Alibaba 与 Google 的竞争延伸至广东的 AI 与芯片布局

Alibaba 在广东获得了一个战略切入点：当地官员希望推动 AI 覆盖各行各业，同时降低对进口算力技术的依赖。

此举将 Alibaba 与 Google 的云服务竞争带入中国最大的省级经济体。广东拥有工厂、电子供应商、汽车制造商、港口和公共机构，能够将 AI 平台转化为工业基础设施。

不过，这并非一份简单的云服务合同。广东需要能够在中国技术限制环境下运行的模型、算力、芯片、软件和部署合作伙伴。

Alibaba 可以通过 Alibaba Cloud、Qwen 模型以及旗下 T-Head 部门设计的芯片，提供这五个层面的能力。这种一体化方案使该公司相较于难以触达中国大陆客户的海外平台更具优势。

一项据报道的省级推动计划因此具有超出单一省份的意义。它检验的是，中国能否围绕一家国产、垂直整合的技术提供商，构建区域性 AI 经济。

Google 仍是一个重要参照，因为它代表了将云基础设施、基础模型、定制加速器和开发者工具结合在一起的全球模式。不过，这两家公司如今处于截然不同的政治和商业体系之中。

广东的选择揭示了核心矛盾。国产技术栈能够提供可得性、政策协同和本地部署，但其性能与经济性仍需要独立验证。

广东正将政策转化为算力需求

广东正在为完整的 AI 技术栈创造需求，而不只是购买另一个聊天机器人的使用权限。

多年来，该省一直致力于将 AI 政策与其制造业基础相连接。如今，这一战略需要一家能够服务工厂、地方政府、研究机构和消费科技公司的提供商。

广东 2024 年的AI 政策措施设定了异常具体的目标：到 2025 年，算力达到 40 exaflops 以上；到 2027 年，超过 60 exaflops。

一 exaflop 指每秒百亿亿次浮点运算。它可作为衡量科研和 AI 工作负载可用算力的宏观指标。

同一政策还提出，到 2027 年 AI 核心产业规模超过 4400 亿元人民币，并在八类设备中推出超过 100 款广泛应用的智能产品。

官员将制造业、教育、养老和其他公共或商业领域确定为重点部署方向。该计划旨在到 2027 年形成超过 500 个应用场景。

这些目标解释了 Alibaba 为何重要。广东无法仅靠资助零散的模型实验，或为现有产业园区贴上 AI 标签来实现这些目标。

工厂需要推理服务，即运行训练完成的模型以分类信息、生成输出或控制软件。开发者则需要模型接口、数据工具、安全控制以及可预测的算力供应。

设备制造商还需要能够在边缘侧支持 AI 的处理器。边缘 AI 会将部分工作负载运行在手机、车辆、家电或工业设备上，而非将所有内容发送至远程数据中心。

Alibaba 可以通过一种商业架构连接这些需求。Alibaba Cloud 提供基础设施，Qwen 提供基础模型，T-Head 则为云端和边缘工作负载设计处理器。

