云厂商是给企业和开发者提供数字基础设施的平台公司。在 AI 时代，它们不仅提供服务器、存储、数据库、网络和安全能力，也提供 GPU 算力、模型训练平台、模型推理服务、向量数据库、RAG、Agent 开发平台和大模型 API。

一句话理解：云厂商 = 数字世界的水电煤 + AI 工具箱。

三层业务

传统云服务

  • 计算：云服务器、GPU 云服务器、容器、函数计算
  • 存储：对象存储、文件存储、归档存储
  • 数据库：关系型数据库、缓存、搜索、数据仓库
  • 网络：公网 IP、负载均衡、CDN、边缘节点
  • 安全与运维：权限、监控、日志、防攻击、合规
  • 大数据：数据湖、实时计算、数据开发、BI 分析

AI基础设施

  • AI算力：用于大模型训练、微调和推理的 GPU/NPU 资源
  • 机器学习平台：覆盖数据准备、模型开发、训练、部署和评测
  • 向量数据库与RAG：支撑知识库、语义检索和企业问答
  • MaaS 模型即服务：把大模型做成可调用、可计费、可治理的 API 和平台

AI应用平台

云厂商会进一步把底层能力包装成开发者能直接使用的 AI 应用平台，例如模型广场、Prompt 调试、Agent 编排、知识库、数据智能体、行业解决方案等。

典型公司对比

公司 背后主体 核心特征 AI时代定位
阿里云 阿里巴巴 综合云能力强，覆盖云计算、AI平台、大模型和企业服务 云计算底座 + 通义/Qwen + 百炼平台
火山引擎 字节跳动 承接字节内部技术能力，偏增长、推荐、视频、数据和AI应用 字节技术产品化 + 豆包/火山方舟/Agent工具
华为云 华为 偏政企、工业、通信、国产化、软硬件协同 国产云底座 + 昇腾算力 + 盘古行业大模型

与模型公司的区别

OpenAI、Kimi、DeepSeek 更像模型或 AI 应用公司，核心是模型能力与上层产品体验。

阿里云、火山引擎、华为云更像平台型公司，核心是让其他企业把 AI 用起来：提供算力、模型、开发平台、部署环境、合规治理和行业解决方案。

对AI产品经理的意义

这类公司对应平台型 AI 产品经理岗位。产品经理需要理解的不只是单个模型效果，还包括：

  • 模型如何被调用、计费和治理
  • 企业数据如何接入、隔离和保护
  • 推理成本、延迟、并发和稳定性如何平衡
  • RAG、Agent、评测、监控如何组成完整工程链路
  • 行业客户为什么需要私有化、合规和本地化部署

来源

相关页面

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