新眸原创·作者 | 棠宁
当2026年央视春晚直播信号亮起第一秒，不止预示着旧的一年结束，还拉开了中国AI云的序幕。
这不是一次特殊的晚会技术保障。据官方披露，火山引擎是2026年春晚独家AI云合作伙伴，为春晚提供全流程技术支撑，涵盖超高清直播、实时互动调度、海量用户并发处理等核心场景。这意味着，春晚当晚亿万观众的互动请求、直播画面的流畅呈现，都要靠其 AI 云技术兜底。
对火山引擎而言，这是一场面向全行业的能力公映。“能扛住春晚级别的流量、稳定性、安全性三重考验的云服务，才有资格角逐AI时代的核心战场。”一位业内人士告诉《新眸》。
千里之外的杭州阿里巴巴西溪园区，阿里云智同样忙碌。尽管没有拿下春晚独家AI云合作，但他们为春节期间千问App、淘宝、支付宝、飞猪的数十亿次AI调用，依然预留了充沛算力。就在一个月前，据晚点LatePost报道，阿里正考虑将未来三年投入到AI基建与云计算上的3800亿元提升至4800亿元。
至于百度智能云，文心一言的春节互动玩法、智能驾驶的云服务调度、百度搜索的AI算力需求，全部压在他们的集群上。百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖曾表示：“智能经济时代，一定要有新的基础设施来支撑，这就是智能优先的AI云。”
过去二十年，中国互联网巨头打遍了电商、社交、短视频、支付的所有关键战役。但这一次不同——此前的战争争夺的是流量入口，这一次争夺的是AI时代的底层基础设施。如果说大模型是AI时代的发动机，AI云就是承载这台发动机的跑道与机场。微软靠Azure与OpenAI的深度绑定，在全球云市场撕开了AWS与谷歌的防线；谷歌用Gemini+TPU+谷歌云的全栈能力，重新定义了AI时代的云服务标准。
在中国，手握最核心大模型能力的三家巨头——字节、阿里、百度，正在AI云的战场上，打响一场决定未来十年格局的战争。这不是局部战场的试探，一旦输掉，就可能输掉整个AI时代的入场券。
01
大模型拐点之后
战争真正开始
中国的AI云战争，真正的引爆点不是2023年ChatGPT的上线，而是2025年大模型产业的全面爆发。
2023年大模型热潮初起时，云服务还只是大模型公司的“算力供应商”——创业公司和巨头的大模型团队，向云厂商采购GPU资源，完成训练与推理，二者的关系更像甲方与乙方。当时的行业共识是，大模型的核心竞争在算法，云只是配套的基础设施。
但2025年，一切都变了。DeepSeek-R1的问世，直接把大模型的竞争从实验室的榜单，拉到了C端用户的真实场景里；豆包日活破亿、元宝用户量翻十倍、千问App高频迭代，大模型终于从一个技术概念，变成了亿级用户每天都在使用的产品。
随之而来的，是对云服务的颠覆性需求。一位行业资深人士算了一笔账：一个日活破亿的大模型产品，日均Token处理量超过50万亿，仅推理环节每天就要消耗数万张GPU卡；而一次千亿参数大模型的全量预训练，需要数千张卡连续跑数月，算力成本以亿为单位。更重要的是，大模型的能力上限，不止取决于算法，更取决于底层的算力调度、网络优化、推理加速——这些能力，全部掌握在云厂商手里。
行业的逻辑彻底反转了：此前是大模型需要云，现在是云必须绑定大模型。没有大模型能力的云厂商，只能做没有溢价的算力“搬运工”；而没有自有云服务的大模型，永远要被算力卡脖子，更无法把能力落地到海量的企业客户中。
微软Azure的成功，给国内巨头打了样。截至2025年底，Azure大超预期，AI客户贡献大量非AI营收，预计算力缺口将持续到2026年。核心就是与OpenAI的深度绑定——从模型训练的专属集群，到推理优化的专属架构，再到面向企业客户的Copilot服务，云与大模型完全融为一体。
