阿里押注AI全栈自研，挑战全球巨头，能否赢下这场云上硬仗？

景点排名 2025年09月24日 17:16 1 cc

这两年，AI领域的风头没停过，从ChatGPT横空出世，到“百模大战”热闹登场，似乎谁的模型更猛、谁就能称王。但慢慢地，行业开始冷静下来——光有一个聪明的大模型，其实远远不够。

真正决定AI赛道谁能笑到最后的，不是某一时刻的领先，而是两个关键能力：模型迭代的速度和成本控制的效率。要搞定这两个事儿，企业必须拥有一整套垂直整合的AI技术体系，也就是业内常说的“全栈AI”能力。通俗点说，就是从芯片、云平台，到大模型，每一层都得自己能搞定，能配合，能协同。

这个标准看起来不简单，但放到全球科技地图上去扫一圈，目前能做到真正“全栈AI”的公司，也就那么四家：谷歌、微软、亚马逊，还有来自中国的阿里巴巴。

阿里凭什么成为中国唯一“超级AI云”玩家？

阿里这波能重回市场焦点，靠的并不只是“讲了个好故事”，而是实打实的投入和布局。

首先看云计算这个底座。全球IaaS市场里，AWS、Azure、谷歌云和阿里云组成了第一梯队，四家合起来吃掉了近80%的市场份额。而阿里云是这其中唯一的中国面孔。这意味着，在全球AI基础设施这场军备竞赛中，阿里已经有了入场资格。

其次，看AI模型。阿里的通义Qwen系列大模型不仅持续高频迭代，还已经开源出超过17万个衍生模型，数量超过Meta的Llama系列，一跃成为全球最大的AI开源模型家族。这帮助它聚集了国内外最活跃的开发者生态。

再看芯片层面。阿里并没有完全依赖外部供应商，而是坚持自研AI芯片，目的是实现“软硬一体化”协同，不光提升性能，还能有效控制成本。这套打法，其实和谷歌做TPU、搞自家数据中心的思路高度一致。

最关键的是，阿里在这条路上砸下了惊人的投入。仅在2023年到2026年三年内，阿里就计划投入3800亿元发展云和AI基础设施。这是什么概念？是过去十年总投入的总和。2025年过去的四个季度里，阿里也已经累计在AI基础设施和产品上投入超过1000亿元。这种级别的投入，放眼全球也只有几家公司能做到。

两种打法之争，阿里选择了更难但更有控制力的那条路

虽然谷歌、微软、亚马逊、阿里都进了“超级AI云”的牌桌，但打法却不一样。

微软和亚马逊更像是“投资派”，他们通过注资顶级AI创业公司快速补齐能力短板。一个投了OpenAI，一个押注Anthropic，然后把这些能力打包进自家云服务里卖。这种方式跑得快，但后期变数也多——比如OpenAI近期被曝出正在找甲骨文和软银谈合作，不想过于依赖微软。

而谷歌和阿里走的是“全栈自研派”，什么都自己做。这条路当然更难、更贵，但好处是所有技术栈都在自己手里，协同效率高、成本也更可控。比如谷歌的Gemini模型之所以能快速追上OpenAI，很大程度上就是因为它背后有自己的TPU芯片、云平台和数据中心团队，协同优化效率拉满。

阿里也在复制这种逻辑。除了芯片和模型自研，他们还把“开源模型+自研硬件”做成一个闭环策略：用开源吸引开发者，用自研硬件控制成本。到头来，这不仅是技术能力的比拼，更是商业化落地的持久战。谁能把AI模型用得更快、更便宜，谁就能在产业转型中站稳脚跟。

结语：中美四大巨头之争，真正的比赛才刚刚开始

2025年8月，连一向坚持闭源的OpenAI也开始转向开源，被外界普遍认为是对中国模型快速崛起的直接回应。以阿里的通义Qwen和DeepSeek为代表的中国力量，不仅技术上赶上来了，还在开发者生态上开始影响全球。

但说到底，开源模型就像一张图纸，真正的壁垒是什么？是有没有能力把这张图纸变成产品、铺到市场上去——而这就要求你得有芯片、有云、有模型，三位一体地搞定整个AI产业链。

AI这场仗，拼的不只是聪明的头脑，更是系统的执行力和长期的投入耐力。阿里能否在这场决定未来技术格局的比赛中脱颖而出？从现在的节奏看，它已经站上了起跑线，而且跑得并不慢。真正的竞争，现在才刚刚开始。

上市半年销量过山车！零跑B10还值得入手吗？

25256期排列5上演数字三重奏！65注十万元大奖花落各家

发表评论