Google Cloud首席執行官Thomas Kurian近日表示，看好Google Cloud的AI創新以及市場地位。
他表示：「我們為訓練和服務模型構建了全球最好的AI基礎設施，包括成本、性能、規模、吞吐量——所有這些指標。如果你正在構建一個應用，你只需要一半的成本，這對於採用我們的雲來說是至關重要的。」
總部位於美國加州山景城的雲巨頭Google Cloud今年已經投入數百萬美元推出新的生成式AI產品，以推動Google Workspace和Google Cloud Platform等旗艦平台的發展，並向生成式AI初創公司Anthropic投資了20億美元。
Kurian表示，從Google Cloud的開放性和數據專業知識再到合作夥伴服務戰略，Google在AI方面是具有競爭優勢的。
從數字來看：谷歌雲與微軟、AWS
這家快速增長的雲巨頭在2023年第三季度收入創下新高，達到84億美元，同比增長22%，這一增幅高於微軟（銷售額同比增長19%）和AWS（2023年第三季度收入同比增長12%）。
Google Cloud的年運行率目前是該公司有史以來最高的，達到了336億美元。
Synergy Research Group的數據顯示，2023年第三季度全球企業雲基礎設施服務支出達到681億美元，同比增長105億美元。Google Cloud、AWS和微軟合計占據全球市場66%的份額。截至2023年第三季度，AWS擁有32%的全球雲市場份額，其次是微軟的23%，然後是Google Cloud的11%。
由於銷售額激增以及客戶對Google Cloud解決方案的強烈需求，Google Cloud今年每個季度都報告了營業利潤，這在公司歷史上尚屬首次。例如，2023年第三季度，Google Cloud實現了2.66億美元的營業收入，高於去年同期的虧損4.4億美元。
Kurian稱讚Google Cloud的合作夥伴是Google Cloud在銷售增長和AI市場競爭中脫穎而出的主要原因之一。他說：「[我們]為系統集成商、ISV提供支持，大量投資以推動生態系統，同時也對合作夥伴進行投資，讓他們能夠和我們一起構建業務，幫助我們的客戶和用戶獲得這些優質的資源。」
Kurian在接受採訪的過程中，解釋了為什麼Google Cloud在炙手可熱的AI市場上能夠擊敗競爭對手微軟和AWS。
與AWS和微軟相比，Google Cloud在AI領域的市場差異化體現在哪些方面？
我們認為有五點很重要。首先，我們為訓練和服務模型構建了全球最好的AI基礎設施，包括成本、性能、規模、吞吐量——所有這些指標。如果你正在構建一個應用，你只需要一半的成本，這對於採用我們的雲來說是至關重要的。目前，有70%的AI獨角獸公司和50%的AI初創公司都在使用我們的Google Cloud Platform，所有這些公司都是有見地的，他們的選擇是更好的。
其次，當你觀察企業和解決方案合作夥伴（例如系統集成商等）時，他們需要的是一個平台。AI不僅僅涉及模型，還涉及到模型所需的所有工具。
這是什麼意思？
想像一下，你正在構建一個客戶服務示例，並且正在使用模型進行構建。你如何確保模型不會開始影響顧客？當你詢問「我的賬單是多少？」時，如何確保你得到的答案在100%的情況下都是100%準確的。
你不能說，「哦，好吧，抱歉。我們有20%的時間是會犯錯的，因為我們的模型會產生幻覺。」因此，要有一系列圍繞該模型的服務。基於我們在Google的所有經驗，我們為人們提供了一個平台，使他們能夠獲得圍繞該模型的所有服務。這就是為什麼他們能夠走得更快的原因。
Google Cloud的其他市場優勢是什麼？
第三，我們讓他們選擇各種不同類型的模型：來自Google的、來自開源的、甚至是來自第三方的。他們可以選擇自己想要的模型。你知道的，就是垃圾進、垃圾出。因此，如果你的數據不乾淨，無論如何——你的模型可能是一個優雅的模型——但卻是不會起作用的。所以，我們已經擁有了所有這些作為技術基礎。
第四，我們在把AI模型集成到產品的方面，有著悠久的歷史。僅僅說「我有一個模型」並不像說「它集成在產品內部」那麼有效。因為人們在產品內部的體驗——提示有多好？我需要在提示中問多少次問題才能得到答案？——這是我們長期以來積累的專業知識。
舉個例子，我們的生產力工具Gmail，10年前我們在其中集成了AI。因此，我們把如何讓模型在產品內高效運行方面的專業知識引入了Google Workspace和使用了Duet AI的Google Cloud Platform中，讓合作夥伴能夠更快地圍繞它構建解決方案，因為我們已經做到了。
