阿里与字节AI云之争:谁将主宰中国互联网下一个十年?

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一场战争,两张榜单

这不是阿里与字节的最后一次战争,但很可能是最关键的一次。2016年,马云在内部提出判断:“AI不是一项技术,而是一种生产关系。”他认为技术价值在于嵌入商业生态、改变交易效率。同年,张一鸣在字节内部反复强调:“算法不是产品的附属,而是产品的核心。”他觉得技术本身就是产品,可成为新的底层操作系统。

此后十年,两种基因反复碰撞。电商战场,阿里先建商城、搭支付物流,先造生态再引流量;字节做抖音,用海量用户的注意力变现。若看二者目标,阿里要GMV,字节要用户时长,输赢各表。

现在,战火蔓延到了AI云,两家公司在AI云细分领域冲向榜首。阿里不再有平行战线的从容,字节也不再只是闯入者。这并非新秀挑战旧王的简单故事。谷歌云凭借AI逆袭AWS的全球叙事,为这场战争提供了无法忽视的参照系。字节、阿里的这场AI云之争,将决定中国互联网下一个十年的权力格局。

2026年上半年中国AI云市场,有什么让阿里云管理层内心最为波澜的事情呢?那就是作为AI云业务一哥的阿里云,在token调用量这个最能反映市场“用脚投票”的指标上,被火山引擎甩开二十个百分点。一位接近阿里的内部人士称:“被火山引擎狙击MaaS市场收入,是阿里今年最难受的一件事。”尽管年初阿里云公布目标是拿下2026年中国AI云市场增量的80%,但实际上在模型能力强驱动的AI云市场,阿里云被字节的火山引擎压了一头。

阿里云卖出了最多的AI基础设施,但不少企业用户正把未来的应用生态押注在火山引擎上。在2025年总规模567亿元的AI云市场,卖算力的IaaS占比约69%,卖智能的MaaS约占31%。若论营收,阿里云是当之无愧的云计算一哥,规模还超过后面其它三名的总和。

今年阿里云和火山引擎各有一份来自三方权威机构的报告。根据Omdia报告,包含IaaS - PaaS - MaaS全链条的AI云整体收入,阿里云以38.1%占比居首,火山引擎以20.4%紧跟其后。但IDC报告显示,2025年中国企业级MaaS市场,火山引擎以49.5%的Token调用量位居第一,阿里云以28%排名第二。需要注意的是,2025年,中国公有云大模型调用量已经飙升至1944万亿Tokens,同比增长16倍。而在这样一个快速扩张的增量市场里,火山引擎上半年49.2%的份额没有被稀释,并牢牢守住了token调用第一的位置。

这是一次成功的偷袭。字节绕开阿里传统IaaS市场,用轻量级的API服务渗透,等对手反应过来已在增量市场占住身位。(在传统云计算时代,云服务包括IaaS(基础设施即服务),提供服务器、存储、网络;PaaS(平台即服务)提供开发框架和中间件;SaaS(软件即服务)。AI时代,市场在三层之上长出第四个层级即MaaS(模型即服务),把预训练好的大模型包装成标准化的API接口,用户不需要自己训练模型,调用即可获得AI能力,按Token消耗量计费。)

而这不是阿里第一次面对这种局面。十年前,淘宝用品类和物流定义了电商,但字节用抖音把用户时间抢走,品牌商就不得不跟着去抖音开店。十年后,阿里云用全栈能力和政企关系定义了云计算市场,但火山引擎用豆包 + 模型抢夺客户心智。逻辑一模一样,在“attention is all you need”的当下,字节还是在用新范式的流量入口,切走旧范式的交易份额。这个逻辑在电商被验证过一次,现在正在AI云上被复用。

