隨著云廠商不甘于僅扮演“水電工”角色，逐步進入到AI Infra（人工智能基礎(chǔ)設(shè)施）的全棧較量，也就是為AI應(yīng)用提供全生命周期的底層技術(shù)體系，包括訓(xùn)練、推理、部署、數(shù)據(jù)工程、上線運維等各個環(huán)節(jié)，標志著行業(yè)競爭已從單純的資源供給，升級為全鏈路業(yè)務(wù)賦能的綜合比拼。這時候，只看token肯定會一葉障目。
不過，從GPU、Maas到AI infra，AI云的競爭要素與指標，并不是一開始就定好了，是與AI行業(yè)同步進化，逐漸演變到了當下的樣子。
理解這個演進軌跡，比記住一個簡單結(jié)論，重要得多。我們就來回顧一下云廠商的AI大戰(zhàn)，是如何循著一條清晰的路徑，逐步聚攏于AI Infra的全面戰(zhàn)場。
2023年chatgpt橫空出世，大模型浪潮席卷全球，算力成為博弈的關(guān)鍵。云廠商成為中國AI大模型的算力守門人。這場“廣積糧”式的搶卡大戰(zhàn)，更直接奠定了后來AI云競爭格局的基本盤。
為啥這么說呢？沒有最先進的芯片，大模型的訓(xùn)練都無從談起。一場“搶芯大戰(zhàn)”就此拉開帷幕，焦點就是英偉達高端GPU芯片，尤以H100、A800/H800系列。
可是，一來N卡很貴，而云廠商是資源大戶，更有實力全力角逐英偉達高端GPU資源。據(jù)Omdia統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2023年英偉達售出了50萬個A100和H100 GPU，頭部科技公司瓜分了絕大多數(shù)份額：Meta與微軟各拿下15萬塊H100 GPU，購買量并列位居第一，谷歌、亞馬遜、甲骨文及騰訊各采購5萬塊，百度、阿里分別斬獲3萬塊與2.5萬塊。
不難看到，騰訊的采購策略最為激進，以5萬張H100的采購量穩(wěn)居國內(nèi)首位。憑借充足的芯片儲備，騰訊云率先發(fā)布新一代HCC高性能計算集群，算力性能較前代提升3倍，縮短大模型訓(xùn)練時間，搶占了算力競賽的先發(fā)優(yōu)勢。
另一個原因是，N卡有限制。國內(nèi)企業(yè)僅能采購特供版芯片，但2023年云廠商還能繞過美國出口管制政策限制，憑借以往跟英偉達的供應(yīng)鏈合作關(guān)系，爭奪到高端算力資源。當時，百度雖然已經(jīng)有昆侖芯AI芯片，但2023年自研芯片尚未形成規(guī)模。
（圖源：Omdia報告）
坊間流傳，當時百度與英偉達黃仁勛直接對接，鎖定A800芯片的優(yōu)先供貨權(quán)。而這層關(guān)系背后，是百度長期在AI領(lǐng)域，特別是飛槳框架構(gòu)建的生態(tài)羈絆。
鮮為業(yè)內(nèi)知曉的是，百度飛槳早在2020年便布局硬件生態(tài)，當年聯(lián)合13家國內(nèi)外頂級硬件廠商發(fā)起“飛槳硬件生態(tài)圈”計劃，就優(yōu)先綁定了英偉達，作為深度合作伙伴，通過高頻次中高管對接，英偉達組建了專職PM與研發(fā)團隊專項對接。這種長期合作積累的信任基礎(chǔ)，應(yīng)該為百度參與搶芯大戰(zhàn)提供了不少助力，也有力支撐了百度智能云的AI算力集群，以及文心大模型作為首個對標chatgpt的中文大語言模型率先問世。
可以說，這一階段的競爭勝負，取決于資本實力與供應(yīng)鏈掌控力。
2023年的搶卡大戰(zhàn)，堪稱國內(nèi)云廠商在AI時代的首場硬仗，為中國AI的發(fā)展提供了不可或缺的算力彈藥，并影響到后續(xù)戰(zhàn)略走向。后來，算力儲備充足如阿里云，可以通過降價搶占市場，而受海外供貨限制的華為等廠商，則轉(zhuǎn)向差異化突圍。
同時，當競爭集中在卡型、算力規(guī)格，也讓供應(yīng)鏈危機格外凸顯。英偉達芯片供應(yīng)鏈的不穩(wěn)定性，也讓云廠商開始清醒認識到，過度依賴外部硬件絕非長久之計。自此，國內(nèi)云廠商紛紛加大自研芯片投入，百度昆侖芯、阿里含光、華為昇騰等產(chǎn)品加速迭代，埋下了國產(chǎn)硬件突圍的伏筆。
囤了這么多GPU卡，云廠商是不是立馬開戰(zhàn)AI了？萬萬沒想到，2024年初的第一場云較量是《幻獸帕魯》。現(xiàn)象級游戲《幻獸帕魯》爆火，海量玩家的集中涌入導(dǎo)致服務(wù)器瀕臨崩潰，阿里云、華為云、騰訊云、京東云等國內(nèi)廠商集體響應(yīng)，針對性推出專屬服務(wù)器。
