阿里云政企业务与 " 双 I" 战略。

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文｜赵艳秋 徐鑫

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编｜牛慧

在 2025 年云栖大会上，一向低调的阿里专有云，首次系统对外发布了新十年发展战略。自 2015 年起步至今，这一面向大型政企的云服务体系已走过十年。

" 对 To B 业务来说，十年是一个周期。" 阿里云智能集团副总裁、专有云总经理刘国华对数智前线说，2025 年是迈入新十年的起点。未来十年，专有云将聚焦两大核心方向，即 AI 能力构建和全球化拓展。

不过，这一战略的提出，并非一蹴而就。过去几年，阿里云政企业务历经了多轮调整与路径探索，尤其在去年战略会议上，管理层对政企业务进行了系统梳理，认为专有云本身是健康、具备可持续盈利能力，应当被标准化、规模化推广。而以往大集成项目则应收缩。

同时，去年专有云基本跨过软件收入 " 拐点 "（专有云营收通常计算软件和服务收入），有望迎来高增长态势。而今年 "All in AI 与全球化 "，是把过去一年的既定共识和动作公开化。

承载这一战略的专有云技术 " 底座 " ——飞天企业版，也同步推出 " 双 I" 战略：第一个 "I" 是 AI，代表智能化，是技术发展方向；第二个 "I" 是 International，代表全球化，是市场拓展方向。

业务重新聚焦背后

数智前线了解到，" 双 I" 战略的提出，在阿里云内部经历了一个逐步达成共识的过程。

事实上，几年前，政企业务强调大项目与总集模式，快速做高营收，但也带来大量低毛利项目，利润被严重拖累。到 2023 年 9 月，阿里云提出 " 公共云优先 " 战略，前端也随之改为公共云、混合云、国际三大事业部。但进入 2024 年，阿里云再次将混合云事业部更名为政企事业部，前端形成 " 公共云 + 政企 + 国际 " 三驾马车。

" 前几年我们的问题在于，用大集成掩盖了专有云的问题。" 刘国华告诉数智前线，一个关键性转折发生在去年公司战略会议上，团队重新梳理混合云业务结构，认为专有云是盈利的，不盈利的地方在于大量定制化开发、项目总集。大家达成的核心共识是：专有云是健康业务，且具备盈利的能力，应该规模化推广；而集成类业务则应收缩，强调标准化，将云业务做大做强。

而公司也意识到，对于政企客户，尤其是政府客户，需要提供更加长期主义的服务。这次更名也对外界传达了 " 长期主义服务政企客户 " 的决心。

刘国华进一步分析，持续推动专有云，是客户需求、市场竞争与财务模型的综合考量。

首先，这是中国市场的现实所需。无论政府还是金融等关键行业，对数据合规、资产自持等方面有着明确要求，决定了专有云架构的必要性。其次，从竞争格局出发，大部分企业会选择混合云架构，构建两套体系，可以充分进行市场竞争。而且，客户从专有云起步，一旦决定转向公共云，原有技术体系的延续性，也促使其优先选择阿里云。

同时，过去一年，团队把更多精力放在专有云的标准化和可规模复制上，财务上也获得正反馈。" 去年，我们基本迈过了营收增长拐点。" 刘国华说，软件增长一旦迈过了拐点，后面将有望迎来指数级增长。

在今年战略会议上，阿里云管理团队则进一步达成共识，专有云要做 AI 与全球化，这与阿里云整体战略完全对齐。实际上，去年政企团队已着手布局，今年以更为 "All in" 的方式，推动全球化和 AI 建设。

值得注意的是，当下阿里云前端三大事业部并非以公共云、专有云来划分，而是以行业板块划分，它们与 SMB 中小客户团队，共同承担向各行业和不同规模企业提供公共云、专有云及一体机等产品和服务。

在客户交付上，政企业务采用了生态伙伴协同方式，例如在某央国企项目中，阿里聚焦底层云平台构建，解决云的核心技术问题，如 Oracle 向云数据库的迁移；而行业应用创新，由客户或 ISV 完成，形成相对清晰的界面。

