阿里云在AI云市场斩获断层式领先，份额甚至超过第二至第四名的总和。这组数据不仅揭示了市场份额的激烈争夺，更表明智能服务作为一种新兴需求，正在重新定义云计算的服务边界。
朋友圈里有人转发了一篇文章，标题直截了当：阿里云拿下中国AI云市场第一。说实话，这并不令人意外，毕竟阿里云长期占据国内云服务的第一梯队。但深入阅读后，初看时仍有些震撼——它在AI云市场的份额，已经比第二名到第四名相加的总和还要多。这究竟形成了怎样的竞争格局？查阅报告来源，Omdia的研究方法相对客观，数据可信度较高。因此，今天不妨认真探讨一下这个话题。
#01 为什么是AI云？
值得注意的是，报告口径聚焦于AI云，而非更广为人知的云计算。这实际上反映了技术重心的转变，正如前几年行业热议云原生一样。我们可以从十多年的演进路径来观察这些变化。
最早的云，是将线下IT服务迁移至线上。过去企业开展业务，需自行购买服务器、建设机房、雇佣运维人员，还要为应对业务峰谷不断调整服务器数量。后来出现了虚拟机，一台物理机可运行多台虚拟服务器，算力和存储得以抽象化，企业使用更灵活。再后来，像AWS和阿里云这样的平台，将成千上万台服务器集中到自身数据中心，企业不再购买硬件，而是按需租用资源，如同缴纳水电费。2010年前后，运维人员还常半夜巡查机房，有了云之后，这种烦恼基本消失。
2015年前后，Docker和Kubernetes兴起，云计算进入第二阶段：云原生。如果说云计算解决的是“有云可用”的问题，那么云原生解决的是“应用如何真正融入云环境”的问题。传统应用虽能运行在云上，但骨子里仍是机房思维，只是换了个运行环境；而云原生应用从诞生之初就扎根于云，其设计逻辑旨在充分利用云的能力——生于云，长于云。
再后来，大模型的爆发再次推动需求升级。企业发现仅拥有灵活架构已不够——他们不仅希望应用运行稳定，更期望其具备智能。需要现成模型可直接调用，最好能一站式完成训练、微调、推理等工作，无需投入大量资源重复开发。更进一步，企业渴求的不仅是模型，而是配套的智能能力，比如开箱即用的知识库，能将内部文档、业务数据与大模型打通；比如支持文本、图片、语音、视频等多模态处理。这便是AI云。
它与之前最大的不同在于：不再仅售卖算力，而是将智能打包成一条龙服务。企业接入后，即可在业务中落地AI应用。从用户视角看，过去十年：最初是购买硬件，后来是购买应用环境，如今则是购买智能能力。
#02 阿里云做了什么？
在AI云市场，阿里云为何能占据如此高的份额？其他几家同样是大厂，也都在重兵投入。数据显示，中国超过一半的大模型公司都运行在阿里云上，例如Kimi、百川智能、智谱AI、vivo，以及复旦大学等，它们在训练模型时也采用阿里云。再加上阿里自有的通义大模型，可以说中国大模型的半壁江山已汇聚于阿里云。
#03 三层能力
行业通常将AI云拆解为三层：最底层是IaaS（AI基础设施），中间层是PaaS（AI开发平台），最上层是MaaS（AI模型服务）。这三层并非并列产品，更像一栋楼的结构：地基、脚手架、装修，自下而上层层搭建。
IaaS是地基。提供算力、存储、网络等最底层资源，相当于备齐钢筋水泥。企业无需再自行购买显卡、建设机房、雇佣运维人员，可直接获得大规模算力与稳定运行环境，为后续模型训练奠定基础。
PaaS是脚手架。有了硬件，还需一套能组织流程的工具。它提供数据处理、模型训练、推理部署等平台服务，企业不必从零搭建环境、调整框架，可更高效地运行模型，使研发周期变得可控。
MaaS是装修。这一层将模型和智能能力打包成服务，例如通义系列模型、DeepSeek、Kimi等大模型，企业可在平台上调用接口、搭建RAG、进行应用开发，无需重新训练，即可将AI能力嵌入自身业务。
#04 全栈AI的意义
阿里云AI云全栈体系，正是沿着这三层向上搭建，实现底层设施、模型开发、模型服务的全链路打通。在IaaS层，不仅提供算力，还长期打磨底层架构，例如多种形态的GPU弹性算力、灵骏大规模AI训练集群、智能算力编排调度的容器服务，加上高性能存储CPFS和高性能网络HPN7.0，这些基础设施为模型性能突破提供了稳定支撑。
PaaS层的人工智能平台PAI、大数据计算MaxCompute、推理服务EAS等，覆盖主流AI框架，用户只需在页面上选择几个参数配置，即可轻松完成模型训练、数据处理和模型部署，无需重复造轮子编写代码。MaaS层的百炼平台等，提供开箱即用的模型能力与一体化AI应用开发平台，极大降低了人工智能技术的应用门槛。用户无需深入模型训练、调参或底层部署等复杂环节，只需聚焦自身业务场景需求，即可快速构建和迭代AI应用。
这套全栈体系带来了一条打通的流水线。数据可直接在云上完成清洗、存储、训练，一键部署为模型服务，再通过接口接入应用中间层。企业不再需要频繁跨系统搬运数据，也无需担心兼容性问题。做AI，不再是拼凑零件，而是在一条现成的生产线上组装。全栈还意味着统一的使用体验——算力调度、模型训练、推理部署、应用调用都在同一个控制面内，权限、计费、监控、告警可以贯通，团队协作和成本管理的复杂度显著降低。
相比早期那种单点采购加自行整合的模式，全栈体系让云真正从售卖算力、售卖工具，走向了售卖智能。或许这正是为什么，在AI云这个阶段，阿里云能拥有如此高的市场占有率。回过头看，这十几年云的角色在悄然变化：一开始大家购买的是机器，后来购买的是环境，现在购买的已经是智能。AI云的出现，就像按下了电力化的开关——智能不再是少数人的专属，而是可以像电力一样被大规模分发，被任何业务即取即用，并随着各种应用走进千家万户。阿里云，正在将智能打造成家家户户都需要的新型“电力”。