中國BAT雲端運算爭霸戰:百度有開發者,阿里巴巴靠中間人,腾訊準備突圍
中國BAT雲端運算爭霸戰:百度有開發者,阿里巴巴靠中間人,腾訊準備突圍
2014.10.22 | 科技

自從2013年9月騰訊雲推出之後,中國雲端運算市場正式進入三國時代。儘管微軟、亞馬遜雲服務均已入華,中國三大運營商也有雲端運算產品,京東、新浪等「小巨頭」也有雲端運算產品,但相比三大網路巨頭而言,它們並沒有多少存在感。雲端運算不再只是基礎運算能力的提供,而是雲端能力和資源的服務化。鑒於中國網路資源高度向少數巨頭集中,並已形成圍繞幾個陣營的格局,雲端運算市場未來也將被這些巨頭收入囊中,海外巨頭、運營商以及傳統IT廠商只能喝巨頭們吃肉剩下的湯。BAT正在雲端運算市場圈地,打法已清晰起來。

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阿里巴巴:IaaS獨大,尋找中間人

如果一個創業者要部署網站或者App,他首先想到的應該是阿里雲。阿里雲已經成為應用部署的首選,虛擬伺服器、CDN、功能變數名稱備案、安全等基礎服務阿里巴巴均可以一起解決,至關重要的售後服務也相對規範,這對開發者來說十分重要——試想一下如果網站部署在雲忽然無法訪問了,雲服務商又不理不睬,創業者想必會心急如焚。其外,阿里雲在管理後臺易用性等方面都做得不錯,有時候還做做促銷活動之類的,整體來說已經真正實現了把雲端運算做成消費品了。

不過,IaaS只是雲端運算最典型的一種,除此之外還有PaaS、SaaS以及個人雲。PaaS提供更多應用層面的介面和能力;SaaS則是整合上層服務提供給使用者。阿里巴巴在IaaS已經一家獨大,但在PaaS和SaaS上卻還需要加強,收購高德地圖等動作會幫助其彌補在應用層服務上的一些不足。

近日阿里雲開發者大會在杭州盛大召開,這個大會的組織者為杭州市政府,貴州政府、浙江水利局是本次開發者大會的座上賓。包括浙江政務服務系統、中國氣象局等在內的機構均已將資訊化系統部署至阿里雲。這是阿里雲做雲端運算的熱門重點:政務。將金融作為三大核心戰略之一的阿里巴巴,自然不會錯過金融這個雲端運算大市場。天弘基金便是成功利用阿里雲的金融案例,它可以基於阿里雲的運算結果進行彈性的資金調度,讓資金在投資帳戶和消費帳戶之間無障礙流通,類似的雲服務最終必然會被應用到銀行、證券、保險等諸多機構。總而言之,阿里雲正在一個行業一個行業地切入,重點都是大客戶。

大客戶靠阿里雲一個又一個去談判並不現實,它選擇了中間人來落地。不久之前阿里巴巴「雲合計畫」便是這樣的思路。「雲合計畫」的核心目的就是引入傳統的軟體發展商、集成商、外包商這樣的「資訊化服務者」到阿里雲,這樣它們的客戶就是阿里雲的客戶。在此之前阿里雲已經與中軟國際等合作讓後者將資訊化產品部署至阿里雲。就連為了搶佔智慧硬體這樣的小生態,阿里巴巴也選擇與MxChip這一家模組廠商合作來聚集MxChip Inside的產品。

阿里雲現在最大的缺口則是個人雲。百度、騰訊都有面向消費者的個人雲產品。阿里雲很早之前曾經嘗試從作業系統層面切入個人雲,最終被證明這是一個失敗的計畫。現在與魅族合作、發佈YunOS3.0不知道是否能起死回生。阿里巴巴發於B2B,興於C2C,盛於B2C,整體而言更擅長做面向企業的市場,對於社交、搜尋、娛樂等消費類產品並不是那麼擅長,阿里雲做IaaS和企業市場是自然的選擇,「雲」是阿里巴巴的生意。

百度:PaaS之王,掌握開發者

百度雲起步最早,在2012年百度世界大會上便推出了「七種武器」。包括個人雲儲存PCS、多螢幕Screen X技術、雲應用生成服務Site App、LBS•雲、行動雲測試MTC、百度應用引擎BAE和流覽內核Engine。除了PCS之外,均是面向開發者的PaaS(平台即服務)。

