阿里云把青奥会云平台留给塞内加尔：奥运史上首次，赛后转为主权云

赛事办完，撑着它的那朵云怎么办？以往的做法很直接：赛事数字系统跑在公共云节点上，比赛一结束，技术团队撤走，云资源随即释放。

这回情况不同。阿里云智能集团副总裁、专有云总经理刘国华近日在一场线上媒体沟通会上给出的答案不一样：达喀尔青奥会的这朵云，赛后不拆，留在本地。

云部署在达喀尔和萨利两地，承担票务与电子签证系统的运行。比赛结束后，它将整体移交给塞内加尔政府，变成这个国家的“主权云”。后续这朵云会具备接近公共云的完整服务能力，由本地团队自己运营。

项目规模不小。光票务系统就覆盖 7 个场馆和官方节庆场地，涉及约 100 万张票，现场扫描设备有 100 多台。青奥会从 10 月 31 日开到 11 月 13 日，约 2700 名运动员参赛。组委会把这套技术看作长期数字遗产，指望它在 14 天赛期过后，继续让塞内加尔和非洲体育界受益。

阿里云方面表示，把赛事云整体留给举办国，这在奥运史上还是第一次。

刘国华说，过去那种合作周期偏短：你使我的云，我帮你把项目落下来，用完了事。“这回不一样，我们是把阿里的云技术当成一个平台，实打实交给本地，最后它会变成当地的国家云。”

更大的行业背景也摆在眼前：主权云正变成一个独立市场。Gartner 预测，2026 年全球主权云 IaaS 支出将达 800 亿美元，同比增长 35.6%，中东和非洲增速最快，约为 89%。需求在涨，市场却还没完全成形。

云厂商此前也做过类似尝试。国内某云厂商于 2024 年底在

但“留下”并不轻松。这个动作意味着中国云计算出海的逻辑在转向：从卖资源转为交付能力，从短期项目转为长期基础设施，从技术输出转为组织赋能。

转向也得闯过几道关。出海要耐心，要持续投入；企业 AI 正从试点走向规模，成本仍是绕不开的门槛；每进入一个新市场，合规要求都不一样，企业得逐个适配。

中国云厂商的技术能力已经排在全球前列。出海路上，怎么把能力真正交到本地人手里、让对方用得起来，比技术本身更难。

“交钥匙”曾是云出海的主流打法：基础设施搭好，系统和手册留下，团队撤场。在欧美，客户有成熟的 IT 团队，接过去就能跑。

非洲和东南亚的处境不太一样。刘国华说：“很多国家拥抱新技术的意愿非常强，但缺少相应能力。”需求是真的，缺的是把系统用起来、敢动手调整它的本地能力。

比能力更现实的一道坎是：第一笔投资谁来掏？

老路无非两条：政府借钱采购，或者等外资进来。前者财政吃紧，后者周期长、条件多，而且两条路都没法顺带解决能力转移。Gartner 数据显示，撒哈拉以南非洲 2026 年主权云 IaaS 支出约为 3100 万美元，2027 年约为 6100 万美元。这样的盘子，撑不起厂商“先垫资、再等回报”的玩法。

达喀尔选了第三条路：找一件预算明确、工期明确的事，让这件事来承担第一笔投入。青奥会就是那件事。平台一边支撑赛事，一边完成本地化部署和人员培训，赛后转为持续运营的公共云，再用后续商业收入覆盖成本。这场赛事本身，也成了这朵云的融资方式。

非洲电力不稳，网络也不可靠。项目早期，两地之间的容灾切换还得靠人工完成。

于是团队在达喀尔和萨利两地布下双可用区，一遍接一遍地练。部署云本身倒不算最难，难的是云平台、票务应用和运维团队一块儿出状况时，三方怎么配合响应。从“能切”走到“敢切”，演练耗掉好几个月。比赛不给人重来的机会，14 天赛期里核心系统不能断，这份压力本身就是最好的演练。这套打法，源自阿里云在国内给多家银行做“两地三中心”攒下的经验。

这是阿里云三层服务体系的第一层：团队常驻当地，手把手带本地运维人员熟悉操作、排障和切换。

第二层是 7×24 小时的全球应急服务。本地团队碰上处理不了的重大问题，由阿里云专家远程介入。这一层是安全阀，设计上不会经常用到。

第三层是重头，即在线培训认证平台。阿里云技术学院为 35 岁以下的塞内加尔青年免费开云计算网课，注册的人已经过 1 万。赛事结束后，当地企业和开发者照样能借这朵云，调用阿里的全栈 AI 能力以及千问开放权重模型。

