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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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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