有趣的是,阿里在每一个战场上都不是输了,而是被字节以另一种商业逻辑探入腹地。现在,轮到AI云了。正是在这个维度上,火山引擎跑出了身位。头部大模型厂商的后训练技术人员程壬表示:“今年云厂商都借上了龙虾token热的东风,但火山引擎冲得比所有人都快,模型能力是这背后的关键。”如果说阿里模型胜在预训练根基扎实,开源生态知名,字节的模型更像六边形战士。

从春节刷屏的Seedance 2.0,主打生图的Seedream 5.0再到被谷歌DeepMind AI科学家姚顺宇称为世界最好的语音生成模型,字节多模态产品线全面铺开。对AI应用创业者来说,最底层的生存法则就是要用最新、最好的模型留住用户,所有人都在争分夺秒。模型好不好用,直接决定了产品能跑多快,能走多远。

阿里大模型的转折点,在业内人看来,始于2024年夏天的一次重要人事变动。彼时作为通义千问大模型技术负责人的周畅离开阿里,加入字节seed团队,一同跳槽的还有他手下的十多名团队骨干。周畅随后带领字节的多模态模型反超,Seedance 2.0就出自他的团队。在阿里,周畅也一直是模型迭代的关键人物,他不仅带队研发出十万亿多模态预训练模型M6系列(Qwen大模型的前身),2024年初,Qwen2.5系列刚在国际上获得了“中国最强开源模型”的声量。

当时模型正进入一个需要核心人物技术判断方向的关键期,周畅的离开被认为是阿里模型迭代的技术连贯性受到影响。周畅离开后,林俊旸接棒通义实验室,但他并非通义千问大模型实际的技术负责人。两年后,林俊旸及后训练负责人郁博文、核心成员李凯新先后离开,通义千问核心技术层,在不到两年里经历了两轮核心人物出走。

4月,阿里宣布将通义实验室升级为通义大模型事业部,由阿里云CTO周靖人负责。同时在集团层面设立技术委员会,CEO吴泳铭亲自担任组长,成员覆盖模型、算力、工程全链路。但遗憾的是,本应居于统筹地位的千问团队,也并未负责多模态的技术探索和开发,负责多模态的万相实验室归于淘天集团旗下阿里妈妈管理。

阿里人才的外溢效应,在一些具体场景上也显现出来。从2025年12月至今,阿里在Vibe Coding这个AI时代最活跃的开发者场景里,正经历着一段低谷,在Vibe Coding开发者圈层将GLM - 4.7称为Claude平替时,千问社区因核心成员离开发声减弱。程壬补充道:“虽然阿里Qwen Code发布v0.5.0从工具升级为全链路平台,但体感上始终慢了半拍,在coding场景打不过智谱,在大模型迭代周期以月计算的当下,留给阿里模型补课的窗口期不会太长。”

为什么AI云将成为最后一战

谭待在接受晚点专访时给火山引擎打了一个“M +”的评价,部分超出预期。但他心里想要的“O”(卓越级),是“所有人提到AI必选火山引擎”。即便在Token调用量已占据近半壁江山的当下,他的判断仍然是,“马拉松才跑了500米。”这句话非常张一鸣,永远觉得自己不够快,永远不满足。而谭待对“所有人提到AI必选火山引擎”的期待,正是阿里焦虑的来源。

此前的战斗,阿里有退路,电商丢一些份额,还有云。本地生活烧一些钱,还有蚂蚁。但AI云没有退路。云是AI时代的基础设施入口,是阿里增速最快的业务板块,也是资本市场对阿里重新估值的核心锚点。

在电商战场,商家可以同时开淘宝店和抖音店,一套库存多平台售卖,切换平台更类似调整投入重心,成本几乎为零。但在云服务市场,迁移比想象中痛苦得多。一家公司一旦把核心业务的数据、模型、部署工具和监控系统全部搭建在某朵云上,数据库、中间件、监控系统、运维脚本全部基于某朵云的专有API和工具链构建。要把这套系统同时跑在另一朵云上,等于重写一遍,这意味着客户一旦选择了某朵云,此后的业务可能会被长期锁定。