谷歌也在走同样的路。用自研的TPU芯片支撑Gemini大模型的训练与推理，再通过谷歌云把“芯片+模型+云”的全栈能力输出给企业客户。据Gartner数据，2025年谷歌云在全球云市场的份额提升至13%，增速超过AWS，核心增量同样来自AI相关服务。
正是在这样的背景下，字节、阿里、百度，三家国内均拥有“芯片-大模型-云服务”全栈能力的巨头，把AI云当成了2026年的核心战场。三家选择了完全不同的路径，就像三年前大模型刚兴起时一样：
阿里从一开始就押注全栈闭环，把通义实验室、阿里云、平头哥三位一体的“通云哥”战略，当成了核心竞争力，试图复刻谷歌的全栈故事；
百度是国内最早布局AI原生云的玩家，用飞桨深度学习框架+文心大模型+昆仑芯自研芯片的组合，在政企、工业、智能交通等场景深耕多年，走的是“技术沉淀+场景落地”的路线；
字节的火山引擎起步最晚，但势头最猛，核心优势是字节内部的极端场景验证——豆包日均63万亿Token的处理量、半年超200%的增速，抖音8亿日活的流量考验，火山引擎要做的，是把字节内部打磨到极致的能力，然后对外复制。
市场格局也在随之改写。2025年之前，国内云市场的格局是阿里云领跑，华为云、腾讯云紧随其后，百度智能云、火山引擎分列四五位。但2025年之后，AI云成为了唯一的增长引擎，没有大模型能力的云厂商，增速纷纷放缓；而手握核心大模型的三家，正在快速改写市场格局。
其中，火山引擎的增速最为惊人。据国际市场调研机构英富曼（Omdia）报告，截至2025年10月，火山引擎在2025全球企业级MaaS的市场份额为15%，表明其具备了服务B端应用场景上的成熟能力。
需要说明的是，MaaS不是AI云的全部概念，甚至营收只占整个公有云市场营收很少的一部分。但这并不妨碍阿里对AI云的注意力收拢，在阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光看来，即便当下MaaS增长潜力很大，但关键是打赢AI云新增的全量市场，要建立软硬一体的AI云全栈能力，推动企业用更低成本调用更强的AI模型，这才是竞争胜负手。
02
正面战场：
全栈能力、客户争夺与算力军备
三家的正面交锋，最先打响的是算力军备竞赛。
对AI云而言，算力就是最核心的弹药。据晚点LatePost此前报道，阿里是国内GPU储备规模最大的公司之一，仅2025年一年，就从海外采购了数万张高端GPU，甚至连RTX 4090这类消费级显卡也大量买入，用来搭建推理集群、补充推理吞吐。
阿里的底气，来自自研芯片的布局。平头哥自研的真武810E AI芯片，已经成为国内新增AI算力市场的主力芯片之一，2025年拿下了第一个外部大客户订单；2026年1月，接近市场人士称，阿里决定支持平头哥未来独立上市，目标在于进一步强化芯片能力，给阿里云的全栈战略提供底层支撑。
字节的火山引擎，走的是“内部打磨，对外输出”的路线。字节内部的算力需求，就是火山引擎最好的练兵场——豆包的日均Token处理量达到63万亿，相当于每天要处理数十亿次用户请求，对算力调度、推理优化、容灾备份的要求，远超绝大多数企业客户的需求。另外，拿下2026年春晚的AI云合作，本质上就是向全行业证明：火山引擎的能力，已经能扛住国内最极端的流量考验。
更值得注意的是字节的全球化布局。据相关媒体报道，2026年，字节将全面加速AI业务的全球化，东南亚是核心重点，而火山引擎就是字节AI全球化的基础设施。也就是说，火山引擎不仅要支撑豆包海外版Dola的增长，还要服务大量从中国出海的企业客户，而这正是微软Azure当年在全球市场崛起的路径。
