【潮汐商業(yè)評(píng)論/文】

當(dāng)AI遇到手機(jī)，豆包的無縫指令調(diào)度開始賦予手機(jī)終端不同的含義。

作為人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的云計(jì)算，AI與其相融同樣也在深刻地改變過去十來年的云的發(fā)展史。

“以前我們的客戶上云，考慮的就是數(shù)字化管理過程中，自己不再花時(shí)間配置服務(wù)器系統(tǒng)、裝開發(fā)軟件，或者不管數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和安全，廠家的云計(jì)算系統(tǒng)都給你部署好�，F(xiàn)在大模型時(shí)代，云可以調(diào)度的資源、算力更充分，像我們也可以更好去開發(fā)中小企業(yè)客戶尤其是創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，我想，這是AI云時(shí)代對(duì)我們做業(yè)務(wù)的人一個(gè)很大的改變�！敝貞c某云廠商的代理商談到。

這個(gè)觀點(diǎn)其實(shí)不算意外，2025年杭州云棲大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，阿里巴巴集團(tuán)CEO、阿里云智能集團(tuán)董事長兼CEO吳泳銘的發(fā)言打破了AI云行業(yè)此前“算力競(jìng)賽”的同質(zhì)化敘事：“AGI只是起點(diǎn)，能自我迭代、全面超越人類的超級(jí)人工智能（ASI）才是終極目標(biāo)。”伴隨這一判斷，他進(jìn)一步明確兩大核心定位，“大模型是下一代操作系統(tǒng)，超級(jí)AI云是下一代計(jì)算機(jī)”。

當(dāng)下，全球AI算力需求以兩三個(gè)月翻一番的速度爆發(fā)，千行百業(yè)從“嘗試AI”向“依賴AI”加速轉(zhuǎn)型，云計(jì)算的價(jià)值正從“通用算力供給”轉(zhuǎn)向“智能生產(chǎn)核心”。

在此背景下，2026財(cái)年第二季度阿里云季度營收398.24億元同比增長34%，其實(shí)不僅阿里云拋出了面向ASI的長期戰(zhàn)略，華為云、字節(jié)云等玩家也紛紛從算力架構(gòu)、應(yīng)用落地等維度破局，一場(chǎng)圍繞“下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)”的行業(yè)變革已悄然開啟。

只不過回過頭來看，過去，關(guān)于大模型市場(chǎng)火熱，幾乎演變成了馬拉松式的長跑，在起跑階段，投資人大多關(guān)注模型技術(shù)本身的突破，例如，算法有多先進(jìn)，硬件有多精密，訂單有多密集。

站在行業(yè)視角這個(gè)看法的確沒錯(cuò)。但如果眼光拉長，我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)，AI時(shí)代的云服務(wù)本質(zhì)是一段前半場(chǎng)技術(shù)、后半場(chǎng)落地的接力賽，所有產(chǎn)業(yè)也都是在這樣不斷的接力中逐漸完善的。

這個(gè)過程中真正決定成敗的，往往是深度應(yīng)用落地的“最后一公里”。

因?yàn)橛脩粼覆辉敢赓I單，體驗(yàn)好不好用，能不能形成商業(yè)閉環(huán)，決定了能否再次開啟下一階段的第一公里。

更直白來說，最后的勝者大概率是最懂用戶、最懂市場(chǎng)、最先把玩具賣出去的那一個(gè)。

01 AI云的產(chǎn)業(yè)紅利點(diǎn)來臨

隨著AI從“實(shí)驗(yàn)室技術(shù)”走向“產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施”，AI云行業(yè)正迎來需求、政策、技術(shù)三重紅利的疊加爆發(fā)期，而頭部廠商的布局差異，也讓這份紅利的落地路徑逐漸清晰。

從市場(chǎng)需求看，AI算力的“量級(jí)缺口”與“長期綁定”特征愈發(fā)顯著。

一方面，大模型訓(xùn)練與推理對(duì)算力的需求已邁入新的時(shí)代，中國500強(qiáng)企業(yè)中約70%已將生成式AI嵌入業(yè)務(wù)流程，46%的受訪企業(yè)表示將生成式AI規(guī)模化的應(yīng)用于業(yè)務(wù)流程改造中。

