AI时代的云计算，少数派繁荣

文 ｜ 巨潮Wave

，作者 | 谢泽锋，编辑｜杨旭然“AI时代最大的超级应用，就是以AI算力为核心的AI云平台。”阿里CEO吴泳铭在2027财年Q1业绩会上抛出这样的观点。他的逻辑是，长期看，企业大部分AI工作负载，包括大规模训练、大规模推理、定制化推理、企业Agent开发运营，都需要全栈式AI云平台支撑。

‌‌如果说，AI云是一座超级城市，那么训练、推理和Agent就是住在里面的“居民”。云基础设施越完善，越能吸引新客户，同时提升存量客户留存，形成正循环。过往，云给企业或个人带来的是干活的工具，如今，AI云交付的是“干活的能力”。

此前，云服务完成了由虚拟化带来的第一次革命，而在AI时代，它正经历第二次革命，从供给资源升级为输出智能。随着AI时代的到来，云服务格局也在重塑，企业之间的竞争维度从“规模和价格的比拼”彻底转向“综合智能力的角逐”，这对市场参与主体的技术能力和资本实力提出了极高要求。

一场深刻的云产业变革正在拉开帷幕，但有资格上桌的玩家寥寥无几。少数人的游戏没有云端加持，AI只是一场昂贵的焰火。2006年，亚马逊推出企业和个人都能用的云服务后，公有云在国内开启商业化实践。

然而自2017年起，阿里云和腾讯云将将价格战推向巅峰，直接导致传统CDN巨头网宿科技衰落。更有甚者，腾讯云曾以1分钱中标厦门政务云项目，高度同质化的IaaS市场，低价成为唯一的竞争手段。

图：厦门市政务外网云服务项目中标公告。（中国政府采购网截图）来到2026年之后，AI给云计算行业带来的颠覆可以用恍如隔世来形容。如今企业上云，第一个问题已经从“能便宜多少”，转到了“能不能跑得动我的模型”。

云的定位，从“IT的替代方案”变成了“AI的生产土壤”。黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”体系（能源、芯片、基础设施、模型、应用）中，云计算就是“基础设施层”的主要交付形态，同时也是五层中负责纵向整合的核心参与者。

如今，云玩家之间的竞争维度转向算力供给、模型性能、平台工程化能力、生态协同与行业落地等综合能力的较量，行业壁垒显著提高。而且，云计算厂商也开呈现“电+芯+模+云”综合体化，他们被迫向产业链上游延伸，需要成为自研芯片、自建电力设施、模型平台和云服务于一体的“全能”选手。

因此，云厂商厮杀成为名副其实的超级资本大战。巨头们的资本开支如同天文数字，北美五大云厂商2025年合计资本开支高达4115亿美元，2026年一致预期更是看至7739亿美元，2027年预计高达1.02万亿美元。

这种体量的投入，使得只有极少数玩家能够留在牌桌上。在国内，阿里巴巴计划在2026至2028年的三年内投入至少3800亿元用于云计算和AI基础设施建设，这一数字超过此前十年的总和。巨额资本弹药形成形成“垄断红利”，使得中小厂商在AI竞赛中望而却步，与头部的差距越拉越大。

2025年，中国AI云市场规模达‌684亿元‌，阿里、字节、百度、腾讯、天翼云位居前五。阿里云以‌38.1%‌份额领跑。但只有规模无法在AGI竞赛中立足，云厂商的全栈自研能力成了市场考验的关键。

只采购芯片，再大的算力集群也只是“纸面富贵”。因此，顶级云厂商都在拼命自研芯片。全球范围内，谷歌、微软、亚马逊、阿里、华为、百度都同时在云计算和AI芯片有所部署，而且一些厂商还自研大模型。

随着这些自研芯片规模化放量，云业务的毛利率将得到显著修复，这是单纯采购英伟达GPU的厂商无法比拟的优势。当前，“模型即服务”（MaaS）已成为继IaaS、PaaS、SaaS之后的全新服务层级，这构成了第四重商业模式的壁垒。

