盈富配资大模型“造血”、云算力暗战升温，百亿级投入如何支撑AI长跑？

“现在我们见客户，如果不聊智能体，客户甚至不愿深入交流。”近日一场采访中，腾讯云智能及腾讯优图实验室负责人吴运声感慨。

腾讯集团副总裁、政企业务总裁李强对近期AI的感知则是“热度极高”。他告诉记者，现在和客户CIO（首席信息官）、CDO（首席数据官）谈，好像很少有人谈云计算，但所有人都在谈大模型、AI。

云市场的增速上扬了，这是整个行业面临的最大形势变化。

IDC数据显示，2024年下半年，中国公有云市场增速17.7%，回归双位数增长，是近两年来增速最高点。IDC称，互联网云厂商在AI赛道的发力是市场回暖的重要拉动力。Omdia数据显示，今年第二季度，全球云基础设施服务支出已连续四个季度保持超20%的同比增速，也受到AI使用量提升的拉动。IDC中国研究总监刘丽辉告诉记者，互联网云服务商已凭借在GPU算力和AI大模型上的高额资本投入及应用生态优势，在AI云市场抢占先机。

越来越热闹的市场中，也有一些冷静思考，一些从业者看到了厂商对价格竞争的不同选择和AI的能力边界。

大模型红利持续

吴运声发现，AI技术普及扩大，已促使企业决策流程发生改变。以往，通常要由技术团队研究数月，再经过汇报、观察同行动作，经过漫长周期企业才能作出决策。而现在，当决策者不再从技术或咨询团队了解，而是先从孩子、朋友口中或从饭局上得知，就会意识到技术已经普及到普通人中，从而主动推动团队了解技术。

这是AI改变云计算业态的一个切面。上半年，AI对云计算的影响加深。沙利文报告显示，2025年上半年，中国企业级市场大模型的日均总消耗量已达10.2万亿tokens（词元）。

云厂商的财报也出现实质性变化。今年第二季度，腾讯金融科技及企业服务收入同比增长10%，其中企业服务收入增速相比近几个季度有所加快。截至6月30日的最新季度，阿里云收入同比增长26%，AI相关收入连续8季度三位数增长。第二季度百度AI云业务营收则首次超过100亿元。

李强告诉记者，无论国内还是国外，公有云市场都在AI驱动下快速增长。由于AI普及度尚且不高，预计这种增长趋势以及大模型带来的红利还会持续一段时间。他认为，B2C（企业对消费者）类企业在应用AI上会走得较快，互联网类、现代服务业和文档密集的行业也走得较快，智能穿戴和具身智能都会带来算力机会。

阿里云也看到AI带来的改变。“围绕模型+Agent的故事开始发生了。”在阿里云近日举办的AI Infra（AI基础设施）媒体沙龙上，阿里云容器产品负责人安绍飞告诉记者，只要相信大模型会继续往前演进，Agent带动算力便是有确定性的事情。记者获悉，在阿里云内部，已有多个团队在发力，不管是在容器产品还是在人工智能平台PAI上，都将有一些Agent故事下的产品出来。

具身智能也被视作一个关键场景。“未来云上的绝大部分算力可能是被具身智能消耗掉，而不是被模型消耗掉。”阿里云加速计算产品技术负责人王超表示，如果把人当作一个端侧，每日全球便有几十亿人口乘以16个小时的算力消耗，而未来，可能有几百亿个机器人在不停消耗算力，机器消耗的算力将远高于人。

互联网公司内部的大量业务也需要云算力。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生向记者谈到过去半年AI给腾讯带来的变化时表示，AI已在深度重构业务的产品形态、流程并提高经营效率。

汤道生表示，腾讯雇佣最多的是程序员等技术人员，AI工具提效下，腾讯超40%的新增代码已由AI自动生成。C端产品腾讯元宝也在与更多内部产品联动，出现在视频号评论区等处，并与QQ音乐、腾讯视频、浏览器等合作。腾讯元宝已是国内DAU（日活跃用户数）排名前三的AI原生应用，ima MAU（月活跃用户数）则在半年时间增长了80倍，目前这两个应用的DAU还在快速增长。

大量计算需求流向公有云。刘丽辉告诉记者，一些业务敏感、安全要求高或有中小型云需求的厂商会自建集群或采购一体机。但考虑到海外芯片供应不确定性和国内芯片产能供应状况，为规避不确定性风险，目前对AI云需求非常大的企业还是以公有云采购为主。

与计算需求增长相匹配，云厂商开启基础设施建设竞赛。在截至今年第二季度的三个季度里，腾讯资本开支高达831亿元。阿里云此前则宣布了三年3800亿元的AI和云基础设施投入计划。

