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“混元”来了,腾讯云的春天还有多远?

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“混元”来了,腾讯云的春天还有多远?

汤道生该着点急了。 

文|新立场 

持续两天的2023腾讯全球数字生态大会在9月8号落幕了,在老板定调“AI是百年不遇的机会,因此不急于一时”过后,腾讯自研的通用大语言模型“混元”终于还是亮相了。 

跟国内同行推出的竞品相比,鹅厂的大模型节奏在常人眼里多少有点太沉得住气了,比如据说隔壁的文心一言已经在从芯片到框架,从模型到应用方面经过了多轮优化。 

不过很难说经过更多时间打磨但还没实战过的混元,能够跟其他大模型在能力上有着差异化的优势,尽管在官方举例的一个逻辑推理场景里混元的表现超过了GPT3.5,处于跟GPT4一样的水平。 

当然,混元大模型的亮相对腾讯云来说仍然是个相当利好的因素。

在过去这大半年里,阿里云和百度云都把模型即服务(MaaS)当作叙事的核心,张勇和沈抖两个人用略有差异的语言传递着相同的口号:所有行业都值得用大模型重做一遍。 

在华为云凭借在政务市场的资源优势对腾讯云实现弯道超车过后,腾讯在这几年的声量小了很多,这个转变在马化腾去年底那次著名的内部讲话之前就已经发生了。 

腾讯云自2020年开始不再单独对外披露营收状况,而是合并到了财报中的金融科技和企业服务(FBS)部分。在腾讯发布的最新二季报里,FBS部门的营收同比增长了15%,同时毛利率也达到了38.4%,是有记录以来的最高值。

不过这部分业绩增长的最大功臣并不在云计算业务,出力的大头是以支付业务为核心的金融科技和视频号。云计算部门的营收增长相当有限,官方的用词是“modest growth”。

对外界而言,有关腾讯云的一个灵魂之问是,经历了这么长时间的“可持续转型”,腾讯的盈利时刻还有多远。要知道百度云的市场份额是低于腾讯云的,而沈抖在去年五月轮岗上任过后,已经在今年一季度实现了盈利。 

汤道生该着点急了。 

01、托底下限取中庸

在中国信通院发布的《云计算白皮书(2023)》当中,阿里云、天翼云、移动云、华为云、腾讯云和联通云分别占据中国公有云IaaS市场份额的前六名;而在公有云PaaS层面,腾讯云的份额则仅次于阿里和华为两家,排在第三位。 

所以一个客观的情况是,虽然腾讯云整体营收在前两年被华为云超过了,但腾讯云仍然是国内云计算市场里除三大运营商之外的Top玩家,并且跟华为云的差距也还算稳定。背靠着腾讯庞大的社交和游戏生态,只要腾讯还想做云计算这块业务,这部分下限永远都是有保障的。

然而下限有保障不代表业务能做到出色,甚至不排除有时候会因为有人托底而缺乏进取的动力。如果排除掉三大运营商,腾讯云大概是中国互联网云厂商最缺乏特色的,从上到下透着一股中庸之道。

试想,提起阿里云,人们能想起马云的远见和王坚的隐忍,能想到阿里云研发的飞天因而给其投射上一层技术滤镜。百度云这边,虽然李彦宏最初关于云计算的论断成了业界的谈资,但人家死死抓住AI这面大旗,国内第一个搞出文心一言也算是不辱人设。华为云就不用说了,继承了华为的狼性作风和政企领域的深厚基础,因而才能快速后发先至。跟这些竞争对手相比,你似乎很难找到腾讯云的特色。 

比如,谈到腾讯云在大模型方面的技术优势时,无论是官方的公众号文章推送,还是财报电话会议上的PPT演示文稿,抑或是腾讯云内部高管对外的专访,《新立场》注意到除了各家都会聊的一些软硬件生态支持,腾讯云还着重强调了自研的向量数据库。

从目前各家云厂商在营销和PR方面的实践看,腾讯云似乎是唯一拿这点出来强调宣传的。 

所谓向量数据库,是近年来在传统关系型数据库(SQL)之外,衍生出来的非关系型(NoSQL)数据库的一种。它将数据以向量形式存储,可实现向量数据的相似度搜索、聚类、降维等操场。 

