“未來三年，中國云市場的懸念或許不再是誰是第一，而是第二梯隊的牌還能跟多久。”

作者丨胡敏

編輯丨包永剛

近日，國際市場研究機構(gòu) Omdia 發(fā)布 2025 年第三季度中國云市場報告。

密集的數(shù)據(jù)中，有一個格外扎眼：阿里云的份額從33%、34%躍升至36%。

3個百分點的躍升，看似波瀾不驚，實則是強烈的異動信號。

根據(jù)邊際遞減效應，成熟市場里頭部廠商的份額通常應該是收斂的——基數(shù)越大，增長越難。

更何況，互聯(lián)網(wǎng)流量紅利見頂，傳統(tǒng)企業(yè)上云的主干遷移也基本完成。要想進一步開拓市場份額，這可能就像一片開墾殆盡的農(nóng)田，想從石頭縫里再摳出糧食，難度比之前大了很多。

但現(xiàn)實是，阿里云不僅守住了 33% 的基本盤，還硬生生在三個季度搶出了 3 個百分點的增量。

這種“反重力”的增長背后，動力究竟來自哪里？以及為什么是阿里云增長，而不是其他云廠商？

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那昂揚向上的3%，究竟從哪來？

阿里云市場份額增長，幾乎不太可能僅僅是因為“存量搬遷”。

曾經(jīng)在云廠商做過中小客戶銷售的周瑜告訴雷峰網(wǎng)，他以前在云廠商上班時，官網(wǎng)一天的自然企業(yè)客戶數(shù)能達到 4000-6000 個；但在后疫情時代，也就是 2022 年之后，這個數(shù)字縮水了一半。

那新的水源來自哪里？答案可能只有一個：AI 帶來的結(jié)構(gòu)性新增量。

不過，也有很多人會質(zhì)疑，AI 對云巨頭營收的帶動，真有那么大嗎？

這種質(zhì)疑并非沒有道理。在很多人的認知里，企業(yè)用 AI，無非就是調(diào)幾個大模型的 API。而目前的 API 市場早已卷成紅海，千問、混元、文心一言，調(diào)用一次的價格已經(jīng)低至幾分錢甚至幾厘錢。

如果把 AI 僅僅理解為“賣 Token ”，那么即便賣出 10 億次調(diào)用，對于年營收千億級的阿里云來說，確實只是杯水車薪，根本撐不起那昂揚向上的 3 個百分點。

但這個質(zhì)疑，忽略了 AI 落地過程中正在發(fā)生的一個質(zhì)變：

在過去的一年里，企業(yè)對 AI 的需求，已經(jīng)從單點試水迅速進化到了系統(tǒng)重構(gòu)。

Omdia高級分析師章一（Yi Zhang）表示：“單一模型性能已難以滿足企業(yè)在真實業(yè)務場景中的需求。AI項目規(guī)?；暮诵奶魬?zhàn)，在于如何在復雜系統(tǒng)中協(xié)同編排模型、數(shù)據(jù)、工具和工作流，實現(xiàn)可復用、可運營以及可商業(yè)化?！?/p>

簡而言之，就是說，客戶不再滿足于“掛載”一個聊天機器人，而是開始將模型深度“植入”核心業(yè)務流。

當 AI 從一種“插件”變成業(yè)務的“心臟”，它對云資源的消耗邏輯就完全變了，它不再是按次計費的輕量級調(diào)用，而是演變成了對算力、存儲、數(shù)據(jù)庫等基礎設施的高密度、持續(xù)性消耗。

這才是阿里云業(yè)績“飛輪效應”的真正秘密。

我們可以看看那些正在發(fā)生的真實案例，它們每一個背后，都是一套龐大的云基礎設施在運轉(zhuǎn)：

在科研領域，阿里云與新材料大數(shù)據(jù)中心聯(lián)合發(fā)布的鋼鐵材料設計大模型，表面看似一個“問答框”，但水面之下，是基于千問實現(xiàn)的從數(shù)據(jù)挖掘、性能預測到知識問答的全鏈路閉環(huán)。 為了實現(xiàn)最高達 90% 的預測精度，相關材料數(shù)據(jù)需要在云端進行清洗、預訓練、微調(diào)和持續(xù)推理。這不僅消耗 GPU 算力，更直接拉動了對象存儲和云原生數(shù)據(jù)庫的用量。

