字节阿里争抢AI云市场，"AI云第一"花落谁家

文｜邓咏仪

编辑｜苏建勋

封面来源｜拍摄

9月末，杭州，阿里与字节在“AI云市场”排位的激烈竞争，让火药味蔓延在整个城市。

正值阿里云年度活动“云栖大会”举行，不少来参与的观众都能看到，在杭州萧山机场、杭州东站等重要交通枢纽，火山引擎打出大幅广告，当中强调市占率数字：“占中国公有云大模型市场份额46.4%”。

这一表述很值得玩味。火山引擎虽未使用任何“最”、“第一”的极端形容，但众所周知，国内排得上号的云厂商有10家左右，火山引擎一人独占近半份额——相当于什么没说，又什么都说了。

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有云行业人士对该广告表示了疑问：火山这个数字是按照MaaS形态统计的，主要是闭源形态，如果是购买了云厂商IaaS和PaaS部署开源社区下载的模型，就不在这个统计范围内，单纯从MaaS形态模型消耗判断竞争格局，不够有全局性。

其实，不止火山引擎，如今各家都能成为“AI云市场第一”。

在不同的广告、市场机构报告中，阿里、字节、百度都在官宣“第一”，只不过表述方式各有侧重，场面甚为剑拔弩张。

制图：智能涌现

谁才是中国AI云第一？这成为9月云厂商、AI公司们的最火话题。

有人建厨房，有人送外卖

首先，要明确的一个事实是：模型厂商的这些AI云第一，都没错。问题核心不在于数据真假，而在于对“AI云市场”这块蛋糕的切分方式不一，即统计口径不同。

那么，各家都是在哪个维度上“赢了”？

我们来具体进行拆解：

字节火山引擎是大模型公有云市场调用量（MaaS）的第一，是指其公有云平台上所有大模型的调用总量。火山上除了字节的豆包模型（不含豆包、抖音等内部业务调用），还有大量的第三方模型，只要在它的云上被调用的Token，都算作它的市场份额。

阿里云的AI云，是包含基础设施（如GPU）、到PaaS（平台），再到上层的MaaS（模型调用）的全链路服务，所产生的总营收规模；

百度所呈现的是“AI公有云服务市场第一”，这会包含更多做产品、行业定制服务的收入。百度还曾经披露过更细分的指标，比如“2025上半年大模型中标项目数量和金额双第一”。

还有大模型厂商智谱，在GLM-4.5发布之后，宣布以openrouter为统计口径，其模型调用收入是其他所有国产模型之和。

选择哪个计算口径，无可厚非。这是因为云计算已经是个成熟的生意，产品模块众多，采购和服务方式也非常多元。

举个例子，一个中小企业，可能直接在云厂商按月租用一个虚拟服务器；而个人开发者，很多时候不需要长期租用服务器，直接注册一个api，按需取用。当有用户开始使用AI应用时，才会请求云厂帮忙处理业务需求。

到了大模型，道理也是同样。从个人、中小企业到大企业，对大模型的需求也不尽相同。

打个比方，火山强调的“大模型调用量”，就像是一家体系化、规模化的连锁店，只提供外卖服务，交付的是一道菜（模型推理结果）。

直白点说，火山认为客户不需要关心后厨如何搭建，比如买的是不是字节的豆包模型、芯片、推理框架，都无所谓——只要最终上菜够快、质量够好就行了。

所以你会看到，火山引擎在不少公开表达中，都在强调自家模型的“快”。

8月，DeepSeek更新V3.1版本后，火山强调的就是20-40ms的吐字间隔（TPOT），以及500万的初始并发TPM（Tokens per Minute），后者当时拉到了业界的最高水平。

TPM，指每分钟可以处理的token数量，是衡量模型服务能力的重要指标。放在一个中度使用场景（如文档总结、代码生成），假设每个用户每分钟消耗500token，500万的TPM，就意味着可以服务1万用户。

这是一种更偏流量逻辑的打法，起量快。换句话说，也更适合拥有弹性业务需求的互联网AI应用，中小开发者等等的业务需求。

阿里和百度所强调的AI云市场，更多核算的是营收。

比如，阿里云所定义的AI云，统计范围涵盖了从底层的IaaS（基础设施，如GPU算力）、PaaS（平台），再到上层的MaaS（模型即服务）完整体系，所产生的营收数字。

