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持續兩天的2023騰訊全球數字生態大會在9月8號落幕了，在老板定調“AI是百年不遇的機會，因此不急于一時”過后，騰訊自研的通用大語言模型“混元”終于還是亮相了。

跟國內同行推出的競品相比，鵝廠的大模型節奏在常人眼里多少有點太沉得住氣了，比如據說隔壁的文心一言已經在從芯片到框架，從模型到應用方面經過了多輪優化。

不過很難說經過更多時間打磨但還沒實戰過的混元，能夠跟其他大模型在能力上有著差異化的優勢，盡管在官方舉例的一個邏輯推理場景里混元的表現超過了GPT3.5，處于跟GPT4一樣的水平。

當然，混元大模型的亮相對騰訊云來說仍然是個相當利好的因素。

在過去這大半年里，阿里云和百度云都把模型即服務(MaaS)當作敘事的核心，張勇和沈抖兩個人用略有差異的語言傳遞著相同的口號：所有行業都值得用大模型重做一遍。

在華為云憑借在政務市場的資源優勢對騰訊云實現彎道超車過后，騰訊在這幾年的聲量小了很多，這個轉變在馬化騰去年底那次著名的內部講話之前就已經發生了。

騰訊云自2020年開始不再單獨對外披露營收狀況，而是合并到了財報中的金融科技和企業服務(FBS)部分。在騰訊發布的最新二季報里，FBS部門的營收同比增長了15%，同時毛利率也達到了38.4%，是有記錄以來的最高值。

不過這部分業績增長的最大功臣并不在云計算業務，出力的大頭是以支付業務為核心的金融科技和視頻號。云計算部門的營收增長相當有限，官方的用詞是“modest growth”。

對外界而言，有關騰訊云的一個靈魂之問是，經歷了這么長時間的“可持續轉型”，騰訊的盈利時刻還有多遠。要知道百度云的市場份額是低于騰訊云的，而沈抖在去年五月輪崗上任過后，已經在今年一季度實現了盈利。

湯道生該著點急了。

01、托底下限取中庸

在中國信通院發布的《云計算白皮書(2023)》當中，阿里云、天翼云、移動云、華為云、騰訊云和聯通云分別占據中國公有云IaaS市場份額的前六名;而在公有云PaaS層面，騰訊云的份額則僅次于阿里和華為兩家，排在第三位。

所以一個客觀的情況是，雖然騰訊云整體營收在前兩年被華為云超過了，但騰訊云仍然是國內云計算市場里除三大運營商之外的Top玩家，并且跟華為云的差距也還算穩定。背靠著騰訊龐大的社交和游戲生態，只要騰訊還想做云計算這塊業務，這部分下限永遠都是有保障的。

然而下限有保障不代表業務能做到出色，甚至不排除有時候會因為有人托底而缺乏進取的動力。如果排除掉三大運營商，騰訊云大概是中國互聯網云廠商最缺乏特色的，從上到下透著一股中庸之道。

試想，提起阿里云，人們能想起馬云的遠見和王堅的隱忍，能想到阿里云研發的飛天因而給其投射上一層技術濾鏡。百度云這邊，雖然李彥宏最初關于云計算的論斷成了業界的談資，但人家死死抓住AI這面大旗，國內第一個搞出文心一言也算是不辱人設。華為云就不用說了，繼承了華為的狼性作風和政企領域的深厚基礎，因而才能快速后發先至。跟這些競爭對手相比，你似乎很難找到騰訊云的特色。

比如，談到騰訊云在大模型方面的技術優勢時，無論是官方的公眾號文章推送，還是財報電話會議上的PPT演示文稿，抑或是騰訊云內部高管對外的專訪，《新立場》注意到除了各家都會聊的一些軟硬件生態支持，騰訊云還著重強調了自研的向量數據庫。

從目前各家云廠商在營銷和PR方面的實踐看，騰訊云似乎是唯一拿這點出來強調宣傳的。

所謂向量數據庫，是近年來在傳統關系型數據庫(SQL)之外，衍生出來的非關系型(NoSQL)數據庫的一種。它將數據以向量形式存儲，可實現向量數據的相似度搜索、聚類、降維等操場。

跟傳統數據庫相比，向量數據庫能夠高效地處理大規模和高維的復雜數據，例如圖像、音頻和視頻等，因此廣泛應用在以圖搜圖、推薦引擎、聊天機器人等領域。

把原始的多模態數據轉換成向量實際就是壓縮的過程，這對于需要現在動不動就需要接收上萬億token預訓練語料的通用大模型來說非常重要。

舉個例子，人類在見到一個熟悉的對象時，大腦的思考過程是這樣的。首先，眼睛中的視桿細胞和視錐細胞會記錄下光感強度，然后把信號傳遞到大腦的視覺皮層。隨后皮層中數以百萬計的神經元被激活，當激活信號傳遞到顳葉時，大腦就會解釋成“我看到了某人”。所以，當大腦試圖理解信息時，真正解讀的是視覺皮層輸出的神經表示，而非進入到眼睛的原始圖像。

