ai到底给云厂商带来了什么？是云计算终于迎来了新一轮增长，还是云厂商换了一套讲增长的语言？如果增长已经发生，它究竟来自哪里？
2026年过半，中国云计算行业的叙事逻辑开始发生变化。
仔细观察各大云厂商近期在各种公开场合的语境，可以发现大家极有默契地减少了对传统TOB算力增长的单一描绘，取而代之的是各种新概念的频频亮相。
具体来看，2026年一季度，阿里云AI相关产品连续11个季度三位数增长，占外部商业化收入首超30%；百度AI云GPU云暴涨184%；腾讯企业服务收入+20%，管理层明确归因于"AI需求带动GPU、CPU、存储资源"；火山引擎中国公有云上大模型调用量同比增长16倍。
很明显，今年上半年，无论是阿里云、百度智能云，还是火山引擎，对外披露的重点都开始转向AI相关指标，比如AI云收入、MaaS、模型调用、GPU算力、Token消耗、Agent平台。
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AI，已经成为发布会和财报电话会上的主角。
这些变化看似只是财报口径调整，却提出了一个新的问题。那就是ai到底给云厂商带来了什么？是云计算终于迎来了新一轮增长，还是云厂商换了一套讲增长的语言？如果增长已经发生，它究竟来自哪里？
从GPU到Token，云厂商切换增长指标
回看过去十余年中国云计算黄金时代，行业底层逻辑几乎完全建立在CPU通用计算之上。传统TOB业务主要围绕vCPU核数、内存容量和存储带宽计费，资源消耗评估也长期采用这套指标体系。
这套模式类似“出租地产”。云厂商提供计算、存储和网络资源，企业按实际使用规模付费。客户开通越多虚拟机、挂载越大硬盘容量，云厂商收入增长越快。
随着火山引擎、阿里云等头部厂商在财报和发布会上频繁强调“AI云”与“MaaS”，云计算资源衡量口径开始发生变化。过去看CPU核数，如今看GPU占用率，进入应用层后，则进一步转化为Token调用量。
IDC最新全景报告显示，2025年中国公有云大模型调用量已达1944万亿Tokens。IDC预计，2026年全年中国MaaS市场Token消耗量将升至约40000万亿次。如此增长速度，在以CPU核数衡量资源消耗阶段几乎无法想象。
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具体到企业样本来看，这种由“Token”主导的增量表现得更为具象和激进。
在2026年6月的夏季Force原动力大会上，火山引擎高调披露其豆包大模型日均Token调用量已经一举突破180万亿，在过去短短一年时间里实现了超过10倍的爆发式增长。正是凭借着这一庞大且高频的消耗，火山引擎宣称其在中国公有云MaaS市场斩获了49.5%的半壁江山。
阿里巴巴2026年一季度财报显示，阿里云智能集团单季营收达到416.26亿元，其AI相关产品收入占比首次突破了30%大关，单季度贡献了89.71亿元。而支撑起这一核心驱动力的，正是其MaaS平台“百炼”的客户数量在季度内实现了同比8倍的爆发式增长。
从这些公开披露的数据和动作来看，AI业务的增长势头不仅真实，而且正以一种近乎疯狂的姿态在云厂商的系统里野蛮生长。
然而，将视线从这些动辄数倍、甚至上千倍的“Token爆发”中移开，转去审视云厂商的整体财务表现时，现实却泼下了一盆冷水。
根据中国信通院及第三方调研机构公布的最新数据，2025年至2026年上半年，中国公有云整体大盘的同比增速已常态化跌落至8%—11%的区间。这与过去动辄30%以上、乃至翻倍增长的通用计算黄金时代不可同日而语。
总的来说，在这场由Token和GPU点燃的局部狂飙背后，云计算大盘的真实底色却远非全面复苏。增量如此凶猛，但总的来说，中国云计算市场并没有出现整体高歌猛进的全面回暖，呈现出“局部泼天富贵，大盘原地踏步”的异象。
