云计算：北美云厂商眼中的 2023

科技行业云计算：北美云厂商眼中的2023对亚马逊、微软、谷歌、Meta、阿里、腾讯等全球云计算产业链公司的梳理。

一方面，海外云计算行业需求增速放缓情况或将延续，降本增效成为北美科技巨头的共同选择。4Q22 业绩会上，Meta 明确表示 2023 年的管理主题将会是“效率”，资本开支将更加关注成本效益；亚马逊 AWS 正与客户合作进行成本优化；微软表示除优先级决策外，其余支出增长将会非常缓慢。

另一方面，ChatGPT 热潮使得北美科技巨头在 AI 领域竞争激化，北美云厂商普遍表示将会将投资重心转移至 AI、新型数据中心架构等领域。

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科技行业云计算：北美云厂商眼中的2023

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AI 是微软战略布局中的重要棋子。2014 年起，微软逐渐由“移动为先、云为先”战略转变为“智能云、智能边缘为先”，自此 AI 成为微软角逐全球竞争的重要棋子，微软积极将 AI基础设施融入每一个产品，构建从云、到系统平台、再到技术服务的完整的全栈式的 AI 生态系统：

1）微软云层面：与其他公司将 AI 设作单独部门不同，微软基于云、大数据与 AI 不可分割的关系，将整个 AI 战略全部建立在云的基础上，微软云 Azure 应运而生，为了与 AWS 差异化竞争，微软打造了包括“混合云”与“智能云”的完整解决方案，包括公有云 Azure、混合云 Azure Stack、物联网 Azure IoT Edge 与 Azure Sphere。

2）系统平台层面：为了加强 AI To B 的效果，微软构建了一个强大的系统平台矩阵，其中包括三个层次：系统层主要是 Azure，微软充分利用 GPU、FPGA 等新兴技术将 AI 能力最大化；平台层包括各类编程语言与工具包，包括 Project Brainwave、ML.NET、ONNX、OpenPAI、Tools for AI、NNI 等；技术层则是微软提供成熟的 AI 算法供开发者使用，例如微软认服务、机器学习服务与 Bot 服务等。

3）Azure 认知、机器学习技术：2016 年微软认知服务正式推出，包括语音、视觉、语言、机器翻译等功能的超 20 项服务，例如 CaptionBot 能像人一样理解和描述一张图片、微软的 OCR 能够为各种人工智能应用增加图形文字识别功能。

Azure 机器学习服务则是帮助开发人员更快地构建和训练 AI 模型，然后将这些模型部署到云端或边缘，包括 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 等 AI 框架的支持、对自动化 Hyperparameter 调优，以及部署到云环境和边缘环境的能力。

4）场景应用：2014 年微软发布语音交互产品小冰与个人智能助理 Cortana，2019 年Cortana 选择与 Amazon 进行合作，跨系统打通 Cortana 和 Alexa，使得用户可以通过两者进行有效交互，充分发挥两种产品不同的优势领域。此外，边缘智能方面，微软利用 Azure IoT Edge 打造物联网生态系统，科勒等企业通过 Azure IoT Edge 方案打造智能厨房、卫生间解决方案。微软也通过此推出定制视觉产品，使得无人机与其他工业装备无需连接到云端即可快速作出响应与处理。

微软与 Open AI 资源互补，不断丰富在人工智能领域的投资布局。Open AI 是微软在 AI领域最为重要的投资，微软为 Open AI 技术商业化的首选伙伴，Open AI 也在不断丰富微软在 AI 方面的布局。2021 年 5 月，微软与 Open AI 共同出资 1 亿美元成立创业基金 OpenAI Startup Fund，通过投资并购的方式，逐渐形成人工智能生态圈。

谷歌是 AI 技术布局的排头兵，产品与模型覆盖多个领域。早在 2006 年谷歌就已经开始布局AI领域，2011年时正式成立AI部门，并着力将AI技术应用于搜索、云效劳、地图、YouTube等核心产品上，并不断收购深度学习、机器学习、计算机视觉、NLP 等领域的公司，引领当时 AI 收购与投融资的潮流。

谷歌与 Open AI 先后入局大模型研发领域，AI 产品竞争局势瞬息万变。谷歌于 2017 年发布 Transformer，奠定 LLM 基石，2021 年 5 月 I/O 大会上，LaMDA 的惊艳亮相再次巩固谷歌的领先地位，但由于 1）解码器押注失误；2）DeepMind 加入 LLM 竞争时间太晚，错失模型训练良机；3）RLHF 技术应用过于保持迟疑，致使 Open AI 提前运用于 GPT-3 上。