AI云的2025：谷歌云和阿里云逆袭 AWS、微软云再审视

张帅 2025-12-21 09:59

张帅 2025/12/21 09:59

邦小白快读

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AI大模型正重构云计算格局，使后进者谷歌云和阿里云可能逆袭AWS和微软云。

1. 微软云早期与OpenAI合作但关系恶化，转向投资Anthropic，暴露了合作风险。

2. 亚马逊云采取“选择大于一切”策略，在Bedrock平台提供多模型，新增中国模型如Kimi和Minimax，并自研Nova模型以增强竞争力。

3. 阿里云开源通义千问Qwen模型，下载量超7亿，超越Meta llama成为全球第一开源模型，目标是成为产业标准如Linux。

4. 谷歌云低开高走，Gemini 3系列模型和TPU Ironwood芯片实现性能飞跃，模型+云+芯片垂直整合是核心竞争力。

5. Gartner报告将AI云分为四大维度：基础设施、模型、工程和应用；四家巨头（AWS、微软、谷歌、阿里云）在领导者象限领跑，阿里云在工程维度表现意外突出。

6. 未来企业将从购买云转向直接调用模型，云成为隐藏基础设施；谷歌云和阿里云因全栈能力更受资本认可。

云厂商通过创新策略如开源和垂直整合引领品牌营销和消费趋势。

1. 品牌营销：阿里云开源策略吸引全球用户，通义千问下载量7亿，衍生模型超18万，提升了品牌影响力；谷歌云强调技术优势，Gemini模型和TPU芯片强化高端形象。

2. 消费趋势：企业购买行为从租赁云服务转向购买AI服务，需求聚焦于AI交付而非传统IT，揭示了用户向AI优先的迁移。

3. 产品研发：阿里云研发全尺寸开源模型；谷歌云加速模型迭代，谢尔盖·布林回归推动技术突破；亚马逊云新增模型以应对竞争。

4. 用户行为观察：通义千问的成功显示开源可快速获得用户群体；Gartner报告指出模型丰富度成为关键指标，影响品牌选择。

5. 价格竞争：垂直整合降低芯片成本（如谷歌TPU），云厂商需平衡平台中立性和模型竞争力以应对定价挑战。

AI云带来增长机会，但也伴随风险和可学习点，需关注市场变化。

1. 增长市场：AI驱动新需求，企业未来将更多调用模型而非购买云服务，Gartner报告显示工程化工具需求激增。

2. 机会提示：AI云全栈竞争（模型+云+芯片）创造合作机会，如平台新增模型（亚马逊加入Kimi）；阿里云开源策略提供了可复制模式。

3. 风险提示：微软与OpenAI合作失败案例，显示外部模型依赖的风险；亚马逊模型多样性策略面临顶级模型稀缺问题，影响平台吸引力。

4. 事件应对措施：面对竞争，AWS加速模型自研和新增产品；谷歌云通过技术整合挽回劣势。

5. 最新商业模式：垂直整合（如谷歌）成为主导；开源模式（阿里云）快速扩大用户基础；服务商如CoreWeave推出GPU服务，但难撼动巨头。

6. 扶持政策启示：卖家可借鉴云厂商的策略，如平台中立与生态开放结合，以吸引更多客户。

AI云提供了商业机会和数字化启示，工厂可应用相关技术提升生产。

1. 商业机会：AI模型如通义千问可集成到生产设计，提升自动化和效率；Gartner工程维度工具支持模型全生命周期管理，为工厂提供优化方案。

2. 推进数字化启示：开源标准（阿里云Qwen）鼓励生态合作，降低技术门槛；垂直整合（谷歌TPU）启示芯片成本控制，助力工厂数字化。

3. 产品需求：工厂需关注云基础设施优化（如亚马逊Bedrock），以降低AI应用成本；模型选择多样化提供定制化生产解决方案。

4. 电商启示：消费趋势转向AI交付，工厂可开发基于AI的电商工具；案例如阿里云下载数据，显示用户偏好技术集成产品。

服务商应关注AI云技术趋势和客户痛点解决方案，以提升服务。

1. 行业趋势：Gartner报告划分四大维度（基础设施、模型、工程、应用），竞争转向全栈能力；四巨头领跑，但工程维度差距小，新厂商如CoreWeave聚焦单点。

