在那之前，诺基亚和摩托罗拉掌控着从芯片到屏幕的垂直整合；在那之后，手机产业迅速拆解为品牌商 + 代工厂 + 底层系统的水平分工。手机厂商负责定义体验，芯片厂商负责制造芯片，安卓和 iOS 负责构建操作系统生态。
在 "iPhone 时刻 " 之后，很多手机厂商逐渐退出了历史舞台，不是他们不够好，而是当整个手机产业进入到 "iPhone" 时代，他们的思维惯性和背后的技术底座，还在沿用过时的逻辑。
2026 年的汽车行业，正站在同样的十字路口。产业各方企盼属于汽车的 "iPhone 时刻 "，但往往容易低估智能汽车背后的关键要素之变。
近几年国际数据公司（IDC）连续发布汽车云报告，本质就是关注智能汽车的技术供应链变化。据 IDC 测算，公共云已成为汽车行业云基础设施的未来趋势，占比攀升至 87%。而随着 VLA+ 世界模型、AI 大模型上车等技术加速落地，汽车行业对弹性算力与 AI 技术的需求持续爆发。
在智能汽车产业范式迁移中，AI 云正稳步跻身产业链最核心的价值层，与之对应的是，AI 云的技术供应也变得愈发激烈。4 月 29 日最新发布的《中国汽车云市场（2025 年下半年）跟踪》报告显示，2025 年下半年中国汽车公共云 IaaS 市场持续高速增长，市场规模达 68 亿元人民币。
其中阿里云以 42% 的市场份额稳居第一，自 2021 年起连续五年蝉联中国汽车公共云 IaaS 市场榜首，同时在业务系统云化解决方案赛道居于行业第一。
有了 AI 和云，还不够
汽车，已今非昔比。智能电动时代的产业变革，让汽车的核心需求与竞争逻辑发生了根本性转变，而 AI 云恰好解决了这场变革中的核心痛点。
这届北京车展，一个明显的趋势是：智能电动车的竞争，已不再局限于整车企业之间。芯片、算法、电池、底盘、操作系统和座舱生态等关键环节，正在共同决定一款产品的综合竞争力。
当 AI 的价值日益凸显，更多能力以服务体验为优先，供应商从幕后走向台前，对于整车企业而言，若仍将供应链视为后台支持环节，可能会低估当前竞争的复杂性和激烈程度。
在过去，一辆车的研发周期动辄三五年，那是机械时代的节奏。但在今天，高阶智驾的落地需要海量行驶数据的安全传输、高效处理，需要模型快速训练，智驾算法的迭代速度是以 " 天 " 甚至 " 小时 " 来计算的。
以特斯拉为例，其 Dojo 超级计算机本质上就是一种高度定制化的云端算力集群，旨在通过海量视频数据的并行处理，加速自动驾驶神经网络的训练。对于所有志在未来的国内主机厂，AI 云的大规模算力的弹性与稳定性的支撑不可或缺，能大幅提升智驾研发效率与迭代速度。
此外，智能座舱要实现从 " 被动回应 " 到 " 主动服务 " 的升级，也离不开 AI 云的大模型能力与生态资源，让全场景交互体验成为现实。车企的全球化布局，同样需要 AI 云的全球基础设施与合规能力，支撑车联网系统快速部署与全球车辆的数据交互。
同时，在研发、生产等全链路，AI 云还能通过智能编码等能力助力车企降本提效，打破研发中的 " 不可能三角 "。
前几年，车企往往采用 AI 和算力这些单点能力，加强某一个环节的效果，如今车企不止关心是否用上了 AI 云，更在乎将 AI 汽车从零散的研发，变成工业化的批量生产，从而提供 AI 时代的 " 确定性 "。
类比来看，iPhone 的真正护城河不是硬件，而是软硬件构建的生态闭环。在当下的水平分工体系中，车企需要的也不再是单纯的算力或者模型，而是一个能提供" 算力 + 芯片 + 模型 + 生态 " 的全栈自研解法的合作伙伴。
随着主机厂将 AI 和云计算深度融入到自身核心的生产全流程，一个新的趋势显现，从技术栈来看，芯片 + 云计算 + 大模型的闭环，已经让算力服务的同质化竞争失去意义，AI 云的供应商也呈现出马太效应的格局。
一方面是车企不断推高的复杂需求，另一方面是激烈竞争导致的成本压力，汽车云市场走向强者恒强的格局，只有规模化才能不断迭代技术和降低边际成本，AI 云市场留给后来者的窗口期正逐渐收窄。
IDC 指出，阿里云作为提供人工智能全栈服务的全球领导者，凭借以千问为核心的 AI 服务生态、平头哥自研 PPU，以及高性价比、高稳定性的云计算和 AI 基础设施，正成为越来越多车企的主流选择。