如今阿里云的AI故事,正在成为支撑阿里整个集团市值的核心叙事,而MaaS调用量成了一个刺眼的注脚。根据阿里刚刚发布的2026财年Q4财报,阿里云外部商业化收入增速加速至40%,AI相关产品季度收入89.71亿元,连续11个季度实现三位数增长,年化经常性收入突破358亿元。这是阿里首次在财报中明确披露AI收入占比,也是首次披露AI相关产品年化经常性收入(ARR)。吴泳铭在电话会上明确预测,AI相关产品收入占比未来一年将突破50%,包含百炼MaaS平台在内的AI模型与应用服务ARR年底将突破300亿元。

更尖锐的问题藏在细节里。IDC数据显示,在外部客户Token调用量口径下,火山引擎2025年全年份额为49.5%,从上半年的49.2%进一步提升。阿里云上半年份额约27%,全年约28%。全年Token的爆炸式增长掩盖了一个事实,就是阿里在增量市场的扩张速度,尚不足以撼动火山引擎的领先地位。对手的份额不是在缩小,而是在加固。

当然,账还有另一种算法。Omdia全链条AI云收入榜单上,阿里云以38.1%的份额居首,证明其在IaaS层的统治力依然稳固。阿里云AI产品收入的增长主要来自把AI能力嵌入已有大客户,帮金融机构做风控模型、帮车企做自动驾驶仿真、帮政府做数据治理。这些高价值工作负载往往走私有化部署,并不体现在Token调用量上。但Omdia报告里,2026年H1中国AI云市场中,百度以26.9%的份额跃居第二,阿里云则从此前的38.1%降至35.8%。虽然阿里在Omdia总榜上仍排第一,但份额在总盘膨胀的背景下不升反降。

问题在于,中国AI云市场2025年总规模567亿元,IaaS占约69%的大头,MaaS约占31%。Token调用量榜单衡量的,正是那个增速更快、更能代表未来的31%。

某种程度上,全球战场已经提供了参照。2026年Q1,谷歌云营收达到200.3亿美元,同比增长63%,远超AWS(亚马逊云)的28%和Azure的28%。惊人的是,谷歌云积压订单从上季度的2400亿美元飙升至逾4600亿美元,接近翻倍。AWS虽然仍以28%的全球份额稳居第一,但较2025年Q1的29%已下滑一个百分点。多位分析师指出,谷歌云的增长几乎完全由AI工作负载驱动,其策略聚焦AI原生项目,而AWS和Azure的注意力仍被大量传统云业务(legacy footprints)占据,这正是前者增速更快的原因。

映射到国内,阿里云就像AWS,存量最大、家底最厚,但增长依赖于向传统客户叠加AI能力,而非在纯粹的新增AI场景中建立统治。作为参照系,火山引擎的角色更像谷歌云,从AI原生的MaaS入口切入,绕开传统IaaS的存量壁垒,用增量市场改写格局。谷歌云的崛起证明,在AI驱动的云时代,技术能力比市场份额惯性更重要。如果谷歌能在一个季度内把自己的积压订单从1577亿美元拉到2400亿,那么火山引擎的百亿MaaS收入目标只是一个起点。这种潜在的增长曲线,才是阿里真正紧张的根源。

在中国,火山引擎扮演一个AI原生基因的挑战者角色。Omdia预测,到2030年中国AI云市场规模将达1930亿元。这是一个正在急速膨胀的新蛋糕,足以让任何后来者弯道超车。对于谭待和火山引擎来说,他们早早就用产品思维锁定了这场战争的增量空间。火山引擎让客户先用产品(豆包)体验到了效果,再把同样的能力批发出售。这是字节在电商时代验证过的经典打法,先用海量用户摊薄成本,再用低成本优势碾压对手。

