文章核心观点 - 全球AI竞赛范式已从模型竞赛转向全栈技术体系竞争，胜负关键取决于迭代速度和成本效率[4][5][7] - 阿里巴巴是全球四朵“超级AI云”中唯一的中国公司，并与谷歌同属“全栈自研”战略路径，具备长期竞争优势[2][3][10] - “全栈自研”模式通过对AI芯片、云计算平台和基础大模型的端到端控制，实现更快的创新迭代和更优的成本结构[8][17] - 阿里云在AI基础设施上投入激进，过去四个季度累计投入超过1000亿元，支撑其全球竞争力[11] 全球AI竞赛范式转变 - AI竞赛终局形态是构建集模型、云平台、芯片、生态于一体的强大AI全栈技术体系，而非决出最聪明的单一模型[5] - 大模型性能出现“平台化”现象，顶尖AI能力正从少数公司的专利转变为人人可用的普惠基础设施[4][5] - 决定竞争胜负的两个核心变量是迭代速度和成本效率，优化它们需要垂直整合的AI全栈技术体系[7] “超级AI云”的四大要素与格局 - 构建“超级AI云”体系需要四大要素：千亿级资本投入、百万级集群云计算能力、世界级基础大模型、自主AI芯片布局[7] - 全球科技版图中，仅美国谷歌、微软、亚马逊和中国阿里巴巴四家公司集齐了四大要素，形成第一梯队[10][11] - 阿里云在全球IaaS市场位列前四，是合计份额近80%的第一梯队中唯一的中国公司[10] - 阿里巴巴宣布未来三年投入3800亿元用于云和AI基础设施建设，金额超过去十年总和[11] 战略路径分化：“全栈自研”vs“云+生态” - 四家“超级AI云”公司分化为两种战略模式：“全栈自研”（谷歌、阿里巴巴）和“云+生态”（微软、亚马逊）[13][15] - “云+生态”模式通过投资/绑定AI明星公司快速集成先进能力，但面临协同效率和战略稳定性的挑战[15][16] - “全栈自研”模式通过对技术栈的端到端控制，实现更快的创新迭代和更优的成本结构，但投入巨大且研发周期长[8][15][17] - 采用“全栈自研”的谷歌云和阿里云收入增速显著提升，分别加速至32%和26%，显示该模式正转化为业绩增长[17] 阿里巴巴的竞争态势与成果 - 阿里巴巴采取“模型开源吸引生态，硬件自研控制成本”策略，通义千问Qwen衍生模型数量已突破17万，成为全球第一AI开源模型[10][17] - 公司近期密集发布并开源Qwen3推理模型、Qwen3-Coder编程模型等多个重量级模型，技术成果显著[17] - 在AI芯片层面进行自主布局，旨在实现硬件与模型的深度协同，以构筑长期成本优势[3][10]