2. 新技术：谷歌TPU Ironwood在能效和性能上优于GPU；阿里云PPU芯片支撑低成本AI；原生多模态模型（Gemini）提升应用多样性。

3. 客户痛点：模型稀缺和选择难题（如亚马逊Bedrock托管问题）；解决方案是通过垂直整合（谷歌）或多模型平台提供一站式服务。

4. 发展趋势：AI工程化工具需求上升，支持模型精调和全生命周期；服务商可开发配套工具，以解决企业AI落地问题。

平台商需调整策略应对AI需求，关注平台做法和风险规避。

1. 平台最新做法：亚马逊实施“选择大于一切”，Bedrock新增十多款模型（包括Kimi和Minimax）；阿里云平台聚焦开源标准；谷歌平台整合TPU芯片以提升性能。

2. 商业需求：企业需要一站式AI平台，Gartner模型维度强调模型丰富度和兼容性；平台需招商引入多样化模型以吸引客户。

3. 运营管理：平台中立性与生态开放是挑战（如微软与OpenAI冲突）；风险规避需加速自研模型（AWS自研Nova）或加强合作。

4. 风向规避：竞争加剧（如阿里云逆袭），平台应建立专属模型能力；案例显示外部模型合作风险大，平台管理需闭环处理问题。

AI云揭示了产业新动向和商业模式启示，值得政策研究。

1. 产业新动向：大模型重构云计算，打破规模效应，使谷歌云和阿里云可能超越；Gartner报告显示技术栈层级竞争（基础设施、模型、工程、应用），全栈能力主导市场。

2. 新问题：模型独立性矛盾（微软与OpenAI貌合神离）；平台中立性问题（亚马逊模型托管挑战）；开源模型竞争力削弱与增长权衡（阿里云案例）。

3. 商业模式启示：垂直整合（模型+云+芯片）如谷歌提供深层护城河；开源策略（阿里云）可作为标准制定路径，促进产业公平。

4. 政策建议：鼓励开源以降低市场门槛；谢尔盖·布林反思谷歌保守投入，启示政策需支持创新；商业模式需平衡生态开放与核心竞争力。

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我是品牌商卖家工厂服务商平台商研究者帮我再读一遍。

Quick Summary

AI large language models are reshaping the cloud computing landscape, potentially enabling latecomers like Google Cloud and Alibaba Cloud to challenge the dominance of AWS and Microsoft Azure.

1. Microsoft Azure's early partnership with OpenAI has deteriorated, leading it to invest in Anthropic instead, highlighting the risks of external collaborations.

2. Amazon Web Services (AWS) adopts a "choice above all" strategy, offering multiple models on its Bedrock platform, including new Chinese models like Kimi and Minimax, while also developing its own Nova model to boost competitiveness.

3. Alibaba Cloud has open-sourced its Qwen (Tongyi Qianwen) model, which has surpassed 700 million downloads, overtaking Meta's Llama to become the world's top open-source model, with ambitions to become an industry standard akin to Linux.

4. Google Cloud started slow but is gaining momentum; its Gemini 3 series models and TPU Ironwood chips represent a performance leap, with vertical integration of models, cloud, and chips forming its core strength.

5. A Gartner report categorizes AI cloud into four key dimensions: Infrastructure, Models, Engineering, and Application. The four giants (AWS, Microsoft, Google, Alibaba Cloud) lead in the Leaders quadrant, with Alibaba Cloud surprisingly excelling in the Engineering dimension.

6. The future will see enterprises shifting from buying cloud services to directly calling AI models, with cloud becoming hidden infrastructure; Google Cloud and Alibaba Cloud gain greater capital recognition due to their full-stack capabilities.

Cloud providers are driving brand marketing and consumption trends through innovative strategies like open-source and vertical integration.

1. **Brand Marketing**: Alibaba Cloud's open-source strategy attracts global users, with Qwen downloads exceeding 700 million and over 180,000 derivative models, boosting brand influence. Google Cloud emphasizes technical superiority, with its Gemini models and TPU chips reinforcing a premium image.

