如果说AI时代新增的算力需求，是阿里云收入增长的重要支撑，那么基于算力底座构建的全栈智能解决方案，则是市场重估阿里云的核心逻辑。根据阿里最新财报，阿里云的AI相关收入占比第一次突破了 20%，这意味着现在阿里云挣的每五块钱里，就有一块来自AI。

　　作为中国AI云的领军人，阿里云AI应用孵化平台这块拼图正在成形，2022年，阿里云在业界首次提出“模型即服务 (MaaS)”理念，提倡以模型为中心的AI开发新范式。

　　阿里云一直在推全栈AI，最底层是芯片和算力，中间是通义大模型，再往上是各种应用和工具，客户付费买一个能直接落地的解决方案，也正因为有越来越多这样的应用撑起来，阿里云的AI收入的占比才被拉高。

　　AI收入的质量和传统云完全不同，过去云毛利率低、价格透明，容易陷入价格战，而AI服务的毛利通常更高，客户一旦用上，就很难轻易换供应商。把客服、营销、内部流程都搬到AI平台上，再想换供应商，几乎得推倒重来，对阿里云来说，这意味着收入的稳定性更强。

　　模型开源，奠定了阿里云作为AI应用孵化平台的地位。企业无需自己搭建服务器来运行AI，而是通过互联网直接调用云厂商提供的AI能力，这为阿里云带来了大量客户。并且通过吸引更多开发者和应用在平台上搭建生态，推动底层云资源的持续使用，从而带动云厂商的收入增长。

　　大模型的出现，推动了AI应用在平台上生根发芽，助力阿里云把平台模式真正跑通，实现技术标准化和生态活力，截至去年底，阿里云调用API的客户，上云的比例已高于大盘。

　　目前，阿里云已成为中国大模型的公共AI算力底座，中国一汽、智联招聘、小鹏汽车等众多知名企业客户通过阿里云接入通义大模型。阿里云推动的通义千问开源策略，成为全球AI生态的转折点，通义千问开源后，全球衍生模型数量超过10万个，下载量突破3亿次，80%的中国科技公司和60%的A股公司接入阿里云。

　　阿里云从硬件服务商转型为AI生态平台，有望成为在AI时代放大平台乘数效应的云计算玩家，其估值逻辑也开始逐步向AWS、Azure、Oracle靠拢。

　　今年年初，DeepSeek掀起了新一轮AI基建浪潮，当前阿里云在大模型领域优势显著，在AI核心技术领域，阿里云打造的通义大模型系列已位列国际一流开源模型阵营，其衍生开发的模型变体突破9万款。

　　阿里的Qwen系列模型，已经在全球开发者中变得流行。由于使用Qwen系列模型，一些企业选择跑在阿里云的全栈AI基础设施上。比如美国亚马逊布局的人形机器人，采用DeepSeek、阿里通义千问等开源的大语言模型进行机器人的操控；英伟达正式开源了全新的代码推理模型OpenCodeReasoning，选用了阿里通义千问大模型作为基础底座。

　　阿里云开源的Qwen3-Coder，犹如惊雷出现，不需要订阅费用，具有跨时代意义的。在整条AI产业链上，编程能力是AI技术的“元能力”，它既是制约AI技术的瓶颈，也是撬动生态主导权的杠杆，用的越多越好用，越好用用的越多，是大模型的规律。

　　今年4月，阿里云披露，过去一年它的大模型API（应用程序接口）调用量增长接近100倍，这意味着，像上一轮移动互联网浪潮一样的AI应用创新正在2025年爆发，在未来可见的几年，云和AI的消耗量会飞速增长，这将带来新一轮战略机遇期。

　　然而，阿里云的大模型，也有对手，随着字节、百度、腾讯等大厂进入AI大模型领域。但要构建起一个真正意义上的“大模型应用平台生态”，华为云的短板是，虽有B端大客户资源，但模型能力仍在追赶、平台化打法偏重项目制，难以形成广泛开发者参与的生态闭环，火山引擎则在模型技术上具备一定优势，客户基础相对比较薄弱。

　　客户一旦使用了阿里的开源模型，后续自然也会更倾向于选择阿里云的AI产品，进而带动了公有云业务的增长。而阿里云大模型应用平台生态，采用的是开源策略，有助于快速笼络开发者。

　　阿里有庞大的400万客户基础，不仅如此，阿里云也花了不少功夫在打造AI应用领域的标杆案例，就是用云量不大，但属于AI应用头部公司，也会被阿里云当做是大客户对待。

　　积极使用阿里云AI产品的客户，从大中型企业逐渐延展到了中小企业，本季度阿里的AI产品应用，除了互联网、智能汽车、金融、在线交易等，还渗透到很多传统行业，如养殖业、传统制造业等。

　　阿里云凭借“开源模型+AI 云服务”的双重布局，在模型层的持续深耕、迭代优化，精准对接大客户建立AI基础设施、训练大模型的算力需求，从而拉动阿里云算力服务收入增长。

　　阿里云的优势是场景丰富。电商对阿里云来说，是天然的AI试验田，淘宝、天猫、1688，每天都有海量的用户、商家和交易在跑，别人要费大劲找客户试验AI产品，阿里直接在自家场景里就能落地。阿里云也反过来帮电商回血，推荐算法更聪明，广告投放更精准，客服响应更高效，这直接影响商家的ROI 和消费者的体验，两边互相加持，形成一个循环。

　　AI重构阿里云的商业模式，随着阿里云开始往越来越多场景渗透，也吸引了越来越多开发者和应用在平台上搭建生态，形成“技术输出-场景反馈-模型迭代”的正向循环。

　　阿里云在用自家的生态，把AI产品「养大」，然后再往外推给更多企业。当年星巴克进驻中国，阿里云整合淘宝平台运营经验，让星巴克中国把整套运营体系迁移到阿里云上。

　　企业将AI技术应用于实际业务场景时，往往会遭遇数据不足、技术瓶颈等难题。在这一背景下，市场对云厂商的期望发生了转变，不仅仅满足于云厂商提供基础的算力资源，即IaaS服务，而是希望云厂商能够深入到产业中，为企业提供从模型训练、优化到应用部署的全流程解决方案，也就是MaaS服务。

　　阿里云正从硬件转向服务，向微软、Oracle等平台型企业靠拢，以提供MaaS模式，为客户全生命周期支持，这不仅提高了阿里云用户的迁移成本，更打开了新的盈利空间。

　　随着场景不断拓展，阿里云的AI应用比例还会继续走高，如果两三年后，AI占比能到三分之一甚至一半，那阿里云的故事，就和过去完全不一样了，已从传统的To B基建，走向「AI + 应用」的组合。

　　面对卡脖子的算力领域，阿里云已经做好了充足准备，阿里云正通过“一云多芯”模式支持国产供应链，并且，阿里巴巴正在自研一款AI芯片，以填补英伟达算力芯片采购受限后留下的算力空白。据说，这款AI芯片将采用国内产供应链，不再选用台积电的代工方案。

　　在产品设计层面，阿里自研AI芯片采用全新自主研发路径，针对通义千问大模型及AI推理任务进行架构优化，能效比与计算效率实现显著提升。阿里云奉行技术自主可控法则，正秘密研发新一代液冷智算集群，单机柜功率密度较传统方案提升300%，预计2026年商用。