由此形成的底层逻辑，一直贯穿到如今的AI云战略之中。云计算的本质，可以理解为把全球的计算资源连接起来，合成为一台超级计算机，为每个需要算力的人提供一致的服务。谷歌曾以搜索为起点延展出这一思路，亚马逊则延续了它。作为国内最大的云厂商，阿里云在最近的云栖大会上，将关注点从基础设施的升级转向大模型的技术发布，成为整场技术协作的主角。这种转变并非偶然，而是出于三方面的考量。 第一，云基础设施已趋于成熟。弹性计算、数据库等底层能力经过多年发展，全球范围的可用性与稳定性显著提升。行业案例显示，云环境的不可用情况已越来越罕见，底层的容错与高可用能力不断提高。官方数据也显示，关键场景下的多可用区可用性达到极高水平，故障时间被大幅压缩，即使在工业场景也不再成为普遍阻碍。 第二，人工智能正在成为云厂商的新故事。全球云巨头纷纷在大模型领域加码投资与自研，形成了以大模型为核心的竞争格局。阿里云在一场发布中同时推出多款大模型，覆盖万亿参数规模、图像、视觉、语音甚至全模态能力，聚焦上下文长度和总参数规模等趋势，并探索下一代架构创新。大模型正成为云计算的新驱动，推动云厂商在客户层面实现更深度的智能化赋能。 mile米乐 第三，大模型正逐步成为云计算的“大客户”。企业在云端的算力与存储需求，正在向大模型相关场景回流。尽管当前的Token消耗占比尚不足以改变整体IT支出结构，但在未来，随着模型更强、应用场景更多，AI将成为云资源消耗的主力之一。企业IT支出中的传统云存储与计算仍占大头，但AI云的潜力正在快速释放，云存储、云计算都将被AI云重塑，涌现出以AI智能体为核心的新业态。 在此背景下，大模型的商业模式也逐步清晰化。三种常见路径并行发展：基于API调用的Token计费、基于订阅的包月/包年、以及基于输出结果的按性能付费。模型能力越强，输出质量越高，往往能降低无效Token的产生，从而提升成本效益。因此，选择合适的模型与计费模式组合，是企业落地的关键。 面向企业的落地机会，提出了“企业Agent”的构想：也就是以大模型、优质数据与强场景结合，形成可落地的智能体。阿里云提出的公式是：企业Agent＝大模型×好数据×强场景。初步看，营销、客服、分析等场景最具潜力。为此，瓴羊等平台将提供智能体构建工具链，帮助具备数据与场景的企业，基于阿里云底层计算与模型资源，快速研发出自家的AI智能体。与淘宝、天猫在电商客服智能体与生图营销智能体等场景的协同，也是重要的跨场景布局。 在“企业Agent”落地的路径上，阿里云的愿景是把企业推向AI超级公司。这个阶段分为三个步骤：AI协作、AI协同、AI驱动。AI驱动是其中的关键阶段之一，代表企业在自主智能化程度上的跃升。与此同时，策略层也在强调“用户为先”的核心原则，推动所有智能化举措围绕用户体验与业务价值展开。 关于云栖大会的演变，最近的一届在主论坛的定位逐渐回归战略与技术的统一发布。大会上，三大主题成为重点：大模型、自动驾驶、机器人。展馆与应用馆也呈现出更强的行业沉浸感，具身智能、电商场景的智能化应用等成为焦点。大会的现场感受是，阿里云正以更清晰的路线图与更强的产业协同回归全球云计算竞争的前列。 总体来看，云计算与AI的融合正在进入深度变革阶段。大模型不仅改变了云厂商的商业模式，也在重新定义云的核心能力——AI云将成为下一代计算平台。未来，全球范围内的云计算平台将越来越依赖AI能力来提升服务能力、驱动新型应用，而阿里云则力争在这场格局重塑中占据关键位置，推动云与AI共同构筑一个更智能的数字世界。