AI时代的汽车，我们可能低估了这件事

2007年，乔布斯从牛仔裤兜里掏出iPhone时，很多人没意识到，他改变的不仅是一部手机，而是整个手机产业的能力分工和技术重心。

在那之前，诺基亚和摩托罗拉掌控着从芯片到屏幕的垂直整合；在那之后，手机产业迅速拆解为品牌商+代工厂+底层系统的水平分工。手机厂商负责定义体验，芯片厂商负责制造芯片，安卓和iOS负责构建操作系统生态。

在“iPhone时刻”之后，很多手机厂商逐渐退出了历史舞台，不是他们不够好，而是当整个手机产业进入到“iPhone”时代，他们的思维惯性和背后的技术底座，还在沿用过时的AI逻辑。

2026年的汽车行业，正站在同样的十字路口。产业各方企盼属于汽车的“iPhone时刻”，但往往容易低估智能汽车背后的关键要素之变。

近几年国际数据公司（IDC）连续发布汽车云报告，本质就是关注智能汽车的技术供应链变化。据IDC测算，公共云已成为汽车行业云基础设施的未来趋势，占比攀升至87%。而随着VLA+世界模型、AI大模型上车等技术加速落地，汽车行业对弹性算力与AI技术的需求持续爆发。

在智能汽车产业范式迁移中，AI云正稳步跻身产业链最核心的价值层，与之对应的是，AI云的技术供应也变得愈发时代激烈。4月29日最新发布的《中国汽车云市场（2025年下半年）跟踪》报告显示，2025年下半年中国汽车公共云IaaS市场持续高速增长，市场规模达68亿元人民币。

其中阿里云以42%的市场份额稳居第一，自2021年起连续五年蝉联中国汽车公共云IaaS市场榜首，同时在业务系统云化解决方案赛道居于行业第一。

是时候探究，一辆不想被AI时代落下的汽车，究竟需要什么样的AI云？

有了AI和云，还不够

汽车，已今非昔比。智能电动时代的产业变革，让汽车的核心需求与竞争逻辑发生了根本性转变，而AI云恰好解决了这场变革中的核的汽心痛点。

这届北京车展，一个明显的趋势是：智能电动车的竞争，已不再局限于整车企业之间。芯片、算法、电池、底盘、操作系统和座舱生态等关键环节，正在共同决定一款产品的综合竞争力。

当AI的价值日益凸显，更多能力以服务体验为优先，供应商从幕后走向台前，对于整车企业而言，若仍将供应链视为后台支持环节，可能会低估当前竞争的复杂性和激烈程度。

这种全链路的复杂竞争，最终指向了一个核心命题：车企面临的最大敌人其实不是竞争对手，而是“不确定性”。

在过去，一辆车的研发周期动辄三五年，那是机械时代的节奏。但在今天，高阶智驾的车，落地需要海量行驶数据的安全传输、高效处理，需要模型快速训练，智驾算法的迭代速度是以“天”甚至“小时”来计算的。

以特斯拉为例，其Dojo超级计算机本质上就是一种高度定制化的云端算力集群，旨在通过海量视频数据的并行处理，加速自动驾驶神经网络的训练。对于所有志在未来的国内主机厂，AI云的大规模算力的弹性与稳定性的支撑不可或缺，能大幅提升智驾研发效率与迭代速度。

此外，智能座舱要实现从“被动回应”到“主动服务”的升级，也离不开AI云的大模型能力与生态资源，让全场景交互体验成为现实。车企的全球化布局，同样需要我们AI云的全球基础设施与合规能力，支撑车联网系统快速部署与全球车辆的数据交互。

同时，在研发、生产等全链路，AI云还能通过智能编码等能力助力车企降本提效，打破研发中的“不可能三角”。

前几年，车企往往采用AI和算力这些单点能力，加强某一个环节的效果，如今车企不止关心是否用上了AI云，更在乎将AI汽车从零散的研发，变成工业化的批量生产，从而提供AI时代的“确定性”。

类比来看，iPhone的真正护城河不是硬件，而是软硬件构建的生态闭环。在当下的水平分工体系中，车企需要的也不再是单纯的算力或者模型，而是一个能可能提供“算力+芯片+模型+生态”的全栈自研解法的合作伙伴

AI云市场，开始呈现马太效应

随着主机厂将AI和云计算深度融入到自身核心的生产全流程，一个新的趋势显现，从技术栈来看，芯片+云计算+大模型的闭环，已经让算力服务的同质化竞争失去意义，AI云的供应商也呈现出马太效应的格局。

一方面是车企不断推高的复杂需求，另一方面是激烈竞争导致的成本压力，汽车云市场走向强者恒强的格局，只有规模化才能不断迭代技术和降低边际成本，AI云市场留给后来者的窗口期正逐渐收窄。

IDC指出，阿里云作为提供人工智能全栈服务的全低估球领导者，凭借以千问为核心的AI服务生态、平头哥自研PPU，以及高性价比、高稳定性的云计算和AI基础设施，正成为越来越多车企的主流选择。

