今年4月开始，阿里云带头降价，京东云、腾讯云、华为云、天翼云纷纷“跟牌”，“史上最大规模降价”、“最高降幅达60%”等甩卖口号，令人颇有走入大卖场的错觉。

然而投资大师段永平说过，“除非万不得已，用价格武器总是错的”“低价是不会扩大市场份额的，被迫降价有机会保住市场份额而已。”

那么，云市场到了万不得已的时候了吗？

或许不应危言耸听，但当前能看到的是，各个云厂商都还处于市场扩张的阶段，大部分仍困于盈利难的漩涡，个别实现盈利的云厂商，利润规模也并不如人意。

剖析来看，即使降价目的直指拉新，也并非单纯为了抢市场而仓促降价，其中还有更深层次的原因和意义。

一、云计算为何打起价格战？

互联网巨头在今年掀起中国云市场的首次公开比价大战。那为何会打起价格战呢？原因主要有以下几点。

首先，价格战的主要原因之一是成本下降。有互联网企业官方表示，价格降低的主要原因是成本明显下降。云计算产品成本主要受到技术发展和规模效应的影响。技术发展根据摩尔定律，硬件计算能力每18个月翻一番，这意味着相同算力的云计算产品价格将逐渐降低。而规模效应也能降低单位成本，因为企业的成本包括固定成本和变动成本，当用户规模增加后，固定成本不增加而变动成本增加，单位产品成本就会下降。

其次，竞争也是价格战的原因之一。互联网巨头的云计算业务增速放缓，而三大运营商的云业务仍在快速增长，争夺互联网巨头的市场份额。三大运营商在云计算市场份额扩大的原因主要是它们在政企客户方面拥有更多优势，并且在31个省市都有完善的渠道布局和网络覆盖。此外，运营商在数据安全方面也具备优势。因此互联网巨头通过价格战来争夺市场份额。

最后，国内云计算市场的现状也推动了价格战的发生。国内云计算厂商仍处于资源部署和规模扩张的早期阶段，而国内企业的数字化水平相对较低，需要通过低价来培养用户习惯。此外，国内云计算厂商以基础设施服务(IaaS)收入为主，由于IaaS缺乏差异性，竞争更加激烈，因此价格战也就不可避免。

二、云厂商的机会在哪儿？

云计算包含IaaS、PaaS和SaaS三种服务模式，IaaS是基础设施服务，包括服务器，存储等；PaaS是平台服务，主要提供在IaaS层上的应用开发的集成环境服务；而SaaS是基于IaaS和PaaS之上的软件服务。

中国信息通信研究院数据显示，2022年全球云计算市场规模为4053亿美元，增幅22.6%。其中SaaS占比近一半为44.8% ，市场规模为1816亿美元；PaaS占比为27%，市场规模1094亿美元；IaaS占比28.2%，市场规模为1143亿美元。

目前，因为国外云计算发展得较早、较成熟，美国的云计算模式主要是SaaS，而国内还是以IaaS为主。

现在云计算三大运营商抢占的更多的是IaaS市场。数据显示2019年，运营商占IaaS市场份额只有12%，到2021年市场份额已达23%。

运营商的优势还体现在地域上，比如下沉和边缘资源，不过，IaaS层同质化严重，互联网大厂如果继续争抢也讨不了什么好。

当运营商攻入互联网大厂的传统服务模式IaaS时，互联网大厂未来的机会还来自于PaaS、SaaS、MaaS。

随着数字化转型，越来越多的企业和个人需要PaaS、SaaS和MaaS等服务来支持其业务，提供更加灵活、高效和节约成本的服务。其中，PaaS可以给企业程序开发、部署和管理提供更低的开发和维护成本；SaaS服务，可以给企业提升沟通和协作的效率，从而提高企业的生产率，需要对垂类细分行业的深入见解。

主要云计算厂商都非常注重PaaS能力的建设，如阿里云实施云钉一体战略，钉钉打造aPaaS（低代码应用开发）、bPaaS（大型系统功能模块结构）、iPaaS（系统集成）等多种PaaS能力赋能客户。

