先行友商的路不是白走的。

　　文丨許俊浩

　　來源 | 海克財經

　　不同于當下大模型概念的風起云涌、如火如荼，發展已近20年的全球云計算市場趨于平穩。

　　市場調研機構IDC近日發布了2022年全球云計算IaaS（基礎設施即服務）市場追蹤數據。數據顯示，2022年全球云計算IaaS市場規模為1154.96億美元，同比增長26.2%；市場份額排名前五的云計算廠商分別是AWS（48.9%）、Azure（14.4%）、阿里云（6.2%）、谷歌云（5.6%）、IBM（2.9%）。

　　這樣一個國際格局自2019年開始已較為穩固。

　　國內市場變數則相對多一些。

　　同據IDC數據，2018年下半年中國公有云IaaS市場份額占比靠前的廠商分別是阿里云（42.9%）、騰訊云（11.8%）、天翼云（8.7%）、AWS（6.4%）、金山云（4.8%）；到了2019年下半年，華為云超越AWS躋身第四，金山云已歸入“其他”；2020年第四季度座次再變，變成了阿里云（40.6%）、華為云（11%）、騰訊云（11%）、天翼云（8.7%）、AWS（6%）；而2022年下半年排名已更迭為阿里云（32.6%）、華為云（13%）、天翼云（11.8%）、騰訊云（9.2%）、AWS（7.9%）。

　　作為外界打量國內互聯網行業已繞之不開的頭部玩家，字節跳動的身影卻始終沒有出現在云計算賽道前排。被通俗理解為“字節云”的火山引擎2020年6月才正式上線起步，此后一直在市場份額統計的“其他”里。

　　如今這朵存在感不強的云正試圖隨大模型風口起舞。

　　自2023年3月百度上線文心一言、2023年4月阿里推出通義千問以來，國內眾多科技勢力紛紛跑步入場，爭相于高光之下緊鑼密鼓推進大模型研發。據科技部新一代人工智能發展研究中心發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》，截至2023年5月28日，國內10億級參數規模以上大模型已發布了79個。

　　面對各路友商百舸爭流，火山引擎的選擇有所不同——它宣布自己不做大模型，而是要服務好做大模型的廠商。

　　火山引擎已于2023年6月底發布了MaaS（模型即服務）平臺火山方舟。依照官方表述，企業可借助火山方舟體驗和應用多個大模型，進而根據自身業務需求敲定大模型組合。目前該平臺已集成百川智能、出門問問、復旦大學MOSS、IDEA研究院等大模型。

　　云計算行業集中度頗高，優勢廠商有賴于過往多年深耕，現已形成品牌勢能。在沒有顛覆性和獨占性創新強勁加持的情況下，后起玩家逆勢翻盤一改格局的難度相當大。火山引擎能否背靠字節既有優勢并基于差異化策略實現對強者的趕超，需要打個重重的問號。

　　云業務重要性日益凸顯而業內競爭持續走向深入，字節要想成功突圍乃至成為領跑，要做的顯然不止這些。

　　01

　　找尋突破口

　　火山引擎2021年6月被報道稱，它的目標是成為阿里云、騰訊云、華為云之外的“第四朵云”。

　　彼時火山引擎起步僅1年，初期強調的是數據智能和體驗智能。在國內市場IaaS領域名列前茅者難以撼動的情況下，火山引擎以SaaS（軟件即服務）為切口，自上而下構建云架構，再根據具體場景搭建IaaS層和PaaS（平臺即服務）層。

　　據海克財經了解，火山引擎為此發布了基礎服務、技術中臺、智能應用、行業解決方案4個層面的產品：基礎服務包括云原生操作系統下的計算、存儲、網絡等服務；技術中臺包括研發中臺、人工智能中臺、數據中臺、視頻中臺；智能應用包括智能營銷、智能體驗與創作、個性化推薦、智能數據等服務；行業解決方案則分為泛互聯網、零售、汽車、金融等類別。

　　簡單來說，火山引擎以字節資源和經驗為基礎，把內部技術商業化，設法貫穿企業研發、產品、運營、營銷等不同層面的需求，再將之遷移到不同行業和領域。

　　以數據中臺為例，火山引擎的賣點之一是A/B測試工具，即把產品的兩個或多個變體隨機展示給用戶，通過數據統計分析哪個變體效果更好。這種測試能幫助企業特別是互聯網企業提升用戶體驗，以此提升決策精準度。不過，數據能力較弱的企業往往很難有效進行A/B測試。

　　調研機構Forrester于2022年4月發布的《火山引擎A/B測試總體經濟影響白皮書》給出了更為具體的案例。據稱國內一個注冊用戶數超過8000萬的健身APP公司派遣兩位工程師用半個月時間完成了A/B測試工具向企業私有云的全面接入，部署成本1.7萬元；此后該公司在內容推薦、廣告投遞、產品功能開發等多個場景應用了測試工具，相應時段收益提升了520萬元。

