最近，幾乎每位出差的人都會有同感：“北上廣的機場核心位置，幾乎被各大 AI 雲廠商佔滿了！”

在雲計算的賽道上，AI 雲已經成爲新一輪的入場券。它不僅關乎算力，更決定廠商能否擺脫價格戰泥潭、重建護城河，以及在全球科技牌桌上爭得一席之地。因此，過去兩年裏，國內雲廠商在戰略、組織等各個環節都全力投入，爭奪市場領先地位的競爭愈發激烈，“第一”的爭奪成爲行業關注的核心。

對於大廠來說，“AI 雲第一”不僅是數字排名，更是一種行業認可和市場號召力。誰能貼上這個標籤，誰就更容易吸引客戶、贏得市場份額。

但如果把眼光放寬點，在全球範圍內，AI雲的競爭格局更激烈，如今只剩4朵超級AI雲：美國的AWS、微軟和谷歌，以及中國的阿里雲。AI雲不等於模型調用

誰是 AI 雲 “第一”？取決於評判標準。不同羣體基於不同視角，答案也各不相同。

有部分人認爲，模型是評判AI雲第一的核心要素。

理由也很簡單，企業最終是要用模型來解決問題的，客戶會用腳投票。尤其是在當下，很多公司都陷入了“AI焦慮”，迫切希望模型能真正幫上忙。誰的模型能不斷迭代升級，在不同場景裏都能答得準、算得快、還能帶來新思路，誰就更容易在AI雲的競爭中脫穎而出。

火山引擎所強調的“調用量”，其實也是這一邏輯的延伸——通過高頻調用，來側面證明其模型的成熟度與市場接受度。

但雷峯網認爲，如果從市場規模上看，以模型調用爲主的MaaS市場，遠比不上千億級別的雲計算市場。更重要的是，如果從長遠來看，隨着AI應用進入更深層次的產業化階段，要構建一朵真正的超級AI雲，僅靠模型表現遠遠不夠。

這就像一座大廈，地基堅實、結構完整，才能在風雨中穩固屹立，併爲未來擴建和升級提供可靠支撐。因此，未來要真正評估誰纔是AI 雲第一，必須經歷這四大硬核拷問：

第一，每年是否有千億級的基礎設施投入？

AI雲真正的門檻不是宣傳口號，而是實打實的資金實力。今年頭部雲廠商如 AWS、微軟 Azure 和谷歌雲均加大資本支出，谷歌將年度目標上調至 850 億美元，微軟和 AWS 也分別宣佈 800 億和超 1000 億美元的投資計劃，以應對 AI 基礎設施需求的爆發式增長。

雲廠商公佈資本支出後，公司股價也聞聲上漲。這表明，在二級市場的認知中，充足的基礎設施投入是 AI 雲發展的關鍵，是能夠在市場競爭中佔據優勢的重要因素。

第二，是否有百萬級的大規模計算集羣和雲計算調度能力？

光有算力並不夠，因爲對客戶來說，最大的痛點不是買不到GPU，而是能不能隨時調用、按需擴展。百萬級集羣和調度能力，決定了一家雲廠商能否真正承載產業級的大模型訓練與推理需求。

第三，是否有頂級的大模型能力？

“頂級”不僅僅是單項評測拿高分，更在於模型能否跨場景、跨行業穩定發揮。比如在金融、製造、醫療等專業場景中，既能保持精準性，又能展現創造性；在國際化環境中，還要能支持多語言、多文化的複雜任務。

第四，是否有AI芯片算力佈局？

如果說算力是AI雲的發動機，那麼芯片就是發動機的核心零部件，如果完全依賴外部供應，算力擴展和成本控制都會受制於人，尤其在當前海外對華供應高端 GPU受限的情況下，國內 AI 芯片的自主研發和佈局顯得尤爲重要。

