今年初DeepSeek横空出世后，据不完全统计，全国已有超过 100 家政府单位接入了 DeepSeek。

“咨询量爆满，搞得我们的在线服务都快瘫痪了。”张宇说道，以前都是销售常年驻守，主动贴上去挖掘客户需求，现在全都反过来了，To G客户主动询价。

这种场面让人梦回 2017、2018，当时智慧大脑建设如火如荼，To G客户对云厂商也极为热情，喝一顿酒，吃一顿饭，拿下大几千万项目是常有的事。

但后来被诸多大项目“蹂躏”后，这几年云大厂对To G项目变得冷淡许多，即便是To G客户下上亿单子需求，云厂商也已经不会像从前一股脑接招，评估利润若不达标，这笔买卖必然不做。

眼下，To G 客户对大模型需求的猛增，云大厂的动作不断，不仅能给提供大模型的API调用，而且提供私有化部署，甚至还纷纷推出了一体机的方案，近期一些从业者疑惑：

难道，这一波大模型出来后，互联网云厂商又有重仓投入To G了？

时间回溯8年，云大厂疯狂专注做 To G 客户，有多方面原因，一方面是客户需求大。

当时中央和地方政府均出台了一系列政策和文件促进政务云的落地。在此背景下，To G 客户都在争先恐后想学新理念，用挖掘数据价值，提升效率。

云大厂销售刘冰回忆：当时他们全国地区跑，去到一个地方，地方极为热情，他们都被当作是座上宾，豪车接送，大会堂开个小会，晚上再跟高层吃晚宴，这一流程走下来，战略也就签完了。

据当时市场咨询机构计世资讯数据显示，2016年中国政务云市场总体规模为91.5亿元人民币。这个体量可媲美中国公有云IaaS市场规模，根据市场咨询机构IDC 的统计数据，2016年中国公有云IaaS市场容量为100亿元人民币。

To G客户对云大厂的热情是促成这场合作的外因，但更深层次内因是，云大厂当时面临做大营收的难题。

彼时阿里云，虽然内部已有余额宝、阿里健康等不少业务要上云，而外部也因收购万网，让博客园等许多中小站长加入阿里云，阿里云的用户体量在上升，但这些客户加起来，生意盘子仍很小。

2016 年4月至2017 年 3 月底，阿里云营收也只有 66 亿左右。而当时的腾讯云营收更小，有知情人士称，2016 年不足 20 亿。

但To G客户不同，一个项目随随便便就是大几千万、上亿打底，很容易将营收盘子做大做强。

2016 年，正是孙权担任阿里云总裁期间，就明确了要做政企客户，并在人员组织层面下大功夫，从传统IT厂商中招聘了大批有做To G项目经验的销售、架构师等等。到巅峰时期，阿里云整个组织体系容纳了2.5万员工。有一段时间甚至引发内外部人疑惑，阿里云是不是要变成一个新的IBM。

而腾讯云也是在这一时期开始做政企项目，由于腾讯自身是To C基因，为开拓政企疆土，其先后引入了多名高管，包括前Oracle 上海总经理的黄海清，前华为云副总裁张纾翔、前Oracle集成系统产品部中国区总经理王景田等。在这些高管的带领下，腾讯云的ToG销售体系才逐步建立。

但当时阿里云、华为云在To G市场的品牌、影响力整体强于腾讯云，因此起初腾讯云做To G客户极为坎坷，由于没有拿得出手的案例，经常会被客户、友商质问：“你腾讯云在政务云上到底有几个案例？”

为拿标杆案例，2017 年，腾讯云仅以1 分钱拿下厦门预算495万政务云项目。而此事之后的短短三个月内，全国至少出现了6起0元或接近0元的政务云中标事件，当时业内感叹：政务云市场正在上演“伤敌一千，自损八百”的惨烈价格战。

