阿里云的AI經濟學

2026年春節，AI以最昂貴、最璀璨的方式登上春晚舞臺。煙花絢爛，卻也轉瞬即逝。有人視之為大廠春節營銷的新巔峰，有人開始仔細考察“留存率”。

誰也沒想到，這場C端的AI大戰只是個序曲——2026年2月，國際知名咨詢機構沙利文（Frost & Sullivan）發布了《中國GenAI市場洞察：企業級大模型調用全景研究，2025下半年》，中國企業級大模型日均調用量飆升至37.0萬億tokens，較上半年增長263%。其中，阿里云千問（Qwen）占比32.1%位列第一，較上半年的17.7%幾乎翻倍。

C端市場還在普及期的當下，中國大模型已經在企業級市場進入深水區。報告給了一個具有顛覆性的觀察窗口——在企業級大模型的全球角力中，中國開源模型已悄然形成全球重要一極，我們不僅要突破技術上的天花板，更要走出一條深度嵌入中國萬億級復雜產業環境的“第二條道路”。

而這條道路上，領跑的為什么是阿里云？

——導語

01

工程化能力的超級比拼

沙利文報告的硬核之處，在于它的數據基于一線調查。870份來自互聯網、金融、消費電子及汽車等重點行業的有效問卷顯示，企業應用大模型的動因發生了本質變化。

2025年上半年，企業使用大模型的主要驅動力，是提升產品性能與客戶體驗；到下半年，提升企業運營效率和研發效能躍升為首要動因。

換句話說，半年之間，大模型應用走過了“炒作期”，進入了“務實期”。

為什么爆發點卡在2025下半年這個節點？這不是由某個版本的模型發布造成的，而是水滴石穿引起的質變。

我個人的觀點是，這種陡峭上升，是中國大模型的宏觀能力的升級到位，以及阿里云這樣以云端賦能為依托的全棧式AI巨獸，在工程化能力上有了具體的、微觀層面的核心突破。

簡單說，2025年，以千問為代表的部分中國大模型完成了從“有趣、有料”到“好用、見效”的驚險一跳。在這個過程里，“用得上”的門檻被徹底拉低——得益于成熟的生態和豐富的工具體系，今天的中小企業無需頂級算法工程師，只需像擰開水龍頭一樣調用API；而“用得好”的標準則被極大低推高了——AI必須嵌入工作流，甚至與終端產品融為一體。

而千問為何領先？簡單說，就是基礎建設和服務于客戶的工程能力到位了。

首先，對企業來說，最現實的痛點是：自己不需要先成為一家“會造AI基礎設施的公司”，才能開始使用AI。

阿里云直擊這個痛點。把大模型能力從“少數技術精英手中的尖端工具”，改造成可以被千行百業穩定調用、持續迭代、按需付費的工業化能力。在這個過程中，阿里云舉重若輕——先用重資產把云能力的底盤做厚，再用工程化把復雜性藏到平臺后面。

若只看表層，人們看到的是千問；若往下看一層，則是完整的“AI供給鏈”——從底層芯片與算力基礎設施，到模型研發與供給方式，再到開發工具鏈、應用框架、行業方案與生態運營，層層銜接，彼此咬合，最終把企業使用AI的門檻一截一截地削平。

圖：根據沙利文報告制作

過去，云原生、容器、彈性調度、Serverless用來服務互聯網業務高并發場景；在AI時代，它們被重新組織，變成了企業使用大模型時最關鍵的“隱形托底”——擴縮容不再需要自己搭架構，安全隔離不必從零設計，高峰請求來臨時也不至于系統先崩、預算后崩。

其次，在企業最容易“卡殼”的中段——從試驗到上線——阿里云的工程價值也更顯出分量。許多公司并不是不知道大模型有用，而是死在“中間地帶”：算法團隊能做Demo，業務團隊提得出需求，但一旦開干，就會立刻變成工程泥潭。

阿里云憑借極強悍的體系性工程能力，把分散在不同工具、不同角色、不同系統里的能力盡可能收束到同一套生產流水線里。企業得到的不再只是一個模型API，而是一套從開發環境到訓練車間，再到上線工廠的連續生產能力。它真正降低的，不是“調用一次模型”的門檻，而是“把AI功能長期穩定地變成企業產品和流程一部分”的低門檻。

最后，今年為啥會有這么大的增量，我想是用戶滲透開始了。AI市場是典型的正金字塔結構。最開始、最亮眼的客戶是金融、銀行、500強企業，不僅是它們在客戶名單上好看，也是因為它們是典型的金字塔尖的三高用戶——高預算、高預期、高合規性。它們有強大的預算，但也有強大的降本增效的壓力。