跟传统数据库相比,向量数据库能够高效地处理大规模和高维的复杂数据,例如图像、音频和视频等,因此广泛应用在以图搜图、推荐引擎、聊天机器人等领域。 

把原始的多模态数据转换成向量实际就是压缩的过程,这对于需要现在动不动就需要接收上万亿token预训练语料的通用大模型来说非常重要。 

举个例子,人类在见到一个熟悉的对象时,大脑的思考过程是这样的。首先,眼睛中的视杆细胞和视锥细胞会记录下光感强度,然后把信号传递到大脑的视觉皮层。随后皮层中数以百万计的神经元被激活,当激活信号传递到颞叶时,大脑就会解释成“我看到了某人”。所以,当大脑试图理解信息时,真正解读的是视觉皮层输出的神经表示,而非进入到眼睛的原始图像。 

深度学习模型其实也是如此。尽管大模型是端到端的呈现形式,从文本输入到文本输出,但是模型实际接触和学习的数据并不是文本本身,而是向量化的文本。因为文本本身直接作为数据的话,会因维度太高导致学习起来过于低效。而向量化的文本相当于对自然语言的压缩和总结,会大大改善这个过程。 

所以从技术背景上说,向量数据库的确在大模型时代具有基础作用。但问题是,这是否能成为腾讯云开展业务的差异化基础。

实际上,在国内向量数据库几乎是所有做大模型研发的大厂标配,百度、阿里、科大讯飞这些公司都有自己的产品。同时还有一波创业公司在做这件事,无论是开源的Milvus还是闭源的Pinecone,并且在benchmark上还普遍比大厂表现更好。 

2018年,当腾讯大张旗鼓向2B方向转型的时候,腾讯云这块业务是先锋。当时很多人质疑一直以来都是2C产品见长的腾讯没有2B基因,马化腾不信。后来到了2020年Q4,FBS对腾讯营收的贡献首次与游戏持平,并在2021年四季度成为最大营收来源。 

从这个角度看,似乎腾讯的2B战略的确取得了成功。然而从FBS业务的构成看,撑起局面的最大功臣显然是微信支付。即便腾讯笼统地把这块划到了2B里面,但支付业务的成绩显然应该归功于微信作为社交工具的成功。倒是过去几年透出中庸甚至平庸的腾讯云,作为真正的2B业务试金石,某种程度上表明了腾讯2B转型面临的挑战。 

02、汤道生不比沈抖难

相较于国外同行,国内的云计算厂商在赚钱这条路上走得非常艰难。

在这个问题上,行业的发展可以被大致分成两个阶段。大概在2020年之前,这些云厂商是主观的不太想挣钱。从移动互联网浪潮兴起开始,国内的互联网企业经历了一波又一波的烧钱扩张,得到的经验是烧钱最终不一定成功,但不烧钱一定立刻就死。 

云计算行业保留了这种惯性,各大云企都有过花钱做慈善赔本赚吆喝的非理性行为,一分钱一元钱中标的案例不胜枚举。后来随着互联网的用户渗透达到顶峰,资本市场氛围收紧,行业的整体基调很快转向了业务可持续性上来。当然由于前些年的高强度内卷搞得太过,客户的口味多少有点刁了,陡然间云厂商想挣钱并不容易。 

阿里云这边因为业务开展得最早,同时体量也最大,所以最早迈过盈亏平衡的门槛。根据阿里的财报,阿里云在2021财年Q3(自然年2020年Q4)实习了首次盈利:单季营收116.15亿元人民币,经调整EBITA盈利为2400万元。随后阿里云保持了上述趋势,并在2022财年实现了年度扭亏。 

不过需要注意的是,即便实现了稳定盈利,阿里云实际的变现水平仍然偏低,最近财年的经调整EBITA利润只有14.22亿元人民币。除阿里云之外,国内其他云厂商无论体量大小,基本都仍在亏损。 

