AI 不会平均地抬升所有云厂商线上炒股配资开户平台，这是后进者朝着前排座位冲击的最好机会。
在大模型之前的叙事逻辑中，规模效应驱动行业集中度持续提升，强者愈强的趋势不断强化，谷歌、阿里云、和 AWS、微软的距离只会越拉越大。
但是，大模型让这一切有了可能，云厂商的生意发生了本质变化。有意思的是，对于如何做 AI 云，即便是顶级云厂商，也没有很快达成共识。
AI 云，巨头也曾犯错
AI 云的热闹最早是微软云的。凭借对早期 OpenAI 的投资，微软拥有 GPT 大模型的优先使用权，故事很美好，微软希望通过 GPT 大模型先带飞 Azure，再融入 Office、Teams 等应用中。
问题恰恰出在这里，OpenAI 不甘于做微软的附庸，不仅多方寻找云资源的替代方案，与 AWS、甲骨文等合纵连横，还推出了和微软有竞争关系的浏览器等产品。微软也不得不投资 Anthropic、加大自研模型力度来应对，双方的合作从最初的美好变为"貌合神离"。
微软云的声势一度超过 AWS，这也不禁让"老大哥"有危机感，于是亚马逊选择大手笔投资 OpenAI 的竞争对手 Anthropic（先于微软），以获得领先的模型能力。
与此同时，亚马逊云科技的策略是" Choice Matters "（选择大于一切），他们认为，行业内不存在一个在所有场景中性能、性价比都为最优的通用模型，因此亚马逊云科技在 Bedrock 上提供了多种模型选择。
某种程度上，亚马逊云科技的思路并没有错，但是有一个关键问题，头部模型依然有无可替代的重要性，而大部分顶级模型要么在竞争对手的掌控中，要么企业倾向于自己提供模型服务，并不完全愿意托管在 Bedrock 上，这就影响了亚马逊云科技在模型层的竞争力。
亚马逊云科技也意识到了这一点，在最近的 re:invent 大会上，亚马逊云科技继续新增了十多款模型选择，中国模型方面，在此前 Deepseek、Qwen 的基础上增加了 Kimi 和 Minimax。同时亚马逊云科技更新了自研的多款 Nova 模型，至少在模型层面希望不落后太多。
阿里云的思路更显不同，凭借 Qwen 模型在全球技术圈闯出了影响力。不仅是国内最早开源自研大模型的"大厂"，也是全球唯一一家积极研发先进 AI 模型并且全方位开源的云计算厂商，业界率先实现"全尺寸、全模态"的全面开源，其他三家头部云厂商都没有将自己的模型规模开源。
在业界看来，阿里云作为市场份额更少的一方，全方面开源是一个颇有魄力的选择，闭源模型可以保证自己的核心竞争力，开源很大程度上会削弱模型竞争力，如果可以追赶上头部云厂商，牺牲短期利益去博得更多的用户群体，那就值得。
通义千问 Qwen 衍生模型数量已突破 18 万，远超 Meta llama 系列模型；通义千问 Qwen 在全球下载量超 7 亿，据彭博统计，截至 2025 年 10 月，千问 Qwen 下载量也已超越 Llama 模型，通义成为全球第一 AI 开源模型。
阿里云的目标是让 Qwen 模型成为产业的默认依赖，就像 linux 之于服务器，MySQL/HAdoop 之于数据，Kubernetes 之于云原生，开源为了成为标准。
谷歌云是低开高走的典型代表，Gemini 3 系列模型和第七代 TPU Ironwood，被视作谷歌 AI 逆袭的标志。最近谷歌创始人谢尔盖 · 布林坦诚表示，尽管谷歌早在八年前就发布了 Transformer 论文，但公司内部却并未给予足够的战略重视，当时在算力扩展上的投入过于保守，担心聊天机器人可能会输出错误信息或不当言论。
谢尔盖 · 布林的回归打破了谷歌的大公司病，更重要的是，将谷歌全栈 AI 的优势盘活了。第七代 TPU Ironwood 在性能、能效比和互联带宽上，均显示出对 GPU 的显著优势，Gemini 3 系列原生多模态能力和超长上下文窗口，将行业标准提升到了一个新的量级，从基础架构层面就多模态的统一理解和生成，模型效果惊艳。
这也让行业清晰地认识到，模型 + 云 + 芯片的垂直整合，是更深厚的护城河，这种全栈能力为厂商提供了可观的模型迭代效果，也成为 AI 云的参考标准。
AI 技术全栈，云厂商领跑
11 月中旬，市场研究机构 Gartner 发布 4 篇 GenAI（生成式 AI）技术创新指南系列报告，公布了 GenAI 云基础设施、GenAI 工程、GenAI 模型以及 AI 知识管理应用四大维度的新兴市场象限（Emerging Market Quadrant）。
某种程度上可以视为 AI 技术栈的参考指南，AI 云基本涵盖在其中，按照自下而上的技术栈，最新的系列报告分为四个维度。
GenAI 云基础设施，指的是专注于为模型训练、推理和服务交付提供优化基础设施的云服务提供商。在这一领域中，Gartner 识别了主要的超大规模云厂商，以及专注于 AI 优化基础设施的专业云厂商。
新兴领导者象限仅有微软、谷歌、AWS 和阿里云四家厂商入围，阿里云是唯一入围的亚太厂商，IBM、Oracle、华为云和腾讯云位于远见者象限，Nebius、OVHcloud、CoreWeave 等位于专业厂商象限，他们的优势还局限在单点能力级别。
