“云服务的核心用户，正在被AI Agent所取代。”
在一场仅有少数头部机构参与的AI Infra闭门会上，一位顶尖AI公司创始人的这句话，让在场的许多云服务资深人士陷入了长久的沉默。
这份沉默，并非源于对未来的迷茫，恰恰相反，它源于一种对「未来」过早、过快到来的恐惧。
因为就在这间会议室之外，一个由AI驱动的全新世界正以惊人的速度膨胀——10月29日谷歌的母公司Alphabet 宣布第三季度其云业务部门的销售额同比增长 33.5%，达到 152 亿美元，高于预期的 148 亿美元。
其竞争对手微软云收入为 491 亿美元，增长 26%（按固定汇率计算增长 25%），达到 3920 亿美元。
而在沙利文（Frost & Sullivan）在其最新的报告中表示，2025年上半年，中国全栈AI云服务市场规模达259亿元，其中阿里云以30.2%市场份额位居第一，百度智能云以22.5%的市场份额位居第二。
两家合计份额占比超50%，中国AI云双雄格局日渐成型。
这股狂飙突进的浪潮，正是那份沉默的背景音。
它意味着，一个为「人」服务的时代正在被强行画上句号。
长期以来，当我们谈论云服务时，我们谈论的是一个稳定、可预测的世界。
从物理服务器到虚拟机，再到容器和Serverless，其核心哲学从未改变：为人类开发的应用提供可靠的「水电煤」。AWS、GCP、百度智能云和阿里云们的崛起，正是这个范式下规模化与标准化的胜利。
但「用户」的改变，颠覆了这一切。
当交互的主体从碳基生物（人）变为硅基「生物」（Agent）时，整个云服务的底层逻辑、技术栈乃至商业模式，都将发生一场剧烈的、不可逆转的范式革命。
为人的交互习惯、访问模式、数据生产方式而设计的整个大厦，其地基正在被彻底动摇。
用户变了
这场革命的起点，是一个简单却极具颠覆性的事实： 交互的主体变了。
在传统互联网和移动互联网中，系统的所有设计都围绕着一个核心——人的行为模式。
人的反应速度是毫秒级，人的决策有极限，人的注意力是稀缺资源。
因此，基础设施追求的是高QPS（每秒查询率）、低延迟，以满足人类“点击-反馈”的交互循环。
但Agent打破了这一切。
一位嘉宾在会上分享了一组令人震惊的对比：
一个拥有100万日活用户的APP，在人类主导的时代，其同时在线峰值可能也就1万人。为了应对这1万人的短连接请求，一个三人研发团队，借助成熟的云服务，可以轻松搞定。
但换到今天，如果做一个Agent产品，同样是100万DAU，1万同时在线，而每个用户都启动了一个需要长时间运行的Agent，这意味着什么？
意味着你需要在一瞬间，为每个Agent启动一个相互隔离的沙盒环境。
这就意味着，你的后台需要同时支撑‘一万个沙盒’的并发。
一个五人团队，有可能去运维一个万级节点的集群吗？
绝无可能。
这不再是量的变化，而是质的飞跃。
困难变了
改变所带来的，是一系列全新的、过去从未遇到过的技术挑战，它们共同构成了新一代AI 云服务的核心议题：
首先是天文数字级的并发
Agent是「机器」不需要休息，它可以7x24小时不间断地执行任务，可以同时开启成百上千个进程。
这种「暴力美学」式的交互方式，对基础设施的弹性伸缩、快速启动和资源隔离能力提出了前所未有的要求。
旧有的、为人类设计的服务器架构，在Agent的「机海战术」面前，如同马其顿方阵面对现代化的钢铁洪流，不堪一击。
其次是成本结构的彻底倒挂
“在我们的成本结构里，Token的消耗是服务器成本的100倍。”另一位头部AI应用公司的创始人这样表示。
这意味着，在Agent时代，算力的成本不再是主要矛盾，「智力」的成本——即调用大模型进行思考和决策的成本——成为了悬在所有从业者头上的达摩克利斯之剑。
任何不能从系统层面、从底层优化Token效率的云服务，都将在商业上被判死刑。
最后是长周期任务的状态保持
人类执行任务是线性的，而Agent执行任务可能是分布式的、可中断的。
一个Agent可能在调用搜索API后，需要等待几个小时才能继续下一步的浏览器操作。
这就要求基础设施必须具备「状态缓存」的能力——在Agent「离开」时，能完整地保存其工作环境（如浏览器会话），并在它「回来」时，能瞬间恢复现场，接着往下执行。
这是一种过去在无状态（Stateless）服务设计中极少被考虑的复杂问题。
这些挑战环环相扣，共同指向一个结论：我们无法用旧地图找到新大陆。
