劃重點：

1、云計算的戰火已經燒到了機場。在北京首都機場、上海虹橋機場等樞紐，阿里云、百度智能云等AI云廠商，幾乎包下了所有核心廣告位：阿里云希望搶AI云心智，百度智能云強調AI落地行業。

2、在云廠商里，誰在AI上押注更堅決，誰的增長就更快。這個規律也在企業端不斷被驗證。誰越早擁抱AI，越快完成能力遷移，誰就越可能在新一輪技術周期中實現結構性增長。

3、面對復雜的AI云市場，企業在選擇AI云合作伙伴時，需要關注，其是否具備大規模、多行業、多場景落地經驗，是否能在復雜業務系統中交付穩定可靠的AI能力。

4、AI真正落地，關鍵在于構建起全棧AI云基礎設施。而全棧AI云基礎設施，正在成為企業邁向智能化最重要的基建底座。

5、作為國內AI云的兩大頭部玩家，百度智能云和阿?云都敏銳地捕捉到了這個趨勢。其中，百度智能云的機場?告展示出其??中最佳基礎設施打造者的標準：?期深耕技術，有豐富的?程落地能?，有全棧AI云基礎設施，是更多企業智能化轉型的?選。

最近出差途中，重點君注意到，AI云的戰火已經燒到了機場。

作為To B廠商重要的線下觸達場景，AI云領域在機場的廣告投放明顯升溫。在北京首都機場、上海虹橋機場等樞紐，阿里云、百度智能云、華為云、京東云、中國移動云等廠商，幾乎包下了所有核心廣告位。有的主打大模型，有的推廣智能體，還有的展示產業落地合作案例。

AI和大模型的興起，正讓各行各業重新燃起增長預期，云廠商也順勢加碼投放，爭奪用戶、搶占心智。機場廣告最大價值在于高頻觸達商旅人群，尤其是具備采購權的政企客戶。這段時間，機場幾乎成了AI云的展覽館。

不同廠商的廣告牌文案，也透露出各自的戰略傾向：

阿里云：“AI就用阿里云；通義大模型｜開源開放 全球領先”；

百度智能云：“AI落地就用百度智能云；連續6年中國AI公有云服務市場份額領先；

不難看出，阿里云希望搶AI云心智，百度智能云希望守住AI云心智，并強調AI落地深。不同路徑，不同打法，AI云的戰爭日趨白熱化。

企業越早擁抱AI，業績增速越快

過去十年，中國人工智能經歷了兩個階段的演進：從以識別、分類為核心的“判別式AI”，邁入以生成、交互為特征的“生成式AI”。早期的“AI四小龍”，靠語音識別、圖像處理等技術起家，代表了一代AI技術公司。但那個階段的AI，更像一套工具箱，功能彼此割裂，難以系統性地服務企業需求。

轉折點出現在ChatGPT發布之后。大語言模型第一次具備了理解人類意圖的能力，并在語義理解、推理、邏輯、記憶等維度展現出跨越式進展。AI開始從能處理規則問題，走向能參與對話、甚至執行任務。

隨著國產大模型的發展提速，DeepSeek等具備強推理能力、低使用成本的模型快速崛起，不斷拉高用戶體驗上限。到了2025年，AI已經從早期的“能用”階段，進入到“好用”階段：從寫文案、生成圖片，到做視頻、生成PPT，再到自動編程、智能客服……越來越多的企業將AI融入業務流程，推動組織重構和效率躍升。

一個容易被忽視的關鍵點是：AI落地，需要建立在云基礎設施之上。云之于AI，就像身體之于大腦——AI的能力邊界，受限于其背后所依托的算力、存儲、網絡等資源配置。換句話說，AI跑在云上，云決定了它能跑多快、多穩、多遠。

也因此，ChatGPT發布后，國內各?云?商相繼推出?模型，云計算?業進??模型時代。百度智能云和阿里云是最早全力押注AI的兩家玩家。百度率先推出了文心系列大模型，以及對標ChatGPT的大模型產品文心一言；阿里緊隨其后發布了通義千問，并選擇開源開放作為差異化戰略。

我們觀察到：在云計算行業里，誰在AI上押注更堅決，誰的增長就更快。IDC數據顯示，2024年下半年，中國公有云市場同比增長17.7%，創下兩年來新高。今年一季度，阿里云營收同比增長17.7%；百度智能云更是以42%的同比增速領先同行，成為國內少數實現正向飛輪的云廠商之一。

這個規律也在企業端不斷被驗證。誰越早擁抱AI，越快完成能力遷移，誰就越可能在新一輪技術周期中實現結構性增長。比如，銀行通過大模型重構客服和風控流程，制造企業引入智能質檢和Agent輔助研發，零售、電商用AI優化供應鏈與營銷節奏……AI已經成為一項決定企業效率、營收和利潤增速等核心經營結果的底層變量。

