作者:Evin
编辑:刘致呈
审核:徐徐
出品:互联网江湖
这两天,腾讯云前核心负责人吴洪声在朋友圈炮轰老东家腾讯云。
吴洪声吐槽的问题,大多是产品和服务的问题。这些问题,也都不是新问题,甚至可能都算不上大问题。
这些问题,其他云计算厂商未必就一定没有,比如催缴欠费,阿里也催缴,但可能并不会那么快就给用户停服。
只不过,腾讯云前核心负责人亲自发朋友圈“开炮”这事儿,多少还是有点不给老东家面子了。
由内而外,AI时代的腾讯云该变了?
从做产品、服务的角度来看,腾讯云是有继续提升的空间的。
比如,能不能把欠费的额度调高一些,催缴欠费的方式能不能更人性化一点?这些产品和服务的细节上,也的确有改善的空间,况且,买云计算服务越来越刚需,调整一下服务策略,未必真的能影响到公司的利润。
但可能对于腾讯而言,这些事儿不是做不好,而是没那个紧迫性。
从腾讯的角度来看,产品和服务差并非不可理解。
一来,腾讯云是微信生态内部需求长出来的,服务于内部的优先级远高于外部。
AI是眼下腾讯重要的战略之一,云业务部门有着独特的生态位。
AI成为巨头们的必争之地,阿里云、百度云都肩负着集团AI战略落地的重要使命。也许对于巨头而言,优先保障集团AI落地的需求,似乎远比投入资源服务中小客户来得重要。
何况,腾讯很早就提出来云业务商业化目标,且2025年就已经实现全年规模化盈利。
对欠费“零容忍”这事儿,在财务上是说得过去的,尤其是在算力价格日渐上涨的今天,欠费的用户多占用一天算力,就意味着腾讯云业务的营收要承担更多的机会成本。“利润优先”战略下,即便市场份额下滑,也并非不可接受。
二来,腾讯云从来不缺用户。
依靠微信生态,今天腾讯云触达超1.3亿企业用户,收入结构也很健康,2025年下半年云为主的企业服务业务更是实现22%的增速。
说到底,腾讯云的业务增长导向不是规模驱动,而是效率驱动。
汤道生过去也强调“业务运行效率、成本结构、利润水平”。所以,腾讯云IaaS和PaaS的发展重点一直都是追求利润,SaaS的核心目标也是商业化成功。
云计算行业,目前只有腾讯云的毛能到50%左右的水平。在商业化层面,腾讯云是最稳的。
这也就不难理解,吴洪声为什么因欠了7分钱,就被“催命急call”。
说白了,过去的腾讯云眼里核心KPI之一就是——“搞钱”。
挣钱这件事儿没错,但在AI为竞争主线的今天,太执着于追求效率、利润,可能未必是最优解。
原因不复杂,AI时代的基础设施,腾讯云可能没有太多优势。
AI时代,云计算的市场竞争维度变了。
过去,大家拼的是IaaS、PaaS、SaaS服务,拼的是产品价格,但今天,拼的是AI原生、Agent原生能力,云厂商之间的竞争,本质上是模型能力、服务体系的综合竞争。
这也是腾讯云需要面对的重大挑战之一。
追求利润,不缺用户的结果,就是腾讯云在IaaS、PaaS层,市场份额被竞争对手压缩,毕竟这年头,大家预算都紧张。而在AI云市场层面,面对阿里智能云、智能云,甚至火山引擎,腾讯可能还没有绝对的竞争优势。
所以,混元大模型团队一直加快模型版本升级,不断尝试提升AI能力,以期在AI云市场取得进一步突破。
Omdia的统计数据,2025年AI云市场份额中,阿里云以38%的市场份额排名第一,火山引擎排名第二,百度智能云排名第三,腾讯云排名第四。
在AI能力上,腾讯元宝对比豆包、千问可能还是有差距。
要知道,AI能力越强,客户对于Token的需求越强,可能进一步带动云业务的需求,这可能也是AI云市场格局变化的原因之一。
对腾讯云而言,既然优势不是AI模型,那么是不是考虑在服务上发力?
