市场地位与权威认可 - 国际权威机构Gartner在其第八期《生成式AI技术创新指南》中将阿里云列为“领导者象限”成员，成为亚太地区唯一入选厂商，与谷歌、OpenAI并列 [1] - 不同于传统报告聚焦营收，Gartner将生成式AI拆分为四个维度进行评估，阿里云是亚太唯一在全部四个维度（云基础设施、工程平台、基础模型、知识管理应用）均被评为“领导者”的企业 [3] - 沙利文报告显示，在2025年上半年的中国企业级大模型调用市场中，通义大模型占比位列第一；Omdia报告指出超7成《财富》中国500强企业已采用GenAI，其中阿里云渗透率达53%，排名第一 [3] 全栈AI能力布局 - 在最底层的GenAI云基础设施方面，公司持续加码硬件投入，于今年2月宣布投入3800亿元用于AI基础设施建设，并计划到2032年将云数据中心能耗规模扩大十倍，其HPN8.0网络支持10万卡互联 [6] - 在GenAI工程能力层，一站式AI研发平台PAI与通义大模型联合优化，使模型训练端到端加速比提升3倍以上；一站式模型服务和Agent开发平台“百炼”可一键调用两百多款模型，过去一年其模型日均调用量增长15倍 [6] - 在GenAI模型层，通义大模型家族覆盖全模态、全尺寸，屡次斩获全球最强开源大模型榜单，目前已服务超100万家客户，在《财富》中国500强中渗透率第一达53% [8] - 在最上层的AI知识管理与应用层，公司依然处于Gartner评估的新兴领导者象限，且是中国唯一厂商 [11] 垂直整合的竞争战略 - 全球AI竞争已进入深水区，真正的较量在于全栈整合能力，Gartner报告中的领导者象限仅坐稳谷歌和阿里云两家，其他巨头如亚马逊、微软缺乏顶级模型，OpenAI则缺乏云底座和芯片 [13] - 公司走软硬一体路径，其自研AI芯片已用于内部大模型训练，通义千问与PAI平台、CIPU的联合优化提升了效率，新产品如“无影Agentic Computer”试图实现端云协同的智能体计算 [14] - 公司将通义千问全面开源，累计开源模型超300个，衍生模型数量超18万，已成为全球性能强、应用广泛的开源大模型，新加坡国家人工智能计划（AISG）的最新项目已放弃Meta模型转向通义千问架构 [14] - 垂直整合模式虽前期投入巨大，但一旦跑通能在性能调优、成本控制和迭代速度上建立系统性优势，公司在亚太地区是唯一能同时在芯片、云平台、大模型和应用生态上形成闭环的云厂商 [14][16]

文章核心观点 - 阿里云在Gartner第八期《生成式AI技术创新指南》报告中，被列为“领导者象限”成员，是亚太地区唯一入选的厂商，与谷歌、OpenAI并列 [1] - 真正的AI云市场竞争在于全栈整合能力，而非单一环节，阿里云凭借从芯片到应用的四层产品布局，在Gartner评估的四个维度均处于新兴领导者象限 [6][12] - AI竞争已进入深水区，表面是模型之争，实则是系统之争，垂直整合能力成为决定未来产业格局的关键因素，阿里云是亚太地区目前最完整的答卷 [15][16][20] Gartner报告评估框架与阿里云定位 - Gartner报告将生成式AI拆分为四个评估维度：云基础设施、工程平台、基础模型、知识管理应用 [3] - 阿里云是亚太地区唯一在全部四个维度均被评为“领导者”的企业 [3] - Gartner的四个维度与阿里云“全栈人工智能服务商”的定位高度契合，证明了其在“云+AI”产品布局上的全栈领先 [12] 阿里云全栈AI能力具体表现 - **云基础设施层**：公司持续加码硬件投入，宣布投入3800亿元用于AI基础设施建设，并计划到2032年将云数据中心能耗规模扩大十倍 [7] - **工程能力层**：一站式AI研发平台PAI可实现模型训练端到端加速比提升3倍以上，模型服务平台“百炼”的模型日均调用量在过去一年增长了15倍 [7] - **基础模型层**：通义大模型家族覆盖全模态、全尺寸，已服务超100万家客户，在财富中国500强企业中渗透率达53%，排名第一 [8] - **开源生态**：公司累计开源模型超300个，衍生模型数量已超18万，成为全球性能强、应用广泛的开源大模型 [17] 全球AI竞争格局分析 - 全球领导者象限仅坐稳谷歌和阿里云两家，其他巨头存在明显短板 [14] - 亚马逊和微软有云和芯片，但缺乏顶级模型，长期面临外部合作风险 [15] - OpenAI拥有顶级模型，但没有自己的云底座和芯片，技术演进受制于人 [15] - 谷歌通过TPU芯片、Gemini模型与生态的深度集成，建立了软硬一体的协同优势 [16] - 阿里云走类似谷歌的垂直整合路径，从自研AI芯片到终端应用形成全链路控制，在高端GPU受限环境下仍能保持技术迭代 [16] - 阿里云的开源策略已产生全球影响力，例如新加坡国家人工智能计划在其东南亚语言大模型项目中转向采用通义千问开源架构 [19]

