©TMT星球原创 · 作者｜黄燕华
AI时代，云计算的竞争逻辑彻底变了。
过去，云计算市场主要是厂商通过提供数据库、虚拟机、软件等帮助客户优化业务流程、提升效率。
随着AI智能体的广泛应用，云计算不再局限于单一资源售卖，而是转向售卖帮客户干活的全栈系统能力。
所以我们可以看到，2026年下半年伊始，飞书产品团队并入豆包；阿里整合QoderWork、悟空和MuleRun等三款Agent产品为“千问办公”；腾讯把QClaw相关业务及部分团队调整至WorkBuddy所在的云产品六部。
云计算市场的主流玩家们正在改变竞争策略，打通内部组织架构，从“卖资源”变为“卖智能”，让云计算成为AI算力中枢，帮助客户“把活干了”，以实现自身的业务增长，进而带来更好的收益。
那么，行业竞争的逻辑彻底从“低价扩张”转向“能力定价”。通俗地说，就是谁能帮客户更好地赚钱，谁就能在这场竞赛中拔得头筹。
01、以价换量已成过去时
7月下旬，谷歌母公司Alphabet发布第二季度财报，营收和盈利表现均好于预期，尤其是谷歌云实现了“有史以来最强劲的增长”。
但该份亮眼的业绩未能赢得市场投资者的青睐，财报发布后，Alphabet股价在盘后交易中跌约3%。
这背后是市场对于Alphabet加码AI算力基础设施产生的巨额资本开支的担忧，此举使得Alphabet的自由现金流降至负59亿美元，为数十年来首次，而且未来还将大幅增长。
谷歌的困境并非孤例，伴随AI算力需求的持续增长，全球云厂商们集体面临AI算力投入带来的成本压力。
进入2026年以来，亚马逊AWS在1月打响了AI算力涨价“第一枪”，随后谷歌云宣布全面上调全球数据传输服务价格。
这股涨价潮很快蔓延至国内。今年3月以来，腾讯云、阿里云、百度智能云等云计算市场的主流玩家相继宣布上调AI算力及部分存储产品价格。这一动作打破了行业近二十年来“只降不升”的定价惯例。
过去20年，依托技术进步和规模效应，云计算成本呈周期性下降态势，价格比拼成为云厂商们争夺客户的主要手段。
尤其是2024年，市场迎来大模型应用爆发的窗口期，云厂商们将算力视为承载大模型的重要入口，开启了新一轮价格战。
但随着大模型的持续迭代，Token的消耗呈指数级增长，加之上游存储芯片等价格上涨抬高了部署成本，价格战难以为继，云计算市场进入价值重估与重新定价的新阶段。
业内人士指出，云计算的这轮涨价是AI技术快速发展驱动下的结构性调整，主要表现在智算相关的算力、存储、模型调用等产品和服务出现涨价，通用算力的云服务价格相对稳定。
当头部云厂商开始同步上调价格，意味着云计算市场依靠低价争夺客户的时代已然过去，一个围绕算力效率、模型能力与解决方案等核心竞争力，重新定价的时代正加速到来。
02、不仅“卖资源”，更在“卖智能”
如何体现云厂商们的算力效率、模型能力与解决方案等方面的能力？回答这个问题的关键在于AI，在于智能化。
过去，云厂商靠的是“卖资源”，即帮助客户进行数字化转型，提供计算、存储、网络等基础设施服务。
彼时，各家比拼的是谁家的机房更大、存储更便宜，由此带来的后果则是产品严重同质化。
随着AI大模型的持续迭代，云计算逐渐从“算力池”变成“AI运行与协同的神经中枢”，售卖算力资源只是“基操”，还要有能帮客户实现业务增长，带来更好收益的智能化能力。
IDC在相关研报中预测，到2027年，超过85%的国内组织将把传统云环境转型为适配AI工作负载的新型平台。
这意味着，云计算不再只是支撑IT的基础设施，更是决定AI能否落地的重要核心。
可以看到，国内主流云厂商们正在围绕这一趋势进行密集布局。
7月30日，字节跳动启动了面向AI业务的重大组织调整，其中，飞书的产品团队与豆包产品团队整合，GTM（市场、销售、客户服务）团队则与火山引擎进行整合。
调整完成后，豆包提供大模型与AI Agent能力，火山引擎提供云基础设施与商业化交付渠道。三者不再各自为战，而是形成“模型+场景+云”的闭环，直接将AI能力变成企业工作流中的“原生能力”。
8月3日，阿里巴巴旗下企业级Agent产品“千问办公”（QwenWork）开启公测，新的“千问办公”由QoderWork、MuleRun、悟空三款产品全面整合而来，是业内首款同时支持桌面端Agent、云端Agent、企业协同Agent的产品，致力于帮助个人与企业提升办公生产力。
另一互联网巨头腾讯也采取了相似的整合路径，其将QClaw产品中心相关业务和部分团队调整至云产品六部，与月访问量超过2000万的WorkBuddy并入同一管理体系，进一步强化与企业微信、腾讯文档的协同。
从表面上看，互联网大厂们的这些动作与云计算并没有直接产生联系，但实质上是云计算市场竞争的一种延伸。
