AI公有云这个细分市场，百度有相对优势——2019年开始位居第一。但在当时，AI公有云概念行业缺乏共识，百度的相对优势难以转化为胜势。
2023年，AI成为全球云厂商的增长点。这轮换挡期放大了百度的相对优势：AI改造后的IaaS、PaaS、SaaS、MaaS（模型平台）产品差异明显，能在产品同质化严重的公有云市场脱颖而出。
这意味着百度苦熬五年的AI战略布局逐渐生效。AI成为共识，竞争对手重金投入AI之际，百度仍守住了AI公有云的基本盘。IDC数据显示，2023年百度智能云在AI公有云市场份额为26.6%，已连续五年位居首位。
市场份额和业绩增长往往是正相关的。百度智能云2023年-2024年业绩表现不俗，基本兑现了大模型红利——这表现在营收、利润在持续增长。2024年二季度，百度智能云营收增速14%，是近两年的高点，且已连续三个季度保持10%以上的增速。
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖在2024年二季度财报电话会中对投资者表达了乐观预期——百度智能云将在未来几个季度保持强劲增长，可以抓住长期重大增长机会。沈抖认为，百度智能云比以往任何时候都更健康。公司不仅在持续产生非美国通用会计准则（剔除股权激励、服务器摊销等非现金因素影响，阿里云也采用了这一利润统计口径）下的营业利润，还一直在提高利润率。

局部优势被放大

AI公有云是公有云市场的细分赛道，并不是通常意义上的公有云主赛道（公有云IaaS、PaaS、SaaS三大类产品）。
IDC中国将AI公有云服务市场定义为：部署在公有云服务上的AI能力。其中包括计算机视觉（人脸人体、图像视频构成）、智能语音、对话式AI、自然语言处理、机器学习平台等市场。2023年百度智能云在中国AI公有云市场份额为26.4%，位居第一。
大模型又是AI公有云的细分领域。由于大模型市场在持续扩大，IDC此次还公布了2023年大模型平台市场的份额。2023年百度智能云在大模型平台市场份额为19.9%，也位居第一。

在通用算力为主的产业发展阶段，公有云市场规模即是壁垒。此时，云是重资产生意，商业逻辑很简单——采购服务器，建设数据中心，高强度研发投入，对外出租计算、存储、网络、软件等产品。尤其IaaS市场是寡头竞争，强者恒强、弱者恒弱。百度智能云比国内2009年先入场做云计算的企业晚了至少5年，很难弯道超车。
大模型没有彻底改变云计算重资产生意的商业逻辑，但它让市场环境出现了新变化。这些变化对百度有利的。
其一，客户结构变了。云过去主要被互联网公司使用，大模型降低了用云门槛，政企（政务、金融、电信、制造、能源）等传统行业成了新的增量。在政企市场，百度和其他云厂商处于同一起跑线。尤其在2021年之后，互联网云厂商逐步从政企市场后撤。但百度在电信、能源、制造、交通等重点领域仍坚持做了一些项目，百度现在可以顺势在这些领域销售大模型相关产品。
其二，客户需求随之而变。互联网客户只需要IaaS、PaaS标准产品，但政企客户需要AI相关的行业解决方案（如PaaS、SaaS、MaaS软件）。百度过去几年“扎起裤脚下田”，让自己的工程师驻厂为客户的业务场景做AI产品研发。驻厂原本并不经济，科技公司工程师人力成本是普通外包开发的三倍以上。但这让百度在政企行业沉淀出了一批AI解决方案。这些产品经过几年共性需求提炼后，复用率、利润率在提升。
其三，服务方式也要改变。互联网客户用云并不需要过多的服务，但政企客户需要适度下场做服务。一些互联网云厂商“矫枉过正”，片面追求利润率，逐步减少对政企客户的人力服务。百度在利润、服务之间维持平衡，这积累了客户信任。随着早期项目逐步深入，百度在很多政企项目中已经拿到了二期、三期工程。一批大模型和AI相关产品服务顺其自然被客户采购了。
一位国际云厂商中国区人士认为，云厂商不能只给行业客户提供基础云产品（计算、存储、网络、数据库）。这种工作缺乏竞争壁垒，最终会陷入同质竞争的价格竞争。“项目化-工程化-产品化”是云厂商在垂直行业的必由之路。百度智能云过去几年或主动、或被动地坚持了“项目化-工程化-产品化”这条路。这些做法当时看来，并不是最经济，却让百度在大模型爆发时抢占了先机。
大模型浪潮来临，百度的局部优势被放大了。大模型不仅为百度带来了直接收入，还带来了间接收入。
直接收入包括，IaaS层的AI算力、PaaS层的AI平台、MaaS层的AI模型、SaaS层的AI应用，以及政企项目中标等。百度在大模型领域有几个重点产品——文心大模型、千帆大模型平台、百舸异构计算平台，分别涉及AI模型、AI平台、AI算力等。
间接收入包括，AI对云业务大盘的带动，这好比是“滚雪球”。一位中国云厂商战略规划人士曾解释，大模型训练、推理会促进客户业务数据消耗，进而带动公有云四大件（计算、存储、网络、数据库）等基础云产品销售。
百度管理层在2024年二季度财报电话会中对投资者表示，百度智能云收入增长的一大驱动力是，向GPU（图形处理器，智能算力常用的一种AI芯片）云客户交叉销售CPU（中央处理器，通用算力常用的芯片）云服务。百度GPU云客户的CPU云收入正显著增加，因为百度GPU算力获得了更大的品牌知名度，进而赢得CPU相关云业务。

