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    全球AI云戰場開打: 微軟云、AWS 向左,谷歌、阿里云向右

    本文作者: 胡敏   2025-09-22 14:40
    導語:要真正打造一朵超級AI云,廠商還需持續在算力、模型、芯片與生態上深化積累。

    最近,幾乎每位出差的人都會有同感:“北上廣的機場核心位置,幾乎被各大 AI 云廠商占滿了!”

    在云計算的賽道上,AI 云已經成為新一輪的入場券。它不僅關乎算力,更決定廠商能否擺脫價格戰泥潭、重建護城河,以及在全球科技牌桌上爭得一席之地。因此,過去兩年里,國內云廠商在戰略、組織等各個環節都全力投入,爭奪市場領先地位的競爭愈發激烈,“第一”的爭奪成為行業關注的核心。

    對于大廠來說,“AI 云第一”不僅是數字排名,更是一種行業認可和市場號召力。誰能貼上這個標簽,誰就更容易吸引客戶、贏得市場份額。

    但如果把眼光放寬點,在全球范圍內,AI云的競爭格局更激烈,如今只剩4朵超級AI云:美國的AWS、微軟和谷歌,以及中國的阿里云。

    AI云不等于模型調用

    誰是 AI 云 “第一”?取決于評判標準。不同群體基于不同視角,答案也各不相同。

    有部分人認為,模型是評判AI云第一的核心要素。

    理由也很簡單,企業最終是要用模型來解決問題的,客戶會用腳投票。尤其是在當下,很多公司都陷入了“AI焦慮”,迫切希望模型能真正幫上忙。誰的模型能不斷迭代升級,在不同場景里都能答得準、算得快、還能帶來新思路,誰就更容易在AI云的競爭中脫穎而出。

    火山引擎所強調的“調用量”,其實也是這一邏輯的延伸——通過高頻調用,來側面證明其模型的成熟度與市場接受度。

    但雷峰網(公眾號:雷峰網)認為,如果從市場規模上看,以模型調用為主的MaaS市場,遠比不上千億級別的云計算市場。更重要的是,如果從長遠來看,隨著AI應用進入更深層次的產業化階段,要構建一朵真正的超級AI云,僅靠模型表現遠遠不夠。

    這就像一座大廈,地基堅實、結構完整,才能在風雨中穩固屹立,并為未來擴建和升級提供可靠支撐。因此,未來要真正評估誰才是AI 云第一,必須經歷這四大硬核拷問:

    第一,每年是否有千億級的基礎設施投入?

    AI云真正的門檻不是宣傳口號,而是實打實的資金實力。今年頭部云廠商如 AWS、微軟 Azure 和谷歌云均加大資本支出,谷歌將年度目標上調至 850 億美元,微軟和 AWS 也分別宣布 800 億和超 1000 億美元的投資計劃,以應對 AI 基礎設施需求的爆發式增長。

    云廠商公布資本支出后,公司股價也聞聲上漲。這表明,在二級市場的認知中,充足的基礎設施投入是 AI 云發展的關鍵,是能夠在市場競爭中占據優勢的重要因素。

    第二,是否有百萬級的大規模計算集群和云計算調度能力?

    光有算力并不夠,因為對客戶來說,最大的痛點不是買不到GPU,而是能不能隨時調用、按需擴展。百萬級集群和調度能力,決定了一家云廠商能否真正承載產業級的大模型訓練與推理需求。

    第三,是否有頂級的大模型能力?

    “頂級”不僅僅是單項評測拿高分,更在于模型能否跨場景、跨行業穩定發揮。比如在金融、制造、醫療等專業場景中,既能保持精準性,又能展現創造性;在國際化環境中,還要能支持多語言、多文化的復雜任務。

    第四,是否有AI芯片算力布局?

