AI云市场竞争白热化：统计口径差异下的多重“第一”之争

文｜邓咏仪

编辑｜苏建勋

封面来源｜36氪拍摄

九月底的杭州，阿里巴巴与字节跳动围绕“AI云市场”排名的角逐异常激烈，紧张氛围笼罩了整个城市。

正值阿里云年度盛会“云栖大会”召开之际，许多与会者都能在杭州萧山机场、杭州东站等关键交通枢纽看到火山引擎的大幅广告，其中醒目地展示着市场份额数据：“占据中国公有云大模型市场份额46.4%”。

这一表述颇具深意。火山引擎虽未使用任何“最”、“第一”等极限词汇，但众所周知，国内具备一定规模的云厂商约有十家左右，火山引擎一家便独揽近半份额——这相当于什么都没明说，却又传递了所有信息。

来源：36氪拍摄

有云计算行业人士对此广告数据提出了质疑：火山引擎的这一数字是基于MaaS（模型即服务）形态统计的，主要涵盖闭源模型；如果是客户购买云厂商的IaaS和PaaS服务来部署开源社区下载的模型，则不在其统计范围内。单纯从MaaS形态的模型消耗来判断市场竞争格局，缺乏全面性。

事实上，不仅是火山引擎，当前各家云厂商似乎都能宣称自己是“AI云市场第一”。

在不同的广告宣传和市场研究报告中，阿里巴巴、字节跳动、百度等均曾官方宣布“第一”，只不过各自的表述角度和侧重点有所不同，场面显得剑拔弩张。

制图：智能涌现

谁才是中国AI云市场的真正领头羊？这已成为九月份云计算厂商和人工智能公司之间最热门的话题。

差异化的商业模式：从构建厨房到提供外卖服务

首先需要明确一个事实：这些模型厂商所宣称的AI云市场第一，均非虚言。问题的核心并不在于数据真实性，而在于对“AI云市场”这块蛋糕的划分方式存在差异，即统计口径各不相同。

那么，各家厂商究竟是在哪个维度上取得了“胜利”呢？

我们来具体剖析一下：

• 字节跳动旗下的火山引擎，其所宣称的是大模型公有云市场调用量（MaaS）的第一。这指的是其公有云平台上所有大模型调用的总Token数量。火山引擎上除了字节自家的豆包模型（不包含豆包、抖音等内部业务调用），还接入了大量第三方模型，只要在其云平台上被调用的Token，都会计入其市场份额。

• 阿里云所定义的AI云，是包含了从底层基础设施（如GPU算力）、到PaaS（平台服务），再到上层的MaaS（模型调用服务）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”，这包含了更多涉及产品化、行业定制化解决方案的收入。百度还曾披露过更细分的指标，例如“2025年上半年大模型中标项目数量和金额双双位列第一”。

• 另有大模型厂商如智谱AI，在发布GLM-4.5模型后，宣布以openrouter为统计口径，其模型调用收入超过了其他所有国产模型厂商的收入总和。

选择何种计算口径，本无可厚非。这是因为云计算已是一项成熟的业务，产品模块繁多，采购与服务模式也非常多元化。

举例来说，一个中小企业可能直接按月租用云厂商的虚拟服务器；而个人开发者往往不需要长期租用服务器，他们只需注册一个API密钥，即可按需取用服务。只有当用户开始运行AI应用时，才会触发对云厂商的业务请求。

大模型领域的情况与此类似。从个人、中小企业到大型企业，对大模型的需求也各不相同。

打个比方，火山引擎强调的“大模型调用量”，就好比一家体系化、规模化的连锁餐厅，只提供外卖服务，最终交付的是一道成品菜肴（即模型推理结果）。

直白地说，火山引擎认为客户无需关心后厨如何搭建，例如使用的是否是字节的豆包模型、何种芯片或推理框架，都无关紧要——只要最终上菜速度够快、菜品质量够好即可。

因此，你会看到火山引擎在不少公开场合中，都着重强调其模型服务的“速度”。

例如，今年8月DeepSeek更新V3.1版本后，火山引擎强调的就是20-40毫秒的吐字间隔（TPOT），以及高达500万的初始并发TPM（每分钟处理Token数），后者在当时达到了业界的领先水平。

TPM是衡量模型服务能力的关键指标。在一个中度使用场景（如文档总结、代码生成）中，假设每个用户每分钟消耗500个Token，500万的TPM就意味着能够同时服务1万名用户。

这是一种更偏向流量逻辑的打法，易于快速起量。换言之，它更适合拥有弹性业务需求的互联网AI应用、中小型开发者等群体。

而阿里巴巴和百度所强调的AI云市场，更多核算的是整体营收规模。

例如，阿里云定义的AI云，统计范围涵盖了从底层IaaS（基础设施即服务，如GPU算力）、PaaS（平台即服务），再到上层MaaS（模型即服务）的完整体系所产生的营收。

