马云：其实正因为我不懂技术，但我们尊重技术，我们公司的技术才最好。
在2014年的第五届阿里技术论坛上，马云曾说：“我坚持一点，未来世界的竞争是数据的竞争，上面是云，下面是端，我们知道移动互联网起来了，要出现App加云，这是未来的趋势。”
在当时，这样的判断在很多人看来仍然偏超前。它更像是一个技术圈里的设想，复杂、遥远，甚至带着一点“不现实”的意味。
而且围绕云计算的争论一直没有停过：算力能不能整合？系统能不能稳定？这样的架构到底有没有商业价值？
但马云给出了一个很直接的态度：“如果说我们拥有这个能解决社会的问题，那当然应该做下去。所以，想也没想，从预算、人头、资金，我们一路投，最后我们走了出来。”
没有退路，也没有摇摆。从预算到人力，再到长期投入，阿里选择了一条最难走的路，把争议留在当下，把时间押向未来。
多年之后，这条路迎来了结果验证。
近日，全球知名咨询机构IDC最新发布了《中国AI软件市场半年度追踪，2025H2》。
数据显示，在中国大模型训推公有云市场中，2025年规模达到79.38亿元，阿里云以42.2%的市场份额位列第一，同比增长116%。
图源：阿里云
直白地讲，这个数字的意义，不只是一次排名变化，更像是中国AI基础设施竞争进入新阶段的信号。竞争焦点已经从单点模型能力，转向底层算力、数据调度与云平台综合能力的体系化比拼。
换句话说，AI行业正在从“模型比谁更聪明”，转向“系统比谁更能稳定、高效、低成本地运行复杂智能任务”。
而阿里云之所以站在前排，并不是偶然发生的结果，而是源于一场关于“未来”的豪赌。
2008年，随着淘宝与支付宝业务规模快速增长，系统在流量高峰期频繁承压，传统IOE架构逐渐难以支撑业务扩张需求。
彼时，中国互联网公司普遍使用IOE作为内部系统解决方案，这三个大写字母分别代表IBM服务器、Oracle数据库与EMC存储系统。
随着业务复杂度提升，阿里开始面对一个无法回避的问题：必须重建底层计算体系。
同年，阿里正式确立云计算与大数据战略，启动自研分布式系统“飞天”，试图从底层重构计算能力。
2009年，阿里云正式成立，云计算业务开始从技术实验走向组织化推进。
图源：阿里云社区
飞天的第一行代码
在最初的几年，这条路走得异常艰难。“飞天”系统早期稳定性不足，资源调度效率低，甚至出现“原本一台服务器可以解决的问题，在云上需要几十台资源才能跑通”的情况。
与此同时，外界对云计算的价值也普遍存在疑问。
2010年的一次IT领袖峰会上，百度李彦宏直言“云计算这个东西，不客气地讲，是新瓶装旧酒”，腾讯马化腾也认为“为时过早”。
但外界的质疑并未改变阿里云的投入节奏。马云曾在内部强调：“每年投入10亿元，坚持投入十年，做不出来再说。”可以说，这种投入方式，本质上是在用时间换确定性。
所幸，功夫不负有心人。
2013年，阿里云成功突破“5K”集群技术壁垒，成为中国第一个独立研发拥有大规模通用计算平台的公司，也是世界上第一个对外提供5K云计算服务能力的公司。
王坚与飞天纪念碑
所谓“5K”，指的是可以统一调度5000台服务器的能力。对于当时的阿里内部系统而言，也只有跨过这一门槛，“飞天”才真正具备承载核心业务的基础能力。
同年，余额宝全部核心系统迁移至阿里云，证明了其金融级稳定性与可靠性。
此后，阿里云进入快速扩张阶段。2014年，阿里云香港节点开服，成为国内首家提供海外云计算服务的公司；2015年，成功支撑“双11”912亿元交易峰值；2017年，年度收入突破百亿元，跻身全球第三大公有云服务商。
俗话说，三十年河东，三十年河西。市场格局也在同步发生变化。
腾讯在2010年内部成立云平台部，启动云计算立项研发；百度也逐步转变对云计算的认知并加大云与AI投入。各大互联网企业纷纷入场布局云计算，行业规模不断扩大，也从侧面印证了马云当年关于“云+端”趋势判断的前瞻性。