    如果說算力是AI云的發動機,那么芯片就是發動機的核心零部件,如果完全依賴外部供應,算力擴展和成本控制都會受制于人,尤其在當前海外對華供應高端 GPU受限的情況下,國內 AI 芯片的自主研發和布局顯得尤為重要。

    雷峰網認為,只有具備這四大能力,云廠商才能在激烈競爭中長期立于不敗之地,真正成為支撐未來AI生態的核心力量。

    如果以這四條硬核標準來評估,目前正在爭奪第一的這幾家云廠商。百度在全棧能力上表現不錯,但是在財力上不太占優勢。

    從已經披露的階段性數據來看,百度在資本支出規模上與字節和阿里存在一定差距。2024 年,百度資本開支總額為 81.34 億元人民幣,阿里則高達767 億,百度僅約為阿里的10%。進入 2025 年,百度也大幅增加投入,全年預計資本開支在在300億至500億,但從量級上看,依舊難以與前兩者相提并論。

    火山引擎家底充足,市場估計,字節2024年資本開支800億元,2025年預計將達到1500億至1600億元,但掣肘其發展的還是在技術積累,比如算力調度并不是單純靠砸錢就能堆出來,它需要十幾年在分布式系統、云操作系統以及資源調度算法上的深厚積累。

    如果放眼全球來看,具備這四大能力,僅僅有四家,微軟、亞馬遜、谷歌,以及阿里。

    一個方向,兩種模式

    全球AI云戰場開打: 微軟云、AWS 向左,谷歌、阿里云向右

    微軟、亞馬遜、谷歌、阿里在AI云的發展路徑上,目前來看也有所不同,四朵云形成了兩種發展模式,第一種是“云+生態”的模式,典型代表是AWS 和微軟。

    這種模式的核心特點是,云廠商提供強大的基礎設施和算力平臺,同時允許客戶調用外部合作伙伴的大模型。

    比如說AWS,其目前擁有龐大的云基礎設施和算力調度能力,同時通過SageMaker、Bedrock等平臺開放多家大模型,OpenAI、Anthropic、DeepMind 和 Mistral 等AI公司的多款模型都已經接入其平臺。

    尤為值得一提的是,9 月19 日,AWS 又上架了兩家中國模型公司的新模型,分別是阿里巴巴Qwen3系列四款模型、DeepSeek-V3.1。

    而微軟云也是類似AWS,通過OpenAI綁定實現大模型能力,算力強,模型依賴合作伙伴。

    對廠商來說,“云+生態”模式的好處是,一來不必在每個大模型上投入巨額研發,避免了把所有心血押注某一塊產品的技術和商業風險,二來因為接入的模型越多,客戶在選擇模型時有更多自由度,這也能增加平臺的吸引度。就好比一家商店,物品越豐富,就越能吸引顧客的購買。

    不過近來微軟云與 OpenAI 的合作,也暴露出對外部模型和合作伙伴的高度依賴的風險。

    微軟與OpenAI的合作,此前被譽為“科技圈最成功的聯姻”,雙方在這場合作中都極為受益。

    于微軟云而言,Azure 成為 GPT-3、GPT-4 等模型訓練和托管的基礎設施。這讓Azure 成為“AI 就緒云平臺”的代名詞,為所有想訓練大模型的公司提供高端 AI Infra,強勢對抗 AWS。此外,微軟獲得 OpenAI 模型的獨家 API 商業部署權,這就進一步拉動營收爆發。

    微軟2025財年第四季度的財報顯示,Azure的年收入已超過750億美元,同比增長34%。然而,2024年開始,微軟與 OpenAI 之間關系變得緊張,合作關系發生了變化。

    一方面 OpenAI 開始與 Google Cloud、Oracle、CoreWeave 等其他云服務商展開合作。2025年7月,OpenAI 被披露已將部分訓練和推理任務遷至 Google Cloud 和 Oracle。

    另一方面,據外媒報道, OpenAI計劃將其與商業合作伙伴(包括微軟)的收入分成比例從20%降低至8%。

    OpenAI 種種操作后,也讓微軟在模型上有了巨大危機,今年微軟重新加強自身 AI 模型的研發,并引入 Meta、Mistral 等多模型進入 Azure AI Studio,以求減少對 OpenAI 的技術依賴。