从这个角度来看,吴洪声在朋友圈的发声可能就很值得汤道生关注了。
因为这可能恰恰暴露出了腾讯云的“短板”:对外服务能力不足。
盈利固然是一种优势,可市场份额持续下滑,增长依赖金融等特定的领域,在新兴领域的渗透不足,这些问题都是需要腾讯云去解决的。
腾讯缺钱吗?不缺。
在我看来腾讯缺乏对AI的笃定以及持续投入的勇气,AI大势当前,腾讯云不该放弃增长空间,转而追求短期利润。
接下来,混元AI能不能在产品能力上超过千问、豆包取得更大的行业影响力?再比如,腾讯旗下的AI恐惧WorKBuddy投入市场后带来的增长,能不能带来中小企业甚至个人云市场的增长?
这些可能都是需要汤道生反思的问题。
说直白点,未来腾讯云的成败,不能永远依赖内部,不能一直押注于微信生态,也更需要自身向外找空间。
过去,腾讯云的增长方向是向内,而未来云计算的增长方向一定在腾讯体系之外。
微信之外,腾讯怎么打造出另一个AI时代的基础设施,这个问题,是未来腾讯AI业务一定会回答的问题。到那时候,腾讯云该怎么向外增长,怎么为腾讯的AI战略落地做协同?
这可能才是下个阶段腾讯云的使命所在。
腾讯云走过的路,阿里云也要走一遍
阿里云和腾讯云是两个不同的极端,一开始阿里云就是向外。
腾讯是太过注重效率和利润,阿里则是太重视规模和投入。
阿里云是市场的领跑者,其核心策略是以规模优势和技术全栈能力巩固领导地位,尤其是在AI浪潮中,通过激进投资来获取市场的绝对份额。
所以,过去很长一段时间,盈利都不是阿里云最重要的事情。吴泳铭甚至表态,未来三年投入超过3800亿元用于AI基建。
阿里的投入,是有结果的。
IDC 的AI公有云统计口径下,阿里云以24.6%的份额与百度智能云并列第一。Omdia AI云的全年统计,阿里云市占率超过第2至第4名之和。财报里,阿里云 AI 相关收入占比首破 30%,单季 89.71 亿元。
互联网商业的经验告诉我们,规模优势往往是通过真金白银换来的。
阿里财报中,2026财年全年资本支出1260.63亿元,主要用于云基础设施建设和即时零售投入。
这么大规模投入下,云业务的利润水平却变化不大。
根据摩根士丹利研报测算,阿里云业务方面EBITA利润率大约在8%—9%。由于新增算力带来的创收被折旧成本摊销后,阿里云业务EBITA利润率实际提升似乎并不理想。
问题很明白,接下来,摆在阿里云面前的路很清晰,那就是把曾经腾讯云业务走过的“利润优先”的路,走一遍。
吴泳铭也在财报电话会上定了基调,他表示:“阿里全栈AI技术投入已正式跨越初期培育阶段,进入正向的规模商业化回报周期。”
阿里智能云该怎么进入下个阶段的商业回报期?
答案很可能在于AI模型和芯片。
先来说AI模型。
模型能力越强,拓展客户可能就越容易。
主要是千问AI,以及阿里全栈AI能力的落地。实际上,AI解决方案落地越快,用户对Token需求的增长也就会越快。阿里智能云的业务需求,就能拉起来。
客观来看,虽然千问模型可能不是业内最顶尖的,但阿里服务客户的能力是很强的。
目前,金融、制造等各行业头部企业不乏阿里云的客户,并且也拓展了NBA、万豪等海外客户。下一步,怎么通过进一步挖掘这些用户的Token需求,把阿里云的客户,转化为AI解决方案的客户,是个重要命题。
其次,是芯片和算力。
对于阿里云来说,商业化的另一个关键其实就在于降本。比如进一步提升自研芯片的部署比例,进一步落地大模型训练/推理的核心国产替代方案。
目前,平头哥已经建立起端云一体的完整芯片产品体系,但目前来看,主要定位为推理主力和训练补充,与英伟达GPU形成协同部署。
什么意思呢?
高端英伟达GPU仍是大规模预训练的首选,接下来,用于训练、推理的真武PPU能不能进一步应用部署,产能跟不跟得上就很关键。
目前,平头哥真武 M890 芯片性能提升 3 倍,累计出货 56 万片,这个量可能还远远不够。接下来,核心的低成本算力能不能大规模商业化?