大型游戲云服務(wù)，拼的是全球多節(jié)點、充沛算力、穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)，以及低價，這跟AI有半毛錢關(guān)系嗎？大模型熱潮已席卷一年，說好的AI云大戰(zhàn)似乎遲遲未進入核心階段。
云廠商很快發(fā)現(xiàn)，想靠AI+云計算賺到錢，只堆算力并不夠，還必須將算力轉(zhuǎn)化為企業(yè)開箱即用的服務(wù)，也就是MaaS（模型即服務(wù)）。
與開年的云游戲形成鮮明對比的，是2024年底我參加某頭部云廠商的年度溝通會，其內(nèi)部人士直言，云部門首次取代政企部門，在集團中優(yōu)先登臺匯報，核心源于亮眼的增長表現(xiàn)，而這份增長的核心驅(qū)動力，正是自研大模型這一“尖刀產(chǎn)品”。
MaaS賽道的競爭邏輯，就是把自研大模型，鍛造成切入業(yè)務(wù)場景的一把“尖刀”。
阿里云靠開源，通義全系列模型+“百煉”平臺，構(gòu)建模型的微調(diào)與部署一體化，以生態(tài)粘性鎖定用戶，同時主動發(fā)起價格戰(zhàn)搶占市場份額。百度智能云則文心閉源+模型超市，升級文心大模型，同時千帆平臺支持幾十款主流開源模型一鍵調(diào)用，以開放的開發(fā)者生態(tài)擴大影響力。
騰訊云發(fā)力政企服務(wù)市場，在2024年全球數(shù)字生態(tài)大會上披露，騰訊云“自研+被集成”戰(zhàn)略成效顯著，服務(wù)客戶超200萬家，SaaS合作伙伴收入增幅突破100%。
這一年，火山引擎也正式加入AI云大戰(zhàn)，憑借極強的工程化能力和推理優(yōu)化，將模型推理成本降低90%以上，直接推動AI應(yīng)用規(guī)?；l(fā)。
華為云則走出差異化路線。憑借政企市場的積累，發(fā)布盤古大模型3.0，構(gòu)建L0（基礎(chǔ)層）至L3（行業(yè)層）的四級架構(gòu)，聚焦政務(wù)、金融、制造等場景，以行業(yè)Know-How構(gòu)筑壁壘。
可以看到，這一階段的競爭勝負手，已從單純的算力儲備，轉(zhuǎn)變?yōu)槟Ｐ湍芰?、行業(yè)適配能力。
風(fēng)險也在醞釀，那就是模型能力幾乎難以拉開差距，這就導(dǎo)致Maas服務(wù)對客戶的鎖定效應(yīng)不明顯。這一困境并不是國內(nèi)云廠商獨有的。
《Big AI: Cloud infrastructure dependence and the industrialisation of artificial intelligence》作者調(diào)研也發(fā)現(xiàn)，海外云基礎(chǔ)設(shè)施也體現(xiàn)出高度相似性，AWS、Microsoft Azure與GCP雖提供多樣化服務(wù)，但核心服務(wù)類型與名稱高度相似，這凸顯了云基礎(chǔ)設(shè)施的共性要素。
（圖：云AI堆棧） 注：圖中展示了亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、微軟Azure和谷歌云平臺中云平臺產(chǎn)品和服務(wù)之間的結(jié)構(gòu)性互聯(lián)。線條粗細表示引用頻率，指示不同產(chǎn)品和服務(wù)之間聯(lián)系的強度。
究其原因，是AI與云計算的整合，離不開一套完整技術(shù)棧、云基礎(chǔ)設(shè)施工具及服務(wù)生態(tài)中的核心組件，這個龐大的技術(shù)棧必然有大部分都是重合的。
于是，云廠商的AI大戰(zhàn)開始邁入第三階段，轉(zhuǎn)向AI Infra，增強共性基礎(chǔ)要素的綜合競爭力。
時間來到2025年，兩大核心變量，將AI云競爭推向AI Infra（人工智能基礎(chǔ)設(shè)施）的戰(zhàn)場。
一是模型。2025春節(jié)，DeepSeek橫空出世，模型重心從訓(xùn)練規(guī)模轉(zhuǎn)向推理效率。即便基于同一款開源模型，不同廠商的推理成本差距可通過Infra優(yōu)化能力無限拉大，“同模型不同命”讓企業(yè)越來越重視云基礎(chǔ)設(shè)施的深度優(yōu)化能力。
二是應(yīng)用。Agent智能體應(yīng)用爆發(fā)，又是典型的“Token大戶”，AI Infra作為連接算力與應(yīng)用的關(guān)鍵橋梁，直接影響到智能體的能力差異，頭部云廠商與中小玩家的差距持續(xù)擴大。