一位云业务从业者透露,2024年开始,火山引擎调整销售团队的考核指标,MaaS产品排在第一位,同等价格的MaaS产品给销售的回报比传统云服务更高。到2026年,大模型销售的业绩KPI以千万为单位,带来增量的更多是以AI业务为主的企业客户。这背后是字节的逻辑,即技术本身就是产品。

阿里做云是平台思维,给你基础设施,搭建AI应用。在2009年阿里云业务初见雏形时,马云对阿里云的定位仍然是保持“让天下没有难做的生意”这一初心,云只是这个使命在技术基础设施上的延伸。对阿里来说,云始终是基础设施,不是一门生意。而AI相较于一个独立产品,更像是一个嵌入原有生态里的生产力工具。阿里的AI战略核心就是,把AI深度融入其价值万亿美元的实体生态。一个试图把A技术注入现有场景,一个想把AI做成新世界的入口。两家公司的底层差异早已在多年前埋下。

从电商、本地生活到云和AI,字节已经把阿里逼到了最后一道防线。一年多以前,抖音电商的广告收入已超越阿里,抖音电商2025年支付GMV增速接近30%,体量已超越拼多多,成为阿里之后的中国第二大电商平台。抖音货架场景GMV占比升至46%,已从“兴趣电商”加速向综合电商生态演进。字节估值飙升至4800亿美元,超过阿里同期市值。在当前竞争最激烈的新兴市场上,云作为AI时代的基础设施入口,也是阿里增速最快的板块,承担着资本市场对阿里重新估值的核心锚点。如果阿里云在AI转型中被超越,阿里“AI + 云”的增长叙事会受到影响。对阿里来说,AI云这一场仗它没有退路。

胜负未分

不过,眼下火山引擎和阿里云各有各的心照不宣。火山引擎不提营收,阿里云不提token调用量,双方在宣传口径上达成了难得的默契。

对于字节来说,蛋糕虽大,但想真正吃饱,还有很长的一段路要走。在头部大厂负责对接客户云业务采购的技术专家方钲说:“字节的模型能力确实拉动了云业务的增长,但最赚钱的央国企或者大客领域,长期都是阿里和百度的统治区,暂时还看不到字节的身影。”他们的不少客户都被火山开出了2.2折的超低折扣,“一定程度上和白送也没有什么区别。”

在他看来,火山引擎存在的问题是“太新了”,它试图打出差异化的服务全是依靠人和钱堆出来的,解决客户问题的效率并不算高。方钲举例说,阿里云、百度云、腾讯云都已经建立起了保证服务器集群稳定性、效率轮转的一套保障机制,因为这三家都是从最差的一代产品和初代机器一步步迭代的,所以一旦客户反馈问题,大客户经理会直接找到相应的技术人员处理。但当客户将问题反映给火山引擎的销售,对方并不知道问题该由谁来解决,只能广撒网,将设计产品的20多个人轮流@一遍。一个原本很小的问题就因此耽搁下来,导致了解决问题的效率不高。

除了稳定性的问题,没有包袱、一上来就在最新的服务器上做迭代的火山引擎,还需要得到传统企业用户的认可。类似月之暗面这样成立近三年的公司,可以直接选折扣最低的云服务商。但方钲说,不少传统互联网公司,金融企业,都有不少三代、四代的旧服务器,不少数据和业务没有办法直接搬到火山最新的服务器上。对于这些公司来说,价格和模型能力也不能成为切换云服务的关键理由,毕竟云服务器直接升级容易造成前台交易、支付系统的崩溃,一旦出错损失巨大。

作为最晚加入云市场的玩家,火山引擎的基础设施不够完善,处理突发问题的经验也不够丰富,这正是看中稳定性的大客户所难以接受的。阿里、百度这么多年踩过的坑,火山都没踩过。火山引擎现在得把自己的短板先补起来。为了让这个模型驱动云业务的飞轮继续转起来,字节也势必要保持更大的投入在AI业务上。2026年,字节的AI投资预算继续追加,资本支出超过2000亿元,其中约850亿元用于AI芯片采购。一直向前跑的字节正在探索冲刺的极限。

