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AI戰略兩年后,云計算廠商走到哪了?

來源:騰訊新聞

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:云計算 智能密度

     

    如果說此前AI是實驗室中的“技術盆景”,2024年則標志著AI進入規模化落地階段——技術投入與商業回報形成正向循環。


    在大廠最新發布的財報中,AI含量再次被拉到了一個新高度。


    同比增長13%、同比增長21%、同比增長24.4%、占總營收比重提升至33%……這是大廠云廠商們在新賽季交出的答卷,而這種雙位數的增長與變化,離不開AI的加持。


    更加具體的信號是,在過去一年里,"智能密度"似乎開始取代服務器數量成為核心指標,"行業滲透率"似乎開始替代算力規模成為競爭標尺。


    一些看得見的變化是:

    AI拉動云實現兩位數增長,云計算行業增長邏輯從“資源規模”轉向“智能密度”;

    大模型技術從“試驗田”升級為“核心收入引擎”,技術投入與商業回報形成閉環;

    云競爭主戰場轉向行業智能云,行業滲透能力(而非算力規模)成為新護城河,垂直解決方案毛利率高達45%;

    大模型技術倒逼全棧能力建設,競爭焦點從單點技術轉向“算力-算法-數據”融合效能;

    開放API、開發者社區與伙伴網絡構建“共生型”生態,技術領先性需通過生態杠桿放大才能兌現商業價值。


    在各大云廠商的財報數據下,視角被拉向另一個方向,即云廠商正以AI原生創新和垂直場景滲透撕開新增長曲線,這場智能化浪潮正從技術試驗田演變為商業主戰場。


    雙位數增長,指向AI

    2024年全球云計算市場迎來結構性復蘇,國內諸多頭部云服務商實現了雙位數增長。


    首先是阿里云,根據最新發布的財報顯示,其在2024年第四季度實現317.42億元營收,同比增長13%,季度環比增速從7%躍升至13%,創近18個月新高。


    阿里云在財報中提到,這一增長主要源于AI驅動的公共云業務爆發,其通義千問系列模型帶動AI相關收入連續六個季度保持三位數增長。



    阿里云,AI商業化已然進入收獲期。


    再看百度智能云,其延續強勁增長態勢,根據最新發布的財報數據,其2024全年營收1331億元,同比增長21%,第四季度增速達26%。


    值得注意的是,百度智能云AI相關收入同比增長近3倍。


    還有華為云,其2024年實現688億元銷售收入,同比增長24.4%,海外公有云收入增幅達52%,成功進入全球15個國家的TOP5云服務商行列。



    搶眼的是,其昇騰AI云服務算力使用量同比增長6倍,支撐了超過2000個行業AI項目。


    總體來看,華為在云業務上的增長背后,除了AI的加持,還有全球化帶來的加持。


    比起阿里云、百度智能云還有華為云,騰訊則未單獨披露云業務數據,但其金融科技及企業服務板塊全年營收2120億元,占總營收比重提升至33%,印證了云業務的強勁增長。



    值得注意的是其AI原生應用騰訊元寶自2025年2月至3月的DAU(日活)激增超20倍。而這必將大大拉動騰訊云的用量,帶來云業務上的增長。


    京東云也未在財報中單獨披露云業務收入,但結合集團整體數據及技術布局,其云業務在2024年呈現結構性增長特征。


    這一點從其在AI落地布局上,便可見一斑。例如依托言犀大模型,推出行業首個多模態數字人解決方案服務超9,000家企業。


    總體而言,2024年云市場的結構性復蘇呈現出一個明顯趨勢,這種趨勢背后,離不開AI的作用力。


    如果說2023年AI是云廠商播下的種子,那么2024年,這個種子已經發芽,且在2025年技術平權的加持下,這顆幼苗加速成長,似乎逐漸成為大廠云業務增長的核心。


    AI驅動增長,奔向“核心收入引擎”