" GenAI 模型"维度，报告关注厂商所提供的 GenAI 模型的综合能力，包括模型的丰富度，能否覆盖不同输入输出模态、兼容第三方工具，以及安全和隐私等。大模型需要大量的数据、算力和工程资源，该市场高度集中，主要由少数几家厂商主导。
四家云厂商依旧位居领导者象限，阿里云在" feature（特征）"指标上还领先于 AWS、微软，仅次于谷歌和 OpenAI。此外，IBM、Anthropic、Writer、Cohere 和 Uipath 也位于领导者象限。Meta 和 Mistral AI 则位于挑战者象限。
在" GenAI 工程"维度，报告关注数据准备、模型训练 / 精调、模型管理、评估、观测等模型全生命周期工具。
过去两年中，无论是既有厂商还是新进入者，都在加速推出各类工具和服务，以支持生成式 AI 的完整工程化流水线，不再局限于对生成式 AI 模型进行简单的提示（prompt）调用。
GenAI 工程收录的厂商数量更多，不是所有厂商都能做云基础设施和大模型，但是工程化能力是使用模型的必备，不少厂商都将资源投入到这一层级。
其中，四家云厂商继续领跑，但是和其他厂商的差距并没有拉开，阿里云在纵轴"特征"以及横轴"未来潜力"指标上，优于 AWS、谷歌、微软，也让人略感意外。
在" AI 知识管理应用 / 通用生产力"维度，报告的评测范围覆盖企业级 AI 搜索、对话式 AI 平台，以及用于沟通和内容开发的生产力工具。除了四家云厂商外，Salesforce、Uipath 等软件厂商也位列其中。
可以看出，Gartner 自下而上列出了一套技术栈，而且是"真正把 AI 用起来"的完整技术栈，逐层抽象、逐层贴近业务价值。AI 的竞争，早已从单点的竞争转向跨四个层级的系统能力竞争。任何只占据其中一层的厂商，都很难长期掌握产业主导权。
这也是为何，AI 云厂商被视为大模型未来的主导型厂商，有趣的是，不同领域的头部厂商也在补充自己的全栈版图，譬如云厂商在做模型，模型厂商在补基础设施，应用厂商在下沉，所有人都在讲 Agent。
谁的短板，谁的长板
回到文章最初的问题，云厂商的生意到底会如何变化？
以往，云厂商的生意是"卖云"，更准确地说，计算、存储和网络的 IaaS 三大件，数据库、数据分析平台、中间件的 PaaS 能力等，云的核心价值是规模化供给资源，提高 IT 基础设施的利用率，降低企业自建的门槛和成本，
行业的共识是，在 AI 云的语境下，企业购买的最终商品是 AI，而不是原来的"云"，云成为 AI 的交付系统，云计算的底层依然存在，但它们已经退居为支撑 AI 的基础设施，未来会逐渐消失在客户的账单上，就像现在企业客户无需为数据中心直接付费。
海外市场新的云厂商也试图分一杯羹，譬如 CoreWeave 和 Nebius 等，各自从自己的优势能力入手，有的能更快拿到英伟达的最新 GPU，提供裸机 GPU 服务，有的做起 AI 推理服务，然而，这些厂商很难冲击原有的四强格局。
过去的企业需要租赁机房，现在的企业需要在云上开通计算实例，未来的企业可能只需要调用模型，云厂商过去二十年的变化，就是不断在自己的技术栈上叠加新的能力，这本身就是护城河。
云厂商所做的一切基础设施建设、PaaS 能力扩展、平台整合，最终都指向同一个目标，更高效且更规模化地生产和交付智能。如此，结合当下的产业环境来看，AI 云的核心竞争力就在于模型 + 云平台 + 芯片的垂直整合。
当 AI 成为一种算力、数据、软件栈高度耦合的系统工程，模型决定智能上限，云平台把模型变成可规模化的商品，芯片决定成本下限和性能天花板。
目前而言，谷歌云和阿里云是更受资本市场认可的 AI 云逻辑，在于它们在模型、云平台与芯片等多个层级形成了正向叠加效应。这种全栈能力，使得模型迭代能够直接反馈到底层基础设施，也让基础设施的投入更快转化为可感知的产品优势。
谷歌 TPU 已经证明性能和成本的优势，阿里云 PPU 虽未公开发布，但阿里云的体量显然支撑得起 AI 芯片的支出，并且具备自用和对外输出的想象空间。
AWS 和微软缺少自研模型，两者已经明显加速了模型自研节奏，两大巨头并非失去竞争力，而是正处在一次关键的自我修正期，如何在保持平台中立与生态开放的同时，补齐模型层的确定性；如何在外部模型合作之外，建立真正属于自己的第一梯队能力，决定了它们 AI 云叙事是否能够闭环。
回看这一轮 AI 云竞赛，很难再用谁起步更早、谁体量更大来简单判断胜负。大模型让云厂商第一次站在了同一条新的起跑线上，也第一次暴露出不同技术路径的结构性差异。
这场竞争仍处在"半程路标"阶段。胜负未定线上炒股配资开户平台，但方向已经逐渐清晰。（本文作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）
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