2. **Consumption Trends**: Enterprise purchasing behavior is shifting from leasing cloud services to buying AI services, with demand focused on AI delivery over traditional IT, indicating a migration to an AI-first approach.

3. **Product R&D**: Alibaba Cloud develops full-scale open-source models; Google Cloud accelerates model iteration, aided by Sergey Brin's return to push technical breakthroughs; AWS adds new models to stay competitive.

4. **User Behavior Insights**: Qwen's success demonstrates that open-source can rapidly acquire a user base; Gartner reports highlight model richness as a key metric influencing brand selection.

5. **Price Competition**: Vertical integration lowers chip costs (e.g., Google TPU), forcing cloud providers to balance platform neutrality with model competitiveness to address pricing challenges.

The AI cloud presents growth opportunities but also risks, requiring close attention to market dynamics.

1. **Growth Market**: AI is driving new demand; enterprises will increasingly call models directly rather than purchase cloud services. Gartner reports show a surge in demand for engineering tools.

2. **Opportunity Alert**: Full-stack AI cloud competition (model + cloud + chip) creates partnership opportunities, such as platforms adding new models (e.g., AWS integrating Kimi); Alibaba Cloud's open-source strategy offers a replicable model.

3. **Risk Alert**: Microsoft's failed partnership with OpenAI illustrates the risks of external model dependency; AWS's model diversity strategy faces challenges due to the scarcity of top-tier models, impacting platform appeal.

4. **Competitive Response**: Facing competition, AWS is accelerating in-house model development and adding new products; Google Cloud is recovering ground through technical integration.

5. **Emerging Business Models**: Vertical integration (e.g., Google) is becoming dominant; open-source models (e.g., Alibaba Cloud) rapidly expand user bases; specialized providers like CoreWeave offer GPU services but struggle to challenge the giants.

6. **Strategy Insight**: Sellers can learn from cloud provider strategies, such as combining platform neutrality with ecosystem openness, to attract more customers.

The AI cloud offers commercial opportunities and digitalization insights that factories can leverage to enhance production.

1. **Commercial Opportunity**: AI models like Qwen can be integrated into production design to boost automation and efficiency; Gartner's Engineering dimension tools support full lifecycle model management, offering optimization solutions for factories.

2. **Digitalization Insight**: Open-source standards (e.g., Alibaba Cloud's Qwen) encourage ecosystem collaboration and lower technical barriers; vertical integration (e.g., Google TPU) offers lessons in chip cost control, aiding factory digitalization.

3. **Product Demand**: Factories should focus on cloud infrastructure optimization (e.g., AWS Bedrock) to reduce AI application costs; diverse model selection enables customized production solutions.

4. **E-commerce Insight**: The shift towards AI-driven delivery suggests factories can develop AI-based e-commerce tools; cases like Qwen's download data reveal user preference for technically integrated products.

Service providers should monitor AI cloud trends and customer pain points to enhance their offerings.

1. **Industry Trend**: Gartner's four-dimension framework (Infrastructure, Models, Engineering, Application) shows competition shifting to full-stack capabilities; the four giants lead, but the Engineering dimension has small gaps, allowing niche players like CoreWeave to focus on specific areas.

2. **New Technology**: Google's TPU Ironwood outperforms GPUs in efficiency and performance; Alibaba Cloud's PPU chips support low-cost AI; native multimodal models (e.g., Gemini) increase application diversity.

3. **Customer Pain Points**: Issues include model scarcity and selection difficulty (e.g., AWS Bedrock hosting challenges); solutions involve vertical integration (Google) or multi-model platforms offering one-stop services.

4. **Development Trend**: Demand for AI engineering tools is rising, supporting model fine-tuning and full lifecycle management; service providers can develop配套 tools to help enterprises implement AI.

Platform operators must adjust strategies to meet AI demand, focusing on platform practices and risk mitigation.

1. **Latest Platform Practices**: AWS implements a "choice above all" approach, adding over ten models (including Kimi and Minimax) to Bedrock; Alibaba Cloud focuses on open-source standards; Google Cloud integrates TPU chips for performance gains.

2. **Business Demand**: Enterprises seek one-stop AI platforms; Gartner's Model dimension emphasizes model richness and compatibility, requiring platforms to onboard diverse models to attract customers.

