AI究竟为云厂商带来了哪些实质性改变？这是云计算行业真正迎来新一轮增长周期，还是云厂商仅仅更换了一套讲述增长故事的叙事方式？如果增长已然发生，其真正的驱动力又源自何处？
2026年时间过半，中国云计算产业的底层叙事逻辑正在悄然转变。
细观各大云厂商近期在公开场合的发言语境，不难发现，各家已高度默契地减少了传统TOB算力增长的单一描述，转而频繁推出各类新概念，以抢占市场关注焦点。
具体来看，2026年第一季度，阿里云AI相关产品已连续11个季度实现三位数增长，其在外部商业化收入中的占比首次突破30%；百度AI云GPU云业务暴涨184%；腾讯企业服务收入增长20%，管理层明确将这一增长归因于“AI需求带动GPU、CPU及存储资源消耗”；火山引擎在中国公有云上的大模型调用量同比增长达16倍。
显而易见，今年上半年，无论是阿里云、百度智能云，还是火山引擎，对外披露的重点均已全面转向AI相关指标，涵盖AI云收入、MaaS、模型调用量、GPU算力、Token消耗以及Agent平台等核心维度。
AI，已然成为各类发布会及财报电话会上的绝对主角。
这些变化表面上看似仅是财报口径的调整，却引出了一个关键问题：AI究竟为云厂商带来了什么？是云计算终于迎来了新一轮增长，还是云厂商仅仅换了一套讲述增长故事的语言？如果增长确实已经发生，其真正的来源又在哪里？
从GPU到Token，云厂商的增长指标正在全面切换
回顾过去十余年中国云计算的黄金时代，行业底层逻辑几乎完全建立在CPU通用计算基础之上。传统TOB业务主要围绕vCPU核数、内存容量及存储带宽进行计费，资源消耗的评估也长期沿用这一指标体系。
这套模式本质上类似于“出租地产”。云厂商提供计算、存储和网络资源，企业按实际使用规模付费。客户开通的虚拟机越多、挂载的硬盘容量越大，云厂商的收入增长就越快。
随着火山引擎、阿里云等头部厂商在财报和发布会上频繁强调“AI云”与“MaaS”，云计算资源的衡量口径正在发生根本性变化。过去关注的是CPU核数，如今聚焦于GPU占用率，进入应用层后，则进一步转化为Token调用量。
IDC最新全景报告显示，2025年中国公有云大模型调用量已达1944万亿Tokens。IDC预计，2026年全年中国MaaS市场Token消耗量将升至约40000万亿次。如此惊人的增长速度，在以CPU核数衡量资源消耗的阶段几乎难以想象。
从具体企业样本来看，这种由“Token”主导的增量表现得更为具象且激进。
在2026年6月的夏季Force原动力大会上，火山引擎高调披露，其豆包大模型日均Token调用量已一举突破180万亿，在过去短短一年时间内实现了超过10倍的爆发式增长。正是凭借这一庞大且高频的消耗规模，火山引擎宣称其在中国公有云MaaS市场已斩获49.5%的半壁江山。
阿里巴巴2026年一季度财报显示，阿里云智能集团单季营收达到416.26亿元，其中AI相关产品收入占比首次突破30%大关，单季度贡献达89.71亿元。而支撑这一核心驱动力的关键，正是其MaaS平台“百炼”的客户数量在季度内实现了同比8倍的爆发式增长。
从这些公开披露的数据和动作来看，AI业务的增长势头不仅真实存在，而且正以一种近乎疯狂的姿态在云厂商的系统中野蛮生长。
然而，当我们将视线从这些动辄数倍甚至上千倍的“Token爆发”中移开，转而审视云厂商的整体财务表现时，现实却泼下了一盆冷水。
根据中国信通院及第三方调研机构公布的最新数据，2025年至2026年上半年，中国公有云整体大盘的同比增速已常态化跌落至8%—11%的区间。这与过去动辄30%以上乃至翻倍增长的通用计算黄金时代已不可同日而语。
