在過去的十余年里，云廠商的競爭核心主要圍繞基礎設施建設展開。而隨著人工智能(AI)技術的快速演進及其對各行業潛在影響日益突出，云廠商開始將關注焦點轉向大模型的布局上。

不久前，騰訊全球數字生態大會、華為全聯接大會、云棲大會、百度云智大會相繼召開，這些盛會不僅向外界集中展示了在云計算領域的最新進展，更是將大模型列為了核心議題。

騰訊云：堅定擁抱開源

在大模型布局上，騰訊混元大模型堅定擁抱開源。在去年9月舉辦的2023騰訊全球數字生態大會上，騰訊混元大模型正式在亮相，并宣布通過騰訊云對外開放。據了解，混元大模型將作為騰訊云MaaS(Model?as?a?Service)服務的底座，客戶不僅可以直接通過API調用混元，也可以將混元作為基底模型，為不同產業場景構建專屬應用。

在2024騰訊全球數字生態大會上，騰訊推出了其全新研發的大模型“混元Turbo”，以及AI?Infra品牌“騰訊云智算”，加速釋放AI生產力。其中，新一代大模型“混元Turbo”相較前代產品在性能上有顯著提升，訓練效率提升108%，推理效率提升100%，推理成本降低50%，解碼速度提升20%。

騰訊云智算整合了騰訊云高性能計算HCC、高性能網絡IHN星脈、高性能云存儲、加速框架、容器、向量數據庫、智算套件等騰訊云產品。騰訊云智算在穩定性和性能方面表現出色，集群千卡單日故障數僅為行業水平的1/3，數據讀寫效率是業界的10倍，且通信時間僅為業界的一半。

此外，騰訊云還發布了RAG解決方案，旨在幫助企業結合自身信息知識快速打造大模型應用。

由此可見，騰訊云在堅定擁抱開源的同時，通過在大模型技術和AI基礎設施方面的布局和整合，以及助力企業快速打造大模型應用的舉措，展現出了其在AI領域的實力和前瞻性的戰略眼光。

華為云：持續深化行業應用

華為云專注于面向行業提供大模型服務。2023年7月，華為云在發布盤古大模型3.0時，明確公布了“為行業而生”的定位。華為常務董事、華為云CEO張平安指出，盤古大模型要讓每個行業、每個企業、每個人都擁有自己的專家助手，讓工作更高效更輕松。

值得一提的是，在華為全聯接大會2024舉辦期間，華為云與多家公司分別舉行合作簽約儀式，聯合打造盤古大模型的應用新場景。

據悉，合作簽約涉及媒體、醫療、工業、招聘、金融等行業，華為云發揮其在人工智能解決方案與生態運營等方面的創新優勢，圍繞研、產、供、銷、服等領域開展全場景合作和管理變革，使能千行萬業加速數智化進程。

我們認為，在數智化時代，各行各業對AI技術的需求日益旺盛。華為云緊跟時代步伐，將大模型服務作為切入點，準確捕捉到了行業發展的脈絡和趨勢。

阿里云：開、閉源并行

在大模型的技術路線上，阿里云采取了開源和閉源并行的策略，將促進中國大模型生態的繁榮作為首要目標。2023年8月，通義千問加入開源行列，并沿著“全模態、全尺寸”開源路線陸續推出了數十款模型。

在2024云棲大會上，阿里云CTO周靖人發布通義千問新一代開源模型Qwen2.5，涵蓋多個尺寸的大語言模型、多模態模型、數學模型和代碼模型，每個尺寸都有基礎版本、指令跟隨版本、量化版本，總計上架100多個模型，刷新業界紀錄。

據官方統計，截至2024年9月，通義千問開源模型累計下載量已突破4000萬，成為僅次于Llama的世界級模型群。

阿里云CTO周靖人表示：?“我們希望企業和開發者能以最低的成本做AI、用AI，讓所有人都能用上最先進的大模型。”

可以說，阿里云通過并行開源和閉源的策略，不僅保證了技術的自主性和創新性，同時也積極擁抱了開源社區的力量。這種靈活性使得阿里云能夠根據市場需求和技術趨勢，快速調整和優化其大模型產品線。

百度智能云：堅持閉源策略

百度智能云在大模型布局上堅定地選擇了閉源策略。百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏認為，模型開源無法做到眾人拾柴火焰高，商業化閉源模型最能打。他指出，閉源模型在能力方面將持續領先，而非一時領先。閉源是有真正的商業模式的，能夠賺到錢，并聚集算力、聚集人才。

2024百度云智大會上，百度智能云分別針對算力、模型、AI應用，全面升級百舸AI異構計算平臺?4.0、千帆大模型平臺3.0兩大AI基礎設施，并升級代碼助手、智能客服、數字人三大AI原生應用產品。百度集團執行副總裁、百度智能云事業群總裁沈抖指出，大模型以及配套的算力管理平臺、模型和應用開發平臺，正在迅速成為新一基礎設施。

我們看到，百度智能云不僅在底層算力、模型方面有重大升級，還在AI應用產品上進行了創新和優化，無疑將為百度在AI領域的持續發展提供了有力支撐。

寫在最后：

綜上所述，騰訊云、華為云、阿里云和百度智能云在布局大模型時各有側重，通過技術研發、應用拓展和生態構建等方面的積極探索，推動了大模型技術的發展。但同時，需要指出的是，在這一進程中，云廠商還需持續關注數據安全、隱私保護及倫理道德等問題，確保AI技術的健康與可持續發展。

我們有理由期待大模型技術在更多領域發揮巨大潛力，開創更加智能、高效的未來。