公開資料顯示，當(dāng)下中國企業(yè)級(jí)大模型的日均Token消耗量在2025年上半年達(dá)到了10.2萬億，較2024年下半年激增363%。

高盛還預(yù)測(cè)，中國云服務(wù)提供商（CSP）的資本支出在2025年第三季度將同比增長39%，為AI云收入的持續(xù)增長提供硬件基礎(chǔ)，側(cè)面反映客戶對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的需求十分旺盛。

另一方面，不同廠商的算力供給策略開始分化，例如，華為云通過CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)“算力池化”，將單卡推理性能提升至H20的數(shù)倍以上，未來華為CloudMatrix超節(jié)點(diǎn)規(guī)格將從384卡升級(jí)到8192卡，可實(shí)現(xiàn)50萬-100萬卡的超大集群，主打“高效算力供給”。字節(jié)云也依托短視頻、直播場(chǎng)景的天然優(yōu)勢(shì)，聚焦“碎片化推理需求”，為內(nèi)容生成類企業(yè)提供彈性算力支持。

政策與資本層面，全球范圍內(nèi)的“AI基建競(jìng)賽”已進(jìn)入白熱化階段，國內(nèi)“東數(shù)西算”工程持續(xù)推進(jìn)，全國一體化算力網(wǎng)已覆蓋多個(gè)樞紐節(jié)點(diǎn)，也為AI云基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域均衡布局提供政策支撐。

自然地，資本投入同樣激進(jìn)，海外微軟、谷歌、亞馬遜的AI相關(guān)資本開支連續(xù)三個(gè)季度上調(diào)，理論上，這種“政策+資本”的雙重驅(qū)動(dòng)，會(huì)為AI云行業(yè)搭建了堅(jiān)實(shí)的發(fā)展底座。

單純按照技術(shù)價(jià)值重構(gòu)角度看，AI云正從“基礎(chǔ)設(shè)施”升級(jí)為“產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新引擎”，催生萬億級(jí)市場(chǎng)空間。

過去，云計(jì)算的核心價(jià)值是把服務(wù)器、存儲(chǔ)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)硬件等基礎(chǔ)設(shè)施打包成服務(wù)，供給用戶租用，不用自己買硬件，“按需供給算力”。核心特點(diǎn)是省成本、免維護(hù)。

而現(xiàn)在AI云通過大模型調(diào)度，將智能能力輸送至各行業(yè)，效率也更高了，在醫(yī)療領(lǐng)域，華為云協(xié)助醫(yī)院搭建的AI輔助診療系統(tǒng)，可將病理切片分析時(shí)間快速縮短，又例如，在傳媒領(lǐng)域，字節(jié)的云AI內(nèi)容生成平臺(tái)，支持短視頻腳本、畫面、配音的一站式生成，內(nèi)容生產(chǎn)效率提升數(shù)倍。

阿里云與上述兩者有所不同，除了借助自研TPU集群的效能和全棧式架構(gòu)提高客戶上云部署效率，較低成本之外，打通自身在地圖、外賣、電商、夸克、支付寶等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的能力壁壘，同樣彰顯其云價(jià)值。

商業(yè)路徑的創(chuàng)新不僅改變了產(chǎn)業(yè)流程，更重塑了云計(jì)算的價(jià)值邏輯，Token成為“未來的電”，AI云則成為“智能時(shí)代的電網(wǎng)”。

IDC數(shù)據(jù)顯示，2024年中國AI公有云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)195.9億元人民幣，相比2023年增長55.3%，未來幾年AI相關(guān)服務(wù)貢獻(xiàn)占比將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)快速提升。

02 大模型下的云困擾

盡管紅利顯著，但大模型的快速演進(jìn)也讓AI云行業(yè)面臨三大共性困擾，這些問題不僅制約著產(chǎn)業(yè)落地速度，也成為檢驗(yàn)廠商競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵標(biāo)尺。

算力供需與效率的矛盾首當(dāng)其沖，成為行業(yè)最緊迫的痛點(diǎn)。

一方面，算力供給缺口持續(xù)擴(kuò)大，Coreweave等企業(yè)公開表示，當(dāng)前全球AI算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)能僅能滿足約60%的需求，阿里云、華為云等廠商雖持續(xù)加碼硬件投入，但GPU/NPU芯片的生產(chǎn)周期、數(shù)據(jù)中心建設(shè)周期（通常2～3年），可不排除隨著市場(chǎng)的需求增加，算力需求空缺仍將面臨指數(shù)級(jí)增長。

