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      AI云“分野”:阿里云們“賣鏟”,火山引擎奇襲“MaaS”

      文:互聯網江湖 作者:劉致呈

      對云計算來說,每一次技術浪潮的更迭,都不僅僅是功能的疊加,更是對產業價值和競爭格局的重塑。

      時至今日,全球云計算市場經歷了三次產業“范式轉移”:

      1、PC互聯網時代,云計算的本質是“IT基礎設施的外包”,它將企業從自建機房的沉重負擔中解放出來,其核心價值是成本優化與效率提升,商業模式近乎于“服務器租賃”。

      2、移動互聯網時代,云計算的角色又升維成了“高并發業務的承載平臺”。面對瞬間涌入的億萬級用戶,云的穩定性、彈性與分布式架構成為App爆發的基礎設施,其核心價值轉向了支撐業務規模與敏捷創新。

      3、AI時代,隨著大模型、AI Agent們的爆發,云計算又一次迎來了根本性變化:它不再只是數字資源的提供者,而是正在成為企業核心競爭力,以及用于價值創造的AI“智能引擎”。

      算力、模型、數據與行業知識的深度融合,成了新的行業價值錨點。

      在此背景下,以阿里云、百度智能云和字節(火山引擎)為代表主流云計算玩家們,也不得不換到一條全新的起跑線上重新競賽,整體市場格局也將進入一個充滿動態與不確定性的“戰國時代”……

      AI云時代,阿里云、字節們各有各的課要“補”?

      如果現在有人問,國內的AI云市場格局是什么樣?

      答案,一定是五花八門的。

      畢竟,“AI云”是一個新事物,它不像云計算(IaaS基礎設施+PaaS平臺軟件+SaaS應用軟件)那樣有著清晰的市場認知,所以在不同統計口徑或范圍下,各家的表現也各不相同。

      這也是此前,各家AI云廠商們都能宣傳自己是“第一”的根本原因。

      比如阿里云的廣告標語是“AI云市場份額領先,超過第2-4名總和”,火山引擎的廣告標語是“占中國公有云大模型市場份額46.4%”,百度智能云的廣告標語是“連續六年中國AI公有云市場份額領先”……

      搶第一,本質上是為了讓企業客戶看到品牌的市場底氣,帶來信任安全感;讓外部投資人看到品牌的價值確定性;讓內部看到品牌領先的優勢,以爭取更多的集團預算……

      這是一種宣傳策略,但也說明,和傳統云市場已經趨于穩定的一超多強格局相比,AI云時代的戰局才剛剛開啟。如果此時有云廠商能在任一關鍵維度,建立起新的絕對優勢,那么品牌未嘗不能實現彎道超車……

      在這方面,字節(火山引擎)對阿里云的突圍就是典型例子。

      在十余年的積累下,過去,阿里云一直都是云計算市場的領跑者。

      以營收來看,據Omdia的估算(統計口徑覆蓋了AI IaaS、AI PaaS、AI MaaS三個主要市場),2025 年上半年中國AI云市場總收入31億美元。其中,阿里云占比35.8%、火山引擎占比14.8%、華為云占比13.1%、騰訊云占比7.0%,整體確實如宣傳中的“超過第2-4名總和”。

      但是,隨著ChatGPT、DeepSeek的爆發和AI Agent們的興起,中國AI云市場逐漸從“預訓練時代”邁向“推理時代”后,這也就給了MaaS(模型即服務)模式拔地而起的機會。

      傳統云計算和Maas的區別是,IaaS相當于用戶找阿里云們租了一塊地(服務器、存儲、網絡),然后由自己蓋房子、裝修(安裝操作系統)等。

      PaaS則相當于用戶們又租用了配備爐灶(開發框架、中間件)的廚房,用戶只需專注炒菜(編寫代碼)。

      SaaS則是直接進入餐廳(使用網頁或APP),享用平臺端上來的成品套餐(完整應用),如釘釘、企業微信。

      相比之下,MaaS 更像是外賣平臺提供的預制菜,是一種將預訓練好的 AI 模型作為標準化服務提供給用戶的模式,用戶無需自己訓練或維護模型,直接通過API調用即可獲得AI能力。

      本質上,MaaS提供的是可嵌入的AI能力,就像是給普通工具加裝的“智能芯片”,整體有進一步創新開發的空間;但SaaS則是直接能用的“成品工具”,功能相對固定……

      同時,MaaS是按照token的消耗量(類似于AI時代的流量)計費,本身就可以豐儉由人,而去年字節的火山引擎又率先打響了價格戰,直接把主力模型定價降至了“厘時代”。

      如此一來,對大多數中小企業、個人開發者們來說,MaaS就成了實現AI能力最便捷的路徑。

      火山引擎也靠著對MaaS模式的押注,逆勢成為了今年上半年中國公有云大模型(Tokens)調用量第一,市場份額高達49.2%的行業領頭羊。

      這實際上就是現在阿里云、百度智能云們所需要補課的地方。

      作為從PC互聯網時代走來的“舊王”,阿里云們的優勢是過去構建起的龐大企業應用生態,以及堅實的IaaS/PaaS底座,核心價值在于為各種傳統行業提供“如何上云”的解決方案。

