2026，「超級」AI云的新賽點

【潮汐商業評論/文】

當AI遇到手機，豆包的無縫指令調度開始賦予手機終端不同的含義。

作為人工智能基礎設施的云計算，AI與其相融同樣也在深刻地改變過去十來年的云的發展史。

“以前我們的客戶上云，考慮的就是數字化管理過程中，自己不再花時間配置服務器系統、裝開發軟件，或者不管數據存儲和安全，廠家的云計算系統都給你部署好。現在大模型時代，云可以調度的資源、算力更充分，像我們也可以更好去開發中小企業客戶尤其是創業團隊，我想，這是AI云時代對我們做業務的人一個很大的改變。”重慶某云廠商的代理商談到。

這個觀點其實不算意外，2025年杭州云棲大會現場，阿里巴巴集團CEO、阿里云智能集團董事長兼CEO吳泳銘的發言打破了AI云行業此前“算力競賽”的同質化敘事：“AGI只是起點，能自我迭代、全面超越人類的超級人工智能（ASI）才是終極目標。”伴隨這一判斷，他進一步明確兩大核心定位，“大模型是下一代操作系統，超級AI云是下一代計算機”。

當下，全球AI算力需求以兩三個月翻一番的速度爆發，千行百業從“嘗試AI”向“依賴AI”加速轉型，云計算的價值正從“通用算力供給”轉向“智能生產核心”。

在此背景下，2026財年第二季度阿里云季度營收398.24億元同比增長34%，其實不僅阿里云拋出了面向ASI的長期戰略，華為云、字節云等玩家也紛紛從算力架構、應用落地等維度破局，一場圍繞“下一代超級計算機”的行業變革已悄然開啟。

只不過回過頭來看，過去，關于大模型市場火熱，幾乎演變成了馬拉松式的長跑，在起跑階段，投資人大多關注模型技術本身的突破，例如，算法有多先進，硬件有多精密，訂單有多密集。

站在行業視角這個看法的確沒錯。但如果眼光拉長，我們就會發現，AI時代的云服務本質是一段前半場技術、后半場落地的接力賽，所有產業也都是在這樣不斷的接力中逐漸完善的。

這個過程中真正決定成敗的，往往是深度應用落地的“最后一公里”。

因為用戶愿不愿意買單，體驗好不好用，能不能形成商業閉環，決定了能否再次開啟下一階段的第一公里。

更直白來說，最后的勝者大概率是最懂用戶、最懂市場、最先把玩具賣出去的那一個。

01 AI云的產業紅利點來臨

隨著AI從“實驗室技術”走向“產業基礎設施”，AI云行業正迎來需求、政策、技術三重紅利的疊加爆發期，而頭部廠商的布局差異，也讓這份紅利的落地路徑逐漸清晰。

從市場需求看，AI算力的“量級缺口”與“長期綁定”特征愈發顯著。

一方面，大模型訓練與推理對算力的需求已邁入新的時代，中國500強企業中約70%已將生成式AI嵌入業務流程，46%的受訪企業表示將生成式AI規模化的應用于業務流程改造中。

公開資料顯示，當下中國企業級大模型的日均Token消耗量在2025年上半年達到了10.2萬億，較2024年下半年激增363%。

高盛還預測，中國云服務提供商（CSP）的資本支出在2025年第三季度將同比增長39%，為AI云收入的持續增長提供硬件基礎，側面反映客戶對基礎設施的需求十分旺盛。

另一方面，不同廠商的算力供給策略開始分化，例如，華為云通過CloudMatrix384超節點實現“算力池化”，將單卡推理性能提升至H20的數倍以上，未來華為CloudMatrix超節點規格將從384卡升級到8192卡，可實現50萬-100萬卡的超大集群，主打“高效算力供給”。字節云也依托短視頻、直播場景的天然優勢，聚焦“碎片化推理需求”，為內容生成類企業提供彈性算力支持。

