这场AI创投赛，揭示了中国云市场哪些新变化？

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新一批AI创新企业，和上一代互联网创业公司业务逻辑不同、发展节奏不同、用云需求也不同。接住AI产业落地的新机遇，云厂商需要适时而变

文｜吴俊宇

编辑｜谢丽容

AI（人工智能）狂飙三年，带动了新一轮的创新创业。这和十年前的互联网创业大不相同。这在中央广播电视总台AI纪实创投节目《赢在AI+》中体现的淋漓尽致。《赢在AI+》是央视与杭州市共同打造的一档节目。7月该节目迎来收官。它历时一年，经过全国各城市12场共700多家企业路演，102家企业脱颖而出进入决赛，并最终诞生创业10强。不同于十年前互联网创业是主流，《赢在AI+》中的102家创业公司集中在芯片、软件、具身智能、空间模型、智能制造、智能终端等行业。这都是大模型变革下的新风口。央视为何要创办这样一档节目？节目总导演田梅表示，这“恰逢其时”。2024年9月节目启动后，“杭州六小龙”（游戏科学、DeepSeek、宇树科技、云深处科技、强脑科技、群核科技）等新锐科技企业相继被大众熟知。新一轮创新创业中，AI的重要性被提到新高度。国家正大力支持培育AI创新企业。节目以前瞻视野，对时代变化做出了预判。阿里云智能集团副总裁、市场部总裁刘湘雯也是该节目顾问之一。她观察这一批AI创新企业发现，它们和上一代互联网创业公司业务逻辑不同、发展节奏不同、用云需求也不同。面对这些变化，阿里云需要适时而变。

2025年，中国云市场正在因AI迎来新一轮增长。国际市场调研机构IDC数据显示，2024下半年中国公有云（IaaS基础设施/PaaS平台软件/SaaS应用软件）市场增速17.7%，这是两年来的高点（文章详见《中国云市场复苏，出现五个关键趋势》）。云计算市场增速更快了，但挑战也更大了，因为AI在深刻重塑中国的中国云计算市场云计算的市场需求、技术架构都在发生变化。“用AI把云重做一次”。这不只是战略判断，也是当下正在发生的现实。

“卖资源”到“卖价值”

