AI云的“定语战争”：巨头战略分化与未来计算基石的竞速

TL;DR：

中国AI云市场正上演一场“定语战争”，巨头们通过差异化统计口径争夺“第一”的头衔，这背后是MaaS（模型即服务）轻量化与全栈式AI云战略的深层分化。未来竞争将从价格战转向价值深耕，AI云作为下一代计算基础设施，其发展将深刻重塑产业格局和人类社会。

当前AI云市场的“定语之争”

中国AI云市场正被一场激烈的“定语战争”所定义。无论是字节跳动的火山引擎，还是阿里巴巴的阿里云，亦或是百度的智能云，都在不同场合宣称自己在“AI云市场”中占据“第一”的宝座。这场看似简单的排名之争，实则揭示了AI云服务核心定义、统计口径以及各厂商战略定位的深层差异¹²。

火山引擎以其在“中国公有云大模型调用量（MaaS）”中占据46.4%的市场份额而引人注目。此统计聚焦于其公有云平台上所有大模型的调用总量，包括第三方模型，强调Token调用量这一流量逻辑，更适配于弹性业务需求的互联网AI应用和中小开发者¹。相对而言，国际数据公司IDC在2025年上半年的报告中也印证了火山引擎在公有云大模型调用量上的领先地位，高达49.2%的市场份额使其在此维度上拔得头筹³。

然而，阿里云则坚持以“AI云业务总营收”作为衡量标准，其统计范围涵盖了从底层的IaaS（基础设施，如GPU算力）、PaaS（平台），再到上层的MaaS（模型即服务）所产生的完整体系收入¹。国际市场调研机构Omdia的报告显示，2025年上半年中国AI云市场规模达223亿元，其中阿里云以35.8%的市场份额位居第一，甚至超过了第二至第四名（火山引擎、华为云、腾讯云）的总和²⁴。这反映了阿里云作为中国云计算拓荒者的地位，以及其在IaaS和PaaS层面的深厚积累¹²。

百度智能云则从“AI公有云服务市场”的广义范畴出发，其统计口径包含更多产品和行业定制服务收入，并尤其强调在大模型中标项目数量和金额上的领先地位，显示其深耕政企大额项目的战略倾向¹²。

这种“定语之争”并非数据造假，而是云计算市场走向成熟和分化的必然结果。随着AI大模型技术加速渗透，不同客户群体的需求愈发多元，导致厂商在技术路线、客户群体和服务模式上各有侧重，从而在各自擅长的领域内定义“第一”²。

战略分化：MaaS轻量化与全栈重构

在这场争夺“AI云第一”的战役背后，是巨头们对AI时代未来计算范式的不同理解和战略布局。

火山引擎：MaaS先行，追求规模与速度

火山引擎的策略可以被形象地比喻为“提供外卖服务”：客户只需关心“菜品”（模型推理结果）是否够快、质量够好，而不必在意“后厨”的搭建。其通过大幅降价（如豆包旗舰模型Pro-32k降幅达99.3%），迅速引爆MaaS服务市场，实现了调用量从1200亿Tokens到超过5000亿Tokens的爆发式增长¹。这种“流量逻辑”的打法，旨在以极低的成本获取海量用户和调用量，押注未来大模型Token消耗的百倍级增长空间¹²。火山引擎总裁谭待曾言，“马拉松刚跑了500米”，未来市场空间至少会扩大100倍，豆包大模型日均Tokens使用量已增长137倍，显示了其对未来增长的乐观预期¹。

然而，这种MaaS优先的策略也面临挑战。单纯的模型服务（API）门槛相对较低，客户迁移成本小，难以形成长期壁垒。其对长期营收与利润的支撑力度，仍需时间验证¹²。

阿里云与百度：全栈布局，筑牢生态护城河

与火山引擎的MaaS策略形成鲜明对比的是，阿里云和百度智能云选择了“全栈自研”的重资产路线。这好比建造一个“功能齐全的厨房”，不仅提供底层算力（IaaS层），还有开发平台（PaaS层），以及上层的模型服务（MaaS层）¹。

阿里云将AI云定义为涵盖基础设施、平台服务和模型调用的完整体系，强调客户在真实场景中，往往需要API、数据库、虚拟机等完整的AI产品组合，而非纯粹的模型推理服务。这种全栈服务能够形成更强的客户粘性和更深的解决方案绑定，特别是在政企等大型项目上更具优势¹。阿里云在云栖大会上强调，如果只看公有云上的大模型调用量，就像“只看到了冰山一角”，因为大量企业选择将开源模型部署在私有云或本地服务器上，这部分调用量无法被外部统计机构捕获，但仍是阿里云生态的重要组成部分¹。

百度智能云的策略与之类似，通过提供从算力基础设施、开发平台到模型的全技术解决方案，深入到能源、金融、汽车等领域的大型项目中，以“中标项目数量和金额双第一”来彰显其在企业级市场的实力²。这种模式更侧重将云服务做深做重，而非追求短期的Token调用量。

