如何看待阿里云的核心战略？

我认为阿里云的核心战略发展重点，包括以下三 点：

1. 核心战略①：AI 驱动，AI 与 Cloud 融合

在 AI 大模型市场高速增长的背景下，阿里提出 AI 驱动，阿里云是集团 AI 驱动战略的承 接者，其在 AI 大模型领域的核心差异化战略之一是云与 AI 融合（部分已经在上一章节有所 阐述）。我们在此处重点介绍阿里云如何从 IaaS + PaaS 升级为 IaaS + PaaS + MaaS，将云基 础设施和 AI 高度耦合，重构整个计算体系，这里主要包括以下三部分（选自阿里云产品介 绍书）： 端到端优化的 AI 基础设施，涵盖从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练 和推理平台以及端到端的安全能力，在 AI 时代，我们认为计算将从以 CPU 为核心重构至 以 GPU 为核心，这是一次整体范式的改变，涉及到整个基础设施。在阿里云的计算布局里， 我们可以看到，例如磐久 AI 服务器，支持单机 16 卡、显存 1.5T，并提供 AI 算法预测 GPU 故障，准确率达 92%。为 AI 设计的高性能网络架构 HPN 7.0，可稳定连接超过 10 万个 GPU， 模型端到端训练性能提升 10%以上；阿里云 CPFS 文件存储，数据吞吐 20 TB/s，为 AI 智算提 供指数级扩展存储能力；ACS 首次推出 GPU 容器算力，通过拓扑感知调度，实现计算亲和度 和性能的提升；人工智能平台 PAI 实现万卡级别的训练推理一体化弹性调度，AI 算力有效利 用率超 90%等多项业界领先的技术。除此之外，面向大模型的全生命周期安全进行产品能力 升级，从数据采集与处理、模型设计与训练、模型评测到模型的部署与服务，进一步提升大 模型服务的安全能力。

通义千问大模型，通义千问系列模型包括基础模型、多模态模型和行业垂直模型三部 分。全尺寸、全模态、广应用的通义千问 Qwen3 全系列涵盖多个尺寸的大语言模型、多模 态模型、数学模型和代码模型，能满足各类客户的各种需求。Qwen3 支持高达 128K tokens， 可生成最多 8K tokens 的内容，支持更长文本的输入输出，拥有更多的知识、更强的编程和 数学能力，且增强了对 MCP 的支持，在多个主流评测指标上都名列前茅；通义万相包含图 像生成与视频生成，图像生成模型能力全面进化，提升了文生图的理解能力与图片效果，升 级 Diffusion Transformer 框架使其具备更强的扩展性和灵活性，结合通义千问提升复杂提示 词的解析能力，同时升级人类偏好的美学标准，提升数据质量；视频生成模型，可生成影视 级高清视频，可应用于影视创作、动画设计、广告设计等领域；首批上线文生视频、图生视 频功能。 MaaS 模型服务平台——百炼平台：百炼平台全新升级模型与应用服务，提供全尺寸、 全模态、多场景的模型服务，打造高效模型服务底座；模型调用简单，符合业界主流框架的 标准化服务接口，提供灵活、易用、高效的模型 API 和 SDK，开发者无需关注底层架构差异， 只需要专注于业务逻辑的创新，显著降低技术迁移成本；深度融合 RAG 等技术，可高效管 理复杂企业知识，灵活优化各组件效果，是企业级知识管理、知识问答和检索增强的首选； 通过提示词扩写、案例优化、反馈优化等多种提示词优化方式提升落地效果；通过多模态模 型微调和多类型的微调方式，支持更多垂直领域的搜索，打造以模型为中心的开发范式。

2. 核心战略②：公共云优先

通用人工智能的底座一定是公共云，我们从云计算的定义、AI 时代公共云的价值、阿 里云的布局来阐述公共云优先战略。

【云计算的定义】云计算的核心是弹性伸缩和多租户复用，云厂商在供给端布局超大型 IDC 机房实现规模经济效益，摊薄单位研发和单位资源成本，并通过虚拟化技术和多租户复 用技术提高整体资源的使用率，进一步降低单位使用成本，为客户提供高可用、低门槛、高 性价比的计算服务；云计算不是计算的替代，也不是计算的升级，而是计算的另一个维度， 英伟达的芯片是提高计算本身的性能，而云是通过极致的弹性和多租，能够在计算本身性能 提升的基础上，进一步提升资源的使用率，减少整体资源的闲置浪费，提高计算的性价比。

