AI大模型横空出世，不仅改变了AI领域的发展格局，更改写了云计算市场的游戏规则——人工智能依赖大模型，而基础大模型的训练需要庞大、高效的算力支持。其以惊人的速度对算力基础设施重新塑形，云端成为大模型迭代进化的重要战场。

AI成为新的增长引擎，也给了中国云厂商新的机遇。自2023年起，中国主流云厂商纷纷布局大模型，谋局“云智一体”，思考“云+AI”可能创造的新业态、新机会。而今放眼望去，每一家AI独角兽背后，都能看到头部云厂商身影，推动着AI产业链的商业闭环。

新一轮鏖战，已然开启。

一、AI搅动，“云计算”走向“智算云” 

复盘中国云计算行业的快速发展，传统行业在数字化转型的推动下，将业务和应用迁移到云上，开启了新的工作模式。据千际投行研报，2023年中国云计算市场继续保持较快增长，市场规模达到6192亿元，同比增长36%，预计到2025年将突破万亿元大关。

但云计算生态同步面临新的竞争格局，AI大模型兴起、算力资源加速普及、云原生安全关注升级等背后，危与机并存。何以寻求新增长点，考验着云厂商的战略意识。

作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要力量，重塑千行万业的人工智能，搅动起云市场活力。IDC指出，AI+时代催生云的演进，客户对云的需求发生改变。企业希望在云上获得应用AI的能力，AI加持的工具，以及实现以智能驱动的应用创新。云厂商们也紧跟下一代云发展，纷纷加大智能云领域投入，以云服务为用户提供丰富的智能算力。

这其中，公有云成为破解AI+时代算力“供不上、用不起”瓶颈问题的重要抓手，具有为大模型训练提供万卡集群的技术能力，而万卡集群已经成为新一轮算力基础设施的竞争焦点。

以表现较为亮眼的天翼云为例，其于2024年年初在上海临港智算园区投建万卡公共智能算力中心，这是全国规模最大的运营商级智算中心。

作为云服务国家队和数字中国建设的主力军，近年来天翼云向智算云升级的步伐肉眼可见地加快，也成为透析云进化的一角。2023年的数字中国峰会上，天翼云提出要积极拥抱AI时代。今年的数字中国建设峰会，大会名称已经从云生态大会升级为智算云生态大会。

“AI是由算力、平台、数据、模型、安全、应用、终端等要素组成的复杂产业链。云智一体，云不仅仅是底座，而是要发挥承载、赋能、加速的全链条带动作用。”中国电信集团有限公司总经理助理，天翼云科技有限公司董事长、总经理胡志强在会上强调，承载意味着云可以提供丰富的算力资源；赋能是指为AI开发者、AI的从业人员提供工具、数据、模型、环境等平台化能力；加速是要助力AI商业化落地。

从目前趋势来看，头部云服务商才更有能力拉动产业链各环节，推动AI产业链的商业闭环。承载层面，天翼云智算规模持续扩大，上海的万卡池已经建成投产，北京的万卡池将在6月份上线。赋能层面，天翼云已形成从算力调度、算力服务到云上训推一体布局的平台能力，并将能力向第三方大模型全面开放。加速层面，中国电信的市场服务能力全面覆盖个人家庭到政企用户，将帮助天翼云的AI开发者加速商业变现。

事实上，不同于传统算力服务器的部署，万卡集群对企业资金体量和技术的门槛要求很高，这是除互联网行业的头部企业外，运营商能成为主要玩家的重要原因之一。而随着天翼云作为国家云的框架全面成型，收入增长亦较为迅速。

财报数据显示，2023年中国电信的产业数字化收入实现1389亿元，同比增长17.9%。其中，天翼云实现收入972亿元，同比增长67.9%，IaaS+PaaS已稳居国内三强，并位居国内政务公有云和DaaS市场第一。

二、国云注智，打造五位一体智算云体系

IDC方面预测，未来5-10年是AI大模型加速重构企业数字化的关键期。到2025年，全球至少70%的企业将与云服务提供商开展战略合作，共同开发AI平台、开发者工具以及基础设施。

更适合跑大模型的云，意味着能让大模型厂商挖掘到更高价值。正如业内人士所述，如果AI产业的未来是打造一个可良性循环的商业氛围，云是AI飞轮的加速器，云智一体指引云产业的下一步发展。首先，云计算提供的高度可扩展计算资源，可以无需自建庞大物理基础设施，便进行模型训练和部署。其次，云平台上的弹性资源和高效管理工具，极大地加速了AI大模型的迭代周期。而且，随着模型规模的不断扩大，其对计算资源的需求也呈指数级增长，催生了对更高性能、更高效率算力基础设施的需求，进而推动算力基础设施的快速进化。

为抢占先机，一些云厂商加速构建起智算云能力体系。《财经》新媒体注意到，天翼云打造了算力、平台、数据、模型、应用五位一体的智能云体系，加强生态合作，为AI开发者提供“供得上、用得起、用得好”的智算服务。

具体来看，在算力方面，天翼云加速推进多层次智算算力布局，并打造万卡级超大规模智算中心。在平台方面，天翼云升级“云骁”“慧聚”“息壤”三大平台，让智算更快、更稳、更简单、更普惠。在数据方面，开放中国电信自有数据集的同时，天翼云引入多领域的第三方数据集，为大模型训练提供高质量多模态数据资源。在应用层面，天翼云汇聚第三方应用，形成以多模态AI应用为核心的场景化AI应用生态。模型方面，天翼云预置中国电信自有大模型，引入开源模型和第三方模型，加强模型国产化生态适配，提供丰富模型库。针对AI信任、风险和安全管理问题，天翼云自研针对大模型的全方位主动防御体系，确保模型数据安全以及模型合规。

三、拥抱开源，共铸大模型应用繁荣生态

站在云计算的出发点布局大模型，有让人信服的理由。有别于传统云计算，大模型放宽了对合作伙伴的技术能力要求，亦放大了市场空间，带来新一轮承接算力的需求。云厂商为大模型公司提供算力资源的支持，也提升起数据接入大模型的效率。

但业界普遍认为，当前国内的大模型发展仍存在三大挑战：第一，缺少可用于模型训练的高质量中文数据。第二，国产化环境下的工具链使用门槛高。第三，技术创新和商业变现还未能形成有效闭环。

当下，国内大模型生态正在加速形成，从代码大模型、通用大模型到垂直行业大模型，覆盖大模型全产业链。

在这一背景下，天翼云日前携手产业伙伴共同构筑开源大模型社区，提供从数据、模型托管至预训练、微调、推理的全链路服务。搭配交流论坛、竞技舞台与成长课程，社区将全方位赋能技术创新与业务拓展，加速技术创新循环，推进产业链的聚合创新和商业变现，共同繁荣中国AI生态。

据悉，目前天翼云已经为大模型开发者、大模型提供者、应用厂商、政府与科研机构、行业协会等合作伙伴提供多种生态模式支持，全面赋能经济社会的数字化和智能化。