另一方面，算力效率瓶頸同樣突出，傳統(tǒng)以CPU為核心的計(jì)算范式，在大模型場(chǎng)景下“水土不服”。

客觀地講，大規(guī)模分布式訓(xùn)練中，網(wǎng)絡(luò)帶寬不足會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲，拖慢整體訓(xùn)練進(jìn)度；推理場(chǎng)景中，顯存不足會(huì)使多輪對(duì)話的首Token時(shí)延大幅增加，未優(yōu)化的架構(gòu)下首Token時(shí)延可達(dá)數(shù)百毫秒，嚴(yán)重影響用戶體驗(yàn)，中小廠商仍受限于技術(shù)積累，難以突破效率瓶頸，進(jìn)一步加劇了行業(yè)的“算力鴻溝”。

數(shù)據(jù)與部署的雙重難題，則讓大模型的“行業(yè)落地”舉步維艱。

大模型從“通用”向“垂直”演進(jìn)時(shí)，普遍面臨“原始數(shù)據(jù)缺失”的問題，例如，當(dāng)前AI訓(xùn)練多依賴人類歸納后的二手?jǐn)?shù)據(jù)，如汽車設(shè)計(jì)場(chǎng)景中，AI無法直接獲取車輛全生命周期的運(yùn)行數(shù)據(jù)，只能依靠用戶調(diào)研、故障報(bào)告等間接信息，限制了模型的創(chuàng)造力。

部署層面，“公共云”與“本地化”的對(duì)立難以調(diào)和，企業(yè)將數(shù)據(jù)上傳至公共云，存在安全泄漏風(fēng)險(xiǎn)，且傳輸效率低，選擇本地化一體機(jī)部署，又面臨建設(shè)成本高（單套設(shè)備采購+運(yùn)維費(fèi)用超千萬元）、性能固定（無法彈性應(yīng)對(duì)需求波動(dòng)）、模型更新慢的問題。

一些廠商曾為某教育企業(yè)設(shè)計(jì)混合部署方案，但仍需在數(shù)據(jù)安全與算力彈性之間反復(fù)權(quán)衡，反映出行業(yè)的普遍困境。

協(xié)同與生態(tài)的短板，進(jìn)一步延緩了AI云的產(chǎn)業(yè)滲透速度。

當(dāng)前全球科技企業(yè)雖紛紛布局AI云，但多數(shù)廠商僅聚焦單一環(huán)節(jié)，部分企業(yè)擅長模型研發(fā)（如部分AI創(chuàng)業(yè)公司），卻缺乏基礎(chǔ)設(shè)施支撐，只能依賴第三方算力，部分擁有算力資源（如傳統(tǒng)IDC企業(yè)），卻無法與模型深度協(xié)同，導(dǎo)致算力利用率不足一半。

即便是頭部廠商，也存在生態(tài)壁壘，華為云的昇騰生態(tài)仍處于培育發(fā)展期，要達(dá)到CUDA的開發(fā)者粘性需要時(shí)間驗(yàn)證；字節(jié)云的開發(fā)者工具多聚焦內(nèi)容場(chǎng)景，通用性尚需進(jìn)一步提升，阿里云同樣需要應(yīng)對(duì)客戶日漸復(fù)雜的場(chǎng)景適配需求。

舉一個(gè)簡(jiǎn)單例子，宇樹科技CEO王興興曾認(rèn)為，在機(jī)器人領(lǐng)域尚缺一個(gè)機(jī)器人專屬大模型，人形機(jī)器人量產(chǎn)的瓶頸也是因?yàn)锳I模型不足。這就側(cè)面證明，AI云的產(chǎn)業(yè)滲透速度在特定的某些領(lǐng)域還不夠快。

傳統(tǒng)軟件開發(fā)門檻高，系統(tǒng)自主性不強(qiáng)，潛在開發(fā)者僅數(shù)千萬規(guī)模，難以滿足AI時(shí)代“人人用自然語言創(chuàng)應(yīng)用”的需求，行業(yè)整體仍面臨“模型－工具－應(yīng)用”協(xié)同不足的問題，制約了AI云的規(guī)�；�落地。

