阿里云“对垒”火山引擎，云服务迎来WaaS终局

新浪财经02-04

上月末，一款名为 OpenClaw（原 Clawdbot）的开源 AI 助手在开发者社区横空出世。短短几天，这款能够在聊天软件中无缝处理邮件、日程的 Agent在 GitHub 上收获了超 120k Star，并在一周内吸引了 200 万访客。当这种复杂的生产力需求落地到具体的部署场景时，云大厂们给出了两套截然不同的解题思路。腾讯云和阿里云几乎在第一时间上线了“轻量应用服务器”的一键部署镜像，试图...

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120k Star，并在一周内吸引了 200 万访客。当这种复杂的生产力需求落地到具体的部署场景时，云大厂们给出了两套截然不同的解题思路。腾讯云和阿里云几乎在第一时间上线了“轻量应用服务器”的一键部署镜像，试图...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260204204231a6d2e97b&s=b\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","isBrief":false,"type":0,"news_type":1,"symbol":"BK4527","symbol_name":"明星科技股","start_time":0,"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260204204231a6d2e97b&s=b","article_id":"2608361769","we_media_id":null,"thumbnails":[],"rights":{"source":"tencent","url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20260204204231a6d2e97b&s=b","rn_cache_url":null,"customStyle":"body{padding-top:10px;}#news_title{font-weight:bold;#titleStyle#;}#news_description span{font-size:12px;#descriptionStyle#;}.footer-note{#statement#}","selectors":".mod-LoadTzbdNews, body","filters":".relate-stock, .hot-list, .recom-box, 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工程师的技术参数，如今被强行推向了商业舞台的中央。这种压力直接传导到了每一位云销售的 KPI 里。据雷峰网报道，2026 年，火山引擎的销售考核发生了剧烈变化：去年还能用 GPU 算力冲业绩，今年必须卖大模型及 AI 工具。每个销售的大模型业绩任务至少 1000 万打底，有的甚至高达 3000 万。阿里云同样如此，销售线正在经历一轮严酷的调整，只为备战这场“MaaS 强攻”。但在具体的商业战略中，不同位置的人对 Token 却有着截然不同的定义。在火山引擎总裁谭待看来，Token 调用量是 AI 时代的 DAU，是新时代的流水。他的逻辑非常直接，“模型只有被调用才能发挥价值，越有价值的模型，调用量就越多。”通过极致的性价比和 C 端应用（豆包）的协同，火山成功拿下了 MaaS 市场的半壁江山。从信息论的角度来看，智能的本质是数据的压缩与解压缩。而在 Multi-Agent（多智能体）时代，Token 代表劳动力。限制 Token 的使用，等于限制生产力。而工作流推理（如 OpenClaw）注定会消耗大量 Token，因此降低 Token 推理成本，确是 2026 年 云计算 的一大方向。在这一点上，火山引擎无疑抓住了 AI 进化的加速度。不过在热闹喧嚣之中，也需要一些冷思考。MaaS 确实增长迅速，但如果把目光仅局限在这个细分市场，显然有失偏颇。国家统计局数据显示，2025 年中国日均 Token 消耗量已飙升至 30 万亿，但 Omdia 的统计揭示了另一面：按 Token 计费的 MaaS 服务收入仅占整个 AI 云市场规模的不到 1%。