文 | 硅基研究室，作者 | kiki

久未露面的「風(fēng)清揚(yáng)」又一次為阿里云站臺(tái)了。

幾天前，身穿阿里云15周年紀(jì)念衫、現(xiàn)身阿里云KO會(huì)的馬云在現(xiàn)場(chǎng)演講中表示：“今天阿里云的資源和技術(shù)人才，既是發(fā)展云計(jì)算和AI的信心所在，更是責(zé)任所在。”

圖源：網(wǎng)絡(luò)視頻截圖

大模型競(jìng)爭邁入第三年，距云廠商們提出「AI戰(zhàn)略」也有兩年，中國的云廠商們寄希望于「AI+云」的模式改變一切——小到云產(chǎn)品、商業(yè)模式，大到生態(tài)格局和市場(chǎng)份額。

無論是頭部的互聯(lián)網(wǎng)大廠，抑或是運(yùn)營商云和中型云廠商，都將AI視作重要的增長曲線，反映在財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)端，是AI驅(qū)動(dòng)下的營收增速的回暖和資本支出的上漲。

財(cái)報(bào)顯示，從2025財(cái)年第一季度開始，阿里云收入和利潤率已明顯提速趨勢(shì)，阿里云AI相關(guān)產(chǎn)品收入，已連續(xù)6個(gè)季度實(shí)現(xiàn)三位數(shù)增長，公有云收入雙位數(shù)增長。

百度智能云也披露，其AI相關(guān)收入同比增長近3倍，華為云在2024年銷售收入達(dá)688億元，同比增長24%，其中昇騰云服務(wù)實(shí)現(xiàn)6倍增長。

但增長背后，「AI+云」也始終存在挑戰(zhàn)：

一方面，DeepSeek降低了大模型落地的成本門檻，諸多云廠商迅速跟進(jìn)，新產(chǎn)品、新解決方案不斷，給中小云廠商帶來機(jī)會(huì)的同時(shí)，也引發(fā)了行業(yè)對(duì)MaaS模式的質(zhì)疑；

另一方面，開源浪潮攪動(dòng)模型能力的格局，新的場(chǎng)景競(jìng)爭拉開序幕，云廠商不僅需要比拼的是模型能力，而是轉(zhuǎn)向「產(chǎn)品+服務(wù)+資源」的綜合競(jìng)爭。

2025，國內(nèi)云廠商究竟有哪些新變化和新趨勢(shì)？

「DeepSeek效應(yīng)」的AB面

對(duì)云廠商而言，2025年，最大的變量無疑是DeepSeek。

「硅基研究室」在《DeepSeek“朋友圈”的B面：搶入口、爭流量，開打算力戰(zhàn)》提到，云廠商是最先接入DeepSeek的首批玩家，一位大廠云銷售曾向「硅基研究室」提到，DeepSeek帶動(dòng)了很多傳統(tǒng)行業(yè)和中小企業(yè)的咨詢熱，云廠商也順勢(shì)被DeepSeek流量送上風(fēng)口。

對(duì)云廠商而言，「DeepSeek效應(yīng)」是一枚硬幣AB面。

A面是，DeepSeek推理算力需求外溢，確實(shí)帶動(dòng)了大模型云端的調(diào)用需求，云廠商可以通過推出DeepSeek服務(wù)，拉動(dòng)營收增長。

在基礎(chǔ)產(chǎn)品側(cè)，從傳統(tǒng)四大件（計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫）到支持私有化部署的大模型一體機(jī)，為適配DeepSeek模型，云廠商既可以順勢(shì)推出標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品進(jìn)行迭代，也可以交叉售賣其他云產(chǎn)品和配套服務(wù)，同時(shí)政企側(cè)對(duì)國產(chǎn)算力的需求，也為云廠商的自研芯片提供了消納入口。

除此以外，DeepSeek和阿里通義拉動(dòng)大模型走向開源開放浪潮，降低模型部署門檻、加速應(yīng)用開發(fā)，推高了大模型MaaS平臺(tái)的調(diào)用量。

據(jù)IDC調(diào)研數(shù)據(jù)，從2024年年中至2024年12月，中國公有云大模型調(diào)用量，從月度日均963億Tokens飆升至日均9522億Tokens——受DeepSeek影響，進(jìn)入2025年以來，中國公有云大模型調(diào)用量更是實(shí)現(xiàn)飛躍式增長。

但「DeepSeek效應(yīng)」并非沒有副作用。

先是引發(fā)討論的MaaS商業(yè)模式，后是傳統(tǒng)IT廠商、中小云廠商，甚至是跨界玩家入局DeepSeek一體機(jī)市場(chǎng)，隨之而來的價(jià)格戰(zhàn)，也再度引發(fā)市場(chǎng)對(duì)云廠商「虧損」的擔(dān)憂。

原本成為共識(shí)的MaaS，在DeepSeek的沖擊下，實(shí)際發(fā)生兩個(gè)明顯變化：

一是更強(qiáng)大的DeepSeek開源模型沖擊了大廠原本的模型定價(jià)模式，在「低成本、高性能」的DeepSeek面前，云服務(wù)廠商要么繼續(xù)卷模型部署成本，要么就直接在DeepSeek基礎(chǔ)上做微調(diào)；

二是倒逼云廠商的MaaS服務(wù)走向差異化，譬如進(jìn)一步升級(jí)大模型周邊工具、配套服務(wù)支持二次開發(fā)定制等AI生態(tài)鏈工具。

如火山引擎總裁譚待的感嘆，DeepSeek是云廠商的試金石：

“哪家云的托管服務(wù)性能好，吞吐大、延遲低，直接測(cè)試就知道。”