Agent时代的云服务需要被彻底重塑。
需求变了
为Agent设计云服务，需要一套全新的思维和技术栈。
它不再是模糊的「云」，而是被拆解为三个清晰、可感知的核心模块： Agent友好的工具、Agent友好的环境、以及Agent友好的计算。
首先是Agent友好的工具
“Agent需要的不是信息，而是能力。”一位技术专家指出。
这意味着要从让AI「阅读网页」，转向为AI建立一个由无数可靠、可调用的「技能」组成的宇宙。
这套「能力库」与传统工具的根本区别在于：它不再返回供人阅读的网页，而是直接返回机器可读的结构化结果（如JSON）。
它将世界封装成 query_flight() 这样的精准「技能」，从而绕开了开放互联网中充满污染、低效且昂贵的「浏览」过程，实现了从「猜测」到「确信」的飞跃。
其次是Agent友好的环境
如果说「能力」是Agent的大脑，执行环境就是它行动的「数字肉身」。
过去的SaaS给你工具，而Sales Agent要直接给你客户，这需要真实的「行为」能力。
一个Agent友好的环境，必须能为这些行为提供一个高匿踪、可持久化、且具备成本效率的「沙盒」。
它要能伪装身份以防封禁，能缓存状态以支持长周期任务，并通过记录重复操作来大幅优化昂贵的Token消耗。
最后是Agent友好的计算
在计算层面，Agent的崛起引发了一场从「傻快」到「聪明地快」的革命。
评价标准从「每秒Token数」等物理指标，变成了「任务成功率」（如Tool Use成功率）等业务指标；优化目标也从单纯追求速度，变为针对性地提升任务成功率；最终，计算平台从被动的「Token管道」，进化为与模型、应用深度耦合，共同对最终业务结果负责的「性能引擎」。
谁能称王
面对上述一系列「不可能完成」的任务，一个自然而然的问题浮出水面：什么样的玩家，才有资格坐上牌桌，去争夺Agent时代AI 云服务的王冠？
这不是一个靠单点技术突破就能取胜的战场，而是一场对组织能力、战略耐性、技术深度和生态广度的极限考验。
结合我们在一线观察和与业内顶尖人士的交流，我们认为，胜利者必须具备以下三个不可或缺的特质：
长期的技术积累与人才储备：核心技术（如分布式计算、大模型、AI芯片）无法一蹴而就，需要长期的研发投入和人才梯队建设。
拥有垂直整合能力： 只有能够对芯片、框架、模型、应用进行跨层优化的“全栈玩家”，才能从根本上解决系统性的成本和效率问题。
拥有真实业务的数据： Agent技术必须在海量的、真实的用户场景和复杂的网络环境中进行测试和迭代，才能真正成熟。
这三个条件，如同一道道天堑，横亘在所有入局者面前。
它们共同构成了一个极其苛刻的、非此即彼的过滤器。
现在，我们不妨和大家一起以这三个条件作为筛选清单，来审视当下的中国云厂商列表。
当我们把这张清单套在所有潜在的竞争者身上时，我们会发现什么？
有多少公司能真正满足这全部三个、缺一不可的条件？
答案，或许你已经心中有数，只有那两家：百度和阿里。
这并非主观臆断，而是市场、资本乃至全球科技巨头用行动投出的共识票。
无论是沙利文发布的《中国全栈AI云服务市场报告2025H1》，还是IDC的《中国AI公有云服务市场份额2024》，结论都惊人地一致：百度智能云与阿里云以超过50%的合计份额，牢牢占据了中国AI云市场的前两名，双雄格局已经形成。
这种共识甚至超越了专业的市场报告，当《福布斯》盘点中国AI玩家时，也只点名了这两家，并将百度比作化身「bAIdu」的新物种。
就连苹果在中国寻找AI合作伙伴时，也被频频爆料只在这两者之间做「二选一」。
从机场广告牌的贴身肉搏，到顶级合作的终极角逐，种种迹象都表明，聚光灯已牢牢锁定了这两位主角。
而这屡屡登顶的背后，不仅是它们对AI战略的长期投入，更深层的原因在于，它们率先洞察并实践了Agent时代AI基础设施的终极形态——只有全栈，才是真正的AI云。
所谓「全栈」，是指从底层自研芯片，到算力平台，再到大模型和上层应用开发的全链路垂直整合能力。
在今天牌桌上的许多玩家，如火山引擎，更像是「模型服务商」，它们在某些环节表现出色，但缺乏完整的自研闭环。
而百度和阿里，是国内唯二真正走通了全栈路线的厂商。
在这条通往王座的路上，两位主角选择了不同的起点，却走向了同一个终局。
百度无疑是那个走得最早、也最偏执的「AI原生玩家」。