    第二種模式是“全棧自研”,谷歌云和阿里云是典型代表。

    相比“云+生態”模式那種輕裝上陣、風險較低的做法,全棧自研前期投入巨大,風險也更高。但一旦跑通,它就能形成極深的護城河,帶來指數級的增長空間,長期價值遠超“輕模式”,具體體現在:

    第一,技術協同更強。從芯片、算力到模型都自己做,可以做到深度優化。比如谷歌的TPU就是為PaLM模型量身定制,阿里云的通義千問也能和自研芯片高度適配。

    第二,戰略自主權更穩。全棧自研意味著命運牢牢掌握在自己手里,不用擔心合作伙伴翻臉、分成拉扯,或者在關鍵技術上被別人卡脖子。

    第三,賺錢能力更強。從芯片到模型全都自己做,不用和別人分賬,廠商的盈利空間更高。

    此前一度被低估的谷歌云,如今全棧自研的戰略正為其注入強勁動力,推動其在競爭激烈的云市場中加速前進。

    據谷歌云首席執行官 Thomas Kurian 透露,谷歌云目前已經在AI領域實現了數十億美元的收入,并擁有超過 1060 億美元的訂單積壓。

    與谷歌云同臺競技,阿里云如何走出獨特的全棧自研之路?

    與谷歌云相似,阿里云也選擇了全棧自研的發展路徑,目前,二者同屬全球云服務的第一梯隊。不過兩者也有一些不同。

    第一,過往的成長路徑,以及成長中所經歷的挑戰還是有些不同。

    谷歌云出身就是全球化的一朵云,而阿里云一誕生就長在中國這片全球最復雜的互聯網土壤中,這里有獨一無二的“壓力測試場”——全球規模最龐大、業務并發最高、場景最多元的互聯網客戶。

    正是這種極端場景,倒逼阿里云的算力調度體系變得極為堅韌與高效。阿里云的技術底盤,可說是歷經“雙十一”洪峰與海量日常交易淬煉而成。憑借該技術底座,過去也讓阿里云成為唯一一個擠進全球云計算廠商前四的中國廠商。

    而在 AI 云時代,這套堅實的技術底座繼續發揮作用,再次為阿里云贏得競爭,打下堅實基礎。前不久,國際調研機構Omdia的最新報告,阿里云能在中國AI云市場中占比35.8%,位居第一,其份額甚至超過第二至第四名的總和。

    第二,相比于谷歌云,阿里云所處的競爭環境可能要比其更為的激烈,面對的市場環境也更為復雜,尤其是芯片供應,中美貿易戰之下,高端芯片的供給緊缺一直在掣肘著國內云廠商的發展。

    困境越大,反而越發激發出阿里云的戰略耐性與攻堅決心。在高端芯片持續受限的背景下,阿里云并未放慢腳步,而是以更強的自主意識和投入力度,堅定走向全棧自研的深水區。

    一方面,它持續加碼算力基礎設施。早在2025年2月,阿里巴巴就宣布,未來三年將投入超過3800億元建設云和AI硬件基礎設施,年均資本開支約1300億元。2025年Q2資本開支同比激增220%,彰顯出在AI競爭關鍵窗口期絕不退縮的堅決態度。

    另一方面,阿里云將芯片困境轉化為研發動力,有傳聞稱,阿里自研AI芯片已經落地,留給市場更大遐想空間。

    這種“越壓越強”的韌性,不僅體現在硬件層面,也貫穿于其軟件與生態策略中。面對封閉與開源的技術路線之爭,阿里云選擇擁抱開放,通義千問開源模型衍生數量突破17萬,形成全球最大的AI模型社區。它正通過軟件生態的廣泛滲透,逐步抵消硬件層面的短期制約,在全球AI競爭中構建起獨特的“東方壁壘”。

    阿里云的存在不僅是中國云廠商的代表,也是“全棧自研”模式在東方語境下的一種驗證,它和谷歌云一起,構成了對 AWS 和微軟“云+生態”模式的有力對照。當然,眼下阿里云也仍處于成長階段,要真正打造一朵超級AI云,未來還需持續在算力、模型、芯片與生態上深化積累。

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