3. **Operational Management**: Balancing platform neutrality with ecosystem openness is challenging (e.g., Microsoft-OpenAI conflict); risk mitigation requires accelerating in-house model development (e.g., AWS Nova) or strengthening partnerships.

4. **Competitive Navigation**: As competition intensifies (e.g., Alibaba Cloud's rise), platforms should build proprietary model capabilities; cases show high risks in external model partnerships, requiring closed-loop problem management.

The AI cloud reveals new industry dynamics and business model implications worthy of policy research.

1. **Industry Dynamics**: Large models are restructuring cloud computing, disrupting economies of scale and enabling potential overtaking by Google Cloud and Alibaba Cloud; Gartner's report shows competition across the technology stack (Infrastructure, Models, Engineering, Application), with full-stack capabilities dominating.

2. **Emerging Issues**: Contradictions in model independence (e.g., Microsoft and OpenAI's strained relationship); challenges of platform neutrality (e.g., AWS model hosting); the trade-off between open-source model competitiveness and growth (Alibaba Cloud case).

3. **Business Model Insights**: Vertical integration (model + cloud + chip), as seen with Google, creates deep moats; open-source strategies (Alibaba Cloud) can be a path to standard-setting and promote industry fairness.

4. **Policy Recommendations**: Encourage open-source to lower market barriers; Sergey Brin's reflection on Google's conservative investment suggests policies should support innovation; business models must balance ecosystem openness with core competitiveness.

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I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

AI不会平均地抬升所有云厂商，这是后进者朝着前排座位冲击的最好机会。

在大模型之前的叙事逻辑中，规模效应驱动行业集中度持续提升，强者愈强的趋势不断强化，谷歌、阿里云、和AWS、微软的距离只会越拉越大。

但是，大模型让这一切有了可能，云厂商的生意发生了本质变化。有意思的是，对于如何做AI云，即便是顶级云厂商，也没有很快达成共识。

AI云，巨头也曾犯错

AI云的热闹最早是微软云的。凭借对早期OpenAI的投资，微软拥有GPT大模型的优先使用权，故事很美好，微软希望通过GPT大模型先带飞Azure，再融入Office、Teams等应用中。

问题恰恰出在这里，OpenAI不甘于做微软的附庸，不仅多方寻找云资源的替代方案，与AWS、甲骨文等合纵连横，还推出了和微软有竞争关系的浏览器等产品。微软也不得不投资Anthropic、加大自研模型力度来应对，双方的合作从最初的美好变为“貌合神离”。

微软云的声势一度超过AWS，这也不禁让“老大哥”有危机感，于是亚马逊选择大手笔投资OpenAI的竞争对手Anthropic（先于微软），以获得领先的模型能力。

与此同时，亚马逊云科技的策略是“Choice Matters”（选择大于一切），他们认为，行业内不存在一个在所有场景中性能、性价比都为最优的通用模型，因此亚马逊云科技在Bedrock上提供了多种模型选择。

某种程度上，亚马逊云科技的思路并没有错，但是有一个关键问题，头部模型依然有无可替代的重要性，而大部分顶级模型要么在竞争对手的掌控中，要么企业倾向于自己提供模型服务，并不完全愿意托管在Bedrock上，这就影响了亚马逊云科技在模型层的竞争力。

亚马逊云科技也意识到了这一点，在最近的re:invent大会上，亚马逊云科技继续新增了十多款模型选择，中国模型方面，在此前Deepseek、Qwen的基础上增加了Kimi和Minimax。同时亚马逊云科技更新了自研的多款Nova模型，至少在模型层面希望不落后太多。

阿里云的思路更显不同，凭借Qwen模型在全球技术圈闯出了影响力。不仅是国内最早开源自研大模型的“大厂”，也是全球唯一一家积极研发先进AI模型并且全方位开源的云计算厂商，业界率先实现“全尺寸、全模态”的全面开源，其他三家头部云厂商都没有将自己的模型规模开源。

在业界看来，阿里云作为市场份额更少的一方，全方面开源是一个颇有魄力的选择，闭源模型可以保证自己的核心竞争力，开源很大程度上会削弱模型竞争力，如果可以追赶上头部云厂商，牺牲短期利益去博得更多的用户群体，那就值得。