这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），可做的事情更为丰富多样。

为何要选择全栈自研的路线？

单纯出售模型服务，很难构建长期的竞争壁垒。一位从事大模型推理服务的工程师向《智能涌现》比喻道：“这就好比一个人每周都去超市（全栈云服务）购物。当他需要购买一个杯子（API）时，除非别处的杯子有特别出众之处，否则，如果超市里有，他大概率会顺手在这家超市购买。”

无论是云计算还是大模型，真正的用户粘性往往来自于整体解决方案和数据绑定。大多数客户最终使用的服务绝不会仅仅是纯模型推理（如API），因为API很容易迁移。

“客户大多是需要API，再加上数据库、虚拟机等完整的产品组合。”上述人士补充道。

差异化竞争时代已然来临

需要承认的另一个事实是，当前大模型领域看似热闹非凡、增长迅速，但本质上整体市场规模仍然较小。

2024年5月，火山引擎通过大幅降价彻底打开了MaaS服务市场。当时，火山将豆包旗舰模型Pro-32k的价格降至每千Token 0.0008元，降幅高达99.3%。

这直接引爆了行业价格战，阿里巴巴、腾讯、百度等厂商纷纷跟进降价。结果是，火山引擎的模型调用量从降价前的1200亿Token，猛增至超过5000亿Token。

根据IDC统计，2025年上半年，全国大模型调用量达到536.7万亿Token。如果粗略按照豆包Pro 128k模型去年降价后的定价（每千Token 0.0005元）计算，2025年全年MaaS市场的总规模大约在5至6亿元人民币。

相比之下，仅阿里云2024年全年营收就已超过800亿元。与传统云计算市场相比，当前的MaaS市场规模尚不可同日而语。

关键在于，各家厂商在现阶段更相信什么，更愿意优先投入哪些资源，这导致了不同的市场策略。

云计算是一个规模效应显著的生意，马太效应明显。阿里云依托其在传统云服务领域的优势，自然倾向于提供全栈解决方案，并通过增加模型服务来吸引和留住客户。

而火山引擎作为市场的新进入者，抢夺固有的云计算市场（如CPU服务）更为困难，因此才将精力聚焦于未来增长潜力巨大的GPU和MaaS（模型推理服务）领域。

在今年5月的公开报道中，火山引擎CEO谭待曾表示“马拉松才刚跑了500米”，未来市场空间至少会扩大100倍——例如，根据火山引擎近期公布的数据，豆包大模型日均Token使用量已超过16.4万亿，较去年5月首次发布时增长了137倍。

究竟谁才是AI云市场的第一名？目前业内尚未形成统一的标准。

在云栖大会上，阿里云就直接回应了关于统计口径的看法：如果只关注大模型在公有云上的调用量，就如同只看到了冰山一角。

之所以这么说，是因为大量客户并没有直接在公有云上调用模型。阿里云的通义大模型家族走的是开源路线，许多企业会选择直接将模型下载下来，部署在自家的私有云或本地服务器上运行。

这部分客户自行部署和使用所产生的调用量非常庞大，但外部的数据报告根本无法统计到。

阿里云衡量的是整个“AI云”业务的总收入。这个范畴非常广泛，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，阿里云自认为是第一。

为了证明自家大模型的影响力更强，实际上还有许多细分维度可以挖掘。

在云栖大会的会后采访中，阿里云方面还提出，应当区分厂商销售的是自家研发的模型，还是转售的其他厂商模型；同时，所提供的模型服务，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数据标注工作？

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。按照各厂商“自研模型”的日均调用Token份额统计，数据显示，2025年上半年，阿里通义占据17.7%，字节跳动豆包占据14.1%，DeepSeek则占10.3%。

价格战难以长期持续。大模型竞争正在从比拼基础设施规模、Token调用量等单一指标，过渡到比拼综合效能与服务深度。

一个典型的迹象是，2024年，单纯降价还能带动Token市场的爆发性增长；但到了2025年，这已不再是灵丹妙药。因为Token价格已经足够低廉，企业客户开始更多地关注模型的实际效果和运行效率。

对于规模相对较小的AI模型厂商而言，他们没有资源像大厂那样走全栈式路线。因此，打造差异化优势变得前所未有的重要。

近期的例子是，2025年，月之暗面推出的新模型K2针对代码任务进行了深度优化，性价比突出，调用量随即大幅攀升；上周，智谱AI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处理能力。

商业竞争的本质是朴实无华的。一个不变的真理是：当在对手擅长的指标上处于落后时，不如在自己的优势领域重新定义竞争规则。而究竟有多少客户愿意为此买单，才是当前大模型领域最核心的问题。

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