深度學習模型其實也是如此。盡管大模型是端到端的呈現形式，從文本輸入到文本輸出，但是模型實際接觸和學習的數據并不是文本本身，而是向量化的文本。因為文本本身直接作為數據的話，會因維度太高導致學習起來過于低效。而向量化的文本相當于對自然語言的壓縮和總結，會大大改善這個過程。

所以從技術背景上說，向量數據庫的確在大模型時代具有基礎作用。但問題是，這是否能成為騰訊云開展業務的差異化基礎。

實際上，在國內向量數據庫幾乎是所有做大模型研發的大廠標配，百度、阿里、科大訊飛這些公司都有自己的產品。同時還有一波創業公司在做這件事，無論是開源的Milvus還是閉源的Pinecone，并且在benchmark上還普遍比大廠表現更好。

2018年，當騰訊大張旗鼓向2B方向轉型的時候，騰訊云這塊業務是先鋒。當時很多人質疑一直以來都是2C產品見長的騰訊沒有2B基因，馬化騰不信。后來到了2020年Q4，FBS對騰訊營收的貢獻首次與游戲持平，并在2021年四季度成為最大營收來源。

從這個角度看，似乎騰訊的2B戰略的確取得了成功。然而從FBS業務的構成看，撐起局面的最大功臣顯然是微信支付。即便騰訊籠統地把這塊劃到了2B里面，但支付業務的成績顯然應該歸功于微信作為社交工具的成功。倒是過去幾年透出中庸甚至平庸的騰訊云，作為真正的2B業務試金石，某種程度上表明了騰訊2B轉型面臨的挑戰。

02、湯道生不比沈抖難

相較于國外同行，國內的云計算廠商在賺錢這條路上走得非常艱難。

在這個問題上，行業的發展可以被大致分成兩個階段。大概在2020年之前，這些云廠商是主觀的不太想掙錢。從移動互聯網浪潮興起開始，國內的互聯網企業經歷了一波又一波的燒錢擴張，得到的經驗是燒錢最終不一定成功，但不燒錢一定立刻就死。

云計算行業保留了這種慣性，各大云企都有過花錢做慈善賠本賺吆喝的非理性行為，一分錢一元錢中標的案例不勝枚舉。后來隨著互聯網的用戶滲透達到頂峰，資本市場氛圍收緊，行業的整體基調很快轉向了業務可持續性上來。當然由于前些年的高強度內卷搞得太過，客戶的口味多少有點刁了，陡然間云廠商想掙錢并不容易。

阿里云這邊因為業務開展得最早，同時體量也最大，所以最早邁過盈虧平衡的門檻。根據阿里的財報，阿里云在2021財年Q3(自然年2020年Q4)實習了首次盈利：單季營收116.15億元人民幣，經調整EBITA盈利為2400萬元。隨后阿里云保持了上述趨勢，并在2022財年實現了年度扭虧。

不過需要注意的是，即便實現了穩定盈利，阿里云實際的變現水平仍然偏低，最近財年的經調整EBITA利潤只有14.22億元人民幣。除阿里云之外，國內其他云廠商無論體量大小，基本都仍在虧損。

最近一個成功扭虧的廠商是百度智能云，該業務已經連續兩個季度實現non-GAAP層面扭虧，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輪崗的名義被安排到負責智能云業務的，但正如《新立場》在此前文章中提到的，這種輪崗從性質上說有“發配”的意思。此前沈抖主導了手機百度的信息流轉型，推動移動生態事業群從搜信息拓展到搜服務，被李彥宏形容為“具有戰略視野，敢打硬仗、能打勝仗”。

而當時ChatGPT還沒冒頭，智能云雖然名義上是百度極其重要的前景業務，但錯過先發優勢后增長明顯乏力，沈抖去能做的事情十分有限。

然而到2023年5月，僅僅一年過后，百度發布2023Q1財報時，智能云業務就首次實現了季度盈利。在去年五月宣布輪崗安排的那封公開信里，李彥宏給沈抖的指示是“實現規模和健康度的量變到質變，為百度第二曲線的發展建立新的功勛”。

從實際效果看，沈抖證明當初他帶領手百成功轉型不是偶然。另外，就時間點而言，百度發布文心一言是在3月16號，所以沈抖在一季度的扭虧是沒有趕上任何大模型方面的紅利的。

而騰訊云這邊，從馬化騰本人的表態看，他對公司的云業務有著跟李彥宏類似的期待，只不過湯道生目前還沒做到沈抖的成績。湯道生負責騰訊的云計算業務有些年頭了，論根基比沈抖深多了。

騰訊2018年成立云與智慧產業事業群的時候他就是CEO，在2018年以前也掌管著騰訊的云計算業務。騰訊云的體量也比百度智能云要大，所以綜合來看湯道生這么多年還沒能帶領騰訊云扭虧沒有道理。

湯道生并不比沈抖難。

03、寫在最后

一個頗為有趣的細節是，馬化騰似乎要比李彥宏寬容得多。

在去年底那次著名的內部講話里，他說過去三年CSIG做了很多沖量的事情，追求做前端集成，追求大數字營收。但他同時也給湯道生找了臺階下，“湯道生之前并不想這樣做，但騰訊經常被市場份額和輿論的大勢裹挾，被迫做總包去拿市場份額”。

從這個角度說，騰訊云作為騰訊2B最關鍵的招牌，湯道生理應更加不負期待。