剥离“流量焦虑”，AI云的增量真相
AI云增长的真相，究竟是什么？
其实，从表面上看，2026年上半年的云计算市场极为热闹。所有的云大厂内部都蔓延着一种极其强烈的“流量入口焦虑症”。为了不在这场决定未来十年命运的AI长跑中掉队，各大厂商努力在应用层和生态层修筑自己的防线。
比如阿里推动通义千问App、钉钉与通义实验室协同，希望把CodeWork等AICoding工具做成B端程序员入口；字节跳动借助流量优势，让豆包长期位居C端AI应用前列；百度依托DoMate与文心一言生态，希望在智能座舱和智能硬件端复制搜索业务经验。
但从更长周期看，流量入口与AI助理仍处于前哨阶段，商业价值和造血能力尚未充分验证，现阶段更多承担战略防御功能。云厂商必须抢占入口，却很难立即从入口中获得稳定利润。因此，各家对AI新增收入和利润寄予厚望，重点仍落在“卖算力、卖Token”。
但是，这门生意并不轻松。
要知道，AI云与MaaS仍属于高资本开支、依赖重资产折旧及长期回收模式。云厂商需要建设高标准绿色机房，铺设高带宽光纤，采购昂贵服务器，还要为GPU高功耗争取供电指标。
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数据显示，阿里巴巴2026财年购置物业及设备支出达到1220.21亿元，2025财年为842.78亿元，同比增长约45%，不能全部算作AI云投资，但足以反映AI基础设施扩张带来的资金压力；腾讯的数据也指向相同趋势。2025年第二季度，腾讯资本开支达到191亿元，同比增长119%。腾讯管理层明确表示，部分GPU和AI项目投资周期较长，从投入到产生显著增量回报存在自然时滞；字节跳动甚至正评估将 2026 年资本开支最高提高至 700 亿美元，主要用于 AI 芯片、数据中心和相关基础设施。
与此同时，传统企业优先关注系统稳定与数据安全。大模型幻觉仍未消除，企业AI项目ROI也未完全跑通。这导致除了互联网、游戏、自动驾驶以及大模型创业公司这些天生与AI高频共振的先锋行业外，大量的传统制造、线下零售、大型金融机构等TOB行业客户，对于将自身的核心数据库和经营系统接入AI云，依然保持着极高的谨慎度。
既然支撑宏观大盘的传统企业普遍在按兵不动，那么阿里云40%的外部商业化增速、火山引擎成倍飙升的Token调用量，又从何而来？
具体来看，一是核心客户群体的彻底更迭。
CPU时代，云厂商大客户主要包括泛互联网App、游戏厂商与数字化转型期政企客户。如今，月之暗面、智谱AI、MiniMax等AI新贵，自动驾驶厂商也在持续投入端到端大模型研发，成为AI云资源主要消耗者。由于大模型创业公司缺乏自建大型数据中心能力，融资所得，最终有很大一部分变成了购买大厂AI公有云算力的真实流水。这是一种典型的“资金在生态内部循环”带来的阶段性净增量。
其次，是算力资源本身的高客单价溢价。过去通用CPU云资源客单价与毛利空间相对固定，而现在，云厂商向这些AI新贵和汽车厂商售卖的是经过自研技术调优的、极其稀缺的高端GPU算力集群。以阿里云为例，其平头哥自研的AI芯片和GPU加速技术在2026年上半年实现大规模量产后，有超过60%的算力直接服务于外部的商业化客户。这种自研硬件带来的成本优势，让其在售卖算力时具备了极高的定价弹性，从而在既有收入中挤出了更高的利润增量。
最后，是互联网大厂内部业务线升级带来的内部结算红利。可以发现，像火山引擎、腾讯、阿里这样的巨头，其自身的搜索、电商推荐广告系统、短视频分发算法，现阶段都在全面经历向深度学习和多模态大模型的底层升级。这种集团内部“旧算力向新算力”的替换，虽然在合并报表中属于内部抵消，却能为云业务提供稳定需求，推动AI算力池利用率长期保持在安全线以上，也降低大规模基础设施闲置风险。
