最常见的方式是提供算力。大模型需要大算力，因此，对算力尤其是英伟达GPU的巨额投入是不可或缺的。英伟达曾透露，2023财年数据中心业务有40%的收入来自超大规模数据中心与云服务商。
但现在，云计算厂商又多了一门新生意。
近期，有“混合云第一股”之称的云厂商青云科技推出了两款新的云产品——AI算力调度平台与AI算力云。AI算力调度平台是一款软件产品，它介于底层的资源层与上层的模型层之间，通过整合不同来源、类型和架构的算力资源，实现统一调度与运营，为用户提供按需获取和调度的服务；AI算力云，就是以青云为主来运营的AI算力服务。
这两款AI算力产品与服务针对的是算力中心的短期建设与中长期运营的需求。青云科技总裁林源表示，今天中国云计算市场处在算力建设阶段，大量的数据中心如雨后春笋般出现，这些建设者有地方政府、国资央企、地方AI集成商等。对于建设者而言，成本与技术的挑战都很大，比如一台最新的一台英伟达服务器高达200万元。如此大的投资，怎么建？建成之后如何运营，如何赚钱？这些问题都需要有人来解决。
青云科技的AI算力调度平台已经成功服务于国家超算济南中心。济南超算中心是一个多元计算中心，对外提供1000P算力、300PB存储，算力类型包括HPC超算，主要服务于山东省的高校；以CPU为主的通用算力，主要服务于传统的政务云、企业数字化应用；以GPU为主的智算，主要服务于智慧城市，以及正在爆发的AI需求。
济南超算中心的建设覆盖了几乎所有产业链上下游公司，但青云科技为其独家提供了算力调度平台，至今已经运营了3年。济南超算中心目前已经盈利。
对于AI算力云服务，不同于大厂选择重金投入GPU来获取稀缺的算力资源，青云科技采用了“轻资产”运营，以生态合作的方式共同运营AI算力。
以济南超算中心为例，建成之后不仅服务于当地企业，也会服务于全国其他地区的企业。当青云科技的客户有算力需求，青云科技可以通过直接调度济南超算的算力向客户提供AI算力资源。因此，青云科技既是济南超算的供应商，也是其渠道商。
这样的案例不在少数。青云科技已经与北京、宁夏、河南、湖北、四川等地区的算力中心建立起合作关系。
在2023年半年报中，青云科技披露AI算力服务的收入超2000万元。林源表示，未来AI算力产品与服务将会成为青云科技营收的主力。
过去十年中国云计算市场一共经历了三次比较大的市场机会。第一次是数字化，移动数字化催生了公有云，产业数字化催生了私有云；第二次是信创与国产替代。而当前爆发的生成式AI，就是第三次大机会。
林源认为，2023年由GPU驱动的智算，正如十年前的2013年由CPU驱动的通用云计算。而这一次的市场规模，要比过去大10倍、甚至100倍。
近期，「甲子光年」等媒体采访了青云科技总裁林源，青云科技产品经理苗慧。以下是专访实录，略经删改：
与大厂定位不同
问：青云的算力调度产品有哪些特色？
苗慧：简单做几个举例。第一，青云针对上百台机器的大集群，研发了更加优化的调度算法。比如在调度的链路标签上，尽可能做到调度同一个交换机，减少数据的损耗。第二，在应用环境上，青云应用了K8s和Slurm两种调度平台同时为客户服务，是完全集成好的。在颗粒度和运维传统机器方面，也会有更多的优化。
问：大厂、运营商、私有云厂商也有软件能力，为什么说青云的AI算力调度运营是青云科技的优势？
林源：首先，私有云厂商想做，需要补齐十几年公有云运营的经验。第二，大厂的定位一定是发展自己的云，而不是支持别人去做云，或者说支持第三方做云只是他的一个项目而已，他的主力在自己的云产品与服务。
苗慧：比如对于国家超算的人员配置，根本没有研发这个岗位，全都是运维人员。用户通过青云AI算力调度平台，申请10台机器，5分钟内就能得到。否则，运维人员需要两个人部署三天，这就是更多的投入。
问：英伟达今年推了一个AI云产品叫DGX Cloud，青云的产品和英伟达DGX Cloud在定位上有没有相似？
苗慧：DGX-Cloud还是基于硬件。英伟达在今年发布了24台机器的整机，巨大的机器上云一定会有优势。但是DGX Cloud不在中国区运营。从资源层和运营层都是其自身的。而青云的算力调度产品不仅自己的公有云能用，还能给到任何一家算力中心。
