据追风交易台信息，大摩分析师在3月16日的报告中预测认为，在推理端算力需求爆发、大模型应用加速渗透等多重因素驱动下，中国AI云市场2024至2029年复合年增长率预计高达72%，市场规模将从2024年的人民币150亿元跃升至2029年底的人民币2180亿元。

　　GenAI占中国IaaS+PaaS总市场的比重，将从2024年的6%跃升至2029年的39%，AI云正从边缘配角演变为整个云计算市场最核心的增长引擎。

　　在这场算力军备竞赛中，大摩将阿里巴巴列为首选股，给予超配评级，美股目标价180美元。大摩认为，阿里巴巴凭借其从自研芯片T-Head、GPU基础设施、Qwen大模型、Bailian模型平台到2C/2B应用生态的全栈布局，是中国AI基础设施赛道的最佳标的，类似于谷歌在美国市场的地位。紧随其后的是字节跳动，其旗下Volcengine正成为这一赛道最具破坏力的新进入者，字节跳动2026年预计资本支出将达人民币2500亿元，超越阿里巴巴的人民币1600亿元和腾讯的人民币1300亿元。

　　更值得关注的是，大摩认为中国云计算市场正在迎来20年来首次提价周期。大摩测算认为，阿里云每提价1%，EBITA利润率即可提升1个百分点，或推动EBITA预测上调11%；若整体合同价格提升10%，EBITA利润率将扩张4个百分点。这一利润弹性，是当前市场尚未充分定价的核心变量。

　　市场规模：AI云将以72%复合增速重塑中国云格局

　　大摩援引IDC数据表示，中国整体公有云市场2024年规模约为450亿美元，预计至2029年扩张至1050亿美元，CAGR为18%。其中IaaS为最大组成部分，占公有云市场的56%；2024年IaaS市场规模约为250亿美元，预计以17%的CAGR增长至2029年。

　　而AI云的扩张速度远超整体市场。IDC预测，GenAI在IaaS+PaaS中的占比将从2024年的6%跃升至2029年底的39%，成为推动超大规模云厂商业绩加速的核心引擎。

　　从需求侧来看，推理才是未来增长的真正主力。

　　IDC预测，训练工作负载在GenAI IaaS市场的占比将从2024年的76%大幅下降至2029年的23%，而推理需求的CAGR高达103%，远超训练需求的26%。

　　字节跳动旗下Doubao的Token使用量数据最为直观：日均Token使用量已从2024年12月的4万亿次骤增至2025年底的50万亿次，一年间暴增逾12倍。此外，MiniMax的年化经常性收入从2025年12月的1亿美元增至2026年2月的1.5亿美元，增幅达50%，Token用量增长6倍，部分受益于OpenClaw的爆发式普及。

　　值得关注的是，目前中国公有云总规模仅约为美国市场的10%，公有云渗透率明显偏低。大摩CIO调研显示，中国企业未来12个月内采用公有云的意愿已从此前调研的58%上升至71%，表明渗透率提升的长期空间依然巨大。

　　竞争格局：阿里+字节双寡头格局成型，国企云份额持续承压

　　大摩认为，中国AI云时代的竞争格局正在发生根本性重构，两大趋势清晰显现：

　　超大规模云厂商从国企手中夺回份额。

　　2021年至2024年间，电信运营商和华为凭借激进定价与国企客户保障持续蚕食阿里云市场份额。但这一趋势自2024年下半年起已明显逆转——阿里云在IaaS市场的份额已从2024年上半年的25.5%回升至2025年二季度的26.8%。

　　大摩将此归因于三大优势：更具创新性的AI模型、更强的供应链资源获取能力，以及私营企业在战略转型上更强的执行效率。以资本开支为例，阿里、腾讯和字节跳动自2025年起AI相关支出均超过人民币1000亿元，而电信运营商同期仅约人民币200亿元。

　　字节跳动是AI云时代最具颠覆力的新玩家。

　　火山引擎的GenAI IaaS市场份额已达14.2%，MaaS市场份额更高达37.5%，为行业第一。字节跳动在公有云IaaS市场的总体份额已从2024年前几近为零快速攀升至2025年二季度的近4%。

　　更值得关注的是，字节跳动2026年预计资本开支高达人民币2500亿元，超过阿里的人民币1600亿元和腾讯的人民币1300亿元。私营企业的特殊属性使其对短期利润率的要求更为宽松，为其激进扩张提供了制度保障。

　　在产品矩阵评估上，大摩以供应与产能、产品矩阵、服务能力三维度衡量各厂商竞争实力。综合来看，阿里云作为从自研芯片到基础模型再到MaaS平台的全栈方案提供商，综合优势最为突出；字节跳动在多模态模型和MaaS市场后来居上；百度虽拥有全栈解决方案，但云市场规模及模型能力均落后于领先者，大摩维持中性评级。

　　定价周期：20年来首次涨价，云服务利润率重估临界点已至

　　历史上，云计算一直是一个价格通缩的行业——规模越大，成本越低，价格就越向下。但大摩指出，AI时代正在打破这一范式，一个前所未有的提价周期正在酝酿，中国AI云定价将开启20年来首次上调周期。

　　全球超大规模云厂商已率先行动： 2026年1月4日，AWS将机器学习EC2 Capacity Blocks价格上调约15%；2026年1月27日，谷歌云宣布对网络、存储及AI基础设施实施大幅提价，部分CDN及流量数据传输费率涨幅高达100%，新价格自2026年5月起生效。

　　中国市场出现跟进信号：网宿科技宣布自2026年2月1日起对CDN产品提价35%-40%；UCloud宣布自2026年3月1日起对所有合同续签和新客户提价；腾讯AI平台部分自研模型价格涨幅更高达400%。两家公司均将供应链通胀列为提价的核心原因。

　　对利润率的弹性测算令人关注。

　　大摩估算，以阿里云为例，整体合同价格每上涨1%，EBITA利润率可提升约1个百分点，EBITA预测值提高约11%；若整体价格上涨10%，则EBITA利润率将提升4个百分点。

　　大摩同时提示了中国市场两个独有制约因素：一是字节跳动目前仍以抢占市场份额为优先目标，其激进定价策略可能压制行业整体提价空间；二是中国缺乏类似OpenAI这样对算力需求极度旺盛的独立基础模型提供商，使得供应端成本压力向下游定价的传导效率相对弱于美国市场。

　　利润率提升：推理浪潮+自研芯片+折旧政策，三重逻辑支撑边际改善

　　目前阿里云EBITA利润率仅为高个位数，与AWS、微软云、谷歌云相比差距悬殊。大摩认为，这一差距将随AI时代的演进逐步收窄。

　　核心驱动来自三个层面：

　　从训练到推理的工作负载迁移是最重要的结构性催化剂。

　　推理工作负载按Token/API计费，可叠加更高价值的增值服务，且单台服务器可同时处理多个工作负载，在提升利用率的同时改善利润结构。相较而言，训练工作负载定价更趋商品化，议价空间有限。

　　自研ASIC显著降低基础设施单位成本。

　　第三方AI芯片厂商毛利率通常高达50%-60%乃至60%-70%，这意味着拥有自研ASIC的阿里和百度，其采购成本可较竞争对手低逾50%，直接压缩推理侧成本。

　　折旧政策调整空间提供额外利润改善弹性。

　　美国超大规模云厂商已将服务器折旧年限延长至6年，而阿里云目前仍按3至5年折旧，若未来跟进延长折旧年限，将带来可观的利润率改善。