无限逼近涅槃时刻，中国最强云服务和AI最强龙头，甚至没有之一

中美云计算天差地别

在美国，云计算绝对算是一个好生意，这一点看看美国的几个云计算巨头的毛利率就知道了。Azure（微软云）的毛利率高达40%，AWS(亚马逊云）是35%，连最少的谷歌云都有30%，但这是因为谷歌云的产能还在爬坡，规模优势还没有发挥出来，实际上，最终它的毛利率追平AWS没多大问题。

再来对比一下国内的云计算公司的毛利率，阿里云还不到10%，根据测算大概在8%到9%的样子；腾讯云则刚刚扭亏，要知道腾讯云的营收体量也逼近千亿了（2024年报口径，2025年云服务和金融科技业务实现规模盈利）；华为云更是处于亏损状态。

为什么明明是一样的生意，呈现出来的却是完全不一样的经营结果？

跟中美两国云服务企业的发展阶段和规模不同有关，但最根本的原因还是《晏子春秋》那句话概括的，橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳，叶徒相似，其实味不同。所以然者何，水土异也。

就是水土异也！

差异之处就在于中美两国所处的发展阶段不同，劳动力成本不同，最终导致的支付能力不同，或者说企业客户为云服务买单的意愿不同。

开展讲之前，要稍微介绍一下云计算的几个专业名词：IaaS、PaaS、SaaS 。

IaaS ，即基础设施即服务，很拗口的名词，简单理解就是云计算公司租给你服务器、机房、带宽、存储等硬件，其他像装系统、装软件、写代码、搭应用等你都自己搞定，总之就是租硬件。

PaaS ，平台即服务，在IaaS上进一步，就是云计算公司租给你开发平台，你只管写应用。

SaaS ，软件即服务，更进一步租现成软件，点开就用，不用管任何的底层，最常见的是钉钉、飞书之类的CRM软件。

很显然，这是依次递进的关系，对于云服务厂商而言，最希望客户购买的一定是SaaS服务，因为它的差异化最明显，云计算公司的定价权也就更高。像IaaS 这样的硬件底层服务无非就是堆叠硬件，各家的服务拉不开什么差距，属于同质化竞争，毕竟客户在你的硬件基础上开发的平台没有啥差别，只要解决了稳定这个问题。那么云计算公司能做的就是拼命自研重要的硬件，比如GPU、CPU之类的，以及自建数据中心等，说白就是想办法从上游抠出利润。

然后中美云服务公司的关键差异来了，美国那边云服务公司的产品销售结构主要是PaaS和SaaS，占比基本在70%以上，而单纯的"硬件租赁"即IaaS，占比在30%以下，就是引流产品。而在中国的数据是反过来的， IaaS是第一大，PaaS和SaaS占比都比较低。

那为什么中美云巨头的产品销售结构差异如此之大？

中美云计算差异的背后

就是上面说的，发展阶段不同导致的人力成本不同，最终支付能力不同，美国因为人力成本太高，选择IaaS 租硬件的方式，再请人去折腾开发平台和应用，算下来成本并不会比直接租用PaaS和SaaS 低多少，反而多出一大堆管理上的事情，综合算下来还不如直接选择SaaS简单省事。

相反，中国人力成本低呀，十几亿人口， 几亿劳动力，程序员管够，要知道云计算的主要客户就是互联网公司，他们最不缺的就是程序员，相比直接租用PaaS和SaaS，他们完全可以选择租用硬件IaaS的方式，剩下的就让程序员去折腾开发平台和应用，最终成本更低，相比选择PaaS和SaaS也更契合公司的业务特点，何乐而不为呢。

我们说中国过去几十年的快速发展是享受到了中国巨大的人口红利，那真不是盖的，无论是之前中低端制造业的人口红利，还是现在说的工程师红利，其实都一样，说白了就是人工成本低。

资本都是追求回报的，只要人工成本比使用机器低，就不会轻易使用机器，只要人工成本低，那自然也就没有动力使用成本更高的SaaS服务了，而是选择IaaS，然后自己开发应用。

也正是这种恶劣的支付环境，让国内的各种云服务厂商也都被迫开启了恶劣的竞争，结果就是很多CRM厂商的基础功能都是免费，有些功能收费，价格也普遍很低廉。既然从客户上很难赚到超额利润，就只能向内卷自己，一般而言就是卷规模，谋求规模优势，主打的就是量大管饱，以价换量的玩法，活生生把云计算这样的高科技行业做成了一个卖白菜的生意。

橘生淮南则为橘，橘生淮北则为枳，环境使然，国内的云服务厂商也没有任何办法，发展阶段摆在那里，国情现状摆在那里。

阿里云业务有望迎来蜕变

本来如果按照这种现状发展下去阿里的云服务其实也没啥盼头，因为即使不考虑竞争因素，本身的盈利天花板就被锁死了，好在AI时代的到来，让云服务有了全新的可能，从此云计算将从IaaS、PaaS、SaaS 进一步跨进MaaS，即Model as a Service，也就是模型即服务，云服务公司直接将训练好的大模型封装成 API 供调用。随着大模型的能力越来越强大，能做的事情越来越多，开始成为真正的生产力工具，那么而这很可能就是云服务行业的奇点时刻。

因为相比PaaS和SaaS，搭建一个性能强劲的大模型所需要的成本绝非下游很多厂商可以承受的，就别说中小企业了，连meta和腾讯这样的巨无霸做一个好用的大模型都那么难。

对于中小企业而言，只要大模型的能力可以满足自己的需求，也完全没有必要去折腾大模型，租用大模型的能力就可以了，而大模型的能力也决定它给企业降低的成本远远大于租赁成本，只要这个账算得过来，企业就会毫不犹豫付费。

现在在很多领域这个账已经可以打平了，很多互联网公司裁程序员就是证明，而随着大模型的能力持续迭代，这个过程还将持续和加剧，所以不需要担心账算不过来的问题。

那么传统的云服务厂商就有望从提供 IaaS 资源售卖为主，转向主要提供MaaS、AIPaaS、智算集群、行业大模型等高附加值服务。云服务厂商从此不再是"卖服务器"的，而是 “卖 AI 能力”，商业模式也将实现从一次性收费转向按 Token / 调用量 / 订阅持续付费的跃迁，收入结构更持续、更稳定、更健康！

关键传统的云服务，由于不同行业需求不同，云服务厂商即使售卖PaaS和SaaS也需要做大量的定制化开发，成本非常高，又很难卖得上价，而随着大模型的能力持续提升，最终能做到在不需要大量定制化开发的情况下也可以满足绝大多数行业和企业的使用，MaaS有望从互联网为主向整个实体经济包括金融、教育、制造、医疗等全行业渗透，需求量增长的同时，成本还能双重提升，这个价值量的跃迁无疑是巨大的。

这很可能也正是阿里内部对于未来几年的云计算业务如此乐观的原因。

如果大模型的能力真的能持续迭代、持续跃迁，最终可以做到在不需要定制化或者说很少的定制化开发的情况下就可以满足绝大多数行业和企业的需求，那么阿里内部对于云计算的预期就有望实现，甚至有望超预期的实现。

当然了，最终能不能实现呢，以leo自己对于AI技术的迭代的乐观态度还是充满期待的，就目前综合云服务和大模型能力来看，阿里确实是国内最有机会率先吃到这一波时代红利的公司，没有之一。

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