从营收结果来看，当年云大厂们的这一策略是收效颇丰。之后几年阿里云的营收是翻倍增长，从 66 亿到 133.9亿、247 亿、400 亿，仅用了短短 3 年。而这些收入里，很大一部分来自服务To G 的私有云项目。

不过这种规模竞赛在2021 年前后，开始逐步被叫停、放缓。

先是云大厂集体转向宣布，要从做集成项目转为被集成，这一口号阿里云喊得最早，但中途迫于营收压力，有几年执行并不彻底。直到前年年底，吴泳铭接任阿里云，并提出了公共云优先战略，在组织层全面对混合云事业部的人员、项目进行了大幅收缩。

而腾讯云走被集成之路，比阿里云要晚，但这两年执行的是比较彻底。尤其是在眼下，腾讯云整体目标放在了“浮出水面”，要盈亏平衡上，对于一些看起来营收很大的To G 单子，已经没那么热衷。

这场规模赛叫停背后的核心原因是：坏账。

曾经云大厂吹了许多牛，许多签下的上亿大项目，投入了巨额硬件成本、人力成本，最后发现都是大坑，最后交付质量不行，很多变成“交学费”的项目。

几年前，一云大厂曾签下一个 3 年 18 亿智慧城市项目，帮各个区落地数据中台。当时云厂商中标后，找了许多合作伙伴来做分包，前前后后拉了几十个，到最后这个项目只执行了第一年的 5 亿，而最终回款只有 5000 万，可谓是血亏。

还有一家云厂竞标成功某城市超级大脑的项目，三年八个亿。这个项目协议中并未规定具体的产品条目，云厂商合计了自家产品发现，完全填不满。于是只好找各种合作伙伴来拼凑。合作伙伴多了，管理难度就变大了，交付质量不达标，最后项目走向烂尾。

“这些大项目烂尾的不在少数，烂尾的金额基本是天文数字。”从业者何文旭说道。“产品不够强大时候，做总集是赚不到钱的，偏偏互联网云厂商以前产品力还在提升时就喜欢做总集。”

留给厂商的是烂尾，但To G 客户实际也有不少的怨言。投出去上千万、上亿的预算做大脑，但两三年下来发现这大脑“空空如也”。

某地方区长曾兴致勃勃和云厂商签下合作智慧大脑项目，并且在 2018 年光是采购厂商的云操作系统加上大数据平台就花了接近 8000万，然而8000 万花出去后，大脑也有了，但业务是一点也没所改变，前后落差巨大。

实际这中间有一个巨大的差别，于云厂商来说，其所拥有的就是一个大底座，但实际上客户需要的应用。如果厂商只卖底座，客户会感知不到价值，而一旦涉及到应用，就变成了大集成，这并非云厂商所擅长。在不擅长的领域做事，就像旱鸭子下水，有力难施。

To G客户没享受到价值，厂商最后产生的巨额坏账，不仅难填坑，而且不具备可复制性的ToG业务，也极大程度上拖累了二级市场对国内云厂商的估值。

在海外，市场对AWS的市销率（PS）一般是12倍左右，而微软云由于过去两年Open AI的加持，曾实现了快速增长，也被给予了12-14倍PS，而谷歌云业务相对比较复杂，云业务占其收入的比例仅为11%，市场给予的PS也至少有7倍。

而反观过去国内云厂商，基本都没有达到这么高的估值，2023 年2月时，中信证券在研报中给阿里云的估值约为2000亿人民币，参考上一财年的收入，PS不足3倍。

这一波大模型出来之后，一切都不一样了。大模型被看做是撬动云厂商增长的最大支点，而且大模型的产品形态更加通用、更具可复制性，而非过往高度定制化的模式。因此云大厂估值集体被重新评估。

阿里云在其公布2025财年第三季度财报后，高盛将阿里云的PS从2.8倍上调至3.5倍，而花旗将阿里云的估值倍数从4倍上调至5倍。

这对二级市场投资者、云上下游产业链从业者、云厂员工都是极具振奋之事，整个市场终于再次活了过来，有了新的活力，所有人的信心也在恢复，而长期亏损的股票账户也终于部分回血。