这种组合契合广东偏好的政策机制。该省多次呼吁推动芯片、整机、软件和实际应用之间的协同。

广东还拥有极具价值的部署环境。深圳聚集了大型电信、无人机、电动汽车和消费电子企业。

东莞位于全球电子制造业的中心。广州则将工业需求与研究机构、公共服务以及不断发展的自动驾驶汽车产业结合起来。

佛山及周边城市则拥有家电、机械、材料产业，以及数千家较小的制造商。这些企业往往缺乏将来自不同供应商的产品组装成 AI 系统所需的工程团队。

垂直整合的提供商可以降低这种协调负担。它能够通过单一合作关系提供模型、云算力、部署软件和技术支持。

但集中化也带来新的担忧。围绕单一提供商的模型、工具和加速器构建业务的公司，日后可能面临较高的迁移成本。

模型行为、软件接口和芯片优化都会影响应用设计。将成熟工作负载迁移至另一平台，可能需要重新训练、测试和调整基础设施。

因此，广东并非只是加速 AI 应用。它也在帮助决定当地产业将把哪一种技术栈视为默认基础。

这一决定将省级政策转化为竞争武器。Alibaba 获得工业工作负载的接入机会，广东则获得一位有动力扩展国产算力的合作伙伴。

Alibaba 与 Google 的比较为何重要

Alibaba 与 Google 的比较之所以重要，是因为两家公司都在将 AI 构建为由模型、云、芯片和开发者服务连接而成的系统。

Google 开发了张量处理单元，即 TPU，用于加速其数据中心内的机器学习工作负载。随后，该公司将这些处理器与 Google Cloud 及其 Gemini 模型系列连接起来。

Alibaba 正在中国走出类似的结构性路径。它运营 Alibaba Cloud、开发 Qwen 模型，并通过 T-Head 设计 AI 处理器。

这种比较不应被理解为性能相当或产品完全相同。公开基准测试结果并不能证明 Alibaba 的完整技术栈在训练、推理、可靠性或开发者采用度上与 Google 相匹敌。

