10 月 29 日，钛媒体报道了阿里云技术栈的一次整体转向：从 Cloud Native 转向 Agentic Cloud。提出这个判断的时间点是今年 5 月，在随后的云栖大会上，阿里巴巴 CEO 吴泳铭把说法说得更直接，芯片负责生产 Token，云负责把 Token 送到每一个需要它的地方。
Agent 需要的是另一朵云
一个回答问题的应用返回文本就结束了请求，而一个替用户办事的智能体要等外部系统响应，中途生成文件，再根据反馈决定下一步。用户关掉界面，任务也未必结束。当这类任务以亿为单位运行，云要交付的不再只是算力和模型，而是一套能让 Agent 持续运行的环境。
研究机构 Omdia 在《Agentic AI Cloud Titans in Asia & Oceania, 2026》报告中，把 AWS、阿里云、Google Cloud 与微软 Azure 列为 Agentic AI 云的四个领导者，理由几乎是同时做出的判断，并已开始调整各自的技术栈。Google Cloud 在 Next 大会上宣布从 Cloud Native 转向 Agent Native，AWS 推出 Bedrock AgentCore，微软 Azure 的 Foundry Agent Service 正式商用。
支出预测与网络效应
今年 5 月 Gartner 预测，AI 智能体软件支出将从 2025 年的 864 亿美元，增至 2026 年的 2065 亿美元，并在 2027 年达到 3763 亿美元。两年时间规模翻出四倍多，这正是厂商集体换道的背景。
阿里云的判断还包含一层网络效应逻辑：计算资源与工具得到联合优化之后，更多用户和 Agent 会加入，进一步扩大网络。这可以用梅特卡夫定律的视角来理解，网络价值与用户数量的平方相关，Agent 能调用的工具越多、可获取的业务信息越充分，彼此协作越顺畅，它能承担的任务就会倍增，经济价值随之放大。
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