02

從“獨角獸”到“華強北”

贏得了金字塔尖的客戶只是馬拉松的第一步。居于金字塔中部和底部的部分，則既是最能貢獻營收的部分，又是最難滲透的部分。

這一層極廣大的客戶，不可能在公司內單獨設立一個“AI應用部門”，它們需要更現成的工具和生態。對此，阿里云的思路從不是鼓勵企業“從零造輪子”，而是把復雜能力盡可能模塊化、組件化。比如，知識庫檢索（RAG）、工作流編排、插件調用、智能體構建、跨系統接入，這些原本需要一支經驗豐富的AI工程團隊才能拼出來的能力，如今被逐步封裝進平臺，成為可組合、可配置、可迭代的模塊。

這樣一來，企業做AI應用的重心就發生了變化：過去是把大量精力耗在底層通用能力的搭建上，或者放棄，如今則可以更早進入真正有商業價值的環節——業務流程設計、場景打磨、組織協同和用戶體驗優化。對于一家制造企業、一家銀行、一家零售品牌而言，這種變化的意義非常直接：它可以從一個小場景開始，從一個流程節點切入，在可控預算里驗證價值，再逐步擴展到更復雜的系統。

也正因如此，阿里云這條鏈路的最終價值，并不體現在某一次發布會上的技術炫目，而體現在它如何改變企業采用AI的經濟學，并最終把自己的工具和模塊變成企業工作流的一部分。

圖：根據沙利文報告制作

所以，我們看到的是一個均衡度很高的阿里云客戶生態——金融業一馬當先，成為“AI高親和力”標桿。工商銀行、建設銀行、中信證券、中國人壽等頭部機構幾乎全數接入阿里云AI平臺。千問在風險定價、反欺詐、智能投顧等場景的落地，已形成近乎獨占的統治力。

同樣，更震撼的是“獨角獸”與“華強北”生態：在胡潤全球獨角獸榜單中，60%新銳企業選擇阿里云；在2026年1月的千問智能硬件展上，1500多款產品驚艷亮相——從手機、AR眼鏡、智能汽車到學習機、家電，這些產品的研發方大多是有一些機電技術的中小創新型企業，它們急需AI補上短板，但又找不到適合自己的賦能方式，直到千問出現——最終，模型得以深度嵌入終端，形成“模型+硬件+服務”的閉環。

從這個意義上看，阿里云在AI時代最核心的競爭力，并不是單點技術的鋒利，而是工程體系的厚度。它把芯片、算力基礎設施、大模型研發、開發工具鏈、應用框架、行業方案與生態運營，串成了一條完整而可運行的鏈路，再用持續多年的工程化能力，把這條鏈路從“少數人的技術能力”打磨成“多數企業的生產力基礎”。這或許才是大模型進入產業深水區后，最稀缺、也最有長期價值的能力。

03

高并行競爭中的“全棧進化”

沙利文報告中有兩句看似矛盾的話，精準預言了大模型行業宿命：“閉源市場，百模大戰已結束”；“開源市場，多廠商并行競爭下的全棧能力擴展，將成常態。”

前者比較好理解，報告提到了企業青睞的范式：以開源模型作為長期可控底座，在關鍵推理、安全、內容治理等高風險能力位引入閉源模型補齊短板。

后者則需要仔細品味，我的理解是要把這句話一分為二，也就是“多廠商并行競爭”還會保持一段時間，但最終的考驗將是“全棧能力的擴展”。

開源更便宜，這是用戶遷移的一部分原因；但基礎設施更完善，切換門檻更低，反而是市場集中度提升的更重要原因。

翻譯過來就是，在不同的模型間切換更容易了，但用戶集中度卻提高了。

是不是很反常識？的確，因為幾十年來，企業級云市場習慣的敘事是——要通過Iaas、PaaS多層能力的緊耦合，使得用戶的遷移成本很高，所以用戶黏性遠高于消費級市場。

但企業級大模型市場掀開了新的篇章，或者說，它不完全依靠這種過時的方式“綁”住客戶。

那靠什么留住客戶？那就是“選擇自由”與“體驗完美”的終極組合。

選擇自由很好理解——開源市場短期內還不會出現閉源市場已經開始收斂的特性，競爭仍將在許多體量不一的大模型企業之間展開，隨時有可能再跑出一個DeepSeek。

那么比拼的到底是什么？

我認為，比拼的還是解決問題的能力，本質上則還是超級工程化能力。它要求模型企業不再死磕單一SOTA指標，而是比拼尺寸梯度、部署靈活度與成本控制。當創業者能在“模型貨架”上以極低價格找到最匹配的“零部件”時，生產力就被徹底釋放了。