总的来说，在这场由Token和GPU点燃的局部狂飙背后，云计算大盘的真实底色远非全面复苏。增量虽如此凶猛，但整体而言，中国云计算市场并未出现全面高歌猛进的回暖态势，反而呈现出“局部泼天富贵，大盘原地踏步”的异象。
剥离“流量焦虑”，探寻AI云增量的真实本质
AI云增长的真相究竟是什么？
从表面上看，2026年上半年的云计算市场极为热闹。所有云大厂内部都蔓延着一种极其强烈的“流量入口焦虑症”。为了不在这场决定未来十年命运的AI长跑中掉队，各大厂商纷纷在应用层和生态层修筑自己的防线。
例如，阿里推动通义千问App、钉钉与通义实验室协同，希望将CodeWork等AICoding工具打造成B端程序员的入口；字节跳动借助流量优势，使豆包长期位居C端AI应用前列；百度依托DoMate与文心一言生态，期望在智能座舱和智能硬件端复制搜索业务的成功经验。
但从更长周期来看，流量入口与AI助理仍处于前哨阶段，商业价值和造血能力尚未得到充分验证，现阶段更多承担的是战略防御功能。云厂商必须抢占入口，却很难立即从入口中获得稳定利润。因此，各家对AI新增收入和利润寄予厚望，重点仍落在“卖算力、卖Token”之上。
然而，这门生意并不轻松。
要知道，AI云与MaaS仍属于高资本开支、依赖重资产折旧及长期回收的模式。云厂商需要建设高标准绿色机房，铺设高带宽光纤，采购昂贵服务器，还要为GPU的高功耗争取供电指标。
数据显示，阿里巴巴2026财年购置物业及设备支出达到1220.21亿元，2025财年为842.78亿元，同比增长约45%，虽不能全部算作AI云投资，但足以反映AI基础设施扩张带来的资金压力；腾讯的数据也指向相同趋势。2025年第二季度，腾讯资本开支达到191亿元，同比增长119%。腾讯管理层明确表示，部分GPU和AI项目投资周期较长，从投入到产生显著增量回报存在自然时滞；字节跳动甚至正评估将2026年资本开支最高提高至700亿美元，主要用于AI芯片、数据中心和相关基础设施。
与此同时，传统企业优先关注系统稳定与数据安全。大模型幻觉仍未消除，企业AI项目的ROI也未完全跑通。这导致除了互联网、游戏、自动驾驶以及大模型创业公司这些天生与AI高频共振的先锋行业外，大量传统制造、线下零售、大型金融机构等TOB行业客户，对于将自身的核心数据库和经营系统接入AI云，依然保持着极高的谨慎度。
既然支撑宏观大盘的传统企业普遍在按兵不动，那么阿里云40%的外部商业化增速、火山引擎成倍飙升的Token调用量，又从何而来？
具体来看，首先是核心客户群体的彻底更迭。
在CPU时代，云厂商的大客户主要包括泛互联网App、游戏厂商以及数字化转型期的政企客户。如今，月之暗面、智谱AI、MiniMax等AI新贵，以及持续投入端到端大模型研发的自动驾驶厂商，已成为AI云资源的主要消耗者。由于大模型创业公司缺乏自建大型数据中心的能力，其融资所得中有很大一部分最终变成了购买大厂AI公有云算力的真实流水。这是一种典型的“资金在生态内部循环”带来的阶段性净增量。
其次，是算力资源本身的高客单价溢价。过去通用CPU云资源的客单价与毛利空间相对固定，而现在，云厂商向这些AI新贵和汽车厂商售卖的是经过自研技术调优、极其稀缺的高端GPU算力集群。以阿里云为例，其平头哥自研的AI芯片和GPU加速技术在2026年上半年实现大规模量产后，有超过60%的算力直接服务于外部商业化客户。这种自研硬件带来的成本优势，使其在售卖算力时具备了极高的定价弹性，从而在既有收入中挤出了更高的利润增量。
最后，是互联网大厂内部业务线升级带来的内部结算红利。可以发现，像火山引擎、腾讯、阿里这样的巨头，其自身的搜索、电商推荐广告系统、短视频分发算法，现阶段都在全面经历向深度学习和多模态大模型的底层升级。这种集团内部“旧算力向新算力”的替换，虽然在合并报表中属于内部抵消，却能为云业务提供稳定需求，推动AI算力池利用率长期保持在安全线以上，同时降低大规模基础设施的闲置风险。
