AI云增量狂飆，為何大盤原地踏步？

“局部潑天富貴，大盤原地踏步”——2026年已經過半，這種鮮明的反差正在成為中國云計算行業的真實格局。幾乎所有頭部云廠商都悄然調整了對外講述的故事：他們對CPU虛擬機、存儲帶寬等傳統指標的強調越來越少，轉而頻繁亮出AI云收入、模型即服務（MaaS）收入、大模型調用量、Token消耗、GPU算力占有率乃至智能體平臺等全新概念。AI，變成了財報電話會和新品發布上的絕對主角。

時間拉回十余年前的云計算黃金年代，行業的增長邏輯幾乎完全建在CPU通用計算之上。那時的云廠商像“地產出租商”一樣，主要售賣vCPU核數、內存容量和存儲帶寬，客戶開通的虛擬機越多、掛載的硬盤越大，收入增長就越快。但進入2025年下半年到2026年上半年，這套舊有的敘事已經撐不住投資者和市場的期待。阿里云、百度智能云、火山引擎等玩家，紛紛把增長指標切換到GPU占用率，并進一步向應用層下沉為Token調用量。在短短一年內，整個行業對“算力消耗”的丈量方式，就完成了一次從物理核心到消耗次數的躍遷。

IDC最新發布的全景報告清晰地記錄了這一轉向：2025年中國公有云上大模型的調用量已達1944萬億Tokens，而IDC預計2026年全年MaaS市場的Token消耗將進一步攀升至約40000萬億次。如此飛輪般的速度，在以CPU核數論英雄的時代里幾乎是不可想象的。具體到頭部企業，這場由Token統治的狂飆更是具象得令人興奮——2026年6月的火山引擎夏季Force原動力大會上，官方宣布豆包大模型的日均Token調用量一口氣突破180萬億，一年間實現了超過10倍的爆發式增長，并據此拿下了中國公有云MaaS市場49.5%的份額。同一時期，阿里巴巴2026年第一財季報顯示，阿里云智能集團單季營收達到416.26億元，AI相關產品收入占比首次跨過30%的門檻，單季貢獻89.71億元；其核心驅動力MaaS平臺“百煉”的客戶數量，在季度內同比增長了整整8倍。百度AI云也毫不遜色，GPU云收入暴漲184%；騰訊企業服務收入則同比增長20%，管理層直截了當地將增長歸因于“AI需求帶動GPU、CPU、存儲資源”。所有這些動輒倍數級、半數份額、三位數漲幅的指標，都在釋放同一個信號：AI正在重新定義云廠商的增量來源。

然而，如果稍稍把目光從這些令人亢奮的Token爆發數字上移開，看向云廠商整個賬本的大盤，現實就變成了另一副模樣。根據中國信通院和多家第三方調研機構的數據，2025年至2026年上半年，中國公有云整體市場的同比增速已常態化回落至8%—11%的區間。這個數字，與過去動輒30%以上、甚至翻倍增長的通用計算黃金年代相比，完全是兩個世界。也就是說，市場基本面并沒有等來所謂“全面復蘇”的喜訊，反而呈現出一種極具割裂感的局面：一邊是GPU和Token燒出的局部烈火，一邊是傳統云服務緩慢挪動的廣袤平原，二者并行，互不掩映。

造成如此反差的第一層原因，是各大云廠商身上普遍滋長的一種“流量入口焦慮癥”。為了不在決定未來十年命運的大模型長跑中掉隊，大家都在應用層和生態層拼命構建防線。阿里巴巴一面推動通義千問App，一面讓釘釘與通義實驗室深度協同，意圖將CodeWork這類AI編程工具釘成B端程序員的新入口。字節跳動則憑借應用矩陣的用戶基數，讓豆包長期占據C端AI應用的前列位置。百度也依托DoMate和文心一言的生態，試圖在智能座艙和智能硬件里復制搜索業務的入口優勢。這些動作表面熱鬧，但本質上仍處在戰略前哨階段，商業價值和造血能力還沒有得到充分驗證，眼下更多承擔的是防御功能。云廠商搶入口是必須的，卻幾乎無法立刻從入口中擰出穩固的利潤。因此，當各家都把對AI新增收入和利潤的厚望壓在“賣算力、賣Token”這條線上時，壓力就全部轉移到了基礎設施的供應端。

可是，賣算力這門生意絕不像表面那般光鮮。AI云和MaaS依然屬于典型的高資本開支賽道，極度依賴重資產折舊和長周期的回收模型。云廠商需要興建高標準綠色數據中心、鋪陳高帶寬光纖、采購昂貴的高端服務器，還要為GPU集群驚人的功耗去爭取越來越緊張的供電指標。財報里的數字清晰地暴露出這種資金壓力：阿里巴巴2026財年購置物業及設備支出高達1220.21億元，較上一財年的842.78億元同比增加了約45%，雖然不能全部歸為AI云投資，卻足以折射出AI基礎設施擴張帶來的龐大硬件吞噬。騰訊同樣承壓，2025年第二季度資本開支達到191億元，同比飆升119%，管理層也坦誠部分GPU和AI項目從投入到產生顯著增量回報之間存在自然時滯。更激進的是字節跳動，據報道其正評估將2026年資本開支最高提至700億美元，主攻AI芯片、數據中心和相關基礎設施。與此同時，傳統企業客戶對系統穩定與數據安全的要求遠高于時髦度，大模型幻覺問題尚未根除，企業AI項目的投入產出比也沒有完全跑通。于是，除了互聯網、游戲、自動駕駛以及大模型創業公司這些天生就與AI高頻共振的先鋒行業外，大量的制造、線下零售、大型金融機構等傳統TOB客戶，依然對把核心數據庫和經營系統全面接入AI云保持著極高的警惕。

既然支撐傳統大盤的企業客戶普遍按兵不動，那么阿里云逾40%的外部商業化增速、火山引擎成倍飆升的Token調用量，這些增量究竟從何而來？第一個答案，藏在客戶群體的徹底更迭中。CPU時代，云廠商的大客戶名單主要由泛互聯網App、游戲廠商和正處在數字化轉型期的政企客戶構成。而現在，以大模型創業公司月之暗面、智譜AI、MiniMax為代表的一眾AI新貴，連同持續加碼端到端大模型研發的自動駕駛廠商，成為了AI云資源最兇猛的消耗者。這些公司普遍缺乏自建大型數據中心的能力，其融得的資金，最終有很大一部分直接變成了購買大廠AI公有云算力的真實流水。這是一種典型的“資金在生態內部循環”所帶來的階段性凈增量，天生就比傳統獲客更為高效。

第二個答案，指向算力資源本身的高客單價溢價。過去售賣通用CPU云資源時，客單價和毛利空間基本是固定的。而今，云廠商賣給這些新貴和汽車廠商的，是經過自研技術瘋狂調優、本身就極其稀缺的高端GPU算力集群。以阿里云為例，其平頭哥自研的AI芯片和GPU加速技術在2026年上半年實現大規模量產后，有超過60%的算力被直接用于服務外部的商業化客戶。這種自研硬件帶來的成本優勢，讓阿里云在售賣算力時握有了極大的定價彈性，得以從穩固的收入大盤中再擠出一層更豐厚的利潤。換言之，看似是在“賣算力”，其實是在“賣稀缺性和技術溢價”。

第三個答案，則來自互聯網大廠內部業務線的全面AI化升級所帶來的內部結算紅利。不難發現，無論是火山引擎、騰訊還是阿里，其