阿里云刘伟光：在大语言模型的 MaaS 市场，阿里云就是第一
一句话看懂：阿里云智能集团资深副总裁刘伟光在5月20日阿里云峰会后的媒体沟通会上明确表示，在大语言模型的MaaS（模型即服务）市场，阿里云目前位列第一。其核心依据是：阿里云MaaS日均Token收入在5个月内增长了约15倍，月度Token收入已达数亿元级别，且AI Coding和Agent正成为拉动云资源消耗的新引擎。
事件核心：发生了什么
在媒体沟通会上，刘伟光回应了外界对“阿里云能否拿下2026年中国AI云市场增量80%”目标的质疑。他给出的最新进展包括：
– Token收入爆发：阿里云MaaS日均收入5个月增长约15倍，月度Token收入达到数亿元。Token支出在AI原生创业企业中已占IT支出的100%，在中国互联网类企业中占比达15%至20%。
– AI Coding是核心驱动力：刘伟光认为，AI Coding的价值不止于提升效率，更在于解锁无法上云的旧代码（如70、80年代的COBOL应用），并创造“以前不存在的工作”。这直接触达了传统云计算厂商一直无法获取的“企业内部软件开发与人力外包”预算。
– 自研芯片路线图：平头哥自研芯片真武M890正式发布，并首次公开路线图。真武系列芯片累计出货56万片，已在20多个行业验证。刘伟光类比谷歌TPU，强调阿里云的目标是让自研芯片与自研大模型协同，跑出更高性能和更多Token。
为什么重要
刘伟光的表态并非单纯的市场份额之争，而是反映了AI商业化进入新阶段的几个关键信号：
– Token经济循环成型：AI Coding写代码生成应用，应用部署到云上消耗算力，运行中再调模型生成更多代码。这种循环使得Token消耗成为持续、可叠加的商业模型，与视频模型的一次性Token消耗有本质区别。阿里云将Coding和Agent视为最优火力方向，认为其市场空间远超视频模型。
– 云的业务边界被AI撑大：传统云厂商吃不到的客户预算（如软件开发人力外包、汽车广告营销、金融服务智能体），正在被AI撬开。刘伟光判断，未来衡量Token市场的参照物不应仅是IT预算，而应是企业的总成本。
– 算力结构改变：GPU云与CPU云并非对立。刘伟光引述实际数据称，每部署一块GPU所带动的CPU云资源消耗接近1:1，Agent的自动部署会大量激活CPU云资源，阿里云整体正全面为AI服务。
对用户/开发者/创作者的影响
对于开发者，这意味着：
– API调用成本模式可能变化：刘伟光预判Token定价终局是“按结果付费”，尽管目前中国仍以按量计费为主，但趋势已现。企业采购MaaS时需关注计费方式是否向效果挂钩演变。
– AI Coding工具将成为竞争重点：阿里云的销售团队目标是年底每个客户MaaS收入占比不低于20%，AI Coding相关产品将获得更大推广力度，开发者使用AI辅助编程的工具和平台可能更普及。
– 云资源消耗模式改变：Agent自动调配云资源（数据库、虚拟机、存储）将成为常态，开发者部署应用时，需理解AI进程对CPU云资源的连带消耗逻辑。
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值得关注的后续
1. Token收入能否持续高增长：阿里财报电话会已披露，MaaS和应用的年化经常性收入（ARR）在季度超80亿元，管理层预计年底突破300亿元。未来几个季度的财报将验证这一目标是否实现。
2. 自研芯片能否形成差异化优势：真武V900和J900两代芯片的规划已公开，但实际落地后能否在同等模型下生成更多、更高质量的Token，将是衡量阿里云与竞争对手算力差距的关键。
3. 定价模式是否发生转变：按结果付费虽已现苗头，但能否大面积推行，将取决于行业对效果验证标准的统一和客户接受度。这会影响整个MaaS市场的竞争逻辑。
来源：Readhub · AI
