阿里云，这次杀疯了，断档第一

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阿里云在AI云市场遥遥领先，份额超过第二至第四名总和，展现其智能服务的强大吸引力。

核心内容：
1. AI云与传统云计算的区别及演进历程
2. 阿里云在AI云市场的领先优势与客户案例
3. 智能服务如何成为企业新需求的关键解决方案

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

上班路上刷朋友圈，看到有人转了一篇文章，标题很直接：

阿里云拿下中国 AI 云市场第一。

说实话，这对我并不意外，毕竟阿里云这些年一直是国内的头部玩家。

但点进去细看，我一下子愣住了，没想到啊：

阿里云在 AI 云市场上，已经断层式领先，份额比第二名到第四名加起来还多

转头又想，这个报告权威吗？不会是野鸡报告吧？我赶紧用 ChatGPT 深度研究了下。

下面是 GPT 给我返回的结果截图——这下放心了，Omdia 的研究方法还是比较客观。

所以今天就写写这事。

其实这只是技术重点在变，正如前几年行业都在讲云原生一样。我从自己的角度，简单捋一下这十多年的演进。

最早一代的云，是把线下 IT 服务搬到线上。

过去公司做业务，要自己买服务器、建机房、雇运维，还要为业务峰谷调服务器数量。

后来有了虚拟机，一台物理机可以跑好几台虚拟服务器，算力和存储都能被抽象出来，企业可以更灵活地使用。

再后来，像 AWS 和阿里云这样的平台，把成千上万台服务器集中到自己的数据中心，企业不用再买机器，而是像交水电费一样，按需租用资源。

2010 年我在一家互联网公司做运维，经常半夜和同事去机房检查机器，有了云之后，再也没有这种烦恼。

2015 年前后，Docker 和Kubernetes 出现，云计算进入第二阶段：云原生。

如果说云计算解决的是「有云可用」的问题，那么云原生解决的是「应用怎么真正长在云里」的问题。

传统应用虽然能跑在云上，但骨子里还是机房思维，只是换了个环境；

而云原生应用一出生就长在云里，设计逻辑就是为了充分利用云的能力——生在云里，长在云里。

再后来，大模型的爆发让需求再次升级。

企业发现光有灵活的架构还不够。

他们不仅想让应用跑得稳，还想让它更智能。

要有现成模型可以直接调用，最好还能一站式搞定训练、微调、推理等工作，不需要再投入大量资源去重复造轮子。

再往前一步，企业希望的不只是模型，而是配套的智能能力。比如开箱即用的知识库，把内部文档、业务数据和大模型打通。再比如支持文本、图片、语音、视频等多模态处理

这就是AI 云。

它和之前最大的不一样是：

不只是卖算力，而是把智能打包成一条龙服务。

企业接入之后，就能在业务里落地 AI。

从用户视角看，过去十年：

最先是买硬件，后来是买应用环境，现在是买智能。

为什么在 AI 云市场上，阿里云能占据这么高的份额？

后面几家也都是大厂，同样在重兵投入。

我查到一个资料，中国有一半以上的大模型公司都跑在阿里云上，像 Kimi、百川智能、智谱 AI、vivo，还有复旦大学等，训练模型时用的也是阿里云。

再加上阿里自己的通义大模型，可以说中国大模型的半壁江山都已经在阿里云上。

最底层是 IaaS（AI 基础设施），中间是 PaaS（AI 开发平台），最上层是 MaaS（AI 模型服务）。

这三层不是并列的产品，而更像是一栋楼的结构：地基、脚手架、装修，自下而上层层搭起来。

IaaS是地基。

它提供算力、存储、网络这些最底层的资源，相当于把钢筋水泥备齐。

企业不用再自己买显卡、建机房、雇运维，可以直接获得大规模算力和稳定的运行环境，为后续模型训练打下基础。

PaaS是脚手架。

有了硬件，还得有一整套能把流程组织起来的工具。

它提供数据处理、模型训练、推理部署等平台服务，企业不必从零搭环境、调框架，可以更高效地把模型跑起来，让研发周期变得可控。

MaaS是装修。

这一层把模型和智能能力打包成服务，比如通义系列模型、DeepSeek、Kimi 等大模型，企业可以在平台上调用接口、搭建RAG、应用开发，不需要再从头训练，就能把 AI 能力嵌进自己的业务。

在 IaaS 层，它不只是提供算力，还在做底层架构的长期打磨，比如多种形态的GPU弹性算力、灵骏大规模AI训练集群、智能算力编排调度的容器服务。

并且拥有高性能存储 CPFS 和高性能网络 HPN7.0，这些 AI 基础设施提供稳定的算力，为模型的性能突破保驾护航。

PaaS 层的人工智能平台 PAI、大数据计算 MaxCompute、推理服务 EAS 等，覆盖主流AI框架，可以在页面上选几个参数，配置，就能够轻松模型训练、数据处理和模型部署，不用再去造轮子写代码。

MaaS 层的百炼平台等，提供开箱即用的模型能力与一体化的AI应用开发平台，极大地降低了人工智能技术的应用门槛。

用户无需深入模型训练、调参或底层部署等复杂环节，只需聚焦于自身业务场景的需求，即可快速构建和迭代AI应用。

这套全栈体系带来的是一条打通的流水线。

数据可以直接在云上完成清洗、存储、训练，一键部署为模型服务，再通过接口接入到应用中间层。

企业不再需要频繁跨系统搬运，也不用担心兼容性问题。

做 AI，不再是自己拼零件，而是在一条现成的生产线上组装。

同时，全栈也意味着统一的使用体验。

算力调度、模型训练、推理部署、应用调用这些环节都在同一个控制面内，权限、计费、监控、告警可以贯通，团队协作和成本管理的复杂度显著降低。

相比早期那种单点采购+自行整合的模式，全栈体系让云真正从卖算力、卖工具，走向了卖智能。真应了互联网圈那句经典的产品金句：把复杂留给自己，把简单留给用户。也符合阿里巴巴的口号：让天下没有难做的生意！

也许这就是为什么，在 AI 云这个阶段，阿里云能有这么高的市场占有率。

想想这十几年，云的角色在悄悄变：

一开始大家买的是机器，后来买的是环境，现在买的已经是智能。

AI 云的出现，就像是按下了电力化的开关：智能不再是少数人的专属，而是可以像电力一样，被大规模分发和被任何业务即取即用，并随着各种应用，走进千家万户。