【AI 时代公共云的价值】公共云是 AI 大模型时代的基础设施。从过去来看，由于国内 客户，特别是大型客户，出于业务数据安全隐私的考虑（部分也是因为现金流足够好），喜 欢建设私有云或自建 IDC，自己做 IT 基础设施，自己维护管理，导致国内的 IT 基础设施的 利用率不高，根据 2024 年德勤&阿里云共同发布的报告数据显示，美国公共云占算力规模 的 65%，中国仅仅为 28%；而公共云的计算资源利用率约 40%，私有云的计算资源利用率不 超过 5%，导致美国和中国在全球算力规模中的实际份额分别为 9.54%和 5.12%。而在 AI 大 模型的时代，公共云架构的底层技术栈才是计算的核心，原因有两点，包括基础模型的训练 以及 AI 应用的规模化。 基础大模型的训练需要高性能、稳定、高性价比的算力支持，公共云比私有云更具优势， 全球的主要基础大模型计算都是基于公共云来实现。理论上公共云和私有云都能提供大模型 训练的解决方案，但由于算力基础设施的技术挑战、建设周期、综合成本等原因，全球领先 的基础大模型事实上都选择了基于公共云完成训练。比如，OpenAI 基于微软公共云训练出了 GPT 系列大模型；Anthropic 基于亚马逊公共云训练出了 Claude 大模型；谷歌基于谷歌公 共云训练出了 Gemini 1.5 Pro 大模型；XAI 基于 Oracle 公共云训练出了 Grok 大模型。 模型应用需要高性价比、高弹性、高可用和就近合理分布的算力支持，公共云是 AI 规 模化应用的必然选择：模型应用相比于模型训练更强调计算的性价比和可得性；公共云的规 模效应可以降低模型推理的成本，从而降低 AI 应用的价格，使得 AI 应用的规模化成为可能。 其次，AI 应用的推理算力需要具备高可用、高弹性、低延时等特点，而公共云本身的特性即 支持高可用、高并发、高弹性的服务，这也为 AI 应用面向海量用户访问奠定了基础。

【阿里云的公共云布局】2023 年，阿里云提出“AI 驱动，公共云优先”，阿里云围绕 通用大模型能力，重构计算体系，我们认为，阿里云的公共云优先战略，核心有三大布局思 考。 对跑马圈地，做项目，做总集，做收入的思路进行纠偏：由于互联网企业上云的渗透率 已经较高，而阿里云曾为了收入增长，一度面向大型企业、政务客户等发力私有云专项，私 有云项目的特点是总金额高，可以带来可观的收入，但是由于其本身项目制特点，交付重、 周期长，回款周期慢，又需要专业领域的知识沉淀和储备，需要现场铺人力，同时服务也需 要自己兜底，导致了整体的利润水平较低，且交付服务风险、舆情风险也随之增加。而公共 云的项目不存在重交付的问题，其重点在保证安全可用的前提下，如何优化虚拟比，降低成 本，给到用户最极致性价比的稳定服务；同时，公共云优先的策略让阿里云能够更加聚焦技 术本身，沉淀技术，让技术的厚度增加。虽然在短时间内，阿里云因为项目制收入的减少， 整体的收入受到影响，但长期来看，公共云优先策略是阿里云业务健康稳定发展的基石。 为通义千问系列基础模型的训练提供高经济性、高稳定性、高可用性的算力保证：通义 千问系列基础模型训练本身需要大算力的支持，在国内英伟达系列 GPU卡被限制的背景下， 如何在有限的算力里提高算力的利用率和性价比，从而提高算力的实际使用效率是阿里云重 点考虑的内容，而公共云的技术栈是最经济和高效的解法。公共云的解决方案不仅为通义千 问系列模型的训练提供了算力支持，同时通义千问的训练也增强了阿里云自身公共云的技术 能力，两者相互融合，相互增强。

通过百炼平台的智能云服务输出给各行各业，增加收入，来抵消项目制收入的减少：百 炼平台作为统一面向开发者的界面，在给开发者提供智能 API 服务和其他各类开发者服务的 同时，顺带消耗了阿里云资源。同时，对于使用通义千问开源模型的企业开发者，也会优先 选择适配性更高的阿里云公共云服务，来支持其企业自身应用（对模型开发者来说，托管 GPU 算力的门槛和成本都很高，经济性低，选择阿里云公共云的服务能够更便宜的享受到通义千 问基础模型的能力，且不需要考虑底层资源搭建、升级等问题）。围绕阿里云的百炼平台和 通义千问生态搭建自身应用的客户，与阿里云的技术栈进行绑定，产生粘性，复购能力强。

