近年各行告业云计算使用量增长放缓，但随着电动车加速发展，汽车产业贡献了新增量，在今年AI大模型驱动下，端到端成为最受业界关注的自驾解决方案，它同样遵循Scaling Law的规则，又带来「用云量」的大幅成长。
据报道，过去的自动驾驶依赖人类算法设定规则，尽管编写了大量代码，仍难以应对所有驾驶场景，但现在汽车行业采用端到端大模型技术，通过学习海量的人类驾驶视觉数据，AI模型已超越大多数司机的驾驶能力。
在2024年云栖大会的主论坛上，小鹏董事长兼CEO何小鹏也提到，未来汽车将有几个很大的变化，一是生产能力，二是销售方式。 软件和硬件的规模经济加上生态，一旦合并到一起，中国汽车有机会换一个赛道，出现全球性汽车公司，但会比较少，下一阶段是看谁能够每年生产和销售100万辆全AI汽车。
目前，汽车行业和云计算行业行至同一个交叉路口，他们都真正想要赢得通向未来的门票，而一个颇为值得思考的巧合是，从阿里云内部层面，去年该公司确定了「AI 驱动、公共云优先」的战略，从客户层面，今年相当比例的新增用云需求，都来自AI和公共云，或者说是二者合二为一的需求，这在汽车行业体现得尤为明显。
车厂此前对于公共云存在一种惯性避让，特别是一些有历史IT包袱的车厂，如今产业现实证明，只要有足够大的推力，车厂拥抱公共云并没有根本阻碍。
根据IDC最新发布的《中国汽车云市场(2023下半年)跟踪》报告，汽车业去年下半年已在控制公有云支出的增长，并着手建设私有云，但是在2023下半年，加速而来的智能化致使私有云难以满足客户需求，汽车行业不得不增加在公有云端的支出。
公共云第一个显而易见的优势就是快，若车厂自建数据中心，从踩点选址、采购硬件、建设机房到安装部署、调试运营，快的话也需要一年时间，车厂可能就此错过一整个机遇期，在智能化的路上连别人的车灯都看不到，但快并非公共云唯一的优点，除迅速提供底层算力外，云端公司更希望成为车厂共同创新的伙伴。
以大数据平台为例，车厂的大数据团队一般在数十人规模，他们的能力上限决定车厂的大数据能力上限，但在公共云上，阿里云有上千名和世界一流技术接轨的人才，这些人才还在持续迭代，获得新技术后，车厂一周工作可在3小时内完成，车厂可获得比以往技术站更大的多样性和先进性。
报道还指出，今年可能是汽车产业对于云端计算重新认知的分水岭。 此前，大多数厂商还将云当做「营运性」支出，因此在降本增效的大背景下，首先想到控制云开支。 阿里云智能集团副总裁、汽车能源行业总经理李强指出，阿里云经常就成本与车厂采购部门沟通，年初就要制定降本计划，车厂对所有供应商成本要求都非常严格。
而在下半年，尤其是2024年，整个汽车业意识到云成为一种重要的生产性支出，卷价格、卷产品，最终都是卷算力、算法、数据，掌握更多关键要素并跟自身业务融合得深、融合得广的企业，可以在研发速度、生产速度、销售效率、服务体验、生态建设上全面领先。
当谈到如何继续成为智能时代的主要云服务商时，李强说：「确保云的先进性必须处在中国第一，这包括成本、稳定性、可靠性以及生态的繁荣，这是立身之本。」
