科技云报道原创。

在过去近一年的时间里，AI大模型从最初的框架构建，逐步走到落地阶段。

然而，随着AI大模型深入到千行百业中，市场开始意识到通用大模型虽然功能强大，但似乎并不能完全满足不同企业的个性化需求。

大模型技术的安全性、解释性、易用性等综合指标正在成为此轮AI竞赛的关键，部分企业不再执着于大模型的开发，而把目光向普惠式AI、生成式AI+多云、大模型的私有化部署等多种商业模式。

AI与云计算迎来大融合时代

从诞生起，云计算一直被认为是未来的发展方向、互联网企业们的“第二增长曲线”。

但是，受互联网增长红利见顶以及政策监管趋严的影响。从2021年开始，原本处在高速增长阶段的云服务商们纷纷陷入了增速放缓的阶段。从高峰时的超过50%的增速，一路跌至2022年的20%，甚至更低。

全球产业需求的消退，导致云计算行业增速失调。根据研究机构TrendForce今年2月的预警，Meta、微软、谷歌、亚马逊这四家云厂商的服务器采购量可能从年增6.9%放缓至4.4%。

不过，拐点很快到来。在ChatGPT出现后，即使行业需求放缓，国内外云服务商们也在积极将业务重心转移至AI领域。

可见云服务商们逐渐从上半场的“求速度”转变为落地于产业深处，去寻求更高的价值增量。

随着第一波上云的完成，企业正在进入深度用云阶段。AI与云的结合不仅能够进一步降低企业上云的门槛，还能为企业实现业务深度的智能化。

根据Gartner《2022年人工智能技术成熟度曲线》报告，尽早采用复合型人工智能（AI）、决策智能等AI技术将给企业机构带来明显的竞争优势，缓解AI模型脆弱性引发的问题，有助于捕捉业务背景信息，推动价值实现。

今年4月中旬，阿里云智能首席商业官蔡英华对外表示，算力的飞速发展使数字化成为确定，使智能化成为可能。

未来阿里云将以云计算为基石，以AI为引擎，参与到从数字化迈向智能化的划时代变革中。

AI走向普惠的一大步

英伟达第二财季的业绩惊艳众人，其背后是生成式AI革命中，行业对高性能算力的迫切需求，然而现在，昂贵的算力成本下，AI大模型似乎仍是个“富人游戏”。

面对GPU价格的暴涨与未来可能到来的“算力荒”，大公司砸钱囤卡，尚可悠然步入AI竞技场，而中小企业没有“钞能力”，在发展AI模型、应用过程中，更容易受算力制约。

拿什么来拯救AI算力资源极度不均衡的现状？如何让更多创业者参与到大模型的市场竞争中？

作为全球GPU龙头供应商、此轮AI热潮最大的受益者，英伟达给出了破局之道——算力租赁。

今年3月，英伟达正式推出算力租赁服务方案“DGX云”，该方案由英伟达与微软云、谷歌云、甲骨文等全球top10的云服务商共同打造，企业通过一个浏览器就可以按月租用英伟达DGX AI超级计算机，不需要采购与拥有服务器设备。

事实上，英伟达DGX云并非AIGC产业首例，但由于DGX AI超级计算机的杰出性能，DGX云将AIGC云算力产业推向了更高的起点，该服务推出标志着AI云算力进入新阶段。云算力采用“化整为零”的方式赋能产业链各方，具备可持续性。

算力租赁，即对算力进行出租，是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。算力生产商与云平台的合作由来已久，用户可以通过阿里云、腾讯云等平台租用英伟达的显卡与AI处理器。

对于英伟达与云服务商来说，算力租赁是实现双赢的策略。

全球第七大云服务商甲骨文是最先响应英伟达DGX云计划的大厂，该公司于2022年10月将英伟达加速计算堆栈工具（包括GPU 、系统、软件）迁移到其IaaS业务的旗舰产品——云服务平台OCI（Oracle Cloud infrastructure）上。