中国企业出海与云计算应用 - 中国企业在出海初期多采用单系统上云策略，管理层对核心系统上云持谨慎态度，部分企业仍需自建线下数据中心[1] - 爱诗科技作为AI视频生成领域的独角兽，其产品PixVerse海外月活达1619万，成立首日即定位全球化，通过公有云解决数据归集与模型训练难题[2][3] - 广汽集团等传统企业从出口贸易转向海外运营，车联网数据激增推动对云服务的需求，但自建IDC成本高且合规挑战大[6][12] 云计算的技术与成本优势 - 阿里云灵骏智算集群支持千卡规模任务连续30天稳定训练，效率超90%，帮助企业避免自建万卡集群的高额投入（数十亿元）与长周期风险[11][12][13] - 爱诗科技借助阿里云PAI平台实现训练成本不足Meta十分之一，仍达成5秒生成视频的效率[11] - 广汽集团通过阿里云技术优化使数据库TCO下降30%，云服务费用较AWS降低50%[9][10] 云厂商的全球化布局与竞争 - 阿里云在新加坡、欧洲等四大区域设立27个技术服务中心，PAI平台覆盖17个国家，通义千问模型支持119种语言[14][15] - 2024年阿里云中国IaaS市场份额第一（948亿元规模），但营收增速低于10%，显著落后于AWS等国际云厂商（增速20%+）[15][16] - 阿里云计划三年投入3800亿元强化基础设施，需补足本地化团队建设以提升海外市场拓展能力[17] 行业趋势与战略转型 - 初创企业直接采用全面上云策略，依托云厂商技术快速打开海外市场，而传统企业逐步接受核心业务上云[3][12] - 汽车行业智能化需求推动车联网出海，云服务成为应对数据合规与本地化训练的关键[6][12] - 云厂商从基础设施提供商转向技术赋能者，降低AI等先进技术的使用门槛[4][13]

爱诗科技与PixVerse - 北京爱诗科技开发的AI视频生成应用PixVerse中国版"拍我AI"于2024年6月上线国内应用商店 [2] - PixVerse海外版2024年1月上线后一度冲至美国iOS总榜第四 截至4月移动端月活达1619万 [2] - 公司成立首日即定位全球化 通过云合作解决跨地域数据归集与实时分析的技术挑战 [3] - 采用阿里云灵骏智算集群训练模型 投入量级不足Meta同类型训练的十分之一 实现5秒生成视频 [9] 广汽集团出海云实践 - 广汽集团自主品牌2024年出口首破10万辆 车联网数据激增推动云需求 [8] - 初期与海外云商合作仅解决基础合规 后转用阿里云实现合规体系构建与30%数据库TCO降本 [7][8] - 通过云上万卡集群满足智能座舱等核心研发需求 算力效率超90% 避免自建数十亿GPU投入 [10] 云计算赋能出海 - 阿里云全球布局覆盖27个技术服务中心 PAI平台在17个地域提供服务 支持119种语言模型 [12] - 云服务降低技术使用门槛 中国企业可借力解决海外市场复杂问题 25万家企业通过阿里云出海 [4][15] - 2024下半年中国公有云IaaS市场规模948亿元 阿里云份额持续回升居首 但增速低于国际三巨头 [13] 行业趋势与战略 - 企业出海路径从自建IDC转向全面上云 初创公司更倾向直接借助云厂商IT能力快速扩张 [3][6] - 阿里云将全球化与AI并列为战略核心 计划三年投入3800亿元 需补足本地化团队建设短板 [14] - 头部云厂商加速算力调度与区域节点布局 形成支持企业出海的"云网络"基础设施 [12][13]

公司动态 - 卓驭科技宣布接入通义大模型并基于阿里云打造端到端世界模型 [1] - 公司大数据等核心业务系统已接入阿里云 [1] - 卓驭科技总经理沈劭劼与阿里云智能集团副总裁李强共同推动合作 [2] 技术突破 - 端到端世界模型引入强化学习和思维链推理技术 [2] - 模型将城市领航辅助安全性提升一个层级 [2] - 支持千人千面驾驶风格和自然语言交互控制驾驶行为 [2] - 具备复杂场景慢推理的智能化体验 [2] 算力优化 - 采用预训练+后训练结合方式，以"天"为单位迭代 [2] - 基于阿里云PAI平台打造多种GPU融合的算力资源池 [2] - 数据流动和管理成本显著降低 [2] - 模型训练效率相比单GPU集群提升50%以上 [2] - GPU利用率提升至95%以上 [2] 业务进展 - 大数据系统和智能制造核心业务全面搬上阿里云 [2] - 研发领域接入通义灵码和通义千问加速开发 [2] - 代码采纳率达到29% [2]