相似之处在于垂直整合。两家公司都希望掌控客户数据与最终 AI 输出之间更多环节。

这种控制带来多项益处。云服务提供商可以为自家处理器优化模型，围绕自身基础设施调校软件，并在众多客户之间调配容量。

它也可以降低对外部芯片供应商的依赖。由于美国出口管制限制中国获取先进处理器，这一目标对 Alibaba 尤为重要。

Google 在其主要市场内部署自有加速器时，并未面临类似障碍。Alibaba 必须在供应限制、国内制造能力以及获取外国芯片的渠道不断变化的背景下进行布局。

这种差异改变了整合的目的。对于 Google 而言，定制芯片可以提升效率，并使其云服务形成差异化。

对 Alibaba 而言，定制芯片还支持业务连续性。即便国产组件尚未完全匹配领先的海外替代方案，它们也能降低公司对中国境外政策决定的暴露程度。

Alibaba 表示，其 AI 业务已进入全面商业化阶段。在最近一封致股东信中，公司称，其 2026 财年最后一个季度的外部云业务收入增长了 40%。

公司表示，AI 相关产品占该外部云收入的 30%。它还称，T-Head 处理器已进入规模化生产。

这些数据由公司自行披露，并非对客户留存率或工作负载盈利能力的独立衡量。不过，它们仍显示出 Alibaba 希望投资者和政府如何理解其战略。

AI 不再被描述为云部门中的实验性功能。Alibaba 将模型、算力基础设施和智能体服务视为新的增长引擎。

AI 智能体是利用模型规划并执行多个步骤以实现目标的软件。企业智能体可以检索记录、操作业务软件或协调常规工作流程。

广东提供了让这些服务超越演示阶段的环境。制造商可以将智能体连接至维护手册、质量记录、生产计划和供应商数据。

地方政府部门可能利用模型整理文件或分派服务请求。设备制造商则可在硬件上部署更小的模型，同时使用云端处理更复杂的任务。

这些部署与 Google Cloud 在其他地区追求的机会相似。然而，在正常的全球市场条件下，Google 无法竞争同样的中国大陆工作负载。

数据本地化规则、网络安全审查、产品可用性、采购偏好和地缘政治压力都会影响市场准入。因此，Alibaba 与 Google 在广东的竞争是间接的。

Alibaba 并不是在与不受限制的 Google Cloud 进行传统的一对一竞标。它正在填补一个市场：在这里，国内可用性和政策兼容性与模型质量同样重要。

这一差异对评估市场份额的读者至关重要。Alibaba 的省级机会体现了战略准入优势，但并不自动证明其技术更具优势。

它也显示出国家技术体系正日益分离。相似的云架构在两端发展，而它们的芯片、模型、规则和开发者社区则越来越难以互换。

Alibaba 的芯片战略让这项合作不止于云服务

T-Head 使 Alibaba 在广东的角色从软件合作伙伴转变为对国产 AI 基础设施的一次检验。

Alibaba 于 2018 年成立 T-Head，专门设计处理器。该部门已开发 RISC-V 产品和面向 AI 工作负载的专用加速器。

RISC-V 是一种开放指令集架构。它定义了软件如何与处理器通信，并允许组织设计兼容芯片，而无需为专有指令集支付授权费用。

随着中国寻求 Nvidia 处理器的国产替代方案，T-Head 的作用不断扩大。Alibaba 可以利用其云服务需求测试新芯片，并改进围绕芯片构建的软件。

这种反馈循环极具价值。特别是在大型 AI 系统中，芯片性能不仅取决于芯片本身。

开发者需要编译器、库、调度工具、调试支持，以及能将工作分配至多个处理器的框架。Nvidia 的 CUDA 平台已在这些层面建立了深厚优势。

国产加速器可能在狭义基准测试中看似具有竞争力，但在大规模部署时仍可能更难使用。软件成熟度、内存容量、互连性能和故障恢复能力都会影响实际运营结果。

据报道，Alibaba 曾出货超过 10 万颗 Zhenwu 810E 处理器，之后公司披露的信息给出了更广泛的量产数据。此前的出货报道依赖匿名消息人士，当时 Alibaba 未予确认。

该处理器被描述为用于训练和推理的并行处理单元。训练会创建或更新模型，而推理则利用该模型生成答案或预测。

阿里巴巴后来披露，截至 2026 年 2 月，平头哥已出货超过 47 万颗 AI 芯片。该数字涵盖更广的时间段，且直接来自公司。

已披露的产品出货量与全公司范围的披露之间存在区别。这两个数字都无法单独反映利用率、客户集中度、良率，或在生产工作负载下的性能表现。

据一份企业登记报告，平头哥还在 2026 年 6 月将注册资本增至 10 亿元人民币。该报告称，这是其三年多来的首次增资。

注册资本是与中国公司相关的法律承诺，并不意味着等额资金会立即投入芯片研发或制造。

不过，此次增资支持了阿里巴巴对全栈战略的公开强调。增资也发生在有报道称该公司正考虑将芯片部门单独上市之际。

广东能够为平头哥提供资本本身无法带来的东西：与实体产业绑定的持续性工作负载。工业需求能够检验一款芯片是否能在实际约束条件下稳定运行。

工厂检测系统必须在有限延迟内处理图像。车载应用则必须满足安全、功耗和可靠性要求。

公有云必须在众多客户之间高效分配处理器资源，同时还要在模型和硬件变化时保持软件兼容性。

广东市场能够暴露这些环境中的各类短板。成功将为阿里巴巴带来标杆客户和运营数据，用于改进未来的芯片。

该省的半导体政策强化了这一机制。其芯片行动计划将广东定位为中国最大的半导体应用市场。

该计划称，发布时广东的集成电路进口额约占全国总量的 40%。计划提出发展面向数据中心、服务器、汽车和智能设备的高性能处理器。

这形成了自然的交换关系。广东提供下游需求和制造专业能力，而阿里巴巴提供芯片设计、云端分发和模型工作负载。

不过，阿里巴巴并不拥有领先制程的半导体晶圆厂。平头哥负责芯片设计，但依赖外部制造商、封装供应商、存储供应商和设备生态系统。

这种依赖限制了“国产”的含义。一款处理器可以由中国公司设计，却仍依赖受外国管制影响的生产工具或零部件。

因此，阿里巴巴战略最有力的版本不只是出货处理器。它还需要在多年客户使用周期内实现可靠供应、成熟软件和有竞争力的经济性。

风险在于性能尚未得到验证前就已形成锁定

广东面临的风险是，在独立证据尚未证明阿里巴巴技术栈的长期成本、容量和互操作性之前，就围绕其进行标准化。

政府支持的采用可以比普通企业采购更快地推动一项技术。它能够形成共享标准、示范项目、培训计划和采购渠道。

这种速度有助于较小的组织开始使用 AI，但也会放大早期架构选择的后果。

如果本地应用深度依赖 Qwen 的行为、Alibaba Cloud 接口和 T-Head 优化，切换供应商就会变得更困难。成本体现在软件重写、模型测试、数据迁移和员工再培训上。

