▲頭圖由AI生成

智東西
作者 程茜
編輯 漠影

云廠商正成為大模型競賽的核心引擎！

大模型時代對云巨頭提出更高要求，其角色正在從此前的計算資源供給到現在技術、生態(tài)多維度驅動轉變。

一方面，大模型需要海量算力，且隨著模型規(guī)模持續(xù)擴張、應用場景不斷拓展，算力需求近乎無限增長；另一方面，為大模型提供關鍵支撐的云巨頭正在加大投入，全球分析機構Canalys的數據顯示，云計算巨頭正加大云和AI基礎設施投資力度，以滿足日益增長的需求，2025年全球云基礎設施服務支出將再增長19%。

這都說明，全球AI云的增長勢不可擋。當前，業(yè)內已形成一種共識，圍繞著云+AI技術，全球已形成四朵“超級AI云”。而中國只有一家企業(yè)入選，那就是阿里。

▲全球四朵“超級AI云”對比

作為國內頭部的云玩家，阿里近期在AI+云上的進展不斷放出，通義大模型系列數次登上開源王座，且Hugging Face數據顯示，通義衍生模型數超17萬，構成了全球第一開源模型矩陣；云計算網絡遍布全球，在29個地區(qū)運營者90個可用區(qū)域，未來三年投入3800億元建設云和AI硬件基建……

在這樣的布局下，阿里云憑借35.8%的市場份額一騎絕塵，成為不折不扣的領跑者，也是中國市場唯一的超級AI云玩家。

在這背后，誰在定義大模型時代的云玩家競賽規(guī)則？哪些云巨頭能坐上牌桌？我們試圖找到這些問題的答案。

一、超級AI云玩家的準入門檻：四大能力缺一不可

從早期卷參數、卷性能到現在拼落地、拼應用的大模型產業(yè)競爭背后，實則是云巨頭的較量。

除了開篇提到的阿里云，其他云巨頭在大模型賽道動作同樣不斷，微軟豪擲巨資與OpenAI綁定，近日首推自研模型；谷歌大模型全面爆發(fā)，最新Nano Banana爆火，還投資了Anthropic；亞馬遜云科技昨天在全球頂級模型平臺Amazon Bedrock上集成Qwen3、DeepSeek3.1。

AI與云計算深度綁定的當下，云巨頭正在大模型時代擁有新的定義。

當我們拆解大模型發(fā)展全生命周期需求以及這些巨頭的布局會發(fā)現，這些云巨頭已經成為超級AI云玩家。

首先云玩家需要解決大模型算力供給難題。不論大模型研發(fā)還是應用，都需要長期、穩(wěn)定、海量的算力，如訓練萬億參數多模態(tài)大模型，甚至需要持續(xù)數月調動數萬顆高性能芯片，還要配套的電力、網絡、存儲，這背后必然是千億級的大規(guī)?；A設施投入。

其次有充足的算力還不夠，算力如何被高效利用起來同樣是關鍵。大模型的算力需求是動態(tài)的，訓練階段需要龐大算力集群、推理階段側重滿足海量用戶的實施請求，因此能否提供靈活、高效的算力供給將直接影響大模型企業(yè)的體驗和成本。這考驗的正是云巨頭是否擁有百萬級大規(guī)模計算集群和云計算調度能力。

第三是頂級大模型能力，云玩家需要擺脫單純算力出租商的定位，轉變?yōu)锳I解決方案的服務商，這也是云玩家差異化競爭力的集中體現。大模型應用落地加速，企業(yè)需要的是算力與模型相結合的服務。

最后是自主的AI芯片布局。公有云里，AI訓練/推理的硬件成本是最大支出之一，而自主的AI芯片可以在推理場景中有效降低模型調用成本，構筑長期優(yōu)勢。

綜合來看，這四項能力缺一不可且互相支撐，形成了大模型算力穩(wěn)定供給、高效利用的閉環(huán)，對應大模型算力、技術高壁壘、規(guī)?；涞貞玫暮诵男枨?，成為大模型產業(yè)發(fā)展下的硬指標。

二、全球超級AI云玩家格局：四大巨頭主導，兩條路徑分野

當聚焦到具體的企業(yè)，可以看到在全球云計算市場，能同時滿足這四項被安上超級AI云玩家頭銜的玩家屈指可數。

知名市研機構Gartner今年8月的數據顯示，2024全球基礎設施即服務市場亞馬遜云科技、微軟、谷歌、阿里云排名前四；Omdia的數據顯示，2025年上半年中國AI云市場規(guī)模達223億元，阿里云占比35.8%位列第一，市場份額高于2到4名的總和。

這4家綜合實力強勁的云巨頭，也就是符合上述4大能力的超級AI云玩家。

其自身的基礎設施投入與強大算力調度能力自不必說，另外兩大能力的布局也使得這4家云巨頭分化出兩條路徑。

在芯片層面，微軟有專為Azure云服務的AI工作負載設計的Maia芯片、亞馬遜專門為超過千億參數模型深度學習訓練打造了機器學習芯片Trainium；在大模型層面，微軟、亞馬遜都選擇了自研大模型，以及和頂尖大模型創(chuàng)企結成同盟，形成云+生態(tài)的模式。