在消費電子領域，科沃斯與阿里云的合作，已經(jīng)深入到了“具身智能”的腹地。這不僅是讓掃地機器人聽懂一句“去掃廚房”，而是要在端側(cè)和云端同時部署從 0.7B 到 7B 不同尺寸的模型。 為了支撐全球 3800 萬家庭的實時智能體驗，科沃斯需要構(gòu)建一套極高并發(fā)的云上推理集群。這背后，是對云網(wǎng)絡高吞吐能力和彈性計算穩(wěn)定性的極致考驗。

在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域，萬豪、廣汽、海爾等頭部企業(yè)，都在做同一件事：把千問變成自己的“專屬大腦”。而要養(yǎng)好這個大腦，企業(yè)需要搭建專屬的 RAG系統(tǒng)，需要向量數(shù)據(jù)庫來存儲海量知識庫，需要高防安全產(chǎn)品來保護數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

這就在云端形成了一個完美的“飛輪”：

先是用AI 拉動算力， 模型訓練和推理，直接讓 GPU 算力營收翻倍，據(jù)分析師估算，阿里云 2025 上半年 GPU 營收增長超 100%。

然后用算力拉動數(shù)據(jù)，算力的盡頭是數(shù)據(jù)。AI 產(chǎn)生的海量中間態(tài)數(shù)據(jù)、對話記錄、生成內(nèi)容，讓數(shù)據(jù)庫和存儲產(chǎn)品錄得強勁增長。

最后，數(shù)據(jù)固化客戶粘性，當企業(yè)的核心業(yè)務邏輯和數(shù)據(jù)資產(chǎn)都長在阿里云的 AI 基礎設施上，其遷移成本變得極高，續(xù)費率和客單價自然水漲船高。

Omdia 的數(shù)據(jù)也印證了這一點：得益于 AI 的驅(qū)動，2025 年第三季度中國大陸云基礎設施服務市場規(guī)模達 134 億美元，同比增長 24%。

02

阿里云做對了什么？

得益于 AI 的強勁驅(qū)動，阿里云在過去三個季度畫出了一條昂揚向上的曲線。但如果我們把視線拉寬，會發(fā)現(xiàn)這條曲線的另一面，是市場份額的殘酷分化。

數(shù)據(jù)顯示，阿里云份額攀升的同時，位列第二、第三的廠商就比較難受：華為云市場份額從 18% 下滑至 16%，騰訊云則從第一季度的 10% 下滑到了 9%。

這一升一降形成的“剪刀差”，揭示了一個極為重要的產(chǎn)業(yè)信號： AI 時代，云計算的“競爭門檻”被徹底重塑，市場需求正瘋狂向頭部高度集中。

為什么市場會如此“偏心”？這背后是因為， AI 工程的復雜度和資金門檻，高到直接將玩家分層。

而阿里云做對了三件事，才構(gòu)筑了這道 36% 的護城河：

第一，3800億的“飽和攻擊”，解決了算力饑渴。

AI 訓練和推理，對算力的消耗是吞噬性的?，F(xiàn)在客戶要的不是“幾臺服務器”，而是“千卡、萬卡集群”。

回顧過去十年，阿里累計投入約 1300 億元建設基礎設施。但2025年年初，阿里巴巴CEO吳泳銘直接宣布：未來三年將投入 3800 億元建設 AI 基礎設施。但在2025年11月的業(yè)績電話會上，有高層甚至暗示這個數(shù)字“可能偏保守”。

這意味著，阿里現(xiàn)在一年的基建投入，可能超過過去十年的總和。

這種近乎瘋狂的投入，直接拉開了與追趕者的身位。當客戶需要萬卡集群時，阿里云是極少數(shù)能拿出“現(xiàn)貨”且保證“跑得通”的廠商。相比之下，友商受制于供應鏈桎梏或相對溫和的投入策略，在供給側(cè)的厚度上難以比擬。