找到了新锚点

大模型让百度智能云在近一年锚定新的增长点。
百度智能云的营收增速在持续回升，近三个季度（2023年四季度-2024年二季度）营收增速分别为11%、12%、14%，这已经恢复到了近两年的高点。百度智能云收入大盘中，大模型收入占比也在持续提升。百度管理层在2024年二季度财报电话会中披露，百度智能云的大模型收入占比已从2023年四季度的4.8%提升到了2024年二季度的9%。
百度没有在财报中披露智能云业务的详细利润情况，但百度管理层每个季度会在财报电话会中向投资者告知非美国通用会计准则下的营业利润变化趋势——截至2024年二季度，百度智能云已连续六个季度保持盈利。百度管理层披露，大模型相关云业务比传统云业务利润率更高，因此百度智能云的营业利润率正在持续提升。目前，中国云市场只有阿里云、百度智能云宣布实现了非美国通用会计准则下的盈利。

百度智能云的收入、利润增长与大模型的产业落地密不可分——其中既包括政企市场大客户，也包括中小企业、创业公司。
启信宝招投标平台记录了百度2024年上半年政企项目中标情况。数据显示，百度中标了143个项目，其中30个项目与大模型或人工智能产品强相关。大模型或人工智能的项目占比相比2023年有所提升，百度中标的案例有几个特点：
其一，聚焦在政务、金融、电信、交通、教育等IT支出较高的行业。这些都是云计算公司过去只能通过低利润的人力外包（毛利率通常低于30%）项目覆盖的传统领域，但如今却是大模型的重要增量。
其二，中标项目内容以大模型、人工智能细分场景的软件平台为主。大模型、人工智能相关产品的利润率高（毛利率通常高于60%），这和过去云市场以人力服务为主的总包类项目有本质区别。
其三，部分政企客户在持续复购百度的AI产品。一些早期项目已推进到二期、三期工程。百度过去几年形成了有一定行业壁垒且可以规模化复制的产品。因此，客户愿意为百度的大模型产品持续买单。

政企大客户能带来稳定持久的收入，它可以保证百度智能云的下限。中小企业、创业公司可能会带来爆发式增长的机会——因为它们在业务创新过程中会大量消耗AI推理算力，进而带动收入增长。
百度管理层在财报后的投资者电话会披露，2023年12月千帆大模型平台每日API（应用程序接口）调用次数是0.5亿次。但到2024年8月，千帆大模型平台每日调用次数达到了6亿次，增长了11倍。
企业消耗AI推理算力按API调用消耗的Token（Token是大模型中的文本单位，一个token可以是单词、标点、数字、符号等）数量付费，这就像用户打开水电煤龙头按使用量缴费。百度管理层披露，千帆大模型平台Token消耗量今年5月消耗量是2500亿，今年6月消耗量增长到了10000亿。6月Token消耗量相比5月增长了3倍。这意味着，更多基于大模型的业务创新在出现。

