炒股的时候，看看金麒麟的分析师报告。本报告权威、专业、及时、全面，帮助您把握潜在的专题机会。 11月中旬，国际权威市场研究机构Gartner发布第八系列报告《生成式人工智能（GenAI）技术创新指南》。在这项持续跟踪快速发展的市场的动态评估中，阿里云再次被列为“领导者象限”成员，与谷歌和OpenAI一起成为亚太地区唯一进入该象限的制造商。
与关注收入或市场份额的传统市场报告不同，该报告将生成式人工智能分为四个层次：云基础设施、工程平台、基础模型和知识管理应用程序。在此框架下，阿里云是亚太地区唯一一家在四个维度均被评为“领导者”的公司ns。
除了这份Gartner报告外，自今年8月以来，多家知名机构都提到了阿里云的第一名。据Frost Sullivan报告显示，2025年上半年中国企业级大机型调用市场中，统易位列市场第一，是目前中国企业选择最多的大机型。 Informa（Omdia）报告显示，《财富》中国500强企业中超过70%采用了GenAI，阿里云以53%的渗透率位居第一。
当它被反复证明是第一的时候，它就不再只是数据的问题，而是一个必须拆解的战略问题。那么阿里云的钱都花在哪里了呢？客户到底用它做什么？当所有厂商都在谈论“第一”的时候，为什么Gartner最终会放弃阿里巴巴呢？
全栈AI我们领先，但阿里云可以超越
2025年中国AI云市场有多个“第一”的说法。阿里云声称“市场份额超过第二名到第四名的总和”，火山引擎大张旗鼓地宣布“大规模模型调用占比46%”，百度智能云则强调“连续6年领跑AI公有云”。所有这些陈述均基于实际报告，但代表不同的统计标准。
问题在于“AI云”本身的定义并不统一。 IDC将其子市场细分为智能计算基础设施、生成式AI基础设施、AI公有云服务和大规模模型公有云。 Omdia 采用更广泛的方法，涵盖三个层次：IaaS、PaaS 和 MaaS。沙利文只透露了公司内部开发的模型每天平均接到的电话数量。不同的教育机构对“汉堡级别”的侧重点不同，当然得出的“第一”也会不同。
但真正的竞争不是单一环节，而是完整的集成能力。 Gartner之所以将评估分为四个维度，正是因为AI时代的云服务是系统工程，从芯片到应用。客户不需要孤立的高性能模型；他们需要一致交付、持续迭代、安全且可控的端到端解决方案。
阿里云也有支持四层的产品。
在底层GenAI云基础设施方面，阿里云近年来不断加大硬件投入。今年2月，阿里云链投资了38家公司。 0亿美元将用于建设人工智能基础设施，9月份提出了一个新目标，即到2032年云数据中心功耗将增加十倍。明白了。它不仅在规模上不断更新，而且在效率上不断更新。例如HPN8.0网络支持10万张卡互联，提供高效稳定的AI训练和推理。
下一个层次是 GenAI 的工程能力：如何高效地大规模训练、部署和迭代模型。阿里云综合AI研发平台、PAI与统易大模型联合优化，可将模型训练端到端加速率提升3倍以上。 “百恋”综合模特服务及经纪人开发平台，一键调用200多个模特。由于模型能力的提升和代理应用的爆发，百联平台日均模型调用次数比过去一年增长了15倍。
GenAI模型关卡是外界最熟悉的战场，也是最容易“归类”的战场。阿里云的统一钱文家族已经形成了完整的层次结构。统一钱文、统一万向家族涵盖各种模式、各种规模，多次荣获全球最具实力的开源大型厂商榜单。奥德尔。 Omdia研究指出，《财富》中国500强企业中有53%使用阿里云的大规模模型，渗透率排名第一。迄今为止，统一大模型已服务超过100万客户。
对于世界一流的人工智能应用和知识管理，Gartner 的覆盖范围包括企业级人工智能的 bSearch、对话式人工智能平台以及用于通信和内容开发的生产力工具。阿里云仍然处于新兴领域的领先地位，并且是中国唯一一家公司。
对于阿里云来说，Gartner系列报告的四个方面与阿里云作为“完整的人工智能服务提供商”的定位一致。这四个方面均被纳入新兴领先者领域，表明阿里云在“云+AI”产品设计上处于完全领先地位，并积极应对快速变化的市场。
人工智能竞赛深入人心
放眼全球，实际上只有两家公司排名第一。Gartner报告中的领导者象限：谷歌和阿里云。其他巨头都或多或少缺少一些碎片。
亚马逊和微软有云、有芯片，但缺乏高端和普通模式，依赖外部协作。例如，Microsoft 连接 OpenAI，AWS 连接 Anthropic 和 Mistral。多模式供应商联动的策略初见成效，但长期合作面临风险。 OpenAI 已开始在 2025 年将部分工作负载转移到谷歌云和甲骨文，并计划减少与微软的合作。
OpenAI 则完全相反。虽然它配备了全球最受关注的大型模型，但它没有自己的云基础，也没有配备芯片。这意味着技术演进始终受到合作伙伴的资源配置和业务节奏的影响。如果云提供商调整其优先级或地缘政治扰乱供应链，这种扩张可能会受到阻碍。
因此，垂直度的差异集成能力正在成为决定AI产业未来前景的重要因素。
Google was a pioneer in this model.其TPU芯片是专为大型PaLM模型Gemi设计的。 Ni系列机型深度融入Android、Workspace等生态系统。最近发布的 Nano Banana 成像模型将 Gemini 应用程序推上了人工智能应用程序列表的榜首。我做到了。这种软硬件的融合给人工智能推理的效率和用户体验带来了障碍。
Alibaba Cloud is following a similar path.内部开发的人工智能芯片的详细信息并未大规模公开，但它用于内部训练大规模模型。统一钱文、PAI平台和CIPU的联合优化显着提高了训练和推理效率。此外，“影子代理计算机”等新产品寻求集成大规模模型，直接渗透到终端设备中，使智能协作成为可能。端云中的精算计算。这种对芯片到软件链接的完全控制使我们即使在高端 GPU 的有限环境中也能跟上技术迭代的步伐。
此外，阿里云对统一钱文全面开源，覆盖全规模、全模式。累计开源模型数量超过300个，衍生模型数量超过18万个。它已经超越Llama、Deepseek等模型，成为性能强劲、在全球范围内应用广泛的大规模开源模型。这种开放并不意味着放弃控制权，而是用开源来换取时间、场景和反馈，以加速模型在现实世界中的演进。
目前，阿里巴巴的开源模式已在全球市场赢得了良好的声誉。据新加坡媒体报道，新加坡国家人工智能计划（AISG）正在做出重大战略调整。最新大Scale东南亚语言模型项目放弃元模型，转向阿里巴巴统一千文Qwen开源架构，标志着中国开源AI模型在全球影响力版图上的显着扩张。
垂直整合需要大量的前期投资和缓慢的结果，但一旦成功实施，它可以在性能调整、成本控制和迭代速度方面建立系统性优势。如果放眼亚太地区、芯片、云平台，没有第二家云提供商能够同时形成大规模模型并形成封闭的应用生态系统。
2025年，AI竞赛已进入深海区域。乍一看是模型之战，实际上是系统之战。 Gartner 报告只是一个脚注。真正的考验在于不断提供可靠、高效且易于使用的人工智能生产力。在这方面，阿里云可能不是唯一的答案，但它拥有最完整的答案目前在亚太地区有答案。
新浪财经公众号
我们每天24小时播放最新的财经新闻和视频。更多粉丝福利，请扫描二维码关注我们（新浪财经）