　　火山引擎官宣文本提到，這個名為DataTester的A/B測試工具到了2023年7月已在字節內部進行了超過240萬次實踐打磨，發布了新功能MAB智能調優實驗，支持多場景實驗開設，可實時計算各實驗組的勝出概率，并按效果動態分配流量。

　　從內部業務做起，驗證成熟后向外推廣，這是火山引擎乃至字節的一貫路徑，數據驅動的理念也由此誕生。但問題是，A/B測試工具僅屬SaaS層面的微小端點，技術門檻并不算高，華為云、騰訊云、百度智能云等均有相關服務，但他們大多并未將其作為重要宣傳點；以A/B測試工具為代表的經驗，可以由字節推至其他互聯網企業，未必適用于其他行業。

　　更為重要的是，目前國內云計算市場以IaaS為主，想以SaaS撬動IaaS難度很大。

　　中商產業研究院《2023年中國云計算行業市場前景及投資研究報告》顯示，2019、2020、2021、2022年中國公有云市場規模分別為689.3億元、1276.6億元、2181.1億元、2371.4億元，IaaS占比分別為65.6%、70.1%、74%、73.5%，SaaS占比則分別為28.2%、21.8%、16.8%、17.6%；預計2023年國內云計算整體市場規模為2838.5億元，其中IaaS市場規模為2099億元，SaaS為484.8億元。

　　打比方來說，IaaS如同云計算的地基，SaaS是地基上的建筑，目前國內云計算市場尚處在大規模修建地基的階段。以建筑來提升曝光度不失為有效的營銷策略，但該策略達成的整體戰績遠無法與地基更廣闊的佼佼者們相比。

　　02

　　多云多模型

　　從云計算到大模型，火山引擎一直在放低姿態，以求占據一席之地。

　　云計算層面，火山引擎給出的方案是“多云”。

　　市場從早期的公有云、私有云，逐漸發展出更為復雜的架構和更多的計算場景，多企業數據中心組成的混合云或多云模式慢慢成型。部分公司發展到一定規模后可能會選擇與更多云服務商合作，從而降低服務中斷的風險和對單一廠商的依賴。

　　市場給予了火山引擎一定空間，火山引擎便順勢推出了分布式云原生平臺、多云安全、多云CDN等系列產品。2023年4月發布的分布式云原生平臺即是面向多云多Kubernetes集群場景的企業級云原生統一管理平臺。據稱字節95%的業務已遷移至云原生平臺，已有超過8萬應用及各類服務在平臺上運行。

　　但“多云”很難構成火山引擎護城河，因為多家云廠商在此之前已有布局。

　　2021年，華為云推出了業界首個分布式云原生產品UCS，騰訊云推出了云原生操作系統遨馳和云原生分布式云中心TDCC，阿里云也發布了包含云安全、云原生應用平臺等系列產品。2022年阿里云還推出了分布式云容器平臺ACK One，支持連接并管理任何地域、任何基礎設施上的Kubernetes集群。

　　客觀而言，當前無論是產品辨識度還是技術領先性，火山引擎都難拔得頭籌。

　　我們不妨以谷歌開源的kubernetes來做說明。

　　kubernetes是目前云計算領域通用的容器編排引擎，大量產品都與kubernetes集群的連接和管理有關。2015年，谷歌與Linux共同發起成立了CNCF即云原生計算基金會，與kubernetes相關的項目在其中占有重要位置。

　　為了保證產品的兼容性和可移植性，CNCF于2017年推出了kubernetes一致性認證項目，阿里云、華為云、騰訊云、Azure、IBM等32家廠商通過了首批認證。

　　火山引擎加入CNCF的時間是2020年11月。先且不說火山引擎是否能夠通過認證，即便具備了相應能力，與先行玩家的時間差也不可忽視。

　　應該說，以“多云”為核心使火山引擎有了進入云計算領域的落腳點，但它并不能直接使火山引擎獲得市場競爭優勢，更不要說在市場份額上收到立竿見影的效果。

　　邏輯相近的是大模型。

　　在2023年4月18日火山引擎舉辦的原動力大會上，火山引擎總裁譚待提到了“火山引擎不做大模型”“國內七成大模型廠商在火山引擎云上”等相關說法。依照官方口徑，把火山引擎上的大模型客戶統計出來，拉一個目前市面上的大模型名單做分母，計算出來的數據就是70%。

　　這里的“七成”值得稍加延展。

　　雪球網友“林不再”以民生證券幾乎同期即2023年4月9日發布的一份大模型研報為基準，通過公開資料梳理，發文認為“七成”一說不確或這“七成”客戶多屬關注度較低的小廠。

　　網文稱，在民生證券不完全整理的主流大模型廠商或科研院所中，阿里、京東、騰訊、百度、華為、商湯科技、科大訊飛等企業使用的基本是自家平臺；IDEA研究院、燧原科技、聆心智能、智源研究院、西湖心辰等依靠的是自有算力；網易由服務器頭部企業浪潮信息提供支持，瀾舟科技、中科院自動化研究所、上海人工智能實驗室等均與華為云合作，香儂科技等與阿里云合作；表單中的32個大模型，明確使用火山引擎進行訓練的廠商，只有MiniMax和毫末智行。

