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2025-09-21 0
全球四强格局已定,中国为何只有一张入场券?
2024 年全球 IaaS 市场报告显示,亚马逊、微软、谷歌、阿里云占据近 80% 份额,构成全球 “超级 AI 云” 四强,但在中国市场,仅阿里云入围,其他头部厂商集体缺席。
中国厂商的参赛门槛究竟是什么?未来是否会有新玩家打破这一局面?
全球云基础设施支出正高速增长,2025 年第二季度达 953 亿美元,同比增长 22%,亚马逊、微软、谷歌和阿里云这四家巨头,合计掌控全球超八成市场份额,主导着 AI 云竞赛的规则制定。
早期竞赛聚焦算力和参数,如今已转向全链条能力比拼,亚马逊投千亿建基础设施,微软年投入 800 亿美元扩建,谷歌上调资本支出目标,都在强化 “算力 + 调度 + 模型 + 芯片” 的综合实力。
当算力不再是唯一指标,什么成了新门槛?全球云厂商的竞争已进入 “系统能力对决” 新阶段,这些门槛为何让多数中国厂商止步?这需要从参赛资格的核心要求说起。
腾讯选择适配国产芯片,华为依赖外部芯片供应,都存在成本控制短板,自主芯片为何成为关键壁垒?这决定了长期竞争中的成本优势。
多数中国厂商因难以同时突破而止步,那么阿里云是如何突围的?
2025 年上半年中国 AI 云市场中,阿里云以 35.8% 的份额位居第一,超过第二至第四名总和,在使用生成式 AI 的《财富》中国 500 强企业中,阿里云渗透率达 53%,是企业数字化转型的首选。
这些企业涵盖金融、制造、医疗等领域,不仅需要算力支持,更依赖定制化 AI 解决方案,那么为何企业更青睐阿里云?这与其全栈服务能力密不可分。
通义千问 Qwen 系列开源模型数量超 200 个,衍生模型超 17 万,全球下载量突破 3 亿次,超越美国 Llama 成为全球第一开源模型矩阵,开发者可直接调用 API,快速落地应用。
从编程到图像编辑,从语音识别到深度研究 Agent,通义模型覆盖多元场景,这种开源策略吸引了 29 万企业和开发者,形成庞大生态,这些模型如何支撑企业创新?
阿里过去四个季度在 AI 基础设施及研发上投入超千亿元,2026 财年第一季度 AI + 云资本性支出达 386 亿元,同比增长 220%,未来三年还将投入 3800 亿元,超过去十年总和。
全球 29 个地域的 89 个可用区,高性能存储和网络,构建起坚实的 AI 基础设施,这些投入如何转化为竞争力?正是这种持续投入,让阿里云能支撑大规模模型训练和推理需求。
阿里云通过全栈自研,打通从芯片到模型的技术链路,全栈自研是否是唯一路径?其他中国厂商又在如何追赶?
腾讯云选择全面适配主流国产芯片,通过异构计算平台整合资源,提升 AI 算力性价比。2025 年第二季度,其 To B 营收达 555 亿元,海外客户规模同比翻番。
通过优化推理引擎,腾讯将对话时延降低 57%,生成速度提升 35%,但在自主芯片布局上,腾讯仍依赖外部合作,缺乏底层硬件掌控力。这种软件优先策略能走多远?
华为云聚焦开源模型商用合规,推出 “三位一体” 方案,服务超 2000 家企业实现零违规记录,在昇腾芯片上优化 DeepSeek 模型,推理成本降低 40%。
但华为云开源生态规模有限,模型下载量和衍生数量远低于阿里云,合规优势能否转化为全面竞争力?他们能否找到差异化突围路径?
国内厂商各有优势,但都存在明显短板,腾讯缺自主芯片,华为生态规模不足,要突破四强壁垒,需补全链条。
全球 “超级 AI 云” 竞赛是全链条能力的较量,从芯片到模型,从算力调度到行业落地,缺一不可,阿里云的入围证明中国厂商有能力站上全球赛道,但 “独苗” 现状反映出行业整体差距。
美国厂商通过自研或生态联盟构建全链条能力,中国厂商仍在追赶,腾讯的软件优化、华为的合规方案,都是差异化尝试,但要形成梯队竞争,还需突破芯片自研和生态建设瓶颈。
全链条能力建设非一日之功,需要长期投入和技术积累,中国 AI 云从 “独苗领跑” 到 “梯队竞争” 的转变需要多久?这不仅关乎企业竞争力,更影响未来全球技术话语权的格局。
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