最後，與擁有大型服務組織的競爭對手不同，我們不會對客戶說，「你必須使用我們的服務。」事實上，我們會告訴客戶，「從你的系統集成商、顧問、技術合作夥伴、讓你滿意的AI MSP開始」。我們要做的就是讓我們的服務人員協助他們完成項目。這相比說「嗯，我不確定我的合作夥伴是否具備專業知識，所以我直接接手業務」，是一種完全不同的方法。
關於對下一代AIMSP的需求，他們賺錢的機會在哪裡？
我們主要看到了三點。首先，很多歷史上的雲計算技術、基礎設施和分析，主要是都在IT部門出售的。而對生成式AI來說，合作夥伴可以向IT部門銷售高價值的解決方案，例如重構軟體工程師的工作方式，或者改進IT幫助台的工作方式等高價值解決方案。因為今天，我們有企業部署了我們的解決方案以自動執行密碼重置等操作。因此，[機會就是]你可以在IT部門銷售更多的產品。
其次，你可以在每個面向客戶的部門進行銷售。營銷、銷售和服務是使用生成式AI進行創新的一個重要領域。每家銀行都在重新思考如何為客戶提供服務。電信公司正在重新思考他們的呼叫中心。醫院正在思考如何重新安排時間。所有這一切都在使用生成式AI。因此，這對合作夥伴來說，是向職能部門出售外部IT方案的一個機會。
第三，許多CEO認為這是使公司更加精簡的一種方式。以我們在沃達豐所做的工作為例。沃達豐通過使用我們的AI，能夠找到與成千上萬供應商簽訂的所有合同以及條款、條件等，這樣他們的供應鏈就可以更加高效。這些都是後台的機會。
所以，我們正在後台的每個職能部門創造機會：「你如何購買？如何與供應商合作？你的合同風險有多大？你的應付賬款是多少？」這是企業一個全新的組成部分，系統集成商、解決方案合作夥伴和獨立軟體供應商都可以在這裡進行銷售。
就規模而言，AI MSP的機會有多大？
這些項目不是你可以進進出出的項目。因為隨著模型不斷發展並變得越來越強大，客戶在一個領域取得成功，他們可能會說，「哇，你實現了我IT幫助台的自動化。為什麼不來幫我看看我的HR服務台呢？HR服務台是人們尋求福利、資訊、醫療保險、以及所有這些東西的平台。
所以這其中會有很多潛在的商機。這是我們第一次看到技術決策是在IT部門內完成的，但也在這些公司的每個業務線IT部門之外完成。
這種情況也會發生在小公司身上，因為小公司也想從中受益。他們沒有IT專業知識，他們需要能夠將其作為託管服務來完成。較大的企業則看到了真正改變商業模式的潛力。
因此，從小公司到大企業，他們都是有興趣的。這一次，我們看到全球需求正在不斷湧現，不僅發生在美國，幾乎發生全球的每個國家。
你是如何幫助合作夥伴成為AI MSP的？
我們通過多種不同的方式為合作夥伴提供支持。首先是培訓他們。例如，我們不僅對他們進行產品培訓，還對即將出現的所有客戶用例進行培訓，[然後]他們就可以開始考慮怎麼組合解決方案包。
其次，我們正在投資讓他們進行需求挖掘和潛在客戶開發。我們會舉辦一些活動來向人們傳遞AI相關的知識，人們來參加我們的AI活動，然後我們把線索提供給合作夥伴。因此，他們不僅接受了培訓，能夠使用最新的模型，獲得人們所需的解決方案，現在他們還能得到客戶商機。
第三，我們為他們提供技術專家的支持。因此，當他們參與一個項目需要支持的時候，他們會說，「嘿，我看到了這個。我這樣做對嗎？」我們有技術專家可以與他們就此進行交流。我們不僅與諮詢公司合作，還與獨立軟體供應商合作，包括Workday、Salesforce、UKG、DocuSign，等等。
那麼我們為什麼要與獨立軟體供應商合作呢？當人們使用他們的產品時，模型自然會成為產品的一部分。你不必離開產品來使用模型，因此這已經融入到你的體驗中了。
例如，人們希望將我們的Google Workspace生產力工具與Salesforce結合使用。我們向他們展示了如何做到這一點。舉個例子，我在Workspace中編寫了一份銷售提案，而且我是使用AI來編寫的。如果這是一個早期階段的機會，你想用一組資訊來編寫。如果你因為即將完成交易而寫一封結束信的話，內容則會一些不同。現在，有關資訊已經在Salesforce中了。因此，我們把AI工具與Salesforce集成，當你在Workspace進行編寫的時候，實際上你可以直接從Salesforce訪問資訊，模型會使用這些資訊智能地進行編寫。
所以，我們為系統集成商、ISV提供支持，大量投資以推動生態系統，同時也對合作夥伴進行投資，讓他們能夠和我們一起構建業務，幫助我們的客戶和用戶獲得這些優質的資源。
