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Google and Alibaba Shift Focus: The Era of Serving Humans Is Over

谷歌阿里集体转向:为人服务时代过去了|浪潮

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凤凰网科技
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This media report analyzes the strategic pivot of Alibaba Cloud and Google towards AI agents as primary cloud users, highlighting the launch of Alibaba's 'Qianwen Cloud' platform and the explosive growth of token economies.
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摘要:<br> 一行代码指令取代了传统官网。5月20日,阿里云上线“千问云”,首页只有一句让Agent自己安装技能的指令。同一时间,谷歌开发者大会抛出同样信号:云计算的主要用户,正在从人变成智能体。<br> 凤凰网科技《浪潮》出品<br> 作者|赵子坤<br> 编辑|董雨晴<br> 如果打开“千问云”网站,首页只有一句:安装 Skills npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai。<br> 没有产品列表,没有控制台入口,没有移动互联网过去十几年早已习惯的繁复导航。这是阿里云成立17年来,首次在主站之外推出的全新产品官网“千问云”的首页全貌——一条Agent可读的prompt指令,意思是请智能体自己安装千问云技能。云的用户正在从人类工程师变成智能体,而阿里云决定为此将整个技术体系重塑。<br> “阿里云正在进行全栈技术革新,从底层芯片、Agentic Cloud、模型到推理平台全面升级,阿里云要建设成中国最大的AI工厂。”5月20日,阿里云智能集团资深副总裁、公共云事业部总裁刘伟光在2026阿里云峰会上宣布。<br> 同一时间,大洋彼岸的谷歌也在其年度开发者大会上给出了相似的主题。“这两天谷歌也在开会,主题跟我们好像是一样的,我们都想到一起去了。”在会后的一场小范围群访中,刘伟光对凤凰网科技在内的媒体答道。<br> 这并非巧合。据谷歌官方披露,两年前谷歌旗下各产品每月处理token总量为9.7万亿,去年I/O时增长到约480万亿,今年直接跳到每月超过3.2千万亿,增长了7倍。全球权威IT研究与顾问机构Gartner则给出了一个更直观的预测:到2026年底,40%的企业应用将集成AI Agent——一年前,这一比例还不足5%。<br> 在“想到一起”和陡峭的增长曲线背后,是一场关于云计算增长引擎的丝滑切换,以及一条被迫加速的、决绝的自研之路。<br> 入口重构:当人类不再是云的主要消费者<br> “未来的云计算产品,主要使用对象将逐渐从人类工程师变成Agent。”年初,阿里云内部达成的一个关键判断。<br> 阿里云官网自2009年诞生起,界面逻辑就没变过:人类登录,浏览菜单,在庞杂的产品线中找到云主机、数据库、存储,手动配置参数。但这条路径对Agent毫无意义。Agent不看网页,不点按钮,它需要的是结构化的能力描述、明确的调用协议和可预期的反馈机制。<br> 刘伟光透露了一个细节,当春节“龙虾”爆火后,阿里云有一些外部的客户,也上线了类“龙虾”产品。而当龙虾这样的Agent诞生时,“不需要人来开通了,龙虾自动就在后台把云计算资源激活了”。过去,人类工程师要花两周才能完成的资源开通,一天之内就完成了。“Agent在默默自动地使用云。”<br> 基于这一观察,阿里云做出了千问云的决策。<br> 千问云的定位是“一个纯粹for AI的、for Agent的官网”,设计更加简洁,以售卖模型及相关应用为主,全面Skill化,“让Agent直接去调用,就会比使用阿里云的官网体验要好很多”。<br> 以前人进网站先找数据库,未来Agent进来先找模型。千问云的诞生,是阿里云全面 for Agent 的转向决心:当应用都被AI重写,当Everything for AI,入口的优先级必须被颠倒过来。<br> Token经济:从“锦上添花”到“核心引擎”的15倍跃进<br> 入口的变迁只是表象,驱动这场重构的核心动力,是Token经济的爆炸性增长。<br> 其中,Coding能力的跃迁让云厂商看到了新的服务空间。<br> “去年我说Token支出在企业的IT预算里不到1%。那时候AI是‘提效’,没有改变业务的本质。”刘伟光复盘道,“但Coding能力出现后,这是一个巨大的分水岭——AI开始创造人类做不了的工作了。”<br> 他举了个例子:大量70年代、80年代编写的COBOL、C、Java老应用,注释早已丢失,程序员早已退休,但AI能够解构这些“代码化石”并将其搬上云。<br> “AI coding出现不仅是生成新应用,对老代码的老应用的解构更会带来一波新应用出现。”刘伟光判断道。<br> 更大的变化来自推理模型和视频模型的能力跃迁。曾有客户基于开源模型加独有数据调优,做了三个月。结果新一款大尺寸模型出现后,“几乎碾压式地把过去东西全部推掉了。今天大模型的价值比自己用开源模型加数据调优的要大很多。”<br> 而在视频领域,他认为未来中国广告业都会有很大的改变,“每个人都可以做广告、做制片”。<br> AI能力带来的价值跃迁直接体现在了付费意愿上。