这个问题值得深思。
AI模型和芯片之外,对于阿里云自身而言,另外一个挑战就是内部人员的变动。
2026 年 3 月,通义千问灵魂人物林俊旸离职,外界认为,内部关于AI战略出现了分歧。人员的变动,往好了说是战略调整,往坏了说可能就是人才流失。核心技术人员的稳定,可能是会影响业务的。
毕竟,核心人员稳定,技术产品才有稳定的保障。
这些年,阿里云发生过不少宕机事件,比如去年12月支付宝、淘宝、闲鱼出现支付和订单故障。再比如去年6月份的香港数据中心服务中断……
AI落地的关键时期,类似的T0级故障的容错率越来越小,接下来,怎么提升服务稳定质量,也是关键所在。
阿里腾讯之外,百度智能云要走一条最难的路
相比腾讯云和阿里云,百度智能云面对的局面更复杂。
在所有中国云厂商中,百度智能云是路线验证最早、技术积累最深,但也是处境最微妙的一个。
早在多数同行还在卖IaaS算力时,百度就锚定了“云智一体”战略——将自研的昆仑芯、飞桨深度学习框架、文心大模型打包成全栈AI解决方案。
百度云早就踩中了行业最大的趋势:AI,进而让百度智能云在AI云服务市场长期占据认知高地。
谁也没想到,百度把AI云的方向验证了,但摘果子的是阿里、腾讯。
如今,百度智能云最大的困境可能在于,失去了AI的稀缺性。
首先,模型层面,先发优势被拉平,甚至被超越。
C端应用层面,豆包月活翻倍至2.26亿,断层式第一;DeepSeek以1.87亿峰值位居第二;腾讯元宝凭借微信生态稳坐第三。百度文心很难追赶。
AI平权后,对百度智能云业务的影响是不可忽视的,虽然文心大模型+昆仑芯+百舸平台在企业客户中仍有很强的认可度,但百度AI云全年营收约300亿元。
而阿里云单季营收已达416亿元。
其次,“全栈AI”不再是百度的“独享”,华为、阿里都在跟进。
“全栈自研”曾是百度智能云最具差异化的标签,但今天,全栈自研AI技术体系+昆仑芯的能力,似乎也在失去稀缺性。
百度有昆仑芯,但华为有昇腾,阿里有平头哥。2024年,华为昇腾在中国AI芯片市场占据约23%的份额,位居国产第一,而昆仑芯的国内份额超8%。
此外,阿里也在搞全栈AI。
阿里“通云哥”体系正在复刻百度“云智一体”的路径。在AI云这个细分赛道,百度也遇上了阿里这个对手。
另外,豆包的崛起,给了火山引擎新的机会。
火山引擎的策略极其清晰:用极致低价刺激调用量,做大Token分发规模,从而撬动算力消耗和云基础设施收入。这种“卖Token不卖服务器”的打法,也在不断带来新的竞争压力。
所以,百度智能云能打的唯一的牌,可能就只有昆仑芯片。
天眼查APP信息显示,昆仑芯片D轮融资后估值约130亿人民币。
目前来看,阿里、腾讯还是依赖进口算力芯片,而昆仑芯已发布第三代产品P800,并且成功点亮国内首个全自研的三万卡集群。
在AI时代,算力就是云计算的锚点,正如英伟达凭借GPU成为全球市值最高的科技公司。百度拥有昆仑芯,就有了结构性的算力成本优势。
云计算的锚点,本质上就是算力。
对比阿里、腾讯,百度是有算力优势的,昆仑芯片的估值一直以来也很高。但问题是,国产算力领域,真正领先的其实还是华为。
当DeepSeek等国产大模型真正跑在国产芯片上时,采用的是华为的昇腾芯片、华为的CANN架构。生态的影响力差异也是实实在在的。
而昆仑的问题在于,P800的交付节奏还可能会受限。华为解决不了的问题,昆仑、平头哥未必就能解决。
所以,面对日益激烈的市场竞争,百度智能云手里真正的优势可能并不多。接下来,全栈AI的技术想象力似乎已经不够,能不能在逐渐收窄的窗口期,在模型、芯片方向上有突破,就显得颇为关键。
腾讯阿里也好,百度也罢。
在经历了IaaS资源化、PaaS服务化、SaaS应用化三个阶段后,AI时代正在将云计算的商业模式重塑为一种全新的形态。
云计算这个行业,不再是卖资源、卖硬盘、卖贷款,而是卖Token。
不是一个“批发”生意,更像是一个Token零售的生意。这个生意,到最后,拼其实还是成本,拼的是单位Token价格优势。
这个生意场上,谁能跑得更远?我们且行且看。
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