开放权重模型能够降低部分风险。开放权重允许开发者在遵守许可证的前提下，下载定义已训练模型的数值参数。

阿里巴巴已在易于获取的许可证下发布了许多 Qwen 模型。开发者可以在 Alibaba Cloud 之外运行部分版本，并调整其部署基础设施。

但开放权重并不能让整个服务具备可移植性。生产系统还依赖数据管道、监控、安全控制、数据库、智能体框架以及面向特定硬件的优化。

芯片软件带来的依赖更深。针对一种加速器调优的应用，在迁移至另一种架构时可能表现不佳。

这也是 Nvidia 的软件优势仍然处于市场核心的原因。客户看重的不仅是原始处理器规格，还包括对库和经验丰富开发者的获取能力。

Huawei、Cambricon、Baidu 和其他国内厂商都在推进相互竞争的 AI 硬件或云技术栈。它们的存在为广东提供了替代选择，但也令国内开发者环境更加碎片化。

阿里巴巴必须证明，其工具能够吸引开发者，而无需将每一种工作负载都强制导入专有服务。它还必须展示与常见模型框架的兼容性。

对性能主张同样需要谨慎看待。基准测试可以在选定条件下衡量吞吐量、延迟或准确率，但买家需要与自身应用相关的结果。

训练大型模型对内存和通信的压力，与服务数百万个短请求截然不同。工业视觉和边缘设备又带来了另一套约束。

能耗同样重要。AI 数据中心消耗大量电力，如果某款更便宜的处理器需要更多设备或更长运行时间，最终成本可能反而更高。

云客户很少能看到这一计算中的每个组成部分。他们看到的是服务可用性、使用限制、响应速度，以及由提供商内部效率塑造的账单。

因此，省级官员应衡量结果，而非安装数量。如果利用率持续偏低，或应用未能走出试点阶段，已部署芯片的数量意义不大。

阿里巴巴与 South China Morning Post 的所有权关系也值得披露。该报在涉及阿里巴巴的报道中将其列为所有者。

这种关系并不会使其报道失效。但当一篇报道支持阿里巴巴的战略叙事时，独立确认就显得尤为重要。

原始报道提供了及时的新闻线索，而公开政策印证了广东更广泛的目标。阿里巴巴自身的声明则证实了其云、模型和芯片一体化的发展方向。

尚不明确的是合作的商业深度。公开可得的信息并未说明每一项采购承诺、部署期限或性能要求。

它也没有显示广东是否会将阿里巴巴视为多家供应商之一。多供应商战略能够降低集中度，同时允许不同工作负载利用不同厂商的优势。

竞争可能有利于该省。Huawei 在电信、企业基础设施和国产加速器领域拥有深厚关系。

Tencent 带来了云服务、模型、消费平台以及在深圳深厚的根基。Baidu 则将 AI 云产品与其 Ernie 模型和 Kunlunxin 芯片结合。

阿里巴巴的优势在于其公开叙事的一致性。它可以将云、Qwen、T-Head、电商数据经验和企业工具呈现为一个系统。

其挑战在于证明这种一致性能够带来更好的运营结果。省级背书无法替代可靠性、开发者采用率或可量化的生产力提升。

阿里巴巴与 Google 的比较进一步凸显了这一担忧。Google 花费多年围绕 TPU 构建软件，即便如此，客户对 Nvidia 硬件的强劲需求依然存在。

阿里巴巴面临更严峻的供应环境和更年轻的加速器生态系统。其技术栈值得严肃关注，但不应自动假定其已具备同等水平。

广东的工业用户应要求可移植的数据格式、文档化接口、导出选项和可重复的基准测试。这些保障措施能在技术或政策变化时保留议价能力。

他们还应尽可能将模型选择与基础设施选择分开。Qwen 模型可以很有用，但不必让周边每一项服务都依赖单一供应商。

对于跟踪多家供应商的团队而言，结构化的 AI knowledge base 可以保留基准测试笔记、架构决策和供应商主张。当早期假设遭遇生产证据时，这些记录会变得很有价值。