它的故事，始于一种近乎信仰的、对技术终局的判断。
早在2013年，当行业还在为移动互联网的红利狂欢时，百度便成立了深度学习研究院，将AI的火种悄然埋下。
2020年，当大多数云厂商还在贩卖「算力」这一初级资源时，百度智能云率先喊出「云智一体」的口号，并将其作为唯一的战略。
这并非一句简单的口号，而是一次彻底的自我革命： 它要做的不是「Cloud+AI」，而是从内核重构，打造一张为AI而生的云。
这种「AI原生」的顶层设计，贯穿了百度整个技术栈，形成了一套从芯片到应用，能够层层优化、环环相扣的四级火箭架构。
第一级，是自研的昆仑芯 ，它为整个架构提供了最坚实的算力基座。2025年，百度不仅点亮了国内首个自研万卡集群，更成功点亮了全自研的3万卡集群，这种规模的自主算力，让百度在源头上摆脱了「卡脖子」的焦虑。
第二级，是百舸AI计算平台 ，它如同一套精密的传动系统，将底层澎湃的算力高效、无损地输送上去。
第三级，是千帆大模型平台 ，这是整个架构的「智慧引擎」。它不仅栖息着文心大模型等150多个强大的模型灵魂，更重要的是，它是一个不折不扣的「Agent工厂」，配备了完善的开发工具链和独有的AI搜索组件，让企业能以极低的门槛，创造出属于自己的Agent。
第四级，也是最关键的一级，是庞大的应用生态 。从百度APP、百度文库等拥有亿级用户的「国民应用」，到深入千行百业的产业实践，构成了最强大「数据熔炉」和「练兵场」。海量的真实用户反馈，如同一股强大的数据流，反向驱动着从模型到芯片的全栈技术进行快速迭代，形成了一个任何“单点玩家”都无法企及的、恐怖的自我强化飞轮。
而另一位主角，阿里云，则上演了一出「云端帝国」的AI觉醒。
作为中国云计算市场的开创者，阿里手握最雄厚的云基础设施和最广阔的商业场景，它的路径与百度恰好相反，是一条「由云向智」的演进之路。
当AI浪潮来袭，阿里依托其强大的云端优势，迅速构建起自己的全栈能力：
向下，它投入巨资研发自研芯片；
向上，它打造了PAI-灵骏智算服务，并推出了通义大模型家族和百炼一站式平台。
这是另一条同样通往全栈的道路，一条从庞大「商业场景」出发，倒灌回「核心技术」的道路。
于是，我们看到了两条截然不同却又殊途同归的进化路线： 百度是「AI-driven Cloud」，从一个AI的内核，向外生长出一朵云；阿里是「Cloud-driven AI」，在一个云的帝国之上，嫁接和培育出AI的大脑。
尽管路径不同，但「全栈闭环”」是他们共同的信仰。
这种系统性的优势，最终无可辩驳地体现在了商业回报的地震波上。
2025年上半年，百度核心AI业务收入同比飙升36%，增速在一众云厂商中一骑绝尘，展现了「AI原生」的惊人爆发力。
这份成绩单的背后，是百度智能云已经获得TOP 10手机厂商、中国市场销量TOP15汽车品牌、TOP10新能源车企等的共同选择，并同时获得具身智能行业渗透率第一。
尤其在金融这块最难啃、也最能检验成色的硬骨头上，百度智能云更是在2025年前9个月的大模型项目中，将中标数量和中标金额的「双料冠军」尽收囊中。
胜负已分
从最早的战略远见，到最深的技术护城河，再到最快的市场增长和最硬核的行业认可，百度与阿里，用两种不同的方式，共同诠释了「全栈AI云」的真正含义，也清晰地定义了Agent时代胜利者的画像。
在这场围绕「Agent 云服务王冠」的隐秘战争中，那些只提供单一零件的公司，无论其技术在某个点上多么优秀，都将因无法解决系统性的成本与效率难题，而最终面临被「整合」的命运。
这并非宣告竞争的终结，恰恰相反，它预示着一个更高维度竞争的开始。
当百度智能云和阿里云这两大玩家将「全栈AI云」确立为行业基座时，它们就不再仅仅是「云服务商」，而是新一代数字世界的「操作系统定义者」。
未来，所有的Agent应用，都将像今天的APP一样，生长在这两大智能操作系统之上。
开发者们将不再从零开始搭建复杂的AI能力，而是直接调用平台封装好的「系统能力」；企业们也将不再为高昂的「智力成本」而焦虑，因为系统级的优化将带来普惠的智能。
这不再是一场开放的、百花齐放的「大乱斗」，而是一场属于全栈巨头的、赢家通吃的「天堂之战」。
因为，这，就是Agent时代的技术主权——是基础设施革命的最终章，也是下一个数字文明的开篇序曲。
文章来自于“01Founder”，作者 “一直在路上的Max”。