而阿里在AI云战场的护城河,也比MaaS榜单所呈现的要深。把时间拉长来看,阿里在IaaS市场的统治不是靠价格战和流量入口就能迅速攻破的。Omdia指出,AI IaaS的客户主要集中在自动驾驶、智能座舱、AI for Science等领域,行业壁垒较高,当前竞争核心已从GPU数量转向计算、存储、网络等系统性工程能力。阿里云17年积累的政企关系、合规能力和大客户服务体系,是火山引擎需要重新通过安全审查、磨合运维体系、培训工程师团队才能填平的时间差。

自研芯片又是另一道门槛。2026年5月阿里云峰会上,平头哥新一代训推一体AI芯片真武M890首次亮相。144GB显存,片间互联带宽800GB/s,性能是上一代真武810E的3倍。目前真武系列AI芯片累计出货56万片,已服务中国电信、中国一汽、浦发银行等20多个行业的400多家客户。除了成本更好的控制,阿里还希望芯片与模型绑定,跑出更多、更高质量的token,这些都会让阿里稳坐云厂商TOP位置。

在这次阿里云峰会上,阿里云还从底层架构到业务人员的考核上对业务全面重构和转向,从芯片,模型层的新模型qwen3.7、百炼,云和应用,全栈各层agent化,也就是为企业调用agent,高效完成任务做好基础设施服务。组织架构上,阿里云还成立了专注做MaaS产品的销售团队,对云销售的kpi考核因素也调整到付费token消耗的企业客户数,以及Agent自主完成闭环等。

阿里云也在不断寻找增量。据悉,阿里云已经和头部具身智能企业洽谈,一旦与头部的具身公司达成合作,阿里手上的筹码就又增加了一个。在具身智能领域,阿里云已经和乐聚机器人达成合作,阿里云还首次出手投资具身智能公司自变量科技,金额近10亿元,用于通用具身智能基础模型的训练和硬件产品研发。同时高德也成立了具身业务部,发布自研具身导航基座模型。当AI云增长远不止当前可见的场景时,阿里正试图做更长远的布局。

新的变化也正在发生。一位接近阿里云的人士告诉我们,今年以来,阿里云的MaaS日均收入增长了约15倍。不过,这些优势并不意味阿里可以高枕无忧。IaaS是存量,MaaS是增量,而战争从来不是在存量里赢的。千问在开源社区有口碑,但Coding Agent场景的产品化仍显薄弱。对阿里来说,它不能再满足于在开源小圈子赚口碑了。如今阿里的反扑正在全力推进,在一个以月为单位的战场,跟跑本身就意味着压力。这场阿里与字节的AI云之争,究竟谁能笑到最后呢?

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摘要 微/纳米机器人在实体瘤治疗领域展现出突破性潜力,通过主动运动能力解决传统纳米药物递送效率低、渗透不足等核心问题。2021-2025年间形成三条技术路线:1) 磁驱、声驱等运动增强递送实现深层渗透;2) 与免疫治疗融合实现原位免疫唤醒;3) 针对胶质母细胞瘤开发跨屏障递送系统。研究重点从单一运动性能转向"运动-分布-疗效"的系统评价,需建立标准化指标评估运动学参数、肿瘤分布均匀性和安全性。未来挑战在于临床转化的可制造性、闭环操控及生物相容性优化,特别是对血脑屏障穿透等复杂场景的系统集

AllenLV的博客 5193

【程序员必藏】AI时代不裁员!掌握大模型技术,让你的职业生涯“毕业“无忧

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大模型研究中心 663

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

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Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

收藏!小白也能逆袭!AI大模型高薪就业学习指南,春招必看!