“卖资源”到“卖价值”，这是云计算市场的切实变化。只有这样才能与新一代AI创新企业共同成长。中国市场的云计算兴起于2010年左右。当时，一批互联网公司同步兴起。它们的业务规模、用户规模快速扩张，云消耗量快速增长。这种背景下，低价走量销售云资源，是最简单粗暴的增长逻辑。但今天新一代AI创新企业与上一代的互联网公司大不相同。它们集中在芯片、AI软件、机器人、智能制造、智能终端等领域。其中很多公司，仍在漫长研发期，而不是部署期。刘湘雯的看法是，新一代AI创新企业，和上一代互联网创业公司业务逻辑不同，当下所处的发展节奏也不同，这使得它们的用云需求也不同。互联网公司的业务逻辑是“敏捷迭代”。它们习惯小步快跑、快速验证，不断根据用户反馈进行灰度测试和产品迭代，方向不对就迅速关停。互联网公司强调规模效应，在电商、广告、游戏等典型业务中，云服务是运营成本中的必要开销。芯片、软件、具身智能、空间模型、智能制造、智能终端等领域的创新企业，崇尚“长线研发”。它们能够容忍长达数年的高风险、高投入的研发周期，这期间可能没有产出。新一代AI创新企业中，尤其是硬科技公司，产品在研发完成前，几乎没有客户。一旦失败便就血本无归。这使得很多企业仍处于漫长的“研发期”，而不是“部署期”。它们的商业化逻辑、全球化布局都还在探索中。因此，它们当下的用云量不会像已拥有千万、亿级用户的互联网企业那样大。刘湘雯解释，对新一代AI创新企业来说，技术溢价变得更重要。云服务不再只是它们的运营成本，而是产品总成本的一部分。云厂商提供的AI能力，会直接影响它们的产品性能、体验和最终售价。服务好这些公司，阿里云要重构自身的技术架构、业务模式。阿里云正在成为新一批AI创新企业的选择。巧合的是，《赢在AI+》节目决赛中的102家创业企业，有78家是阿里云客户，10强企业全部长在阿里云上其中，凌迪科技Style3D、原力无限这两家创业公司很有代表性。凌迪科技Style3D创始人刘郴在节目中展示了由“AI+3D”完成设计、制版、缝纫、营销出图等全流程的多款服装。这家数字时尚AI工业软件从零自研算法，目前已服务包括安踏、波司登、太平鸟等2000多家服饰品牌。算法和模型是这家企业的核心竞争壁垒，它借此打破了国际企业对数字时尚工业软件的垄断。原力无限是一家具身智能企业。杭州亲橙里的机器人充电空间内，原力无限的智能机器人每天要为几十位车主的电动车自动充电。其联合创始人刘扬提到，阿里云不仅为其提供了基础设施，还提供了核心计算能力，是原力无限充电机器人“大脑”关键组成部分之一。给AI创新企业卖云，逻辑和过往不一样。多位云厂商一线销售曾对我们直言，只卖云资源无法打动它们。必须对它们的业务价值有直接帮助比如模型能直接帮它们增效降本，或者是能为它们创造融资机会。AI引发的市场需求变革，甚至正在引导云计算行业从价格战，走向更高维度的价值战。阿里云目前严格限制与竞争对手打价格战。逻辑是，倒逼销售、产品团队思考，什么才是面向AI时代的产品。一位阿里云一线架构师今年5月曾对我们直言，低价竞争不可持续，产品方案的设计能力才是更重要的。核心是要真正理解客户业务需求。为此，阿里云已经针对中小企业和新兴行业制定合理的激励措施和销售导向。阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光今年5月曾对我们表示，他更愿意谈ROI（投资回报率）而不是低价。阿里云必须抓住未来，“就像回到十年前，你不知道哪些公司会成长为下一个巨头，你也无法预料哪些新兴行业会蓬勃发展。”（文章详见《破釜沉舟出海，阿里云图什么》）十年多前，阿里云靠一批互联网公司起家，成为中国云计算的领头羊。如今，阿里云要继续快速奔跑，就要在新一代AI创新企业中找到识别出“未来的巨头”。它们跑得快了，阿里云才能跑得快。目前，阿里云正在积极与一批AI创新企业探索新的合作形式。诸如，将产品和服务，高效、低成本、安全地融入智能硬件，并设计合理的定价和产品形态。智能眼镜对交互时延的要求极为苛刻。阿里云通义团队与TCL旗下的雷鸟眼镜AI团队深度合作，共同对其“云+端”混合模型架构进行优化，最终将交互时延压缩到了行业领先水平。这成为雷鸟眼镜在北美、日韩等市场流行的核心优势之一。阿里云还在和智能驾驶、芯片设计等领域的企业合作，帮助他们将大模型进行裁剪、蒸馏，以适应更小、更专业的端侧设备，并特定场景的深度适配。这个过程中沉淀下的经验正在转化为服务更多行业的通用解决方案。