当 Alibaba 与 Google 技术栈逐渐分化时，应关注什么

下一阶段将由生产证据决定，而非合作措辞或处理器出货总量。

第一个信号是广东公布具体部署案例。买家应关注是否有具名工厂、政府机构、科研项目或设备制造商在使用阿里巴巴的组合技术栈。

一项有意义的项目应明确工作负载及其运营结果。有用的指标包括处理时间、错误率、能耗、利用率以及员工节省的时间。

仅凭试点数量并不是强有力的证据。试点可能始终与核心系统隔离，主要充当演示。

若能在多个城市实现重复采用，将强化阿里巴巴的论据。这将表明该公司能够将部署复制到单一展示型客户之外。

第二个信号是平头哥的软件和硬件进展。阿里巴巴需要披露足够的信息，使客户能够评估 Zhenwu 平台相对于国内外替代方案的表现。

应关注主流 AI 框架的支持情况、独立性能测试，以及开发者能否迁移现有工作负载的证据。分布式训练能力的改进将尤其重要。

一款主要服务于阿里巴巴内部推理需求的处理器仍具有商业价值。然而，它并不能证明自己是 Nvidia 或 Google 集成式加速器模式的通用替代方案。

外部客户使用情况提供了更严苛的检验。客户会暴露文档缺口、兼容性问题和内部团队可以绕开的支持成本。

第三个信号是竞争对手的反应。Huawei、Tencent、Baidu 和专业芯片公司不会对广东的工业需求拱手相让。

涉及多家供应商的新省级项目，将削弱阿里巴巴正成为默认技术栈的说法。它们也可能表明广东更倾向于受控竞争。

反过来，如果运行在 T-Head 芯片上的 Qwen 服务获得越来越多采用，将强化垂直整合的论点。这会将模型需求直接与国产处理器利用率联系起来。

Google 的回应将不那么直接。监管和市场壁垒限制了其在中国大陆进行常规云业务扩张的能力。

相反，更广泛的 Alibaba 与 Google 分野将通过标准、开发者工具、跨国客户和模型生态系统显现。跨境运营的公司可能需要同时支持两种技术环境。

这种分化为企业买家带来了实际工作。他们必须决定数据可以存放在哪里、哪些模型符合当地规则，以及应用是否仍具备可移植性。

开发者应将模型质量与总体部署工作量分开追踪。基准得分最高的模型未必能带来最低的运营成本。

知识工作者也应关注，因为基础设施选择会塑造组织内部可用的 AI 工具。它们会影响响应速度、隐私控制、集成能力，以及哪些模型能够访问公司信息。

广东的实验将展示，一个省份能否将制造规模转化为 AI 优势。它也将检验阿里巴巴能否将政策协同转化为持久的产品采用。

结果尚未确定。广东拥有突出的工业需求，但工厂会继续采用能够解决可衡量问题的工具，而不是政策叙事最强的产品。

Alibaba 已经搭建了所需的各个层面。它拥有重要的云业务、活跃的模型家族，以及不断壮大的芯片业务。

如今，它必须证明这些层面协同运行时能发挥更大优势。重复部署的证据、独立芯片测试以及客户留存情况，将比又一次发布更具分量。

对决策者而言，当下的行动很简单：跟踪广东的具体项目，对比不同服务商的成果，并在这套技术栈变得难以更换前，记录每一项假设。

Alibaba 与 Google 的竞争，正在催生两种日益分化的一体化 AI 基础设施版本。广东正成为观察中国版本能否在工业规模上取得成功的最清晰地点之一。