众所周知，AI大模型的训练和推理成本极高。AI大模型对于算力的消耗早已超越原有的“摩尔定律”，据数据分析，当前AI大模型的算力消耗几乎是每3-4个月翻一倍（摩尔定律是每18-24个月翻一倍），这就意味着，创造AI大模型的资金也需要通过指数级增长获得匹配。AI大模型动辄上亿乃至上百亿的投入，从某种程度上成为制约AI大模型发展的掣肘，降低算力和数据成本成为AI大模型“玩家“的决胜要素。

与通用计算时代不同，AI时代的计算量达到了前所未有的量级，现有的单一计算架构很难满足AI的持续发展。未来的计算架构势必是由多元算力（例如CPU、GPU、DPU）组成的异构计算结构。

云计算天然可以整合、调度异构算力，向AI大模型提供灵活、弹性、高效的算力服务，令底层多元算力“物尽其用”，成为AI大模型强大的算力支撑底座。例如，谷歌大模型Gemini便是使用了谷歌云提供的超级计算架构——“AI超级计算机”。

与云厂商形成利益共同体，是Nvidia等芯片厂商未来生存的必要条件。未来的算力架构会在云上启航，也将在云上成长，最终成为孕育上层AI大模型应用“百花齐放”的创新土壤。

云计算已经成为企业数字化转型的重要基础设施，其核心技术逐渐发展成熟，技术重点已从底层的资源管理等转向上层应用。基于云计算的上层应用生态正蓬勃发展，应用现代化进程持续深化，成为企业发展的加速器。

在大模型云服务方面，随着新一轮人工智能浪潮到来，大模型云服务作为推动AI创新的关键力量，在加速应用开发和落地方面起到了重要作用，呈现以下几个特点：

一是大模型云服务将复杂的AI模型应用开发能力通过标准化分装，为用户提供一个便捷化的模型服务平台。相较于传统的AI技术路径，大模型云服务实现了标准化接口的无缝对接，多语言环境下的能力拓展，全周期精细管理，以及灵活部署深度应用场景。

二是大模型应用服务既能实现通用大模型的便捷使用，又能对垂域模型进行高效训练。对于通用模型，大模型云服务采纳了一系列先进的AI模型，使用户得以专注于核心业务的逻辑和创新应用，无需涉足底层结构架构的复杂细节。对于垂域模型，大模型云服务可以赋予用户高度的灵活性和定制化能力，以实现对训练模型的精准管控。

三是大模型云服务在AI应用的开发方面支持包括数据管理、模型开发、模型部署、模型管理在内的全流程应用开发工具链。

四是大模型云服务在通用业务和垂直行业中的广泛应用能加速AI全面融入产业生态，提升市场业务、公司管理、协同办公的效率，并赋能工业、农业、金融等行业的快速转型，以更好适应市场变化。

《白皮书》显示，2023年，我国云计算市场规模达6165亿元，同比增长35.5%，仍保持较高活力。AI原生带来的云技术革新和企业战略调整，正带动我国云计算开启新一轮增长，预计2027年我国云计算市场将突破2.1万亿元。

云计算作为数字时代的新型基础设施，是汇聚创新资源、推动生产力革新的关键。当前，云计算正加速与人工智能融合，升级成为可服务于人工智能技术和应用发展的智能云，帮助推动人工智能技术发展和应用快速革新，重构云服务产业格局。同时，人工智能大模型等场景催生算力互联需求，云计算以灵活性和可扩展性等优势，成为算力互联网操作系统，助力解决“找调用”算力难挑战。

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