强化“全栈AI”能力

市场需求的变化，也在倒逼云计算重构技术架构。云计算正从CPU（中央处理器）为核心转向GPU（图形处理器）为核心，这导致算力调度方式、软硬协同方式和过去截然不同。过去十多年CPU为核心的传统云计算架构，设计初衷是为了解决海量、通用的计算和数据需求，它无法有效承载AI时代带来的指数级增长的智能化计算需求。CPU算力的特征是计算核心少而精，比如一枚CPU芯片通常有8-64个高性能核心，它擅长复杂逻辑、串行任务、多样化负载。但GPU算力的特征是，计算核心多且专，一枚GPU芯片通常有数千个核心，它擅长大规模并行计算，把将一个庞大的任务分解成无数个相同的子任务，让所有核心同时完成计算。这些不同的技术特性，使得计算、存储、软件、网络架构都需要重新设计。这一趋势下，全球头部云厂商无一例外都在围绕“算力、模型、场景”，把云重新再做一遍。近一年来，亚马逊AWS不仅接连迭代自研训练、推理芯片，还推出了Bedrock为核心的数据平台，并把大模型创业公司Anthropic旗下的Claude模型融入全线产品。微软Azure绑定大模型创业公司OpenAI，将推理能力嵌入IaaS、PaaS、SaaS全线产品。谷歌云2025年正在以Gemini自研大模型为核心，打造“大模型+数据平台+基础设施”的新生态。阿里云也在强化“全栈AI”能力它覆盖了IaaS、PaaS、MaaS（模型服务）层。IaaS层包括GPU资源，甚至是自研AI芯片；PaaS层拥有智算服务PAI-灵骏、PAI-EAS推理服务等人工智能平台PAI，AI改造后的PolarDB数据库、MaxCompute数据湖仓等数据工具，MaaS层包括Qwen系列大模型、百炼模型开发平台等一批工具。强调“全栈AI”，不只是为了适应技术变革，也是考虑到了客户需求。刘湘雯对我们表示，“全栈AI”可以满足客户不同层次、不同形态的多样需求。2025年生成式AI处于产业落地早期探索阶段，机遇和不确定性并存。无论是AI原生初创企业，还是寻求转型的传统行业巨头，都面临一个核心问题如何选用AI，真正有效可持续地解决自身业务问题？阿里云的IaaS、PaaS、MaaS层工具，都是同一个技术架构下设计的。它们之间的通信协议、资源调度、运维体系经过了深度优化，稳定性和性能效率会大幅提升。以计算、存储能力来看，目前阿里云万卡AI集群并行计算效率可以达到业界领先的95%以上，AI训练任务的通信延迟降低了80%，高性能存储的吞吐能力提升至20TB/s。这符合一批创新企业在AI时代的用云需求。客户如果采购不同厂商的软硬件产品自建基础设施，会面临复杂的对接、调试问题。阿里云提供的“全栈AI”能力，是经过精心调校和集成的整体解决方案，可以降低客户的使用成本、时间成本。以AI图像创作平台LiblibAI（哩布哩布AI）为例，这是一家业务覆盖全球的出海企业。这家公司对对基础设施的性能、稳定性和全球合规要求很高。它们对全球多家云计算厂商进行严谨的测试对比后，最终选择了阿里云。阿里云的全栈AI让LiblibAI海外区域的业务上线效率提升了60%，研发运维效率提升了79%。在中国市场，阿里云是少数具备“全栈AI”能力的云计算厂商。这种能力也正在转化为行业竞争力。从市场反馈来看，它跑在了行业前列。IDC今年7月数据显示，2024年中国AI基础设施（AI IaaS）市场份额，阿里云占比23%，位居首位。阿里云在GenAI IaaS市场份额23.5%，同样位居首位。IDC统计口径中的AI IaaS市场，包括大模型为核心的生成式AI IaaS（GenAI IaaS）和传统的非生成式AI IaaS。其中，2024年下半年中国GenAI IaaS市场同比激增165%，达87.4亿元，在整体AI IaaS市场中占比超过七成。

云厂商重构AI基础设施的进度，也在引发资本市场的关注因为这直接决定了AI的落地速度，以及云厂商能否接住AI产业落地带来的红利。摩根大通今年3月发布报告，将中国市场的生成式AI发展划分为四个阶段。第一阶段，大模型研发期，重心在构建底层模型；第二阶段，AI能力融入现有应用，这是中国市场当下所处阶段；第三阶段，应用变现期，企业因AI获得实际财务回报；第四阶段，原生“AI杀手级应用”爆发期，行业格局被改变。摩根大通认为，中国市场每一阶段都有不同投资重点，这会引发商业价值转移。2025年是中国生成式AI应用的拐点期。伴随DeepSeek等模型开源，算力需求激增，IaaS基础设施是现阶段最具投资价值的环节。

