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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-10-26 00:12 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: AI云“分野”:阿里云们“卖铲”,火山引擎奇袭“MaaS”股份有限公司 | 官网:暂无 |
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AI云“分野”:阿里云们“卖铲”,火山引擎奇袭“MaaS”2024更新不一会儿
> 厂商新闻《AI云“分野”:阿里云们“卖铲”,火山引擎奇袭“MaaS”》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-26 03:43
文:互联网江湖 作者:刘致呈
对云计算来说,每一次技术浪潮的更迭,都不仅仅是功能的叠加,更是对产业价值和竞争格局的重塑。
时至今日,全球云计算市场经历了三次产业“范式转移”:
1、PC互联网时代,云计算的本质是“IT基础设施的外包”,它将企业从自建机房的沉重负担中解放出来,其核心价值是成本优化与效率提升,商业模式近乎于“服务器租赁”。
2、移动互联网时代,云计算的角色又升维成了“高并发业务的承载平台”。面对瞬间涌入的亿万级用户,云的稳定性、弹性与分布式架构成为App爆发的基础设施,其核心价值转向了支撑业务规模与敏捷创新。
3、AI时代,随着大模型、AI Agent们的爆发,云计算又一次迎来了根本性变化:它不再只是数字资源的提供者,而是正在成为企业核心竞争力,以及用于价值创造的AI“智能引擎”。
算力、模型、数据与行业知识的深度融合,成了新的行业价值锚点。
在此背景下,以阿里云、百度智能云和字节(火山引擎)为代表主流云计算玩家们,也不得不换到一条全新的起跑线上重新竞赛,整体市场格局也将进入一个充满动态与不确定性的“战国时代”……
AI云时代,阿里云、字节们各有各的课要“补”?
如果现在有人问,国内的AI云市场格局是什么样?
答案,一定是五花八门的。
毕竟,“AI云”是一个新事物,它不像云计算(IaaS基础设施+PaaS平台软件+SaaS应用软件)那样有着清晰的市场认知,所以在不同统计口径或范围下,各家的表现也各不相同。
这也是此前,各家AI云厂商们都能宣传自己是“第一”的根本原因。
比如阿里云的广告标语是“AI云市场份额领先,超过第2-4名总和”,火山引擎的广告标语是“占中国公有云大模型市场份额46.4%”,百度智能云的广告标语是“连续六年中国AI公有云市场份额领先”……
抢第一,本质上是为了让企业客户看到品牌的市场底气,带来信任安全感;让外部投资人看到品牌的价值确定性;让内部看到品牌领先的优势,以争取更多的集团预算……
这是一种宣传策略,但也说明,和传统云市场已经趋于稳定的一超多强格局相比,AI云时代的战局才刚刚开启。如果此时有云厂商能在任一关键维度,建立起新的绝对优势,那么品牌未尝不能实现弯道超车……
在这方面,字节(火山引擎)对阿里云的突围就是典型例子。
在十余年的积累下,过去,阿里云一直都是云计算市场的领跑者。
以营收来看,据Omdia的估算(统计口径覆盖了AI IaaS、AI PaaS、AI MaaS三个主要市场),2025 年上半年中国AI云市场总收入31亿美元。其中,阿里云占比35.8%、火山引擎占比14.8%、华为云占比13.1%、腾讯云占比7.0%,整体确实如宣传中的“超过第2-4名总和”。
但是,随着ChatGPT、DeepSeek的爆发和AI Agent们的兴起,中国AI云市场逐渐从“预训练时代”迈向“推理时代”后,这也就给了MaaS(模型即服务)模式拔地而起的机会。
传统云计算和Maas的区别是,IaaS相当于用户找阿里云们租了一块地(服务器、存储、网络),然后由自己盖房子、装修(安装操作系统)等。
PaaS则相当于用户们又租用了配备炉灶(开发框架、中间件)的厨房,用户只需专注炒菜(编写代码)。
SaaS则是直接进入餐厅(使用网页或APP),享用平台端上来的成品套餐(完整应用),如钉钉、企业微信。
相比之下,MaaS 更像是外卖平台提供的预制菜,是一种将预训练好的 AI 模型作为标准化服务提供给用户的模式,用户无需自己训练或维护模型,直接通过API调用即可获得AI能力。
本质上,MaaS提供的是可嵌入的AI能力,就像是给普通工具加装的“智能芯片”,整体有进一步创新开发的空间;但SaaS则是直接能用的“成品工具”,功能相对固定……
同时,MaaS是按照token的消耗量(类似于AI时代的流量)计费,本身就可以丰俭由人,而去年字节的火山引擎又率先打响了价格战,直接把主力模型定价降至了“厘时代”。
如此一来,对大多数中小企业、个人开发者们来说,MaaS就成了实现AI能力最便捷的路径。
火山引擎也靠着对MaaS模式的押注,逆势成为了今年上半年中国公有云大模型(Tokens)调用量第一,市场份额高达49.2%的行业领头羊。
这实际上就是现在阿里云、百度智能云们所需要补课的地方。
作为从PC互联网时代走来的“旧王”,阿里云们的优势是过去构建起的庞大企业应用生态,以及坚实的IaaS/PaaS底座,核心价值在于为各种传统行业提供“如何上云”的解决方案。
但现在,随着AI云时代的降临,市场的决策逻辑逐渐从“如何上云”转向了“如何AI”。
那么当AI智能本身成为企业首要的采购动机时,阿里云们也就必须要证明自己不仅是最好的“云厂商”,更是最好的“AI厂商”。
此前,阿里云猛攻“通义千问”并推动全系产品“AI化”,便是在补上由“模型能力”直接定义云服务价值的核心一课……
其实辩证地看,火山引擎也不是没有隐忧。
虽然在模型调用服务(如API)方面取得了阶段性领先,但从长远来看,如果火山引擎想要以此搭建起持久的竞争壁垒,却并非易事。
这就像是有用户每周都会去熟悉的超市(全栈云服务)采购,当他需要一瓶水(模型)时,如果不是别处有独一无二的款式,那么他大概率还是会顺手在这家超市购买。
而且就算火山引擎有独一无二的“水”,但“开超市”的阿里云们也能很快推出同款产品。
毕竟,天眼查APP显示,现在阿里云、百度智能云们确实和火山引擎存在调用量上的差距,但两者的市场份额却也达到了27.0%和17.0%,分别排在第二、三名的位置……
如此来看,无论是云还是大模型,真正的用户粘性都来自于整体解决方案和数据绑定,或者说平台迁移成本,这是阿里云们在过去云计算市场积攒起来的大客户优势,也是未来火山引擎所必须要不断补强的基础功课。
所以,现在阿里云看似在被火山引擎撕开缺口,但实则依然游刃有余……
云计算“分野”,大厂们各显神通?
