作為國內知名的云計算服務提供商，金山云在2023年專注于兩個核心領域。首先是“夯實基礎”。云計算產品正在不斷發展、演進，云服務器從六代升級到了七代，操作系統內核也遷移到歐拉內核，EBS塊存儲發展到4.0版本，推出了ESSD極速云盤，還推出了新的負載均衡產品ALB，以及兩種核心存儲產品，KS3-E(性能型)和KS3-C(容量型)。
在夯實基礎之上，金山云“勇立潮頭”。隨著大模型技術的興起，金山云積極響應這一趨勢，提供符合行業和客戶需求的產品和技術，通過分布式云和混合云的形式，更好地為客戶提供算力服務。
在場景落地方面，金山云專注于三個關鍵領域。首先是MaaS互信推理專區方案，旨在打破模型供需方之間的壁壘。通過這個方案，不僅提升了數據共享的安全性，還極大地促進了合作伙伴間的信任和協作。“這標志著一個新時代的開始，一個數據和模型能夠自由流動、互相增益的時代。”錢一峰表示。第二個落地場景是為那些尋求更高安全性和專有服務的客戶提供了客戶專屬區。這項服務巧妙地結合了物理隔離的安全性和公有云的靈活性。第三個落地場景則是混合云服務，通過將用戶自建IDC與金山云平臺無縫連接，金山云為用戶提供了一個既包括私有資源又包括公共云資源的綜合網絡體驗。無論是裸金屬服務器、云服務器還是容器服務，金山云的混合云解決方案都能確保用戶獲得一致且高效的服務體驗。
大模型興起之后的升級
金山云公有云產品中心負責人孫曉表示，從大模型的產生到應用的落地，從行業的視角可以觀察到，參與者分為三個主要層次。首當其沖的是模型廠商，這一層次的公司直接由大模型技術的發展催生，涵蓋了提供大模型基礎平臺的企業以及專注于特定行業和場景優化的公司。
第二個層次是面向大模型的訓練、推理和實用化產生的平臺廠商。這一層包括專門提供訓練平臺和模型即服務(MaaS)推理平臺的公司，以及云廠商。其中，云廠商扮演了獨特的角色，他們不僅提供大規模的底層算力，還具備相對豐富的軟件能力，一些大型云廠商甚至推出了自研的大模型。
第三個層次則由傳統的基礎設施服務商和面向算力的網絡服務商組成，甚至催生出了超算中心服務商。這些公司共同構成了大模型的產生和應用落地的基礎架構，已經成為業界極具商業價值的市場。
當然，市場的各方參與者都面臨著自己的擔憂和挑戰。對于模型廠商而言，如何確保以文本文件形式存在的模型的安全是他們的主要關注點。應用廠商則更關注于數據的安全和隱私保護，尤其是在應用被終端用戶廣泛使用時。此外，隨著技術的發展，上層大模型廠商，多數為初創型公司，他們對于使用的基礎架構是否支持跨云遷移、是否能夠提供安全可靠的技術設施格外關注。
在這樣的背景下，技術圖譜的構建變得尤為重要。從傳統技術到硬件、網絡和數據中心，再到技術服務層，包括傳統的IaaS和PaaS以及算力網絡層，技術圖譜層次分明。金山云在這一圖譜中的定位十分明確，以其嚴守中立的立場，成為大模型服務的助力者。金山云不僅提供從訓練到推理的全流程云服務支撐，還希望通過技術上的可監測和可審計的能力，將這種中立的立場轉化為具體的技術優勢。
大模型企業面臨的一大挑戰是基礎設施成本的高昂，尤其是在北上廣等一線城市。然而，隨著國家算力網絡的建設和優化，從西北到北上廣的網絡延時已經降低到可以接受的10毫秒左右，這為大模型的推理場景使用提供了有力的支持。
為了進一步降低成本并提高效率，金山云開始探索如何構建自己的云算力網絡能力。據孫曉介紹，這一過程可以分為三個層次：首先是網絡的基礎層，關注網絡規模、帶寬和穩定性。在這一層，金山云開發了自研的服務方案如IB/RoCE，以及可靠的交付工具，確保數據傳輸的高效和穩定。其次是網側的優化，通過開發KDTP系統和在服務器端部署Agent，實現鏈路的探測能力，從而對網絡性能進行全面測試，確保服務的可靠交付。
