3月28日，阿里云智能集团副总裁、ai汽车行业总经理李强在中国电动汽车百人会论坛上接受了媒体采访，其中，他以“水电煤”类比算力之于车企的重要性，用来表示无限的云端算力必将在其中发挥关键作用。

同时，他还强调了车企自研与生态协同并存的必要性，并分享了阿里云助力车企出海及保障数据安全的实践经验。

李强表示，阿里云的使命是把云的算力以高效、绿色、合理的成本传递到世界每一个需要它的人那里。在汽车行业，算力正成为继马力、电力之后的第三大行业驱动力。无论是自动驾驶、智能座舱，还是飞行汽车、人形机器人，可以说，车企智能化道路上离不开算力的支持。

以下是李强接受媒体采访的部分实录，经整理，有删减：

Q：您之前在多个场合提到汽车产业链的边界正在模糊，并且将阿里云定义为所有玩家的“水电煤”，这一比喻阿里云是怎么去考量的？第二个问题，在AI人才方面，近期不少车企以百万年薪招揽AI人才，包括阿里云自己也启动规模较大AI校园人才招聘，您如何看待当前汽车领域AI人才竞争？谢谢。

 李强：第一个问题，我们怎么定义“水电煤”？其实这个和阿里云不仅仅是在AI汽车行业，在所有行业，包括阿里云成立到今天我们初心从来没有变过，我记得王坚博士当时说过一句话，最近其实有央媒采访他，他再次重复了这句话，我们的使命是把云的算力以非常高的效率、非常绿色和合理的成本传递到世界的每一个需要用到它的人。如果我们只能传到一个区域，比如只能在中国，王坚博士说得很绝对，我们应该把这个公司关掉。它不仅仅是在AI汽车行业，我们的使命是要像电网一样，像电或者是水的网络一样，把水能够非常高效率、低成本和绿色传送到每个需要它的人那里，这是整个全球范围的，这是我们的一个定位。

第二个，如果以汽车行业来看，过去叫马力，后来叫电力，未来我们觉得可能算力是很重要的一部分。无论是从自动驾驶也好，到未来智能座舱，到很多车企现在也在涉足机器人，甚至飞行汽车领域，其实它对算力的需求不仅仅是在云端训练原始模型，还有车端要跑在路上，路上的这些车也是需要不是那么高要求的低延时的要求，可能云端也要做一些互动，当然未来像机器人，如果真有一天走进千家万户，我们相信有一些延时相对长的，可能1秒、2秒的延时动作，通过云端也是要做算力的调配，因为端侧的算力永远是有限的，而云侧的算力是无限的。

    我们“水电煤”的定位也是作为所有企业、所有社会需要的最基础的能力，我大概回答第一个问题是这样。

第二个问题，人才。很多车企过去一年问过我一个问题，想做智能化，想做自动驾驶，做所有车的智能化，是不是需要算力，需要数据，还需要什么什么，我说第一个是需要决心，第二需要人才，第三再考虑其他的这些东西。车企的数据其实是不缺的，车企的算力，因为有阿里云，还有一些中国以及世界出色的云计算企业，我相信算力也不会有什么特别大的问题，反倒先决条件是决心和人才。

我们也可以看到，很多车企过去是“拿来主义”，我们找一些自动驾驶供应商去提供上车，国内国外芯片的体系去上车，现在这些车企都纷纷开始自研，自研以后自然就有人才招聘的计划。

阿里也一样，我们可以看到阿里对社招到校招，今年我看校招又有很大的动作，也对外有媒体的PR，大家参考PR的具体信息就好了。

在我看来人才永远都是最重要的，特别是在以阿里为代表的，我们聚焦AI方向，整个人才的储备在我们看来是至关重要的，决心已经下完了，第二件事情就是人才，战略已经定完了，剩下就是建组织，这是非常自然的事情，我大概回答这些。

Q：去年您也参加这个论坛，您的抬头还是汽车能源总经理，今年已经变成AI汽车总经理，您对于这个有怎么样的感受？第二个，现在很多车企自己也在做智能驾驶，您刚才也提到了，它跟供应商会形成一个什么样的关系？

李强：我觉得大家的问题都非常好，汽车行业升级到AI汽车行业，这是我在元旦前后想的，不仅仅加“AI”就变成聚焦AI了，这好像有点太形式主义了，我们想过好几个行业迭代的新词，但最终我觉得还是回到本质，我们其实就是聚焦AI，AI驱动，整个行业也可以看到，我们在AI云的收入在2025年会超过通用算力的收入，这在阿里云整个汽车行业线是一个历史性的时刻。

