中国公有云市场正经历新一轮增长浪潮，IDC最新统计显示，2025年上半年市场规模突破1206亿元，同比增长近20%。其中AI驱动的模型即服务（MaaS）领域表现尤为亮眼，12.9亿元的市场规模实现421.2%的爆发式增长，AI大模型解决方案市场也以122.1%的增速达到30.7亿元。金融、政务和制造业成为技术投入的主力军，贡献了超过六成的预算支出，标志着AI技术正加速向传统行业渗透。
行业在繁荣表象下暗藏隐忧。年末各大厂商纷纷公布Token调用量数据，日均数十万亿的数字引发市场关注，但这种单一指标的竞争模式引发质疑。当前MaaS市场规模仅占公有云总量的1%，过度聚焦增速排名可能忽视产业发展的深层逻辑。业内人士指出，云计算市场的竞争本质是基础设施能力的较量，AI带来的变革终将回归全栈技术实力的比拼。
Token指标的局限性日益显现。不同模型处理相同任务所需的Token数量差异显著，场景价值也大相径庭：营销文案生成与金融票据识别的技术含量不可同日而语，消费端陪聊与工业质检的商业价值更存在本质区别。更关键的是，API调用仅是企业AI应用的入门方式，深度用户往往需要结合后训练、微调、私有化部署等多层次服务。阿里云数据显示，70%的GPU算力客户同时使用API服务，证明企业需求呈现明显的场景分化特征。
企业级市场正在成为新的增长极。不同于消费端AI应用的快速普及，传统行业的转型呈现渐进式特征：农牧业通过牲畜行为识别提升养殖效率，安防领域利用多模态监控实现异常预警，重工业借助维修助手缩短技师培养周期，教育行业应用智能判卷系统处理主观题批改。这些场景对实时性、可靠性和数据安全的要求远高于消费应用，且往往部署在车端、机器人、工业设备等专用终端，形成与云端协同的混合架构。
开源模型与闭源模型呈现差异化发展路径。闭源模型通过清晰的API调用计费模式实现快速商业化，开源生态则通过模型下载、本地部署、云端训练等多样化方式间接拉动云服务需求。以阿里云Qwen系列为例，全球超8亿次下载量中，大量企业将其用于私有化部署或云端训练，这种使用行为虽难以直接统计，却持续强化着云服务商的技术粘性。这种生态效应与交易逻辑的差异，正在重塑市场竞争格局。
云计算的底层竞争法则始终未变。数据库产品需要经历客户打磨后的重构迭代，基础设施的稳定性依赖无数次故障复盘，网络性能的提升源于持续的架构优化。AI时代的技术融合更强化了这种特性：模型训练需要GPU集群的弹性调度，推理服务依赖低延迟网络支撑，数据流动必须兼顾安全合规。这种全栈能力的耦合性，使得单一环节的短板都会直接影响整体体验。
当前市场仍处于早期发展阶段，MaaS占比刚过1%的统计数据，揭示着99%的企业尚未完成AI转型。消费端的热闹场景与企业级市场的深度变革形成鲜明对比，后者涉及的数据治理、流程再造和组织适配，注定是场持久战。技术变革期的市场预测往往存在双重偏差：既可能低估长期潜力，也可能高估短期格局。在这个充满不确定性的赛道上，持续投入基础设施建设和企业服务能力的厂商，或将在新一轮竞争中占据先机。
