微软|美国三大云厂正在拉大与中国同行的差距( 四 ) 亚马逊|软件|AWS

投入AI算力的目的是避免基础技术能力掉队，全球云计算下一轮竞争重点是AI计算。 AI计算需要大规模采购GPU算力。 2022年，微软云、亚马逊AWS数据中心资本支出均超过250亿美元。如果无法面对下阶段的高投入，中国云厂商存在掉队风险。
云计算是吞金兽。云厂商采购硬件，出租算力存储，扩大客户规模降低边际成本，以此获得利润进行下一轮技术投入。美国云厂商基础设施规模大且集中，经济效益明显，计算成本容易降低。中国云厂商当下增长核心是政企市场，除公有云，还有面向不同区域和行业的专属云，以及私有/混合云。基础设施相对小且分散，这会导致计算成本高昂。
微软投资的OpenAI公司推出AI生成内容应用ChatGPT后，微软决定全线产品融入ChatGPT ，并再向OpenAI投资100亿美元。多位云计算技术人士对《财经十一人》表示，支撑ChatGPT的算力基础设施至少需要使用上万张英伟达GPU A100显卡算力集群。一次完整的模型训练成本超过1200万美元。
一位英伟达人士2022年11月曾为《财经十一人》计算，采购一片英伟达顶级GPU的成本高达8万元。一台服务器通常需要4张-8张GPU ，一台GPU服务器的成本通常超过40万元。国内服务器均价为4万-5万元。这意味着GPU服务器的成本是普通服务器的10倍以上。
一位曾任职多家外资数字化企业的中国云厂商人士对《财经十一人》表示， AI算力需要高投入。美国目前禁止英伟达对中国市场销售顶尖GPU A100芯片，中国云厂商目前只能获取限制算力的版本。考虑到自动驾驶、医疗制药、高端制造等产业的需求，中国云厂商要不仅要跟进，还要考虑控制计算成本。
做大软件生态的目的是，激发上层应用，降低计算成本。弥补基础设施小且分散、成本高的短板。
亚马逊AWS、微软云各自发展出了一套软件生态，也有各自的战略合作伙伴。然而，亚马逊AWS、微软云的两大生态是开放的。战略合作通常不排他，这使得美国市场云厂商、平台软件、上层应用可以互相自由选择，市场蛋糕在自由合作中不断被做大。
此前一位中国云厂商高管、企业软件投资人同时对《财经十一人》表示， 2020年美国市场ARR大于1亿美元的软件企业至少有140家。但国内ARR（Annual Recurring Revenue ，年度经常性收入，或SaaS云上订阅收入）大于1亿美元的企业不到10家， ARR大于3亿美元的企业为零。
中国软件产业被认为成规模的合作伙伴数量不足，然而仍存在排他式合作。一位头部云厂商人士对《财经十一人》表示，中国云厂商绑定合作伙伴的方式包括，软件只能用一家企业的接口，底层只能用一家企业的云。这会导致软件厂商销售成本高昂，无法借用云厂商销售渠道。云厂商的上层应用生态发展缓慢，下层算力增长有限，计算成本无法摊薄。因此，中小软件厂商需要被解绑。
一个共识是，中国云市场有特殊国情，但仍可以找到解法。云计算产业发轫于美国市场，学习观察亚马逊、微软等美国云厂商是中国企业定位坐标系，寻找自我发展路径的重要方式。
作者为《财经》记者