AI从收入非常纯粹的这个角度来看，我们在这部分聚焦人力、物力，包括所有团队能力的建设，都是基于这一方面在做整个市场的建设。

比较幸运的是，过去五年，我一直在阿里云这个行业线，经历了各种各样的组织变化，但是汽车一直是我在管，到今天我是完全看到了在三四年前我们开始做陪伴，像小鹏做自动驾驶，到今天所有的车企如雨后春笋一样都纷纷开始进入智能化的世界，我们非常兴奋，2025年是AI提速非常重要的新的一年，我们把它的定义就增加了“AI”这个词。

当然我个人内心希望是Accelerate Industry，如果AI不是人工智能的意思，我希望能是Accelerate Industry，因为阿里云的存在，我们能够帮助车企加速进入智能化的新的世界，这也是我们的使命。

第二个问题，您问到有很多自动驾驶供应商和主机厂，我认为这是一个非常繁荣的AI新的世界，需要一个非常大的生态体系，没有任何一家主机厂说我会完全脱离其他供应商，所有东西我都不需要外面人，都是我完全闭环，我觉得还没有一家企业能做得到。

在自动驾驶也是一样的，我们看到绝大多数的主机厂都是和他自动驾驶供应商是共存的，特别是针对一些产量和车系比较齐全的，有一部分会做自研，还有一部分会采用第三方自动驾驶方案公司去采购他们整体的解决方案，我觉得这对整个行业是一个好事情，应该说是加速创新，百花齐放，百家争鸣，你自研的不一定就打得过外面的，外面的你要想打得过自研的，也要拿出真本事来，不仅仅是成本的问题，还有很多真的是它的解决方案上车以后体感优于自研的方案，反过来，自研这些人发现我自己家的东西都开始采用第三方的，我一定要加倍努力，所以就形成了这样一个正向循环，我觉得这是一个非常正能量的事情。

现在很多智驾公司表示租用云和算力大模型的成本非常高，每跑一次可能需要几十万，目前这种业务在阿里云业务当中的构成占比有多大？您觉得未来成本会不会进一步降低？

李强：您说哪一个大模型成本高？

Q：用于租用云和自动驾驶训练的大模型，所以目前这个业务在阿里云业务构成占比当中是有多大？您觉得未来成本会不会慢慢降下来？

李强：我刚才说的AI云的收入，在自动驾驶的训练集群我们叫异构的集群里面，它的收入占比还是蛮高的，AI云占到50%以上，在自动驾驶模型训练部分也会占到比较大的比重，超过五成的比重，50%以上，您可以这么理解，在我整个收入它应该是接近三分之一的占比，比较老实地回答你的问题。

为什么会是这样的情况？我觉得其实在国内，不管哪一个路线，不管哪一个车企都看到了算力冗余是一个很重要的点，他们到最后希望有一些算力冗余，为什么要有算力冗余？是为了能够创新和试错，当你没有办法做到算力冗余的时候，你只能follow，我不知道我是不是表达清楚了，你不能出错，我只有这100台GPU服务器，假设，别人有1000台，我只有100台，他是可以犯错的，拥有1000台的人是可以犯错的，他发现这个路不对马上可以回来再走，因为他有两三个内部小组在试验不同的事情，找到一个最优解，赶紧往前走，100台的这个，我只能做的事情就是follow，别人跑完的，发现这个路径已经跑出去100米、1公里、10公里，没有掉坑里，我沿着这个走，因为他的算力有限，他不敢去做犯错的动作。

我明天会有一个演讲PPT会讲到，中国所有车企的算力在当前，我只讲汽车企业，所有算力加在一起总和没有马斯克一个人的多，你看马斯克特斯拉FSD为什么大家感觉到很厉害？因为它有巨大的算力创新机制，有冗余也好，而且他的FSD一共300人，我们国内动辄千八百号人，但不是人多人少的问题，而是这些人在做大量的创新，在做探索的东西，剩下交给大模型自己去练，因为有巨大的创新量，我们国内好多人，尤其是DeepSeek出来以后，觉得我应该把算力压到极致，这是中国人非常厉害的地方，基本上工程化肯定老美跟我们是有一个不太一样的方向的，但是我看到真正在引领创新的一定是在有算力冗余的。

我们其实是在国内看到一些车企，以小鹏、理想，包括比亚迪，他们其实在这一部分，当然还有一些其他车企，我就不一个一个念了，没有被念到的不代表人家没有做这个事情，都在做，每一家车企都在做这个事情。

比如在中国这些自动驾驶车企，他们大量在做创新时候也一定会有算力冗余，所以它的增速很大，但单位成本在未来，回答您后半段的问题，我相信一定是在慢慢下降，特别是在阿里云未来有机会给他提供异构算力，什么异构算力呢？就是不全都是英伟达一家的，可能我们还有其他的一些芯片供应企业，我们也期待有那么一天，全世界有其他的芯片算力能够上来。

（完）