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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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