數字經濟的發展為雲計算市場帶來了新的增長動能，但是市場的競爭也越發激烈，生存壓力對於雲廠商而言並沒有因為全社會對算力的需求而消解。雲廠商需要尋找新的賽道來獲得新的市場機會，而持續熱炒的大模型便成了雲廠商的「香餑餑」。比如微軟Azure與OpenAI的合作便為其提供了新的增量用戶。
對於雲廠商而言，他們需要不斷挖掘用戶需求，說服他們使用雲計算，而大模型無疑成了最具說服力的理由。大語言模型的爆發大概率將改變雲計算市場的遊戲規則。屆時，雲廠商的核心競爭力將不局限於計算、存儲等，數據安全、大模型應用、生態等都有可能成為制勝點。
在UCloud看來，雲計算在大模型發展中的承擔了重要角色，給雲計算市場帶來新的增長空間，也成為各家雲計算廠商的必爭之地。
大模型離不開雲計算
為什麼這樣說呢，這要從大模型對於底層基礎設施的需求說起，畢竟大模型對於IT資源的需求是全方位的，計算、存儲、網路等一個都不能少。
第一，計算層面。 大型模型的訓練和推理通常需要大量的計算資源。雲計算提供了按需擴展的計算能力，可以根據需要增加或減少計算資源，從而滿足大型模型的需求。這種彈性伸縮使得研究人員和企業可以靈活地調整計算資源以適應不同規模和複雜度的大模型。
大型模型的訓練通常需要分布式計算，即將計算任務分配給多個計算節點進行並行處理。雲計算平台提供了分布式計算和協作的基礎設施和工具，可以簡化大規模模型的並行訓練和協作過程。這樣的分布式計算能力可以顯著提高大模型的訓練效率和速度。
第二，存儲和數據管理。大型模型通常需要大量的數據進行訓練和調優。雲計算平台提供了可擴展的存儲解決方案，使得存儲大規模數據集變得更加便捷和經濟。此外，雲計算還提供了數據管理和數據預處理工具，可以幫助研究人員和開發者有效地管理和準備數據，以滿足大模型的需求。
第三，模型部署和服務化。雲計算平台提供了模型部署和服務化的功能，使得訓練好的大型模型可以方便地部署為可供外部應用程序調用的服務。通過雲計算平台，研究人員和開發者可以將他們的大模型快速部署到雲端，並提供可擴展的、高性能的模型服務，為用戶提供實時的預測和推理能力。
綜上所述，我們看到大模型離不開雲計算，因為雲計算這一IT交付方式完全匹配大模型的部署需求。
UCloud「有備而來」
雖然大模型對於底層IT的需求為雲廠商的業務發展提供了動力，但是如果雲廠商只是局限於資源供給，那這種增長是難以為繼的。
面對大模型帶來的機會，雲廠商應該提供全棧雲計算技術能力和全面工程實踐能力，為AI大模型提供安全可靠的智算基礎設施服務。在這方面，UCloud其實有備而來。
在算力方面，UCloud「東數西算」的兩大自建數據中心內蒙古烏蘭察布數據中心和上海青浦數據中心，已相繼投產，為大模型訓練和應用提供低成本、高附加值的算力服務。
UCloud自建數據中心部署NVIDIA的A800、V100S等多款顯卡配置的GPU算力資源，可為AI訓練、推理、數據處理等多場景打造靈活、可擴展的算力服務。多年無損網路運營經驗，降低高性能網路建設成本。位於西部的烏蘭察布數據中心電力價格相對較低，可為大模型訓練降低30%-50%的運營成本。
面對大模型的私有化場景，UCloud還推出了全棧私有雲解決方案，基於UCloudStack私有雲、UCloudStor分布式存儲及USDP智能大數據平台等，構建安全穩定的私有化大模型基礎設施。
在數據方面，數據存儲環節， UCloud在數據中心內部署了新一代歸檔存儲產品US3，相較標準存儲降低80%存儲成本，為大模型訓練需要的海量語料數據，提供更具性價比的存儲解決方案。
在數據流通環節，UCloud數據安全流通平台安全屋，採用可信數據沙箱、安全多方計算、聯邦學習等多種技術，保障數據可用不可見，可用不可拿，保障大模型企業需要的數據安全流通。
在工程方面，UCloud擁有從數據中心、伺服器、到計算、存儲、網路、安全、架構設計等方面，深厚的資源積累和技術積累，可為大模型企業一站式構建安全穩定的基礎設施。
在生態方面， MaaS模式將重構AI產業的商業化生態，激發新的產業鏈分工和商業模式。UCloud與出門問問、雲知聲等數據和AI模型公司合作，以「大模型＋大算力」的方式，為產業客戶提供MaaS服務，降低AI應用開發門檻，促進大模型應用快速落地。
雲廠商的大模型能力
其實從UCloud我們能夠看到作為第三方雲廠商應該如何抓住大模型帶來的商業機會。
中立安全。大模型目前被討論最多的地方是數據和隱私安全。作為第三方雲廠商，他們與大模型企業沒有業務競爭，在數據隱私、安全可信、商業機密保護等方面具備優勢，滿足大模型企業對模型安全的需求。
IaaS工程能力。從數據中心、底層架構做到算力平台、模型庫等，第三方雲廠商具有全面的工程能力。針對大模型企業的私有化部署需求，第三方雲廠商提供私有雲解決方案，可以一站式解決私有化場景下大模型的託管、存儲、部署、運行等全流程算力服務。
AI應用落地。雲廠商可以連接AI企業和行業客戶，利用現有大模型進行微調，針對行業客戶的業務場景訓練專有模型，以「模型＋算力」的方式推動客戶業務快速發展。
總之，雖然大模型的應用還處於探索期，但是隨著技術的進步和應用的成熟，大模型在各個領域將會發揮重要作用，而雲廠商應該抓住這個窗口期，推動自身的業務轉型。在筆者看來，雲廠商也不應該停留在「算力搬運工」的角色，而是在算力的流通中增加自身的附加值，從而在大模型時代取得一席之地。
