云计算的下一站，不再是“机房出租”
过去十余年，云计算的核心叙事是弹性与规模：把服务器、存储和网络虚拟化，按需租给企业。但当大模型与智能体成为应用底座，用户真正想买的已不只是算力时长，而是能直接解决问题的智能能力。这使云厂商的角色，从“资源供应商”向“能力供应商”迁移。
于是问题变得尖锐：传统云服务模式会被颠覆吗？更可能的答案是——被重塑，而非被取代。
算力结构：从通用CPU到异构集群
AI训练与推理对并行计算的需求，让GPU、专用加速芯片和高速互联网络成为数据中心的主角。传统以通用CPU为核心的资源池，正在被异构算力集群替代或补充。
这对云平台提出新要求：调度对象不再只是虚拟机，还包括整机柜、高速网络拓扑与分布式存储带宽。算力调度效率本身，正在成为云服务商的核心竞争力。
开发范式：从“调用接口”到“编排智能体”
云原生曾以容器、微服务和Kubernetes为标志。如今越来越多应用以模型调用、向量检索和智能体编排为主线，开发者的关注点从“部署服务”转向“组织能力”。
- 模型即服务，让推理能力像水电一样被调用；
- 向量数据库与检索增强，成为新的数据基础设施；
- 智能体框架把工具调用、记忆与流程编排封装起来。
这意味着云平台的竞争焦点，从稳定性与价格，延伸到模型生态、工具链和开发体验。
商业模式：按Token、按结果计费的冲击
传统云以资源占用时长计费，逻辑清晰，却与企业实际获得的价值脱节。AI服务更倾向按调用量、Token数甚至按业务结果计价，这让成本核算与预算管理变得复杂。
对云厂商而言，这既是机会也是压力：收入更贴近客户价值，但毛利结构、容量规划和风险承担方式都要重新设计。与此同时，混合云与私有化部署的需求，也因数据合规与成本考量而长期存在。
传统模式不会被清零，而是被重新定义
基础资源层依然不可或缺：没有稳定的算力、网络与存储，AI应用无从谈起。真正被挑战的，是过去那种“只卖资源、不管效果”的粗放模式。
可以预见，未来的云平台会同时提供基础设施、模型能力与行业解决方案，形成分层服务。谁能把算力效率、模型生态与工程化能力结合得更好，谁就更可能定义下一个阶段的云服务标准。