如果說過去十年的問題是“要不要轉型”，那么今天的問題是“如何更快轉型”。

這是一道必答題。但是到了具體執行層面，大部分企業仍處于早期探索階段。企業主首先需要想清楚：面對復雜的AI云市場，到底該選擇什么樣的AI云伙伴，來實現智能化轉型？

落地才是檢驗AI云的唯一標準

大模型浪潮已經持續近兩年，爆款C端應用仍未出現，移動互聯網時代APP熱潮也未復現。原因并不難理解：大模型真正的價值，不在C端消費級場景，而在于千行百業的一個個具體業務場景里。

AI正在重構企業的底層能力，而在智能化轉型過程中，企業選擇AI云合作伙伴時，通常需要考慮有三個核心標準：

其一，絕對穩定可靠。對企業來說，業務連續性是底線要求。核心系統哪怕宕機半小時，可能意味著生產線停擺、交易中斷甚至數據丟失，后果不堪設想。

其二，深度理解業務。AI不能“通用落地”，需要嵌入到金融、制造、醫療、政務等垂直場景中。每個行業都有獨特的know-how，AI云廠商必須深度理解企業業務，像顧問一樣顧問，提供貼合業務流程的深度解決方案。

其三，交付解決方案。本質上，企業購買的不是技術本身，而是用AI解決實際問題的能力。比如在電力行業，企業真正需要的是電網安全、負荷調度、供電配置等問題解決方案，而不是簡單的模型調用。

什么樣的云廠商能滿足以上標準呢？技術和價格固然重要，但更關鍵的是工程化能力。企業需要關注所選擇的AI云廠商，是否具備大規模、多行業、多場景落地的經驗，是否能在復雜業務系統中交付穩定可靠的AI能力。

以百度智能云為例，最新上刊的品牌廣告中寫道：“專注AI云十年；昆侖芯+百舸GPU云+文心家族＋干帆大模型平臺=面向智能時代的全棧AI云基礎設施；中國市場大模型中標數量＆金額雙領先”。

從過去披露的信息來看：

第一，百度是國內最早提出AI云概念的云廠商之一，具備從芯片到模型的完備AI技術能力；

第二，百度智能云也是最早喊出“云智一體”的，強調AI能力要與行業深度融合，推動落地。從過去幾年數據來看，還是牢牢守住了中國AI公有云市場份額第一的身位;

第三，百度智能云最早推出了國內大模型平臺千帆，并在此之前，也一直在強調AI全棧基礎設施。公開數據顯示，其在中國大模型中標數量與中標金額雙雙領先。

百度智能云的工程落地能力是毋庸置疑的，已在多個行業大規模驗證。從高頻的公開資料來看，百度智能云已服務65%的央企客戶，TOP15的新能源車企、半數以上游戲廠商都跑在百度智能云上，并廣泛支持政務、制造、能源等多個行業企業開展AI創新。

?阿?云的?告，則更加聚焦其AI云的定位和領先的開源模型。開源策略為阿?云構建了龐?的開發者?態，阿?云正以算??絡為基座、開源模型為引擎、場景創新為突破?，構建“基礎設施-AI平臺-商業落地”的協同體系。

落地關鍵在于建構全棧AI云基礎設施

AI落地背后，關鍵在于構建起完善的全棧AI云基礎設施。

“全棧”是一個源自計算機領域的專業術語。在AI時代，計算架構從傳統的“芯片—操作系統—應用”，演進為“芯片—框架—模型—應用”四層架構。

以百度為例，其是國內極少數具備全鏈條自研能力的科技公司，覆蓋從底層芯片、深度學習框架，到大語言模型，再到行業和C端應用。

全棧自研帶來的最大優勢是能夠進行端到端優化，使AI系統更加高效、穩定、安全，也降低了企業使用門檻和成本。

具體到云計算層面，AI云廠商需要構建起從算力平臺、數據服務平臺、模型開發平臺，到部署平臺的完整AI云基礎設施。

全棧架構可以支撐企業從模型訓練到業務接入的全流程需求。同時，擁有全棧能力，也意味著能服務多樣需求、適配復雜場景。

比如，在傳統制造、金融、政務等數據質量不高、預算有限的行業，全棧 AI云 廠商 能以更低的成本完成模型微調和部署。在安全性和自主可控性要求極高的國央企場景，全棧 AI云 廠商 也是完成從硬件到交付閉環 的 唯一選項。

AI落地關鍵在全棧基礎設施，AI云的另?個重磅玩家阿?云也所?略同。AI時代對基礎設施的性能、效率要求更?，CPU主導的計算體系已快速向GPU主導的AI計算體系轉移。阿?云從CPU云時代打造“CIPU+?天“的基礎設施，到GPU時代以AI為中?，全?重構底層硬件、計算、存儲、?絡、數據庫、?數據，加速模型的開發和應?，阿?云也正積極打造?個AI時代的最強AI基建。

寫在最后

AI正從“技術突破”進入“工程交付”的關鍵階段，中國AI云的競爭格局也在加速收斂。未來，這場比賽的核心將回到一個最本質的問題誰能真正把AI落到實處、交付到客戶手中。在中國，最終能站在賽道最前沿的，目前看核心的player只剩阿里云和百度智能云等玩家。這是一個持續性競爭，最終花落誰家，要看哪家戰略定力更強。