政策與資本層面，全球范圍內的“AI基建競賽”已進入白熱化階段，國內“東數西算”工程持續推進，全國一體化算力網已覆蓋多個樞紐節點，也為AI云基礎設施的區域均衡布局提供政策支撐。

自然地，資本投入同樣激進，海外微軟、谷歌、亞馬遜的AI相關資本開支連續三個季度上調，理論上，這種“政策+資本”的雙重驅動，會為AI云行業搭建了堅實的發展底座。

單純按照技術價值重構角度看，AI云正從“基礎設施”升級為“產業創新引擎”，催生萬億級市場空間。

過去，云計算的核心價值是把服務器、存儲設備、網絡硬件等基礎設施打包成服務，供給用戶租用，不用自己買硬件，“按需供給算力”。核心特點是省成本、免維護。

現在AI云通過大模型調度，將智能能力輸送至各行業，效率也更高了，在醫療領域，華為云協助醫院搭建的AI輔助診療系統，可將病理切片分析時間快速縮短，又例如，在傳媒領域，字節的云AI內容生成平臺，支持短視頻腳本、畫面、配音的一站式生成，內容生產效率提升數倍。

阿里云與上述兩者有所不同，除了借助自研TPU集群的效能和全棧式架構提高客戶上云部署效率，較低成本之外，打通自身在地圖、外賣、電商、夸克、支付寶等業務領域的能力壁壘，同樣彰顯其云價值。

商業路徑的創新不僅改變了產業流程，更重塑了云計算的價值邏輯，Token成為“未來的電”，AI云則成為“智能時代的電網”。

IDC數據顯示，2024年中國AI公有云服務市場規模達195.9億元人民幣，相比2023年增長55.3%，未來幾年AI相關服務貢獻占比將進一步實現快速提升。

02 大模型下的云困擾

盡管紅利顯著，但大模型的快速演進也讓AI云行業面臨三大共性困擾，這些問題不僅制約著產業落地速度，也成為檢驗廠商競爭力的關鍵標尺。

算力供需與效率的矛盾首當其沖，成為行業最緊迫的痛點。

一方面，算力供給缺口持續擴大，Coreweave等企業公開表示，當前全球AI算力基礎設施產能僅能滿足約60%的需求，阿里云、華為云等廠商雖持續加碼硬件投入，但GPU/NPU芯片的生產周期、數據中心建設周期（通常2～3年），可不排除隨著市場的需求增加，算力需求空缺仍將面臨指數級增長。

另一方面，算力效率瓶頸同樣突出，傳統以CPU為核心的計算范式，在大模型場景下“水土不服”。

客觀地講，大規模分布式訓練中，網絡帶寬不足會導致數據傳輸延遲，拖慢整體訓練進度；推理場景中，顯存不足會使多輪對話的首Token時延大幅增加，未優化的架構下首Token時延可達數百毫秒，嚴重影響用戶體驗，中小廠商仍受限于技術積累，難以突破效率瓶頸，進一步加劇了行業的“算力鴻溝”。

數據與部署的雙重難題，則讓大模型的“行業落地”舉步維艱。

大模型從“通用”向“垂直”演進時，普遍面臨“原始數據缺失”的問題，例如，當前AI訓練多依賴人類歸納后的二手數據，如汽車設計場景中，AI無法直接獲取車輛全生命周期的運行數據，只能依靠用戶調研、故障報告等間接信息，限制了模型的創造力。

部署層面，“公共云”與“本地化”的對立難以調和，企業將數據上傳至公共云，存在安全泄漏風險，且傳輸效率低，選擇本地化一體機部署，又面臨建設成本高（單套設備采購+運維費用超千萬元）、性能固定（無法彈性應對需求波動）、模型更新慢的問題。

一些廠商曾為某教育企業設計混合部署方案，但仍需在數據安全與算力彈性之間反復權衡，反映出行業的普遍困境。

協同與生態的短板，進一步延緩了AI云的產業滲透速度。

當前全球科技企業雖紛紛布局AI云，但多數廠商僅聚焦單一環節，部分企業擅長模型研發（如部分AI創業公司），卻缺乏基礎設施支撐，只能依賴第三方算力，部分擁有算力資源（如傳統IDC企業），卻無法與模型深度協同，導致算力利用率不足一半。

