二流公司押AI應用，一流公司看「云」的信號

前兩天刷數據報告，看到一張圖——

是2025年上半年「中國AI云市場」的份額榜單。

數據挺突出：市場規模221.9億元，阿里云占了35.8%，排榜首，高于第二到第四名加起來的總和。

火山引擎14.8%，華為云13.1%，騰訊云7%，百度云6.1%。前五名加起來占了整個市場的75%。

這張圖讓我停了好久。

不是第一次知道阿里云做得大，但是在“AI云”這個定義被拉直、去掉了傳統NLP、CV等模糊口徑之后，還能拿到這么高的占比——說明阿里云在AI底層設施和服務上，開始有不可替代性了。

很多朋友可能對“AI云”這個詞還有點模糊。

和傳統云計算還不是一回事。

傳統云計算更多是算力托管、存儲租賃，解決的是企業從“有”到“用”的問題。

而AI云背后的更多需求，是大模型驅動的推理、訓練、微調，算力消耗規模和技術要求完全上了個臺階。

不是買幾塊GPU就能撐住的事情，得有穩定、彈性、分布式調度的能力，要能把千卡、萬卡級別的集群當作水電一樣穩定供給。

而這是阿里云的基本盤。

01. 給市場供水的“AI全棧云”

飛天集群，支撐起了大模型訓練的高密度算力調度。

十幾年在電商場景、千億級數據打磨出來的技術，別的廠商靠砸錢追趕，短期很難縮短這個差距。

榜單上的對比也很有意思。

阿里云的不同點在于，它是更徹底的“對外賦能”導向，服務企業客戶的基因更純粹。

換句話說，有的云廠商像是在給自己建水庫，阿里云則是在給市場供水。

這就引出另一個我想說的：今天AI云市場份額第一還不能決定基石，長遠講，更看誰先搭建出最完整的“AI全棧”。

“全棧”怎么理解呢？

看阿里云的設計，有三層架構的完整閉環：

• IaaS： 磐久AI服務器、CPFS文件存儲、高性能網絡HPN7.0、GPU容器算力……給企業提供最穩定安全的底層硬件與資源支撐。

• PaaS：人工智能平臺PAI、大數據計算MaxCompute、模型在線服務EAS，讓AI的開發、訓練、部署與管理不再復雜。

• MaaS：基礎大模型（通義千問&萬相）、百煉、無影AgentBay，向大眾提供“開箱即用”的大模型及服務。

聽著可能有點抽象，說幾個我接觸過的例子。

比如認識的一位二代朋友，家在福建，有個中型造鞋廠，十多年來經銷商網絡服務都主要靠人工坐席，效率低成本高。

去年他們接入了百煉平臺，把通義千問做了行業微調，幾周時間就訓練出了能回答產品參數、交付周期、售后政策的客服模型。

接入到官網和微信后，80%的客戶問題能被自動解答，客服人力成本下降了40%以上。

更重要的是，這種微調不需要他們有AI團隊，只要上傳文檔和歷史問答，就能生成行業專用模型。

還想起一個99年哥們，做的跨境電商公司在深圳，之前投廣告時，最大痛點是多語言素材生產跟不上。

他們是用通義大模型做了一個“智能廣告助手”，能根據不同國家的受眾習慣，快速生成多語言文案和創意圖片。

效果也是出奇地好，美國站點的廣告轉化率提升了20%，歐洲市場的點擊率也有明顯上升。

這類場景在跨境電商里很常見，但真正能支撐這種多語言、多模態生成的，一般的AI API還真不夠，得有背后有算力和模型的深度結合。

02. 三層架構與戰略系統

溯源到最底層，這些公司都是依托了阿里云的支撐。

類比海外，阿里云的三層架構，稍有點像「谷歌云+DeepMind+Gemini」的組合。

AWS算力強，但缺乏模型研發的自主閉環；Google Cloud有TPU和DeepMind，形成了計算和模型的內循環；微軟則是靠和OpenAI的綁定來補全短板。

阿里云走的是有點類似谷歌的路線，但又走出了一條「本土特色+全球差異市場」的路，能深度結合企業訴求。

既有基礎設施，又得有行業know how，再加上模型、數據、算法、應用的積累。

好比在政企、制造業、跨境電商這些場景里，阿里云就能同時給你算力、平臺和模型，而不是讓你自己拼湊生態。

這種全棧體系的優勢，中長期會被更加放大。

就像身邊很多中型企業，不管是講故事，還是業務戰略，還是創始人腦袋發熱，無一例外都要上AI。接下來只會更多。

但這些公司不可能自己建萬卡集群，也不大有能力自己養模型團隊。

它要的就是一個能落地的、一體化的解決方案：算力不用愁，模型能直接調用，行業需求有人懂。

這就是為什么阿里云的客戶復購率在AI云里顯著更高——

它提供的不是一堆零件一盤散沙，是把一整套流水線直接端上桌。

你可以質疑阿里云某些單點能力上可能不如AWS，但在AI云這件事上，它的護城河也是實打實的。

更關鍵的是，這種全棧體系本身就是戰略安全。

Anthropic近期的一些封禁措施，也讓我們看到自閉環的必然，尤其是在國內的AI創業者，有些根本上的東西，需要提前想好保障。

AI接下來，一定是模型+算力的深度綁定，如果只有模型沒有算力，你隨時可能被掐脖子；

而如果只有算力沒有模型，你永遠只能做別人的水電工。

阿里云在這件事上想得很明白：既要做算力的供應商，也要做模型的輸出方，更要把兩者打通。

做成一個系統工程，和更宏大的國家戰略相匹配。

就很符合國務院之前發布的里《“人工智能+”行動意見》對于云計算、對模型、對AI產業融合等等的頂層設計。

單點突破、應用創新，這些可以交給我們創業團隊，有所依托我們也能跑得更快、更輕盈。

