阿里云与通义千问：B端市场的“全栈”野心

  最近摩根士丹利的一份报告在AI圈激起不小水花——阿里云的“通义千问”大模型在B端市场的吸引力正快速逼近DeepSeek，甚至被预测三年内将实现反超。作为长期观察AI赛道的老股民，我嗅到了一丝行业变局的味道。

  从“单挑模型”到“云+AI”捆绑

  报告里有个关键数据：47%的企业CIO现在更倾向选择“超大规模云厂商”部署AI，比半年前提升了10个百分点。这背后反映的是企业需求的转变：早期大家热衷于对比各家模型的参数和跑分，但到了落地阶段，算力稳定性、数据整合能力、云端协同效率成了硬指标。阿里云恰好踩中了这个节点——它既是国内云服务龙头（份额超35%），又手握自研大模型，这种“基础设施+AI”的全栈组合，比单纯卖模型的独立厂商更有抓手。

  有意思的是，DeepSeek的意向度下滑了20%，而通义千问从18%飙升至30%。这让我想起早年云计算市场的“亚马逊效应”：AWS能横扫企业客户，不是因为技术绝对领先，而是因为它把计算、存储、数据库打包成“水电煤”。如今阿里似乎在复制这套逻辑，用云服务的刚性需求带动AI渗透。

  阿里的“重资产赌注”与竞争对手的岔路

  高盛的另一份报告揭示了各家的战略分野：阿里选择“全栈式重投入”，资本开支同比暴增80%；字节靠流量优势在应用层突围；腾讯则克制地做生态嵌入。这种差异很像手机市场的“苹果vs小米”——阿里像苹果，试图控制从芯片到应用的完整链条；字节和腾讯则像小米，前者靠MIUI的互联网打法，后者专注硬件性价比。

  但重资产是把双刃剑。阿里云连续9个季度AI收入三位数增长，说明市场买账，但3800亿的资本开支计划仍被大摩认为“可能不够”。这让人联想到2014年亚马逊的“AWS豪赌”——当时贝索斯疯狂建数据中心，被质疑过度扩张，结果后来成了利润奶牛。阿里的赌局能否复制这个故事，还得看B端客户的买单持续性。

  中美AI竞赛的“动态追赶”

  高盛提到一个有趣现象：每当美国模型突破（比如谷歌Gemini 3），中国厂商通常3-6个月内就能跟进。这种“领跑-追赶”节奏，像极了过去十年智能手机芯片的竞赛。但差异在于，中国玩家更依赖开源生态和成本控制——比如通义千问用320亿参数的模型对标DeepSeek 670亿参数，靠算法优化而非堆算力。这或许解释了为什么CIO们开始重视“性价比”：当技术代差缩小，商业落地能力就成了决胜点。

  风险与机会并存

  目前阿里云和通义千问的组合拳确实占优，但有几个变量值得警惕：一是华为、字节等对手在细分领域的突袭（比如火山引擎已占公有云模型市场49%份额）；二是企业AI预算可能受经济环境影响收缩；三是开源社区的“鲶鱼效应”——就像当年安卓打乱手机格局，任何一个小团队都可能用开源模型颠覆市场。

  作为老韭菜，我的经验是：巨头打架时，别急着押注赢家，先看谁在卖铲子（比如算力、数据服务商）。当年加州淘金热里，发财的是李维斯牛仔裤和矿山设备商。如今AI热潮中，那些默默给阿里、DeepSeek供芯片、做标注的“卖水人”，或许更值得长期关注。当然，投资有风险，各位还得自己掂量。