汤道生告诉记者，相关资本开支投入已不断增加，因为看到需求爆发，包括C端用户对AI的需求非常明确。腾讯云在国内的规模随着业务增长逐步布局，海外也进入大建设阶段，近期沙特数据中心、大阪数据中心将开服，在印尼也有新投入，今明两年腾讯云会在多个国家和区域建设新的可用区。

阿里云则看到AI需要配套的产品和服务。阿里云人工智能平台产品负责人黄博远表示，AI Infra层面目前有三个演进方向：ToB类资源管理和治理需求增长，要求配套的计算、存储、网络产品；通过大规模分布式系统提升性能，回应用户对性价比的诉求；注重定制化模型开发和服务需求。

“要思考可持续的商业模式”

虽然业界认为大模型红利还将继续，但AI要进入一些行业应用场景，仍需攻坚。“幻觉问题没法解决，就只能通过提示词或本地知识库来约束，但能不能将幻觉率降到1%以下，还不能下定论，这就是为什么AI在一些商用场景用得还不是很好。”一家进入B端场景的AI硬件厂商告诉记者。

汤道生也向记者谈到技术的边界。他表示，过去两年，业界对AI有过一些不现实的期望，虽然大模型能力边界在扩展，但某些场景下仍有幻觉，如果将大模型用在不合适的场景，或许达不到期望的效果。

李强解释，AI在一些B2C场景应用较快，是因为容易发挥大语言模型的特性，B2B（企业对企业）类企业应用相对较慢，则是因为对幻觉容忍度低。在Transformer架构彻底解决幻觉前，行业壁垒较高的领域或企业核心关键业务的使用信心还是不足。以生产制造、质量检查、运维环节为例，任何幻觉都可能带来灾难性事故。未来一两年内，AI要真正深入传统行业的核心业务还有挑战。

云厂商针对AI的基础设施投入是否已被相应收入覆盖、未来能否转化为相当的利润，是外界关注的焦点。

刘丽辉告诉记者，单就AI而言，目前肯定是在投入期，还很难做到保利润。汤道生则告诉记者，AI还在投入期，但要服务10多亿用户，需要的算力非常多，这也迫使腾讯思考如何更有效率、有更优的成本和效果。除了针对场景解决用户痛点，腾讯也在思考如何将AI使用规模化，这也是国内很多模型厂商采取的态度。

云厂商自研的应用搭载AI功能后，如何平衡增加的成本和收入的关系，仍需寻找答案。汤道生说，AI对AI Infra基础设施收入的拉动毫无疑问，预期接下来AI带动较明显的收入增长也将与基础设施相关。会议SaaS场景通过AI提供了新能力，也将带动客户需求增长。而腾讯自己的To C AI原生应用元宝、ima还处于投入期，目前尚未深度考虑商业化。

“今天企业打造一个智能体的成本不高，只要在合适的业务流程中找到能优化的环节，利用AI来降本增效就可行。但对模型厂商来说，要投入巨大的硬件、训练成本，而商业模式当前还不明朗，在高度竞争的环境中，很多模型服务提供商还是需要思考，健康可持续的商业模式应该是什么样。”汤道生表示。

“价格战的考虑更复杂”

从市场份额看，据IDC数据，2024年中国公有云服务市场中，百度智能云和阿里云市场份额并列第一，其次是腾讯云和华为云。除了市场份额，AI给云市场加入新变量后，价格竞争也备受关注。去年AI曾燃起价格战，今年的云计算市场中，公开对垒的价格战少了，但价格依然敏感。

刘丽辉告诉记者，当前的云计算市场中，积极扩张以获得收入增速、更倾向于保利润两种发展策略并存。相比通算云快速发展时期，AI领域的价格战考虑因素更复杂，除了投资和财务策略，还涉及芯片供应链等更多因素，当前仅有少数资源储备充足、投入力度大、高速增长优先的云厂商会采取价格战策略。

用户还是能感受到价格竞争。近日一家AI硬件厂商负责人向记者形容：“当你一个月token消耗需要3万元、5万元时，基本上就会有其他云厂商找过来，打半折让你迁过来，所以token价格在不断下降。”

对token需求的争夺只是AI竞争的一部分。AI对云算力的带动包括推理token数增长，也带来训练、数据库等需求。李强告诉记者，token需求增长极快，但市场竞争激烈，与AI相关的云计算市场中，token所占的市场份额还非常小。价格竞争方面，李强表示，市面上的价格战，有时给出的折扣比三五折、两三折更低，其背后，不同公司关注点和选择不同。

李强告诉记者，当资源有限时，腾讯在优先保障内部自研大模型的算力使用，因为大模型竞赛是长跑，希望混元和各应用能跑得更远。很多厂商可能更关注短期收入，但赚短期的钱可能会失去长跑优势，腾讯未将GPU算力过度商业化，没有参与进GPU算力的“卷”，也不会采取亏损的方式换收入。特别是在GPU还是稀缺算力时，亏本卖GPU算力的模式不可持续。

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