AI云“分野”：阿里云們“賣鏟”，火山引擎奇襲“MaaS”

文：互聯網江湖 作者：劉致呈

對云計算來說，每一次技術浪潮的更迭，都不僅僅是功能的疊加，更是對產業價值和競爭格局的重塑。

時至今日，全球云計算市場經歷了三次產業“范式轉移”：

1、PC互聯網時代，云計算的本質是“IT基礎設施的外包”，它將企業從自建機房的沉重負擔中解放出來，其核心價值是成本優化與效率提升，商業模式近乎于“服務器租賃”。

2、移動互聯網時代，云計算的角色又升維成了“高并發業務的承載平臺”。面對瞬間涌入的億萬級用戶，云的穩定性、彈性與分布式架構成為App爆發的基礎設施，其核心價值轉向了支撐業務規模與敏捷創新。

3、AI時代，隨著大模型、AI Agent們的爆發，云計算又一次迎來了根本性變化：它不再只是數字資源的提供者，而是正在成為企業核心競爭力，以及用于價值創造的AI“智能引擎”。

算力、模型、數據與行業知識的深度融合，成了新的行業價值錨點。

在此背景下，以阿里云、百度智能云和字節（火山引擎）為代表主流云計算玩家們，也不得不換到一條全新的起跑線上重新競賽,整體市場格局也將進入一個充滿動態與不確定性的“戰國時代”……

AI云時代，阿里云、字節們各有各的課要“補”？

如果現在有人問，國內的AI云市場格局是什么樣？

答案，一定是五花八門的。

畢竟，“AI云”是一個新事物，它不像云計算（IaaS基礎設施+PaaS平臺軟件+SaaS應用軟件）那樣有著清晰的市場認知，所以在不同統計口徑或范圍下，各家的表現也各不相同。

這也是此前，各家AI云廠商們都能宣傳自己是“第一”的根本原因。

比如阿里云的廣告標語是“AI云市場份額領先，超過第2-4名總和”，火山引擎的廣告標語是“占中國公有云大模型市場份額46.4%”，百度智能云的廣告標語是“連續六年中國AI公有云市場份額領先”……

搶第一，本質上是為了讓企業客戶看到品牌的市場底氣，帶來信任安全感；讓外部投資人看到品牌的價值確定性；讓內部看到品牌領先的優勢，以爭取更多的集團預算……

這是一種宣傳策略，但也說明，和傳統云市場已經趨于穩定的一超多強格局相比，AI云時代的戰局才剛剛開啟。如果此時有云廠商能在任一關鍵維度，建立起新的絕對優勢，那么品牌未嘗不能實現彎道超車……

在這方面，字節（火山引擎）對阿里云的突圍就是典型例子。

在十余年的積累下，過去，阿里云一直都是云計算市場的領跑者。

以營收來看，據Omdia的估算（統計口徑覆蓋了AI IaaS、AI PaaS、AI MaaS三個主要市場），2025 年上半年中國AI云市場總收入31億美元。其中，阿里云占比35.8%、火山引擎占比14.8%、華為云占比13.1%、騰訊云占比7.0%，整體確實如宣傳中的“超過第2-4名總和”。

但是，隨著ChatGPT、DeepSeek的爆發和AI Agent們的興起，中國AI云市場逐漸從“預訓練時代”邁向“推理時代”后，這也就給了MaaS（模型即服務）模式拔地而起的機會。

傳統云計算和Maas的區別是，IaaS相當于用戶找阿里云們租了一塊地（服務器、存儲、網絡），然后由自己蓋房子、裝修（安裝操作系統）等。

PaaS則相當于用戶們又租用了配備爐灶（開發框架、中間件）的廚房，用戶只需專注炒菜（編寫代碼）。

SaaS則是直接進入餐廳（使用網頁或APP），享用平臺端上來的成品套餐（完整應用），如釘釘、企業微信。

相比之下，MaaS 更像是外賣平臺提供的預制菜，是一種將預訓練好的 AI 模型作為標準化服務提供給用戶的模式，用戶無需自己訓練或維護模型，直接通過API調用即可獲得AI能力。

本質上，MaaS提供的是可嵌入的AI能力，就像是給普通工具加裝的“智能芯片”，整體有進一步創新開發的空間；但SaaS則是直接能用的“成品工具”，功能相對固定……

同時，MaaS是按照token的消耗量（類似于AI時代的流量）計費，本身就可以豐儉由人，而去年字節的火山引擎又率先打響了價格戰，直接把主力模型定價降至了“厘時代”。

如此一來，對大多數中小企業、個人開發者們來說，MaaS就成了實現AI能力最便捷的路徑。

火山引擎也靠著對MaaS模式的押注，逆勢成為了今年上半年中國公有云大模型（Tokens）調用量第一，市場份額高達49.2%的行業領頭羊。

這實際上就是現在阿里云、百度智能云們所需要補課的地方。

作為從PC互聯網時代走來的“舊王”，阿里云們的優勢是過去構建起的龐大企業應用生態，以及堅實的IaaS/PaaS底座，核心價值在于為各種傳統行業提供“如何上云”的解決方案。