通义千问Qwen衍生模型数量已突破18万，远超Meta llama系列模型；通义千问Qwen在全球下载量超7亿，据彭博统计，截至2025年10月，千问Qwen下载量也已超越Llama模型，通义成为全球第一AI开源模型。

阿里云的目标是让Qwen模型成为产业的默认依赖，就像linux之于服务器，MySQL/HAdoop之于数据，Kubernetes之于云原生，开源为了成为标准。

谷歌云是低开高走的典型代表，Gemini 3系列模型和第七代TPU Ironwood，被视作谷歌AI逆袭的标志。最近谷歌创始人谢尔盖·布林坦诚表示，尽管谷歌早在八年前就发布了Transformer论文，但公司内部却并未给予足够的战略重视，当时在算力扩展上的投入过于保守，担心聊天机器人可能会输出错误信息或不当言论。

谢尔盖·布林的回归打破了谷歌的大公司病，更重要的是，将谷歌全栈AI的优势盘活了。第七代TPU Ironwood在性能、能效比和互联带宽上，均显示出对GPU的显著优势，Gemini 3系列原生多模态能力和超长上下文窗口，将行业标准提升到了一个新的量级，从基础架构层面就多模态的统一理解和生成，模型效果惊艳。

这也让行业清晰地认识到，模型+云+芯片的垂直整合，是更深厚的护城河，这种全栈能力为厂商提供了可观的模型迭代效果，也成为AI云的参考标准。

AI技术全栈，云厂商领跑

11月中旬，市场研究机构Gartner发布4篇GenAI（生成式AI）技术创新指南系列报告，公布了GenAI云基础设施、GenAI工程、GenAI模型以及AI知识管理应用四大维度的新兴市场象限（Emerging Market Quadrant）。

某种程度上可以视为AI技术栈的参考指南，AI云基本涵盖在其中，按照自下而上的技术栈，最新的系列报告分为四个维度。

GenAI云基础设施，指的是专注于为模型训练、推理和服务交付提供优化基础设施的云服务提供商。在这一领域中，Gartner识别了主要的超大规模云厂商，以及专注于AI优化基础设施的专业云厂商。

新兴领导者象限仅有微软、谷歌、AWS和阿里云四家厂商入围，阿里云是唯一入围的亚太厂商，IBM、Oracle、华为云和腾讯云位于远见者象限，Nebius、OVHcloud、CoreWeave等位于专业厂商象限，他们的优势还局限在单点能力级别。

“GenAI模型”维度，报告关注厂商所提供的GenAI模型的综合能力，包括模型的丰富度，能否覆盖不同输入输出模态、兼容第三方工具，以及安全和隐私等。大模型需要大量的数据、算力和工程资源，该市场高度集中，主要由少数几家厂商主导。

四家云厂商依旧位居领导者象限，阿里云在“feature（特征）”指标上还领先于AWS、微软，仅次于谷歌和OpenAI。此外，IBM、Anthropic、Writer、Cohere和Uipath也位于领导者象限。Meta和Mistral AI则位于挑战者象限。

在“GenAI工程”维度，报告关注数据准备、模型训练/精调、模型管理、评估、观测等模型全生命周期工具。

过去两年中，无论是既有厂商还是新进入者，都在加速推出各类工具和服务，以支持生成式AI的完整工程化流水线，不再局限于对生成式AI模型进行简单的提示（prompt）调用。

GenAI工程收录的厂商数量更多，不是所有厂商都能做云基础设施和大模型，但是工程化能力是使用模型的必备，不少厂商都将资源投入到这一层级。

其中，四家云厂商继续领跑，但是和其他厂商的差距并没有拉开，阿里云在纵轴“特征”以及横轴“未来潜力”指标上，优于AWS、谷歌、微软，也让人略感意外。

在“AI知识管理应用/通用生产力”维度，报告的评测范围覆盖企业级AI搜索、对话式AI平台，以及用于沟通和内容开发的生产力工具。除了四家云厂商外，Salesforce、Uipath等软件厂商也位列其中。

