撰文  | 郝   鑫

编辑  | 吴先之

阿里云 AI 时代的 " 硬实力 "，有了更加具象化的呈现。

2025 年 11 月中旬，国际市场研究机构 Gartner 发布了四篇关于 GenAI 的技术创新报告。按照自上而下技术栈逻辑，报告被划分为四个评估维度，分别为 GenAI 云基础设施、GenAI 工程、GenAI 模型以及 AI 知识管理应用。

值得注意的是，阿里云在上述四个评估维度中均位于新兴领导者象限，并与 OpenAI、谷歌打得有来有回。

具体来看，在 " 面向 GenAI 的基础设施 " 维度，新兴领导者象限有阿里云、微软、谷歌、AWS 四家厂商入围，华为云和腾讯云位于远见者象限。

在 "GenAI 工程 " 维度，阿里云位于领导者象限，在纵轴 " 特征 " 以及横轴 " 未来潜力 " 指标上，优于 AWS、谷歌、微软。

在 "GenAI 模型提供者 " 维度，阿里云处于领导者象限，并在 " 特征 " 指标上超过 AWS、微软，仅次于谷歌和 OpenAI。

在 "AI 知识管理应用 / 通用生产力 " 维度，阿里云处于新兴领导者象限，且是国内唯一入选的云厂商。

这四份报告之所以足够 " 硬核 "，在于其采纳了市场和行业认可的细分评估标准，兼顾技术先进性与落地成效。例如，Gartner 将对基础设施的考核细化为，面向模型训练、推理和服务所提供的基础设施优化；将对生产力层面的评估解构为搜索、对话平台及生产力工具等核心能力。

阿里云交出阶段性 " 答卷 " 的背后，是阿里自上而下全栈式 AI 投入的战略决心和高强度、持续性的迭代能力。新时代变革下，挑战者无数，但从互联网到 AI 大模型，阿里云却从未缺席过。

全栈式 AI 投入的决心

对于阿里这样业务盘根错节的商业巨擘而言，任何一次重大转型都如同 " 大象转身 "。阿里在云计算的全栈式押注，在外界看来可能是一场 " 豪赌 "，但却是一种自上而下的共识和笃定。

这一战略定力，在吴泳铭上任后进一步落地为清晰的行动路线。2023 年 9 月，阿里明确 " 用户为先、AI 驱动 " 为两大战略重心，释放出聚焦主业、集中资源攻坚电商与 AI 的信号。

今年 2 月份财报会，吴泳铭首次明晰了对云方向的战略重心，强调在三个方向加大投资：一是 AI 和云计算的基础设施建设；二是 AI 基础模型平台和 AI 应用；三是现有业务的 AI 转型升级。

为支撑这一蓝图，阿里计划在未来三年投入超过 3800 亿元用于云与 AI 硬件基础设施，这一金额已超过过去十年总和，也创下了中国民营企业在相关领域的最大规模投资纪录。

尽管这一数字在当时国内语境堪称空前，但若将其置于全球 AI 基础设施的竞争格局中，则更凸显出这一赛道的战略重要性与国际玩家的投入强度。当前，人工智能的竞争看似迅速转向基础设施层面的竞赛，实则是为下一阶段的智能化能力奠定根基。

在这一背景下，国际领先企业已纷纷启动更大规模的投入计划：OpenAI 后面宣布将在未来 8 年投入约 1.4 万亿美元，用于新建与扩建人工智能数据中心；Meta 也计划，未来三年在美国基础设施与就业领域投入 6000 亿美元。现在，回过头再看阿里的决定，精准地命中了对市场和未来趋势的判断。

在 AI 新时代，未来究竟通往哪里，这个问题令许多玩家陷入了迷茫。在接连不断新技术的刺激下，未来仿佛笼罩着层层迷雾。

阿里云是为数不多回答清楚这个问题的厂商。2025 云栖大会，吴泳铭首次系统描绘了通往 ASI 的演进路线：第一阶段：" 智能涌现 "，AI 通过学习海量人类知识具备泛化智能；第二阶段：" 自主行动 "，AI 掌握工具使用和编程能力以 " 辅助人 "，这是行业当前所处的阶段；第三阶段：" 自我迭代 "，AI 通过连接物理世界并实现自学习，最终实现 " 超越人 "。

