划重点： 1、云计算的战火已经烧到了机场。在北京首都机场、上海虹桥机场等枢纽，阿里云、百度智能云等AI云厂商，几乎包下了所有核心广告位：阿里云希望抢AI云心智，百度智能云强调AI落地行业。 2、在云厂商里，谁在AI上押注更坚决，谁的增长就更快。这个规律也在企业端不断被验证。谁越早拥抱AI，越快完成能力迁移，谁就越可能在新一轮技术周期中实现结构性增长。 3、面对复杂的AI云市场，企业在选择AI云合作伙伴时，需要关注，其是否具备大规模、多行业、多场景落地经验，是否能在复杂业务系统中交付稳定可靠的AI能力。 4、AI真正落地，关键在于构建起全栈AI云基础设施。而全栈AI云基础设施，正在成为企业迈向智能化最重要的基建底座。 5、作为国内AI云的两大头部玩家，百度智能云和阿⾥云都敏锐地捕捉到了这个趋势。其中，百度智能云的机场⼴告展示出其⼼⽬中最佳基础设施打造者的标准：⻓期深耕技术，有丰富的⼯程落地能⼒，有全栈AI云基础设施，是更多企业智能化转型的⾸选。 最近出差途中，重点君注意到，AI云的战火已经烧到了机场。 作为To B厂商重要的线下触达场景，AI云领域在机场的广告投放明显升温。在北京首都机场、上海虹桥机场等枢纽，阿里云、百度智能云、华为云、京东云、中国移动云等厂商，几乎包下了所有核心广告位。有的主打大模型，有的推广智能体，还有的展示产业落地合作案例。 AI和大模型的兴起，正让各行各业重新燃起增长预期，云厂商也顺势加码投放，争夺用户、抢占心智。机场广告最大价值在于高频触达商旅人群，尤其是具备采购权的政企客户。这段时间，机场几乎成了AI云的展览馆。 不同厂商的广告牌文案，也透露出各自的战略倾向： 阿里云：“AI就用阿里云；通义大模型｜开源开放 全球领先”； 百度智能云：“AI落地就用百度智能云；连续6年中国AI公有云服务市场份额领先； 不难看出，阿里云希望抢AI云心智，百度智能云希望守住AI云心智，并强调AI落地深。不同路径，不同打法，AI云的战争日趋白热化。 企业越早拥抱AI，业绩增速越快 过去十年，中国人工智能经历了两个阶段的演进：从以识别、分类为核心的“判别式AI”，迈入以生成、交互为特征的“生成式AI”。早期的“AI四小龙”，靠语音识别、图像处理等技术起家，代表了一代AI技术公司。但那个阶段的AI，更像一套工具箱，功能彼此割裂，难以系统性地服务企业需求。 转折点出现在ChatGPT发布之后。大语言模型第一次具备了理解人类意图的能力，并在语义理解、推理、逻辑、记忆等维度展现出跨越式进展。AI开始从能处理规则问题，走向能参与对话、甚至执行任务。 随着国产大模型的发展提速，DeepSeek等具备强推理能力、低使用成本的模型快速崛起，不断拉高用户体验上限。到了2025年，AI已经从早期的“能用”阶段，进入到“好用”阶段：从写文案、生成图片，到做视频、生成PPT，再到自动编程、智能客服……越来越多的企业将AI融入业务流程，推动组织重构和效率跃升。 一个容易被忽视的关键点是：AI落地，需要建立在云基础设施之上。云之于AI，就像身体之于大脑——AI的能力边界，受限于其背后所依托的算力、存储、网络等资源配置。换句话说，AI跑在云上，云决定了它能跑多快、多稳、多远。 也因此，ChatGPT发布后，国内各⼤云⼚商相继推出⼤模型，云计算⾏业进⼊⼤模型时代。百度智能云和阿里云是最早全力押注AI的两家玩家。百度率先推出了文心系列大模型，以及对标ChatGPT的大模型产品文心一言；阿里紧随其后发布了通义千问，并选择开源开放作为差异化战略。 我们观察到：在云计算行业里，谁在AI上押注更坚决，谁的增长就更快。IDC数据显示，2024年下半年，中国公有云市场同比增长17.7%，创下两年来新高。今年一季度，阿里云营收同比增长17.7%；百度智能云更是以42%的同比增速领先同行，成为国内少数实现正向飞轮的云厂商之一。 这个规律也在企业端不断被验证。谁越早拥抱AI，越快完成能力迁移，谁就越可能在新一轮技术周期中实现结构性增长。比如，银行通过大模型重构客服和风控流程，制造企业引入智能质检和Agent辅助研发，零售、电商用AI优化供应链与营销节奏……AI已经成为一项决定企业效率、营收和利润增速等核心经营结果的底层变量。 如果说过去十年的问题是“要不要转型”，那么今天的问题是“如何更快转型”。 这是一道必答题。但是到了具体执行层面，大部分企业仍处于早期探索阶段。