可以看出，Gartner自下而上列出了一套技术栈，而且是“真正把AI用起来”的完整技术栈，逐层抽象、逐层贴近业务价值。AI的竞争，早已从单点的竞争转向跨四个层级的系统能力竞争。任何只占据其中一层的厂商，都很难长期掌握产业主导权。

这也是为何，AI云厂商被视为大模型未来的主导型厂商，有趣的是，不同领域的头部厂商也在补充自己的全栈版图，譬如云厂商在做模型，模型厂商在补基础设施，应用厂商在下沉，所有人都在讲Agent。

谁的短板，谁的长板

回到文章最初的问题，云厂商的生意到底会如何变化？

以往，云厂商的生意是“卖云”，更准确地说，计算、存储和网络的IaaS三大件，数据库、数据分析平台、中间件的PaaS能力等，云的核心价值是规模化供给资源，提高IT基础设施的利用率，降低企业自建的门槛和成本。

行业的共识是，在AI云的语境下，企业购买的最终商品是AI，而不是原来的“云”，云成为AI的交付系统，云计算的底层依然存在，但它们已经退居为支撑AI的基础设施，未来会逐渐消失在客户的账单上，就像现在企业客户无需为数据中心直接付费。

海外市场新的云厂商也试图分一杯羹，譬如CoreWeave和Nebius等，各自从自己的优势能力入手，有的能更快拿到英伟达的最新GPU，提供裸机GPU服务，有的做起AI推理服务，然而，这些厂商很难冲击原有的四强格局。

过去的企业需要租赁机房，现在的企业需要在云上开通计算实例，未来的企业可能只需要调用模型，云厂商过去二十年的变化，就是不断在自己的技术栈上叠加新的能力，这本身就是护城河。

云厂商所做的一切基础设施建设、PaaS能力扩展、平台整合，最终都指向同一个目标，更高效且更规模化地生产和交付智能。如此，结合当下的产业环境来看，AI云的核心竞争力就在于模型+云平台+芯片的垂直整合。

当AI成为一种算力、数据、软件栈高度耦合的系统工程，模型决定智能上限，云平台把模型变成可规模化的商品，芯片决定成本下限和性能天花板。

目前而言，谷歌云和阿里云是更受资本市场认可的AI云逻辑，在于它们在模型、云平台与芯片等多个层级形成了正向叠加效应。这种全栈能力，使得模型迭代能够直接反馈到底层基础设施，也让基础设施的投入更快转化为可感知的产品优势。

谷歌TPU已经证明性能和成本的优势，阿里云PPU虽未公开发布，但阿里云的体量显然支撑得起AI芯片的支出，并且具备自用和对外输出的想象空间。

AWS和微软缺少自研模型，两者已经明显加速了模型自研节奏，两大巨头并非失去竞争力，而是正处在一次关键的自我修正期，如何在保持平台中立与生态开放的同时，补齐模型层的确定性；如何在外部模型合作之外，建立真正属于自己的第一梯队能力，决定了它们AI云叙事是否能够闭环。

回看这一轮AI云竞赛，很难再用谁起步更早、谁体量更大来简单判断胜负。大模型让云厂商第一次站在了同一条新的起跑线上，也第一次暴露出不同技术路径的结构性差异。

这场竞争仍处在“半程路标”阶段。胜负未定，但方向已经逐渐清晰。

注：文/张帅，文章来源：钛媒体(公众号ID：taimeiti)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。

文章来源：钛媒体

FAQ回顾

什么是AI云市场的核心竞争要素？

AI云核心竞争力在于模型+云平台+芯片的垂直整合。模型决定智能上限，云平台实现规模化交付，芯片控制成本与性能。谷歌云和阿里云通过全栈能力形成优势。

Gartner报告中AI云厂商有哪些评估维度？

Gartner 2025年报告从四个维度评估：GenAI云基础设施、GenAI模型、GenAI工程、AI知识管理应用。微软、谷歌、AWS和阿里云在四大维度均位居领导者象限。

阿里云在AI云市场采取什么差异化策略？

阿里云通过全面开源通义千问模型实现差异化，衍生模型超18万，全球下载量达7亿。开源策略旨在成为产业标准，类似Linux在服务器领域的地位。