进入AI时代，云厂商的角色正在悄然发生转变。公有云与生态开放的逻辑在近年逐步清晰，企业对通用大模型的需求提升，更让云厂商把AI作为更强的战略驱动。全球经济潜在的增长来自生成式AI应用的广泛落地，麦肯锡的研究预测若将63种生成式AI应用推广到各行业，全球经济每年将实现数万亿美元级别的增量。

总体来看，2023年是大模型快速发展的年份，2024年则被普遍视为AI应用在产业端爆发的阶段。在这一背景下，云厂商的算力与生态诉求同步增强，通用大模型成为新的增长引擎和生态协同的关键枢纽。多家厂商在2023年及之后的策略信号中表现出对开放生态的持续推动：部分高层人事调整与战略转向，强调公有云优先、被集成模式的深化，以及通过开放生态实现更大程度的协同与共赢。

对于ISV与软件厂商而言，云厂商的大模型生态成为新的共创舞台。伴随云生态政策逐步明朗，越来越多的ISV主动加入云生态池，借助云端的大模型能力实现应用升级与商业模式创新。对云厂商来说，大模型不仅是提升云计算市场份额的新杠杆，也是推动生态开放、提升服务边界的重要驱动。

MaaS（Models as a Service，模型即服务）的兴起，让云厂商在IaaS、PaaS的基础上又向更高层级扩展。过去，国内云厂商的核心能力多停留在计算、存储、网络等IaaS层，PaaS水平相对落后；如今，云厂商正以“可组装”的PaaS能力为基础，推动IaaS、PaaS与SaaS的协同再造，形成可快速组合、可二次开发的云平台能力。MaaS强调对接、调度和训练/推理的端到端能力，并以两种主要模式落地：一是提供API接口的调用服务，按用量计费；二是提供大模型的训练与运行能力，帮助企业实现定制化的二次开发。

在生态层面，MaaS为云厂商带来两大增量机会：一方面统一聚合生态伙伴于一个AI服务入口，减少产品端的冲突与重复投资；另一方面通过强有力的利润驱动，为生态伙伴提供更清晰的边界与更完整的服务保障。相较于单纯的IaaS与PaaS阶段，MaaS为云厂商打开了新的增长维度，并促使大量垂直行业模型快速落地，形成从公有云到行业应用的完整闭环。

多家云巨头在MaaS赛道上的布局已初具规模。以往以自研SaaS为主的厂商，如今在MaaS框架下更强调开放与兼容，并在算力、数据与模型层面为生态伙伴提供充足的支撑。企业端的主要收益在于显著降低AI落地成本、加速创新周期，以及通过与垂直行业头部企业的深度合作，形成可落地的私有化部署与公有云混合方案。

在全球范围，微软的做法提供了典型案例：在ChatGPT热潮中并未完全自研大模型，而是通过紧密绑定的方式将GPT能力融入云、办公、搜索等产品，形成云–AI–软件的完整闭环，持续推动收入与利润的协同增长。

展望未来，云厂商将继续以IaaS、PaaS、MaaS三层叠加的方式，构建更具弹性与协同效能的商业生态mile米乐。公有云+AI成为广泛的主流选项，既能降低高端AI算力的成本，又能通过开放生态加速各行业的智能化落地。随着GPU等算力资源的紧缺缓解，以及垂直领域大模型的持续涌现，云厂商与生态伙伴的协同将更加紧密，行业应用的成本与门槛将持续下降，AI在政务、金融、教育、医疗、文旅等领域的落地速度也将显著提升。

总的来看，2023年至2024年间，国内云巨头的战略趋势集中在向AI生态的全面转型：从注重单一IaaS、向IaaS+PaaS+MaaS的综合能力发展；从多样化的产品导向，转向以生态开放为基石的共创模式；并通过公有云与AI的深度融合，推动“大模型时代”的新盈利路径与行业落地。