不过，市场喧嚣、热钱涌动之下，也有一些从业者表达了自己隐隐担忧。

目前大模型的商业化主要还是通过公有云API调用，按照Tokens收费。但从去年的形势看，厂商现阶段想通过大模型API调用赚到钱，基本不现实，价格已经被卷得很低，都不够付大厂员工的工资。而且今年大模型调用价格战仍然可能会加剧。

今年三月，各家云大厂都开启了采购季活动，阿里云首页显示7000万AI大模型 Tokens 免费领，而华为云则是免费领取200万Tokens，体验DeepSeek。

卖Token不赚钱，但大模型带动营收增长的故事还要继续讲，怎么办？一切又指向做政企客户的私有化部署。

目前大模型私有化底座建设基本都是上千万打底，大模型公司销售刘斐然告诉雷峰网，去年客户如果要部署他们公司最新的模型，至少是2000万起，销售一年能做一个这样的大项目，基本全年目标就完成了。

而且因为这些客户往往背负指标，要发展新质生产力，所以市场是有不少需求意向的，一些客户都很着急，希望能把大模型基础设施赶紧建设起来。

从去年的大模型招标数据也可以看出一二。据媒体不完全统计数据显示，2024年全年，大模型中标项目共910个，是2023年的4.5倍；中标金额25.2亿元，是2023年的4倍，其中运营商、能源、教育、政务、金融是大模型中标项目数前五的行业。

不过去年还只是开始，今年在DeepSeek出现之后，大模型私有化部署需求在进一步爆发。

为承接这一波需求，据不完全统计，已经有超过 60 家公司推出了DeepSeek一体机产品，其中云厂商是一大主力，除腾讯云还比较克制没推一体机，其他几家，包括阿里云、火山引擎、百度云、天翼云、优刻得等都心照不宣的推出相关产品，结合模型、算力规模、品牌不同，价格从几十万到上百万不等。多名知情人士称，满血版是一台8卡H20或是16卡的910B，这两个成本都在150-250万之间。

“去年可能还有一些客户不搭理，但今年是已经纷纷都开始询价一体机了。”刘斐然说道。

根据浙商证券测算，预期DeepSeek快速部署需求有望带动一体机需求增长，2025年到2027年一体机需求量将分别将达到15、39、72万台，对应市场空间1236、2937、5208亿元。

厂商要冲营收、客户有私有化部署需求，双向奔赴下，又造就了大模型私有化部署繁荣景象。不过私有化部署热潮能持续多久，还未可知。

客户方缺钱是一大问题，此前雷峰网就撰文写过，由于地方财政紧张，部分地方早期推行的上云补贴发放也在一拖再拖，眼下 DeepSeek 一体机虽然让客户蠢蠢欲动，但也有不少销售反映，“咨询量很大，但真正买单的并不多。”

有些地方客户确实已部署 DeepSeek ，但实际用的是此前闲置的 AI 算力，今年让他们再掏钱做 AI 基础设施搭建，不仅审批流程长，预算也不一定多。

此外，花大价钱私有化部署大模型后能否达到预期，接下来将会是厂商被灵魂拷问的一大问题。

据了解，去年山东等地多个大模型项目出现“烂尾”倾向，交付质量并没有达到甲方的期待。

这种落差体现在，大模型的落地场景仍然有限，内部知识库、智能助手偏多。“用上千万的预算，最终只作出了这点场景，自然客户是不满意的。”刘斐然坦言。此外，大模型质量也还待突破，幻觉严重的现象仍然不可避免。

这种场景，让人似乎重新回到了智慧大脑建设时期，前期热情满满，后期急转直下，历史总有惊人的相似之处，这一次，云厂商又会踏入同一条河流吗？（转载自雷峰网）

注：文中张宇、刘冰、何文旭、刘斐然皆为化名。