前两天刷数据报告，看到一张图——
是2025年上半年「中国AI云市场」的份额榜单。
数据挺突出：市场规模221.9亿元，阿里云占了35.8%，排榜首，高于第二到第四名加起来的总和。
火山引擎14.8%，华为云13.1%，腾讯云7%，百度云6.1%。前五名加起来占了整个市场的75%。
这张图让我停了好久。
不是第一次知道阿里云做得大，但是在“AI云”这个定义被拉直、去掉了传统NLP、CV等模糊口径之后，还能拿到这么高的占比——说明阿里云在AI底层设施和服务上，开始有不可替代性了。
很多朋友可能对“AI云”这个词还有点模糊。
和传统云计算还不是一回事。
传统云计算更多是算力托管、存储租赁，解决的是企业从“有”到“用”的问题。
而AI云背后的更多需求，是大模型驱动的推理、训练、微调，算力消耗规模和技术要求完全上了个台阶。
不是买几块GPU就能撑住的事情，得有稳定、弹性、分布式调度的能力，要能把千卡、万卡级别的集群当作水电一样稳定供给。
而这是阿里云的基本盘。
01. 给市场供水的“AI全栈云”
飞天集群，支撑起了大模型训练的高密度算力调度。
十几年在电商场景、千亿级数据打磨出来的技术，别的厂商靠砸钱追赶，短期很难缩短这个差距。
榜单上的对比也很有意思。
阿里云的不同点在于，它是更彻底的“对外赋能”导向，服务企业客户的基因更纯粹。
换句话说，有的云厂商像是在给自己建水库，阿里云则是在给市场供水。
这就引出另一个我想说的：今天AI云市场份额第一还不能决定基石，长远讲，更看谁先搭建出最完整的“AI全栈”。
“全栈”怎么理解呢？
看阿里云的设计，有三层架构的完整闭环：
- IaaS： 磐久AI服务器、CPFS文件存储、高性能网络HPN7.0、GPU容器算力……给企业提供最稳定安全的底层硬件与资源支撑。
- PaaS：人工智能平台PAI、大数据计算MaxCompute、模型在线服务EAS，让AI的开发、训练、部署与管理不再复杂。
- MaaS：基础大模型（通义千问&万相）、百炼、无影AgentBay，向大众提供“开箱即用”的大模型及服务。
听着可能有点抽象，说几个我接触过的例子。
比如认识的一位二代朋友，家在福建，有个中型造鞋厂，十多年来经销商网络服务都主要靠人工坐席，效率低成本高。
去年他们接入了百炼平台，把通义千问做了行业微调，几周时间就训练出了能回答产品参数、交付周期、售后政策的客服模型。
接入到官网和微信后，80%的客户问题能被自动解答，客服人力成本下降了40%以上。
更重要的是，这种微调不需要他们有AI团队，只要上传文档和历史问答，就能生成行业专用模型。
还想起一个99年哥们，做的跨境电商公司在深圳，之前投广告时，最大痛点是多语言素材生产跟不上。
他们是用通义大模型做了一个“智能广告助手”，能根据不同国家的受众习惯，快速生成多语言文案和创意图片。
效果也是出奇地好，美国站点的广告转化率提升了20%，欧洲市场的点击率也有明显上升。
这类场景在跨境电商里很常见，但真正能支撑这种多语言、多模态生成的，一般的AI API还真不够，得有背后有算力和模型的深度结合。
02. 三层架构与战略系统
溯源到最底层，这些公司都是依托了阿里云的支撑。
类比海外，阿里云的三层架构，稍有点像「谷歌云+DeepMind+Gemini」的组合。
AWS算力强，但缺乏模型研发的自主闭环；Google Cloud有TPU和DeepMind，形成了计算和模型的内循环；微软则是靠和OpenAI的绑定来补全短板。
阿里云走的是有点类似谷歌的路线，但又走出了一条「本土特色+全球差异市场」的路，能深度结合企业诉求。
既有基础设施，又得有行业know how，再加上模型、数据、算法、应用的积累。
好比在政企、制造业、跨境电商这些场景里，阿里云就能同时给你算力、平台和模型，而不是让你自己拼凑生态。
这种全栈体系的优势，中长期会被更加放大。
就像身边很多中型企业，不管是讲故事，还是业务战略，还是创始人脑袋发热，无一例外都要上AI。接下来只会更多。
但这些公司不可能自己建万卡集群，也不大有能力自己养模型团队。
它要的就是一个能落地的、一体化的解决方案：算力不用愁，模型能直接调用，行业需求有人懂。
这就是为什么阿里云的客户复购率在AI云里显著更高——
它提供的不是一堆零件一盘散沙，是把一整套流水线直接端上桌。
你可以质疑阿里云某些单点能力上可能不如AWS，但在AI云这件事上，它的护城河也是实打实的。
更关键的是，这种全栈体系本身就是战略安全。
Anthropic近期的一些封禁措施，也让我们看到自闭环的必然，尤其是在国内的AI创业者，有些根本上的东西，需要提前想好保障。
AI接下来，一定是模型+算力的深度绑定，如果只有模型没有算力，你随时可能被掐脖子；
而如果只有算力没有模型，你永远只能做别人的水电工。
阿里云在这件事上想得很明白：既要做算力的供应商，也要做模型的输出方，更要把两者打通。
做成一个系统工程，和更宏大的国家战略相匹配。
就很符合国务院之前发布的里《“人工智能+”行动意见》对于云计算、对模型、对AI产业融合等等的顶层设计。
单点突破、应用创新，这些可以交给我们创业团队，有所依托我们也能跑得更快、更轻盈。
03. 新生产力的源头？
这两天群里还有朋友问，阿里云的第一能保持多久？我觉得看两点。