快递100是SaaS企业金蝶孵化的一家快递物流信息服务公司。这家公司每日快递查询调用次数超过14亿次，每日散单寄件量超过40万。它的业务面向三类群体，个人消费者、企业和电商商家、快递员和网点经营者。寄快递堵点之一是，要输入收件、取件信息。大企业行政有时每天要寄送数千份快递，这个过程繁琐且效率低下。快递100使用千帆大模型平台，开发了一系列AI应用——AI寄快递、AI查快递、AI客服、AI管快递。这实现了一句话查件寄件、识图寄件等功能，企业和个人寄件查件效率得到了提升。
全诊通是一家杭州的医疗创业AI公司。这家公司的主打产品是AI医生助理，这款产品已经服务了全国45家公立医院和1.5万家诊所上岗，每日生成的门诊病历草稿多达15万份。AI医生助理是基于千帆大模型平台开发的，可以帮助患者导诊、预问诊，也可以帮助医生撰写病历、生成查房和手术记录。医生可以从繁琐的文书工作中解放出来，把更多时间用于关注病人和病情。
从实践结果来看，大模型商业化问题，在这类中小企业、创业公司上已经找到一些解题路径。中小企业可以把大模型用于更多业务场景，这会带来“涌现式”创新，进而带动整个行业增长。

红利仍未大规模到来

2023年大模型浪潮席卷而来，百度抢占了先机。它需要进一步巩固现有的优势，应对随之而来的挑战——大模型是云厂商、创业公司都在瞄准的蛋糕。今年5月中国大模型市场开始了推理算力的大幅降价。
字节跳动旗下云服务火山引擎、阿里云、腾讯云、百度智能云先后把大模型调用价格下降了90%以上。大模型调用的毛利率从超过60%下滑至低于0%。大模型调用进入了“负毛利时代”，使用次数越多，亏损就越大。区别是，大厂亏得起，中小企业、创业公司亏不起。
大模型推理降价目的是激发客户需求，做大市场规模。一位中国云厂商大模型业务负责人分析，掀起价格竞争的云厂商在赌，大模型调用价格降低90%之后，未来1年-2年大模型调用次数会指数级增长。长期来看，云厂商算力成本会随着客户需求增长而摊薄，最终仍能实现正向利润。即使这个赌局不成立，也会有一批模型厂商死于价格竞争，活下去的厂商会收拾残局。
“大模型市场的淘汰赛已经开始了。”一位中国云厂商高管认为，这轮淘汰赛会持续1年-2年，只有3家-5家基础模型企业能继续活下去。因为大模型需要持续投资，要有万卡甚至十万卡的能力，还需要商业回报。很多企业不具备这样的能力。未来中国市场只会有三五家基础模型厂商。
百度下个阶段的现实挑战是——扛住价格战的压力，确保自己成为淘汰赛结束后的最终受益者。
百度管理层在2024年二季度财报电话会中向投资者阐述了对大模型价格战的看法：大模型市场仍处于早期阶段，价格和性能对市场增长至关重要。百度在努力提高模型能力的同时，也在不断降低推理成本。考虑到百度智能云目前是市场领先者，相信我们将继续扩大市场份额。
如何扛住这轮价格战的压力？产品、技术和竞争对手拉开差距很重要。
企业客户的模型使用成本和模型性能、模型平台稳定性以及算力调度效率直接相关。其一，模型性能越强完成任务的调用次数越少，长期使用成本越低；其二，模型平台足够稳定，可以减少训练、推理算力浪费，节省使用成本；其三算力调度效率越高，消耗的算力也越少，也能减少算力成本。
一位云厂商大模型业务负责人今年7月表示，价格战的原因之一是，各家模型能力无法形成断档的差距。解决方案是，持续提升模型性能，和竞争对手拉开技术差距，形成商业化良性循环，静待这轮价格战结束。
百度应对这轮价格竞争的优势是技术能力——文心大模型性能有优势，能在长期使用的过程中节省算力成本。千帆大模型平台稳定，提供了完整工具链，能降低企业开发大模型应用的门槛；百舸异构计算平台算力调度效率高，能兼容昆仑芯、昇腾、海光、英伟达、英特尔等国内外主流AI芯片，能帮助客户解决算力短缺和算力成本偏高等问题。
一位中国头部科技企业的AI战略规划人士认为，中国市场的大模型创业公司未来1年-2年会面临严峻考验。大模型创业公司要么成为项目制模型开发公司，要么转向垂直行业模型。这轮价格战中，阿里云和字节跳动的火山引擎血够厚。阿里云能靠云盈利，火山引擎有字节跳动的广告业务输血。百度智能云技术能力强，工程化、产品化经验有优势，会有一批愿意为此付费的客户。这对百度扛住价格竞争有帮助。可以确定的是，抓住了第一轮大模型机会的百度，会是决赛圈选手之一。

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