在產品化升級方面，金山云不僅在云主機、云網絡、裸金屬、容器服務、云存儲和云數據庫等基礎服務上進行了優化，還推出了專注于大模型場景的解決方案，如MaaS(模型即服務)互信專區。去年發布的MaaS 1.0版本旨在解決大模型廠商和模型應用商之間的互信問題。隨著MaaS 2.0的正式發布，金山云將基于LangChain推理應用平臺的產品化，進一步通過可信鏡像方式解決模型上傳云端的加密使用問題，標志著在保障數據安全和便捷部署方面邁出了重要一步。
MaaS 2.0建立在金山云的IaaS和PaaS服務之上，支持云上LangChain的一鍵部署，并默認對接多個生態合作的商業大模型和開源大模型。此外，它支持包括BGE、Bert等在內的Embedding模型，能無縫對接金山云全托管向量數據庫Milvus，為企業開發者提供一個簡單易用、安全可信的一站式推理應用部署平臺。通過標準化的API接口和Web前端界面，MaaS 2.0實現了包括模型推理和知識庫搭建的RAG大模型場景應用，同時提供容器服務加密鏡像解決方案，確保模型在金山云容器服務中的安全運行。
這一系列措施不僅體現了金山云在降低成本、提高效率方面的努力，也展示了在確保數據安全和便利用戶部署方面的創新。隨著這些技術和服務的推廣，大模型企業有望在保持競爭力的同時，更好地應對人工智能時代的挑戰。
金山云輕舟智問助力企業提效
金山云人工智能與大數據產品中心負責人徐寅斐表示，在人工智能和大模型的浪潮中，金山云正積極思考和定位自己如何利用這一技術浪潮，為企業客戶提供新的產品形態和服務。在這一過程中，金山云選擇了企業內部知識助手這一場景，開發了名為“金山云輕舟智問知識助手”的產品。這一選擇基于對企業內部需求的深刻理解，旨在通過簡單而基礎的問答對話框形式，解決企業日常運營中的知識查詢和管理問題。
據徐寅斐介紹，知識助手之所以被視為基礎，是因為其核心功能類似于現有的GPT等大模型技術，提供簡單的問答服務。然而，金山云看到了這一產品上限的巨大潛力。當知識助手的模型洞察能力、理解能力和推理能力被深度集成到企業內部流程中時，它能夠執行非常復雜的任務，如幫助企業法務審核合同并識別潛在風險。這表明，盡管起點基礎，但知識助手有能力成為企業內部運營的強大工具，支持從簡單到復雜的各類場景。
金山云進一步細化了目標客戶群體，專注于工時價值高的特定領域，如法律和金融等，同時確保所選場景與金山云現有業務線——如公共服務、金融和法律——相匹配。這種精準定位有助于金山云在這些領域內提供更專業、更高效的服務。
為滿足行業客戶的需求，金山云探索大模型時代企業賦能新機遇，圍繞企業級知識助手場景制定了“一三一四”產品全景規劃，即一套能力(金山云輕舟智問)、三個模型(行業語言模型、文本分片和Embedding模型)、一個平臺(金山云瀚海平臺)及四大功能(微調推理、數據加速、智能檢索和文檔智能)，圍繞生成式人工智能構建應用落地、模型訓練微調、平臺支撐的全棧能力。
繼續夯實基礎，做好大模型的助力者
展望未來，金山云將繼續夯實基礎，提升產品的易用性和實用性，確保用戶體驗的簡便和高效。金山云還將進一步加強其長板——混合云和分布式云，繼續探索新的形態和服務模式，以提供獨特的優勢和解決方案。在混合云方面，金山云將強化云上建設能力。包括為客戶提供專屬區域或專屬集群，使他們能夠保持獨立性的同時，享受云計算的規模紅利和靈活性。
同時，Serverless化也是金山云的重點。以往，Serverless主要局限于計算層面，但隨著存算分離場景的普及，已經擴展到PaaS層面。例如，MySQL已經實現了Serverless化。同時，金山云還在向量數據庫方面取得了進展，并推出了開源版本。在網絡方面，金山云將重點發展大規模的RoCE網絡，進一步加強網絡服務能力。
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