即便是頭部廠商，也存在生態壁壘，華為云的昇騰生態仍處于培育發展期，要達到CUDA的開發者粘性需要時間驗證；字節云的開發者工具多聚焦內容場景，通用性尚需進一步提升，阿里云同樣需要應對客戶日漸復雜的場景適配需求。

舉一個簡單例子，宇樹科技CEO王興興曾認為，在機器人領域尚缺一個機器人專屬大模型，人形機器人量產的瓶頸也是因為AI模型不足。這就側面證明，AI云的產業滲透速度在特定的某些領域還不夠快。

傳統軟件開發門檻高，系統自主性不強，潛在開發者僅數千萬規模，難以滿足AI時代“人人用自然語言創應用”的需求，行業整體仍面臨“模型－工具－應用”協同不足的問題，制約了AI云的規模化落地。

03 云廠商們，誰能成就下一代超級計算機

下一代超級計算機在概念與技術層面的競賽仍在繼續，但當下的商業化產出與市場回報可以被視為影響未來格局的風向標。

國際權威咨詢機構弗若斯特沙利文發布《中國全棧AI云服務（公有云）市場報告2025H1》報告顯示，2025年上半年，中國全棧AI云服務市場規模達259億元，其中阿里云以30.2%，市場份額位居第一，百度云、火山引擎、華為云等處于后續梯隊。Omdia報告則顯示，2025年第二季度，阿里云、華為云和騰訊云的市場份額分別為34%、17% 和10%。

不同廠商所擁有的行業地位，大多與自身的投入水平力度有關，某種程度上也影響了誰能在未來成就下一代超級計算機。

谷歌預計2025年資本支出將在910億至930億美元之間。有報道稱，過去十二個月內，阿里累計資本開支已超過1260億，預計未來還可能在原定的3800億AI投入上持續加碼。

相比之下，字節、華為云等未披露具體關于在AI以及云上的公開投資承諾，盡管騰訊聲稱“將會在AI方面投入巨額資本支出”，但目前也還在數百億內，百度同樣與阿里相比在資金投入上略顯規模差距。

回過頭來看廠商們提出的全棧自研，可以姑且將其作為筑牢技術底座的核心邏輯，也就是實現“計算－網絡－存儲－模型”全環節優化。

客觀而言這與當年王堅院士關注云計算的基礎設施層一樣，阿里云或許也覺得，打通底層是要做的第一件事，為此推出自研磐久128超節點AI服務器，單柜支持128個AI計算芯片，密度較行業平均水平提升50%，且兼容英偉達、昇騰等多種主流芯片，解決了“芯片適配難”的問題。

解決了投入與適配問題，第二件事是場景與生態打通，即誰的資本回報收入規模更高，誰能讓更多的客戶使用。

阿里云財報披露，收入在財年Q2同比增長達到34%至398.24億元。百度的AI云今年第三季度單季度收入只有42億元，同比增長33%，而去年全年，華為純云計算業務的收入約為385.2億元，同比增長僅8.5%。

值得一提的是，基于“東數西算”網絡動態調度本地與云端算力，為企業提供“極簡接入、柔性訪問、安全流轉”的用算體驗，企業只需接入云的算力網絡，就能根據需求靈活選擇公共云、邊緣節點或本地部署。而據悉，目前中國500強企業中53%使用阿里云AI服務，實際滲透率領先行業。

所以單純看收入規模，阿里云會相對突出。

回過頭來看技術細節，從AGI到ASI，AI云行業的競爭已不再是“誰的算力更強”，而是“誰能構建支撐智能進化的基礎設施”。

大廠們對云的探索，既展現了頭部廠商的技術野心，也折射出行業的發展方向，只有將技術突破與產業需求深度綁定，才能讓超級AI云從“概念”變為“現實”。