MaaS初期按Token消耗量收费，中国公有云大模型调用量在一年内爆发式增长近17倍，从2024年的114.2万亿飙升至2025年的1944万亿。随着AI Agent、Personal agent的风靡，计价单位将进一步演化到按“任务”或“业务结果”计费，云计算的经济边界迎来历史性重构。

双雄竞逐国内企业中，阿里云、腾讯云、天翼云、百度智能云四家厂商，分别代表着互联网平台型、生态场景型、国家战略型和技术深耕型的不同范式。其竞争力与特色，正沿着各自的基因与战略纵深展开。

作为中国云产业的探路者，阿里云是国内规模最大，也是全栈自研的领跑者，其战略布局类似于大洋彼岸的谷歌。无论在IaaS市场还是AI云这一增量赛道都独占鳌头，2025年阿里大模型训推公有云增速达116%，市场份额更是达到42.2%。

阿里的强势在于“大语言模型+芯片+云”的全栈投入，平头哥AI芯片真武已经在阿里云上大规模部署，自研AI超节点支撑超过2万亿参数大模型的高效推理，Qwen3.8性能排名重新逼近了Kimi K3、GLM 5.3等国内SOTA水平。

最新财季，AI&云业务收入增加的同时利润率也持续走高，阿里云整体和外部收入增速都为45%，其中，AI相关收入达124亿，同增超150%，占到板块总收入的近26%，利润率也站上双位数、接近12%。

吴泳铭在2026财年交流会上表示， AI ARR已突破80亿元，年底突破300亿元。“高利润率优势逐渐凸显，将是阿里未来收入健康、高质量的增长支柱。”3月份，阿里云还宣布部分AI计算产品涨价5%-34%，打破了云服务过往“只降不升”的行业惯例。

这反映了AI需求爆发导致Token调用量指数级增长，以及上游硬件涨价的共振，但更深层来看，是头部云厂商从规模成本竞争转向技术与价值驱动的定价权回归。这种“全栈AI能力”叠加“算力+大模型”双强厂商的禀赋，让阿里云依然是AI时代的最大受益者之一。

另一巨头腾讯云，仰仗的依然是无可比拟的生态优势。腾讯云在AI时代的竞争力，不在于云基础设施的规模对垒，而在于其独一无二的“C端生态×场景应用”的乘数效应。微信生态是AI算力的天然消化池，微信拥有庞大的14亿用户的生态厚度，极为丰富的多元内嵌业务，这些都为AI云提供了广袤的土壤。

在经历烧钱和瘦身后，马化腾在业绩会上确认，2025年云业务实现了规模化盈利，这在国内云厂商中尚属少数。腾讯云的打法是“不追求份额第一”，但专注场景应用。譬如，腾讯在AI办公场景独占鳌头。

AI办公智能体WorkBuddy月访问量2097万次（6月），位居第一，AI编程智能体CodeBuddy居前列。而且，Work Buddy付费用户的毛利率已经可以与腾讯云整体相媲美。

AI助手小微则聚焦微信内部生态的AI化重塑，刘炽平将其定位为微信生态迈入“AI时代”的关键载体，并以微信相对QQ的“10倍价值放大”类比这一跃迁的潜力。相比阿里、谷歌等企业，腾讯在大模型能力方面尚被市场担忧。

为此，腾讯马力全开，在二季度花掉528亿元（实际资本开支），还有一笔高达514亿的算力采购预付款，总计超千亿，按照这一趋势，全年CapEx可能冲到2000亿。目前，‌腾讯混元冲击SOTA是明确的战略优先级，内部的任务是“混元5要成为SOTA模型”‌。

错位竞争两大互联网巨头之外，天翼云、百度智能云也是目前AI云市场的重要玩家。中国电信天翼云可以看作是国家云队，肩负起信息安全的重要任务。它在政务、央国企、信创等赛道上构筑的壁垒，是互联网云厂商短期内难以复制的。