      但現在,隨著AI云時代的降臨,市場的決策邏輯逐漸從“如何上云”轉向了“如何AI”。

      那么當AI智能本身成為企業首要的采購動機時,阿里云們也就必須要證明自己不僅是最好的“云廠商”,更是最好的“AI廠商”。

      此前,阿里云猛攻“通義千問”并推動全系產品“AI化”,便是在補上由“模型能力”直接定義云服務價值的核心一課……

      其實辯證地看,火山引擎也不是沒有隱憂。

      雖然在模型調用服務(如API)方面取得了階段性領先,但從長遠來看,如果火山引擎想要以此搭建起持久的競爭壁壘,卻并非易事。

      這就像是有用戶每周都會去熟悉的超市(全棧云服務)采購,當他需要一瓶水(模型)時,如果不是別處有獨一無二的款式,那么他大概率還是會順手在這家超市購買。

      而且就算火山引擎有獨一無二的“水”,但“開超市”的阿里云們也能很快推出同款產品。

      畢竟,天眼查APP顯示,現在阿里云、百度智能云們確實和火山引擎存在調用量上的差距,但兩者的市場份額卻也達到了27.0%和17.0%,分別排在第二、三名的位置……

      如此來看,無論是云還是大模型,真正的用戶粘性都來自于整體解決方案和數據綁定,或者說平臺遷移成本,這是阿里云們在過去云計算市場積攢起來的大客戶優勢,也是未來火山引擎所必須要不斷補強的基礎功課。

      所以,現在阿里云看似在被火山引擎撕開缺口,但實則依然游刃有余……

      云計算“分野”,大廠們各顯神通?

      其實從目前來看,中國云計算巨頭們在戰略側重上已經呈現出了清晰的路線分野:

      一是以阿里云、華為云為代表的基礎資源派,本質上是想扮演AI“賣鏟人”角色——通過在云計算系統層深耕,向AI時代的“掘金者”們提供完整的工具鏈和解決方案,從而在產業智能化浪潮中收獲確定性增長。

      在這方面,此前吳泳銘就已經明確,阿里云將作為全棧人工智能服務商,從兩大核心路徑實施AI戰略:第一,通義千問堅定開源開放路線,打造“AI時代的安卓”;其二,構建作為下一代計算機的超級AI云,為全球提供智能算力網絡。

      至于華為云,無論是提出的“AI for Cloud”和“Cloud for AI”雙輪驅動戰略,還是昇騰計算體系與盤古大模型的協同整合,又或者是在政企市場和制造業的多年深耕,整體目標也都更偏向于產業智能化的落地。

      這條路線在DeepSeek們沒有爆發之前,是存在不少質疑的。

      包括對中國產業轉型進程的擔憂,以及對應用層價值創造的不確定性懷疑等等。

      按此前某大廠CEO的說法,如果基礎設施層投入了數千億美元,卻無法開發出能帶來十倍以上回報的應用,那么這將是不可持續的。盡管目前已經在各種不同場景中看到了各種應用案例,但這些更多集中在ToB領域。在ToC領域,我們還沒有看到所謂的超級應用……

      不過現在,隨著Agent元年的到來,AI作為生產力工具的屬性也越來明顯,雖然應用層仍沒有跑出超級應用,但OpenAI的sora2、快手的可靈們卻也讓市場看到了希望。

      所以前段時間,全球云計算巨頭們都開始了一場針對未來算力資源的軍備競賽,連帶著被封鎖的國內市場,也把關注地重心放到了算力芯片方面。

      比如華為的昇騰芯片,又比如前段時間寒武紀的爆發,以及由此備受關注的阿里平頭哥研發的PPU AI芯片、百度的昆侖芯片,足以可見現在資本市場對AI“賣鏟人”價值路線的認可……

      二是以火山引擎為代表的智能應用派,它們的特點是在服務產業、布局系統層之外,又多了些向應用生態層拓展的趨勢。

      此前,火山引擎的一大創新是應用層開源,但其中的豆包大模型卻近乎放棄了開源路線,底層不開放,向上的應用層可以逐步開放。

      這么一來,火山引擎就可以在實現B端獲客的同時,連帶著“推銷”自身的產品,然后再通過泛 C 端和開發者們組成的小型團隊進行獲客……

      這是一種更偏流量邏輯的打法,也是一種“以己之長,攻彼之短”的市場策略。

      畢竟和阿里云們相比,火山引擎在客戶資源優勢積累并不突出,但是火山旗下的平臺和產品卻能夠接觸到更多C端用戶場景,那么通過市場推廣自身具象化的產品,自然也就更有機會實現應用層的“彎道超車”。

      就像現在火山引擎在大模型公有云市場調用量(MaaS)上的領先那樣……

      這實際上也揭示出了一個產業現象:C端認知正在成為影響B端決策的一大關鍵變量。

      比如,一家企業在選擇協同辦公軟件時,如果它的員工們普遍認為用釘釘功能更好、更齊全,或是用飛書更酷、更先進,那么這種來自C端的群體認知,是不是就有可能會成為推動企業采購決策的關鍵動力?

      此前,阿里云、火山引擎和百度智能云們爭“第一”,或許就是相同的邏輯。

      只不過,除了“第一”之外,阿里云的通義千問和字節(火山引擎)的豆包大模型在C端認知上,則就有點被拉開了差距。

      這固然有雙方發力路線不同的原因,但還是那句話,阿里云想要成為AI時代的安卓,就意味著從底層的算力基礎設施、中間的云計算、再到上層的模型應用生態,任何層面都不能有明顯的短板……

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