配资114查询平台 Gartner最新报告：亚太为何只有一家GenAI“领导者”？

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　　11月中旬，国际权威市场研究机构Gartner发布了第八期《生成式AI（GenAI）技术创新指南》系列报告。在这份持续追踪快速演进市场的动态评估中，阿里云再次被列为“领导者象限”成员，成为亚太地区唯一入选该象限的厂商，与谷歌、OpenAI并列。

　　不同于传统市场报告聚焦营收或市占率，这份报告把生成式AI拆成四层：云基础设施、工程平台、基础模型、知识管理应用。在这个框架下，阿里云是亚太唯一在全部四个维度都被评为“领导者”的企业。

　　不只是Gartner此次报告，今年8月以来，多家权威机构都提到了阿里云的头部地位。沙利文（Frost&Sullivan）的报告显示，在2025年上半年的中国企业级大模型调用市场中，通义占比位列第一，是目前中国企业选择最多的大模型；英富曼（Omdia）的报告显示，超7成的《财富》中国500强企业已采用GenAI，其中，阿里云渗透率为53%，排名第一。

　　当“第一”被反复证明，它就不再只是数据，而成了需要拆解的战略问题：阿里云到底把钱花在了哪？客户到底在用它的什么？以及，当所有厂商都在说“第一”时，为什么Gartner把阿里留在终局？

　　全栈AI领先，真能打的还是阿里云

　　2025年的中国AI云市场，充斥着各种“第一”的宣称。阿里云称“市场份额超第2-4名总和”，火山引擎高调宣布“大模型调用量占46%”，百度智能云则强调“连续六年AI公有云领先”。这些说法都来自真实报告，却指向不同的统计口径。

　　问题在于，“AI云”本身尚无统一定义。IDC将其细分为智算基础设施、生成式AI基础设施、AI公有云服务、大模型公有云等子市场；Omdia则采用更宽泛的口径，涵盖IaaS、PaaS、MaaS三层；沙利文仅统计企业自研模型的日均调用量。不同机构关注的“汉堡包层次”不同，得出的“第一”自然各异。

　　但真正的竞争不在单一环节，而在全栈整合能力。Gartner之所以将评估拆分为四个维度，正是因为AI时代的云服务是从芯片到应用的系统工程。客户需要的不是某个孤立的高性能模型，而是一套能稳定交付、持续迭代、安全可控的端到端解决方案。

　　而阿里云也正好有四层对应的产品。

　　在最底层的GenAI云基础设施方面，阿里云近年来持续加码硬件投入。今年2月，阿里云宣布投入3800亿元用于AI基础设施建设，9月又提出新的目标：到2032年，云数据中心能耗规模扩大十倍。不只是规模，效率也不断升级，比如HPN8.0网络支持10万卡互联，高效稳定地提供AI训练和推理。

　　往上一层是GenAI工程能力，即如何高效训练、部署和迭代大模型。阿里云一站式AI研发平台PAI与通义大模型联合优化，模型训练端到端加速比可提升3倍以上。一站式模型服务和Agent开发平台“百炼”可一键调用两百多款模型，随着模型能力的提升以及Agent应用的爆发，过去一年，百炼平台的模型日均调用量增长了15倍。

　　GenAI模型层面，是外界最熟悉也最容易“打榜”的战场，阿里云的通义千问家族已形成完整梯队。通义千问、通义万相等家族覆盖全模态、全尺寸，屡次斩获权威榜单的全球最强开源大模型。Omdia的调研指出，财富中国500强里53%用了阿里云的大模型，渗透率第一。截至目前，通义大模型已服务超100万家客户。

　　最上层的AI知识管理与应用，Gartner的评测范围覆盖企业级AI搜索、对话式AI平台，以及用于沟通和内容开发的生产力工具。阿里云依然处于新兴领导者象限，且是中国唯一。

　　对阿里云而言，Gartner系列报告的四个维度与阿里云“全栈人工智能服务商”定位不谋而合，四个维度均处于新兴领导者象限也证明了阿里云在“云+AI”的产品布局上全栈领先，并积极应对快速变化的市场。

　　AI竞争进入深水区

　　放眼全球，Gartner报告中的领导者象限实际上只坐稳了两家：谷歌和阿里云。其他巨头，或多或少都缺了一块。

　　亚马逊和微软有云和芯片，但缺乏顶级的模型，通常依赖外部合作，比如微软绑定OpenAI，AWS接入Anthropic、Mistral。接入多家模型供应商的策略初期见效快，但长期面临合作风险。2025年，OpenAI已开始将部分负载迁移至Google Cloud和Oracle，并计划下调与微软的分成比例。

　　OpenAI则是另一个极端。它拥有全球最受关注的大模型，但没有自己的云底座，也没有芯片。这意味着它的技术演进始终受制于合作伙伴的资源分配和商业节奏。一旦云厂商调整优先级，或地缘政治干扰供应链，其扩张就可能受阻。

　　正因如此，垂直整合的能力差异，正成为决定未来AI产业格局的关键因素。

　　谷歌是这一模式的先行者。其TPU芯片专为PaLM大模型设计，Gemini系列模型深度集成Android、Workspace等生态，近期推出的Nano Banana图像生成模型更推动Gemini APP登顶AI应用榜首。这种软硬一体的协同，使其在AI推理效率和用户体验上建立壁垒。

　　阿里云走的是类似路径。其自研AI芯片虽未大规模公开细节，但已用于内部大模型训练；通义千问与PAI平台、CIPU的联合优化，显著提升了训练和推理效率；而“无影Agentic Computer”等新产品，则试图将大模型直接嵌入终端设备，实现端云协同的智能体计算。这种从硅片到软件的全链路控制，使其在高端GPU受限的环境下仍能保持技术迭代节奏。

　　此外，阿里云还将通义千问全面开源，覆盖全尺寸、全模态，累计开源模型超300个，衍生模型数量已超18万，已经超越Llama、Deepseek等模型，成为全球性能强、应用广泛的开源大模型。这种开放也并非放弃控制，而是以开源换时间、换场景、换反馈，加速模型在真实世界中的进化。