<br> 当前,AI原生创业企业,Token支出可以占到IT成本的100%;互联网类企业达到15%—20%;传统企业还在5%以下。<br> 与此同时,刘伟光特别澄清了一个市场认知的误区,目前市场上存“强行把视频token跟推理token放在一块统计,但从技术原理看,这是两种不同的统计方式,今天应该“分模态、分模型去看市场空间”。<br> 因此,阿里云对销售团队提出了更多维的目标,包括:付费Token客户数的增长数和覆盖率;客户是否用Token解决刚需、接入核心系统;通过阿里模型生成的Agent自主完成闭环的效率等等。<br> 而被问及AI商业模式究竟应该按“消耗”收费还是按“成果”收费时,刘伟光对凤凰网科技回答道:“终极目标一定是结果付费。目前还是按照量收费比较多,但已经看到客户愿意为结果付费的苗头。”<br> 芯模暗战:为何必须走“谷歌TPU之路”<br> 然而,支撑Token经济大厦的底座——芯片,面临着前所未有的不确定性。<br> 在本次阿里云峰会上,首次高调公布了真武系列芯片路线图。最新亮相的M890芯片,144GB显存,片间互联带宽800GB/s,性能是上一代810E的3倍。<br> 平头哥半导体副总裁高慧在峰会上表示,Agent在执行任务时可能在毫秒间连续发起数十次模型调用,需要CPU、GPU、网络和存储的紧密协同,全栈自研芯片矩阵就是为了实现算力、网力、存力的系统级协同。平头哥同时公布了未来两年的迭代路径:V900与J900将陆续推出。<br> 当被问到为何选择这个时间点亮出底牌时,刘伟光回答道:“跟初创芯片公司最大的不同是,我们是在市场验证了很久之后才推向市场。”他表示,在正式发布之前,真武芯片已经在阿里巴巴内部、蚂蚁、智能驾驶、金融行业、政务行业、运营商等领域得到市场的广泛认可。<br> 这几乎是复刻了谷歌TPU与Gemini结合的经典路径。刘伟光毫不避讳对“谷歌路线”的认同:“自己的芯片和自己的模型一定能达到最好性价比。谷歌TPU和Gemini的结合就跑出了最高的性能。”<br> 他进而给出了自己的判断:“如果未来把每一块芯片都能跑出比竞争对手更多token、更高质量token,那我们就胜利了。”<br> 值得注意的是,就在一个月前,谷歌同样连发自研芯片——发布了针对预训练优化的TPU 8t与针对推理优化的TPU 8i,“对抗”英伟达。随后, CFO在最新财报电话会上,披露了谷歌年度资本支出预计将上调至约1800亿至1900亿美元。<br> 同一时间的谷歌I/O 2025开发者大会上,谷歌同样亮出了一套完整的全栈协同牌:从Ironwood到Gemini 2.5,从Vertex AI到浏览器内置Agent,谷歌同样在走芯片-模型-推理-Agent入口全栈协同的闭环。<br> Sundar Pichai在主旨演讲中直言:“我们正处于AI平台转变的新阶段”,谷歌要做的就是“降低门槛、加速创造”,宣布要让智能体全面进驻谷歌的主打业务搜索以及AI助手Gemini,并通过Gemini与搜索结合,推出全新的AI模式搜索。<br> 中美两家头部云厂商在同一节点押注自研芯片与全栈协同,揭示了行业竞争的逻辑转向:Token经济的底层竞争,已经从“谁有更多GPU”转向“谁能用更低的芯片成本产出更高质量的Token” 。<br> 这种“芯模咬合”的效能已在实战中显现。峰会披露,Qwen3.7-Max仅凭一份任务说明,在从未接触过的M890芯片上自主工作了35小时,独立完成了一个生产级AI计算内核的编写与调优,最终性能较官方版本提升10倍。<br> 在被问及去年底提出“拿下80%的AI云增量市场”目标进展时,刘伟光给出了一个更具体的数据:“目前,推理市场我们已经拿到了20%以上。所有的大客户账我们没有输过。”但他也承认,“新兴市场增速太快了,一个季度的收入甚至比过去几年都大,看过去意义不大,关键是打赢未来。”<br> 据阿里云统计数据,过去五个月,阿里云百炼平台LLM的Token ARR增长了15倍。<br> 阿里云的底气部分来自存量的转化——Coding客户恰恰就是阿里云过去的存量客户,因为有开发者才会用云,今天100%都是token的客户。此外,爆发的Agent也在辅助识别客户方向,比如MiniMax龙虾业务背后就是阿里云,一批龙虾都诞生在阿里云上,使得云资源有了很大的提升。<br> 在供应端,刘伟光用一组换算关系来强调云厂商的优势:“Token和GPU是有换算比例的,卖多少Token等于售卖了多少GPU。”他举例,“如果把Token换算成GPU,假设1000个Token换算成一卡GPU的话,会发现一卡GPU带来的增长基本代表着1:1的CPU增长。”换言之,使用Token就意味着同时消耗GPU和CPU,而且产生放大效应——“产生100块钱的CPU,同时变成200块钱的GPU+CPU,这是云和AI的结合。”<br> 这意味着,AI Agent的爆发将同时拉动GPU、CPU和存储的增长——正如阿里财报中揭示的,阿里云未来的业务增长空间来自三个方向:公共云MaaS、私有部署,以及“因为AI Agent的爆发,也在同比飞速增长”的CPU云。<br> 从千问云那行面向Agent的代码开始,阿里云和谷歌在这个5月不约而同地选择了一场全栈重构。入口改变,是因为用户变了;Token爆炸,是因为价值变了;芯片加速,是因为命脉不能放在别人手里。而当卖出的每一个Token都在同步拉动GPU和CPU的消耗,Token经济与云基础设施之间那条一度模糊的逻辑链,正在被一场全行业的重构工程彻底改写。<br> 责编:张格格 PT105<br> 往期回顾<br> 凤凰新媒体介绍投资者关系 Investor Relations广告服务诚征英才保护隐私权免责条款意见反馈凤凰卫视京ICP证030609号<br> 凤凰新媒体版权所有Copyright © 2024 Phoenix New Media Limited All Rights Reserved.