市场地位与权威认可 - 国际权威机构Gartner在其第八期《生成式AI技术创新指南》中将阿里云列为“领导者象限”成员，成为亚太地区唯一入选厂商，与谷歌、OpenAI并列 [1] - 不同于传统报告聚焦营收，Gartner将生成式AI拆分为四个维度进行评估，阿里云是亚太唯一在全部四个维度（云基础设施、工程平台、基础模型、知识管理应用）均被评为“领导者”的企业 [3] - 沙利文报告显示，在2025年上半年的中国企业级大模型调用市场中，通义大模型占比位列第一；Omdia报告指出超7成《财富》中国500强企业已采用GenAI，其中阿里云渗透率达53%，排名第一 [3] 全栈AI能力布局 - 在最底层的GenAI云基础设施方面，公司持续加码硬件投入，于今年2月宣布投入3800亿元用于AI基础设施建设，并计划到2032年将云数据中心能耗规模扩大十倍，其HPN8.0网络支持10万卡互联 [6] - 在GenAI工程能力层，一站式AI研发平台PAI与通义大模型联合优化，使模型训练端到端加速比提升3倍以上；一站式模型服务和Agent开发平台“百炼”可一键调用两百多款模型，过去一年其模型日均调用量增长15倍 [6] - 在GenAI模型层，通义大模型家族覆盖全模态、全尺寸，屡次斩获全球最强开源大模型榜单，目前已服务超100万家客户，在《财富》中国500强中渗透率第一达53% [8] - 在最上层的AI知识管理与应用层，公司依然处于Gartner评估的新兴领导者象限，且是中国唯一厂商 [11] 垂直整合的竞争战略 - 全球AI竞争已进入深水区，真正的较量在于全栈整合能力，Gartner报告中的领导者象限仅坐稳谷歌和阿里云两家，其他巨头如亚马逊、微软缺乏顶级模型，OpenAI则缺乏云底座和芯片 [13] - 公司走软硬一体路径，其自研AI芯片已用于内部大模型训练，通义千问与PAI平台、CIPU的联合优化提升了效率，新产品如“无影Agentic Computer”试图实现端云协同的智能体计算 [14] - 公司将通义千问全面开源，累计开源模型超300个，衍生模型数量超18万，已成为全球性能强、应用广泛的开源大模型，新加坡国家人工智能计划（AISG）的最新项目已放弃Meta模型转向通义千问架构 [14] - 垂直整合模式虽前期投入巨大，但一旦跑通能在性能调优、成本控制和迭代速度上建立系统性优势，公司在亚太地区是唯一能同时在芯片、云平台、大模型和应用生态上形成闭环的云厂商 [14][16]

文章核心观点 - 阿里云在Gartner第八期《生成式AI技术创新指南》报告中，被列为“领导者象限”成员，是亚太地区唯一入选的厂商，与谷歌、OpenAI并列 [1] - 真正的AI云市场竞争在于全栈整合能力，而非单一环节，阿里云凭借从芯片到应用的四层产品布局，在Gartner评估的四个维度均处于新兴领导者象限 [6][12] - AI竞争已进入深水区，表面是模型之争，实则是系统之争，垂直整合能力成为决定未来产业格局的关键因素，阿里云是亚太地区目前最完整的答卷 [15][16][20] Gartner报告评估框架与阿里云定位 - Gartner报告将生成式AI拆分为四个评估维度：云基础设施、工程平台、基础模型、知识管理应用 [3] - 阿里云是亚太地区唯一在全部四个维度均被评为“领导者”的企业 [3] - Gartner的四个维度与阿里云“全栈人工智能服务商”的定位高度契合，证明了其在“云+AI”产品布局上的全栈领先 [12] 阿里云全栈AI能力具体表现 - **云基础设施层**：公司持续加码硬件投入，宣布投入3800亿元用于AI基础设施建设，并计划到2032年将云数据中心能耗规模扩大十倍 [7] - **工程能力层**：一站式AI研发平台PAI可实现模型训练端到端加速比提升3倍以上，模型服务平台“百炼”的模型日均调用量在过去一年增长了15倍 [7] - **基础模型层**：通义大模型家族覆盖全模态、全尺寸，已服务超100万家客户，在财富中国500强企业中渗透率达53%，排名第一 [8] - **开源生态**：公司累计开源模型超300个，衍生模型数量已超18万，成为全球性能强、应用广泛的开源大模型 [17] 全球AI竞争格局分析 - 全球领导者象限仅坐稳谷歌和阿里云两家，其他巨头存在明显短板 [14] - 亚马逊和微软有云和芯片，但缺乏顶级模型，长期面临外部合作风险 [15] - OpenAI拥有顶级模型，但没有自己的云底座和芯片，技术演进受制于人 [15] - 谷歌通过TPU芯片、Gemini模型与生态的深度集成，建立了软硬一体的协同优势 [16] - 阿里云走类似谷歌的垂直整合路径，从自研AI芯片到终端应用形成全链路控制，在高端GPU受限环境下仍能保持技术迭代 [16] - 阿里云的开源策略已产生全球影响力，例如新加坡国家人工智能计划在其东南亚语言大模型项目中转向采用通义千问开源架构 [19]

AI产业投资概况 - 2024年中国AI产业领域投资活跃，全年共有投资案例1156起，披露总投资金额近850亿元 [2] - AI大模型、AI芯片、智能驾驶及自动驾驶等领域带动大额投资，除第二季度外，其他三个季度披露投资金额均超过200亿元 [2] - 投资轮次偏向早期，A轮及A轮之前的投资案例数占比接近七成，A轮、B轮平均投资金额均过亿元 [2] 投资地域分布 - 北京是2024年AI产业投资案例数及金额最高的地区，分别为326起和362.6亿元 [2] - 按投资案例数排名，北京之后依次是上海、深圳、江苏和浙江，前五大地区合计投资案例975起（占比84.3%），合计金额744.3亿元（占比87.8%） [2] 细分领域投资动态 - AI+医疗、智能驾驶、AI基础设施、人形机器人、AI大模型、AI芯片、AI+工业等细分领域合计案例数占比78.4% [3] - AI大模型领域投资金额约260亿元，占比超过30%，智能驾驶、AI芯片、人形机器人等领域投资金额占比也较大 [3] AI产业发展五大趋势 - AI产业基金密集落地，人工智能领域投资力度持续加码 [3] - AI迈向通用智能时代，大模型降本开源催生AI拐点机遇 [3] - AI算力规模高速增长，推动"国产算力+大模型"闭环生态 [3] - 多模态大模型崛起，助力AIAgent能力提升与场景革新 [3] - AI内容生成变革，伦理治理、隐私保护的重要性愈加凸显 [3] 中国AI创新资产价值重估 - 中国人工智能创新资产在一级市场的价值重估尚未充分体现，部分企业估值仍停留在2021年水平 [4] - 沐曦股份、燧原科技等企业明年收入增速将非常快，快速满足中国算力需求 [4] - 英伟达股价涨了十几倍，寒武纪市值从300多亿元涨到2000多亿元，显示相关创新资产价值重估潜力 [4] 开源生态与全球化发展 - 全球前十大开源模型有9个来自中国公司，1个来自华人，中国在开源领域处于世界领先位置 [4] - 通过开源、技术授权和海外合资落地，将中国技术融入全球自主可控体系是未来重要方向 [4] - 中国正处于开源的黄金窗口期，科技创业者和企业正从开源使用者向贡献者和引领者转变 [4] AI产业投资策略 - 小规模投入有望撬动可观回报，企业可能突破关键节点创造超额回报，诞生"超级赢家" [5] - 私募股权机构应坚持分散投资策略，构建反脆弱性投资组合，容忍一定失败比例 [5] - 光速光合采用在好企业中下重注的策略，例如对禾赛科技的多轮投资使其成为全球激光雷达第一名 [6] 重点投资方向与商业模式 - 联想创投重点关注大模型驱动的人工智能新范式，包括人工智能与具身智能、机器人的深度融合 [6] - 未来两三年最重要的投资方向是全栈人工智能，特别是下一代GPU、NPU加速芯片的全新架构 [6] - 中国人工智能创业需要良好的商业模式正循环，算力是基础设施，需健康可持续发展的软件生态环境 [6]