腾讯和阿里的判断在于，真正高价值的“生产级 Token”——如金融风控、自动驾驶仿真、政务数据治理，往往并不走公有云 API。这些场景对数据安全、延时、合规有着极高的要求，企业更倾向于私有化部署或本地推理。更不用说以后 MaaS 更大的应用场景在于让 AI 走下云端，走进移动端，将小模型塞进手机、 汽车 、 机器人 ，进行离线运行。这部分巨大的算力消耗，被 Token 榜单无视了，但却支撑起了阿里云和腾讯云的营收底座。正如腾讯云副总裁杨晨所说，单纯卖 Token 是一门“粘性极差”的生意。“看着量很大，但客户拿到 Key 随时会跑。AI 真正好的生意还是要去拼场景。”在这个问题上，阿里云看得更深一步。它没有陷入“唯 Token 论”的虚无，也没有走向“反 Token”的极端。相反，过去一年阿里多次发起“降价潮”，推动 Token 调用量实现“成千上万倍的增长”。Token 是燃料，但阿里想要引擎。因此它选择了一条务实的中间路线：强调长期 IaaS 与系统工程积累，向以 GPU 为核心的统一 AI 云演进。在 C 端通过通义千问的开源维持热度，在 B 端深水区则通过“全栈云设施”抓住无法用 Token 计算的生意。据报道，在阿里云上，使用 API 调用服务的客户和使用 GPU 算力的客户，重合度高达 70%。这意味着深度使用 AI 的企业，大多数都不是只选一种方式，而是根据场景选择不同的服务层级：有些调 API 就够了，有些需要自己训模型。这解释了为什么阿里在 Token 份额上看似被追赶，却在营收上保持着绝对的统治力：火山赢在了“轻”，而阿里赢在了“重”。近期AWS和谷歌云相继宣布涨价，也说明在需求驱动下，底层资源的价值依然稳固甚至凸显。这背后是一条清晰的“AI 通胀”传导链，从 存储芯片 到 CPU，通胀压力正自上而下传导至云端。持续二十年的“云服务价格只降不升”铁律，被彻底打破了。对于云巨头而言，这同时是一场久违的“利润翻身仗”。短期靠 AI 算力涨价“回血”，长期靠公有云产品模式彻底“新生”——AI 正在将高价值工作负载不可逆地锁定在公有云上，终结了过去那种“垫资、驻场、做总包”的苦活累活。谁在为云铺设“暗线”？OpenClaw 的爆火，不仅仅是因为好用，更因为它代表了一种趋势：Skill-based Agent（基于技能的智能体）正在取代单纯的 Chatbot。这种进化的本质，是 AI 从“对话框”走进了“业务流”，用户迫切需要能够直接交付结果的生产力工具。正如 互联网 的本质是连接， 计算机 的本质是效率。直接呈现结果，永远比提供工具要更有效率。OpenClaw 恰恰扮演了这样一个角色——一个能执行复杂任务的数字员工。这显然已经超越了 MaaS 的范畴，进入了 WaaS（工作流即服务）的深水区。这种超越背后，是一场席卷全球软件行业的恐慌。就在 OpenClaw 席卷 GitHub 的同一个月，大洋彼岸的 资本市场 用脚投出了反对票。1 月 29 日，SaaS 巨头 SAP 与 ServiceNow 的股价分别重挫 15%和 13%，过去一年，美国上市企业软件公司的市值整体蒸发了 10%。《经济学人》也在一篇分析中敏锐地发问：SaaS（软件即服务）是否正在衰落，而 AaaS（代理即服务）是否正在兴起？过去，企业购买软件是为了适应既定的功能和规则；而现在，借助 Vibe 编码和智能 MCP，任何人都可以构建真正适合自己工作流程的内部工具。商业软件投资增速已从前两年的 12%放缓至 8%，因为当业务逻辑从“购买软件”转移到“雇佣 Agent”时，旧有的 SaaS 护城河便显得岌岌可危。高盛在一份最新的研究中断言，软件行业的利润池正在发生转移：到 2030 年，超过 60%的软件经济价值将由 AI Agent 贡献，而非传统的 SaaS 席位。在高盛的定义中，真正的 Agent 不是那种只会陪聊的机器人，而是具备自主性、能适应变化、拥有上下文记忆并能调用 API 完成多步工作的系统。一旦厂商能用 Agent 封装工作流，它们就掌握了新的知识工作交互界面，从而捕获生产力增益的大头。不过眼下理想与现实之间仍有一道鸿沟。目前的部署大多仍是连接了 LLM 的聊天机器人，那些更强大的 Agent 模式仍停留在概念验证（PoC）或内部试点阶段。高盛警告称，真正的标准化至少还需要 12 个月，因为这一层技术栈极其脆弱，它需要稳定的平台层，以及针对身份、安全和数据完整性的严格围栏（Guardrails）。