中國的AI雲市場，已告別早期「百花齊放」的草莽時代，正式進入以全棧能力和深度應用為標誌的「雙雄爭霸」新紀元。
作者/番茄醬
出品/新摘商業評論
即將結束的10月份，足以被定義為頭部AI廠商的「戰略爆發月」。
Open AI正以一系列動作，大肆預定算力資源：與AMD達成數百億美元的芯片採購協議、在四年間訂購數十萬塊人工智能芯片；和英偉達千億美元級的基礎設施合作，通過由數百萬個英偉達GPU提供支持的數千兆瓦（GW）數據中心來擴展OpenAI的算力……
OpenAI頭號勁敵Anthropic，也與谷歌聯手宣佈了高達數百億美元的芯片採購計劃，預計將使用多達100萬個谷歌Tensor處理器為其AI提供支持。
OpenAI們大張旗鼓搶購算力的核心目的，都是為了儘可能壓縮AI投入成本。外媒The information爆料稱，OpenAI在 2025 年上半年創造了約 43 億美元的收入，比去年全年增長了約 16%。但其現金消耗同樣飆升至25億美元，很大一部分原因是其開發人工智能和運行ChatGPT的研發成本。
前所未有的現金消耗速度，加上過去兩年約20億美元的現金花費，很好地解釋了為何OpenAI的孖展額超過了歷史上任何一傢俬營公司，其CEO山姆·奧特曼此前曾告訴員工，他們的公司可能是有史以來「資本最密集」的初創公司。
超高現金消耗速度的背後，也在折射出一個行業新趨勢，即雲廠商已經越來越難以靠單一環節的優勢來滿足AI公司對成本優化的需求。無論是傳統雲廠商還是AI雲新貴，都必須將觸角延伸至上下游，形成垂直整合的合力，才能以更高效的成本優化能力，拿下客戶訂單。
把目光放到AI雲市場，沙利文、IDC等權威機構近期發佈的報告也印證了這個趨勢。
沙利文《中國全棧AI雲服務（公有云）市場報告2025H1》報告顯示，兩大全棧AI巨頭——阿里雲與百度智能雲共同佔據AI雲市場超50%的份額；蘋果AI（Apple Intelligence）的中國合作伙伴名單中，也只出現了百度和阿里的名字。
未來已來，以「全棧」之名：一場關乎未來十年AI主導權的博弈，已然拉開帷幕。
為何「只有全棧纔是真正的AI雲」？
在行業看來，驅動頭部廠商佈局全棧的戰略邏輯很清晰：首先，是成本的倒逼。
拿Open AI來說，訓練GPT-4耗資數億美元，推理成本驚人，奧特曼曾多次吐槽AI算力「太貴了」，隨着模型規模指數級增長，這筆「算力稅」將成為吞噬企業現金流的無底洞，嚴重製約研發投入。
為了盡最大可能滿足AI頭部公司對成本優化的渴望，雲廠商不得不逐漸構建起「芯片-算力-模型-應用」的全棧閉環，纔有望實現端到端的極致成本優化，從而打動外部AI公司們，形成集聚效應。
這也映射出行業一大新的走向。
馬太效應將進一步加強，未來的AI領導者，必然是全棧巨頭，新玩家入場難度激增，「贏家通喫」成定勢。
拿沙利文報告中，我國全棧AI雲服務兩巨頭來說，百度智能雲以「雲智一體」戰略為錨，構建了無死角的全棧能力矩陣。在算力層，百度自研的崑崙芯AI芯片，搭配百舸AI計算平臺，實現了從硬件底層的性能突破和成本優化，成功點亮國內首個自研萬卡集羣，這意味着其在面對類似OpenAI這樣的頭部AI廠商需求時，能夠藉助全棧優勢，以更低成本匹配對方更高要求。
在模型平臺層，千帆大模型平臺集成了150多個模型，並提供完善的開發工具鏈，企業可以避免「工具鏈碎片化」的困擾，在一個平臺上高效完成模型選型、精調、評估到部署的全流程。
在應用層，百度能直接將技術轉化為解決業務痛點的方案，如數字員工和行業智能體，確保從技術到價值的轉化路徑最短、最順暢。
這套層層遞進、「多位一體」的完整體系，讓其獲得越來越多追求實效的企業客戶青睞，最終深入千行百業腹地。
全棧AI雲，重塑千行百業
為什麼企業迫切需要全棧AI雲？
這背後是，AI「玩具」時代已經結束，「效用」時代全面開啓。隨着AI深入千行百業，企業客戶的需求也發生了根本性轉變，他們不再為「AI噱頭」買單，而是迫切需要AI能無縫嵌入核心業務流程，解決棘手難題。
沙利文報告指出，當前80%企業面臨AI應用的「技術懸崖」，核心矛盾在於工具鏈碎片化與技術門檻過高。全棧AI雲服務通過算力池化架構、低代碼智能體平臺、大小模型協同三大維度破局，其核心價值體現在三方面：一是簡化AI應用開發流程，縮短產品上市時間；二是支持按需擴展與靈活定製，平衡性能與成本；三是保障數據安全與合規性，降低倫理風險。