企业主首先需要想清楚：面对复杂的AI云市场，到底该选择什么样的AI云伙伴，来实现智能化转型？ 落地才是检验AI云的唯一标准 大模型浪潮已经持续近两年，爆款C端应用仍未出现，移动互联网时代APP热潮也未复现。原因并不难理解：大模型真正的价值，不在C端消费级场景，而在于千行百业的一个个具体业务场景里。 AI正在重构企业的底层能力，而在智能化转型过程中，企业选择AI云合作伙伴时，通常需要考虑有三个核心标准： 其一，绝对稳定可靠。对企业来说，业务连续性是底线要求。核心系统哪怕宕机半小时，可能意味着生产线停摆、交易中断甚至数据丢失，后果不堪设想。 其二，深度理解业务。AI不能“通用落地”，需要嵌入到金融、制造、医疗、政务等垂直场景中。每个行业都有独特的know-how，AI云厂商必须深度理解企业业务，像顾问一样顾问，提供贴合业务流程的深度解决方案。 其三，交付解决方案。本质上，企业购买的不是技术本身，而是用AI解决实际问题的能力。比如在电力行业，企业真正需要的是电网安全、负荷调度、供电配置等问题解决方案，而不是简单的模型调用。 什么样的云厂商能满足以上标准呢？技术和价格固然重要，但更关键的是工程化能力。企业需要关注所选择的AI云厂商，是否具备大规模、多行业、多场景落地的经验，是否能在复杂业务系统中交付稳定可靠的AI能力。 以百度智能云为例，最新上刊的品牌广告中写道：“专注AI云十年；昆仑芯+百舸GPU云+文心家族＋干帆大模型平台=面向智能时代的全栈AI云基础设施；中国市场大模型中标数量＆金额双领先”。 从过去披露的信息来看： 第一，百度是国内最早提出AI云概念的云厂商之一，具备从芯片到模型的完备AI技术能力； 第二，百度智能云也是最早喊出“云智一体”的，强调AI能力要与行业深度融合，推动落地。从过去几年数据来看，还是牢牢守住了中国AI公有云市场份额第一的身位; 第三，百度智能云最早推出了国内大模型平台千帆，并在此之前，也一直在强调AI全栈基础设施。公开数据显示，其在中国大模型中标数量与中标金额双双领先。 百度智能云的工程落地能力是毋庸置疑的，已在多个行业大规模验证。从高频的公开资料来看，百度智能云已服务65%的央企客户，TOP15的新能源车企、半数以上游戏厂商都跑在百度智能云上，并广泛支持政务、制造、能源等多个行业企业开展AI创新。 ⽽阿⾥云的⼴告，则更加聚焦其AI云的定位和领先的开源模型。开源策略为阿⾥云构建了庞⼤的开发者⽣态，阿⾥云正以算⼒⽹络为基座、开源模型为引擎、场景创新为突破⼝，构建“基础设施-AI平台-商业落地”的协同体系。 落地关键在于建构全栈AI云基础设施 AI落地背后，关键在于构建起完善的全栈AI云基础设施。 “全栈”是一个源自计算机领域的专业术语。在AI时代，计算架构从传统的“芯片—操作系统—应用”，演进为“芯片—框架—模型—应用”四层架构。 以百度为例，其是国内极少数具备全链条自研能力的科技公司，覆盖从底层芯片、深度学习框架，到大语言模型，再到行业和C端应用。 全栈自研带来的最大优势是能够进行端到端优化，使AI系统更加高效、稳定、安全，也降低了企业使用门槛和成本。 具体到云计算层面，AI云厂商需要构建起从算力平台、数据服务平台、模型开发平台，到部署平台的完整AI云基础设施。 全栈架构可以支撑企业从模型训练到业务接入的全流程需求。同时，拥有全栈能力，也意味着能服务多样需求、适配复杂场景。 比如，在传统制造、金融、政务等数据质量不高、预算有限的行业，全栈 AI云 厂商 能以更低的成本完成模型微调和部署。在安全性和自主可控性要求极高的国央企场景，全栈 AI云 厂商 也是完成从硬件到交付闭环 的 唯一选项。 AI落地关键在全栈基础设施，AI云的另⼀个重磅玩家阿⾥云也所⻅略同。AI时代对基础设施的性能、效率要求更⾼，CPU主导的计算体系已快速向GPU主导的AI计算体系转移。阿⾥云从CPU云时代打造“CIPU+⻜天“的基础设施，到GPU时代以AI为中⼼，全⾯重构底层硬件、计算、存储、⽹络、数据库、⼤数据，加速模型的开发和应⽤，阿⾥云也正积极打造⼀个AI时代的最强AI基建。 写在最后 AI正从“技术突破”进入“工程交付”的关键阶段，中国AI云的竞争格局也在加速收敛。未来，这场比赛的核心将回到一个最本质的问题谁能真正把AI落到实处、交付到客户手中。在中国，最终能站在赛道最前沿的，目前看核心的player只剩阿里云和百度智能云等玩家。这是一个持续性竞争，最终花落谁家，要看哪家战略定力更强。