百度智能云，则是国内最早布局AI算力的玩家。百度于2013年成立深度学习研究院，成为中国互联网企业中第一个把深度学习提到核心技术创新地位的企业；2016年推出国内首个深度学习平台飞桨；2018年宣布自研中国首个云端全功能AI芯片“昆仑”；2019年发布全球首个知识增强千亿大模型，2025年，百度智能云点亮了国内首个全自研三万卡昆仑芯集群，可同时支撑多个千亿参数大模型训练，成为国产AI算力集群建设的重要里程碑。
百度的核心优势，在于场景的深度绑定。百度智能云的AI能力，已经深度嵌入了百度的所有核心业务：搜索的AI算力需求、文心一言的用户服务、智能驾驶的云边端协同、ACE智能交通的城市级落地，全部由百度智能云支撑。尤其是在政企、工业互联网、智能交通领域，百度智能云已经拿下了国内很多城市级智能交通项目，这些项目带来的稳定算力需求，构成了百度智能云的基本盘。
算力军备的背后，是客户的争夺。2025年以来，国内互联网公司、创业公司、政企客户的AI相关算力需求，爆发式增长，这成了三家争夺的核心战场。
阿里云的优势，在于国内最完善的云服务生态，以及超过十年的企业客户积累。火山引擎的突破口，是互联网客户与出海客户。字节本身就是国内最大的互联网公司之一，对互联网行业的需求理解远超其他云厂商，百度智能云则牢牢守住了政企与工业的基本盘。
03
看不见的战场：
组织协同与部门博弈
巨头的AI云战争，拼的不止是算力与客户，更是公司内部的组织协同能力。云与大模型的深度绑定，本质上是要打破公司内部的部门墙，实现从芯片、 infra、模型到产品的全流程协同——这恰恰是大公司最难解决的问题。
很明显，阿里意识到了这个问题。阿里正式提出了“通云哥”三位一体的战略，把通义实验室、阿里云、平头哥三大板块，完全打通。背后逻辑在于，此前通义实验室属于达摩院，平头哥是独立的芯片公司，阿里云是独立的事业群，三者之间有一定的部门墙，很多时候都是各做各的，很难形成合力。
“通云哥”战略落地后，很大程度上实现了技术路线的统一规划、资源的统一调配。比如通义大模型的训练，从芯片选型、集群搭建，到训练框架、推理优化，平头哥、阿里云、通义实验室全程联合设计，打破了此前的部门壁垒。
字节的火山引擎，走的是另一条协同路线。字节的大模型团队Seed部门，与火山引擎从一开始就是深度绑定的——豆包的所有算力服务，都由火山引擎提供，二者从模型训练的底层架构，到推理优化的每一个细节，都是联合设计、共同打磨。
2025年2月，原Google DeepMind副总裁吴永辉加入字节，负责Seed部门大模型理论基础研究，上任后第一件事，就是打破了模型部门和小组间的藩篱，实现了各个环节、团队的数据共享，而这其中，最重要的就是与火山引擎的infra团队打通。
百度智能云，则是国内最早实现“云模一体”的玩家。其中，技术研发体系迎来重大变革，文心大模型研发的技术中台部门（TPG）被拆分为基础模型研发部与应用模型研发部，均直接向李彦宏汇报。这一调整标志着百度从“基础研发优先”转向“应用驱动”，将更擅长技术落地的骨干推上前线，加速大模型从实验室走向产业场景。
一位内部人士告诉《新眸》，百度的优势在于，从一开始就是AI原生的公司，飞桨、文心、智能云，本质上都是围绕AI落地这件事来做的，没有太多历史包袱。不同的是，“阿里云是先有云，再做大模型；我们是先有AI技术，再做云，所以云与模型的协同，天生就更顺畅。”
但无论是字节、阿里，还是百度，都同样要面对内部的资源分配问题。尤其2025年以来，新业务的大量孵化和培育，需要大量的算力与技术资源，这与原来的业务基本盘，难免会出现资源的争夺，这中间就非常考验掌舵人的战略抉择与判断。
04
再造基础设施：
AI云会让世界更开放，还是更封闭？
