​分拆后的阿里云，有阴有晴

分拆后的阿里云，有阴有晴

图片来源 @视觉中国

文 | 光子星球，撰文 | 吴坤谚，编辑 | 吴先之

2023 年 8 月 10 日，阿里巴巴集团公布自 " 分拆 " 后的首份 FY24Q1 财报。

财报显示，阿里巴巴多项业务实现同比增长。其 2024 财年第一财季的总营收为 2341.6 亿元人民币，相比去年同期增长 14%；净利润为 330.0 亿元人民币 ，相比去年同期增长 63%。

在前阿里巴巴集团 CEO、现阿里云智能 CEO 张勇（花名：逍遥子）" 更高效的轮子 " 的期望下，阿里巴巴于 2023 年 3 月 28 日开启有史以来规模最大的 "1+6+N" 组织变革，财报表现也证明了组织变革带来的活力与业务敏捷性正在释放正向价值。

作为一项执行过程长达一年以上的组织变革，"1" 之下的六大业务集团为市场所密切关注，尤其是被业内外引为 " 第二曲线 " 的云智能集团。

外界将此变革戏称为阿里由 " 郡县制 " 转为 " 分封制 "，但阿里云受此影响不算大——早在去年 12 月，张勇便已出任阿里云 CEO 至今，并不存在多层汇报、决策链条冗长等的问题。

在与阿里巴巴关系上，阿里云经历 12 年深耕而成为国内首家也是唯一一家实现盈利的云计算企业，占据国内云计算头把交椅，自身并不依赖于淘天集团的输血。如今的独立可以说是 " 生下来就能跑 "。

或因如此，阿里云的表现总体看来不如其他业务集团惊艳，本季度阿里云的表现可以说是喜忧参半。

可喜的是，得益于 AI 热潮带来的存储、网络与算力需求，阿里云收入同比增长 4% 至 251.23 亿元，经调整 EBITA 利润同比增长 106% 至 3.87 亿元。相较上季度营收、利润双下滑，阿里云的情况得到了不小的改善，尤其是利润同比大幅增长，意味着阿里云的收入结构正在提质中优化。

而令人担忧的是，张勇接手后，阿里云的营收增长情况，在 AI 赋能下还是未能跳出张建锋（花名：孙权）时期 4% 的增速低谷。作为 " 第二曲线 "，阿里云营收占阿里巴巴集团总营收规模的 10.7%。无怪乎查理 · 芒格用 " 它还是那该死的零售商 " 来形容阿里巴巴。

提质增效是张勇带领阿里云 " 二次创业 " 的必经之路，只是去肥增瘦的目的还是为了更大的营收规模，距离第二曲线的定位，阿里云在 IPO 前还有漫漫长路要走。

增长飞轮不及预期

张勇自接手阿里云以来，先是雷厉风行处理了香港机房宕机的危机，而后便结合彼时业已为 ChatGPT 所掀起的 AI 大潮，为阿里云重新找回增长而配置了数个引擎。

例如统筹阿里云下一阶段增长的通义大模型、商业生态上打 " 普惠 " 牌，以全面降价与合作伙伴让利来试图稳住市场份额以及寻求新增长，继续深耕 " 被集成 " 战略等。只是其中除却大模型的故事外，其他动作从牌面来看都不算是新东西。

提出全面降价源于阿里云多年 IaaS 生态建设而达成的成本降低，只是早在降价之时，便已有业内人士向光子星球表示过担忧：降价的动作利好中长尾市场，但这样怎么和大客户做生意？

这与本季度财报中阿里提到抵消收入增长的 " 主动缩减项目式收入的举措 " 不无关系。

此外，我们也早已提出过竞争对手同样有底气与阿里云在价格上 " 血战到底 " 的可能，事实也的确如此。在阿里云宣布降价后不久，腾讯与、华为云先后宣布下调服务价格。阿里云此举如不考虑圈到的下沉市场增量，充其量不过是在压缩云计算行业的利润空间。

这一点在让利合作伙伴中也有所体现，合作伙伴让利始于 2023 年 4 月 26 日的阿里云合作伙伴大会，光子星球自某位参会的阿里云代理商处了解到，目前合作代理商的佣金最高可达 35 点，相比去年最高增加了 10 点左右，总体来看对代理商起到了一定激励作用。

只是该代理商还透露，在阿里云降价前，本身服务价格便在业内 " 数一数二 "，迫于竞争压力下的降价动作也为竞对所跟进，在此情况下，代理商的让利必须让渡一部分拓展客户，这使阿里云的伙伴让利打了个折扣。

