阿里雲劍指2026：以全端AI基礎設施 爭奪中國80%雲端市場增量

在電力取代蒸汽機的工業革命初期，工廠老闆們曾犯下保留笨重的傳動軸系統，僅將蒸汽機替換為電動機的錯誤，結果動力提升卻未帶來預期的效率革命。這一歷史教訓正被阿里雲 (09988-HK) 視作 AI 時代企業轉型的前車之鑑。

中國《晚點 Late Post》報導，阿里雲認為，單純替換技術底座遠遠不夠，唯有將智慧能力深度融入商業流程，才能釋放真正的變革力量。阿里雲日前提出的 2026 年戰略目標是斬獲中國 AI 雲端市場增量的 80%，而實現路徑在於建構涵蓋算力、模型、應用的全端式 AI 基礎設施，推動雲端運算體系為 AI 時代徹底重構。

阿里雲智慧集團資深副總裁劉偉光說：「AI Infra 就是雲端運算本身。」這一論點揭示了產業底層邏輯的劇變；當企業客戶調用大模型 API 時，70% 用戶同時採購 GPU 算力服務的數據表明，市場對 AI 的需求早已超越單一模型呼叫。

劉偉光指出，深度用雲企業正分化出多層次需求，既包含直接呼叫預訓練模型 API 的輕量級應用，也涵蓋利用內部資料精調基礎模型，甚至從零開始訓練專屬模型的複雜場景。這種差異化需求倒逼雲端服務商必須提供從晶片層到應用層的完整技術鏈條。

市場調查顯示，中國 AI 應用正呈現鮮明的 B 端特徵。與個人用戶追求娛樂互動不同，企業用戶將每個 Token 視為具有明確成本效益的生產要素。

為實現市場主導權，阿里雲去年宣布未來三年投入超過 3,800 億元建設雲端和 AI 硬體基礎設施，這一數字超過其過去十年相關投入總和。去年前三季已兌現 950 億元資本開支，重點投入 AI 資料中心等關鍵領域。

在技​​術攻堅層面，阿里持續迭代多模態基礎模型矩陣：視覺生成模型萬相 2.6 對標 OpenAI Sora 2，業界首個影像分層編輯模型 Qwen-Image-Layered，以及性能位列全球前列的 Qwen3-Max，這些成果透過開源生態觸及超 18 萬個衍生模型開發者。

值得注意的是，月之暗面等明星企業均選擇在阿里雲平台上訓練自家核心模型，側面印證了基礎設施的支撐能力。

阿里雲建構的 AI 基礎設施體系呈現立體化特徵：在接入層（MaaS），企業可像開水龍頭般直接調用預置模型；在平台層（PaaS），用戶能基於開源模型進行微調和定制化訓練；在基礎設施層（IaaS），則提供從算力到開發框架的全鏈路支援。

市場研究機構 Omdia 數據顯示，2025 年上半年中國 AI 雲市場規模達 223 億元，阿里雲以 35.8% 的市佔率領先產業。

面對全球雲端運算市場的激烈競爭，阿里雲提出 AI Infra(即雲端運算本質) 的策略定位。不同於輝達將 GPU 叢集視為「Token 工廠」的晶片商視角，雲端服務商必須透過系統工程能力提升算力轉換效率。

劉偉光也將阿里雲比作智慧時代的自來水廠，既要維護開源模型「水源地」，建設資料清洗與訓練平台「淨化車間」，又要鋪設高性能網路「輸水管網」，同時處理資料安全「污水處理」。

這種全端能力正在改變傳統雲端運算的價值鏈條。當甲骨文憑藉 RDMA 高效能網路重獲市場認可時，中國雲端廠商也正在透過軟硬協同創新應對本土化挑戰。

當前中國企業上雲進程呈現獨特路徑：受資料安全合規等因素影響，部分傳統產業更傾向於私有化部署，但 AI 應用的爆發正在加速這一進程。劉偉光強調，AI 驅動的高品質業務資料需求，迫使企業將分散資料遷移至雲端。

不同於歐美市場 SaaS 應用成熟度，中國眾多產業需要客製化解決方案，促使雲端服務商在提供基礎模型服務的同時，深入參與垂直場景的模型精調。阿里雲內部孵化的千問 App 智能體版本，已展現出跨服務呼叫的潛力。從電商比價到導航出行，未來企業級智慧助理恐整合整個阿里生態的服務能力。

市場觀察人士指出，中國 AI 雲競爭已進入生態位爭奪階段。儘管目前各行業應用仍處於早期，但重量級雲端業者透過基礎設施佈局搶佔先發優勢。阿里雲去年上半年的市佔率數據顯示，領先者的優勢恐隨規模經濟持續擴大。劉偉光提出的「80% 增量目標」背後是對於 AI 雲市場非線性增長的判斷。下一年增量的 10% 有望超越過往全年總量，這種指數級變化要求參與者必須具備前瞻性技術儲備。

在技​​術底座層面，阿里雲持續優化的推理能力和成本控制方案，正在降低企業應用 AI 的門檻。當自駕模型訓練、垂類大模型開發等需求湧現，雲端服務商的跨層服務能力成為關鍵勝負手。

值得關注的是，中國雲端運算市場特有的混合部署模式 (公有雲 + 私有雲 + 邊緣運算)，要求基礎設施供應商兼具規模化能力與靈活適配性。這種複雜性恰恰為中國本土雲端廠商創造了差異化競爭空間，也就是透過深度理解本土企業需求，建構兼顧安全與創新效率的技術體系。

站在工業革命級的變革節點，阿里雲的策略選擇反映出中國科技產業的演進邏輯；從早期的雲端運算基礎設施供應商，到現今的 AI 全端賦能者，目標不僅是爭奪市佔率，更在於定義智慧時代的生產範式。

當電力革命歷經 20 年才實現生產力躍升的歷史鏡鑑猶在，AI 與雲端運算的深度融合或將演繹出更迅猛的變革曲線，而 2026 年的市場格局，很可能在當下這場基礎設施​​競賽中埋下伏筆。