而这道“脆弱的鸿沟”，正是云巨头们的机会，OpenClaw 的出现，正是这种“去 SaaS 化”浪潮中的一朵浪花。行业内的两家老大哥 AWS 和 Google，几乎在同一时间朝着两个方向用力：一个方向是向下，把芯片、网络、调度一层层打磨到极致，让推理负载像工业设备一样；另一个方向是向上，直接下场把零散的工具封装成完整的应用生产线。这两个方向指向同一个判断，也即云已经不再把 AI 当成一种普通负载，而是把它当成正在重塑云自身形态的主业务。因此，OpenClaw 成为了观测国内云厂商战略分歧的最佳切片。巨头们都不想错过窗口期，但切入的角度折射出了截然不同的底色。火山引擎不提供服务器，而是确保 Agent 在“思考”时调用性价比最高的模型；而阿里云和腾讯云，则选择极速上线轻量应用服务器的“一键部署镜像”。这看似是两种产品形态的选择，实则是中国 AI 云市场分裂为两条路线的缩影：一条路通向“极致的智力供给”，另一条路通向“全栈的应用托管”。但如果细看阿里云的方案，会发现它又不仅是“卖服务器”那么简单。在 OpenClaw 的部署方案中，阿里云虽然也提供了服务器镜像，但它更进一步——在镜像中深度集成了自家的“百炼”平台和通义千问模型，甚至可以直接跟钉钉集成。这种“全栈式”的打法，源于阿里云对自己特殊的战略定位。从全球范围看，阿里云是一个比较特殊的存在，它是少数同时押注云计算基础设施和开源模型生态的大型云服务商。Qwen 系列模型开源后，全球下载量已超过 8 亿次。这 8 亿次下载中，许多转化为了本地部署或私有集群推理，虽然不直接产生 Token 收入，但都在消耗底层的算力、存储和网络。《新立场》认为，OpenClaw 的火爆也标志着 AI 云的竞争高点，正从“资源层（IaaS）”和“模型层（MaaS）”向“工作流层”（Workflow as a Service）迁移。谁能接管企业的 Business Workflow（业务流），谁就拥有了最高的转换成本。单纯的模型 API 改几行代码就能从 DeepSeek 换成 GPT-4，但一旦企业的业务流逻辑（Agent Chain）跑在某一方的编排引擎上，迁移难度会瞬间上涨。这就像当年的操作系统之争，工具类产品容易被替代，但平台级产品一旦形成生态，壁垒极高。而云服务的竞争从来不是孤立的。过去云计算的竞争，IaaS、PaaS、SaaS 相对独立，客户可以分层采购。但 AI 改变了这个逻辑。模型训练需要海量算力，推理需要低延迟网络，数据需要在安全合规的前提下流动，这些环节高度耦合，很难拆开。一个企业客户调用 API 的背后，是数据治理（PaaS）、芯片调度（IaaS）、网络延迟优化等一系列复杂的工程问题。工作流层的繁荣，又会反过来驱动对底层模型API（MaaS）和算力资源（IaaS）更大量、更稳定的需求。任何一层出了短板，整体体验就会打折扣。这恰恰是阿里云最擅长的领域。当 AI 从“聊天玩具”变成“生产工具”，企业客户会发现，他们需要的不仅仅是一个便宜的 API 接口，还包括一套算力集群管理、数据安全合规、模型微调工具以及应用编排引擎在内的“重型 Infra”。这正是阿里云未来三年投入3800亿砸基建的缘由，也是阿里云的战略目标：为AI时代的“工作流操作系统”铺设地基。承接那些因开源生态聚集而来、因工作流复杂而沉淀下来的长 周期 需求。过去一年，火山引擎都是那个最喧闹的“流量入口”，但阿里云正在通过掌控 Infra 和工作流，悄然拿走属于“操作系统”的那份最高溢价。在云端战事的下半场，确定性，才是最昂贵的商品。写在最后正如谭待所言：当下的市场不是存量竞争，也不是零和博弈，而是大家一起把这个市场做大。刘伟光也在一场沟通会中表达了类似的观点——AI 时代的关键是打赢增量，未来很可能每年增量市场都远大于过去一年的存量市场。而正如谷歌云和 AWS 近期的涨价所暗示的，底层资源的价值依然稳固。在需求驱动下，那些能够提供“确定性”的云厂商——芯片、网络、调度系统被一层层打磨到极致，将获得最大的议价权。云计算行业没有讨巧的事。每一个数据库产品，每一层服务能力，都是脏活累活苦活堆出来的。基础设施的稳定性、安全性，都不是靠讲故事讲出来的，而是靠无数次故障复盘、性能调优磨出来的。当厂商已经不满足于把算力卖出去，而是越来越执着于把底层的控制权握在自己手里，让推理负载变得稳定、可控，更多企业会从“尝鲜”走向“深度使用”。当 AI 从 消费 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