比如政企客户，互联网大厂可以通过与PaaS、SaaS能力更弱的运营商合作，拿下云业务订单。正如马化腾所说，要被集成。去年11月30日，腾讯云还专注于运营商行业的品牌——腾讯云WeTele。

MaaS作为一个新的方向，意思是“模型即服务”，是一种新兴的云计算服务，是指通过云服务将数据处理和机器学习模型的功能集成到现有业务中，为企业提供智能化、自动化的解决方案。

百度在AI智能云方面具有优势。

李彦宏在“文心一言”大模型发布会上表示，大模型将带来云计算产业的大变革，新型云计算MaaS，可能是既SaaS服务之后，迎来爆发式增长的又一个新业务。

清华大学智能产业研究院院长张亚勤院士和其他业内权威人士都称，大模型或将成为下一个AI时代的“操作系统”。张亚勤还称，“移动互联时代的产业机会比PC时代至少大10倍，人工智能时代比PC时代至少大100倍”。

大变革意味着大机会，当然，也可能带来大的分化。

三、云市场向何处去？

“大模型是一种变革性的技术，未来将成为AI的操作系统”，华为云人工智能领域首席科学家、国际欧亚科学院院士田奇如此认为。

云市场正在形成共识，大模型并非一个小变量，其发展速度日行千里，是一场足以影响市场秩序的巨大机会。

“大模型是未来，但现在还不是一切”，有人如此评价道。期待越急，往往失望越大，显然已经有人为此反思，大模型现在能做什么？离真正的赋能百业还有多远？

“降价+大模型”双管其下，云服务似乎找到了下一阶段的前进方向，但在大范围爆发普及之前，仍要迈过更多的坎。

其一是不菲的价格。

受限于高额成本，当前大模型的落地价格难以大幅度下降，不是大多数中小企业能够承受的。正如业内人士所说，一个企业客户并不会愿意每年花费上百万、上千万买一个并不完美的聊天机器人，帮自己回答客服问题或做文档摘要。

云厂商们自然感同身受。阿里云希望未来企业在阿里云上训练一个模型的成本，“能够降低到现在的十分之一，甚至是百分之一，即使是中小企业，也能通过云平台获得AI大模型能力和服务。”

百度智能云也表示，“价格应该不会成为大家所使用或者是拥抱大模型的瓶颈。”事实上，百度大模型服务在推出三个月后，已经实现了超过十倍的成本下降。

其二是可靠性有待提高。

从当前的表现看，各家大模型产品纸面实力都很强，令客户浮想联翩，但真正使用时却发现，人工智能并不是每次都智能。

如今，大模型还不具备原创性的思想，既缺乏行业深度，也无法保障其内容真实可信，同时还容易带来数据安全隐患。

这背后，是由于它无法了解企业内部独特的情况及行业术语含义，它的回答可能会比较笼统，有时候甚至可能会提供不准确的信息。

在一些场景中，这是较为致命的弱点。例如金融、医疗等领域，客户对AI提供专业服务的准确率要求高而容错率低。如若受到错误信息的影响，客户可能将会面临严重的后果。

此外，如何在使用大模型的同时保护企业数据产权和隐私，也是一个令人困扰的问题。

大洋彼岸的ChatGPT正陷入这样的麻烦。6月底，有16人匿名起诉OpenAI及微软，认为他们在未经允许的情况下使用并泄露了个人隐私数据，索赔金额高达30亿美元。随后又有两位文字作者声称，OpenAI未经允许使用了他们的小说训练ChatGPT，构成侵权。

可见，大模型需要大量资料进行“饲养”训练，但海量内容的输出与输出在隐私与侵权方面难以把控。

因此，一方面，为了提供更高实用性，云厂商需要结合行业特点和企业数据进行大模型的训练和专项优化。

另一方面，云厂商需要保证大模型数据可控可追溯，且进行了多轮测试验证才能落地使用。

投入巨大成本，成果不够完美，风险随时潜伏，大模型的成熟之路还有很远。

文章来源： 一点财经，市值榜，老罗话指数投资