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

文┃小夏

编辑┃叙言

大模型一出现，云厂商的竞争逻辑直接被改写。

以前大家都觉得，云行业就是强者愈强，谷歌、阿里云、AWS、微软这些头部玩家只会越跑越远，后来者根本没机会。

但现在不一样了，AI云让所有厂商站到了新起跑线，这场掰手腕的游戏越来越有看头。

AI云的热闹最早是微软带起来的。

本来以为微软押注OpenAI能躺着赢，毕竟拿到了GPT大模型的优先使用权，想着先带飞Azure，再塞进Office、Teams这些应用里。

但OpenAI根本不想当附庸，一边找其他云厂商合作，一边还推出和微软抢生意的产品。

无奈之下，微软只能再投资Anthropic，还加急搞自研模型。

本来挺完美的合作，最后闹得貌合神离。

AWS作为老大哥，看着微软声势渐长也坐不住了，抢先投资Anthropic，还喊出“选择大于一切”的口号，在Bedrock上摆了一堆模型让大家挑。

AWS的思路没毛病，但忽略了顶级模型的重要性。

大部分好模型要么在对手手里，要么人家自己想做服务，根本不愿意放到Bedrock上。

后来AWS也意识到问题，新增了十多款模型，连国内的Kimi、Minimax都拉了进来，还更新了自研Nova模型，算是补短板了。

在四强里，阿里云的路数最特别。

个人觉得它这步开源棋下得够大胆，毕竟闭源才能保住独家优势，开源相当于把核心技术往外送。

但阿里云偏要反着来，成为全球唯一既搞先进AI模型又全面开源的云厂商，还做到了“全尺寸、全模态”开源。

本来以为开源会削弱竞争力，没想到效果出奇的好。

通义千问Qwen的衍生模型突破18万，全球下载量超7亿，后来还超过了Meta的Llama模型，成了全球第一AI开源模型。

阿里云的想法很明确，就是要让Qwen模型成为产业默认依赖，就像Linux之于服务器那样，用开源拿下行业标准。

作为市场份额不算最顶尖的玩家，阿里云这波操作挺有魄力。

牺牲短期利益换用户群体，要是能追赶上头部厂商，这笔买卖确实划算。

而且从Gartner报告来看，阿里云在特征指标上还超过了AWS、微软，仅次于谷歌和OpenAI，这就是开源带来的底气。

谷歌云属于低开高走的典型。

本来八年前就发布了Transformer论文，手握好牌却没重视，算力投入保守，还怕聊天机器人出问题。

后来创始人谢尔盖・布林回归，才算打破了大公司病，把谷歌的全栈优势盘活了。

谷歌的第七代TPUIronwood芯片，在性能、能效比上都比GPU能打。

Gemini3系列模型的多模态能力和超长上下文窗口，直接把行业标准拉高了一个档次。

这让大家看清了，模型+云+芯片的垂直整合才是真本事，这种全栈能力能让模型迭代更快，产品优势更明显。

个人觉得，谷歌这波逆袭最关键的就是打通了技术栈。

以前云厂商拼的是资源规模，现在拼的是系统能力。

谷歌用实际表现证明，全栈整合不是噱头，而是能实实在在提升竞争力的护城河。

这也给其他厂商指了条明路，AI云的竞争早已不是单点比拼了。

Gartner发布的GenAI技术创新指南，算是给AI云划了重点。

报告从云基础设施、模型、工程、知识管理四个维度打分，结果很明显，微软、谷歌、AWS、阿里云稳居领导者象限，阿里云还是唯一入围的亚太厂商。

这说明AI云的竞争已经进入系统战阶段。

以前云厂商卖的是计算、存储这些资源，现在企业买的是AI，云只是背后的支撑。

未来客户可能都不用关心底层基础设施，直接调用模型就行，就像现在没人会为数据中心直接付费一样。

海外虽然有CoreWeave、Nebius这些新玩家想分一杯羹，但它们大多只有单点优势，很难撼动四强格局。

目前来看，谷歌云和阿里云的全栈逻辑更受资本市场认可，AWS和微软则在补自研模型的短板。

这场AI云竞赛才走到半程，谁输谁赢还不好说。

但方向已经很明确了，模型决定智能上限，云平台实现规模化，芯片把控成本和性能，三者整合才能在竞争中站稳脚跟。

以前靠规模和先发优势的玩法已经过时，现在拼的是技术路径和系统能力，这对所有厂商来说，都是一次全新的考验。

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