文｜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业绩会上如是定义。
其核心逻辑在于，长期来看，企业的大规模训练、推理及Agent开发运营，均需全栈式AI云平台支撑。若将AI云比作超级城市，训练、推理和Agent则是其中的“居民”。完善的基础设施不仅能吸引新客户，更能提升存量客户留存，形成正向循环。
过去，云提供的是“工具”；如今，AI云交付的是“能力”。云服务正经历从虚拟化到智能化的第二次革命，竞争维度也从单纯的规模与价格比拼，转向综合智能力的角逐。这场深刻的产业变革，对参与者的技术底蕴与资本实力提出了极高要求，唯有少数巨头具备入场资格。
少数人的游戏：资本与技术的壁垒高筑
没有云端加持，AI仅是昂贵的焰火。自2006年亚马逊开启公有云商业化以来，国内云市场曾经历激烈的价格战，甚至出现“1分钱中标”的极端案例。然而，进入2026年后，行业逻辑发生根本性逆转：企业上云的首要考量已从“成本节约”转变为“模型运行能力”，云的定位由“IT替代方案”升级为“AI生产土壤”。
在黄仁勋提出的AI“五层蛋糕”体系中，云计算作为基础设施层的核心交付形态，承担着纵向整合的关键角色。当前，云厂商已演变为集“电+芯+模+云”于一体的综合体，需向产业链上游延伸，成为涵盖自研芯片、电力设施、模型平台及云服务的全能选手。
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）
这是一场超级资本大战。北美五大云厂商2025年合计资本开支达4115亿美元，2026年预期增至7739亿美元，2027年预计突破1万亿美元。在国内，阿里巴巴计划2026至2028年投入至少3800亿元用于云和AI基建，超过过去十年总和。巨额投入形成的“垄断红利”，使得中小厂商难以企及，头部效应愈发显著。
2025年，中国AI云市场规模达684亿元，阿里云以38.1%的份额领跑。但仅靠规模不足以立足AGI竞赛，全栈自研能力成为关键。谷歌、微软、亚马逊以及国内的阿里、华为、百度等顶级厂商，均在加速布局自研芯片与大模型。随着自研芯片规模化应用，云业务毛利率将显著修复，构建起单纯采购GPU厂商无法比拟的成本优势。
此外，“模型即服务”（MaaS）构成了第四重商业模式壁垒。2025年中国公有云大模型调用量飙升至1944万亿Token，同比增长近17倍。未来，随着AI Agent普及，计价单位有望演化至按“任务”或“结果”计费，重构云计算的经济边界。
双雄竞逐：阿里腾讯的不同路径
在国内市场，阿里云、腾讯云、天翼云、百度智能云代表了不同的发展范式。其中，阿里与腾讯作为互联网双雄，展现出截然不同的竞争力。
阿里云：全栈自研的价值回归
作为国内云产业探路者，阿里云在IaaS及AI云增量赛道均占据主导地位。2025年，其大模型训推公有云增速达116%，市场份额增至42.2%。阿里的核心优势在于“大语言模型+芯片+云”的全栈投入：平头哥真武AI芯片大规模部署，自研超节点支撑万亿参数模型高效推理，通义千问系列性能逼近国内SOTA水平。
财务数据印证了其战略成效。最新财季，阿里云整体及外部收入增速均为45%，AI相关收入达124亿元，同比增幅超150%，占比近26%，利润率接近12%。吴泳铭透露，AI ARR已突破80亿元，年底有望突破300亿元，高利润率将成为阿里高质量增长的新支柱。
值得注意的是，阿里云部分AI计算产品价格上调5%-34%，打破了行业“只降不升”的惯例。这既反映了需求爆发与硬件成本上升的压力，更标志着头部厂商从规模竞争转向技术与价值驱动的定价权回归。
腾讯云：生态场景的乘数效应
腾讯云的竞争力源于其独一无二的“C端生态×场景应用”优势。微信14亿用户及其内嵌多元业务，为AI云提供了广阔的落地土壤。经历调整后的腾讯云已于2025年实现规模化盈利，其策略不追求份额第一，而聚焦场景应用。
在AI办公领域，腾讯表现突出。AI办公智能体WorkBuddy月访问量位居第一，AI编程智能体CodeBuddy亦名列前茅，且付费用户毛利率媲美腾讯云整体水平。AI助手“小微”则被视为微信生态AI化重塑的关键载体，潜力巨大。
针对市场对其大模型能力的担忧，腾讯正加大投入。二季度实际资本开支528亿元，另有514亿元算力采购预付款，全年CapEx预计可达2000亿元。内部明确将“混元5”打造为SOTA模型作为战略优先级，力求补齐底层技术短板。
错位竞争：国家云与AI原生派
除互联网巨头外，天翼云与百度智能云凭借差异化定位，在AI云市场占据重要席位。
天翼云：国家队的信创壁垒
中国电信天翼云肩负信息安全重任，在政务、央国企及信创赛道构筑了互联网厂商难以复制的壁垒。IDC数据显示，天翼云连续四年领跑中国政务公有云市场，2025年下半年更以12.1%的份额跻身公有云IaaS前三。
2026年上半年，天翼云收入618亿元，同比增长7.8%。通过深化“五位一体”智能云体系，其“息壤”算力平台总体算力超118.8 EFLOPS。依托“国云+国芯+国模”的全栈国产化矩阵（紫金山服务器、CTyunOS等），以及运营商天然的算网融合与属地化服务优势，天翼云深度绑定了高安全合规需求的政企客户。
然而，面对政企市场增量收窄的现状，天翼云需尽快补齐PaaS、SaaS层面短板，实现从“通算”向“智算”的跨越，以缩小与头部互联网云厂商在AI领域的差距。
百度智能云：最AI的云
百度智能云虽在传统IaaS市场未入前五，但在AI云市场凭借全栈自研能力跻身前三，被誉为“最AI的云”。其构建了国内唯一的“芯（昆仑芯）—云（百度智能云）—模（文心大模型）—体（超级智能体）”四层全栈架构。
相比阿里模型层的多源共存和腾讯芯片的外采依赖，百度实现了从芯片到应用的全链路自研。这种“指令集级别的原生对齐”，解决了传统云计算中各层级割裂导致的效率损耗，将Token计算效率极致化。上半年，百度智能云在大模型项目中标金额达13.86亿元，数倍于同行，堪称“中标之王”。
第二季度，百度AI相关收入124亿元，占比过半，GPU云同比增长283%。昆仑芯P800已在3万卡集群上支持文心大模型5.1训练，绝大多数推理任务迁移至自研芯片。但百度仍面临通用IaaS底子偏弱、生态厚度不足的挑战，如何从“AI云”跨越至“综合最强云”，是其未来发展的关键命题。
结语
AI时代，云已超越升级版的机房或算力批发商的角色，成为决定AI应用成本与智能化进度的核心基础设施。面对模型快速迭代、芯片更新及Agent流量潮汐式暴涨的不确定性，云是唯一的算力缓冲载体。
未来几年，中国云厂商将在业态繁荣与发展焦虑中并存，烈火烹油般的竞争将持续重塑行业格局。