雷峯網(公衆號：雷峯網)認爲，只有具備這四大能力，雲廠商才能在激烈競爭中長期立於不敗之地，真正成爲支撐未來AI生態的核心力量。

如果以這四條硬核標準來評估，目前正在爭奪第一的這幾家雲廠商。百度在全棧能力上表現不錯，但是在財力上不太佔優勢。

從已經披露的階段性數據來看，百度在資本支出規模上與字節和阿里存在一定差距。2024 年，百度資本開支總額爲 81.34 億元人民幣，阿里則高達767 億，百度僅約爲阿里的10%。進入 2025 年，百度也大幅增加投入，全年預計資本開支在在300億至500億，但從量級上看，依舊難以與前兩者相提並論。

火山引擎家底充足，市場估計，字節2024年資本開支800億元，2025年預計將達到1500億至1600億元，但掣肘其發展的還是在技術積累，比如算力調度並不是單純靠砸錢就能堆出來，它需要十幾年在分佈式系統、雲操作系統以及資源調度算法上的深厚積累。

如果放眼全球來看，具備這四大能力，僅僅有四家，微軟、亞馬遜、谷歌，以及阿里。一個方向，兩種模式

微軟、亞馬遜、谷歌、阿里在AI雲的發展路徑上，目前來看也有所不同，四朵雲形成了兩種發展模式，第一種是“雲+生態”的模式，典型代表是AWS 和微軟。

這種模式的核心特點是，雲廠商提供強大的基礎設施和算力平臺，同時允許客戶調用外部合作伙伴的大模型。

比如說AWS，其目前擁有龐大的雲基礎設施和算力調度能力，同時通過SageMaker、Bedrock等平臺開放多家大模型，OpenAI、Anthropic、DeepMind 和 Mistral 等AI公司的多款模型都已經接入其平臺。

尤爲值得一提的是，9 月19 日，AWS 又上架了兩家中國模型公司的新模型，分別是阿里巴巴Qwen3系列四款模型、DeepSeek-V3.1。

而微軟雲也是類似AWS，通過OpenAI綁定實現大模型能力，算力強，模型依賴合作伙伴。

對廠商來說，“雲+生態”模式的好處是，一來不必在每個大模型上投入鉅額研發，避免了把所有心血押注某一塊產品的技術和商業風險，二來因爲接入的模型越多，客戶在選擇模型時有更多自由度，這也能增加平臺的吸引度。就好比一家商店，物品越豐富，就越能吸引顧客的購買。

不過近來微軟雲與 OpenAI 的合作，也暴露出對外部模型和合作伙伴的高度依賴的風險。

微軟與OpenAI的合作，此前被譽爲“科技圈最成功的聯姻”，雙方在這場合作中都極爲受益。

於微軟雲而言，Azure 成爲 GPT-3、GPT-4 等模型訓練和託管的基礎設施。這讓Azure 成爲“AI 就緒雲平臺”的代名詞，爲所有想訓練大模型的公司提供高端 AI Infra，強勢對抗 AWS。此外，微軟獲得 OpenAI 模型的獨家 API 商業部署權，這就進一步拉動營收爆發。

微軟2025財年第四季度的財報顯示，Azure的年收入已超過750億美元，同比增長34%。然而，2024年開始，微軟與 OpenAI 之間關係變得緊張，合作關係發生了變化。

一方面 OpenAI 開始與 Google Cloud、Oracle、CoreWeave 等其他雲服務商展開合作。2025年7月，OpenAI 被披露已將部分訓練和推理任務遷至 Google Cloud 和 Oracle。

另一方面，據外媒報道， OpenAI計劃將其與商業合作伙伴（包括微軟）的收入分成比例從20%降低至8%。

OpenAI 種種操作後，也讓微軟在模型上有了巨大危機，今年微軟重新加強自身 AI 模型的研發，並引入 Meta、Mistral 等多模型進入 Azure AI Studio，以求減少對 OpenAI 的技術依賴。

第二種模式是“全棧自研”，谷歌雲和阿里雲是典型代表。

相比“雲+生態”模式那種輕裝上陣、風險較低的做法，全棧自研前期投入巨大，風險也更高。但一旦跑通，它就能形成極深的護城河，帶來指數級的增長空間，長期價值遠超“輕模式”，具體體現在：