03 云廠商們，誰能成就下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)

下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)在概念與技術(shù)層面的競(jìng)賽仍在繼續(xù)，但當(dāng)下的商業(yè)化產(chǎn)出與市場(chǎng)回報(bào)可以被視為影響未來格局的風(fēng)向標(biāo)。

國際權(quán)威咨詢機(jī)構(gòu)弗若斯特沙利文發(fā)布《中國全棧AI云服務(wù)（公有云）市場(chǎng)報(bào)告2025H1》報(bào)告顯示，2025年上半年，中國全棧AI云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)259億元，其中阿里云以30.2%，市場(chǎng)份額位居第一，百度云、火山引擎、華為云等處于后續(xù)梯隊(duì)。Omdia報(bào)告則顯示，2025年第二季度，阿里云、華為云和騰訊云的市場(chǎng)份額分別為34%、17% 和10%。

不同廠商所擁有的行業(yè)地位，大多與自身的投入水平力度有關(guān)，某種程度上也影響了誰能在未來成就下一代超級(jí)計(jì)算機(jī)。

谷歌預(yù)計(jì)2025年資本支出將在910億至930億美元之間。有報(bào)道稱，過去十二個(gè)月內(nèi)，阿里累計(jì)資本開支已超過1260億，預(yù)計(jì)未來還可能在原定的3800億AI投入上持續(xù)加碼。

相比之下，字節(jié)、華為云等未披露具體關(guān)于在AI以及云上的公開投資承諾，盡管騰訊聲稱“將會(huì)在AI方面投入巨額資本支出”，但目前也還在數(shù)百億內(nèi)，百度同樣與阿里相比在資金投入上略顯規(guī)模差距。

回過頭來看廠商們提出的全棧自研，可以姑且將其作為筑牢技術(shù)底座的核心邏輯，也就是實(shí)現(xiàn)“計(jì)算－網(wǎng)絡(luò)－存儲(chǔ)－模型”全環(huán)節(jié)優(yōu)化。

客觀而言這與當(dāng)年王堅(jiān)院士關(guān)注云計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施層一樣，阿里云或許也覺得，打通底層是要做的第一件事，為此推出自研磐久128超節(jié)點(diǎn)AI服務(wù)器，單柜支持128個(gè)AI計(jì)算芯片，密度較行業(yè)平均水平提升50%，且兼容英偉達(dá)、昇騰等多種主流芯片，解決了“芯片適配難”的問題。

解決了投入與適配問題，第二件事是場(chǎng)景與生態(tài)打通，即誰的資本回報(bào)收入規(guī)模更高，誰能讓更多的客戶使用。

阿里云財(cái)報(bào)披露，收入在財(cái)年Q2同比增長達(dá)到34%至398.24億元。百度的AI云今年第三季度單季度收入只有42億元，同比增長33%，而去年全年，華為純?cè)朴?jì)算業(yè)務(wù)的收入約為385.2億元，同比增長僅8.5%。

值得一提的是，基于“東數(shù)西算”網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)調(diào)度本地與云端算力，為企業(yè)提供“極簡(jiǎn)接入、柔性訪問、安全流轉(zhuǎn)”的用算體驗(yàn)，企業(yè)只需接入云的算力網(wǎng)絡(luò)，就能根據(jù)需求靈活選擇公共云、邊緣節(jié)點(diǎn)或本地部署。而據(jù)悉，目前中國500強(qiáng)企業(yè)中53%使用阿里云AI服務(wù)，實(shí)際滲透率領(lǐng)先行業(yè)。

所以單純看收入規(guī)模，阿里云會(huì)相對(duì)突出。

回過頭來看技術(shù)細(xì)節(jié)，從AGI到ASI，AI云行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)已不再是“誰的算力更強(qiáng)”，而是“誰能構(gòu)建支撐智能進(jìn)化的基礎(chǔ)設(shè)施”。

大廠們對(duì)云的探索，既展現(xiàn)了頭部廠商的技術(shù)野心，也折射出行業(yè)的發(fā)展方向，只有將技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)需求深度綁定，才能讓超級(jí)AI云從“概念”變?yōu)椤艾F(xiàn)實(shí)”。

       原文標(biāo)題 : 2026，「超級(jí)」AI云的新賽點(diǎn)