它最終體現為沙利文報告里的一句話：

“企業級市場已進入工程能力主導階段。開源模型的競爭不再是單點性能領先，而是模型尺寸梯度、場景適配、微調效率、可部署性與生態工具鏈的全面比拼”。這種比拼，已從模型本身轉向基礎設施（Infra）的博弈。

Kimi（月之暗面）的案例就很具代表性。作為C端爆款，Kimi在Agent熱潮中動作頻頻，“深度研究”“數據分析”等功能高峰期承載數萬并發。每一次Agent啟動，都需海量獨立算力與頻繁啟停。月之暗面選擇“輕裝上陣”，與阿里云深度合作：借助阿里云容器服務ACK與ACS Agent Sandbox，構建端到端Agent Infra體系。高峰期，系統可在秒級啟動成千上萬個互不干擾的沙箱實例——既要快、又要準、還得穩。

這正是中國AI市場的真性格：輕而快的模型企業（如Kimi）與重而深的基石企業（如阿里云）共生共榮。2025年，阿里云為Kimi等伙伴提供的彈性算力、向量存儲、Agent沙箱，已成為千行百業滲透的“隱形底座”。這種交相融合、互相借力、多路并舉的格局，可能是未來10年的主流。

04

戰略能力的“自然遞歸”

2025年底，曾有一篇2萬多字的深度報告在AI圈引起廣泛關注，OpenRouter與a16z聯合發布了《State of AI 2025：100萬億Token實證研究》。

這份報告和沙利文的報告在口徑和數據上有些區別，但它們都記錄了一個歷史事實——2025年下半年，是中國開源大模型在世界崛起的時間。

OpenRouter的報告顯示，開源模型的市場份額在過去一年穩步攀升，到 2025 年末已接近 30%，其中中國模型貢獻了相當大部分。沙利文報告則提到，2025下半年，全球新增開源大模型中，中國廠商占比高達90.2%，遠超海外市場。

圖：根據沙利文報告制作

開閉源是中美AI經濟學的差異，但更深的答案，藏在中國獨一無二的產業土壤里。中國是全球唯一擁有聯合國產業分類全部工業門類的國家——41個工業大類、666個工業小類。這張“期票”曾經給AI開發者市場空間上的巨大信心，但走進去才發現不同的領域的數智化開展條件有天淵之別。

檢驗AI從能用到好用的檢驗標準仍是，誰先把AI深度嵌入企業的工作流，誰就贏得了這家企業。但我不相信有海外公司能夠像千問以及類似的中國大模型企業這樣，去貼近用戶解決問題。

千問大模型深受中國企業歡迎，其實是阿里云長期主義戰略的自然遞歸。

首先是開源的篤定。2023年以來，Qwen已開源400余個模型，下載量突破10億次。全尺寸“模型貨架”，覆蓋云端、端側、私有化部署全場景。這種“全棧滲透”能力，讓它在企業級市場形成無可爭議的標志性地位。

其次，是重資產的豪賭。2025年2月，阿里云宣布未來三年投入3800億人民幣（約530億美元）用于AI與云計算基礎設施，總額超過去十年總和。目前，阿里云運營著中國第一、全球領先的AI基礎設施和云計算網絡，在全球29個地域設有94個可用區。

這些提前部署帶來了成本的極致。最新開源的千問3.5新模型甚至可直接部署于消費級顯卡，對開發者極為友好。2月25日，阿里云百煉推出包含Qwen3.5、GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5四大頂尖開源模型API服務的最強Coding Plan。用戶訂閱套餐后不再受限于單一模型，全球云廠商中僅阿里云提供這一服務。

這不是簡單的價格戰，而是對產業成本結構的“降維打擊”。當中小企業能以接近零邊際成本調用頂級能力時，創新門檻被整體拉低。

如果谷歌最近的1800億預算震驚全球，那么阿里云的3800億人民幣投入從本質上、戰略設計上，高度相似。它們都認為，未來的市場會非常細分，輕巧的小公司各有生存之道，但就全局而言，能留在頂級賽場上的玩家，要有決心、想象力和足夠膽量去放眼投資看不見的未來。