第一，技術協同更強。從芯片、算力到模型都自己做，可以做到深度優化。比如谷歌的TPU就是爲PaLM模型量身定製，阿里雲的通義千問也能和自研芯片高度適配。

第二，戰略自主權更穩。全棧自研意味着命運牢牢掌握在自己手裏，不用擔心合作伙伴翻臉、分成拉扯，或者在關鍵技術上被別人卡脖子。

第三，賺錢能力更強。從芯片到模型全都自己做，不用和別人分賬，廠商的盈利空間更高。

此前一度被低估的谷歌雲，如今全棧自研的戰略正爲其注入強勁動力，推動其在競爭激烈的雲市場中加速前進。

據谷歌雲首席執行官 Thomas Kurian 透露，谷歌雲目前已經在AI領域實現了數十億美元的收入，並擁有超過 1060 億美元的訂單積壓。與谷歌雲同臺競技，阿里雲如何走出獨特的全棧自研之路？

與谷歌雲相似，阿里雲也選擇了全棧自研的發展路徑，目前，二者同屬全球雲服務的第一梯隊。不過兩者也有一些不同。

第一，過往的成長路徑，以及成長中所經歷的挑戰還是有些不同。

谷歌雲出身就是全球化的一朵雲，而阿里雲一誕生就長在中國這片全球最複雜的互聯網土壤中，這裏有獨一無二的“壓力測試場”——全球規模最龐大、業務併發最高、場景最多元的互聯網客戶。

正是這種極端場景，倒逼阿里雲的算力調度體系變得極爲堅韌與高效。阿里雲的技術底盤，可說是歷經“雙十一”洪峯與海量日常交易淬鍊而成。憑藉該技術底座，過去也讓阿里雲成爲唯一一個擠進全球雲計算廠商前四的中國廠商。

而在 AI 雲時代，這套堅實的技術底座繼續發揮作用，再次爲阿里雲贏得競爭，打下堅實基礎。前不久，國際調研機構Omdia的最新報告，阿里雲能在中國AI雲市場中佔比35.8%，位居第一，其份額甚至超過第二至第四名的總和。

第二，相比於谷歌雲，阿里雲所處的競爭環境可能要比其更爲的激烈，面對的市場環境也更爲複雜，尤其是芯片供應，中美貿易戰之下，高端芯片的供給緊缺一直在掣肘着國內雲廠商的發展。

困境越大，反而越發激發出阿里雲的戰略耐性與攻堅決心。在高端芯片持續受限的背景下，阿里雲並未放慢腳步，而是以更強的自主意識和投入力度，堅定走向全棧自研的深水區。

一方面，它持續加碼算力基礎設施。早在2025年2月，阿里巴巴就宣佈，未來三年將投入超過3800億元建設雲和AI硬件基礎設施，年均資本開支約1300億元。2025年Q2資本開支同比激增220%，彰顯出在AI競爭關鍵窗口期絕不退縮的堅決態度。

另一方面，阿里雲將芯片困境轉化爲研發動力，有傳聞稱，阿里自研AI芯片已經落地，留給市場更大遐想空間。

這種“越壓越強”的韌性，不僅體現在硬件層面，也貫穿於其軟件與生態策略中。面對封閉與開源的技術路線之爭，阿里雲選擇擁抱開放，通義千問開源模型衍生數量突破17萬，形成全球最大的AI模型社區。它正通過軟件生態的廣泛滲透，逐步抵消硬件層面的短期制約，在全球AI競爭中構建起獨特的“東方壁壘”。

阿里雲的存在不僅是中國雲廠商的代表，也是“全棧自研”模式在東方語境下的一種驗證，它和谷歌雲一起，構成了對 AWS 和微軟“雲+生態”模式的有力對照。當然，眼下阿里雲也仍處於成長階段，要真正打造一朵超級AI雲，未來還需持續在算力、模型、芯片與生態上深化積累。

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