Editing AI行研 (section)

=== 云计算与AI算力提供商 ===

* '''亚马逊 AWS：作为全球最大云服务商，AWS在AI兴起中既是算力提供者也是AI方案集成者。AWS通过提供弹性的GPU/TPU云实例、机器学习平台SageMaker以及最新的Bedrock大模型托管服务，将AI能力包装为易于按需获取的服务售卖给企业。其盈利模式一方面是算力租赁'''（客户使用EC2 P4等GPU实例按时计费，AWS从中获取可观毛利），另一方面是'''增值服务费'''（如托管大模型收取额外费用）。2023年以来，AWS受宏观经济影响增速一度放缓，但AI需求成为新的增长引擎。AWS公布其生成式AI相关的云服务订单激增，并与多家大客户签订长期合同共同构建AI解决方案。例如AWS与Anthropic达成战略合作，Anthropic不仅获得资金也承诺在AWS上消耗一定额度的算力。凭借先发的市场规模和丰富的服务，AWS在AI浪潮中获取的收入和利润增长相对稳健。母公司亚马逊也在开发自研AI芯片（Trainium推理芯片等）降低内部成本，进一步巩固AWS云在AI时代的利润率。
* '''Microsoft Azure：微软的Azure云因与OpenAI捆绑而成为AI时代炙手可热的平台。微软的大模型即服务策略明确：将OpenAI最先进的模型（GPT-4等）通过Azure OpenAI Service提供给企业客户，并叠加微软自有的AI模型和工具，形成完善的企业AI解决方案。Azure通过订阅和用量费'''从中收回投资，并带动其云基础设施租用。事实证明此举成效显著，Azure在2023年下半年迎来企业大单潮，1000万美元以上的云合同数量同比翻倍 (AWS, Microsoft, Google Continue to Invest in Cloud as AI Demand Grows)。很多传统Azure客户增加了AI服务用量，新客户也因为OpenAI模型接入而选择Azure。这直接促进了微软智能云业务收入与利润的增长。同时，微软还推出了Bing Chat Enterprise等面向商用的AI服务，以每用户每月5美元计费 (Microsoft is charging fees for some Bing and Office AI tools - Quartz)，为云业务开辟新的收费点。Azure整体的盈利模式较成熟——先由规模效应降低单位算力成本，再通过丰富的AI功能提升溢价和客户黏性，实现持续盈利。得益于此，微软声称“AI将驱动下一波云业务增长”，Azure有望长期保持高利润率。
* '''Google Cloud：谷歌云（GCP）依托谷歌强大的AI研发实力，提供了从自研芯片TPU到Vertex AI平台的一整套AI基础设施和服务。其商业模式也包含两部分：算力即服务（租用GPU/TPU算力资源）和模型即服务'''（提供谷歌的大模型API以及合作伙伴模型）。2023年生成式AI热潮帮助GCP实现了35%的高速增长 (How AI Surged Google Cloud's Revenue Growth)并首次实现季度盈利，这表明谷歌云过去的投入开始得到回报。谷歌将PaLM、Imagen等自研模型整合到云端产品中出售，例如推出对话模型的API供企业定制客服机器人等。相比竞争对手，谷歌还强调一站式MLOps工具，吸引开发者锁定在其生态内。通过捆绑算力、存储和AI工具，GCP在每单合同中获取的平均收入提高，利润率逐步改善。此外，谷歌的AI专用硬件TPU在内部大规模使用，也外租给客户，这既填补市场空缺又让谷歌云降低对NVIDIA依赖。在激烈的云市场竞争中，谷歌云押注AI差异化来争取后来居上，其能否维持盈利增长有赖于不断推出客户愿意付费的AI先进能力。但短期看，谷歌云凭借搜索和Android生态客户导流，在AI服务上取得了“收费上车”的初步成功。
* **其他：**除上述国外巨头外，'''国内的云计算与AI算力提供商'''也在积极布局。如阿里云、腾讯云、华为云等纷纷推出大模型即服务平台，将自研或合作的大模型提供API调用，并售卖相应算力套餐。这些云厂商利用对本土市场的了解，推出定制化行业大模型解决方案（例如金融AI、大模型客服等），通过项目交付和云资源消耗收费，从中获得利润。由于手握渠道和客户关系，这些“渠道商”在AI落地中掌握定价主动，常以捆绑销售形式确保收益。例如将AI能力作为高级版套餐附加在原有云合同中，获取稳定的续费收入。可以说，无论国内外，云和渠道服务商在AI产业链中扮演着“卖水人”的角色：他们不直接参与内容生产，而是向各淘金者提供工具和基础设施，从每笔“挖矿”活动中抽取收益，因而实现了稳健盈利。