上班路上刷朋友圈，看到一篇标题直白的文章：阿里云拿下中国AI云市场第一。这并不令人意外，毕竟阿里云长期处于国内云计算头部位置。但细看数据后仍令人震惊——阿里云在AI云市场的份额已断层领先，超过第二至第四名总和。
为验证报告权威性，我查阅了相关资料，确认该数据来自Omdia研究机构，其研究方法较为客观可靠。
为什么是 AI 云？
这份报告聚焦的是“AI云”，而非传统意义上的云计算。这一变化反映了技术重心的演进。过去十多年，云计算经历了三个阶段：
第一阶段是基础设施上云。企业不再自建机房、采购服务器，而是通过虚拟化技术按需租用算力资源，实现成本优化与弹性扩展。
第二阶段是云原生时代（约2015年起）。以Docker和Kubernetes为代表的技术让应用真正“生于云、长于云”，提升了部署效率和系统稳定性。
第三阶段则是大模型驱动的AI云兴起。企业不再满足于稳定运行的应用，而是追求智能化升级——需要现成可用的大模型、一站式训练推理平台以及多模态处理能力。
AI云的核心在于：不只是提供算力，而是将智能能力打包成完整服务。从用户角度看，过去十年的演进路径清晰可见：从买硬件，到买环境，再到买智能。
阿里云为何能领跑？
在AI云竞争中，阿里云之所以占据绝对优势，关键在于其广泛的服务覆盖和技术生态支撑。
数据显示，中国超过一半的大模型公司选择阿里云作为底层平台，包括Kimi、百川智能、智谱AI、vivo及复旦大学等机构在内，均在其平台上进行模型训练。
加上阿里自研的通义系列大模型，可以说中国大模型生态的“半壁江山”已构建于阿里云之上。
三层架构：AI云的能力基石
行业通常将AI云划分为三层结构，如同一栋建筑的地基、脚手架与装修，层层递进：
IaaS：基础设施层（地基）
提供GPU算力、存储、网络等基础资源。阿里云通过灵骏AI训练集群、弹性GPU实例、高性能存储CPFS和网络HPN7.0，构建稳定高效的底层支撑体系，确保大规模模型训练的性能与可靠性。
PaaS：开发平台层（脚手架）
涵盖人工智能平台PAI、大数据计算MaxCompute、推理服务EAS等工具，支持主流AI框架，用户可通过可视化界面完成数据处理、模型训练与部署，显著降低研发门槛。
MaaS：模型服务层（装修）
以百炼平台为代表的MaaS服务，集成通义、DeepSeek、Kimi等大模型，提供开箱即用的API接口和RAG能力，帮助企业快速构建AI应用，无需从零开始训练模型。
全栈AI的价值：打造智能流水线
阿里云的竞争力源于其全栈布局——IaaS、PaaS、MaaS三者打通，形成端到端的AI能力链条。
数据可在云端完成清洗、训练、部署全流程，一键转化为可调用的服务接口，避免跨系统迁移和兼容问题。企业无需自行拼接组件，而是在一条成熟的生产线上高效组装AI功能。
统一的技术控制面还实现了权限、计费、监控、告警的贯通管理，大幅简化团队协作与成本控制。
相比早期“单点采购+自主整合”的模式，全栈AI云真正实现了“把复杂留给自己，把简单留给用户”，契合阿里巴巴“让天下没有难做的生意”的理念。
如今，AI云正成为新型基础设施，像电力一样让智能能力普惠化。阿里云正在将AI打造成千行百业可即取即用的“公共品”。