    透過財報,另一個信號是:AI在2024年完成了從技術探索到商業閉環的跨越。


    過去,AI多被視為優化現有業務的工具(如推薦算法、廣告投放),但如今已成為重構商業模式的核心要素。這一轉變的本質,在于企業開始為AI重寫業務代碼,甚至重塑組織架構。


    阿里的加碼投入是這一轉型的縮影。


    財報數據顯示,其單季度資本開支激增259%至317.75億元,并計劃未來三年投入超3800億元用于AI基建


    這種“賭注式”投入帶來了顯著回報,即AI產品收入占比持續擴大,例如推薦算法驅動淘寶天貓GMV增長,而大模型驅動的智能客服系統將客戶留存率提升30%



    更值得關注的是,阿里將AI能力封裝為標準化產品,如通義千問API,吸引超10萬家企業開發行業應用,形成“技術輸出-場景反饋-模型迭代”的正向循環。


    華為的路徑則更具生態協同色彩。


    昇騰AI芯片與鴻蒙系統的結合,使其在智能汽車領域實現突破——車機系統與自動駕駛技術帶動該業務營收同比暴增。


    這種“端-邊-云”協同的商業模式,不僅降低了車企的AI部署門檻,還通過硬件銷售與軟件服務的分成模式創造持續收入。例如,與賽力斯合作的問界車型中,AI座艙功能成為核心賣點,單車軟件收入貢獻超萬元。



    字節跳動雖也未公布具體財務數據,但其AI資本開支達800億元,抖音電商GMV突破3.5萬億元,AI技術優化了內容推薦與流量分配規則。中小商家通過AI生成的直播腳本,銷售額平均提升200%,這種“技術賦能-生態繁榮-數據反哺”的閉環,使其在內容電商領域構建了難以復制的壁壘。


    百度的案例則揭示了AI對傳統業務的顛覆性改造。


    百度發布2024年財報顯示,文心大模型日均調用量達16.5億次,相比2023年末5000萬次增長33倍。


    具體來看,其智能云在能源領域與國家電網合作,通過AI預測電網負荷,提升電力調度效率;在醫療領域,輕量級大模型提升CT影像診斷準確率,助力三甲醫院實現AI輔助診斷的規模化落地。


    這些成果印證了李彥宏的判斷:“AI正在從‘錦上添花’變為‘雪中送炭’。”


    誠然如此,AI不再是“錦上添花”,而是徹底重構產品邏輯與商業模式。企業開始為AI重寫業務代碼,甚至重塑組織架構。

     

    從“通用云”到“行業智能云”,垂直場景成為主戰場

    2024年財報揭示,通用云服務的價格戰已落幕,行業智能云成為新戰場。


    當通用云服務的價格戰走向終結,垂直場景的深耕成為新戰場。云廠商的核心競爭力從“算力規模”轉向“行業滲透能力”,誰能將AI技術與垂直痛點結合,誰就能在存量市場中開辟增量。


    華為在制造、交通、能源領域打造的118個數智化樣板,展現了“云+AI+行業Know-How”的威力。例如,在礦山場景中,其解決方案通過AI優化開采路徑,使能耗降低15%;在港口場景,智能調度系統將集裝箱周轉效率提升30%。