由此来看，现阶段AI云收入爆发，主要来自大模型创业公司集中采购算力，以及先锋行业核心技术栈向GPU重构。这类增量呈现高集中度、高客单价特点。这恰到好处地弥补了传统政企客户由于宏观周期原因，导致传统云预算收紧的缺口。在结构替换中，完成了云计算大盘整体收入曲线的陡峭上扬。
MaaS，为云服务商到底带来的是什么？
值得探讨的是，AI云何时才能摆脱技术断代带来阶段性焦虑和高能耗投入，进入健康、稳健增长阶段？
其实，这场AI变革中，云厂商已经逐渐露出这种趋势。
比如，火山引擎连续上调营收目标，直接反映行业风向变化。今年6月初，有消息称，火山引擎将MaaS业务2026年全年营收目标上调至150亿元。这一动作较为罕见，也说明MaaS开始从战略投入转向规模化收入来源。而支撑这一目标的，是持续扩大的模型调用规模。IDC数据显示，火山引擎在2025中国公有云大模型调用量市场中占据49.5%的份额，位居行业第一。
那么，MaaS究竟通过什么路径，打破传统云计算依靠“卖裸资源、打价格战”形成的循环，并为云厂商创造新增量？
其实，传统云计算时代，企业将业务从阿里云迁移到腾讯云，虽然需要处理带宽、数据库和代码迁移，但整体仍属于数据与系统搬迁。只要竞争对手价格足够低，企业就可能更换平台。
进入MaaS阶段，情况发生变化。
企业一旦在阿里云百炼或火山方舟上接入核心业务数据，经过数月精调，开发出适配业务场景的专属模型和Agent体系，就会与平台形成深度绑定。模型参数、上下文理解能力，以及模型与向量数据库之间长期形成的调用关系，很难通过代码复制迁移到其他平台。
这种由“生态与算法黏性”带来的极高客户留存率，为云厂商锁定了长期稳定的续费增量。
与此同时，MaaS彻底打破了云计算过去的客单价门槛，通过“无限降低准入标准”换取了客户基数的几何级数增长。
过去，中小企业和独立开发者使用GPU算力，往往需要租用多个节点，每月承担数万元甚至十几万元支出，大量长尾客户因此无法进入市场。MaaS将重资产投入转化为轻量API调用，开发者按照Token数量付费，几分钱甚至几厘钱就能完成一次模型交互。
阿里云百炼客户数实现同比8倍增长，离不开低门槛的计费模式。过去很少为云计算贡献收入的中小企业、个人开发者和校园创业团队，开始进入云厂商计费体系。这种长尾效应堆叠起来的整体增量，正在成为云厂商大盘里最不容忽视的毛细血管流水。
更重要的是，MaaS作为引流利器，正在高效率地拉动云厂商周边高毛利、基础云资源的复合交叉消费。
在真实的产业实践中，一家企业在MaaS平台上频繁调用大模型进行业务推理时，为了保证数据的实时更新和精准检索，必须同步配套采购云厂商的向量数据库、高吞吐的对象存储、以及为了保障大模型输出内容合规性的安全云产品。换句话说，MaaS在前方冲锋陷阵，表面上可能打的是低价甚至免费的API策略，但在后方，其实际上悄无声息地带动了云厂商旗下全套高毛利基础软件产品的“全家桶式销售”。
这种由一阶大模型调用引发的二阶、三阶周边资源复合消费，才是MaaS给云厂商带来的最具想象力的延伸增量。
虽然在2026年的当下，MaaS依然是一场典型的“资本开支先行、利润释放滞后”的硬仗。虽然在这场轰轰烈烈的计算重构中，云厂商重资产运行的底层商业规律未曾改变，但在推动AI技术落地产业、让AI技术成为真正通用生产力的宏大进程中，云计算已经完成了最本质的一次价值进化。
如今，衡量一家云厂商卓越与否的标准，不再是其在物理世界上圈了多少亩机房、卖了多少核CPU，而是其在数字世界里，每天究竟在为千行百业的实体经济，高效、普惠、且安全地吞吐着多少Token。
本文来自微信公众号 “产业家”（ID：chanyejiawang），作者：斗斗，36氪经授权发布。
