AI时代的云计算，少数派繁荣 - 开云真人
“在AI时代，最具影响力的超级应用，就是依托AI算力构建的AI云平台。”
阿里巴巴CEO吴泳铭在2027财年第一季度的财报电话会议上提出这一看法。他的判断依据是，从长远来看，企业绝大多数AI工作负载，涵盖大规模训练、大规模推理、定制化推理以及企业Agent的开发运营，都必须依赖全栈式的AI云平台来支撑。
如果将AI云比作一座超级都市，那么训练、推理和Agent就是其中的“常住人口”。云基础设施越完善，就越能吸引新用户，同时也能提高老用户的留存率，由此形成一个良性循环。
过去，云为企业或个人提供的是执行任务的工具，而现在，AI云交付的是“完成任务的能力”。此前，云服务通过虚拟化完成了第一次变革，如今在AI时代，它正经历第二次变革，从提供资源升级为输出智能。
随着AI时代的到来，云服务的市场格局也在发生重塑，企业间的竞争焦点已从“规模与价格的比拼”彻底转向“综合智能能力的较量”。这要求市场参与者具备极高的技术实力和资本实力。
一场深刻的云产业变革正在全面展开，但有资格参与这场竞争的玩家屈指可数。
01
极少数玩家的舞台
没有云计算的支撑，AI不过是一场昂贵的烟火表演。
2006年，亚马逊推出了面向企业和个人的云服务，随后公有云在国内开启了商业化进程。然而，从2017年开始，阿里云和腾讯云将价格战推向极致，这直接导致了传统CDN巨头网宿科技的衰退。
更有甚者，腾讯云曾以1分钱的价格中标厦门政务云项目。在高度同质化的IaaS市场，低价成为了唯一的竞争手段。
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）
进入2026年以后，AI给云计算行业带来的变革，用恍如隔世来形容毫不为过。
如今，企业上云时提出的第一个问题，已经从“能便宜多少”变成了“能不能跑得动我的模型”。云的定位也从“IT的替代方案”转变为“AI的生产土壤”。
在黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”体系（能源、芯片、基础设施、模型、应用）中，云计算是“基础设施层”的主要交付形式，同时也是五层结构中负责纵向整合的核心环节。
当前，云玩家之间的竞争维度已转向算力供给、模型性能、平台工程化能力、生态协同以及行业落地等综合能力的比拼，行业壁垒显著提高。
此外，云计算厂商也开始呈现出“电+芯+模+云”的综合体化趋势。它们被迫向产业链上游延伸，必须成为集自研芯片、自建电力设施、模型平台和云服务于一体的“全能”选手。
因此，云厂商之间的竞争已成为一场名副其实的超级资本大战。
巨头们的资本开支高得惊人。北美五大云厂商在2025年的资本开支合计高达4115亿美元，2026年的一致预期更是达到7739亿美元，而2027年预计将高达1.02万亿美元。
如此庞大的投入规模，使得只有极少数玩家能够留在牌桌上。在中国，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，这一数字超过了此前十年的总和。
巨额资本弹药形成了“垄断红利”，使得中小厂商在AI竞赛中望而却步，与头部厂商的差距越拉越大。
2025年，中国AI云市场规模达到684亿元，阿里、字节、百度、腾讯、天翼云位列前五。其中，阿里云以38.1%的份额领跑市场。
然而，仅有规模并不足以在AGI竞赛中立足，云厂商的全栈自研能力成为市场考验的关键。如果只是采购芯片，再大的算力集群也只是“纸面富贵”。因此，顶级云厂商都在全力自研芯片。
在全球范围内，谷歌、微软、亚马逊、阿里、华为、百度都在云计算和AI芯片领域有所布局，而且部分厂商还自研大模型。
随着这些自研芯片实现规模化放量，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和Personal agent的流行，计价单位将进一步演变为按“任务”或“业务结果”计费，云计算的经济边界正迎来历史性重构。
02
双雄对决
在国内企业中，阿里云、腾讯云、天翼云、百度智能云四家厂商，分别代表了互联网平台型、生态场景型、国家战略型和技术深耕型等不同范式。它们的竞争力与特色，正沿着各自的基因与战略纵深展开。
作为中国云产业的开拓者，阿里云是国内规模最大且全栈自研的领跑者，其战略布局类似于大洋彼岸的谷歌。无论是在IaaS市场还是AI云这一增量赛道，它都独占鳌头。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%。
阿里的优势在于“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的性能排名重新逼近了Kimi K3、GLM 5.3等国内SOTA水平。
在最新财季，AI与云业务收入增长的同时，利润率也持续走高。阿里云整体和外部收入增速均为45%，其中AI相关收入达124亿，同比增长超过150%，占板块总收入的近26%，利润率也达到双位数，接近12%。
吴泳铭在2026财年交流会上表示，AI ARR已突破80亿元，预计年底突破300亿元。“高利润率优势逐渐凸显，这将是阿里未来收入健康、高质量增长的支柱。”
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，但更深层次来看，这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，使阿里云依然是AI时代最大的受益者之一。
另一巨头腾讯云，依靠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14亿用户生态厚度，以及极为丰富的多元内嵌业务，这些都为AI云提供了广阔的土壤。
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。腾讯云的策略是“不追求份额第一”，但专注于场景应用。
例如，腾讯在AI办公场景独占鳌头。AI办公智能体WorkBuddy月访问量达2097万次（6月），位居第一，AI编程智能体CodeBuddy也位列前茅。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助手小微则聚焦于微信内部生态的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”来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仍令市场担忧。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，总计超过千亿。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”。
03
差异化竞争
两大互联网巨头之外，天翼云和百度智能云也是当前AI云市场的重要参与者。
中国电信天翼云可以被视为国家云的代表，肩负着信息安全的重要使命。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，使天翼云担当起“国家基础设施”的角色。
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，并且连续四年位列第一（2021—2024年）。2025年下半年，天翼云进入公有云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118.8 EFLOPS，自有能力达到70.8 EFLOPS。
天翼云以“国云+国芯+国模”构建差异化壁垒，从紫金山服务器、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别于互联网云厂商的差异化特色。
此外，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，目前政企市场的增量空间正在收窄。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层面的短板，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”。
它构建了“芯-云-模-体”四层全栈，几乎是国内唯一一家，即“芯（昆仑芯）—云（百度智能云）—模（文心大模型）—体（超级智能体）”的四层架构。
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，但底层芯片需要外采。百度是少数从芯片到应用全链路自研的玩家。
这一布局可以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。
落实到工程上就是一句话：让模型了解芯片的优势，让云了解模型的形态，让Agent了解云的边界，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，更是大模型落地领域的“中标之王”。上半年，百度智能云在大模型项目披露的中标金额达到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，已连续两个季度占比过半。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的训练，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，在传统公有云IaaS市场未能进入前五。从“AI云”到“综合最强云”的跨越，是百度智能云需要面对的难题，甚至也是百度生态在AI时代再次繁荣的关键问题。
04
结语
在AI时代，云已经不再只是升级版的机房，也不会是算力的批发商。
它是黄仁勋口中的基础设施，也是吴泳铭眼中的超级应用。可以说，几乎所有的AI应用成本都由它决定，所有的智能化进程都受它的交付能力制约。
模型每三个月迭代一次，芯片每年更新一次，Agent推理流量呈潮汐式暴涨。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并存的几年。
本文来自微信公众号“巨潮WAVE”，作者：谢泽锋，编辑：杨旭然，36氪经授权发布。