2006年，亚马逊推出AWS，开启了云计算的时代。当时的行业愿景是，云计算会让算力变成像水电一样的公共基础设施，任何人、任何公司，都可以用极低的成本，获得强大的算力能力，打破巨头的技术壁垒。
二十年过去，云计算确实改变了整个科技行业，但它并没有打破壁垒，反而让巨头的优势越来越大。如今，全球云市场超过80%的份额，掌握在AWS、微软、谷歌三家巨头手里；国内云市场，头部五家厂商的份额占比超过90%。
AI云的到来，正在把这个趋势推向极致。
一位AI创业公司的创始人算了一笔账：要想在AI时代留在牌桌上，至少需要10万张高端GPU卡，按单卡年化成本1万美元的保守口径估算，一年就要投入约10亿美元——这还只是算力的基础投入，不算人才、技术、场景落地的成本。对创业公司而言，这个门槛几乎无法跨越。
更核心的壁垒，是数据与场景。全世界所有的数据里，只有极少一部分是公有云可以查得到的，剩下的，要么是离线的冷数据，要么掌握在巨头手中。字节有抖音、豆包的海量内容与交互数据，阿里有电商、支付的交易数据，百度有搜索、智能交通的场景数据，这些数据，是训练大模型、优化AI云服务最核心的燃料，创业公司根本无法获得。
云与大模型的深度绑定，正在形成新的闭环。举个简单的例子，客户用了阿里云的服务，就会更倾向于用通义千问的大模型；用了通义千问的大模型，就很难离开阿里云的算力支持。字节、百度也是一样的逻辑——这种闭环，会让巨头的壁垒越来越高，创业公司的生存空间越来越小。
美国市场已经验证了这个趋势。ChatGPT引爆AI浪潮三年后，全球有数以百计的AI创业公司成立、融资、探索新产品，但目前为止，绝大多数的市场份额，依然掌握在微软、谷歌两家巨头手里。微软靠Azure与OpenAI的绑定，吞噬了大量的企业客户；谷歌用全栈的AI能力，守住了自己的基本盘，创业公司很难在巨头的闭环里，找到足够大的生存空间。
但另一方面，AI云也在打破一些旧的壁垒。阿里云的通义千问、百度的文心大模型，都已经开源了核心版本，任何公司、个人，都可以基于开源模型，开发自己的应用，这在一定程度上，降低了AI的使用门槛。火山引擎也把字节内部打磨的很多AI能力，通过云服务开放给了中小企业，让他们不用从头搭建，就能获得和字节一样的AI能力。
2025年底，火山引擎发布了豆包手机助手预览版，把豆包大模型深度嵌入手机系统，绕开各类App，让用户用语音就能完成原本要反复点击的操作；几乎同时，千问App宣布接入淘宝、支付宝、飞猪、高德，“任务助理”功能可以代用户完成多步骤的复杂任务；百度的文心一言，也全面接入了百度搜索、地图、网盘等所有生态产品。
巨头们都在试图打造一个AI时代的统一入口，而AI云，就是这个入口的底层支撑。当用户主要通过一个对话框、一个入口，就能完成所有的操作，获取所有的信息，表面上看，用户的选择更自由了，但决定他们能看到什么、能做什么、各类服务按什么顺序出现的控制点，反而更少了。
我们现在可能是在搭建又一个巴别塔。传说中，人类试图用同一种语言，建造一座通往天堂的高塔，最终却因为语言的分裂，导致工程崩塌。如今，巨头们都在用AI，试图打造一个统一的、全知全能的入口，建造一座属于AI时代的巴别塔。
AI云的战争，才刚刚开始。2026年，这场战争会进入白热化阶段，三家巨头都会投入更多的资源、更多的人才，去争夺AI时代的底层基础设施。这不是一场速决战，而是一场持久战；最终的胜负配资公司排名前十，不止取决于算力的多少、人才的密度，更取决于谁能真正把AI的能力，开放给更多的人，谁能真正创造出属于AI时代的新场景、新价值。
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