“授人以鱼不如授人以渔。”刘国华表示，很期待 2 到 3 年之后，这朵云长成“塞内加尔本地的阿里云”。在他看来，它很可能成为一个能照着复制的案例。

刘国华透露，阿里云专有云国际化业务只占整个部门业务不到 10%，可资源投入却接近 50%。

这是主动做的选择。市场基数小、增速快，投入得赶在市场长大之前。Gartner 估计，主权云 IaaS 支出里约 80%来自新建数字化项目或待迁移的存量业务。赛事这种“先有项目、后有平台”的切入方式，恰好落在需求集中的地带。

这笔战略投入，头一条就是耐心和时间。

“做国际化不能按一个月考核 KPI，那样肯定会挂掉。”刘国华说，“要按年、甚至按三年的维度来考虑。”不少专有云项目从接触到实施要两到三年。国内竞争按月和周来算，海外是另一种节奏，阿里云选择去适应它。

第二条是解决现场问题。达喀尔项目碰上三个硬茬：

• 基础设施。难在云平台、票务应用和运维团队同时出故障时怎么协同响应。团队练了数月演练，把“能切”练成了“敢切”。

• 爆发式流量。项目用混合云架构，CDN 等环节引入公共云技术，靠弹性能力顶住带宽瓶颈。

• 供应链波动。刘国华说，2026 年内存涨价把整体硬件价格推到 2 到 4 倍，阿里云靠“一云多芯”的开放性，兼容不同规格的服务器。

投入里还有人和文化。“公专一体”直接讲给海外客户，对方听不懂；换成“Cloud Native（云原生）架构”，才进得了对方的语境。

达喀尔项目里也有类似的“翻译”。开幕式上，阿里用 AI 视频模型，把约 100 名各国年轻人做成演奏塞内加尔萨巴鼓的短视频。

刘国华还认为，国际上更讲究开放合作，厂商得把能力开放给本地伙伴，让他们在核心技术之上做创新，合作才走得远。

技术只是底子。协同、文化和组织心态，才是真正的考验。

收益端的信号已经露头。2026 年上半年，阿里云专有云国际化服务收入增长近 2 倍，这一增速比国内高出不少。只看达喀尔一个项目，利润空间或许有限，可放到整体走势里看，余地已经打开。

有个细节容易被忽略：这届青奥会出于成本和时间考虑，没有铺开太多 AI 应用，精力集中在最核心的票务和签证系统上。可这不代表非洲大地不需要用 AI 加速本地产业创新。

美国人口普查局的数据显示，2026 年 8 月有 23.2%的美国企业在用 AI，250 人以上的企业为 38.4%。欧盟统计局给出的数字是 20.0%。非洲用 AI 的人数也在快速上涨，把 AI 嵌进工作和生产流程的案例在当地并不少见。

20%之所以受关注，是因为跨过这条线，行业就从“试点验证”转入“规模复制”。Citi Institute 的报告称，约 60%的机构还在探索或试点，约 40%已进入生产或规模化。一项针对 AI 智能体的调查显示，78%的企业有试点，做到组织级规模化的只有 14%。

刘国华判断，企业级 AI 整体渗透率正在迈过 20%这道门槛。据他观察，AI Coding 已经跑起来，很多企业达到 30%到 40%，大企业超过 60%；智能客服的 AI Agent 渗透率突破 80%；其余场景基本还在早期，空间很大。

成本是第一道坎。刘国华带着玩笑口吻说，CIO 们能“闭上眼睛继续用 AI”的价格底线，是 token 价格比现在再低数十倍。

但 token 价格其实一路在降。有行业分析给出的数据是，企业 AI 推理支出 2024 年为 115 亿美元，2025 年升至 370 亿美元，同一时间段每 token 成本降了约 1000 倍。单价下来了，账单却还在往上走，原因在于调用量涨得更凶：智能体要反复检索、调用工具、失败重试，做完一件事所耗的 token 比一次问答多得多。

所以刘国华建议换个计价单位：别只盯 token，还要看“完成一次工作的调用成本”。达喀尔青奥会同样出于成本考虑，把精力集中在最核心的数字化系统上。

第二道门槛是效果，背后牵扯业务流程重构：哪些环节交给 AI 执行，哪些还得人来判断？

几项调查都指向同一个卡点：试点推进不下去，问题常常不在模型，而在治理、数据准备和可观测性没跟上。还有一项调查显示，62%的停滞项目找不到明确的业务负责人。FDE（驻场工程师）于是成了热门工种，他们主要干的活，就是帮客户把业务流程重新定义一遍。