从结果来看，云计算不再是“是否需要”的问题，而是“必须拥有”的能力。
在这一阶段，阿里云的优势逐渐显现：它不是后来者，而是最早完成系统级重构的一批企业。也正因如此，它在AI时代的转型具备更强的延续性。
如果说过去十年阿里云解决的是“算力有无”的问题，那么如今在AI大模型时代，它正致力于解决“算力好用”与“价值落地”的问题。
大模型的演进正在从单纯的对话能力，走向能够执行任务、调用工具、完成流程的智能体（Agent）阶段。
在2026阿里云峰会上，阿里云正式宣布完成全栈Agent化升级，同时发布新一代AI产品体系，包括“千问云”平台、自研AI芯片驱动的真武M890超节点服务器，以及最新旗舰模型Qwen3.7-Max。
图源：阿里云
值得一提的是，Qwen3.7-Max作为最新旗舰大模型，在多项国际评测中表现突出。
在三方机构Arena全球大模型盲测总榜中，Qwen3.7-Max超过Kimi-K2.6、DeepSeek-v4-pro、GLM-5.1，其综合能力已接近GPT、Claude与Gemini等最强模型，并在国产模型中位列第一。
图源：中国日报网
另外，在短短3个月内，千问旗舰模型已连续完成3.5、3.6、3.7三个版本迭代，更新节奏明显加快，保持着极高的发布节奏。
更重要的是，全新上线的“千问云”，是阿里云成立17年来重磅推出的全新核心产品，也是适配AI智能体时代的产品。
图源：阿里云
不同于传统人机交互官网，千问云打造出全新的Agent可读指令体系，将平台所有模型服务、核心技术能力，封装为标准化的Skills技能库与CLI工具集。
AI智能体可直接解析平台指令，自主学习官网全部能力，并根据用户实际需求，自动匹配、调用对应功能，实现全流程自主作业。
这意味着一个重要转折：未来云服务的主要使用者，可能不再是人，而是Agent。当机器成为主要调用主体，传统以人为中心设计的界面体系、操作路径与交互逻辑，都将被重新定义。
在这种结构下，一行指令可能就替代一个完整产品入口，系统调用方式正在从“点击式操作”转向“指令式理解”。这也标志着云计算入口逻辑的进一步演化：从PC时代的网页，到移动互联网的App，再到AI时代的Agent调用接口。
在近期VivaTech 2026峰会上，阿里巴巴集团主席蔡崇信进一步强调，全栈AI是公司面向未来的核心战略方向。
图源：都市快报
他提到，在基础设施层与模型层，阿里较早布局云计算与相关技术体系，并推出开源模型千问（Qwen），在全球开发者社区中具有较高活跃度。
在应用层，则依托电商、即时零售、地图、酒旅等多元生态场景，为AI提供落地空间。
这种结构的优势在于，既有底层算力与模型能力，又具备真实业务场景，可以形成持续反馈与迭代闭环。
从财报来看，截至2026年3月，阿里云AI相关产品收入已占外部收入30%以上。MaaS与应用年化经常性收入超过80亿元，并管理层预计年底将突破300亿元。
此外，蔡崇信与阿里CEO吴泳铭在致股东信中进一步明确表示将持续加码AI基础设施与自研芯片投入，推动“AI+云”成为新的增长引擎。
不过，赛道竞争也在同步加剧。火山引擎、百度、腾讯等头部厂商在MaaS服务、大模型解决方案领域持续加码，算力、模型与行业方案的边界也在不断被打通，竞争进入更密集的正面交锋阶段。
今天的AI行业，已经很难用“谁领先一步”来简单概括。表面看是模型在更新，底层其实是整套基础设施在重建。云、算力、数据、工具链正在重新组合，拼的也不再是单点能力，而是能不能形成一套真正可持续运行的系统。
正如马云所说，“阿里云就是未来方向。”
说到底，这一轮竞争，比拼的从来不是速度，而是能不能走得足够久。
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