最近一个成功扭亏的厂商是百度智能云,该业务已经连续两个季度实现non-GAAP层面扭亏,背后的功臣是百度的中生代高管沈抖。 

沈抖是在去年五月以轮岗的名义被安排到负责智能云业务的,但正如《新立场》在此前文章中提到的,这种轮岗从性质上说有“发配”的意思。此前沈抖主导了手机百度的信息流转型,推动移动生态事业群从搜信息拓展到搜服务,被李彦宏形容为“具有战略视野,敢打硬仗、能打胜仗”。 

而当时ChatGPT还没冒头,智能云虽然名义上是百度极其重要的前景业务,但错过先发优势后增长明显乏力,沈抖去能做的事情十分有限。 

然而到2023年5月,仅仅一年过后,百度发布2023Q1财报时,智能云业务就首次实现了季度盈利。在去年五月宣布轮岗安排的那封公开信里,李彦宏给沈抖的指示是“实现规模和健康度的量变到质变,为百度第二曲线的发展建立新的功勋”。 

从实际效果看,沈抖证明当初他带领手百成功转型不是偶然。另外,就时间点而言,百度发布文心一言是在3月16号,所以沈抖在一季度的扭亏是没有赶上任何大模型方面的红利的。

而腾讯云这边,从马化腾本人的表态看,他对公司的云业务有着跟李彦宏类似的期待,只不过汤道生目前还没做到沈抖的成绩。汤道生负责腾讯的云计算业务有些年头了,论根基比沈抖深多了。 

腾讯2018年成立云与智慧产业事业群的时候他就是CEO,在2018年以前也掌管着腾讯的云计算业务。腾讯云的体量也比百度智能云要大,所以综合来看汤道生这么多年还没能带领腾讯云扭亏没有道理。

汤道生并不比沈抖难。 

03、写在最后

一个颇为有趣的细节是,马化腾似乎要比李彦宏宽容得多。 

在去年底那次著名的内部讲话里,他说过去三年CSIG做了很多冲量的事情,追求做前端集成,追求大数字营收。但他同时也给汤道生找了台阶下,“汤道生之前并不想这样做,但腾讯经常被市场份额和舆论的大势裹挟,被迫做总包去拿市场份额”。

从这个角度说,腾讯云作为腾讯2B最关键的招牌,汤道生理应更加不负期待。 

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

腾讯

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汤道生该着点急了。 

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持续两天的2023腾讯全球数字生态大会在9月8号落幕了,在老板定调“AI是百年不遇的机会,因此不急于一时”过后,腾讯自研的通用大语言模型“混元”终于还是亮相了。 

跟国内同行推出的竞品相比,鹅厂的大模型节奏在常人眼里多少有点太沉得住气了,比如据说隔壁的文心一言已经在从芯片到框架,从模型到应用方面经过了多轮优化。 

不过很难说经过更多时间打磨但还没实战过的混元,能够跟其他大模型在能力上有着差异化的优势,尽管在官方举例的一个逻辑推理场景里混元的表现超过了GPT3.5,处于跟GPT4一样的水平。 

当然,混元大模型的亮相对腾讯云来说仍然是个相当利好的因素。

在过去这大半年里,阿里云和百度云都把模型即服务(MaaS)当作叙事的核心,张勇和沈抖两个人用略有差异的语言传递着相同的口号:所有行业都值得用大模型重做一遍。 

在华为云凭借在政务市场的资源优势对腾讯云实现弯道超车过后,腾讯在这几年的声量小了很多,这个转变在马化腾去年底那次著名的内部讲话之前就已经发生了。 

腾讯云自2020年开始不再单独对外披露营收状况,而是合并到了财报中的金融科技和企业服务(FBS)部分。在腾讯发布的最新二季报里,FBS部门的营收同比增长了15%,同时毛利率也达到了38.4%,是有记录以来的最高值。

不过这部分业绩增长的最大功臣并不在云计算业务,出力的大头是以支付业务为核心的金融科技和视频号。云计算部门的营收增长相当有限,官方的用词是“modest growth”。

对外界而言,有关腾讯云的一个灵魂之问是,经历了这么长时间的“可持续转型”,腾讯的盈利时刻还有多远。要知道百度云的市场份额是低于腾讯云的,而沈抖在去年五月轮岗上任过后,已经在今年一季度实现了盈利。 

