文|刘旷

2023年，国内大模型领域风起云涌。大模型的出现，给千行万业智能化带来了全新的机遇。众所周知，云计算是做大模型的最佳选择，以大模型算力为云的基本盘，是云厂商必须抓住的大生意。因此，云市场就随着大模型的火爆，而不断翻滚悸动，阿里云、腾讯云、华为云等国内几大云厂商也都布局了相关产品。

大模型的到来，改变了云计算市场的基础规则和商业模式，然而，国产大模型赛道百花齐放、百舸争流，云厂商必须拥有极为鲜明的“尖刀型产品”，才能形成自身的差异化竞争力。在此背景下，行业大模型就成了阿里云、腾讯云、华为云等云厂商的必争之地，云厂商之间的大模型竞赛也开始从通用大模型转向了行业大模型。

“行业”转向成趋势

随着数字化转型的浪潮席卷全球各行各业，通用大模型和行业大模型就成为了云厂商们研究和应用的焦点，这两种模型各自具有独特的特点和优势，其在满足不同应用需求时也都发挥着不可替代的作用。然而，随着技术的深入和市场的成熟，云厂商们对大模型的角逐开始从通用大模型转向行业大模型。而云厂商对大模型的关注之所以会发生转向，其中的原因不言而喻。

在市场需求角度，相比通用大模型，行业大模型更细化、更专业，能够让云厂商更好地满足特定领域的需求。通用大模型能够应对更多样的任务，适用更广泛的场景。但是，不同行业具有各自独特的数据和业务需求，在某些行业或领域，通用大模型可能会受到特定需求的限制，无法提供最佳的解决方案。而云厂商构建行业大模型，就能够通过定制化训练，更好地适应特殊数据分布和任务特点，从而为企业量身定制解决方案。

在投入产出层面，相比通用大模型，行业大模型数据少、计算小，能帮助云厂商更有效地节约成本和时间。通用大模型在处理某些垂直行业的任务时，可能会显得过于冗余和庞大，导致计算资源的浪费。相比较而言，垂直模型通常涉及较小的数据集，较少的计算量，有天然的成本优势。布局行业大模型对于云厂商来说，能增强大模型的能力、降低AI算力的成本；而对于企业来说，通过云服务来应用大模型，投入产出比更高，也更有吸引力。

在行业竞争角度，相比通用大模型，行业大模型更先进、更复杂，能够让云厂商在激烈竞争中保持独特优势。云厂商在通用大模型市场的竞争已然十分激烈，而构建行业大模型就是其提升自身竞争力的一种有效手段。行业大模型需要云厂商深入理解行业背景、掌握行业知识、搜集行业数据，而这极其考验云厂商对技术研究和创新的深入能力。在此背景下，通过为特定行业提供更专业、先进的定制化解决方案，云厂商就能够从中脱颖而出，赢得更多客户。

如何布局：凭实力

目前来看，构建行业大模型是云厂商顺应数字化时代、提高服务水平、拓展市场份额的战略之一。于是在人工智能的飞速发展和对大模型行业的深入研究下，阿里云、腾讯云、华为云部署行业大模型的步伐也不自觉加快许多。而由于云厂商们的商业逻辑和发展特点各不相同，因此，阿里云、腾讯云、华为云在行业大模型的布局上也都祭出了不同的招数。

阿里云以其强大的技术实力、丰富的业务经验和广泛的客户基础，深度加码行业大模型，以便帮助不同企业更好地适应数字化时代的挑战。阿里云充分整合了其在云计算、大数据、人工智能等领域的技术、经验和客户资源，构建了更加多样的大模型。

腾讯云以其丰富的社交、娱乐、金融等数字生态资源，积极布局行业大模型，以便为不同行业提供更具定制性和个性化的服务。腾讯云充分整合了腾讯旗下的社交、娱乐、电商等多元化数字生态资源，构建了针对不同行业的大模型。据了解，前不久，腾讯云公布了行业大模型的研发进展，其立足不同企业的需求场景，依托腾讯云TI平台打造了行业大模型精选商店，为客户提供MaaS一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。

