生成式AI，阿里雲憑什麼是亞太唯一領導者？

阿里雲拿下Gartner四項第一，亞太唯一

生成式AI的技術周期正在進入一個前所未有的高速區間。

面對日新月異的生成式AI技術，企業正陷入選擇難題：如何挑選一個平台，才能跟上快速迭代的創新步伐？

最近，Gartner發佈了最新《生成式AI技術創新指南》系列報告，從雲基礎設施、模型工程、模型提供商、AI應用四大維度掃描全球廠商。

結論顯示：阿里雲是唯一在全部四個維度均被列入領導者象限的亞太公司，並與Google、OpenAI並列於全球前列。

Gartner這次把競爭的底層邏輯攤開了：在技術快速更迭的時代，全端能力才是制勝關鍵。

這恰好與阿里雲提出的“全端AI服務商”定位完全契合。

01

全端能力沉到底層

阿里雲是真能打的那家

Gartner將GenAI能力分為四層，對應阿里雲從基礎設施到應用的全端體系。

在底層基礎設施維度，重點是訓練、推理、大規模服務的資源與網路調度。阿里雲與Google、微軟、AWS同列，是唯一入選的亞太雲廠商。今年其AI資料中心全面升級，HPN8.0已實現十萬卡級高穩定互聯。

在模型工程維度，評分集中在資料處理、訓練調度、精調與可觀測性。阿里雲在縱軸特徵和橫軸潛力上均領先三大國際雲廠商。PAI平台與通義協同後，訓練端到端加速比提升三倍，推理效率同步提升。

模型本體維度考察模態覆蓋、開放性、安全與生態。阿里雲位於領導者象限，指標領先AWS與微軟，僅次於Google和OpenAI。通義模型覆蓋輕量到全尺寸，並保持多模態迭代。

在最上層的知識管理與生產力應用維度，阿里雲依舊處於領導者象限，是唯一來自中國的廠商。面向企業檢索、對話與內容協作的工具體系已成熟，百煉平台過去一年模型呼叫量提升十五倍，使大模型在企業內部可視化落地。

多家國際機構的結論與Gartner一致。沙利文顯示通義是中國企業採用最多的大模型；Omdia指出財富中國500強中七成已部署GenAI，阿里雲滲透率過半。在更聚焦的AI雲市場，阿里雲2025上半年份額超過三分之一，高於第二到第四名總和。從模型、平台到基礎設施與應用，阿里雲已形成清晰的全端閉環，“全端最強”具備逐層可驗證的技術能力。

02

誰都可以宣佈第一

全端領先者只有一個

今年“AI雲第一”的說法層出不窮，各家機構都在按不同口徑給出第一：模型能力第一、企業採用率第一、市場滲透率第一……多重口徑疊加，讓“第一”本身變得嘈雜。

Gartner的意義在於，它把大模型時代的“漢堡包”拆開，讓行業看到真正影響競爭力的底層結構。

全端之所以成為終極門檻，原因只有兩個。

第一，協同最佳化的複利效應。

AI算力的昂貴眾所周知，而通過“雲+AI”的全端協同，可以將硬體性能壓榨到極限，從而大幅降低推理成本。Qwen3-Next推出後推理成本下降90%，正是因為模型、平台和基礎設施在同一技術體系內協同最佳化。

對於客戶而言，這直接轉化為更具競爭力的API價格和更低的試錯成本。

第二，緊耦合帶來的落地確定性。

雲和AI本質上是伴生關係。Qwen3-Next推出後推理成本下降90%，正是因為模型、平台和基礎設施在同一技術體系內協同最佳化。

企業已經用選擇給出了答案。

Omdia資料顯示，2025年上半年阿里雲在中國AI雲市場的份額高達35.8%，超過了第2到第4名的總和，更有53%的中國500強企業選擇了阿里雲部署GenAI。

企業用腳投票證明了：他們需要的不只是一個模型，而是一套穩定、便宜且能快速落地的全端服務。

Gartner將GenAI切成基礎設施、模型工程、模型本體、知識管理四層，給出的正是更貼近市場真實需求的結構：底層越重，護城河越深。

在這四個維度中同時位於領導者象限的，亞太範圍內只有阿里雲一家。

這意味著，在全端技術競爭裡，它已經建立起跨層互相強化的能力結構。模型的迭代速度依賴基礎設施最佳化，模型工程的工具鏈效率反過來提升模型的使用門檻，而上層應用又能及時把企業需求反哺到模型層。

它不是某一環領先，而是整個技術堆疊沒有明顯短板。

03

AI+雲的全球競爭裡

能對標的只有Google與阿里

如果站到全球維度觀察，GenAI的競爭正在形成兩種路線。

第一種是以模型為核心，由模型向外延展生態，例如OpenAI。

第二種是以雲為核心，由雲能力向下延展到模型與晶片。

而在Gartner的結構下，能夠真正做到“雲+模型+晶片”垂直整合的廠商，全球只剩兩家：Google與阿里。

Google依託自研TPU，搭配Gemini模型家族，形成從裝置端到企業端的完整體系。

2025年11月18日發佈的Gemini3在多項基準測試中領先：Humanity'sLastExam得分45.8%創該測試最高紀錄，該模型100萬token輸入窗口和原生多模態支援，使其成為當前最強大的通用AI模型之一。

配合Gemini3發佈的還有圖像生成模型NanoBananaPro。該模型在圖像編輯排行榜上位居全球第一，能同時處理14張不同圖像或5個角色並保持一致性。短短4天內，NanoBanana為GeminiApp新增1300萬使用者。

Google的垂直整合深度體現在晶片演進速度。從TPUv6（Trillium）到v7（Ironwood）僅7個月，Trillium在密集LLM訓練中比v5e快4倍，擴展效率在6144顆晶片規模下仍保持94%。

阿里在架構邏輯上與其類似。

一方面，以通義模型覆蓋從輕量化、場景化到旗艦大模型的全尺寸結構。另一方面，依託自研晶片與大規模智能算力網路，建構訓練、推理與應用的統一體系。第三層，是以百煉平台與企業級生產力工具，對外部需求進行快速整合。

這種“三段式結構”正好貫穿Gartner的四個技術維度。

因此在最新一期的報告裡，Google與阿里雲穩坐四大維度領導者象限。

更有趣的是，兩者在C端的戰略也驚人一致。

就在Google用Gemini迅速搶奪OpenAI使用者的時候，阿里的千問App全面爆發，整合了搜尋、文件、創作等功能，下載量一周內迅速突破1000萬大關，成為新的超級流量入口。

這不是偶然，是技術路徑本身決定的。

AWS和微軟有雲和晶片（AWS的Trainium、微軟的Maia），但缺少頂級自研模型，依賴於Anthropic、OpenAI的合作關係。OpenAI只有模型，在成本控制和性能最佳化上受制於雲服務商。

未來的GenAI競爭，會越來越像移動網際網路時代的“端雲一體”。只有底層算力、模型架構與中介軟體平台同時具備，才能讓企業用得穩，也能讓應用快速生長。

04

結語

Gartner的報告把GenAI的競爭全貌拆成可驗證的四個層次。

也讓“全端領先”這件事變得清晰可見。

在這套框架裡，阿里雲是唯一在四個像限都處於領導者位置的亞太廠商，也是能與Google並列的全球雙核心玩家之一。

技術風暴會繼續加速，企業的窗口期會繼續縮小。

而在全端競爭裡，能夠把基礎設施、模型、工程體系與應用能力持續整合的廠商，會成為未來幾年最穩定的AI基座。

阿里雲顯然正在將自己推向這個位置。 (硬AI)