此外，阿里云于大会上提出 " 百城计划 "，为鼓励长尾市场的小城市代理商发展，给出了 12% 保底佣金。由此不难看出阿里在 KA 进入存量市场后加码下沉市场拓展的逻辑。不论其拓展成果如何，新加入的小代理商免不了为曾经的大代理所眼红，甚至为了利润空间，还需要放下姿态与之合作，这对大代理积极性的挫伤我们可想而知。

" 云计算进入厮杀阶段，阿里云的优势越来越不明显。而且听说华为云的返点回扣更高，我们现在处于一个很尴尬的位置。"

至于 " 被集成 "，是阿里云推进云钉一体战略以来老生常谈的战略动作，自张建锋掌权时期便多次在阿里云相关的舆论场域中出现。而 2020 年时，" 被集成 " 便已自商务层面拓展至产品、技术、服务等维度，如不考虑大模型对阿里云生态的重塑，那么 " 被集成 " 本身不过是旧论重提以及在此之上的 " 挤牙膏式创新 "。

公有云搞不定增量

阿里云诞生之初，其技术实力便集中于解决电商线上高并发场景问题，为交易提供稳定性。这项能力的需求于在线上办公兴起时迸发，远程办公与视频会议等高带宽、低时延、高并发场景一方面为云钉一体下的阿里云积累了海量用户，另一方面也让阿里云囿于公有云路线。

公有云路线下的云钉一体战略形成了钉钉扩规模，引入企业数字化工具并部署云端的闭环，这条复刻微软与亚马逊的道路不能说有错，但似乎不太适合国内的语境。

云服务的惯性太小，未能带动整体产业水平的跃升，例如财报中提到收入增长为 CDN 需求正常化所抵消，便在于后疫情时期的流通性恢复导致的 CDN（内容分发网络）需求萎缩。

同时，阿里云的技术红利亦在竞争对手的跟进中被缓慢稀释，其中比较典型的是在政企市场中高歌猛进的华为云和运营商云。

据市场研究公司 IDC 发布《中国政务云市场份额，2022》系列研究报告，阿里云在政务公有云市场份额中排名第三，位于天翼云与华为云之后。而这仅是政务云中增速稍快但规模较小的公有云赛道，在规模占政务云 63.3% 的专属云市场，阿里云的位次还更靠后。

换言之，阿里云在政务云市场面临较大压力。这与阿里云自推进商业化之初确定的公有云路线密切相关。

阿里云最初的公有云商业模式源于电商场景下的海量 C 端用户与中小 B 端用户，于是阿里云以此为基础建立了标准化云服务体系并跑通商业模式。其明星产品 " 飞天 " 由此诞生，主打通用算力与算力普惠，在路径惯性之下，阿里云于私有化部署的积累并不算多，无论是硬件上还是软件上。

早在 2016 年，阿里云便推出公有云与私有云混合的 " 专有云 "Apsara Stack，这是一种将公有云能力部署在私有云之上的混合云形态。随着时间的推进，宜搭、数据库等能力可以做到私有部署与定制化，但是服务器还是部署在公有云。

所以我们不难看到，在政务上云初期，阿里云可以凭借智慧城市、大数据决策等可以进行混合云部署的业务一骑绝尘。但随着 2020 年信创概念兴起，私有云与自主可控的重要性愈发凸显，阿里云在政务云市场增速也开始持续下滑。

况且，阿里云在边缘计算等场景使用的还是信创概念中必须被淘汰的英伟达、英特尔的产品，这在如今 AI 大模型时代能轻松抓住有意训练大模型的企业，却抓不住政企市场。

与之形成对比的是深耕政企业务多年的华为，自身的渠道基础本就算得上不小的 " 先发优势 "，硬件方面也掏出了 " 鲲鹏 + 昇腾 "，造就了华为在政务专属云市场第一的地位。

政务云虽是云厂商都眼馋的增量市场，但将阿里云的增长失速归咎于此未免有些粗暴。事实上，在云计算的另一块增量市场——工业互联网中，阿里云 " 船大难掉头 " 的公有云逻辑似乎也存在一些问题。

一位阿里云客户告诉光子星球，阿里云的分布式部署可能会出现 DNS（域名）解析异常、环境异常、丢包等问题，提交工单则需要较长时间等待反馈，否则只能购买专家服务进行 " 售后维护 "，复杂场景下如果 " 不自己养一支技术团队，很难发挥公有云的优势 "。

