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Gartner最新报告:亚太为何只有一家GenAI“领导者”?

发布时间:2025-11-27人气:

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Gartner最新报告:亚太为何只有一家GenAI“领导者”?

  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,线年的中国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。

  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。

  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。

  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。

  垂直整合虽前期投入巨大、见效慢,但一旦跑通,便能在性能调优、成本控制和迭代速度上建立系统性优势。放眼亚太,尚无第二家云厂商能同时在芯片、云平台、大模型和应用生态上形成闭环。

  2025年,AI竞争已经进入深水区,表面看是模型之争,实则是系统之争。Gartner的报告只是一个注脚,真正的考验在于持续交付可靠、高效、易用的AI生产力。在这个维度上,阿里云或许不是唯一的答案,但是目前亚太最完整的答卷。

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