公有云巨頭的收入增長步伐正顯著放緩，這一趨勢可能還將持續(xù)。作為云市場領(lǐng)軍者的亞馬遜云科技（AWS），在2024年最后一個季度的收入增長僅為13%，相比第三季度的19%有所放緩。回顧全年，AWS總營收達(dá)到907.5億美元，同比增長13.4%，而2022年的增長率為29%，顯示出明顯的增速下滑。

微軟Azure和谷歌云同樣未能幸免。微軟Azure在2024年最后一個季度的收入增長為19%，低于上一季度的20%；谷歌云則實現(xiàn)了30%的增長，但同樣未達(dá)到市場預(yù)期。這些數(shù)據(jù)表明，即便是云市場的巨頭們，也面臨著增長的壓力。

盡管增速有所放緩，但AWS、Azure和谷歌云仍占據(jù)了全球云市場的67%份額。與此同時，IDC的數(shù)據(jù)顯示，中國的阿里云、騰訊云和華為云在2024年上半年云計算收入增長也未超過15%，顯示出全球云市場普遍的增長挑戰(zhàn)。

與收入增長放緩形成鮮明對比的是，云巨頭們在AI基礎(chǔ)設(shè)施上的投資卻在不斷增加。2024年，AWS投資了780億美元，微軟投資了760億美元，谷歌云則投資了530億美元，同比增幅高達(dá)38%。進入2025年，這一投資趨勢仍在繼續(xù)，微軟承諾在AI基礎(chǔ)設(shè)施上增加800億美元的投資，亞馬遜則計劃投入1000億美元，以抓住AI領(lǐng)域的“歷史性機遇”。谷歌云的母公司Alphabet也預(yù)計將在2025年投資約750億美元，用于構(gòu)建其人工智能產(chǎn)品。

然而，盡管云巨頭們在AI基礎(chǔ)設(shè)施上投入巨大，但短期內(nèi)的回報卻并不明顯。這使得投資者開始質(zhì)疑云服務(wù)商大規(guī)模AI投資的合理性。盡管如此，AI大模型仍然是推動云計算市場增長的重要因素。據(jù)Synergy Research Group的數(shù)據(jù)顯示，2024年云市場達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的3300億美元，同比增長顯著。

在全球云市場規(guī)模排名中，AWS、微軟Azure、谷歌云、阿里云和Oracle OCI位列前五。AWS仍然是全球市場份額的領(lǐng)導(dǎo)者，第四季度占據(jù)了30%的份額。Azure以21%的份額排名第二，谷歌云則以12%的份額排名第三。盡管AWS的市場份額略有下降，但其年收入仍然超過了1150億美元。

谷歌云在2024年第四季度實現(xiàn)了30%的同比增長，成為增長最快的云公司之一。而微軟的云業(yè)務(wù)則擁有最高的營業(yè)利潤，第四季度創(chuàng)造了108.5億美元的營業(yè)利潤，同比增長14%。這些數(shù)據(jù)顯示，盡管整體增長放緩，但云市場的競爭格局仍在不斷變化。

云巨頭們加大對AI基礎(chǔ)設(shè)施的投資，旨在滿足不斷增長的AI需求。然而，這也帶來了供需矛盾。持續(xù)的AI算力供應(yīng)受限，包括高端AI加速器如GPU的供應(yīng)緊張，以及電力供應(yīng)限制，都對云巨頭們擴展數(shù)據(jù)中心容量構(gòu)成了挑戰(zhàn)。在需求激增的情況下，三大云巨頭都面臨著產(chǎn)能限制的問題。

AI大模型對云計算市場的影響深遠(yuǎn)。它不僅推動了云計算市場規(guī)模的增加，還促使云計算從傳統(tǒng)的IaaS、PaaS、SaaS模式向MaaS（模型即服務(wù)）模式拓展。MaaS通過將人工智能算法模型及相關(guān)能力進行封裝，以服務(wù)的形式提供給用戶，降低了人工智能技術(shù)的使用門檻，并控制了應(yīng)用建設(shè)成本。

然而，AI工作負(fù)載的成本居高不下，構(gòu)建和維護AI模型的成本難以預(yù)測和控制。公有云服務(wù)商雖然擁有龐大的基礎(chǔ)設(shè)施來處理這些任務(wù)，但對許多企業(yè)來說，成本越來越不可持續(xù)。隨著企業(yè)從AI的實驗和訓(xùn)練階段進入生產(chǎn)規(guī)模推理階段，財務(wù)成本開始超過收益。

為了優(yōu)化云計算成本，云巨頭們紛紛推出新舉措。AWS重新啟動了“節(jié)儉架構(gòu)”計劃，旨在幫助企業(yè)優(yōu)化云計算成本并推動可持續(xù)發(fā)展。同時，AWS還提供多種靈活購買選項，如免費套餐、儲蓄計劃、預(yù)留實例等，以降低成本。阿里云和騰訊云也通過降價和優(yōu)惠活動來降低用戶使用云服務(wù)的成本。

盡管如此，企業(yè)用戶仍然面臨著控制云成本增加的挑戰(zhàn)。專家們建議，企業(yè)應(yīng)持續(xù)審查云服務(wù)的使用情況，確保云服務(wù)一直符合要求。同時，利用預(yù)留實例、部署存儲自動縮放、利用分析工具監(jiān)控使用情況等措施也是化解成本上升的重要途徑。

專業(yè)AI提供商和微云的出現(xiàn)正在進一步分散云市場。與通用云平臺相比，專注、專業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施可以為AI工作負(fù)載提供更好的性能和價值。微云作為一種云計算策略，將云計算與邊緣基礎(chǔ)設(shè)施融合在一起，提供了將服務(wù)器部署到任何位置的簡單方法，使計算資源更靠近最終用戶。

魚與熊掌不可兼得。在AI大模型算力需求與可用產(chǎn)能之間，云巨頭們正面臨著當(dāng)下投入與未來收益難以平衡的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。他們需要在滿足不斷增長的需求與優(yōu)化成本之間找到平衡點，以確保在激烈的市場競爭中保持領(lǐng)先地位。