　　事實是否果真如網友“林不再”分析的那樣暫且不提，重要的是該方向并非只有火山引擎。

　　以云計算巨頭亞馬遜AWS和微軟Azure為例，AWS已推出大模型訓練平臺Amazon SageMaker、Amazon EC2、Amazon Elastic Inference，Azure則已推出大模型訓練平臺Azure Machine Learning。

　　選點于此的火山引擎，挑戰可見一斑。

　　03

　　遠期不定數

　　以客戶形象為平臺背書是字節的常見打法，與“國內七成大模型廠商在火山引擎云上”類似的表述還有“先進企業，先用飛書”。

　　火山引擎與飛書對字節的意義均在戰略級層面上。

　　在2021年11月字節組織架構調整中，飛書和火山引擎成為與抖音、TikTok、大力教育、朝夕光年并行的業務單元，相關負責人直接向字節CEO梁汝波匯報。2023年2月，梁汝波在公司成立11周年內部信中表示，公司對To B業務飛書與火山引擎的研發投入不低于抖音和TikTok，盡管ROI即投資回報率不劃算，但做好企業服務對字節成為好的科技公司非常重要。

　　關于這兩項To B業務，字節總是習慣性地講述“能力溢出”的故事。如前述A/B測試工具一般，字節將內部應用和驗證過的好工具外溢推廣給其他企業。只是火山引擎的這種故事可信度略遜于飛書，因為字節國內業務從阿里云遷移到火山引擎不過3年，受地緣政治因素影響的TikTok使用的則是AWS、Azure、谷歌云。

　　飛書6年和火山引擎3年的成長軌跡還說明，字節的能力并不廣泛適用于所有企業，正如飛書MAU即月活躍用戶數迄今仍卡在千萬瓶頸。

　　即便是反復說明對云計算業務投入的耐心，字節也很難在降本增效的大環境下對其無限投入。比如高成本、長周期的IaaS，除了已經耕耘多年的阿里云、騰訊云、華為云，還有眾所周知資源強大的運營商云如天翼云、聯通云、移動云。據海克財經了解，阿里云已在全球29個地域建立了數百個數據中心，國內可用區50余個；騰訊云全球數據中心超過200個，國內可用區40余個；而字節僅在河北張家口等地建設了數據中心。

　　前期投入已然拉開差距，大玩家們還多次降價，后進入者追趕難度可想而知。

　　2023年4月，阿里云在2023阿里云合作伙伴大會上官宣“史上最大規模降價”，核心產品價格全線下調15%-50%，價格調整于5月7日生效。而5月16日，騰訊云和移動云也宣布核心產品降價，騰訊云降價幅度最高達40%，移動云部分產品直降60%。5月23日，京東云也緊隨腳步，推出“全網大比價”活動，以阿里云、華為云、騰訊云為比價對象，承諾官網列表按上述廠商最低價結算。

　　在這波降價潮里，火山引擎并未站出來給予客戶更具吸引力的價格。

　　火山引擎當然也有獨特優勢。

　　源自今日頭條、抖音、西瓜視頻等核心產品的作戰基因使得火山引擎頗長于視頻類內容場景，如其數智平臺VeDI推出的增長分析工具DataFinder，能夠在視頻發布場景中對全鏈路進行分階段埋點，在用戶拉新、行為流轉、用戶留存等業務場景中發揮作用。

　　火山引擎還在2022年底推出了內容云解決方案，簡單說就是任一APP接入內容云服務后都能迅速搭建出符合自身屬性的內容模塊，幫助企業將用戶留在APP中。

　　只是這些優勢還未助推火山引擎實現爆發。

　　除了2023年6月火山方舟發布的新聞外，火山引擎近期為人關注，更多與字節有關——據稱字節已在春節后向英偉達公司購買了總價超過10億美元的GPU，這些GPU將用于支持字節在人工智能、云計算、游戲等領域的業務發展。該消息觸發熱議的關鍵點在于，大批量采購GPU很可能說明火山引擎不做大模型不等于字節不做大模型。

　　如揣測為真，則火山引擎前路更顯迷茫。

　　但字節做云，勢所必然。

　　市場調研機構Canalys數據顯示，2023年第一季度，中國大陸云基礎設施服務支出同比增長6%，達77億美元，占全球總體云計算支出的12%；預計2023年中國云服務支出將增長張12%。Canalys認為，ChatGPT使生成式AI和AI大模型備受追捧，這將為云服務市場帶來新的增長機遇。

　　機遇的另一面是高投入之下的戰略定力。先發友商阿里云投入10余年時間，到2020年第四季度才開始盈利，百度智能云遲至2023年第一季度才首次實現季度盈利，騰訊云、華為云則至今沒能盈利。

　　字節大可保持長期作戰的耐心，同時繼續寄望“大力出奇跡”，等待火山引擎步步為營走到舞臺中央，貢獻豐碩成果。但近年國內市場份額排名位次的多次變動足以說明行業競爭之復雜激烈，火山引擎踏上的這條路能否走通以及要走多久，無人能夠給出答案。

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