「試金石」的另一面也是接下來的洗牌。據(jù)一位云計(jì)算領(lǐng)域觀察人士分析，今年一季度受DeepSeek部署熱，B端大模型存在一些「泡沫」，一些企業(yè)部署DeepSeek和實(shí)際業(yè)務(wù)沒有太大的關(guān)聯(lián)度。

對(duì)「AI云」的兩種態(tài)度

如果DeepSeek是最大的變量，那么AI云無疑是云廠商最大的常量。現(xiàn)階段，中國云廠商對(duì)「AI云」的理解也正在發(fā)生分野。

AI云的主語究竟是AI還是云？

這代表兩種態(tài)度——前者做的是AI生意，利用「AI+云」，改造或重構(gòu)產(chǎn)品，帶來更高的毛利；后者做的是算力生意，倡導(dǎo)「云+AI」，產(chǎn)品和服務(wù)定價(jià)錨定算力資源，做大規(guī)模效應(yīng)，本質(zhì)上還是算力的賣水人。

這之中，華為云是典型「云+AI」，聚焦在「算力底座」上。一方面，這是由于華為云自身深厚的硬件開發(fā)積累和多年政企市場(chǎng)的深耕；另一方面，也是其大模型戰(zhàn)略使然，盤古大模型強(qiáng)調(diào)的是「AI for industries」。

近期的華為云生態(tài)大會(huì)上，最大的亮點(diǎn)也是其公布的AI基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)的進(jìn)展——對(duì)標(biāo)英偉達(dá)的NVL72超節(jié)點(diǎn)，華為云發(fā)布了CloudMatrix 384超節(jié)點(diǎn)。

與單節(jié)點(diǎn)不同，所謂的「超節(jié)點(diǎn)」是指多個(gè)GPU通過總線互聯(lián)和架構(gòu)創(chuàng)新，形成一個(gè)「超大服務(wù)器」，讓AI算力成為「水電煤」一樣的標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)。

圖源：華為云官方

而崇尚「AI+云」的，則是騰訊云和百度智能云，它們的共同點(diǎn)是都是經(jīng)歷了深度調(diào)整期，轉(zhuǎn)變?cè)?jīng)的「集成商」角色，提升自身「被集成」比例，強(qiáng)調(diào)打造AI原生云產(chǎn)品，豐富PaaS層產(chǎn)品種類，看中的是自研產(chǎn)品的高毛利。

阿里云則選擇兩者都要——一邊是大筆投資，做大公有云的規(guī)模優(yōu)勢(shì)；另一邊是用高毛利產(chǎn)品，降低潛在的盈利壓力。

此前阿里云曾宣布全力投身AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，將在未來三年投入超過3800億元，用于建設(shè)云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施。同時(shí)由于堅(jiān)定的開源路線，也讓阿里云較早構(gòu)建了「開源模型+云服務(wù)」的閉環(huán)，除此以外，阿里云也在PaaS層持續(xù)做技術(shù)產(chǎn)品優(yōu)化。

后DeepSeek時(shí)代，中國云廠商開卷兩大能力

無論是「AI+云」，還是「云+AI」，云計(jì)算的本質(zhì)依舊靠規(guī)模經(jīng)濟(jì)。因此無論有沒有AI，「產(chǎn)品+服務(wù)+資源」仍是云廠商最關(guān)鍵的長期核心競(jìng)爭力，最終競(jìng)爭都會(huì)落在拼資源優(yōu)勢(shì)和資源利用率提升上。

后DeepSeek時(shí)代，現(xiàn)階段的中國云廠商在拼什么？

「硅基研究室」認(rèn)為，有兩個(gè)能力值得關(guān)注：一是更強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)，二是AI infra能力。

云廠商的規(guī)模效應(yīng)并不難理解，更強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)指的是以騰訊云、阿里云等為代表的互聯(lián)網(wǎng)云廠商，既有AI初創(chuàng)公司客戶，內(nèi)部也有具備一定用戶規(guī)模的AI應(yīng)用場(chǎng)景，因此可以通過資源整合或工程優(yōu)化，提升資源利用率，攤薄單位計(jì)算成本，實(shí)現(xiàn)更高的ROI。

具體到AI應(yīng)用上，AI Agent已成為確定性趨勢(shì)，各大云廠商近期紛紛擁抱MCP，火山引擎推出企業(yè)數(shù)據(jù)智能體Data Agent，阿里云也在預(yù)告了AI Agent Store的業(yè)務(wù)愿景。

除此以外，則是AI infra能力。針對(duì)存儲(chǔ)瓶頸、通信效率、計(jì)算單元效率等方面，對(duì)進(jìn)一步挖掘已有GPU性能，避免算力浪費(fèi)。商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、大裝置事業(yè)群總裁楊帆在近期采訪中就提到：“單純從技術(shù)上來看，模型的迭代也需要一個(gè)好的Infra配合、支撐。”

云廠商也正在發(fā)力AI infra，一方面互聯(lián)網(wǎng)云已積累較強(qiáng)的AI Infra能力，包括實(shí)現(xiàn)萬卡集群的高利用率、提供豐富的大模型訓(xùn)練和推理工具等；另一方面，頭部云廠商也會(huì)與AI infra企業(yè)合作，例如華為云和硅基流動(dòng)。

與大模型和AI應(yīng)用側(cè)瞬息萬變相比，中國云計(jì)算市場(chǎng)是典型的「慢變量」市場(chǎng)，告別流量紅利和深度調(diào)整后，國內(nèi)云廠商的格局其實(shí)沒有明顯的變化。

畢竟，大模型與云融入也才到第三年，新的周期下，對(duì)云廠商而言，這是一場(chǎng)長跑，而非速勝。