为实现这一目标，吴泳铭明确了阿里云未来的战略路径。大模型是下一代操作系统，超级 AI 云是下一代计算机。在这基础上，阿里云将逐步演化全栈人工智能服务商，" 全栈式 " 一词再次被提及。

阿里云的 " 全栈式 " 布局，本质是打造一个从技术到业务的 "AI 能力转化链 "。它从自研的算力基座与通义大模型出发，通过百炼等平台将顶尖 AI 技术转化为易于集成的服务，最终无缝对接到各行业的具体应用中，赋能企业快速实现智能化升级，让前沿技术真正转化为商业生产力。

这份布局不只是技术堆砌，更包含了一套清晰的战略逻辑。一方面阿里云通过开源的通义大模型，试图成为 AI 时代的 " 安卓系统 "，构建生态壁垒。另一方面，通过打造超级 AI 云这台 " 下一代计算机 "，提供坚实的算力基础。" 全栈 " 的优势在于协同效应，阿里云自研的 AI 基础设施与通义大模型可以进行深度协同优化，既能提升在云上调用和训练模型达到最高效率，也能提升企业交付效果。

保持持续性的领先优势

商业世界的竞争，短期看是 " 速度 " 的比拼，长期看则是 " 耐力 " 的考验。穿越周期是一种极为重要的能力，就云计算的赛道，想要弯道超车者甚多，但能够持续保持活力和领先优势者甚少。

如果仔细观察，在 Gartner 所出具的四份报告图中，相比于其他入围选手，谷歌云和阿里云是相对更加 " 全能型 " 的选手。AI 时代的竞争，本质上是 " 云 + 模型 + 芯片 " 三位一体的垂直整合之战。

谷歌以 TPU 芯片、Gemini 模型和谷歌云形成闭环。阿里则以倚天 / 含光芯片、通义千问（Qwen）模型和阿里云奠定基石。相比之下，亚马逊与微软虽在云和芯片上布局深厚，但其模型在能力与生态影响力上尚未达到顶级水平；而 OpenAI 等明星公司，虽以 ChatGPT 等模型跻身头部，却在底层算力基础设施上存在依赖性。

有意思的是，谷歌和阿里恰好代表了当下大模型竞争的两种路线。谷歌凭借闭源的 Gemini 建立技术壁垒，以头部能力和 API 服务塑造其护城河；而阿里则通过开源的 Qwen 广结生态同盟，以技术普惠和开发者生态赢得市场。这不仅是商业选择的分野，更定义了 AI 未来的两种可能形态。

2023 年 8 月，阿里云开源了 70 亿参数的 Qwen-7B 模型，成功打响大厂开源的第一枪。首次开源后，Qwen 便以惊人的节奏持续开放更大、更多的模型，开源 720 亿参数的 Qwen-72B，一举填补了国内缺乏对标 Llama 2-70B 级别优质开源模型的空白，被业界认为是 " 最强开源模型 "。同时，通过开源小至 1.8B 的参数模型和音频大模型，实现了 " 全尺寸、全模态 " 的战略布局。

Qwen 让 Llama 成为了过去式，也被称为真正的 "OpenAI"。HuggingFace CEO 曾连发 12 条推文向全球开发者力荐 Qwen3-Coder，英伟达 CEO 黄仁勋公开指出，"Qwen 已占据开源模型大部分市场份额且领先优势扩大 "。

据我们了解，Qwen 正在成为 To B 企业搭建业务的选择。这里面是综合性的考量，Qwen 本身对外提供了全尺寸和全模态的产品，方便企业用户任意调取和在各个场景中做测试。不少企业内部反馈，用 Qwen 来跑模型更具备性价比，这对开拓新业务预算较为有限的企业十分重要。Qwen 强大的开发者社区是一个巨大的 " 宝库 "，通过集体智慧诞生了诸多精准适配场景的加强版 Qwen，也降低了一些企业的使用门槛。