它们依托云计算这个基础底座，强化AI办公产品智能化能力，打造业务协同入口的同时，让云计算、Agent等技术势能转化为客户能轻松感知的商业价值。
在此过程中，云厂商们进一步加深了与客户的绑定程度。AI大模型能力越强，客户就越依赖，客户越依赖，云计算厂商在产品迭代、产品定价等方面就越具有优势和主动权，进而形成良性循环，提高市场竞争的护城河，更进一步帮助母公司抢占AI时代的超级入口。
值得注意的是，在这一过程中，深耕垂直领域的云计算玩家或许更有优势，原因在于其原本就深耕某一领域，拥有专业优势，又与用户日常工作场景契合度高，得以抢先占领了客户心智。
以金山云为例，其没有选择与巨头正面硬刚“大而全”的通用云市场，而是集中优势兵力聚焦游戏云、视频云等高壁垒垂直赛道。2026年一季度，金山云智算收入占公有云比重已超50%，公司正从传统云厂商向全栈AI服务商转型。
不过，这类垂直领域玩家的短板也很明显，它们深耕某一领域意味着营收、市场份额等方面的上限并不高，无法与阿里云、腾讯云、火山引擎等综合云计算厂商在更广阔的市场上竞争。
03、业务协同的落地能力成比拼核心
当云计算市场的核心叙事从“降本”转向“增效”，从“卖资源”升维至“卖智能”，一场围绕落地能力的真正大考便开始了。
这场大考的核心，不再是谁的通用算力定价更低，而是谁能够更深入企业真实的业务场景，将AI技术转化为客户看得见、摸得着的业务成果。
这不仅考验云厂商的算法和硬件，更考验其对行业的洞察、方案集成的能力和贴身服务的韧性。
眼下，云计算市场的头部玩家在这方面已经进行了清晰的战略布局。
阿里巴巴集团CEO吴泳铭将“用户为先、AI驱动”作为核心战略，阿里云围绕通义大模型构建起覆盖金融、制造以及医疗等数十个行业的专属解决方案，通过ModelScope社区汇聚生态力量，让企业不仅能调用API，还能找到经过产业验证的调优模型和应用工具。
腾讯云则力推“腾讯混元大模型+行业大模型商店”模式，开放模型即服务，并与企业微信、腾讯会议无缝连接，将AI能力送达交易、客服、营销一线，强调让员工在自己的工作界面上就能用上AI。
火山引擎背靠字节庞大的产品生态，将豆包大模型与抖音、飞书等场景中沉淀的数据洞察相结合，为企业提供从智能推荐、内容生成到用户运营的闭环方案。
百度智能云以文心大模型为核心，通过千帆大模型平台提供从数据标注、模型训练、精调到部署运维的全套工具链，并着力在交通、能源等政务和工业领域打造标杆案例。
不难发现，主流玩家们的这些举措都不再仅仅围绕算力单价做文章，而是着力用一套落地组合拳展现自身的综合价值。
在算力适配方面，打造卓越的AI算力适配能力，确保大模型能够高效稳定地运行在不同芯片架构上。
在运营服务方面，成熟的云原生改造经验，帮助客户对传统应用进行微服务化、容器化，释放云和AI的弹性价值。
在数据安全方面，严格的安全合规体系，保障数据和模型资产在监管框架下安全流转；深度定制的行业解决方案，将通用的AI能力转化为解决具体业务痛点的抓手。
在产品应用方面，为客户提供贯穿规划、建设、运维全过程的一站式服务，让企业无需组建庞大的技术团队即可驾驭复杂的技术栈。
显然，在AI Agent从试点走向规模化商用的关键阶段，依托云计算基础设施构建的AI智能体，其价值不在于技术概念，而在于能否接地气，是否能深度嵌入业务流程，持续为企业降本增效。
有业内人士指出，AI Agent时代，企业客户在选择AI云服务商时，优先级最高的考量因素已不再是单纯的资源价格，而是AI算力适配性、模型调优支持、安全合规等级以及行业解决方案的厚度等综合能力指标。
可见，未来的云计算竞争将不再局限于单一资源售卖，而是转向全栈系统落地能力的较量——谁更快更好地落地，同时“谁更能帮客户赚钱”，谁就能在下一个十年的竞争中占据主动。
04、结语
当“云+AI”深度融合成为不可逆转的趋势，云计算市场的竞争逻辑已发生根本性变化。
在AI Agent大规模商用的催化下，云计算市场的主旋律从低价扩张的存量博弈，切换到了能力定价的价值创造。
此时的云厂商们不只是出租算力和存储的“房东”，而是亲自下场，通过组织架构整合，将大模型能力深度嵌入办公、协同等具体场景，变身成为直接帮客户干活的“合伙人”。
比拼的核心在于落地能力，谁能将高深的AI算法转化为解决企业痛点的抓手，谁能在数据安全、算力适配和行业洞察上提供一站式全栈服务，谁就能在这场竞赛中掌握定价权。
从“卖资源”到“卖智能”，不仅是商业模式的升级，更是对厂商综合实力的大考。
未来，云计算将真正成为社会运转的“AI神经中枢”，而市场竞争的终局，将属于那些能持续为客户创造增量收益的玩家。
*文中题图来自：阿里云官网。
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