华为云以其在5G、物联网、云计算等领域的领先地位，通过构建行业大模型，力图实现对各个行业数字化转型的深度支持。华为云充分利用自身在5G和边缘计算领域的技术优势，将大模型构建与5G网络和边缘设备整合，构建了更加智能的行业大模型。据了解，华为云在开发者大会 2023（Cloud）上发布了行业大模型——盘古大模型 3.0，围绕“行业重塑”“技术扎根”“开放同飞”三大创新方向，为行业客户、伙伴及开发者提供更好的服务。

优势相同：助突围

无论是通用大模型还是行业大模型，发展的背后都需要庞大的数据集支撑。众所周知，大模型及其基础设施，是云厂商发力行业大模型的切入点。这也就是说，阿里云的通义大模型、华为云的盘古大模型、腾讯云的混元大模型，以及大模型相关基础设施，像是阿里云飞天智算平台、腾讯云的向量数据库、华为云的昇腾AI软硬件等，都是这些云厂商大模型能力的佐证。

为了满足不同行业的需求，推动数字经济的发展，云计算服务商阿里云、腾讯云、华为云等都在全力角逐行业大模型，为各个行业提供定制化的智能解决方案。而除了背靠强大数据集之外，本身在人工智能和大模型方面有着长期技术积累的云厂商们，在算力和应用方面也具备天然的优势。

在算力上，云厂商依托算力、算法的创新，有利于探索出契合场景需求的专属模型和应用。阿里云推出全栈智能计算解决方案“飞天智算平台”，并启动“张北”与“乌兰察布”两座超大规模智算中心，为科研、公共服务和企业机构提供强大的智能计算服务。腾讯云提供了从底层算力、算法开发、AI应用到全场景数智化的四级全链条服务，全力推动行业大模型落地。华为云拥有全球性的云计算基础设施，能为全球范围内的行业大模型提供强大的计算和存储支持。

在应用上，云厂商通过与各行业深入合作，有助于营造一个良性、可持续的大模型发展生态。行业大模型的构建不仅关乎技术创新，更是生态合作的一部分。目前阿里“通义”大模型已经深入到电商、设计、医疗、法律、金融等行业，以构建开放、共享的生态系统。腾讯云也已经和多家企业展开合作探索，通过开放的生态系统推动行业创新。华为云也通过与各行业合作，深入理解各行业的数字化需求，以推动行业的数字化转型。

前路尚有“绊脚石”

阿里云、腾讯云和华为云在构建行业大模型方面，都展现出了坚实的技术实力和敏锐的行业洞察力，并且这几家科技巨头在技术创新、行业合作和数字化转型方面也都取得了显著成果。然而，值得注意的是，深入专业领域虽然建立起了壁垒，但任何云厂商想要在行业大模型上取得大规模成功，都还有一定难度。

一方面，训练标准更高，行业大模型需要更高的专业知识和经验，想要彻底落实还需投入大量资源。通用大模型具有更广泛的知识覆盖能力，而行业大模型为了满足特定的场景需求，更好地为行业提供优质的服务，就需要在特定领域具有更高的专业性，这也就意味着，开发和维护这些行业大模型就需要更多的资源和专业知识。而由于目前行业大模型的标准和互操作性尚未完全成熟，阿里云、腾讯云、华为云等云厂商们还有很长的路要走。

另一方面，可迁移性受限。行业大模型可能存在一定的可迁移性问题，不太容易在其他领域迅速应用。通用大模型具有较强的通用性，以及更高的泛化能力，因此，其在各种应用中都具备强大的基础性能，也就赋予了更强的可迁移性和更广泛的应用范围。而行业大模型大多针对特定任务设计，因此，在处理不同任务或数据集时，其可迁移性就会受到一定限制。哪怕强如阿里云、腾讯云、华为云的行业大模型，要想实现在其他领域的有效迁移也并不容易。

总的来说，阿里云、腾讯云、华为云等云厂商布局行业大模型，虽然将会为企业提供更为先进的解决方案，但大模型的构建除了技术、迁移性之外，仍在数据安全、资源消耗等多个方面面临挑战。因此，为了确保行业大模型发展的创新性和可持续，云厂商们还需要付出更多努力。