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近期，阿里巴巴发布了2023年Q3财报。其中，阿里云收入同比增长2%至276.48亿元，经调整EBITA利润从上个季度的3.87亿元，提升至14.09亿元，环比增幅达264%。
应该说，这份成绩单并不好看。对于云计算这样快速增长、潜力巨大的市场，营收规模和增速是第一位的。阿里云2%的增速的确有点让人失望，而且其增速甚至低于整个阿里巴巴集团的增速，这是有问题的。
再叠加阿里云近期发生多起严重的事故，的确是到了作出改变的时候了。
但是，有一点增强了笔者对阿里云的信心，那就是他们回归到了公有云的初心，而且强化了战略定力。某种程度上，阿里云就是中国公有云的“旗手”。但是，在最近这一两年，这个旗手并没有发挥他应有的作用。中国云计算市场有点被私有云、混合云带跑偏了，阿里云没有旗帜鲜明的站队公有云，甚至自己也在迷茫。
如果方向错了，那走得越远，错得越多。
坚定不移扛起公有云的大旗
现在，从种种迹象表明，阿里云在“回归”，回到到他们当初创立云计算的初心。
阿里巴巴在财报中表示：“我们通过减少利润率较低的项目制合约类收入，以持续提升收入质量。与此同时，本季度公共云产品及服务收入增长，带动盈利能力的优化。”
11月23日，阿里云宣布了新的组织架构，首次成立专门的公共云业务事业部，由刘伟光负责，向阿里云CEO吴泳铭汇报。并且，公共云业务事业部以规模优先、扩大市场占有率为目标。
此外，阿里云成立混合云业务事业部，李津负责，向吴泳铭汇报，私有云的研发和服务团队将一并纳入该事业部，提升专有云的产品化、标准化能力。值得注意的是，混合云业务事业部也强调了减少项目制的软硬件订单销售，并鼓励政企客户优先使用公共云。
只要方向对了，现在速度慢一点没有关系。
公有云的优势，已经被说烂了。在这里，我们有必要再来重温一下。
首先，公有云降低了组织的成本负担。与需要昂贵的初始投资和持续维护费用的私有云相比，公有云允许企业按需支付，避免了资源的浪费。这种灵活的付费模式对于希望优化开支的企业尤为有利。
其次，公有云的易于扩展性意味着企业可以快速适应市场的变化和增长需求。无论是扩大还是缩小服务规模，公有云都提供了无缝的调整能力。这种灵活性，对于那些需要快速反应市场动态的组织来说至关重要。
此外，公有云减轻了企业的维护负担。由云服务提供商负责维护和升级，企业可以将更多的精力和资源集中在核心业务上，而不是投入到IT基础设施的管理中。
还有，公有云提供的全球访问能力，确保了数据和应用的高可用性和快速访问，这对于跨地区运营的企业尤为重要。同时，公有云服务商通常具备更强的安全措施和合规标准，帮助企业更好地保护其数据和遵守法规。
公有云支持企业的数字化转型，提供了先进的技术和服务，促进创新和市场竞争力的提升。这些优势使得公有云成为企业IT策略的关键部分，帮助他们实现更高效、灵活和安全的运营模式。
还有一点很重要，随着大模型应用进入大规模商用阶段，如何提供这些强大的AI能力成为一个关键议题。目前，市场上出现了将小型AI模型私有化部署的趋势，这在某种程度上可能导致资源分散和效率降低。这种做法虽然看似提供了更多的控制和自定义能力，但实际上可能会削弱模型的性能和普遍适用性。
对此，坚持使用公有云来提供AI大模型服务是一个更为合理的选择。公有云平台能够提供所需的计算资源、存储空间和网络带宽，这对于运行大型AI模型至关重要。这种集中化的方法不仅提高了资源的利用效率，而且还能保证模型的更新和迭代更加及时，确保企业能够快速接入最新的AI技术和功能。
同时，公有云还能提供更广泛的数据访问，这有助于模型学习和优化，提高其智能化水平。最重要的是，公有云能够促进AI技术的民主化。通过降低成本和技术门槛，公有云使得更多的企业和开发者能够利用先进的AI模型，从而激发更广泛的创新和应用。
在这样的关键节点，阿里云这样的头部巨头，重新回归到公有云（公共云），对于整个云+AI市场的“拨乱反正”非常重要。
芯片，是阿里云需要迈过去的一个门槛