对于正在迷茫择业、想转行提升,或是刚入门的程序员、编程小白来说,有一个问题几乎人人都在问:未来10年,什么领域的职业发展潜力最大?答案只有一个:人工智能(尤其是大模型方向)当下,人工智能行业正处于爆发式增长期,其中大模型相关岗位更是供不应求,薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家,给硕士毕业的优质AI人才(含大模型相关方向)开出的月基础工资高达5万—6万元;即便是非“人才计划”的普通应聘者,月基础工资也能稳定在4万元左右。

m0_48891301的博客 538

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

产业演进的铁律:为什么Agent的终局是“应用+基建”的生态闭环?

只做淘宝,阿里只是一家电商公司;但有了阿里云,阿里变成了数字基础设施提供商。它绑定了成千上万的企业客户,这些客户的业务都跑在阿里云上,这种粘性是单纯的电商平台无法比拟的。

m0_59520656的博客 270

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

大数据未来会如何发展

大数据应用的重要性,自全国提出“数据中国”的概念以来,我们周围默默地在发挥作用的大数据逐渐深入人们的心中,大数据的应用也越来越广泛,具体到金融、汽车、餐饮、电信、能源、体育和娱乐等领域一方面是因为面对海量的数据,企业不得不加入到大数据技术应用的行列,另外一个更重要的因素就是,企业需要获取到更多的数据,从而通过对所获得数据的分析结论,得到企业发展方向、成本计算、优化产业结构等方面的总结优化方法。因此企业的大数据人才缺口逐渐扩大,而目前真正具备大数据开发能力的优秀人才相对比较少,形成了人才市场供不应求的状态。

weixin_51689029的博客 1027

5 年后,GPT LLM 会替代底层程序员吗?

根本用不了五年,这几个月因为AI失业的人,已经出现了!这绝对不是危言耸听!对于编程来说,只要有那些会使用GPT和大模型的程序员永远在职场上保持一定的竞争力。目前的AI已经是可以做到自我编程,自我修复bug了,比如前些日子,Cognition 推出了全自动 AI 软件工程师 Devin,世界上第一位AI程序员由此诞生,号称能自主学习新技术,自己改Bug,从写代码到改代码 一站式服务,甚至它已经成功通过一家AI公司面试。

HUANGXIN9898的博客 1113

5 年后,GPT LLM 会替代底层程序员吗?(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

根本用不了五年,这几个月因为AI失业的人,已经出现了!这绝对不是危言耸听!对于编程来说,只要有那些会使用GPT和大模型的程序员永远在职场上保持一定的竞争力。目前的AI已经是可以做到自我编程,自我修复bug了,比如前些日子,Cognition 推出了全自动 AI 软件工程师 Devin,世界上第一位AI程序员由此诞生,号称能自主学习新技术,自己改Bug,从写代码到改代码 一站式服务,甚至它已经成功通过一家AI公司面试。

Libra1313的博客 625

月薪已炒到6W?强烈建议大家冲一冲这个新兴领域

某互联网大厂工作十年的技术主管在内部群爆料:公司启动"生存式裁员",产研团队仅保留30%!HR已算好金额,到当场聊完当场签字走人,消息一出,数百人的技术群瞬间沸腾——连核心研发岗都难逃此劫?

2301_81940605的博客 840

解锁Python挣钱方式!副业的快乐你根本想象不到!

Python作为一门编程语言,一门技术,就一定能够为我们所用,至少赚个外快是绝对没有问题的。以我差不多四年的 Python 使用经验来看,大概可以按以下这些路子来赚到钱,但编程技能其实只是当中必不可少的一部分,搭配其它技能栈食用风味更佳。可以到某宝上搜,Python程序,到相应的店里找客服,就说你想做程序开发,给个联系方式。后面加的群多了,你做的单多了,做的好,会不断的有人拉你进群,可选择性会大大增加。我今年写了大概20单,总共收入是接近5000块钱(注:仅代表个人收益哈)。

wly55690的博客 931
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