AI引领云服务行业新变革：从卖算力到拼应用
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◎记者 操子怡
随着大模型和智能体（Agent）加速落地，云服务行业正进入新的发展阶段。在近日举行的一场行业交流中，腾讯云多位高管表示，传统公有云靠资源驱动的云服务“上半场”已趋于饱和与成熟，接下来，AI应用落地能力、行业理解深度以及生态协同能力，逐步成为云厂商竞争力的重要变量。
公有云“上半场”已经结束
过去一年，AI驱动头部云厂商业绩明显回暖。2025年第三季度，阿里云季度收入达398.24亿元，同比增长34%，增速再创新高。AI相关产品收入连续9个季度实现三位数同比增长。
火山引擎总裁谭待在FORCE原动力大会上披露的数据显示，截至2025年12月，豆包大模型日均token使用量突破50万亿，较上年同期增长超过10倍。
腾讯2025第三季度业绩报告提到，金融科技及企业服务业务收入同比增长10%至人民币582亿元，其中企业服务收入同比增长十几个百分点，受益于包括云服务的收入增长。
“从云侧来看，整个云服务已经进入由AI和全球化驱动的下半场。”腾讯云副总裁、产业生态合作业务负责人杨晨表示。
这一变化也体现在云厂商的业务结构调整上。杨晨透露，近年来腾讯云SaaS业务占比持续提升，在AI和SaaS的融合下，目前SaaS相关收入增速明显高于IaaS。
腾讯云副总裁吴奇胜认为，云服务的发展正在经历从“卖资源”到“卖应用”的阶段切换。2024年下半年到2025年上半年，行业关注点更多集中在算力和卡资源；但随着模型逐步成熟，2026年以后，AI商业化的重心可能更多转向应用层，能否真正解决企业的实际问题将成为关键。
IDC中国研究总监刘丽辉认为：从需求侧来看，企业客户IT预算向AI和Agent倾斜明显，围绕AI的应用创新依然是2026年最大的市场；从供给侧来看，阿里、字节围绕智算中心、AI大模型和Agent相关的投资计划仍将持续较高增长，预计2026年热潮有望持续。
新兴市场开始“松动”
“DeepSeek横空出世后，大家一股脑儿用AI，但AI具体解决什么问题还没有想清楚。随着2025年业务的变化，到2026年进入‘下半场’，市场将更聚焦应用落地，核心是通过AI帮助企业解决实际问题、带动业务增长。”吴奇胜说。
在AI落地过程中，不少企业仍处于探索阶段。吴奇胜表示，目前客户普遍面临两类不确定性：一是不清楚AI能力的边界；二是不清楚AI应该介入企业内部哪些系统和管理环节。“初期可能更多在局部场景实现替代，逐步推广后，将形成较为成熟的应用形态”。
中国信通院2025年的一份报告显示，互联网和电商仍是云服务的最大客户来源，占比约31%，其次是政府部门（22%）和金融行业（10%）。制造业云支出占比仅约8%，但随着AI应用向实体经济渗透，这一结构正在发生变化。
一位制造业从业者向记者解释，生产制造业重在规模、成本和交付，不同于互联网的边际成本趋近于零，制造业对于ROI极为敏感。“企业要在AI上投入多少钱？能不能产生收益？财务账是要算明白的”。
不过，DeepSeek的横空出世，一些标志性事件给行业带来松动。
“2025年有个明显的拐点，上半年是DeepSeek，下半年是Agent，这些热点事件让市场活力明显增加，给公有云市场带来很大助力。过去的焦虑是怎么活下去，现在的焦虑是怎么抓住新机会。”杨晨说。
“去年下半年，我们看到，很多ISV开始考虑AI智能体开发，包括学习CodeBuddy低代码开发平台，ISV市场开始焕发活力。”腾讯云副总裁、生态拓展负责人张果说。
token不是唯一指标
随着模型调用规模迅速扩大，近期，token消耗量成为不少云厂商的高频词。
弗若斯特沙利文数据显示，中国企业级大模型的日均token消耗量在2025年上半年达到10.2万亿，较2024年下半年激增363%。
国家数据局数据显示，2024年初，我国日均token的消耗量为1000亿，截至2025年6月底，日均token消耗量已经突破30万亿，1年半时间增长了300多倍。
“token看起来量很大，但客户黏性并不高。”杨晨认为，单纯围绕token规模的增长不是好的生意，真正健康可持续的AI商业模式，应当以应用场景和业务价值为导向，而不是仅仅追求调用量。
刘丽辉表示，2026年云厂商围绕AI基础设施、AI大模型和Agent相关的产品和业务布局将会更加丰富，token消耗量是其中的一个衡量指标，还会有更多视角加入，比如业务收入、客户使用情况等。
当前，底层模型能力仍是云厂商的重要竞争点。阿里的千问、字节的豆包在多个细分领域表现突出，这也使得上述云厂商在底层模型能力上具备更多优势。
行业内不乏腾讯大模型掉队的声音。对此，杨晨回应称，AI是一场长期竞赛。“我们坚持全链路自研混元大模型，同时拥抱最先进的开源模型，采取双轨并行策略。”他表示，当前模型层（Model）虽然有差异，但更多是“80分”和“90分”的差异，并不存在放之四海而皆准的模型，关键在于匹配合适的场景。
“AI是一个大时代，各行各业对AI的应用，必然经历从量变到质变的过程，这个过程需要一定的时间。就像马拉松刚跑了两圈，没有必要显示我们跑得多快，坚持下去，耐力可能更重要。”杨晨说。