第二，“全棧優(yōu)化”帶來的成本決勝。

阿里云是全球為數(shù)不多實現(xiàn)“芯片（平頭哥）+ 平臺（阿里云）+ 模型（通義實驗室）”全棧自研的廠商。圈里人管它叫：通云哥。

這不僅是技術秀，更是商業(yè)賬，通過底層 CIPU 對網(wǎng)絡延遲的優(yōu)化，通過 PAI 對顯存的調(diào)度，阿里云能把 GPU 的利用率榨干到極致。

簡單說，同樣的模型，在阿里云上跑，可能比在友商那里跑，綜合成本低 10%-30%。這對于一個月燒幾千萬算力的 AI 公司來說，這 10%-30%的成本差異，就是生死線。

第三，開源生態(tài)帶來的“入口優(yōu)勢”。

如果說技術是硬實力，那么千問的開源策略，則是阿里云打出的一張最漂亮的“陽謀”牌。

數(shù)據(jù)顯示，截至目前，千問全系模型的累計下載量已突破10億次。這個數(shù)字背后，是龐大的開發(fā)者群體和企業(yè)用戶。

開源看似免費，實則在為云業(yè)務“造血”。

當數(shù)百萬開發(fā)者習慣了使用Qwen系列模型，當海量的中小企業(yè)基于Qwen構(gòu)建自己的應用，他們會發(fā)現(xiàn)，在阿里云上部署和運行Qwen是體驗最絲滑、性能最優(yōu)的選擇。

Qwen的10億下載量，本質(zhì)上是為阿里云篩選并沉淀了全球最活躍的AI潛在客戶。通過開源模型，阿里云通過魔搭社區(qū)構(gòu)建了一個類似于“App Store”的生態(tài)閉環(huán)，開發(fā)者在社區(qū)找模型，在阿里云上做微調(diào)和推理。

這形成了一個正向飛輪：模型越強，下載越多；生態(tài)越繁榮，云上的AI算力消耗就越大。

03

大洋彼岸的鏡像驗證

當然，這種“頭部虹吸效應”絕非中國市場的孤例。在大洋彼岸，谷歌云正在上演同一套劇本。

2025年第四季度，谷歌云收入同比激增48%至176.64億美元，全年營收首次突破700億美元，未履行訂單金額高達2400億美元，同比增長超過一倍。管理層明確表示：增長“主要由企業(yè)AI基礎設施及AI解決方案需求激增驅(qū)動”。

三年前，谷歌云還是全球云市場公認的“失意者”，份額長期徘徊在10%，被外界視為AWS和Azure身后永遠無法追上的第三名。但短短兩年，它完成了從“追趕者”到“領跑者”的躍遷。

這套躍遷背后的劇本，與阿里云如出一轍。

第一，算力卡位。谷歌是全球為數(shù)不多實現(xiàn)“芯片—系統(tǒng)—模型—平臺”全棧自研的云廠商。它的TPU正從內(nèi)部芯片變成對外輸出的差異化武器，據(jù)媒體報道，Anthropic計劃采購近一百萬顆，Meta也正就采購進行深度談判。當對手還在向英偉達等貨，谷歌已能向客戶“現(xiàn)貨供應”萬卡集群。

第二，成本碾壓。全棧自研的直接紅利，是單位算力的有效產(chǎn)出更高。TPU針對Transformer架構(gòu)的深度優(yōu)化，讓大模型訓練的綜合成本遠低于通用GPU方案。對于月燒數(shù)千萬算力的AI公司，這是真金白銀的生死線。

第三，生態(tài)鎖客。Gemini月活用戶突破7.5億，超過70%的現(xiàn)有云客戶正在使用谷歌的AI服務。這不是增值功能，而是客戶留在谷歌云上的錨。當企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、模型調(diào)優(yōu)、推理鏈路都長在谷歌的AI基礎設施上，遷移成本已高到難以承受。

這不是巧合。這是產(chǎn)業(yè)規(guī)律在兩個市場的同時驗證——

阿里云從33%到36%，谷歌云從10%到14%并在繼續(xù)加速，兩條曲線，講述著同一個故事：AI時代，算力、模型就是新的“馬太效應”開關。誰在這兩個維度建立領先，誰就能啟動虹吸效應的正循環(huán)。

未來三年，中國云市場的懸念或許不再是誰是第一，而是第二梯隊的牌還能跟多久。

注：周瑜為化名。