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在全球AI行业陷入迷茫的背景下，阿里云仍然开了一场“AI浓度爆表”的云栖大会。
越来越多的从业者、投资人对千篇一律的AI技术和大模型感到审美疲劳，他们更关心AI该如何赚钱。
今年的云栖大会上，在展示AI与产业相融合的商业化前景的同时，阿里云也要为陷入迷茫的AI行业加油打气。
ChatGPT引发的人工智能热潮被疯狂追捧一年多后，AI行业开始陷入迷茫。
距离OpenAI发布GPT-4已超过一年半，GPT-5还迟迟不见踪影，文生视频大模型Sora也没有全面开放。微软、英伟达的市值均较今年上半年的高点回落10%以上，资本市场开始对持续高投入所能产生的回报产生怀疑。
华尔街对冲基金Elliott Management提醒它的投资者，人工智能的许多应用可能永远不会具有成本效益，永远不会实际正常工作，它只会消耗太多能源，或者将被证明是不可信赖的。
在这样的背景下，阿里云仍然开了一场“AI浓度爆表”的云栖大会。
与去年云栖大会的相同之处在于，AI依旧是今年的主角，但配角悄然发生了变化：不再是理想、生态、技术，而是来自AI创业公司、新能源汽车、智能机器人等各行各业的从业者。他们穿梭在各个展厅，少了几分对技术的痴迷，多了一些对钱的焦虑。
与之相映射，在台上，阿里云分享着AI在实际场景中的应用，探讨商业化前景。
“过去22个月，AI发展的速度超过任何历史时期，但我们现在依然还处在AGI变革的早期阶段。”一向很少公开露面的阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭，在云栖大会上试图给行业送上一颗定心丸。
01 理想为现实让位
此次云栖大会设置了三个展馆，分别是1号“人工智能+”馆、2号“计算”馆，以及3号“前沿应用”馆。其中，前两个展馆均位于主会场旁边，而3号展馆需要在园区步行大约15分钟才能达到。
在台风“普拉桑”的影响下，9月19日云栖大会开幕当天，杭州一整天都在断断续续地下着大雨，这让参会者在各个场馆之间的通行极为不便。即便如此，距离最远的3号馆还是挤满了人。
“那些大模型展馆的东西都看腻了，想看看应用馆有什么新东西。”一位冒雨前来的参会者告诉雪豹财经社。
在形形色色的AI相关展会或论坛上，进门两块大屏已是标配，一个屏幕显示全球各个主要大模型的发布时间节点，另一个屏幕显示Scaling Law（尺度定律，指随着模型参数量、数据量的提升，性能也会不断提升）和如何迈向AGI（通用人工智能）。这次的云栖大会1号馆也不例外。
但对这些飘渺的理想和一连串大同小异的参数，AI从业者已经越来越不感冒。在此次云栖大会期间，雪豹财经社听到许多类似的观点：对千篇一律的AI技术和大模型感到审美疲劳。
越来越多的从业者、投资人开始关心，AI该如何赚钱。
在前沿应用馆里，人型机器人是人气最高的展台之一。一位现场工作人员告诉雪豹财经社，他被游客问到最多的问题，是未来的AI人型机器人有哪些商业化路径，什么时候可以实现商用甚至家用。
一位AI从业者告诉雪豹财经社，现在做AI产品，最关注的数据就是用户数和留存，“有人用，才有钱赚”。比起从零开发一款AI原生产品，选择已经拥有庞大用户基数的产品做AI创新，是ROI更高的选择。
在前沿应用展馆中参展的厂商也大多是这类品牌，包括特斯拉、小鹏汽车、高德地图、游戏公司米哈游，以及打着中国“游戏+AI”先行者旗号、展台上摆满脑白金礼盒的巨人网络。
在主会场的圆桌论坛上，月之暗面创始人杨植麟被主持人问到这样一个问题：最近很多投资人都在看DAU、留存率等指标，来决定是否投资一家公司，站在拥有AI技术背景的投资者角度，会看哪些指标来做投资决策？
杨植麟认为，DAU和留存率是重要的指标，此外还要参考产品本身是否有价值，以及产品所在的市场规模能否做大。
