北京首都机场的广告屏上，阿里云、火山引擎、百度云的三家广告牌并肩而立，形成一场无声的较量。广告语中频繁出现的“第一”“领先”等词汇，折射出中国AI云市场的激烈竞争。这场广告战背后，是云厂商在GPU算力、市场策略和客户结构上的全面博弈。
在杭州萧山机场，火山引擎的蓝色广告几乎覆盖了所有航站楼通道。作为字节跳动旗下的云服务品牌，火山引擎通过大规模广告投放，试图在阿里云深耕多年的杭州市场撕开一道缺口。这种“门口挑战”的态势，让中国AI云市场的竞争从技术层面延伸至品牌影响力领域。
机场广告的喧嚣背后，真正的战场在数据中心机房和财务报表中展开。2025年上半年，中国云市场呈现冰火两重天的景象：GPU订单量同比激增320%，大模型调用量突破536.7万亿Tokens，但行业平均折扣率已跌至38%。这种“量增价跌”的现象，暴露出云厂商在规模扩张与盈利压力间的艰难平衡。
IDC数据显示，火山引擎以49.2%的市场份额占据大模型调用量榜首，阿里云以27%紧随其后。这种差距源于火山引擎的低价策略——其Token单价较行业平均水平低42%，配合早期储备的推理卡资源，迅速构建起流量优势。但调用量指标的局限性在于，它无法覆盖私有化部署和一体机解决方案，这部分市场被阿里云通过通义千问等模型的本地化部署悄然占据。
在营收维度，Omdia的报告呈现出另一番图景：阿里云以35.8%的市场份额领跑企业级AI云市场，其未来三年3800亿元的基建投入，更凸显出全栈能力的战略价值。这种差异源于评估口径的不同——调用量反映的是模型使用频次，而营收则涵盖IaaS、PaaS、MaaS的整体收入，以及长期合约带来的稳定现金流。
产品结构差异导致厂商战略分化。火山引擎采用MaaS推理+轻交付模式，通过低门槛、高性价比策略快速获取开发者市场。这种模式虽能快速提升调用量，但客单价较低，营收结构偏薄。阿里云则构建全栈解决方案，通过“算力+数据+平台+服务”的组合绑定大客户，虽然调用量增速较缓，但客单价和续费率保持高位。
客户结构进一步强化这种分化。火山引擎的主要客户群体是开发者、中小企业和互联网应用方，这类客户具有“高频低价、流失快”的特点，导致调用量波动较大。阿里云则聚焦大型企业和跨行业集团，通过多年期合同构建稳定营收，其客户平均合作周期达3.2年，远高于行业平均的1.8年。
百度云选择差异化路径，将文心大模型深度嵌入政务、金融、交通等垂直领域。这种工程化、场景化的打法，虽然短期内难以在公有云调用量上显现优势，但单个项目金额可达数千万元级别。在某省级政务云项目中，百度云通过定制化解决方案，成功击败多家竞争对手，展现出深度行业整合的能力。
资本投入成为决定未来格局的关键变量。阿里云3800亿元的基建计划，不仅涉及数据中心建设，更涵盖专用电力、定制化加速器等重资产领域。这种投入将资产负债表“重化”，短期利润承压，但能构建长期壁垒。评估资本效率需要关注四个指标：CAPEX到上架算力的转化率、单位算力全生命周期成本、高毛利产品占比和合同期负载率。
推理入口的争夺进入新阶段。单纯Token调用量的竞争已现疲态，厂商开始转向工作流升级、私有化部署和新交互形态。某云厂商通过将API调用升级为包含检索、工具调用和长时记忆的工作流，使客户留存率提升27%。同时，支持私有化部署的解决方案，让企业数据无需出域，这类项目的毛利率较公有云高15个百分点。
技术路线选择呈现分化趋势。平台聚合模式通过接入多模型实现快速扩展，但依赖上游供应；全栈自研模式通过软硬协同优化性能，但面临高研发门槛。折中方案逐渐浮现：在推理调度、隐私计算等核心环节坚持自研，同时在通用模型供给上保持开放。某厂商通过这种策略，将单位推理成本降低34%，同时模型路由成功率提升至92%。