    這些解決方案的毛利率高達45%,遠超行業平均水平。


    其背后的邏輯是:通過深度綁定三一重工、國家能源集團等行業頭部客戶,形成技術標準與數據壁壘,進而向中小客戶輸出標準化產品。


    京東云的差異化策略則聚焦供應鏈優化。其智能倉儲系統結合AI算法,將庫存周轉率提升25%,并推出醫藥行業專屬SaaS工具,實現從藥品溯源到智能補貨的全鏈路覆蓋。


    這種“供應鏈+AI”的組合,使其在物流與新消費領域建立了獨特優勢。例如,為某跨國藥企定制的冷鏈監控系統,將疫苗損耗率從1.2%降至0.3%。


    百度飛槳平臺的開發者生態則降低了垂直場景的進入門檻。其輕量級大模型支持醫療、教育等行業快速部署。


    一個數據是百度飛槳的開發者數量已經突破1300萬,這意味著AI能力的“民主化”正在加速——中小企業無需自建團隊,即可通過低代碼平臺調用大模型能力。


    這種生態化策略,使百度智能云在垂直市場的滲透率快速提升。


    總體而言,云廠商的核心競爭力從“算力規模”轉向“行業滲透能力”。誰能將AI技術與垂直場景的痛點結合(如工廠能耗優化、醫療影像診斷),誰就能在存量市場中開辟增量。


    “云智一體”成為標配,大模型技術重構競爭規則

    大模型技術的成熟,也在改變云服務的競爭規則。


    “云+AI”的深度融合不再是口號,而是成為衡量企業競爭力的核心指標。


    百度的“云智一體”戰略以飛槳框架與昆侖芯芯片為底座,構建了從算力到應用的全棧能力。


    其自研的萬卡集群支持10萬卡級混合訓練,效率折損控制在5%以內,使模型訓練成本降低60%。


    這種技術優勢正轉化為商業競爭力:文心大模型通過開源策略吸引超5萬開發者,而企業級客戶只需調用API即可獲得頂尖AI能力,無需承擔自研成本。


    華為的端邊云協同則展現了另一種技術路徑。


    昇騰AI集群與鴻蒙系統的結合,使智能汽車解決方案首次實現盈利。在問界M9車型中,AI語音助手的響應速度達到毫秒級,且支持多模態交互(語音+手勢+視覺),用戶滿意度達98%。


    這種“軟硬一體”的模式,不僅提升了產品溢價,還通過數據閉環持續優化模型——每輛車的行駛數據都會反饋至云端,用于迭代自動駕駛算法。


    騰訊的混元大模型則驗證了AI對傳統業務的改造潛力。


    其小游戲平臺通過AI生成動態劇情,使用戶停留時長提升50%,流水增長30%。在游戲開發端,AI自動化的關卡設計工具將開發周期從3個月縮短至2周。


    這種“技術賦能創作”的模式,正在重塑內容產業的成本結構。


    而這,也將成為2025年云廠商發展的重要標地。


    生態競爭取代單點技術競爭,開放協同成生存法則

    透過財報數據,也看到了一個關鍵轉折:企業間的競爭已從技術單點突破轉向生態協同能力,開放、共享、共生,成為新時代的生存法則。


    華為的鴻蒙生態擴至720萬開發者,昇騰AI集群聯合1200家企業,構建了從芯片到應用的完整產業鏈。


    其“硬件+軟件+伙伴”模式,使智能汽車解決方案的成本顯著降低,合作伙伴的利潤率得到提升。


    這種生態協同的威力,在問界車型的熱銷中得到驗證——超過70%的零部件來自生態伙伴,而華為僅專注于高附加值的AI與系統集成。


    阿里云的合作伙伴收入增長30%,也印證了開放戰略的價值。


    其通義大模型API日均調用量超10億次,覆蓋金融、制造等20余個行業。


    例如,某零售企業通過調用API,僅用兩周便搭建出智能選品系統,將庫存周轉率大幅提升。這種“模型即服務”的模式,使阿里云從基礎設施提供商升級為智能服務中樞。


    騰訊的生態共建策略則更具普惠性。


    混元大模型向中小開發者開放后,5萬家團隊基于其開發小游戲,其中30%的作品月流水超百萬。這種“平臺-開發者”共贏模式,不僅降低了AI應用門檻,還通過數據反哺優化了底層模型。


    一個看的見的趨勢已經顯現,技術領先已無法單獨制勝,企業必須通過生態開放(如開源模型、API接口、開發者社區)綁定上下游伙伴,形成“共生型”商業網絡。


    如果說此前AI是實驗室中的“技術盆景”,2024年則標志著AI進入規模化落地階段——技術投入與商業回報形成正向循環。


    未來,誰能通過“AI+云+垂直生態”的三位一體架構,將技術轉化為行業生產力,誰就能在智能化浪潮中占據先機。

    (審核編輯: 光光)

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