但現在，隨著AI云時代的降臨，市場的決策邏輯逐漸從“如何上云”轉向了“如何AI”。

那么當AI智能本身成為企業首要的采購動機時，阿里云們也就必須要證明自己不僅是最好的“云廠商”，更是最好的“AI廠商”。

此前，阿里云猛攻“通義千問”并推動全系產品“AI化”，便是在補上由“模型能力”直接定義云服務價值的核心一課……

其實辯證地看，火山引擎也不是沒有隱憂。

雖然在模型調用服務（如API）方面取得了階段性領先，但從長遠來看，如果火山引擎想要以此搭建起持久的競爭壁壘，卻并非易事。

這就像是有用戶每周都會去熟悉的超市（全棧云服務）采購，當他需要一瓶水（模型）時，如果不是別處有獨一無二的款式，那么他大概率還是會順手在這家超市購買。

而且就算火山引擎有獨一無二的“水”，但“開超市”的阿里云們也能很快推出同款產品。

畢竟，天眼查APP顯示，現在阿里云、百度智能云們確實和火山引擎存在調用量上的差距，但兩者的市場份額卻也達到了27.0%和17.0%，分別排在第二、三名的位置……

如此來看，無論是云還是大模型，真正的用戶粘性都來自于整體解決方案和數據綁定，或者說平臺遷移成本，這是阿里云們在過去云計算市場積攢起來的大客戶優勢，也是未來火山引擎所必須要不斷補強的基礎功課。

所以，現在阿里云看似在被火山引擎撕開缺口，但實則依然游刃有余……

云計算“分野”，大廠們各顯神通？

其實從目前來看，中國云計算巨頭們在戰略側重上已經呈現出了清晰的路線分野：

一是以阿里云、華為云為代表的基礎資源派，本質上是想扮演AI“賣鏟人”角色——通過在云計算系統層深耕，向AI時代的“掘金者”們提供完整的工具鏈和解決方案，從而在產業智能化浪潮中收獲確定性增長。

在這方面，此前吳泳銘就已經明確，阿里云將作為全棧人工智能服務商，從兩大核心路徑實施AI戰略：第一，通義千問堅定開源開放路線，打造“AI時代的安卓”；其二，構建作為下一代計算機的超級AI云，為全球提供智能算力網絡。

至于華為云，無論是提出的“AI for Cloud”和“Cloud for AI”雙輪驅動戰略，還是昇騰計算體系與盤古大模型的協同整合，又或者是在政企市場和制造業的多年深耕，整體目標也都更偏向于產業智能化的落地。

這條路線在DeepSeek們沒有爆發之前，是存在不少質疑的。

包括對中國產業轉型進程的擔憂，以及對應用層價值創造的不確定性懷疑等等。

按此前某大廠CEO的說法，如果基礎設施層投入了數千億美元，卻無法開發出能帶來十倍以上回報的應用，那么這將是不可持續的。盡管目前已經在各種不同場景中看到了各種應用案例，但這些更多集中在ToB領域。在ToC領域，我們還沒有看到所謂的超級應用……

不過現在，隨著Agent元年的到來，AI作為生產力工具的屬性也越來明顯，雖然應用層仍沒有跑出超級應用，但OpenAI的sora2、快手的可靈們卻也讓市場看到了希望。

所以前段時間，全球云計算巨頭們都開始了一場針對未來算力資源的軍備競賽，連帶著被封鎖的國內市場，也把關注地重心放到了算力芯片方面。

比如華為的昇騰芯片，又比如前段時間寒武紀的爆發，以及由此備受關注的阿里平頭哥研發的PPU AI芯片、百度的昆侖芯片，足以可見現在資本市場對AI“賣鏟人”價值路線的認可……

二是以火山引擎為代表的智能應用派，它們的特點是在服務產業、布局系統層之外，又多了些向應用生態層拓展的趨勢。

此前，火山引擎的一大創新是應用層開源，但其中的豆包大模型卻近乎放棄了開源路線，底層不開放，向上的應用層可以逐步開放。

這么一來，火山引擎就可以在實現B端獲客的同時，連帶著“推銷”自身的產品，然后再通過泛 C 端和開發者們組成的小型團隊進行獲客……

這是一種更偏流量邏輯的打法，也是一種“以己之長,攻彼之短”的市場策略。

畢竟和阿里云們相比，火山引擎在客戶資源優勢積累并不突出，但是火山旗下的平臺和產品卻能夠接觸到更多C端用戶場景，那么通過市場推廣自身具象化的產品，自然也就更有機會實現應用層的“彎道超車”。

就像現在火山引擎在大模型公有云市場調用量（MaaS）上的領先那樣……

這實際上也揭示出了一個產業現象：C端認知正在成為影響B端決策的一大關鍵變量。

比如，一家企業在選擇協同辦公軟件時，如果它的員工們普遍認為用釘釘功能更好、更齊全，或是用飛書更酷、更先進，那么這種來自C端的群體認知，是不是就有可能會成為推動企業采購決策的關鍵動力？

此前，阿里云、火山引擎和百度智能云們爭“第一”，或許就是相同的邏輯。

只不過，除了“第一”之外，阿里云的通義千問和字節（火山引擎）的豆包大模型在C端認知上，則就有點被拉開了差距。

這固然有雙方發力路線不同的原因，但還是那句話，阿里云想要成為AI時代的安卓，就意味著從底層的算力基礎設施、中間的云計算、再到上層的模型應用生態，任何層面都不能有明顯的短板……