AI不会平均地抬升所有云厂商，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 ，但方向已经逐渐清晰。（本文作者 | 张帅 ，编辑 | 盖虹达）
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希望本篇文章《AI云的“半程路标”：谷歌云和阿里云的逆袭，AWS、微软云的再审视》能对你有所帮助！
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