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      云平臺重新奪回AI“議價權”

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      圖片來源:unsplash

      AI時代,誰能夠率先吃到紅利?誰又能掌握市場主導地位?

      2022年末ChatGPT引爆本輪AI巨浪后,這一直是投資者、市場最為關注的問題之一。

      目前來看,英偉達等“賣鏟子”的硬件廠商已捷足先登,成為“AI經濟學”的底座與核心,也形成了增長規模最龐大、利潤最豐厚的商業模式。

      但再往AI產業更上層看,包括云平臺層、模型層、應用層,情況卻一直不太明朗。

      雖然大模型一直是技術、市場關注的焦點,應用層則被寄予“AI落地,走入各類生活場景”的厚望,但從近期的一些動向來看,正重新奪回“議價權”的云平臺,或許才是更能掌握主動的那一方。

      不做“模型搬運工”

      此前,業界曾有過關于云平臺是否會被模型廠商替代或遭遇“管道化”的討論。

      在“替代論”看來,如果大模型本身具備了走向B端、C端的能力,云平臺的基礎設施價值就會被稀釋。此外,AI也可能會擊碎云平臺按服務器時間計費的商業模式,行業轉向“結果導向”,按Token計費后,企業就不會甘于再購買“計算時間”,而會更傾向于直接購買“智能”。這個邏輯也很像今年“SaaS股崩盤”時,“按席位計費模式”將被終結的敘事。

      而所謂“管道化”,在通信市場中主要是指運營商投入巨資建設網絡,卻淪為使用者的水管,豐厚利潤被上層應用卷走。類比到AI領域,就形成了投資頗巨的云平臺,卻很有可能被上層模型廠商、應用廠商在利潤分配中壓制,導致自身淪為存在感和利潤都較微薄的算力“搬運工”。

      本輪AI浪潮奔涌之初,大模型確實出盡風頭,缺少大模型綁定的云平臺則在市場中遭遇一定質疑。不過,AI產業發展至今,不但“替代”沒有發生,云平臺也根本不甘于做“模型搬運工”,反而通過自身的積累和新的運營模式,在利潤分配上隱隱占了上風。

      目前,云廠商正積極擴充自身的模型陣容,并大舉推進MaaS平臺,將來自不同供應商的大模型整合為標準化API。

      今年4月底,先是微軟Azure與OpenAI結束了延續七年的獨家合作協議,OpenAI得以向所有云商開放全部產品。亞馬遜AWS隨即就宣布將OpenAI最新模型、Codex編程助手及Managed Agents納入其Bedrock平臺。這被視為AWS對Azure AI Foundry和Google Vertex AI的關鍵反擊,也讓市場看到了AI云競爭的激烈,和巨頭將更多模型納入自身體系的決心。

      而更可能對模型廠商造成沖擊的,可能是云平臺“模型超市”模式。

      亞馬遜AWS的Amazon Bedrock Marketplace、阿里云百煉平臺Token Plan、字節跳動的火山引擎方舟Coding Plan等“模型超市”類多模型訂閱服務,可讓使用者支付月費后同時調用多家頭部模型,且價格相較頂級大模型的訂閱套餐相差不多。

      從根本上來說,“模型超市”能夠降低門檻,但同時會讓底層模型在開發者面前變得高度同質化和可替換。而在AI發展的這個檔口,大模型確實出現了能力愈發趨同,技術代差逐漸縮小、遲遲難以盈利等問題。一旦大模型的定位從產品端被降維到了技術供應端,云平臺就更易通過控制入口攫取價值,并藉此奪回“議價權”,也掌握市場主導權。

      另一方面,云平臺還能借此完善生態,即使API價格賣得低,也能夠通過生態捆綁帶動云存儲、數據平臺等更高價值的服務,尋求自身的利益最大化。

      在Agent時代“大顯身手”

      今年最火的當屬AI Agent,從“龍蝦熱”到各大廠商推出的各式各樣的Agent產品,Agent時代已真正拉開帷幕。

      云廠商也在新一輪浪潮中找到了“大顯身手”的機會。

      如果想讓Agent真正實現商業化應用,尤其是在企業層面應用,并進一步泛化到行業場景中,首先要解決的就是安全和穩定運行的問題。其次還要讓Agent/Agent團隊更便于管理,符合企業工作流、業務場景的需求。

      目前來看,不論是模型廠商做Agent,還是直接面向市場的Agent應用,在這些方面都有所欠缺。而且,對企業、行業來說,在地基并不牢靠的情況下,綁定單一模型或應用也存在風險。

      而對于云平臺來說,安全、穩定、企業服務等正是其長處。

      從一些案例來看,除了能夠在統一安全框架內自由替換底層模型,云平臺還能為企業用戶提供基礎設施級的安全籠與治理基座,保障運行和數據等核心資產的安全。此外,還可以將Agent深度嵌入企業已有的身份、權限與審計治理體系,方便企業操作、管理。

      目前,云廠商的Agent攻勢已進入加速階段。

      就在5月20日的“2026阿里云峰會”上,阿里云發布了“千問云”產品官網,提供150多款主流模型API。據悉,該模式的“用戶”不是“人類”而是Agent,其通過將模型服務的核心能力封裝為Skills和CLI工具,讓Agent自己調用模型、開發AI應用。從目前峰會透露的消息來看,“千問云”也為此重新設計了底層架構,從最終結果來說,Agent調用模型可以不再糾結底層適配,而模型需接受“千問云”設定的安全框架、身份體系和審計規則的約束。對于企業來說,則能夠更放心、靈活地使用Agent。

      前文提及的AWS,也在致力于將Bedrock打造成AI Agent市場。在接入OpenAI模型時,即提出了Bedrock上的相關模型需“繼承客戶依賴的企業控制機制”等詳細要求。此外,Bedrock Managed Agents還主打每個代理擁有獨立身份,記錄每次操作,在客戶AWS環境中運行且所有推理在Bedrock上完成。這些都為企業便利接入、使用Agent提供了可行性,也進一步將相關市場綁定進了自身的云生態中。

      此外,Azure AI Foundry今年也推出了“代理身份”功能,讓每個Agent在服務中擁有獨立身份,可通過權限控管、稽核與記錄掌握行為軌跡。Google Cloud也在一貫擅長的“安全性”上出牌。升級為“Gemini企業Agent平臺”的Vertex AI,近期增加了安全策略執行入口、智能體異常行為檢測機制等安全功能,并于5月14日正式上線針對Vertex AI的安全防護。

      云平臺的出手,可能會成為Agent規模化落地、跑通商業模式的關鍵。實際上,從市場化的角度來說,企業在AI Agent采購中,最關心的未必是“哪個模型最好”,而很可能會優先考慮“哪個模型最適合自己,能最安全、聽話、高效地在公司的體系中跑起來”。

      2026年只是Agent規模化落地的“元年”,產業、商業上的競逐和格局重整才剛剛開始。目前來看,云平臺不僅有奪回“議價權”之勢,通過將模型公司納入自己的安全治理體系,他們可能會進一步成為市場的主導者,甚至游戲規則的制定者。

      (作者|胡珈萌,編輯|楊林

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