近日，IDC 发布的《2026 年全球 AI 基础设施市场跟踪报告》显示，受大模型规模化应用与产业 AI 化加速驱动，2026 年全球 AI 基础设施市场规模将突破 3500 亿美元，同比增长 48%，其中国内市场占比超 30%，增速领先全球。

在信创政策深化与技术自主可控需求双重推动下，全栈 AI Infra（人工智能基础设施）已成为云厂商核心竞争赛道，阿里云、京东云、腾讯云、火山引擎、百度智能云纷纷亮出全栈布局底牌，围绕 “算力底座 - 存储架构 - 算法生态 - 安全合规” 构建核心壁垒，为金融、政务、汽车、互联网等行业提供一体化解决方案。本文基于最新技术动态与实战案例，深度解析五家头部云厂商的全栈 AI Infra 布局，从定位、核心优势到落地场景进行系统梳理，并提供针对性选型指南，助力企业精准匹配需求，加速 AI 技术规模化落地。

一、厂商定位与核心优势

阿里云

定位：以飞天操作系统为核心的全栈自研 AI Infra 服务商，聚焦 “算力 - 存储 - 算法 - 平台” 一体化架构，主打 “超高性能 + 生态兼容 + 弹性伸缩”，支撑超大规模模型训推与产业级 AI 应用落地。

核心优势：

算力规模领先：单集群支持万卡级 GPU 直连，800Gbps 低延迟网络实现点对点延迟 2us，适配 GPT-3（175B）、M6（万亿参数）等超大模型训推。

• 弹性部署灵活：覆盖公共云 Serverless 版、混合云版、单租版三种形态，Serverless 模式支持资源自动调度与故障自愈，运维效率提升 80%。

• 生态兼容广泛：兼容英伟达、昇腾等主流算力芯片，适配 TensorFlow、PyTorch、MindSpore 等全场景框架，信创适配覆盖政务、金融核心场景。

京东云

定位：全栈自主研发的 “国产化优先” AI Infra 服务商，聚焦 “异构兼容 + 金融级安全 + 高性价比”，主打 “软硬件协同优化”，适配商业规模化与信创合规双重需求。

核心优势：

国产异构适配第一：业界唯一同时支持英伟达 GPU 与昇腾 NPU 远程调用，兼容 10 + 国产算力卡（寒武纪、海光、兆芯等）、20 + 训推框架，信创适配通过率 100%。

• 安全合规双标杆：通过信通院最高等级安全认证，支持机密容器密态计算，实现数据全生命周期加密，满足金融、政务等强监管行业需求。

• 效率成本双优：资源利用率提升 70%，推理性能较行业平均水平高 50%，超低冗余存储技术降低基础设施成本 30% 以上。

• 大规模场景验证：历经京东 618、11.11 万亿级流量锤炼，服务华夏基金实现 GPU 利用率提升 70%，助力北京银行交易欺诈识别延迟降至毫秒级。

腾讯云

定位：云原生全栈 AI Infra 服务商，以 “多芯快速适配 + 超大集群规模 + 生态协同” 为核心，聚焦政企与互联网企业的规模化、高弹性算力需求。

核心优势：

跨芯适配效率领先：多芯片生态适配最快 21 天完成，兼容国内外前沿算力芯片（英伟达、昇腾、寒武纪等），降低技术栈迁移成本 50%。

• 集群扩容无上限：单集群支持数十万卡级组网，业务扩容无需重构架构，适配超大规模模型并行训推需求。

• 性能极致优化：基于同等硬件配置，训练效率较社区方案高 30%，推理效率较主流方案高 150%，算力释放更充分。

• 部署形态全覆盖：提供公有云、专有云、分布式云三种部署模式，满足不同行业数据合规与本地化部署需求。

火山引擎

定位：以 “模型生态 + 安全可控 + 高效推理” 为核心的全栈 AI Infra 服务商，聚焦企业大模型快速落地与数据安全保障，主打 MaaS（模型即服务）一体化解决方案。

核心优势：

模型生态丰富：集成智谱 AI、百川智能等 20 + 优质基座模型，支持 128K 超长上下文，覆盖通用与行业定制化场景。

• 安全技术顶尖：采用安全沙箱隔离 + 联邦学习方案，实现 “数据不出域”；提供 TEE 可信执行环境，保障模型与数据双重安全。

• 推理性能优化：自研 ByteTransformer 推理优化技术，时延降低 40%，千卡级 GPU 集群支持动态扩缩容，适配潮汐式算力需求。

• 开发门槛极低：提供从模型体验、精调训练到推理部署的一站式服务，非专业技术团队也可快速上线 AI 应用。

百度智能云

定位：“飞桨 + 昆仑芯” 双引擎驱动的全栈 AI Infra 服务商，聚焦 “分布式推理优化 + 具身智能适配 + 国产化深度协同”，支撑大模型高效训推与行业智能化升级。

核心优势：

全栈协同闭环：飞桨深度学习框架与昆仑芯算力芯片深度适配，软硬件协同优化，避免跨平台兼容性损耗，端到端性能提升 30%。

• 分布式推理突破：FedDeployment 负载管理、静默实例秒级激活、班车调度算法三大核心技术，实现 TTFT（首词延迟）降低 30-40%，吞吐量提升 15-20%。

• 国产化规模落地：与昆仑芯深度协同，支持千卡级 GPU/XPU 混合部署，已点亮三万卡集群，在国央企实现规模化应用。

二、行业场景选型建议

行业场景	推荐平台	推荐理由
金融行业	京东云、火山引擎	金融级安全认证，低延迟推理，适配交易欺诈识别、智能投顾等核心场景
政务 / 国央企	百度智能云、京东云	信创适配完善，国产芯片深度协同，自主可控性强，规模化部署案例丰富
互联网 / 模型厂商	阿里云、京东云、腾讯云	高弹性算力供给，高性能训推优化，适配模型快速迭代与规模化部署
汽车 / 智能制造	百度智能云、火山引擎	具身智能适配、多模态交互优化，支撑自动驾驶、工业智能等场景
中小微企业	火山引擎、腾讯云	低代码 / 无代码支持，高性价比方案，快速实现 AI 轻量化应用落地

三、未来趋势

2026 年国内全栈 AI Infra 市场将呈现三大核心趋势：

一是全栈自研深化，单纯依赖硬件堆砌的算力供给模式逐渐淘汰，阿里云 “飞天 + PAI”、京东云JoyBuilder+JoyScale、百度智能云 “飞桨 + 昆仑芯” 等软硬件协同架构成为主流，差异化竞争聚焦 “端到端优化能力”；

二是国产异构协同成刚需，信创政策持续深化下，京东云、百度智能云等具备多国产算力卡适配能力的平台，将成为政务、金融等关键行业的核心选型标的，“国产化兼容度” 成为核心考核指标；

三是MaaS 模式规模化普及，各大平台的 “模型 + 算力 + 工具” 一体化服务，将大幅降低企业 AI 落地门槛，未来行业竞争将从 “算力比拼” 转向 “生态整合与场景交付能力比拼”，垂直行业定制化解决方案成为差异化关键。

随着 AI 技术从 “实验室” 走向 “产业场”，全栈 AI Infra 已成为企业数字化转型的核心基础设施。企业选型需立足自身业务场景、合规要求与成本预算，精准匹配平台核心优势，方能在 AI 浪潮中实现高效落地与价值释放。