由此来看，现阶段AI云收入爆发，主要来自大模型创业公司集中采购算力，以及先锋行业核心技术栈向GPU重构。这类增量呈现出高集中度、高客单价的特点，恰好弥补了传统政企客户因宏观周期原因导致传统云预算收紧的缺口。在结构替换中，完成了云计算大盘整体收入曲线的陡峭上扬。
MaaS，究竟为云服务商带来了什么？
值得探讨的是，AI云何时才能摆脱技术断代带来的阶段性焦虑和高能耗投入，进入健康、稳健的增长阶段？
事实上，在这场AI变革中，云厂商已经逐渐展现出这种趋势。
例如，火山引擎连续上调营收目标，直接反映了行业风向的变化。今年6月初，有消息称，火山引擎将MaaS业务2026年全年营收目标上调至150亿元。这一动作较为罕见，也说明MaaS正从战略投入转向规模化收入来源。而支撑这一目标的，是持续扩大的模型调用规模。IDC数据显示，火山引擎在2025年中国公有云大模型调用量市场中占据49.5%的份额，位居行业第一。
那么，MaaS究竟通过什么路径，打破了传统云计算依靠“卖裸资源、打价格战”形成的循环，并为云厂商创造了新增量？
其实，在传统云计算时代，企业将业务从阿里云迁移到腾讯云，虽然需要处理带宽、数据库和代码迁移，但整体仍属于数据与系统搬迁。只要竞争对手价格足够低，企业就可能更换平台。
进入MaaS阶段，情况则发生了根本性变化。
企业一旦在阿里云百炼或火山方舟上接入核心业务数据，经过数月精调，开发出适配业务场景的专属模型和Agent体系，就会与平台形成深度绑定。模型参数、上下文理解能力，以及模型与向量数据库之间长期形成的调用关系，很难通过代码复制迁移到其他平台。
这种由“生态与算法黏性”带来的极高客户留存率，为云厂商锁定了长期稳定的续费增量。
与此同时，MaaS彻底打破了云计算过去的客单价门槛，通过“无限降低准入标准”换取了客户基数的几何级数增长。
过去，中小企业和独立开发者使用GPU算力，往往需要租用多个节点，每月承担数万元甚至十几万元的支出，大量长尾客户因此无法进入市场。MaaS将重资产投入转化为轻量API调用，开发者按照Token数量付费，几分钱甚至几厘钱就能完成一次模型交互。
阿里云百炼客户数实现同比8倍增长，离不开低门槛的计费模式。过去很少为云计算贡献收入的中小企业、个人开发者和校园创业团队，开始进入云厂商的计费体系。这种长尾效应堆叠起来的整体增量，正在成为云厂商大盘里最不容忽视的毛细血管流水。
更重要的是，MaaS作为引流利器，正在高效地拉动云厂商周边高毛利基础云资源的复合交叉消费。
在真实的产业实践中，一家企业在MaaS平台上频繁调用大模型进行业务推理时，为了保证数据的实时更新和精准检索，必须同步配套采购云厂商的向量数据库、高吞吐的对象存储，以及保障大模型输出内容合规性的安全云产品。换句话说，MaaS在前方冲锋陷阵，表面上可能打的是低价甚至免费的API策略，但在后方，它实际上悄无声息地带动了云厂商旗下全套高毛利基础软件产品的“全家桶式销售”。
这种由一阶大模型调用引发的二阶、三阶周边资源复合消费，才是MaaS为云厂商带来的最具想象力的延伸增量。
虽然在2026年的当下，MaaS依然是一场典型的“资本开支先行、利润释放滞后”的硬仗。虽然在这场轰轰烈烈的计算重构中，云厂商重资产运行的底层商业规律未曾改变，但在推动AI技术落地产业、让AI技术成为真正通用生产力的宏大进程中，云计算已经完成了最本质的一次价值进化。
如今，衡量一家云厂商卓越与否的标准，不再是其在物理世界中圈了多少亩机房、卖了多少核CPU，而是其在数字世界里，每天究竟在为千行百业的实体经济，高效、普惠且安全地吞吐着多少Token。