3. 核心战略③：合作伙伴生态优先

阿里云聚焦标准化产品的设计和通用技术的沉淀，实践“被集成”的策略，通过开发者生 态、销售生态、产品生态、交付服务生态等各类生态合作伙伴，把产品和技术做强，把客户 服务做好，把整体市场蛋糕做大。从各家生态合作伙伴数量对比来看，国内外云厂商合作伙 伴规模差距较大，微软在生态合作伙伴领域做得最好，合作伙伴数量最多。以下，我们将从 五方面阐述阿里云的生态策略，包括被集成策略的定义、开发者生态的商业价值、三种生态 的三种被集成方式、AI 时代的生态合作以及生态的核心考核。

【被集成策略，本质上是对直销模式的否定】集成是让阿里云走在最前面，面向客户，是销售、产品、服务的第一责任人，集成的策 略能够给阿里云带来收入，做总集分包给其他伙伴，能够做大营收。但集成的利润相对低（需 要重交付、铺人力，压力大），且需要承担各种风险。而所谓被集成，就是云服务商扮演好 基础资源供应商（ISV），让上层的行业解决方案供应商（SI/ MSP）在给客户咨询和实施的 时候 “带出去”，可以 Scale Out。阿里云的战略是被集成，也就是把产品做得尽可能通用化， 相对少去做一些少数客户定制或行业属性极强的产品，尽可能提供通用解决方案，而非行业 解决方案；让 SI/ MSP 来将其行业解决方案或行业化的产品集成在云服务商的产品、通用解 决方案之上。

【开发者生态的商业价值】上一章节已经阐述了开源对于阿里云构建 AGI 壁垒的意义，此处重点阐述通义千问的开 发者生态所带来的商业价值。目前，已有众多企业和开发者通过阿里云百炼平台调用通义千 问的 API；我们认为，开发者生态的商业价值有三方面： 商业价值①：API 收费。开源不等于免费，百炼平台通过 API 的方式服务企业开发者和 个人开发者，并收取相关 API 调用的费用。目前 API 收入较少，但随着模型能力和厚度的提 升，收入也将提升。 商业价值②：带动云资源的消费。除了 API 收入之外，企业开发者&个人开发者选择通 义千问模型做开发，会自然选择阿里云的基础设施做算力支持（适配性高），带动云资源的 消费收入提升。 商业价值③：技术影响力。开源提升了通义在广大开发者群体心中的影响力；在 ToB 领 域，企业采购的决策过程中，影响力占据重要位置（比如，在众多能力出众的友商中，苹果 最终选择阿里成为合作伙伴，我们认为，其技术影响力占据了很重要的位置）。

【云计算（IaaS/ PaaS）的三种生态和三种被集成的方式】产品集成/ 产品生态：阿里云展示自己的通用平台属性，产品生态把他们的行业解决方 案或产品集成到阿里云的 IaaS 和 PaaS 上。 销售集成/ 销售生态：阿里云的 PDM（生态拓展经理）赋能销售生态（1）技术（2）联 合营销（Co-marketing）（3）联合销售（Co-sell）。 服务集成/ 交付服务生态：交付服务生态作为客户界面的第一服务提供者，阿里云作为 针对 SI/ MSP/ ISV 而非客户的技术支持提供者。

【AI 时代（MaaS）的生态及被集成方式】MaaS 的生态策略和 IaaS/ PaaS 类似，同样是产品、销售、交付服务三层生态；产品生 态是各类大模型厂商（如 deepseek，月之暗面，百川智能）集成到阿里云的 MaaS 百炼平台 之上；销售生态&交付服务生态更多是销付一体化的模式，阿里云做底层的 API 封装，开发 者工具等，而让行业生态（如东软、汉得）去触达最终垂直企业客户，同时，也为垂直企业 客户提供数据、私域知识、专业知识和服务；上层生态的繁荣不仅能帮助阿里云在市场拓展 中占据优势，也能让阿里云在 AI 时代的云计算底座更稳定、更安全、性能更好。

【生态的核心考核】合作伙伴生态考核的核心是让更多的合作伙伴能够与云厂商形成绑定关系、会营销 + 会卖云厂商的产品、有丰厚收入或者丰厚利润可以获取。此时给合作伙伴考核（评级）的核 心是，有多少软件（对于 ISV）或者解决方案（对于 SI 和 MSP）已经集成在云厂商上。而对 于 PDM（生态拓展经理）考核的优先级设计包括：新招募的合作伙伴数量 → 建立的最佳实践、应用数量 → 能够和阿里云一起卖的合作伙伴数量 → 合作伙伴自身消费量、用量以及 通过合作伙伴产生的收入。