林源：英伟达DGX Cloud还是单一算力，肯定以GPU为主。站在英伟达的角度，他服务于大模型的训练、推理，定位就是主面对AI的场景，以及卖GPU卡。而青云科技根据中国市场国情，需要向下兼容，不同的客户需要的芯片算力种类不同，既有GPU，也有CPU、超算。比如我们跟英特尔9系列做适配，一个芯片2T内存，在推理场景比英伟达还要好一些。青云的算力调度平台，针对的是多元算力。
问：很多大模型厂商会选择自己买卡，这类厂商对于青云科技的AI算力云还有需求吗？
林源：大模型厂商自己的规划中，有相对固定的部分，他会更愿意买卡，因为现金充裕，会更加可控，这部分跟青云确实没太大关系。但在模型训练阶段、项目落地阶段，有很多弹性需求，比如他需要训练行业模型，同时希望跟一场算力云厂商合作提供MaaS的服务。大模型公司一定会买一部分，自建一部分。
“轻资产”提供AI算力
问：青云自身在算力上的投入是怎样的？
林源：GPU不太一样，青云不会跟云大厂拼投资，而是以相对“轻资产”的方式与别人一起运营AI算力云。青云是联合运营方，投资的是技术与产品，但不会花1个亿买几百张卡、几百台服务器。重资产不是青云的价值所在。
问：那谁来做算力层面的投入？
林源：目前来看，算力层面上的投资建设者主要有以下几种。第一种是地方国企和地方央企，例如能源公司，他们有强烈的兴趣将电力转变成算力。第二种是地方政府，他们需要新的工具来促进产业聚集，提升GDP，有些直接进行投资，有些与央企或银行合作。第三种是大模型公司、AI芯片公司等，他们在各地都参与建立了算力中心，但缺乏标准平台，他们也想销售他们的硬件或整合解决方案，通常更愿意与独立的供应商合作。我们之间互为渠道伙伴，青云协助他们进行计算资源调度，并一起提供AI计算资源云服务。
以济南超算为例，济南超算会基于他投资的算力直接卖给他的客户，青云也会出售给青云的客户，青云既是他的供应商，也是他的渠道商。未来所有的本地数据中心建设都会面临这个问题，当地企业会消费一部分，剩余部分他会希望有人帮他消耗。AI算力云与算力调度中心是青云的同构产品，可以进行系统级的产品对接。
问：除了和济南超算有合作外，还有其他的合作方吗？
林源：跟北京、宁夏、河南、湖北、四川等地区有合作。北京是以高校为主，宁夏是地域性的算力投资建设者，四川、湖北是能源公司，河南是地方政府。还有一些小城市，主要是一些AI合作伙伴，对接当地的算力中心后，用青云的调度平台做赋能。
问：青云自己提供云服务和青云给甲方提供算力调度服务，会成为一种竞合的关系吗？
林源：我们先看下市场现状，为什么会有那么多供应商和地区云、国资云、地方私有云平台呢？这是中国的市场形态决定的，每个人都有所属的客户和资源。AI来了之后，市场会不一样吗？我觉得不会那么快改变。
问：目前市场上算力资源不够，怎么办？
林源：算力不够的核心是GPU芯片的供货问题，不在于我们。用户一般是签完合同后等着我们的算力供应，所有厂商都面临相同的问题。但是不同厂商的解法不一样，大厂是靠钱买，青云的方式是与合作伙伴一起。青云的核心是调度平台，但不妨碍青云一起给客户提供AI算力云。
问：在青云开放同盟中，有哪些厂商？青云处于什么地位？
林源：可以分为技术生态和商业生态。技术生态的第一层是GPU、CPU等异构芯片；第二层是模型生态（MaaS），包括主流的商业大模型、开源大模型。在芯片层跟模型层之间，就是算力调度层。算力调度层不仅靠青云，也有很多厂商在做模型的加速和模型的驱动。技术生态还有一环，就是行业ISV。
商业生态，包括我们说的智算中心建设方，以及天然就能帮你售卖的合作伙伴。
问：在AI时代，大家合作的意愿会比以前更强吗？在巨大的市场红利面前，为什么会愿意收益共享？
林源：先谈主观看法，我认为有必要这么做，大家就应该各司其职、合作共赢。现在持这种想法的不只青云一家。哪怕是客户，也不希望一家独大，不希望被一家厂商绑定。他希望在每一个细分领域找到最优秀的人，为他提供整体解决方案。这是一个正常的、合理的商业模式。