“互联网+”到“人工智能+”

阿里云是中国算力基础设施中的一部分，它受到中国产业政策的深刻影响。过去十年，阿里云受益于中国互联网行业兴起。它下一轮增长，也将受益于中国人工智能产业的变革。2015年，政府工作报告里提到了“互联网+”。2024年-2025年，政府工作报告连续提到“人工智能+”这个关键词。和十年前的互联网一样，人工智能未来十年也将和各行各业紧密结合。中国庞大的市场规模、丰富的应用场景将创造广阔的人工智能市场。国家信息中心是国家发展改革委直属事业单位，长期从事 “东数西算”工程、“人工智能+”等政策研究工作。国家信息中心大数据发展部人工智能处副处长易成岐介绍，截至2024年底，全国登记在册的经营主体达到了1.89亿。这意味着从个体工商户到跨国巨头，从一线城市到下沉市场的多样化需求，都能对AI技术的应用、迭代提供试验场。这种规模效应不仅能摊薄AI应用创新的高昂成本，更能通过海量反馈，驱动产品服务的快速迭代。人工智能飞速发展之际，如何衡量一个国家和社会的“人工智能+”的成效？易成岐解释，其中可能包括一系列指标，主要分成两大维度。一是产业经济维度。如人工智能核心产业增加值，人工智能核心产业增加值占GDP比重，人工智能在工业、制造、医疗、教育、金融、交通等重点行业的渗透率，单位Token消耗对GDP的拉动效应。二是社会普惠维度。如AI创造的新就业岗位数量与结构、人均Token使用量、Token使用成本占人均可支配收入比重等。在易成岐看来，近代科技变革中，中国更多是“追赶者”。但这一波人工智能浪潮，中国是最接近全球科技前沿的一次，甚至很多应用领域在“领跑”。中国不再是单纯地习、模仿，而是作为先行者参与到定义技术路径、制定行业标准、探索应用边界的进程中。中国的人工智能发展同样也面临一些挑战。比如高端芯片禁售、部分高质量数据集限制、个别国家对我国的投资审查和市场准入壁垒。易成岐的判断是，挑战是局部的、阶段性的，机遇是全局的、历史性的。在他看来，政府、产业界和社会需要形成合力，支持中国企业参与全球人工智能的竞争。比如，系统性地梳理出制约我国AI企业发展的“急难愁盼”问题，并动用政策工具和体制优势，精准施策。比如支持国产芯片原始创新和技术攻关，推动公共数据、行业场景数据、高价值密度版权数据开放，推动大型央企、国企等“产业链主”开放应用场景。我们了解到，政策研究部门正思考算力、算法、数据协同规划，共同服务“发展人工智能”这个目标。中国企业要如何抓住政策机遇，积极参与国际竞争？对此，易成岐提到两点建议。支持壮大国内的开源社区和开源项目。因为，开源不仅是技术共享的平台，更是吸引全球开发者、形成事实标准、展现技术自信和软实力的重要载体。探索“组团出海”模式。基础模型公司、应用开发公司、硬件制造商、云服务商可以形成联合舰队，各司其职共同与全球巨头竞争。事实上，阿里云也正在抓住新一轮机遇。今年以来，阿里云动作频频。加大算力基础设施投入，宣布未来三年将投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施；做大模型开源生态，不断迭代、开源阿里Qwen2.5和Qwen3系列大模型；全面出海，为中国出海企业提供大模型和AI基础设施。中国企业应该加大对外开放，错位竞争的思路也在出现。一位中国头部云厂商高管今年5月对我们表示，目前只有美国和中国，具备全栈AI能力。全球AI产业的竞争，本质是全栈技术的竞争。美国在芯片领域有优势，但中国的云计算、大模型也并不落下风。在他看来，中国应该让自己的云计算、大模型进入全球市场，争取全球更多国家和开发者支持。这不仅可以摊薄中国AI产业链的研发成本，还能扩大它的全球影响力。

责编 | 张生婷

题图 | IC

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