这类取舍的结果是，云平台的毛利显著提升。不再 " 大包大揽 "，由合作伙伴牵头集成，阿里提供方法论与技术支持。" 我们肯把部分蛋糕分给合作伙伴，用完善的方法论帮助他们与客户明确中长期规划，运作下来是比较顺利的。" 刘国华说。

与市场上其他专有云厂商相比，阿里云更聚焦头部前 2000 客户，而非中长尾市场。在智能化时代，从计算、智算算力，到大模型落地最佳实践，都为该业务带来市场增长空间。

02  

" 双 I 战略 " 透露发力点

从飞天企业版发布 " 双 I" 战略来看，阿里云在政企市场的新一轮发力点，已较为清晰化。

在 " 双 I" 战略提出之前，飞天企业版已完成第一个 10 年战略布局，即公专一体的技术策略、聚焦政企需求帮助客户构建企业级专有公共云平台，以及被集成策略，形成政企数字化服务闭环。IDC 发布的《中国专有云运营平台技术能力评估，2025》中，阿里云是唯一在七个维度全部获得满分的厂商，体现了飞天企业版的实力，为后续 " 双 I" 战略落地奠定基础。

数智前线获悉，围绕 " 双 I" 战略，政企业务正在紧锣密鼓拓展国际市场。目前，已面向国际市场推出三大解决方案，这些方案实际上也覆盖了三类典型市场：

一是主权云模式，比如与当地运营商合作，构建当地的 " 专有公共云 "，像泰国、南非都采用这种方式，满足当地合规要求，同时支持客户本地训练主权大模型。

二是金融云，将国内金融客户最佳云平台实践推广到全球，支持全球金融客户的核心系统上云。

三是 V2C（VM to Cloud），即帮助客户从传统虚拟化平台升级到 AI 原生云平台上。随着 AI 模型对算力和 AI 原生基础设施的需求，越来越多原本依赖虚拟化的客户，开始考虑转型，以应对智能化时代的技术变革。无论从产品能力、性价比，还是企业智能化战略来看，这都为阿里云带来重要机会窗口。

除了上述三大类市场之外，国际业务面临的一大挑战是服务。对比公共云以自助服务为主，专有云对服务提出很高要求。阿里云今年有三个重要动作，包括建立全球 7 × 24 小时应急服务体系；与国际业务线协同，构建本地化服务化体系；通过研发云维小智、飞天助理等 Agent，帮助客户实现自动化、自助式运维。这些 Agent 已在国家部委等项目中落地应用，也将在国际市场上推广复制。

在另一个 "I"，即 AI 方向，飞天企业版升级为全栈智能云平台。

阿里云与客户形成共识，不是另建一朵 "AI 云 "，而是将原有的云平台升级为 "AI 云平台 "，这样，可以将已有数据与 AI 大模型形成闭环交互。这也是技术架构从 " 一云多芯 " 升级为 " 一云多算 " 的根本逻辑。

这次飞天企业版升级中，特别强调了 " 一云多算 "。与 " 一云多芯 " 关注从国际主流芯片到国产芯片的替换不同， " 一云多算 " 强调从 CPU 向 GPU/CPU 融合的过度，满足 AI 时代的算力要求。

今年行业模型爆发，相关数据统计，业界已发布 1500 多个行业垂类模型，涵盖 60 多个行业领域。针对这一趋势，专有云重点围绕客户小模型调优及后训练体系，单集群最大支持 1.5 万张 GPU 卡。在推理阶段，联合模型架构，展开软硬协同优化，推理成本较年初下降 89%，并持续优化，使得百万 Tokens/ 秒的成本，进入行业规模化应用的临界点。

与此同时，阿里云也将 MaaS 层产品整合进飞天企业版，支持全生命周期的 Agent 开发。数据越来越受到重视，有说法未来 90% 以上模型竞争取决于高质量数据。飞天企业版多模态知识中心，特别强化了数据处理。同时，飞天企业版与魔搭社区互通，支持 10 万 + 开源模型一键同步至本地。