第二点是客观。一家企业很难从底层资源到上层应用，自己把做有事情做好，AI时代这会比过去更难。现在的经济环境，要核算投入产出比，需要成为所有行业的专家，才能“单打独斗”，这是一个客观的挑战。
问：AI会给现有的云厂商格局带来一些什么样的变化？青云如何定位自己未来的位置？
林源：AI一定会对于现在的云厂商带来变化。第一，对于底层技术的需求，以及对于合作的模式，都在发生变化。
第二，现在所有人都在同一起跑线上。我判断会有一些新晋做AI Cloud的公司进入市场。传统的IDC已经不适合GPU运行，因为能耗、设计都不一样，传统IDC面临改造升级。
第三，有些云厂商自己也做大模型，青云科技不做，而是深耕AI算力调度平台。面对新的AI应用需求，大家需要很多技术积累、技术迭代，这特别像2013年的云时代。
在资本侧，确实可以自己投资建设，但现在AI不缺投资者与建设者，缺的是运营平台。资本会有影响，但不会像以前那么大。
总结来说，大厂在技术与资本层面并没有明显的优势。我们为什么拥抱AI，因为AI是唯一的新生市场，是增量市场。2017年之前，大家不会考虑增量市场的问题，但之后客户应用在饱和，越来越多的云厂商冒出来，这时候大厂靠自己的品牌以及价格优势在公有云市场上来抢夺机会。现在大家忙的不是竞争，而是在AI时代如何为客户更好地服务，解决算力问题。
AI会成为未来营收主力
问：青云科技的半年报显示，今年上半年AI算力服务的收入有2000多万元。青云的算力产品与服务，未来可以带来多大的营收？有哪些期待？
林源：营收以公开的财报口径。但基本上有这样一个趋势：AI算力现在更多以训练为主，之后我们希望它进入推理阶段。训练的增速是可以期待的，2023年以GPU为主的算力云，就跟2013年以CPU为主的云一模一样。2013-2017这几年，所有云厂商都是100%的增长。
问：AI算力是一个很大的市场，但AI算力调度是否只是其中一小部分市场？
林源：我们看的是两块，第一块AI算力调度本身，这有点像原来传统交付模式的生意。第二块是AI算力云，它既有产品的部分，也有服务的部分。这一部分未来十年的市场空间更大，我觉得是10倍、100倍的增长，而青云科技至少会比上一阶段做到的规模更大。
问：青云现在的营收主力还是私有云，未来AI算力调度会成为营收的主力吗？
林源：我觉得它一定会成为主要的营收，但是它需要点时间。过去青云最早做数字化、做信创业务，尤其过去两年信创占私有云很大一部分，这不是青云决定的，而是市场决定的。之后所有的客户都会往AI迁移，不管是传统客户还是互联网客户，生意模式与运营模式都会由AI驱动。如果不做AI，真的会落后。所以，它一定会成为主营的业务。
问：在AI算力服务这一块，客户需求比较旺盛的主要集中在哪几个领域？
苗慧：主要就是训练。现在大模型作为技术基础，在上层面向不同的行业。只要能标准化的，都在大规模地做模型的训练，然后生产出自己的小模型。在理解人类意图的时候，意图模型也随之更新。所以，如果我要做一个行业，大概要训练3~5个小模型，为这个行业提供服务。
问：青云算力调度平台是一个标准化平台吗？在行业的应用上有没有差别？
林源：青云对算力调度平台的定位就是“产品”，产品就是标准化的。在济南超算这一客户中，会有客制化的部分，但那是他要做的事情，不是青云要做的事情。青云的定位始终是一家软件产品公司，而不是一家项目公司。
问：青云现阶段更希望吸引什么样的行业，或者什么样的行业有更大的意愿采用这一产品？
苗慧：青云AI算力调度平台主要服务于超算中心、区域算力中心、区域电信、区域的一些合作伙伴，我们共同建设起那朵云，共同运营。
第二是青云公有云的AI算力云，主要服务于大模型的开发商。因为大模型开发商也在面向客户提供一些像金融领域的模型、交通领域的模型，它需要大规模的机器进行训练，青云还是面向于这种模型提供商比较多。
第三是青云计划今年年底或者明年，大规模的推理就会上云，因为大规模的训练研发工作会有一个阶段性的成果，推理服务会是之后相对重点的工作。
（来源：News快报）