03. 新生產力的源頭？

這兩天群里還有朋友問，阿里云的第一能保持多久？我覺得看兩點。

第一是，它能不能繼續保持在算力層的壓倒性優勢，這決定了它是不是“底層唯一解”。

第二是，它的模型生態能不能形成真正的產業網絡效應，而不是停留在幾個demo和發布會。

就目前的趨勢來看，它的迭代比別家快，客戶反饋也比較正面，這大概就是榜單背后更值得注意的信號。

這樣看，AI云完全不是一門生意那么簡單。

它更像是新時代的“蒸汽機”，是新生產力的源頭。

誰掌握它，誰就在新的產業革命里占了先手。

阿里云今天的數據表現，也是面鏡子，照出了中國AI產業的基本面：我們至少在基礎設施層面，沒有被落下。

接下來拼的是耐力，是生態，是能不能把這條護城河越挖越深。

這也是為什么我看到那張榜單，會覺得有點震撼——

有一張更大的生態科技產業地圖，已經展開了，而且是世界范圍內的，就是我們90后一代人的大運勢。

Omdia預測，2025年到2030年，中國AI云市場復合年增長率（CAGR）為26.8%。

未來AI云的增長將由多Agents合作、上下文工程、AI安全、大規模API調用等驅動。

MaaS層預計增長最快，復合年增長率將超72%，2030年將達177億元規模。

04. 從阿里云，到全球云

過去十年，全球云市場的格局基本穩定：

AWS、Azure、Google Cloud 穩居第三。這三家合計占據了超過 60% 的全球公有云市場份額。

在它們的增長曲線里，一個明顯的拐點出現在2022-2023 年——

生成式 AI 的爆發，把云和 AI 的關系徹底綁定在一起。

如果說之前的云計算還是“像水電一樣的基礎設施”，那現在 AI 已經讓云成了智能的底座。

大模型需要 GPU 集群訓練，推理需要彈性算力支撐，微調和部署需要平臺化服務。

這些環節只有云廠商能規模化承擔。

所以全球云巨頭幾乎無一例外地把 AI 放在戰略中心。

AWS 在 2023 年推出了 Bedrock，把 Anthropic、Cohere、Stability 等模型放進自家云平臺，用 API 的方式交付企業用戶，甚至在 2024 年開始嘗試“模型即商品”的分層定價。

Azure 借助 OpenAI，直接把 GPT-4 和后續的模型綁定到自家云，靠獨家合作收割了全球大量企業客戶。

Google Cloud 的策略更學術，依托 DeepMind 和 Google Research，把自研模型和 Vertex AI 平臺打通，逐漸形成差異化優勢。

可以看到，全球云市場的競爭已經不再是單純的“誰的算力更便宜”，而是演變為“誰能提供最強的 AI 全棧能力”。

過去IaaS是護城河，現在 MaaS正在成為新的核心戰場，各個細分局部戰役又相互影響共同作用，直至形成新的科技版圖……

05. AI云生態，交織影響的產業未來

再把視野聚焦回來，阿里云的選擇就很清晰：

一是堅持自研通義大模型，并開放給客戶，形成模型層面的自主可控；

二是繼續投入硬件和基礎設施，把 GPU 集群、存儲和網絡做到極致；

三是走全棧路線，不只賣算力，還要賣平臺、賣服務、賣生態。

換句話說，阿里云正在以一己之力，融合北美三大云廠商的傳統強項。

背后還有個更大的邏輯：未來的全球云市場，不會再是單純的“美三強”獨大，而是進入區域化多強競爭。

美國公司覆蓋北美，中國公司主導東亞和新興市場，中東、拉美等區域則諸侯林立。

AI 的加入讓這種區域化更明顯，因為大模型涉及數據主權、隱私合規、產業政策，不可能完全由北美巨頭壟斷。

在a16z crypto創始人Chris Dixon眼中，技術浪潮往往成對或三重出現，在今天，AI、Crypto、新硬件會幾乎同時爆發，相輔相成。

而來自紅杉的一種觀點是，AI驅動算力需求、云提供可擴展平臺、機器人和硬件實現物理世界新交互。

這三條線不僅會各自獨立迭代，還會形成新的閉環效應。

企業在選擇技術方案時，不能孤立看待 AI 模型或算力，而要考慮整個基礎設施生態和數據治理能力。

這又進一步說明了阿里云的“全棧AI”、“全棧云”的價值。

它不僅提供算力和模型，還在不斷完善生態，支持多方協作和微調應用，未來甚至可能延伸到可信計算和跨企業智能合約層面。

換句話說，全棧 AI 不只是性能優勢，更是產業網絡和制度性護城河。

06. 用得起，更創新

對企業來說，關心的不只是“買誰家的云”，而是“能不能用得起、能不能用得久、能不能保證安全和合規”。

對整個市場來說，AI 云已經不再是一個技術名詞，而是和金融體系、電力系統一樣的“命門級”設施。

這正是為什么，全球云巨頭都在爭相押注 AI，而阿里云在中國市場的領先，意義遠遠超出一個季度的市占率。

從長期趨勢看，AI、云、硬件/機器人、軟件應用的交織，正在也將長期催生新的產業模式和商業機會。

生成式 AI 的落地、全棧云平臺的服務能力，以及軟硬件的結合，可能成為企業數字化轉型的核心基礎設施。

掌握這種能力的企業，在未來十年的產業格局里，將擁有更高的戰略主動權。

而作為普通個人、小創業者，我們也有了條件站在巨人的肩膀上。

比起一些明星AI應用團隊，這兩年我也會推薦身邊朋友加入云或算力公司。

都將是極好的開始……