具体来看，阿里自研 " 真武 "PPU 和千问大模型，打通了从数据清洗、标注、训练到仿真的全流程。这种 " 芯片 + 云 + 模型 " 的深度优化，解决了车企在异构算力调度上的痛点，提供了端到端的效率提升。
AI 带来的变革，不仅体现在产品研发端，更深度渗透到了企业的组织效能之中。据悉，一汽等多家头部车企在密集与阿里云推进 "Token 计划 "，即为员工配备 AI 使用额度，帮助员工更好借助 AI 提升生产力。
从更深层次看，阿里云的另一重独特价值，在于其背后庞大的阿里巴巴商业生态。以如今大热的智能座舱为例，竞争终局不是语音识别率，而是能否在车内完成从意图到服务的闭环。
近期一汽红旗率先宣布接入千问智能体，在车内可实现多模糊意图识别与复杂路径规划的服务闭环。想象一个场景——用户坐进车里，对着车机说：" 先去北京大学，中午找一家沿途方便又好吃的烤鸭店，最后下午 5 点前送我到 T3 航站楼。" 一句话，三个目的地，外加一个隐含的时间约束。
如此，通过 " 端云协同 " 架构，车企接入的不仅是千问大模型，更是支付宝、高德、饿了么等成熟服务网络，阿里云帮助车企快速补齐了 " 有智能、无服务 " 的生态短板。
北京车展期间，长安、东风、北汽、比亚迪、吉利、长城、理想、上汽大众、上汽智己等宣布将接入千问。车企密集接入阿里云，实际上是在借用阿里巴巴二十年积累的商业基础设施，快速构建自己的 AI 生态护城河。
AI 车的演变，AI 云的未来
如果将目光放到更长远的时间线，iPhone 诞生至今已经二十年，中国市场孕育了 iPhone 的完备制造供应链。汽车同样作为工业制造的复杂产物，中国能否诞生出 AI 云的全球技术供应链，将影响中国汽车的全球竞争力。
行业分析师表示，当前汽车行业经历洗牌周期，车企和方案商面临生死淘汰赛，" 智能化 + 全球化 " 已成为核心共识：一方面，自动驾驶技术路线基本收敛，研发资源正从路线探索转向规模化量产；另一方面，智能座舱升级、具身智能布局等场景并行发力，推动车企加速向 " 数据驱动 " 公司转型。
其中，智能座舱交互、个性化服务等功能上车，意味着量产车将持续调用云端推理服务，推动云计算从阶段性研发投入演变为按量计费的经营性支出。叠加出海全球化对企业云架构的需求，预计汽车云市场有望在自动驾驶外，迎来更多增长空间。
AI 云随 AI 车出海，这件事已经在发生。过去几年，汽车产业全球化浪潮奔涌，中国汽车出口在 2025 年已经超过 700 万辆，同比增长超过 21.1%。与此同时，中国车企正加速从单一的 " 产品出海 "，向涵盖技术、服务与生态的 " 体系出海 " 战略升级。
随着中国汽车走向世界，AI 云的技术供应链也随之天然配备。目前，阿里云是亚太第一的云计算厂商，在全球有 94 个可用区，并拥有 150 余项全球合规资质，可服务中外车企，助力其将车联网、智能化研发能力部署在全球各地。
同时，开源的千问模型在全球范围内具备极大的号召力。阿里云与车企开展从智驾到座舱的深度融合，其遍布全球、国内外技术栈统一的 AI 基础设施，让车企 30 天即可完成车联网系统部署，获取技术、服务、生态的全链路支持。
理想汽车的海外云基建已基于阿里云全球基础设施进行构建，双方依托统一的技术架构与服务平台，保障车联网系统在远程控制、实时诊断等场景下的高可用性与数据安全性。小鹏汽车深耕欧洲、东南亚、中东非等海外市场，同样基于阿里云构建海外核心系统，实现全球技术架构统一与业务快速部署。
100% 中国车企不仅在国内市场选择阿里云，在海外市场也选择了阿里云。一汽、奇瑞等厂商的海外智联网业务已全量运行在阿里云上，长安、比亚迪、广汽集团等也在海外与阿里云展开紧密合作。
阿里云之于汽车产业的未来价值，在于它一步步成为中国车企在全球范围内的技术底座——一个能跟随车企脚步，提供全球合规、统一技术栈和生态延伸的基础设施底座。中国车企在哪里，阿里云的底座能力就像影子一样铺到哪里。
对于车企而言，选择阿里云，就是选择在智能化转型中获得最大的 " 确定性 "。这种确定性，不仅关乎研发的效率、生态的丰富，更关乎在全球化浪潮中，中国汽车工业能否建立起长期、可持续的竞争壁垒。
正如 iPhone 时代成就了台积电和 ARM，汽车业的 "iPhone 时刻 " 也将成就那些能提供工业化效率、生态闭环和全球基建的平台型公司。
阿里云，正是这个新秩序中最坚实的锚点。（作者｜张帅）
