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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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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