截至目前，Qwen 系列模型在全球主要模型社区的累计下载量已突破 6 亿，衍生模型数量超过 17 万，成为全球开发者和企业采用最广泛的开源模型之一。Qwen 仍处于快节奏的更新速度当中，下一代模型架构 Qwen3-Next 的训练和推理效率创下新高，模型训练成本降 9 成，长文本推理吞吐提升 10 倍。

如果说 B 端的竞争是 " 筑基 "，那么 C 端的角逐则是 " 布道 "。谷歌与阿里深知，真正的影响力不仅在于服务企业，更在于如何重新定义每个普通用户与 AI 交互的方式。一旦技术能力通过最广泛的终端应用得到释放，未来则有望构建从基础设施到消费场景的完整生态闭环。

从 AI 播客到文生图、生视频编辑器，谷歌一直都在探索 C 端应用的可能性。近期，谷歌的 Nano Banana2 再次小出圈了一把，图片生成被用户玩出了花儿，海贼王分镜漫画一键生成、设计海报不用修改直出，中文理解能力也令人眼前一亮。

无独有偶，阿里也在加紧布局 C 端市场的步伐。11 月 17 日，阿里正式宣布推出 " 千问 " 项目，后期计划与阿里生态内的各类生活场景深度结合，打造背后集合阿里各类服务的 AI 统一入口。

第三方数据显示，千问 App 公测一周，下载量已突破 1000 万次，超越 ChatGPT、Sora、DeepSeek 成为史上增长最快的 AI 应用，其爆发式增长甚至在海外社交媒体引发了 "Qwen Panic"（千问恐慌）的热议。

而随着夸克 AI 眼镜的发布，阿里便可以再进一步，把千问的智能从虚拟 App 延伸至实体硬件，打破虚拟与现实的边界，从而为用户提供一种更无感和沉浸的 AI 原生体验。

云计算是场长期马拉松

Gartner 的评估维度更多体现在云厂商的 " 硬实力 " 上。不可否认，从芯片、算力到模型平台的全栈式 AI 硬实力，是云计算在 AI 时代扎根立足的基础与根基。

但也应当看到，一些厂商在 Gartner 标准之外，凭借其独特的 " 软实力 " 构建了同样坚固的护城河。例如，微软凭借其与企业级应用的无缝融合能力，通过 Copilot 构建了极高的用户粘性。

云厂商在互联网时代积淀的优势，也正在延续至 AI 时代。亚马逊凭借全球电商生态与 AWS 的协同效应，将其规模化基础设施运营能力转化为 AI 服务的底座；微软则将其在企业和开发者领域的深厚根基，通过 Azure 与 OpenAI 的绑定，转化为企业级 AI 应用的 " 信任额度 "；而谷歌则将其在搜索与移动生态中的优势，内化为数据与分发网络的天然优势。

可见，在 AI 时代，各家云厂商实则是将其传统优势与 AI 技术深度融合，形成了差异化的竞争路径：有的长于生态，有的精于企业服务，有的强于技术突破，共同勾勒出多元发展的产业图景。

除了阿里云外，我们也越来越看到了许多中国的力量。Gartner 榜单中亦有腾讯云、华为云的身影，它们在 "GenAI 的基础设施 " 等维度被列为远见者。

同时，来自中国的 AI 厂商也展现出创业公司的活力，例如月之暗面 Kimi 开源了编程大模型并测试其深度研究 Agent，而 MiniMax 则持续迭代其推理与视频生成模型，并凭借其 AI 视频工具和 C 端 AI 应用在海外市场获得了声量。

将 " 机场 " 变为云计算的战场，并纷纷亮出 " 第一 " 的身份，是今年行业一个标志性的现象。但现在看来，或许恰恰是一个积极信号。竞争不仅没有带来厂商的内耗，反而共同做大了蛋糕。这证明了云计算在拥抱 AI 技术后，云市场再次回到了高增长、高价值的核心赛道。

当云与大规模如同水、电、煤一样成为社会的基础设施，这就决定了云计算市场必将属于长期主义者。

这一领域的重资产、长周期与强技术特性，天然地筛选掉了追逐短期红利的玩家，最终胜出的，必然是那些具备战略耐心、持续进行技术投入并构建完整生态的企业。

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