北京首都機場的廣告屏上，阿里云、火山引擎、百度云的三家廣告牌并肩而立，形成一場無聲的較量。廣告語中頻繁出現的“第一”“領先”等詞匯，折射出中國AI云市場的激烈競爭。這場廣告戰背后，是云廠商在GPU算力、市場策略和客戶結構上的全面博弈。

在杭州蕭山機場，火山引擎的藍色廣告幾乎覆蓋了所有航站樓通道。作為字節跳動旗下的云服務品牌，火山引擎通過大規模廣告投放，試圖在阿里云深耕多年的杭州市場撕開一道缺口。這種“門口挑戰”的態勢，讓中國AI云市場的競爭從技術層面延伸至品牌影響力領域。

機場廣告的喧囂背后，真正的戰場在數據中心機房和財務報表中展開。2025年上半年，中國云市場呈現冰火兩重天的景象：GPU訂單量同比激增320%，大模型調用量突破536.7萬億Tokens，但行業平均折扣率已跌至38%。這種“量增價跌”的現象，暴露出云廠商在規模擴張與盈利壓力間的艱難平衡。

IDC數據顯示，火山引擎以49.2%的市場份額占據大模型調用量榜首，阿里云以27%緊隨其后。這種差距源于火山引擎的低價策略——其Token單價較行業平均水平低42%，配合早期儲備的推理卡資源，迅速構建起流量優勢。但調用量指標的局限性在于，它無法覆蓋私有化部署和一體機解決方案，這部分市場被阿里云通過通義千問等模型的本地化部署悄然占據。

在營收維度，Omdia的報告呈現出另一番圖景：阿里云以35.8%的市場份額領跑企業級AI云市場，其未來三年3800億元的基建投入，更凸顯出全棧能力的戰略價值。這種差異源于評估口徑的不同——調用量反映的是模型使用頻次，而營收則涵蓋IaaS、PaaS、MaaS的整體收入，以及長期合約帶來的穩定現金流。

產品結構差異導致廠商戰略分化。火山引擎采用MaaS推理+輕交付模式，通過低門檻、高性價比策略快速獲取開發者市場。這種模式雖能快速提升調用量，但客單價較低，營收結構偏薄。阿里云則構建全棧解決方案，通過“算力+數據+平臺+服務”的組合綁定大客戶，雖然調用量增速較緩，但客單價和續費率保持高位。

客戶結構進一步強化這種分化?；鹕揭娴闹饕蛻羧后w是開發者、中小企業和互聯網應用方，這類客戶具有“高頻低價、流失快”的特點，導致調用量波動較大。阿里云則聚焦大型企業和跨行業集團，通過多年期合同構建穩定營收，其客戶平均合作周期達3.2年，遠高于行業平均的1.8年。

百度云選擇差異化路徑，將文心大模型深度嵌入政務、金融、交通等垂直領域。這種工程化、場景化的打法，雖然短期內難以在公有云調用量上顯現優勢，但單個項目金額可達數千萬元級別。在某省級政務云項目中，百度云通過定制化解決方案，成功擊敗多家競爭對手，展現出深度行業整合的能力。

資本投入成為決定未來格局的關鍵變量。阿里云3800億元的基建計劃，不僅涉及數據中心建設，更涵蓋專用電力、定制化加速器等重資產領域。這種投入將資產負債表“重化”，短期利潤承壓，但能構建長期壁壘。評估資本效率需要關注四個指標：CAPEX到上架算力的轉化率、單位算力全生命周期成本、高毛利產品占比和合同期負載率。

推理入口的爭奪進入新階段。單純Token調用量的競爭已現疲態，廠商開始轉向工作流升級、私有化部署和新交互形態。某云廠商通過將API調用升級為包含檢索、工具調用和長時記憶的工作流，使客戶留存率提升27%。同時，支持私有化部署的解決方案，讓企業數據無需出域，這類項目的毛利率較公有云高15個百分點。

技術路線選擇呈現分化趨勢。平臺聚合模式通過接入多模型實現快速擴展，但依賴上游供應；全棧自研模式通過軟硬協同優化性能，但面臨高研發門檻。折中方案逐漸浮現：在推理調度、隱私計算等核心環節堅持自研，同時在通用模型供給上保持開放。某廠商通過這種策略，將單位推理成本降低34%，同時模型路由成功率提升至92%。