在面向開發者的雲服務上,百度擁有LBS、雲測試之類的獨家能力。百度是中國最具技術基因的企業,它的一些技術還是有獨家優勢的,尤其是語音和圖像識別、智慧推薦、深度學習、大資料採擷和預測等新興技術,這些都是應用層面的能力而非基礎設施,這就不難解釋為什麼百度要做PaaS以及為何能將PaaS做得最好。

百度與政府部門也有諸多合作,儘管百度也在努力進軍大客戶市場,但誰也不能否認其優勢在於Paas和開發者,直接提供虛擬伺服器這樣的基礎雲服務上百度略遜阿里巴巴一籌。百度本身便擁有最大的開發者生態,一方面它可以給開發者提供基於百度雲的各種能力;另一方面百度可以提供基於應用分發入口和PC流量入口的各種資源,百度網盟則為開發者提供變現的支援。

就是說百度雲一直被當做一個消費類業務來做。百度雲籠絡開發者的核心目的,實質上是為了得到開發者的App所掌握的資料和使用者。越多開發者調用百度雲LBS,基於百度LBS大資料的預測就可以做得更加精准,百度地圖倘若要做行銷就有更多展示位置。同理百度開放語音、開放圖像識別、開放大資料引擎,均是為了讓自己的資料更加充實進而可以開展大資料等業務。這似乎再一次印證了百度的行銷基因,因為最終大資料又會回到行銷之上。在智慧硬體流行的今天百度已推出面向智慧健康設備的Dulife雲,未來百度必然還會有更多面向垂直開發者領域的雲服務。開發者,將是百度雲的重心。

騰訊:偏安一隅,今年要突圍

與阿里巴巴截然相反的是,騰訊給外界留下的印象是行事低調不事張揚。從公司風格來看騰訊更具產品優勢,而不是技術。因此騰訊雲在去年晚於百度、阿里巴巴幾年才推出騰訊雲也絲毫不讓人覺得奇怪,因為雲端運算是技術活兒。可以說騰訊雲是落後於百度、阿里巴巴一大截的。

個人雲卻是例外,騰訊微雲在2012年便已推出,包括了網盤、相冊、傳輸、剪貼板等功能,並且在去年實現了用戶數破億,這個時間節點比百度雲還早。能夠實現這點在於騰訊將QQ離線檔、QQ郵箱附近等雲存儲產品做了很好地整合,騰訊在推廣個人消費類產品上向來都很彪悍。

騰訊有自知之明,在雲服務起步稍晚的情況之下,選擇聚焦自己最擅長的行業:遊戲。通過信鴿推送、應用加固等產品為遊戲開發者提供雲服務,鑒於騰訊在遊戲領域有目共睹的優勢,在穩定性、併發性、安全性上給到遊戲開發者很好的保障,還能把自己在遊戲運維上的一些沉澱分享給開發者。

還有一點對於開發者來說十分吸引人,即應用寶和廣點通這兩個平臺,一個為開發者提供用戶資源,一個為開發者提供變現支援,騰訊雲作為中間對接者,自然可以吸引開發者進來。現在騰訊已經在遊戲領域獲得成功,接下來必然會將開發者的視野放到更多開發者領域。

不過,傳統行業的企業客戶也不是騰訊會忽略的菜。相比爭奪激烈的網路開發者而言,金融、教育、通訊、零售等傳統行業才是雲端運算的大戶,與其在紅海市場與百度們焦灼,不如去藍海市場一起拼搶。今年騰訊微信企業號、微信雲等業務已經開始向傳統行業拋出橄欖枝,只不過還沒有一個全面的、系統的面向傳統企業的雲平臺。幾天之後在海南博鼇,騰訊合作夥伴大會上應該會公佈答案。

對於騰訊雲而言,今年無疑是突圍之年。是去尋找遊戲之外的更多開發者,還是進軍傳統行業?不論哪種方式似乎都有不小的挑戰,開發者是百度山頭,傳統行業阿里巴巴已經出發許久了。但毫無疑問的是,雲端運算市場接下來會更有看頭。

本文出自虎嗅網/羅超

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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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