誠如所言，在風起「雲」湧、各行業加速數智化轉型的2025年，百度智能雲與阿里雲的全棧能力，正在衆多行業客戶實踐中轉化為實在的增益。
先來看央國企數字化轉型的重鎮——金融行業，根據公開數據統計，2025年1-9月，大模型相關的中標項目數量已達到358個，較2024年全年激增170%，顯示出金融業擁抱AI的迫切性與決心，在這片高價值戰場上，百度智能雲在中標數量和中標金額上均位居行業第一。
這背後深層原因是，在金融行業，安全、合規與穩定性的要求是壓倒一切的，客戶需要的不僅僅是一個強大的AI工具，更是一套高度可靠的基礎設施，這是單一模型服務商難以提供的價值。
金融客戶若採用「拼湊」或「部分外包」的模式，就會面臨「碎片化」帶來的安全與合規風險，比如，敏感金融數據可能需要離開銀行的內網環境，存在巨大的數據泄露隱患；同時，若底層芯片、框架、模型是松耦合的，升級其中任何一部分都可能「牽一髮而動全身」，導致機構不敢輕易升級。
而透視百度智能雲與招商銀行的合作，雙方基於百度自研的崑崙芯P800，成功實現了國產AI芯片在大規模集羣環境下的規模化應用，該集羣能穩定支持各類開源大模型，其性能表現遠超同類型國產芯片，招行在享受AI帶來的智能客服體驗升級、多模態數據分析效能提升的同時，其技術底座的安全也得到了強有力的保障。
如果說金融業考驗的是AI雲的「內力」與「可靠性」，那麼將目光投向更「硬核」的傳統製造業，在這裏，全棧AI正成為提質增效、培育新質生產力的關鍵。
要知道，製造業痛點分散且專業性強，單一AI模型或算法無法通解所有問題，缺乏對特定製造工藝的深入理解，AI解決方案容易與實際生產流程脫節。
而中國鋼研與百度智能雲的合作，則演示了「鋼鐵是怎樣智能煉成的」。
雙方聯合打造了鋼鐵行業的系統級智能基礎設施，實現了秒級的數據標註速度和95%以上的檢測準確率等關鍵指標突破，最終讓產線效率提升50%以上，質檢人力節省40%以上。
可以說，全棧AI雲向下兼容各種硬件和設備，向上提供標準化的AI開發和應用能力，確保了AI解決方案能深度融入鍊鋼這個複雜的物理流程。
可以看到，在AI應用的「深水區」，那些依靠東拼西湊的「組裝」解決方案，在穩定性、安全性和持續演進能力上，永遠無法與鐵板一塊的原生一體化設計相抗衡。如今，千行百業的客戶用錢包給頭部全棧雲廠商投票，是因為全棧能力帶來了確定的增益，如更低的綜合擁有成本、更快的部署速度和更優的實用性能。
而另一頭，頭部廠商的戰略投入也終於迎來了「回報時刻」。
AI戰略投入迎來「回報時刻」
不過，行業也別太眼紅阿里雲和百度智能雲「喫肉」，冰凍三尺，非一日之寒，當前的市場份額，是其戰略定力和長期壓強式投入的兌現。
百度自2017年便明確將AI作為公司發展的核心戰略，是國內最早押注AI的科技巨頭。數據顯示，百度近十年累計投入的研發資金超過1800億元，研發佔比常年在20%以上。
而阿里雲則在2025年初宣佈了未來三年投入超過3800億元用於雲和AI基礎設施建設的計劃。
在行業看來，這種規模投入已遠超普通的技術佈局，而是對企業未來命運的「戰略押注」。這意味着，AI雲的競爭壁壘首先就建立在資金和戰略決心的「硬門檻」之上，後來者幾乎難以在短期內通過單一產品或模型實現超越。
功不唐捐，如今，AI真正開始像水電煤一樣成為社會的基礎設施，這些早期佈局、堅月供入、並完整構建了從芯片到應用全棧能力的玩家，其長期價值正被市場重新發現和重估。
從財報數據來看，高強度的戰略投入已經度過了漫長的「輸血」培育期，開始進入「造血」回報期。
2025年上半年，涵蓋智能雲服務在內的百度AI新業務收入達到194億元，同比增長高達36%，增速在一衆上市雲廠商中位列第一。同期，阿里雲收入為635.25億元，同比增長也達到了22%，不僅驗證了戰略方向的正確性，更證明了其商業模式的成功和健康度。
這讓我們感慨，在AI應用發展早期，市場或許會為技術的潛力和想象力買單；但在AI應用走向成熟之後，市場只會為清晰、確定的商業價值付費。真正的領先，始於對技術趨勢的信仰，成於構建體系化的能力，最終兌現為為客戶創造的可衡量、可感知的價值。
潮水逐漸褪去，喧囂歸於平靜，短期的投機者終會退場，唯有那些將AI視為集團生命線、敢於進行長期甚至孤獨的壓強式投入的「長期主義者」，才能穿越技術迭代與市場波動的週期，率先觸摸到回報與希望的曙光。
我們期待，在阿里雲、百度智能雲兩大頭部玩家的牽頭和引領下，AI能進一步紮根本土場景，更深入地賦能千行百業，跑出高質量發展的「中國速度」！