" 工业互联网场景下，云端就没法放在公有云，受攻击的风险太高。况且我们现在的几十个授权，在飞天上就需要 60 台服务器，成本高达数百万。授权数量再多些，这笔钱已经足够做私有化自建了，何况（私有云）还有自主可控、内网隔离等优势。"

从 Apsara Stack 的推出，我们不难判断阿里云早已嗅到了私有云于 KA 而言的重要性以及信创兴起的趋势，信通院关于工业互联网与信创的白皮书撰写名录上也能看到阿里云的名字，如今的局面或许只能说是阿里云在常年扩张下不得不面对的熵增，以及对公有云路线的 " 坚持 "。

大模型赶上趟

现代物候学的出现，证明气候在不同历史时期存在变化，并通过整体环境的变化从而影响一定区域内的所有生灵。阿里云会因为信创等因素在政企市场碰壁，但新的增长契机也蕴含其中。

信创语境中必须被替换的英伟达，如今正是 AI 大模型时代的 " 硬通货 " ——由加密货币 " 矿场 " 转型 AI 算力 " 送水人 " 的 CoreWeave 近日以英伟达 H100 芯片抵押融资 23 亿美元推进数据中心 " 再生产 " 的动作震惊业界，GPU 隐约有成为 AI 时代的 " 美元 " 的趋势。

搭载英伟达 A100 的阿里云 ECS 云服务器也理所当然成为当下的香饽饽，曾经的 8*A100 的 ESC 是想开就开，如今连 1*A100 的 ESC 都面临断货，高攀不起。阿里云在 AI 大模型的全栈布局与 IaaS、PaaS 和 MaaS 领域的长期投入终在时代浪潮下获得了回报。

为 AIGC 的 C 端爆品 " 妙鸭相机 " 提供 AI 算力，联合复旦大学共同打造的中国高校最大云上科研智算平台等都是阿里云在政务云风口碰壁后踏入 AI 风口的注脚。

大量公司与组织埋头苦练大模型之下，AI 云服务器需求暴涨自然是情理之中，但大模型为阿里云提供的增长可能还远不止于此。

近日，阿里云旗下 AI 模型社区魔搭上架两款开源模型 QWen-7B 和 QWen-7B-Chat，阿里云确认其为通义千问 70 亿参数通用模型和对话模型，两款模型均开源、免费、可商用。在模型水平上，多位业内人士称其能力已超越与同参数许多开源模型；在业务发展上，阿里云开源闭源两手抓的发展路径也已初显锋芒。

率先开源是一条与友商泾渭分明的发展路径，孰优孰劣尚未可知，但目前看来开源路线可能相对落地更 " 快 "。

自今年 6 月起，行业大模型的风吹遍国内，以商业落地为出发点，追求领域应用表现和多样化部署的垂直模型大行其道，但大模型的 " 黑匣子 " 性质成为落地 " 最后一公里 " 的一道坎。

大模型与云计算相似甚至犹有过之，是大多数企业发展的提升项而非必选项，在 " 黑匣子 " 造就的认知墙未被打破前，行业模型即使门槛再低，也未必有头部以外的企业买账。

而开源模型却不同，开源本身是自源头放开准入，无需自模型层从零开始，而 7b 参数规模甚至可以在消费级显卡上跑起来的特点，又进一步降低了准入门槛。认知墙被 " 玻璃化 "，有一定技术能力的中小企业与组织个人都可以尝鲜，也对应了阿里云本身公有云和技术普惠的发展路径。

但不可否认，免费开源是塑造行业生态的长期主义行为，业内人士的叫好换不来真金白银，阿里云选择了一条商业化较慢的道路。

更进一步说，7b 对应消费级显卡以及 " 尝鲜 " 体验，势必难以覆盖严肃商用与落地场景，而真正的 " 落地投产 " 则需要 13b、30b 甚至更大参数的模型。那么为开源吸引而来的企业组织，从免费体验过渡到阿里云储备的英伟达高端显卡、云服务器和灵骏学习平台等付费服务也就顺理成章了。

免费引流——花钱升级服务也是互联网一贯的商业模式，这背后是阿里云摆在台面上的阳谋。

从 2016 年的 Apsara Stack 到如今的 QWen-7B，敏锐的行业嗅觉就像阿里巴巴到阿里云拆分上市之间的组织变革：从 " 七剑下天山 " 到 " 大中台，小前台 " 再到 "1+6+N"，敏捷能力是贯穿始终的追求。

只是在收入规模的增长上，阿里云还是没能看到清晰的解法，增长失速的阴云将持续笼罩。阿里云急需捅破这片阴霾，进一步扩大规模。