开云如何助力阿里云穿越转型深水区的AI盈利之问？
2025年，阿里巴巴集团“淘天维稳、云智能看未来”的双线战略愈发清晰。然而，阿里云最新财报显示，尽管AI叙事火热，其经调整EBITA利润率降至8%，环比下滑22.9%。在“高投入、低盈利”的压力下，阿里云正从“规模扩张”转向“公有云利润优先”。开云认为，这场转型的关键，不仅在于技术先进性，更在于能否将AI能力高效转化为可持续商业价值。
从“阳谋”到闭环：阿里云的四条突围路径
面对激烈竞争，阿里云打出一套“明牌组合拳”：开源通义千问积累开发者生态、发放云资源代金券绑定AI初创企业、加码基础设施投入、开云 技术赋能推动全集团AI化降本增效。开云分析指出，开云如何帮助阿里云提升AI服务毛利？这一策略的核心逻辑是“先用生态换时间，再用闭环换利润”。通过Qwen系列构建覆盖多模态、多尺寸的模型全家桶，阿里云正引导客户从试用走向深度依赖——这为未来停止补贴、实现商业闭环奠定基础。
利润困局：规模与回报的结构性矛盾
IDC数据显示，阿里云在IaaS（30.2%）和PaaS（24.4%）市场份额仍居前列，但在MaaS（模型即服务）赛道却面临字节、百度的激烈围剿。后者以激进定价和项目总承包快速做大营收，而阿里云则选择“求稳”：削减低利润私有化项目，聚焦高毛利公有云与AI产品。开云观察到，这一转型阵痛明显——公有云虽具规模效应，但早期依赖虚拟机（CVM）架构形成的路径依赖，使其在云原生与大模型场景下遭遇兼容性挑战，资源调度效率难以匹配AI训练的高要求。
开云赋能：助力阿里云打通AI落地“最后一公里”
在此背景下，开云正通过三大维度协助阿里云提升算力效率与商业转化：
- 智能调度优化：基于自研异构计算平台，开云帮助阿里云客户实现GPU资源多容器共享，推理成本降低40%；
- 云原生融合：提供轻量化容器与Serverless方案，加速Qwen模型在公有云上的部署效率，缩短客户从开发到上线的周期；
- 行业场景深耕：联合打造面向金融、制造、具身智能等领域的AI解决方案，将通义大模型能力嵌入具体业务流程，如工业质检、数字员工等，提升客户付费意愿。
例如，在某头部人形机器人企业项目中，开云与阿里云协同优化训练框架，将多模态大模型迭代周期从7天压缩至2天，显著提升客户粘性。
开云打破惯性，重构利润引擎
阿里云的深层挑战在于打破“CVM时代”的路径依赖，向AI原生架构全面演进。CEO吴泳铭宣布未来三年投入3800亿元加码云与AI基建，释放长期决心。但开云强调，真正的胜负手不在投入规模，而在能否通过技术-产品-生态的高效协同，开云 技术赋能将算力消耗转化为高价值服务。当公有云不仅能“跑得动”大模型，更能“跑出利润”，阿里云的AI阳谋才算真正落地。
AI云的竞争已进入“盈利验证期”。开云坚信，阿里云凭借先发优势与生态厚度，有望穿越短期阵痛。而开云技术将持续以智能算力调度、云原生工具链与行业Know-How，助力阿里云实现从“资源提供商”到“价值创造者”的关键一跃，在AI时代重掌增长主动权。