国资身份、网络资源、属地化服务与全栈国产化能力的深度融合，令天翼云担当起“国家基础设施”的使命。IDC数据显示，天翼云以26.1%的市场份额持续领跑中国政务公有云市场，且连续四年位列头名（2021—2024年）。

2025年下半年，天翼云杀进公有云IaaS前三，以12.1%的份额位居第二，将华为云、移动云等甩在身后。2026年上半年，天翼云收入达618亿元，同比增长7.8%。公司持续深化“五位一体”智能云体系建设，以Token(词元)为主线重塑经营发展模式，“息壤”算力平台总体算力已超过118.8EFLOPS，自有能力达到70.8EFLOPS。

天翼云以“国云+国芯+国模”构建差异化壁垒，紫金山服务器、紫金DPU、CTyunOS操作系统到TeleDB数据库，天翼云已打通软硬件全栈国产化矩阵。这一优势，使其在政企和信创场景中具备了区隔于互联网云厂商的差异化特色。

而且，作为大型运营商，其云服务具备“算网融合”的先天优势，遍布全国的属地化服务能力、网络体系与政企赛道壁垒，可深度绑定对安全性与合规性要求极高的客户。不过目前的政企市场增量空间收窄，在AI云市场，天翼云的份额与阿里等云厂商差距明显，能否补齐PaaS、SaaS层面短板，从“通算”迈入“智算”，是决定天翼云下一阶段竞争力的关键。

百度智能云则是AI原生派的“全栈自研”厂商。在传统公有云IaaS市场，它排不进第一梯队，但在AI云市场，它凭借全栈自研能力跻身前三。因此，它不是“最大的云”，但可能是“最AI的云”。

其构建了“芯-云-模-体”四层全栈，几乎是国内唯一，“芯（昆仑芯）—云（百度智能云）—模（文心大模型）—体（超级智能体）”四层架构。阿里有芯片和云，但模型层与多家开源模型共存，腾讯云依赖生态，但底层芯片要靠外采，百度是少数从芯片到应用全链路自研的玩家。

这一布局可解决传统云计算中芯片、框架、模型与应用层层割裂导致的效率损耗问题。沈抖将‌这种“指令集级别的原生对齐”，‌比喻为百度智能云在Agent（智能体）时代的‌“新全栈”‌技术架构。

落到工程上就是一句话，让模型懂芯片的长处，让云懂模型的形状，让Agent懂云的边界，四层共用同一套优化语言。这种原生对齐，才能将Token的计算效率做到极致。在AI公有云服务这一核心赛道，百度智能云是长期领跑者，更是大模型落地“中标之王”。

上半年，百度智能云在大模型项目披露中标金额达到13.86亿元，数倍于其他云厂商。今年第二季度，与AI相关的收入实现124 亿，已连续两季占比过半。AI云基础设施延续强劲势头，其中GPU云同比增长283%。

从昆仑芯到文心大模型的纵向整合，使百度能够实现可观的成本优势。昆仑芯P800已在3万卡集群上实现文心大模型5.1训练，并已将绝大多数推理任务迁移到自研芯片体系上。但百度的短板同样清晰，整体体量与生态厚度稍显不足，通用 IaaS 底子偏弱，传统云生态短板明显，传统公有云IaaS市场，未能进入前五。

从“AI云”到“综合最强云”的跨越，是百度智能云所需要面对的难题，甚至，这也是百度生态在AI时代再次繁荣的关键一问。写在最后AI时代，云已经不止是升级版的机房，也不会是算力的批发商。

它是黄仁勋口中的基础设施，也是吴泳铭严重的超级应用。可以说，几乎所有的AI应用成本由它决定，所有的智能化进度受它的交付能力约束。模型三月一迭代，芯片一年一更新，Agent 推理流量潮汐式暴涨，面对AI世界剧烈的不确定性，云是唯一的算力缓冲载体。

毫无疑问，未来一段时间将是中国云厂商烈火烹油、业态繁荣与发展焦虑共存的几年。更多精彩内容，关注钛媒体微信号（ID：taimeiti），或者下载钛媒体App