此時，AI云已經(jīng)進入AI Infra階段，成為巨頭的游戲。頭部廠商紛紛加碼布局，加速技術(shù)架構(gòu)升級與組織調(diào)整。阿里云首提基礎(chǔ)設(shè)施，華為云依托昇騰芯片與ModelArts平臺打造全棧自主可控底座，百度智能云則提出AI-Native服務(wù)架構(gòu)，打造從芯片研發(fā)、集群部署到平臺優(yōu)化的全鏈路技術(shù)閉環(huán)，騰訊云也專門成立AI Infra部門。
為什么支撐大模型和agent應(yīng)用，離不開AI Infra？這背后其實就是一本經(jīng)濟賬。
想開源，增加AI云的使用量和收入，AI Infra 有極強的生態(tài)鎖定優(yōu)勢。企業(yè)一旦將核心業(yè)務(wù)Agent部署于某家廠商的Infra之上，遷移成本極高，形成穩(wěn)固的用戶粘性。比如谷歌與Anthropic、Midjourney達成深度合作，亞馬遜成為Stability AI、Hugging Face的首選云合作伙伴，都是這個邏輯。
想節(jié)流，硬件芯片的性能釋放效率，完全依賴Infra層的適配調(diào)度能力。特別是在GPU供給受限的背景下，華為昇騰、寒武紀、沐曦等國產(chǎn)集群，更需要深度優(yōu)化來提升算力利用率，讓云廠商的單位Token成本持續(xù)下降。AI Infra靠自研芯片擺脫對單一供應(yīng)商的依賴，將推理成本壓至行業(yè)低位，構(gòu)建可持續(xù)的成本優(yōu)勢。
要知道，云計算是一門規(guī)模生意，成本決定生死，成本架構(gòu)的優(yōu)化能力是最底層的競爭力。而既能開源，又能節(jié)流，AI Infra就成了云廠商在AI時代最大的利潤池與護城河。
AI Infra的核心競爭力，體現(xiàn)在各層級技術(shù)的全面布局、深度協(xié)同、極致優(yōu)化，分別對應(yīng)的是技術(shù)架構(gòu)是否完整、技術(shù)之間能不能打通、降本增效效果好不好。
從底層，國產(chǎn)芯片正為AI Infra奠定基礎(chǔ)。華為昇騰性能已接近英偉達，百度昆侖芯片支持萬卡集群部署，阿里含光800專攻云端計算優(yōu)化，這些國產(chǎn)芯片的性能提升，持續(xù)強化AI Infra的算力供給能力。
2025年超節(jié)點的火熱，也是系統(tǒng)級優(yōu)化的一個成果體現(xiàn)，通過架構(gòu)創(chuàng)新，實現(xiàn)算力效能倍增。比如百度天池256/512超節(jié)點通過拓撲優(yōu)化，將卡間互聯(lián)帶寬提升4倍；華為云CloudMatrix 384超節(jié)點將384顆昇騰NPU與192顆鯤鵬CPU互聯(lián)，都填補了國產(chǎn)超節(jié)點集群的市場空白。
當然，算力資源只是基礎(chǔ)，能否實現(xiàn)規(guī)?；{(diào)度、穩(wěn)定推理、低成本運營及生產(chǎn)環(huán)境長期適配，才是對云廠商全棧能力的終極考驗。百度百舸平臺、華為云昇騰與CANN、火山引擎HiAgent體系，都是通過全鏈路優(yōu)化讓算力真正好用、易用。
可以說，有了可持續(xù)的AI Infra，云廠商就算打價格戰(zhàn)，也比別人的血條更厚、撐得更久。
阿里云宣布未來三年投入超3800億元用于云和AI硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，騰訊新成立AI Infra（人工智能基礎(chǔ)設(shè)施）部，頭部廠商的持續(xù)加碼，印證了AI Infra的長期價值。而這一切，最終都回歸到AI云的核心邏輯：誰能讓AI跑得更穩(wěn)、更省，誰就能聚集起更大的用戶規(guī)模，建立強者恒強的行業(yè)地位。
云起AI之潮，決戰(zhàn)Infra之巔，云廠商的AI大戰(zhàn)，接下來將進入到白熱化階段。
上世紀末的光纖基建狂潮，為后來的Google、Facebook崛起，以及互聯(lián)網(wǎng)時代的爆發(fā)，筑牢了物理根基。今天，云產(chǎn)業(yè)正在復(fù)刻這一邏輯。
頭部云廠商砸下千億級資金布局AI基礎(chǔ)設(shè)施，本質(zhì)是在為下一個時代的科技巨頭搭建成長底座。AI Infra作為AI時代的水電煤，直接決定了未來十幾年智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局。戰(zhàn)局如何演進，讓我們拭目以待。
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