AI云：从价格战到价值深耕的演进

大模型领域的竞争最初以残酷的价格战拉开序幕。从2024年5月火山引擎将豆包主力模型降价99.3%，到DeepSeek-V2以GPT-4约1%的价格入场，再到阿里、百度、腾讯等巨头纷纷跟进，价格迅速触及“厘时代”，甚至被称为“白菜价”¹²。这场价格战虽然快速激活了MaaS市场，实现了Token调用量的爆发式增长，但也使得云业务普遍陷入不盈利的困境，各厂商正“不考虑当前利润，赌未来大模型技术突破后会有海量的推理需求”²。

然而，这种价格战难以长期持续。文章指出，到了2025年，单纯的降价已经不再是灵丹妙药，因为Token的价格已经足够便宜，企业客户更多关注的是模型的效能和服务深度¹。这意味着，竞争焦点正从基础设施规模和Token调用量等单一指标，转向更具差异化和高附加值的服务。

未来的竞争将聚焦于：

• 差异化模型能力：针对特定场景（如代码任务、编程）进行深度优化，提供更高性价比和专业度的模型服务，如月之暗面的K2和智谱的GLM Coding套餐¹。
• 全栈解决方案：提供从底层算力、开发平台到上层模型的完整技术栈，帮助企业客户实现更深层次的数字化转型和业务创新¹²。
• AI Agent与多模态：以更深入产业需求的AI Agent和多模态模型为代表，争夺“制空权”²。
• 生态系统构建：通过开源模型（如阿里云的通义系列）和广泛的生态合作，吸引更多开发者和企业，共同构建丰富的应用生态⁴。

超级AI云的崛起与未来计算范式

阿里云CEO吴泳铭在2025年云栖大会上提出的“超级AI云”概念，为AI云的未来描绘了宏伟蓝图：“Token将成为未来的电力，AI云将成为下一代计算机，而大模型则是下一代操作系统” ²。这一愿景将AI云的战略意义提升到了前所未有的高度。

要真正打造一朵超级AI云，厂商需要在算力、模型、芯片与生态上持续深化积累。全球范围内的AI云巨头，如AWS、微软、谷歌和中国的阿里云，都在加大资本支出，以应对AI基础设施需求的爆发式增长。谷歌将年度目标上调至850亿美元，微软和AWS也分别宣布了千亿级的投资计划²。阿里云更是规划了3800亿的三年AI基建投入，并预计到2032年全球数据中心能耗将提升10倍，显示出其在基础设施上“指数级扩张”的决心²。

芯片作为AI云的“发动机核心零部件”，其自主研发和布局尤为关键，特别是在当前海外对华高端GPU供应受限的地缘政治背景下。全栈自研的能力，包括芯片、算力、平台和模型，成为构建长期竞争壁垒的关键。微软与OpenAI合作关系的演变，也暴露出过度依赖外部模型所带来的风险，促使微软加强自身AI模型研发并引入多元模型，以减少技术依赖²。这进一步验证了阿里云“全栈自研”模式的战略价值。

未来，当每个人都拥有几十甚至上百个AI Agent时，背后将是海量的计算资源需求，而超级AI云正是承载这些未来计算的基础设施。

跨越边界：AI云的社会经济重塑

AI云的深远影响已超越了技术和商业范畴，正成为推动人类文明进程变革的关键力量。

首先，它正在加速企业数字化转型。通过AI云提供的模型、算力和平台服务，企业能够更高效地进行业务流程重构、客户服务智能化、决策优化，甚至催生全新的商业模式。无论是能源、金融还是制造等传统行业，AI云都提供了一套强大的工具集，帮助它们应对复杂的市场挑战，实现智能化升级²。

其次，AI云的发展将对未来工作模式和社会结构产生深远影响。AI Agent的普及将自动化大量重复性劳动，推动人类向更具创造性、策略性的工作转移，引发对技能需求、教育体系乃至社会福利体系的重新思考。AI云作为基础设施，将赋能更多个人开发者和中小企业参与创新，降低AI应用的开发门槛，形成更加普惠的AI生态。

然而，技术发展也伴随着潜在的风险和伦理挑战。大模型的数据偏见、隐私保护、算法透明度以及潜在的就业结构性冲击，都要求我们在推动技术进步的同时，加强AI伦理治理和政策法规的制定，确保AI云的健康、可持续发展。

综上，中国AI云市场的“定语战争”不仅是一场市场份额的较量，更是对未来计算范式、产业生态和人类社会发展路径的深层战略选择。从价格战到价值深耕，从MaaS轻量化到全栈重构，AI云正以其澎湃的算力与智能，成为数字时代乃至后数字时代的关键基础设施，引领我们走向一个由AI驱动的全新未来。

引用

• AI云
• 大模型
• 市场竞争
• 商业模式
• 战略转型
• 算力基础设施