第一是，它能不能继续保持在算力层的压倒性优势，这决定了它是不是“底层唯一解”。
第二是，它的模型生态能不能形成真正的产业网络效应，而不是停留在几个demo和发布会。
就目前的趋势来看，它的迭代比别家快，客户反馈也比较正面，这大概就是榜单背后更值得注意的信号。
这样看，AI云完全不是一门生意那么简单。
更像是新时代的“蒸汽机”，是新生产力的源头。
谁掌握它，谁就在新的产业革命里占了先手。
阿里云今天的数据表现，也是面镜子，照出了中国AI产业的基本面：我们至少在基础设施层面，没有被落下。
接下来拼的是耐力，是生态，是能不能把这条护城河越挖越深。
这也是为什么我看到那张榜单，会觉得有点震撼——
有一张更大的生态科技产业地图，已经展开了，而且是世界范围内的，就是我们90后一代人的大运势。
Omdia预测，2025年到2030年，中国AI云市场复合年增长率（CAGR）为26.8%。
未来AI云的增长将由多Agents合作、上下文工程、AI安全、大规模API调用等驱动。
MaaS层预计增长最快，复合年增长率将超72%，2030年将达177亿元规模。
04. 从阿里云，到全球云
过去十年，全球云市场的格局基本稳定：
AWS、Azure、Google Cloud 稳居第三。这三家合计占据了超过 60% 的全球公有云市场份额。
在它们的增长曲线里，一个明显的拐点出现在2022-2023 年——
生成式 AI 的爆发，把云和 AI 的关系彻底绑定在一起。
如果说之前的云计算还是“像水电一样的基础设施”，那现在 AI 已经让云成了智能的底座。
大模型需要 GPU 集群训练，推理需要弹性算力支撑，微调和部署需要平台化服务。
这些环节只有云厂商能规模化承担。
所以全球云巨头几乎无一例外地把 AI 放在战略中心。
AWS 在 2023 年推出了 Bedrock，把 Anthropic、Cohere、Stability 等模型放进自家云平台，用 API 的方式交付企业用户，甚至在 2024 年开始尝试“模型即商品”的分层定价。
Azure 借助 OpenAI，直接把 GPT-4 和后续的模型绑定到自家云，靠独家合作收割了全球大量企业客户。
Google Cloud 的策略更学术，依托 DeepMind 和 Google Research，把自研模型和 Vertex AI 平台打通，逐渐形成差异化优势。
可以看到，全球云市场的竞争已经不再是单纯的“谁的算力更便宜”，而是演变为“谁能提供最强的 AI 全栈能力”。
过去IaaS是护城河，现在 MaaS正在成为新的核心战场，各个细分局部战役又相互影响共同作用，直至形成新的科技版图……
05. AI云生态，交织影响的产业未来
再把视野聚焦回来，阿里云的选择就很清晰：
一是坚持自研通义大模型，并开放给客户，形成模型层面的自主可控；
二是继续投入硬件和基础设施，把 GPU 集群、存储和网络做到极致；
三是走全栈路线，不只卖算力，还要卖平台、卖服务、卖生态。
换句话说，阿里云正在以一己之力，融合北美三大云厂商的传统强项。
背后还有个更大的逻辑：未来的全球云市场，不会再是单纯的“美三强”独大，而是进入区域化多强竞争。
美国公司覆盖北美，中国公司主导东亚和新兴市场，中东、拉美等区域则诸侯林立。
AI 的加入让这种区域化更明显，因为大模型涉及数据主权、隐私合规、产业政策，不可能完全由北美巨头垄断。
在a16z crypto创始人Chris Dixon眼中，技术浪潮往往成对或三重出现，在今天，AI、Crypto、新硬件会几乎同时爆发，相辅相成。
而来自红杉的一种观点是，AI驱动算力需求、云提供可扩展平台、机器人和硬件实现物理世界新交互。
这三条线不仅会各自独立迭代，还会形成新的闭环效应。
企业在选择技术方案时，不能孤立看待 AI 模型或算力，而要考虑整个基础设施生态和数据治理能力。
这又进一步说明了阿里云的“全栈AI”、“全栈云”的价值。
它不仅提供算力和模型，还在不断完善生态，支持多方协作和微调应用，未来甚至可能延伸到可信计算和跨企业智能合约层面。
换句话说，全栈 AI 不只是性能优势，更是产业网络和制度性护城河。
06. 用得起，更创新
对企业来说，关心的不只是“买谁家的云”，而是“能不能用得起、能不能用得久、能不能保证安全和合规”。
对整个市场来说，AI 云已经不再是一个技术名词，而是和金融体系、电力系统一样的“命门级”设施。
这正是为什么，全球云巨头都在争相押注 AI，而阿里云在中国市场的领先，意义远远超出一个季度的市占率。
从长期趋势看，AI、云、硬件/机器人、软件应用的交织，正在也将长期催生新的产业模式和商业机会。
生成式 AI 的落地、全栈云平台的服务能力，以及软硬件的结合，可能成为企业数字化转型的核心基础设施。
掌握这种能力的企业，在未来十年的产业格局里，将拥有更高的战略主动权。
而作为普通个人、小创业者，我们也有了条件站在巨人的肩膀上。
比起一些明星AI应用团队，这两年我也会推荐身边朋友加入云或算力公司。
都将是极好的开始……
本文由公众号“AI异类弗兰克”授权转载｜ https://mp.weixin.qq.com/s/TmhnhkUAHFH510thiUCVug｜（编辑：潇飞）