当国内外云厂商纷纷在卷大模型，有一家企业却因中立定位赢得市场，以自身优势助力大模型行业发展，这家企业就是金山云。
大模型战火硝烟背后的“冷思考”
在过去一年多时间里，公有云大厂在全球范围内掀起了大模型应用开发潮，从最初的卷参数、卷文本长度，到之后的卷场景、卷应用、卷价格，似乎没给中小云厂商留有发展空间。面对激烈的市场竞争环境，以金山云为代表的云服务商，展现出了非凡的应变能力与战略远见。
▲金山云高级副总裁刘涛
“我们将严守中立定位，做大模型的助力者。” 金山云高级副总裁刘涛，在媒体采访中强调，选择这样一条路，是机缘巧合，也是深思熟虑的结果。
放眼市场，尽管大模型公司数量很多，中国已是百模大战，但未来很可能会变成十模，基础模型公司会越来越少。大浪淘沙过后，剩下来的将是一批优秀的大模型及AI应用公司，这些公司在大模型训练、智能算力等方面拥有广泛需求。此种背景下，金山云“大模型助力者”的定位，为其全力拥抱AI新机遇带来了优势。
事实上，金山云不仅有了对行业趋势的深刻洞察，还对自身实力进行了精准匹配。从2022年开始，金山云开始调整策略。一方面，凭借中立服务提供商的定位，金山云获取诸多客户信任，并在服务客户过程中积累了大量服务经验，逐渐获得独特的竞争优势；另一方面，通过技术壁垒的不断突破，为大模型及AI应用公司提供多元化服务，从而在高手林立的市场竞争中开辟出一条差异化发展之路。
事实证明，金山云当初的选择是正确的。尽管受大环境影响，公司业绩增速趋于平缓，但随着金山云市场策略的快速调整，前沿技术创新和客户口碑建设取得了显著成果。从今年上半年开始，金山云迎来业绩实现了逆势飞扬，其二季度财报显示，季度内营收达到18.9亿元，连续三个季度环比提升。其中人工智能收入增长至3.26亿元，占公有云收入的26%，环比翻倍。
智算服务不断增强的底气与根基
面对人工智能带来的智算发展浪潮，金山云积极投身于行业建设，围绕算力、平台、数据和模型，筑牢大模型发展所需要的技术底座。
在核心的算力支撑方面，金山云既有面向企业级的性能保障型云服务器X8，也有面向通用场景的第九代云服务器高效型SE9。同时，金山云还打造了较为完备的智能计算集群，能满足客户在智算场景的需求。其中，第九代云服务器高效型SE9是针对客户对效能和价格的双重需要而发布的，搭载英特尔®至强®6能效核处理器，最大套餐规格256核512G，全面支持企业级服务，客户可在享受效能的同时，收获更优质的产品和服务体验。
刘涛认为，提供算力服务不只是买卖机器的一个过程，其实是多种能力构成的一个“组合拳”。
首先，要能够满足客户庞大、复杂的算力需求，需要在算力部署上具备工程化的服务能力。
为了确保网络的稳定性，金山云从网路规划开始入手，重点解决集群和架构之间的互联互通问题。从成本优化和资源解耦的角度看，每家企业都不想被一家供应商的服务绑定。所以，金山云从一开始就采用RoCE融合以太网的方式部署网络，并提供可视化的运营。
金山云自研的RoCE网络监控平台提供集群端侧和网侧的基础信息与指标、网络故障感知和告警、主动排障能力；在GPU自动化运维插件方面，通过整合资源管理、硬件监控和Kubernetes调度能力，实现秒级故障感知、分钟级完成故障自愈动作，这又从运维层面为客户提供了便捷。
其次，拥有强大的大数据处理与数据存储能力。企业要训练大模型，就会涉及数据清洗、转换等数据处理问题。金山云整合星曜裸金属服务器EPC、大数据平台KMR和对象存储KS3推出了针对该场景的数据清洗解决方案，满足预训练数据集、微调数据集生成对于数据清洗的需求。数据清洗完，下一步就是数据存储。金山云对象存储KS3极速型最高可提供1Tbps/PB的兑付带宽，相较基于机械硬盘（HDD）的对象存储性能提升了上百倍，能为AIGC、存算分离、动漫渲染和高性能计算等场景提供强有力的存储解决方案。而从数据处理能力侧来看，金山云提供的是平台化服务能力。从数据的管理、清洗，到标注，金山云瀚海平台能够帮助用户更好地处理和利用数据，从而提高模型训练效果。
其三，在大模型开发和部署上，能够提供满足用户所有需求的一站式MaaS解决方案。金山云能够提供从底层IaaS供应，到中间PaaS能力，再到上层模型训练的全方位服务，满足客户的各种AI需求。同时，还能针对客户具体需求，提供定制化的AI解决方案，快速响应市场变化。
写在最后：
不难发现，金山云的智算服务在不断升级，尤其在大模型训练和算力服务方面，展现出强大的技术支撑实力和快速响应市场变化的能力。通过聚焦大客户、提升工程能力、优化技术等策略的调整，公司不仅提供了高效、稳定、全面的AI解决方案，更实现了整体业务的快速增长。从最早在公有云领域的同质化竞争中奋力追赶，到现在大模型助力者的华丽转身，是天时地利人和，也是“工匠精神”的精雕细琢与持续深耕，让金山云不断攻克市场与技术难题，彻底打破服务边界，为客户创造出更大价值。
