AI 和雲原生是相輔相成、不可分割的。由于巨大的存儲和算力需求，大部分 AI 應用都需要雲端支持，大模型應用更是如此。如果說過去幾年雲原生已經在相當程度上影響了軟件産業，大模型熱潮更是意味著雲原生已經成爲開發者的標准選項。在雲端開發、部署、運營 AI 應用很快將成爲每一位開發者的標准技能和工作流。曆經 PC 和移動互聯網變革後，軟件産業又站在了新的曆史轉折點。

生成式AI，正在讓大家重新認識雲的價值。

麥肯錫數據顯示，降本增效方面，生成式AI可提升850個職業的2100個具體工作的生産效率，生産成本降低可以高達6.1-7.9萬億美元。

從企業層面上，它可以被用到16個業務部門的63個場景，解決具體的業務挑戰，爲企業帶來2.6-4.4萬億美元的價值。

從應用角度來看，基于生成式AI衍生出的各種應用開始逐步在各行業嘗試落地，包括藝術生成（如DeepArt、DeepDream等）、文本生成（如類似ChatGPT的聊天機器人和新聞生成器）、音樂生成，以及更複雜的任務，如視頻生成和虛擬現實環境生成。

而基于生成式AI的知識庫搜索、會議紀要、文本摘要、內容或代碼創建將生産效率提升至一個新的階段。

如果用冰山來比喻，露在海面上方的冰山一角就是基礎模型。而在冰山的底部，需要大量的基礎模型以外的服務來支撐，如加速芯片，數據庫，數據分析，數據安全服務等等。

從短期來看，雲計算與AI産業或大模型形成的是聯動關系，所有大模型都會長在雲上，以“雲”的方式提供服務。如果將其放在更遠的未來，它將會給雲計算市場的商業模式帶來深刻影響。

近日，全球領先的IT研究和咨詢公司、國際數據公司（IDC）聯合騰訊雲發布的“下一代雲”白皮書——《聚焦平台能力，支撐智能化業務發展》指出，2022-2027五年間中國公有雲市場年複合增長率將達到26.9%，其中PaaS（平台即服務）增速最快，爲30.5%，SaaS（軟件即服務）緊隨其後爲28.7%。當雲計算的基礎設施建設完成後，中國公有雲市場正在從資源驅動型延伸至技術和業務驅動。

生成式AI和大模型的快速發展，也在加速推動PaaS成爲下一代智能雲的核心能力——作爲承上啓下的中間層，PaaS層既要承擔IaaS層快速規模化擴張帶來的壓力，又要承載SaaS層軟件功能沉澱下來的可平台化能力，PaaS層將成爲幫助企業全方位構建和應用AI原生力的關鍵環節。

主要體現在以下三方面：在雲上獲得應用AI的能力、在雲上獲得AI加持的工具、在雲上實現以智能驅動的應用創新。

下一代雲將是按需適配企業智能化發展的“智能雲”，雲是AI落地和發展的土壤，AI也會助推雲平台發展。技術層面，企業需要借助智能架構和系統，加速智能設施應用落地；在業務層面，企業需要利用雲平台的資源管理能力，提高工作流程的自動化水平，實現智能運營；在生態層面，企業需要依賴下一代雲上的智能工具，提升産品開發效率和産業協同能力，實現智能創新。

顯然在經曆過去十多年的發展，當雲計算遇到人工智能，尤其這一波的大模型，進化中的雲計算正在變得更加智能。

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