▲微軟Maia芯片

此前微軟和亞馬遜均豪擲千金，根據公開信息，微軟至少為OpenAI投資130億美元、亞馬遜至少為Anthropic投資80億美元，但即便如此，微軟與OpenAI合作生變的消息頻繁傳出，這一現象恰恰印證了此類合作模式背后潛藏的風險，近幾個月微軟也開始推進自研模型。

谷歌和阿里巴巴則選擇了在云計算、基礎大模型、AI芯片三大層面都全棧自研的路徑。

后者雖然技術難度更大，但云玩家能端到端打通技術鏈路，讓軟硬件都更適配自身業(yè)務場景需求，打造差異化優(yōu)勢。

值得一提的是，全棧自研前期研發(fā)投入相對較高，但長期來看或能顯著降低技術依賴的隱性成本，包括投入大量人力物力財力將外部技術與自身業(yè)務系統(tǒng)適配等。

作為唯一一家中國玩家，阿里巴巴正在以AI基礎設施、超級云平臺、頂尖大模型和算力芯片的全方位投入，角逐全球四朵超級AI云競賽。

三、阿里巴巴：中國唯一“超級AI云玩家”的競爭力

阿里巴巴布局全棧自研、深耕AI與云計算，其底氣究竟源于何處？

首先是其市場規(guī)模在國內云服務市場位居前列。Omdia的報告顯示，在當前超7成已使用生成式AI的《財富》中國 500 強企業(yè)中，阿里云的滲透率為53%，排名第一。

企業(yè)加快AI部署，推動云廠商探索多元路徑。在開源模型領域持續(xù)發(fā)力，成為阿里巴巴整體業(yè)務持續(xù)增長的核心推動。

阿里通義在開源模型領域的地位，正是其第二大底氣。

具體來看，通義千問Qwen已經推出數個不同領域的模型，如AI編程模型的Qwen3-Coder、圖像編輯模型Qwen-Image-edit、語音識別模型Qwen3-ASR-Flash等。同時今年以來，阿里還陸續(xù)開源WebWalker、WebDancer和WebSailor等多款檢索和推理Agent，均取得開源SOTA成績，上周開源的首個深度研究Agent模型通義DeepResearch，一上線就登頂開源Agent榜首。

截至當前通義系列模型全球下載量突破6億，其開源模型的數量儲備、尺寸分布、性能競爭力，都具備顯著優(yōu)勢，穩(wěn)居全球開源模型第一名。

▲通義大模型開源社區(qū)主頁

第三大底氣是阿里巴巴的AI基礎設施布局。

資金投入是最直觀的布局體現。阿里巴巴2026財年第一季度財報顯示，本季度該公司AI+云的CAPEX（資本性支出）投入達386億元，同比增長220%，過去四個季度在AI基礎設施以及AI產品研發(fā)上累計投入超過1000億元。

基于此，目前在AI IaaS層，阿里云全球擁有29個可用區(qū)，提供多種形態(tài)的GPU彈性算力、靈駿大規(guī)模AI訓練集群、智能算力編排調度的容器等服務，并且擁有高性能存儲CPFS和高性能網絡HPN7.0；在AI PaaS層，阿里云提供AI平臺PAI、大數據計算MaxCompute、推理服務EAS等服務，覆蓋主流AI框架，可實現模型訓練、數據處理和模型部署；在MaaS層，阿里云百煉對外提供通義系列、DeepSeek、Llama等開源大模型的API、模型微調及AI應用開發(fā)等服務，構建起AI全棧解決方案。

與此同時，今年2月阿里巴巴的一則官宣更表明了其對AI硬件基礎設施建設投入的決心。阿里巴巴集團CEO吳泳銘宣布，未來三年，阿里將投入超過3800億元，用于建設云和AI硬件基礎設施，總額超過去十年總和。

這正是阿里巴巴堅持全棧自研路徑的支撐，也讓其成為中國最重量級的超級AI云玩家。

當下的AI競賽是涉及技術、算力、生態(tài)、市場的多維度綜合性競爭，而阿里巴巴的硬核實力已經讓這些關鍵環(huán)節(jié)在其業(yè)務體系中落地生根。

結語：全鏈條AI能力成核心，阿里巴巴完整布局已現

大模型發(fā)展至今，不再是單一維度的模型參數比拼或算力堆砌，而是圍繞大模型從技術突破到產業(yè)落地的全鏈條能力較量。

這不僅要求云廠商具備支撐大規(guī)模商業(yè)化落地的算力調度能力，還需要為制造業(yè)、金融業(yè)、服務業(yè)等不同領域的玩家需求定制解決方案。

而在這場綜合實力的比拼中，阿里巴巴的布局已呈現出清晰的全鏈條特征：從AI芯片到云計算平臺再到基礎大模型，三大核心層面的布局使其成為這場超級AI云競賽中，中國的唯一重量級選手。