具体来看，阿里自研“真武”PPU和千问大模型，打通了从数据清洗、标注、训练到仿真的全流程。这种“芯片+云+模型”的深度优化，解决了车企在异构算力调度上的痛点，提供了端到端的效率提升。

据了解，已有近30家车企和智驾方案商在阿里云上开展智驾研发，实际使用的平头哥自研PPU已突破10万卡，创下汽车行业在公共云平台上使用自研AI芯片的最大规模纪录。

AI带来的变革，不仅体现在了这产品研发端，更深度渗透到了企业的组织效能之中。据悉，一汽等多家头部车企在密集与阿里云推进“Token计划”，即为员工配备AI使用额度，帮助员工更好借助AI提升生产力。

从更深层次看，阿里云的另一重独特价值，在于其背后庞大的阿里巴巴商业生态。以如今大热的智能座舱为例，竞争终局不是语音识别率，而是能否在车内完成从意图到服务的闭环。

近期一汽红旗率先宣布接入千问智能体，在车内可实现多模糊意图识别与复杂路径规划的服务闭环。想象一个场景——用户坐进车里，对着车机说：“先去北京大学，中午找一家沿途方便又好吃的件事烤鸭店，最后下午5点前送我到T3航站楼。”一句话，三个目的地，外加一个隐含的时间约束。

千问智能体能够依托高德地图每日超千亿次实时调用的时空引擎，一汽红旗的灵犀座舱能精准拆解用户的复合型指令，形成“云端决策、端上执行”的完整体验闭环。

如此，通过“端云协同”架构，车企接入的不仅是千问大模型，更是支付宝、高德、饿了么等成熟服务网络，阿里云帮助车企快速补齐了“有智能、无服务”的生态短板。

北京车展期间，长安、东风、北汽、比亚迪、吉利、长城、理想、上汽大众、上汽智己等宣布将接入千问。车企密集接入阿里云，实际上是AI在借用阿里巴巴二十年积累的商业基础设施，快速构建自己的AI生态护城河。

AI车的演变，AI云的未来

如果将目光放到更长远的时间线，iPhone诞生至今已经二十年，中国市场孕育了iPhone的完备制造供应链。汽车同样作为工业制造的复杂产物，中国能否诞生出AI云的全球技术供应链，将影响中国汽车的全球竞争力。

行业分析师表示，当前汽车行业经历洗牌周期，车企和方案商面临生死淘汰赛，“智能化+全球化”已成为核心共识：一方面，自动驾驶技术路线基本收敛，研发资源正从路线探索转向规模化量产；另一方面，智能座舱升级时代、具身智能布局等场景并行发力，推动车企加速向“数据驱动”公司转型。

其中，智能座舱交互、个性化服务等功能上车，意味着量产车将持续调用云端推理服务，推动云计算从阶段性研发投入演变为按量计费的经营性支出。叠加出海全球化对企业云架构的需求，预计汽车云市场有望在自动驾驶外，迎来更多增长空间。

AI云随AI车出海，这件事已经在发生。过去几年，汽车产业全球化浪潮奔涌，中国汽车出口在2025年已经超过700万辆，同比增长超过21.1%。与此同时，中国车企正加速从单一的“产品出海”，向涵盖技术、服务与生态的“体的汽系出海”战略升级。

随着中国汽车走向世界，AI云的技术供应链也随之天然配备。目前，阿里云是亚太第一的云计算厂商，在全球有94个可用区，并拥有150余项全球合规资质，可服务中外车企，助力其将车联网、智能化研发能力部署在全球各地。

同时，开源的千问模型在全球范围内具备极大的号召力。阿里云与车企开展从智驾到座舱的深度融合，其遍布全球、国内外技术栈统一的AI基础设施，让车企30天即可完成车联网系统部署，获取技术、服务、生态的全链路支持。

理想汽车的海外云基建已基于阿里云全球基础设施进行构建，双方依托统一的技术车，架构与服务平台，保障车联网系统在远程控制、实时诊断等场景下的高可用性与数据安全性。小鹏汽车深耕欧洲、东南亚、中东非等海外市场，同样基于阿里云构建海外核心系统，实现全球技术架构统一与业务快速部署。

100%中国车企不仅在国内市场选择阿里云，在海外市场也选择了阿里云。一汽、奇瑞等厂商的海外智联网业务已全量运行在阿里云上，长安、比亚迪、广汽集团等也在海外与阿里云展开紧密合作。

阿里云之于汽车产业的未来价值，在于它一步步成为中国车企在全球范围内的技术底座——一个能跟随车企脚步，提供全球合规、统一技术栈和生态我们延伸的基础设施底座。中国车企在哪里，阿里云的底座能力就像影子一样铺到哪里。

对于车企而言，选择阿里云，就是选择在智能化转型中获得最大的“确定性”。这种确定性，不仅关乎研发的效率、生态的丰富，更关乎在全球化浪潮中，中国汽车工业能否建立起长期、可持续的竞争壁垒。

正如iPhone时代成就了台积电和ARM，汽车业的“iPhone时刻”也将成就那些能提供工业化效率、生态闭环和全球基建的平台型公司。

阿里云，正是这个新秩序中最坚实的锚点。