其实从目前来看,中国云计算巨头们在战略侧重上已经呈现出了清晰的路线分野:
一是以阿里云、华为云为代表的基础资源派,本质上是想扮演AI“卖铲人”角色——通过在云计算系统层深耕,向AI时代的“掘金者”们提供完整的工具链和解决方案,从而在产业智能化浪潮中收获确定性增长。
在这方面,此前吴泳铭就已经明确,阿里云将作为全栈人工智能服务商,从两大核心路径实施AI战略:第一,通义千问坚定开源开放路线,打造“AI时代的安卓”;其二,构建作为下一代计算机的超级AI云,为全球提供智能算力网络。
至于华为云,无论是提出的“AI for Cloud”和“Cloud for AI”双轮驱动战略,还是昇腾计算体系与盘古大模型的协同整合,又或者是在政企市场和制造业的多年深耕,整体目标也都更偏向于产业智能化的落地。
这条路线在DeepSeek们没有爆发之前,是存在不少质疑的。
包括对中国产业转型进程的担忧,以及对应用层价值创造的不确定性怀疑等等。
按此前某大厂CEO的说法,如果基础设施层投入了数千亿美元,却无法开发出能带来十倍以上回报的应用,那么这将是不可持续的。尽管目前已经在各种不同场景中看到了各种应用案例,但这些更多集中在ToB领域。在ToC领域,我们还没有看到所谓的超级应用……
不过现在,随着Agent元年的到来,AI作为生产力工具的属性也越来明显,虽然应用层仍没有跑出超级应用,但OpenAI的sora2、快手的可灵们却也让市场看到了希望。
所以前段时间,全球云计算巨头们都开始了一场针对未来算力资源的军备竞赛,连带着被封锁的国内市场,也把关注地重心放到了算力芯片方面。
比如华为的昇腾芯片,又比如前段时间寒武纪的爆发,以及由此备受关注的阿里平头哥研发的PPU AI芯片、百度的昆仑芯片,足以可见现在资本市场对AI“卖铲人”价值路线的认可……
二是以火山引擎为代表的智能应用派,它们的特点是在服务产业、布局系统层之外,又多了些向应用生态层拓展的趋势。
此前,火山引擎的一大创新是应用层开源,但其中的豆包大模型却近乎放弃了开源路线,底层不开放,向上的应用层可以逐步开放。
这么一来,火山引擎就可以在实现B端获客的同时,连带着“推销”自身的产品,然后再通过泛 C 端和开发者们组成的小型团队进行获客……
这是一种更偏流量逻辑的打法,也是一种“以己之长,攻彼之短”的市场策略。
毕竟和阿里云们相比,火山引擎在客户资源优势积累并不突出,但是火山旗下的平台和产品却能够接触到更多C端用户场景,那么通过市场推广自身具象化的产品,自然也就更有机会实现应用层的“弯道超车”。
就像现在火山引擎在大模型公有云市场调用量(MaaS)上的领先那样……
这实际上也揭示出了一个产业现象:C端认知正在成为影响B端决策的一大关键变量。
比如,一家企业在选择协同办公软件时,如果它的员工们普遍认为用钉钉功能更好、更齐全,或是用飞书更酷、更先进,那么这种来自C端的群体认知,是不是就有可能会成为推动企业采购决策的关键动力?
此前,阿里云、火山引擎和百度智能云们争“第一”,或许就是相同的逻辑。
只不过,除了“第一”之外,阿里云的通义千问和字节(火山引擎)的豆包大模型在C端认知上,则就有点被拉开了差距。
这固然有双方发力路线不同的原因,但还是那句话,阿里云想要成为AI时代的安卓,就意味着从底层的算力基础设施、中间的云计算、再到上层的模型应用生态,任何层面都不能有明显的短板……
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