當人類工程師不再是云計算產品的主要使用者，一場關于云服務入口的變革正在悄然發生。阿里云最新推出的“千問云”官網，首頁僅顯示一行供智能體安裝技能的指令——“安裝 Skills npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai”。沒有傳統官網常見的產品列表、控制臺入口或復雜導航，這種極簡設計標志著云服務對象正從人類向智能體（Agent）轉變。

阿里云智能集團資深副總裁劉偉光在近期峰會上宣布，公司正進行全棧技術升級，涵蓋底層芯片、Agentic Cloud架構、模型優化及推理平臺，目標建成中國最大的AI基礎設施提供方。這一戰略調整與谷歌開發者大會釋放的信號不謀而合——兩家科技巨頭均將云計算的核心用戶定位為智能體，而非傳統的人類開發者。

支撐這場變革的，是AI應用爆發帶來的Token經濟激增。據披露，谷歌產品處理的Token量從兩年前的每月9.7萬億飆升至今年超3200萬億，增長33倍。市場研究機構Gartner預測，到2026年底將有40%的企業應用集成AI智能體，而去年這一比例不足5%。阿里云觀察到，春節期間爆火的“龍蝦”類智能體已能自動激活云資源，原本需人類工程師兩周完成的部署任務，現在一天內即可由智能體自主完成。

這種使用模式的轉變直接重塑了云服務架構。傳統官網以人類操作邏輯設計，智能體則需要結構化能力描述、標準化調用協議和可預測反饋機制。千問云作為首個專為AI和智能體設計的平臺，將模型及應用作為核心商品，通過全面“Skill化”實現智能體直接調用，其體驗遠優于傳統官網。劉偉光指出：“當所有應用都被AI重寫，入口優先級必須徹底顛倒——未來智能體登錄后首先尋找的是模型，而非數據庫。”

Token經濟的價值躍遷正在改寫云服務商業模式。劉偉光透露，AI原生企業的Token支出已占IT成本100%，互聯網企業達15%-20%，傳統企業雖不足5%但增長迅猛。更關鍵的是，AI展現出的代碼解構能力正在創造全新市場——它能解析70-80年代遺留的無注釋COBOL、C、Java代碼，將這些“代碼化石”遷移上云，催生出大量老系統改造需求。同時，推理模型和視頻模型的突破性進展，正在重塑廣告、影視等創意產業。

面對指數級增長的算力需求，阿里云選擇押注自研芯片戰略。峰會上公布的真武系列芯片路線圖顯示，最新M890芯片配備144GB顯存和800GB/s片間帶寬，性能達前代3倍。平頭哥半導體副總裁高慧解釋，智能體任務執行需CPU、GPU、網絡和存儲的毫秒級協同，全棧自研芯片矩陣正是為解決系統級協同難題。未來兩年，V900與J900芯片將陸續推出，形成覆蓋不同場景的算力矩陣。

這種“芯片-模型-應用”的全棧協同路徑，與谷歌TPU+Gemini的組合如出一轍。劉偉光直言：“自研芯片與模型結合能實現最佳性價比，谷歌已證明這條路的正確性。”實戰數據印證了這一判斷：Qwen3.7-Max模型在M890芯片上自主工作35小時，完成的生產級AI計算內核性能較官方版本提升10倍。目前，阿里云在推理市場已占據超20%份額，且在所有大客戶競標中保持不敗。

Token經濟與云基礎設施的深度綁定正在創造新的增長飛輪。阿里云統計顯示，過去五個月其百煉平臺大語言模型（LLM）的Token年化收入增長15倍。這種增長源于三方面：原有開發者客戶自然轉化為Token消費者；智能體爆發帶來的新需求；以及Token消耗對GPU和CPU的聯動拉動效應。劉偉光用換算關系揭示其中邏輯：“1000個Token約等價于一卡GPU消耗，而每產生100元CPU收入，會同步帶來200元GPU+CPU收入。”

在這場由智能體驅動的云服務變革中，入口重構、經濟模型轉變和底層技術自主可控構成三大核心支柱。當每個Token的消耗都成為拉動整個計算生態的齒輪，云計算正從資源提供者進化為AI時代的操作系統構建者。