这就好比一个功能齐全的厨房。客户不仅可以拥有厨房里的高级厨具（底层算力），也能直接点菜（模型服务），能做的事情更多了。

为什么要选择全栈自研路线？

单纯卖模型服务，很难形成长期壁垒。一位从事大模型推理服务的工程师对《智能涌现》打了个比方：“比如一个人每周都要去超市（全栈云服务）购物，当他要买一个杯子（API）的时候，除非其他地方的杯子有出众之处，否则，如果在超市有，他大概率会在这个超市顺手买了。”

无论是云还是大模型，真正的粘性来自于整体解决方案和数据绑定，大部分客户最后用的，肯定不会只有纯模型推理服务，比如API，很容易就迁走。

“大多是要用API，再加数据库、虚拟机等完整的产品组合。”上述人士称。

差异化时代来临

需要承认的另一个事实是，如今大模型领域看着热闹，增长迅速，但本质上整体盘子还很小。

2024年5月，火山用降价彻底打开了MaaS服务市场。当时，火山将豆包旗舰模型Pro-32k降至0.0008元/千Tokens，降幅达99.3%。

这直接引爆了行业价格战，阿里、腾讯、百度等厂商纷纷跟进降价。结果是，火山引擎的调用量，从降价前的1200亿Tokens，暴涨到超过5000亿Tokens。

2025年上半年，IDC统计称，全国大模型调用量的在536.7万亿Tokens。如果按豆包Pro 128k去年刚降价定价（0.0005元/千Tokens）粗略计算，2025年全年的MaaS市场总盘子，约为5-6亿元。

相较之下，单是阿里云2024年全年营收，就已经超过800多亿元，和传统意义上的云计算市场相比，如今的MaaS市场不可同日而语。

问题在于，各家厂商现阶段更信什么，更愿意优先投入什么，这导致了不同的市场策略。

云计算是个规模化生意，马太效应显著。阿里云依托传统云服务的优势，天然倾向于提供全栈解决方案，增加模型服务吸引客户。

而火山引擎作为新进入者，抢固有的云计算市场（如CPU）是更困难的，才会专注于在未来的GPU和MaaS（模型推理服务）增长。

5月的公开报道中，火山引擎CEO谭待，就表示“马拉松刚跑了500米”，未来市场空间最少会扩大100倍——比如，根据火山引擎最近公布的数据，豆包大模型日均tokens使用量超过16.4万亿，较去年5月首次发布时，已经增长137倍。

到底谁才是AI市场的第一名？现在并没有统一的标准。

在云栖大会上，阿里云就直接回应了对统计口径的看法：如果只看大模型在公有云上的调用量，就像只看到了冰山一角。

之所以这么说，是因为大量客户并没有在公有云上直接调用模型。阿里云的通义大模型家族走的是开源路线，很多企业会直接把模型下载下来，部署在自己公司的私有云或本地服务器上运行。

这部分客户自己部署使用的调用量非常大，但外部的数据报告根本统计不到。

阿里云衡量的，是整个“AI云”业务的总收入。这个范围很广，包括了出租GPU算力（基础设施）、提供平台服务（PaaS）以及模型调用服务（MaaS）等所有相关收入。按照这个“营收总额”的维度，阿里云是第一。

为了证明自家的大模型影响力更强，其实还有很多细分维度可挖。

在云栖大会会后采访中，阿里云还提出，应该区分厂商卖的是自己研发的模型，还是转售的别家模型；而提供的模型服务，处理的是复杂任务（需要高质量旗舰模型才能完成），还是一些简单的离线打标工作？

9月份的一份沙利文报告，就体现了这种更看重自研能力的思路。按各厂商“自研模型”的日均调用Token份额，数据显示，2025年上半年，阿里通义占17.7%，字节跳动豆包占14.1%，DeepSeek则占10.3%。

价格战难以长期持续。大模型正在从比拼基础设施规模，Token调用量等单一指标，过渡到比拼效能、服务深度。

典型迹象是，2024年，单纯降价格，还能让Token市场有所爆发；但到了2025年，这已经不是灵丹妙药。因为Token已经足够便宜，企业更多关注模型效果和效率。

对规模更小的AI模型厂商而言，他们没有资源做大厂的全栈式路线。那么，差异化会变得前所未有地重要。

最近的例子是，2025年，月之暗面推出的新模型K2，对代码任务做了深度优化，性价比足够高，调用量瞬间起飞；上周，智谱也针对编程场景推出了GLM Coding套餐，并提升了编程服务的并发数。

商业竞争是相当朴实无华的。一个不破的道理是：当在对手擅长的指标上落后时，不如在自己的长板上，重新定义一个指标。而究竟有多少客户买单，才是当下大模型领域最重要的问题。

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