在科技行业的历史长河中，企业通过自我革新突破困境、重返巅峰的案例并不多见。上世纪90年代IBM的转型与2014年后微软的云服务升级，均被视为行业标杆。如今，类似的变革故事正在中国科技领域上演，而主角是阿里巴巴。
近期，阿里股价持续攀升，创下自2021年8月以来的新高。市场对其估值的重构，源于AI战略带来的新叙事——从云业务财报的超预期表现，到通义大模型的快速迭代，再到自研AI芯片的研发进展，一系列动作共同支撑起新的价值判断。
但在这场估值重塑中，市场尚未充分认知一个关键事实：阿里巴巴不仅是全球四家“超级AI云”企业中唯一的中国代表，更是少数采用“全栈自研”模式的公司。其技术布局覆盖AI芯片、云计算平台和基础大模型三大核心领域，与谷歌的战略选择形成跨洋呼应。
要理解这一战略的独特性，需先看清AI竞赛的本质变化。ChatGPT引发的通用人工智能（AGI）浪潮，初期被误认为是一场模型比拼。2023年“百模大战”的喧嚣背后，一个现实逐渐显现：模型能力正在快速“平台化”。开源模型的普及与算力投入的加剧，使得各家模型性能迅速趋同。
这场竞赛的终极形态，已从单一模型的较量转向AI全栈技术体系的构建。真正的胜负手，在于能否形成模型、云平台、芯片与生态的协同能力。模型本身仅是入场券，迭代速度与成本效率才是决定成败的核心变量。
构建垂直整合的AI全栈体系，需要四大要素的支撑：千亿级资本投入、百万级集群的云计算能力、世界级基础大模型以及自主AI芯片布局。谷歌的案例印证了这一体系的有效性——其Gemini系列模型的快速追赶，正是全栈能力协同作用的结果。
这种体系从两个层面决定竞争格局：其一，加速模型迭代。全栈自研模式下，AI科学家、硬件团队与数据中心工程师的紧密协作，可将技术反馈闭环速度提升至极致；其二，优化成本结构。通过“软硬件协同设计”，全栈玩家能从根本上降低推理成本，在商业化中占据主动。
以“超级AI云”标准审视全球科技版图，格局已然清晰。在美国，谷歌、微软和亚马逊已完成四大要素的布局；在中国，阿里巴巴是唯一符合这一标准的公司。作为全球IaaS市场第一梯队的唯一中国代表，阿里云的技术积累与规模优势，为其参与全球竞赛奠定了基础。
阿里的策略兼具生态扩张与成本控制：通过开源通义Qwen系列大模型，构建全球最大开发者生态；同时布局自主算力，实现硬件与模型的深度协同。这种“模型开源吸引生态，硬件自研控制成本”的路径，与谷歌形成跨洋呼应。
支撑这一战略的是前所未有的投入力度。今年2月，阿里宣布未来三年投入3800亿元建设云与AI基础设施，超过去十年总和。其CEO吴泳铭透露，过去四个季度已在AI领域累计投入超1000亿元。
全球“超级AI云”的格局已初步形成：美国三家，中国一家。这四家公司正成为定义下一代技术基础设施的核心力量，深刻影响全球产业格局。
在战略路径上，四家公司出现分化。微软与亚马逊选择“云+生态”模式，通过资本注入与业务绑定，与顶尖AI创业公司形成联盟。但这种模式的协同效率与稳定性面临挑战——OpenAI与Anthropic的特殊治理架构，限制了合作伙伴的深度介入。
与之相对，谷歌与阿里选择了“全栈自研”道路。这一模式考验综合实力与长期投入，但能实现对技术栈的端到端控制，从而加速创新迭代并优化成本结构。最新财报显示，谷歌云与阿里云的收入增速均显著提升，印证了全栈能力的价值。
技术成果的转化同样迅速。7月以来，阿里连续发布Qwen3推理模型、Qwen3-Coder编程模型等重量级产品。目前，通义千问衍生模型数量已突破17万，超越美国Llama模型，成为全球第一AI开源模型。
2025年8月，长期坚持闭源路线的OpenAI宣布开源两款核心模型，被视为对中国开源力量的回应。以DeepSeek和阿里通义千问为代表的中国模型，不仅在技术榜单上表现优异，更通过开发者生态开始影响全球AI技术范式。
开源模型的领先，是中国AI产业在应用与生态层面的突破。但要将这一优势转化为系统性产业优势，需具备完整的“全栈AI能力”——即自研芯片、云计算平台与基础大模型的垂直整合能力。这一能力直接决定了技术迭代速度与商业化成本结构。
在云计算时代，阿里云等中国公司首次在底层技术设施领域进入全球第一梯队。如今，云计算已成为AI时代的起点，一场围绕“全栈能力”的更深层次竞赛正在展开。