为适配企业不同阶段的 AI 部署需求，今年还推出 AI Stack 一体机模式，可由飞天企业版统一纳管。若仅需智能化试点，可通过一体机轻量部署，内置超 50 个行业应用，未来也可变为云的一部分。

03  

打开政企新空间

" 双 I 战略 " 服务于全球各国对数据主权的重视以及大模型带来的基础设施升级需求。这一大趋势下，AI For Science、央国企、金融等多个关键行业，市场正对具有全栈能力的云平台产生广泛需求，阿里云政企业务也由此打开新的市场空间。

过去两年里高校科研院所正成为智算消耗大户。AI 带来了科学研究范式的跃迁升级，传统 " 观察 - 假设 - 验证 " 模式朝数据和算力驱动模式转换，推动智算需求飙升。阿里云智能集团副总裁、阿里云政企事业部产品解决方案与服务管理总经理霍嘉，在云栖大会演讲中提及，阿里云政企业务最开始观察到，模型的大规模应用也在 AI For Science 场景。

目前，阿里云已与包括中国科学院、国家天文台、复旦大学、清华大学多所高校及科研机构合作，帮助发现和解决复杂科学问题。

其中，阿里云在 2022 年开始与复旦大学合作，构建了中国高校首个智能计算与通用计算融合的计算集群 CFFF。目前它依然是中国高校最大的单体异构算力集群。基于这一集群的支撑，目前复旦大学医学、材料、经济、地理等多个学科的教研团队正创新科研手段。

央国企产业规模大、链条长、带动性强，在当下的 " 人工智能 +" 行动中是领头羊，也承担了 AI 在高价值场景落地先行先试角色。这个群体也是阿里云政企业务的固有客群。刘国华看到，大模型浪潮下企业对智算的需求相比传统计算，至少有十倍增长。同时，由于大模型时代阿里云自身有大量的最佳实践，这也形成了其在国内传统政企市场的机会点。

当下，阿里云飞天企业版已服务国网、南网等诸多产业用户。比如与南方电网公司合建的 " 南网调度云 " 平台，作为全国电力行业首个大规模行业云，目前稳定支撑南方电网超过 200 个核心调度业务系统的高效运行，也为 AI 在调度领域深度应用奠定坚实基础。

阿里云还积极拥抱国家战略，在青海与中国联通共同建设了国内首批启动的万卡级绿色智算集群。此前 " 东数西算 " 战略推进的一大堵点在于数据搬运到西部，算力消耗有限。大模型时代，模型训练时间周期长，数据规模大，对算力消耗也大，" 西算 " 破局迎来新契机。上述绿色智算集群落地，阿里云在设计、规划与建设服务深度参与，通过软硬件协同深度优化，支撑了国家战略落地。

金融行业过去几年核心命题围绕自主化进程和全面拥抱 AI 展开。一些头部企业在这股升级替换浪潮里走到深度用云阶段，对云计算的理解和需求深化，飞天云企业版则从成本和创新多维度为其提供支撑。

以某国有大行为例，云计算正重构这家银行的核心系统。目前，不止总行业务在云上，分行的业务也统一纳管。通过构建统一的一朵云，企业内部资源源分配模式和管理模式正在起变化，运维一体化、按量付费，数据中心建设变成规划驱动方式。它相比此前单体模式能节省 30%～50% 的成本。

这些国内市场历练出的最佳实践已经被证明具有全球推广价值。目前金融云已成为阿里云政企业务国际化的三大解决方案之一。

同时一些全球化公司也显露出对飞天企业版能力的兴趣。比如阿斯利康基于飞天企业版 MaaS 能力和多模态数据，构建智能洞察助手，大幅提升组织智能化水平，现在客户期望将 Agent 建设相关实践，推广复制到全球团队。

赛迪顾问（CCID）此前发布的《2023-2024 中国政务云市场研究年度报告》显示，阿里云在政务公有云 IaaS 市场中以 24.4% 的份额排名第一。

随着 AI 和全球化两大引擎驱动，可以预见阿里云政企业务正在打开新的增长空间。

© 本文为数智前线（szqx1991）原创内容

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