换个思路，把模型做小、把数据做深，也是一条路。阿斯利康借助阿里云的工具链，将私有数据训练进模型，结果 8B 模型的表现压过了开源的 235B 模型，QPS 提升 35 倍以上。

这套打法不拼参数规模，靠的是更小的模型加更深入的数据，在垂直场景里拿到大模型级别的效果，同时把成本压下来。学术界的结论也差不多：针对明确任务（比如文本分类）用专门数据微调过的小模型，表现明显好于直接调用大模型。

阿里云给出的方案叫“模型+数据”双飞轮——客户的生产数据被接入知识加工流程，业务和模型同步迭代。照这个方向看，企业 AI 往后大概分两条腿走路：一条是用私有数据做后训练，这会成为主流；另一条是走混合云调用更大的模型去啃复杂场景，起补充作用。

刘国华还提到，近来受到关注的“判断型模型”有希望用接近百分之一的成本解决同样的问题。这条路要是跑通了，“token 再便宜数十倍”就不只是句玩笑话，两三年内或许真能见到。

做 AI 云出海，合规这道坎躲不过去。

欧盟《人工智能法案》在 2024 年 8 月 1 日生效。它并没有取代 GDPR，处理个人数据的 AI 系统得同时过这两部法律的关：数据隐私要护住，风险分类、透明度、可解释性也都要达标。

这之外还有中国的数据安全法、个人信息保护法，加上各国自己的主权云和数据本地化要求。出海企业得在不同司法辖区之间来回切换合规策略。

有行业观察认为，合规投入已经占到企业研发预算的 35%到 50%，三年前这个数字还不到 20%。不过这条曲线未必一直往上走：欧盟刚放宽了时间表，对中小企业的文档要求也做了简化。

这些压力会直接传导到技术选型上。Gartner 2026 年企业 AI 落地报告显示，89%的大型集团把私有部署当成 AI 智能体落地的核心诉求。私有部署花钱更多，换来的是数据留在可控的物理边界内。

混合云就这样成了主流做法：核心数据放在本地，合规要求能满足；算力和弹性资源放到云端，成本能控制住。Gartner 预测，70%的企业会通过混合云实现服务智能化，2026 年混合云在企业级市场的占比已突破 60%。

阿里云的产品节奏也在往这个需求上靠。10 月 29 日，荷兰阿姆斯特丹国际云栖大会上，

阿里云专有云正式发布面向国际市场的可信 AI 云解决方案。方案以飞天企业版为底座，把 IaaS、PaaS 到 MaaS 的全栈 AI 能力完整交付到客户本地。

这套“可信 AI 云”围绕开放、可信、高效三个特性做文章。

可信说的是数据主权：数据可以完全专有化，平台支持断网部署，基本做到 100%本地化。

开放则铺在好几层：硬件层支持 95%的主流硬件、13 家 GPU 厂商的 51 款 GPU 卡；模型层支持千问以及第三方开源模型；接口层允许客户搭建自主可控的本地公共云。

这套设计的意图，是把合规要求直接写进架构里。数据从第一天起就在客户的物理边界内，跨境传输那套额外的加密、脱敏、审计就不必再做了；平台支持断网部署，联网风险的防护成本也跟着降下来。

数据可用、隐私合规、成本可控，这三样很难同时拿到。可信 AI 云算是眼下相对平衡的一个解法。

达喀尔这朵“不拆的云”，想回答的是这么个问题：短期项目做完之后，怎么变成长期基础设施？

中国云出海做出本地云的，它不是第一家，国内别的厂商在海外也干过类似的事。但据阿里云称，把赛事云整体移交给举办国，在奥运场景里还是头一回。

第一阶段已经攒下一些成果：三层服务体系帮本地团队提了能力，混合云把成本和合规平衡住了，电子签证系统已经开始迁入，本地团队也学会了容灾切换。

更长的考验在后面。2 到 3 年后，这朵云能不能真的成为“塞内加尔本地的阿里云”？这三年里，市场、政策、竞争格局都会变，每进一个新地区、新国家，产品和服务都得适配当地需要。这些变量，是先行者绕不开的成本。

这个问题的答案，一头连着云厂商的商业模式，一头连着中国云出海能不能蹚出一条可复制的路。

刘国华表示，国内客户和国际客户用的是同一朵云、同一款产品，区别只在结算货币——国内付人民币，国际可能付美元。他认为中国企业应当对自己的技术优势有信心，市场空间足够大，花上 2 到 3 年持续探索和投入是值得的。

达喀尔给出的完整答案，要到 2028 年或 2029 年才会揭晓。不过这朵云已经留在了那里。