汤道生该着点急了。 

01、托底下限取中庸

在中国信通院发布的《云计算白皮书(2023)》当中,阿里云、天翼云、移动云、华为云、腾讯云和联通云分别占据中国公有云IaaS市场份额的前六名;而在公有云PaaS层面,腾讯云的份额则仅次于阿里和华为两家,排在第三位。 

所以一个客观的情况是,虽然腾讯云整体营收在前两年被华为云超过了,但腾讯云仍然是国内云计算市场里除三大运营商之外的Top玩家,并且跟华为云的差距也还算稳定。背靠着腾讯庞大的社交和游戏生态,只要腾讯还想做云计算这块业务,这部分下限永远都是有保障的。

然而下限有保障不代表业务能做到出色,甚至不排除有时候会因为有人托底而缺乏进取的动力。如果排除掉三大运营商,腾讯云大概是中国互联网云厂商最缺乏特色的,从上到下透着一股中庸之道。

试想,提起阿里云,人们能想起马云的远见和王坚的隐忍,能想到阿里云研发的飞天因而给其投射上一层技术滤镜。百度云这边,虽然李彦宏最初关于云计算的论断成了业界的谈资,但人家死死抓住AI这面大旗,国内第一个搞出文心一言也算是不辱人设。华为云就不用说了,继承了华为的狼性作风和政企领域的深厚基础,因而才能快速后发先至。跟这些竞争对手相比,你似乎很难找到腾讯云的特色。 

比如,谈到腾讯云在大模型方面的技术优势时,无论是官方的公众号文章推送,还是财报电话会议上的PPT演示文稿,抑或是腾讯云内部高管对外的专访,《新立场》注意到除了各家都会聊的一些软硬件生态支持,腾讯云还着重强调了自研的向量数据库。

从目前各家云厂商在营销和PR方面的实践看,腾讯云似乎是唯一拿这点出来强调宣传的。 

所谓向量数据库,是近年来在传统关系型数据库(SQL)之外,衍生出来的非关系型(NoSQL)数据库的一种。它将数据以向量形式存储,可实现向量数据的相似度搜索、聚类、降维等操场。 

跟传统数据库相比,向量数据库能够高效地处理大规模和高维的复杂数据,例如图像、音频和视频等,因此广泛应用在以图搜图、推荐引擎、聊天机器人等领域。 

把原始的多模态数据转换成向量实际就是压缩的过程,这对于需要现在动不动就需要接收上万亿token预训练语料的通用大模型来说非常重要。 

举个例子,人类在见到一个熟悉的对象时,大脑的思考过程是这样的。首先,眼睛中的视杆细胞和视锥细胞会记录下光感强度,然后把信号传递到大脑的视觉皮层。随后皮层中数以百万计的神经元被激活,当激活信号传递到颞叶时,大脑就会解释成“我看到了某人”。所以,当大脑试图理解信息时,真正解读的是视觉皮层输出的神经表示,而非进入到眼睛的原始图像。 

深度学习模型其实也是如此。尽管大模型是端到端的呈现形式,从文本输入到文本输出,但是模型实际接触和学习的数据并不是文本本身,而是向量化的文本。因为文本本身直接作为数据的话,会因维度太高导致学习起来过于低效。而向量化的文本相当于对自然语言的压缩和总结,会大大改善这个过程。 

所以从技术背景上说,向量数据库的确在大模型时代具有基础作用。但问题是,这是否能成为腾讯云开展业务的差异化基础。

实际上,在国内向量数据库几乎是所有做大模型研发的大厂标配,百度、阿里、科大讯飞这些公司都有自己的产品。同时还有一波创业公司在做这件事,无论是开源的Milvus还是闭源的Pinecone,并且在benchmark上还普遍比大厂表现更好。 

2018年,当腾讯大张旗鼓向2B方向转型的时候,腾讯云这块业务是先锋。当时很多人质疑一直以来都是2C产品见长的腾讯没有2B基因,马化腾不信。后来到了2020年Q4,FBS对腾讯营收的贡献首次与游戏持平,并在2021年四季度成为最大营收来源。 