见AI就投的时代已经一去不返。
逛遍云栖大会的三个展馆，能明显感受到，这不是一场简单的AI秀场，而是一场AI与各行各业的融合大会。
吴泳铭在云栖大会的发言有个判断：“很多行业内人士可能一直在想，手机上有什么AI时代创新的超级App。但我们认为，AI最大的想象力绝对不是在手机屏幕上，AI最大的想象力是在通过渗透数字世界、接管数字世界，来改变物理世界，这才是AI最大的想象力。”
AI不能是仅仅停留在数字世界的概念和理想，而应该成为物理世界看得见、摸得着的产品。
对于AI从业者和投资人来说，投入能获得相应的回报，是长期发展的必要条件。而对于基础设施供应商阿里云来说，只有越来越多的行业、公司和创业者投入AI，它才能有更广阔的发展空间。
这才是双赢的局面。
02 阿里云希望AI不再迷茫
进入2024年下半年，曾经热捧AI的资本市场开始重新审视AI的商业化能力。
8月初，全球AI巨头微软发布Q2财报，一度因云业务增长不及预期和AI相关支出持续攀升，股价大跌7%，市值一夜蒸发2000亿美元。
一个月后，AI算力“军火库”英伟达一个交易日暴跌9.5%，市值蒸发近3000亿美元，相当于3个OpenAI的估值。华尔街多家投行在研报中表达了对于AI投资回报率的担忧。
引发本轮AI热潮的明星公司OpenAI，也在频繁跳票。如果没有近期发布的o1模型，这家AI领头羊在过去一年多时间里并没有发布明显超越GPT-4的下一代大模型。
此外，AI的商业化进展缓慢。从AI软件应用到AI硬件，时至今日依旧没有跑出一款现象级产品，甚至AI产品在营销侧的成本还在水涨船高。有媒体报道称，AI创业公司月之暗面在B站的获客成本高达30元/人。
一边是技术进步的缓慢，另一边是对AI变现能力的焦虑，整个行业开始陷入迷茫。
AI产品通常由三部分构成：最底层的算力层、模型层和应用层。阿里云主要定位于AI时代的算力基础设施。用的人越多，基础设施的价值就越大。
因此，在今年的云栖大会，阿里云在展示AI与产业相融合的商业化前景的同时，也要为陷入迷茫的AI行业加油打气。
吴泳铭在会上透露，新增算力市场上，超过50%的新需求由AI驱动产生，AI算力需求已经占据主流地位，且这一趋势还会持续扩大。“过去一年，阿里云投资新建了大量的AI算力，但还是远远不能满足客户的旺盛需求。”
除了投入真金白银来提升AI基础设施建设，阿里云还把算力和模型的调用价格一降再降，减少AI创业者的负担。
在云栖大会上，阿里云CTO周靖人发布了性能接近GPT-4o的开源大模型Qwen 2.5，拥有0.5B到72B参数规模的多个版本，并再次宣布大幅降价。Qwen系列主力模型降价85%，百万tokens价格降低至0.3元。
周靖人表示，这些动作会进一步刺激开发者和各行各业客户使用大模型的需求。
过去一年，阿里云进行过数轮降价。整个大模型市场也经历了长时间的价格战。字节跳动旗下云服务平台火山引擎、阿里云、百度智能云和腾讯云，先后把大模型推理算力价格下降了90%以上。
但阿里云在19日的大会上也表示，大模型降价主要是通过技术优化实现的，并不是在打价格战。
在刚刚过去的Q2，阿里云智能集团实现营收265亿元，同比增速提升至5.7%，同时经调整的EBITA利润率达到8.8%，大幅超出市场预期。
在财报电话会上，一位分析师问了这样一个问题：阿里云核心的公共云产品利润率到底可以达到什么水平？阿里管理层没有正面回答这个问题，但表示公共云产品会进行更持续的长期投入，并维持一个健康的利润率。
作为对比，海外公共云厂商亚马逊的AWS、微软的Azure，利润率在30%左右。
这也许是下一个阶段阿里云与AI行业面对的共同挑战：在规模做大之后，如何赚钱？如何赚到更多的钱？
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