接下来，我们来讨论另外一个问题。云计算，本质上是做的算力的生意，而算力最原始的来源是芯片。现在，时候考虑云计算的芯片问题了。
11月16日晚间，阿里巴巴公布了一条消息：受美国芯片出口管制影响，阿里云将中止分拆上市的计划。
分拆上市，是阿里云的一个关键战略。现在停止分拆上市，说明美国芯片出口管制，对阿里云的影响已经很大，甚至是严重影响了阿里云的正常经营。
在整个云计算体系中，大致的链条是：底层由英特尔、AMD提供CPU芯片，英伟达提供GPU芯片，然后阿里云、腾讯云等云厂商，在此基础上构建计算集群，对外提供计算服务。
阿里云虽然也在推进自研芯片，但目前还不能摆脱对英特尔、英伟达的依赖。美国的芯片限制，相当于对阿里云的釜底抽薪。终于，该来的总会来的，跑不掉。
在可预期的未来，美国芯片限制政策只会加强，不会减弱。所以，阿里云的芯片困境，在短时间内很难得到解决。
留给阿里云的只有两条路：要么自研芯片，要么用华为芯片。
阿里在推进自研芯片，但目前进度不及预期，还不能成为一个合格的“备胎”，还不能实现对英特尔CPU、英伟达GPU的大规模替代。现在，已经火烧眉毛了，阿里云必须加快芯片自研的进度。
第二条路，就是用华为芯片。现在，在国内市场，华为的服务器芯片是进展最快的，而且现在华为已经解决了芯片制造的瓶颈问题。如果接下来持续提升技术能力，再爆一波产能，是有可能给阿里云、腾讯云、百度云等云厂商大规模出货的。
前不久，科大讯飞为华为GPU强势站台，称其媲美英伟达。之后不久，百度、360等也相继宣布大规模采购了华为芯片。这是一个积极的信号，说明华为芯片至少有了给其他云厂商做“备胎”的资格。
当然，要让阿里云大规模采购华为的服务器芯片，会存在严重的市场竞争问题。华为云是阿里云的竞争对手，将命脉交给对手，这是兵家大忌。就像小米不太可能用华为芯片和鸿蒙操作系统一样，阿里云也不太可能用华为的服务器芯片。
第三条道路
除了上面两个选择外，还有第三条道路：阿里云、腾讯云、百度云、京东云等多家云厂商联手，成立合资芯片公司，来研发服务器芯片。
无论是终端芯片还是云端芯片的研制，都是一个大工程，需要巨大的投入。单靠一个云厂商，即使能够研制出芯片，在商业上也不一定划算。
即使强如AWS、微软云、谷歌云，在云端芯片上，也没有摆脱对英特尔、英伟达的依赖。阿里云要靠自己，搞定芯片，其实难度非常大。
笔者认为，几家巨头联手，是最好的选择。如果单打独斗，大概率会失败。中国市场上，在芯片、操作系统领域，曾经出现过两个极端，一个极端是完全依赖美国厂商，当美国断供之后立马就“抓瞎”了；另一个极端，就是大家都自搞一套，最后效果也不好，比如OPPO的芯片部门就扛不住，最后失败了。近期，又爆出TCL的芯片子公司解散。
相比于单打独斗，大家报团取暖，成功的概率就大很多。
首先，几家联合起来，资本实力可以翻几倍。假如，阿里云一家只能拿出200亿来投入芯片研发，那阿里云+腾讯云+百度云+京东云+其他云厂商，可能拿出500亿甚至更多来投入芯片领域，更多的资本可能招聘更多的人才，可以坚持更久时间。
还有一个很重要的因素，就是服务器芯片研发出来了，出货量对于商业成败很关键。如果阿里云自研芯片，那其生产的芯片只有阿里云买单，但如果是一个联合体生产的芯片，那整个中国云计算市场都可以为其买单，市场规模要大几倍。足够的订单，才能让这个游戏继续玩下去。
需要指出的是，美国芯片限制，影响的不仅仅是阿里云一家。其实，腾讯云、百度云、火山引擎、京东云、天翼云、联通云等云厂商，其境况并不比阿里云好多少。试想一下，阿里云无法获得英伟达的高端GPU，腾讯云、百度云就能拿得到？
所以，除了阿里云外，中国其他云计算巨头，都有自研服务器芯片的需求。但如果每家都自研，几乎是不可能成功了。最后大概率会像OPPO的哲库一样，即使刚开始很热血，但在扛了一段时间后，大概率会向现实妥协。
笔者认为，如果腾讯云、百度云、火山引擎、京东云、天翼云、联通云等云厂商联手，设立一个芯片公司，并保持这个公司的独立运营，避免被某家公司控制，是有很大希望成功的。
文：一蓑烟雨 / 数据猿