从这个角度看,似乎腾讯的2B战略的确取得了成功。然而从FBS业务的构成看,撑起局面的最大功臣显然是微信支付。即便腾讯笼统地把这块划到了2B里面,但支付业务的成绩显然应该归功于微信作为社交工具的成功。倒是过去几年透出中庸甚至平庸的腾讯云,作为真正的2B业务试金石,某种程度上表明了腾讯2B转型面临的挑战。 

02、汤道生不比沈抖难

相较于国外同行,国内的云计算厂商在赚钱这条路上走得非常艰难。

在这个问题上,行业的发展可以被大致分成两个阶段。大概在2020年之前,这些云厂商是主观的不太想挣钱。从移动互联网浪潮兴起开始,国内的互联网企业经历了一波又一波的烧钱扩张,得到的经验是烧钱最终不一定成功,但不烧钱一定立刻就死。 

云计算行业保留了这种惯性,各大云企都有过花钱做慈善赔本赚吆喝的非理性行为,一分钱一元钱中标的案例不胜枚举。后来随着互联网的用户渗透达到顶峰,资本市场氛围收紧,行业的整体基调很快转向了业务可持续性上来。当然由于前些年的高强度内卷搞得太过,客户的口味多少有点刁了,陡然间云厂商想挣钱并不容易。 

阿里云这边因为业务开展得最早,同时体量也最大,所以最早迈过盈亏平衡的门槛。根据阿里的财报,阿里云在2021财年Q3(自然年2020年Q4)实习了首次盈利:单季营收116.15亿元人民币,经调整EBITA盈利为2400万元。随后阿里云保持了上述趋势,并在2022财年实现了年度扭亏。 

不过需要注意的是,即便实现了稳定盈利,阿里云实际的变现水平仍然偏低,最近财年的经调整EBITA利润只有14.22亿元人民币。除阿里云之外,国内其他云厂商无论体量大小,基本都仍在亏损。 

最近一个成功扭亏的厂商是百度智能云,该业务已经连续两个季度实现non-GAAP层面扭亏,背后的功臣是百度的中生代高管沈抖。 

沈抖是在去年五月以轮岗的名义被安排到负责智能云业务的,但正如《新立场》在此前文章中提到的,这种轮岗从性质上说有“发配”的意思。此前沈抖主导了手机百度的信息流转型,推动移动生态事业群从搜信息拓展到搜服务,被李彦宏形容为“具有战略视野,敢打硬仗、能打胜仗”。 

而当时ChatGPT还没冒头,智能云虽然名义上是百度极其重要的前景业务,但错过先发优势后增长明显乏力,沈抖去能做的事情十分有限。 

然而到2023年5月,仅仅一年过后,百度发布2023Q1财报时,智能云业务就首次实现了季度盈利。在去年五月宣布轮岗安排的那封公开信里,李彦宏给沈抖的指示是“实现规模和健康度的量变到质变,为百度第二曲线的发展建立新的功勋”。 

从实际效果看,沈抖证明当初他带领手百成功转型不是偶然。另外,就时间点而言,百度发布文心一言是在3月16号,所以沈抖在一季度的扭亏是没有赶上任何大模型方面的红利的。

而腾讯云这边,从马化腾本人的表态看,他对公司的云业务有着跟李彦宏类似的期待,只不过汤道生目前还没做到沈抖的成绩。汤道生负责腾讯的云计算业务有些年头了,论根基比沈抖深多了。 

腾讯2018年成立云与智慧产业事业群的时候他就是CEO,在2018年以前也掌管着腾讯的云计算业务。腾讯云的体量也比百度智能云要大,所以综合来看汤道生这么多年还没能带领腾讯云扭亏没有道理。

汤道生并不比沈抖难。 

03、写在最后

一个颇为有趣的细节是,马化腾似乎要比李彦宏宽容得多。 

在去年底那次著名的内部讲话里,他说过去三年CSIG做了很多冲量的事情,追求做前端集成,追求大数字营收。但他同时也给汤道生找了台阶下,“汤道生之前并不想这样做,但腾讯经常被市场份额和舆论的大势裹挟,被迫做总包去拿市场份额”。

从这个角度说,腾讯云作为腾讯2B最关键的招牌,汤道生理应更加不负期待。 

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