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【智能时代】云服务:云与AI加速融合全面推动智能革命
发布时间:2025-08-19 22:25:34

  AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至,AI将与互联网一样,带来新一轮范式革命,人类社会将进一步加速发展。我们精心准备,重磅推出【智能时代专题】,目前已规划121篇深度原创研报,将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势,展望智能时代未来图景,挖掘投资机会。

  随着AI技术快速发展,全球进入大规模建设AI基础设施的大基建时代,能源、数据中心、云服务是重要组成部分,三者相辅相成,提供助力AI发展的底层力量。

  能源为数据中心提供动力,数据中心将电力转化为信息处理能力,云服务将这些能力转化为实际应用,服务全球用户;这种紧密协作模式,不仅推动AI技术加速发展,也为全球数字经济注入源源不断动力;未来随着AI技术不断突破,应用场景日益丰富,能源、数据中心、云服务协同发展,将继续在AI基础设施建设中,扮演重要角色。

  能源,是AI基础设施动力来源,为数据中心与云服务运转提供动力。数据中心是高能耗设施,海量服务器、存储设备、网络设备等,日夜不停7*24运行,需稳定、充足电力供应。特别是在AI大模型日益复杂、算力需求剧增背景下,能源高效利用与绿色供给,成为确保AI基础设施可持续发展关键环节。太阳能、风能等绿色能源,正逐渐成为数据中心重要电力来源,有助降低数据中心碳排放与运营成本。

  数据中心,AI大基建的核心物理设施,负责能源转化为信息的关键枢纽。数据中心运行模式,可形象理解为,电力/电子进去,信息/比特出来。数据中心通过电力驱动运行,海量服务器、存储设备、网络设备协同工作,将复杂数据处理、计算任务,转化为有价值的信息输出,支持AI大模型训练、推理,与各种智能应用。随着AI需求持续增长,数据中心设计与运营不断优化,应对更高计算密度与能效要求。

  云服务,九游会是数据中心能力输出形式,将数据中心服务能力延伸到全球。云服务通过虚拟化与资源调度等技术,将数据中心计算、存储、网络等资源,打包为可供客户按需使用的各类服务。

  数据中心是云服务的物理基础,云服务通过技术手段,将数据中心能力最大化输出给客户,通过互联网,为各行业提供创新动力。

  云服务不仅提供基础计算资源,还提供丰富AI服务,如机器学习平台、数据分析工具、大模型训练环境等,让企业与开发者无需自建昂贵硬件设施,享受到世界一流算力与数据处理等服务。

  云服务是AI产业生态竞争关键环节,与AI发展相互促进。全球AI技术迅猛发展,成为世界科技强国重点布局关键赛道,也是科技巨头竞争重要战场。这种竞争,不仅是单纯大模型产品层竞争,而是大模型+算力+生态的系统性竞争,云服务是重要一环。

  云服务在AI时代,将更加重要,两者正处于相互融合的高速发展阶段。越强大AI模型,越需要更强大云服务,提供算力、数据资源、应用场景等支持,助力AI实现创新突破;科技巨头,持续高投入云服务建设,需要更强大AI模型消化算力,同时AI技术突破,不断推动云服务智能化升级;科技巨头借助云服务,既满足自身大规模算力需求,还借助大规模算力分发,分摊高额资本开支,进行大模型等AI技术与应用高效分发,吸引更多开发者与使用者,发展与繁荣产业生态,形成良性循环,也带来更好商业回报。

  云计算与本地计算对比中,云端推理与本地推理,在逻辑上存在显著差异。云计算提供灵活资源管理与按需服务,可能伴随更高使用成本;本地计算在设备购置后,运营阶段边际成本较低,缺乏云计算灵活性与扩展性。

  云端推理依赖集中式数据中心,通过网络连接进行计算与处理,这种模式主要优点是可扩展性与灵活性,可根据需要动态调整资源。

  云服务通常采用订阅制计费,意味着随着使用量增加,用户费用相应增加。云计算边际成本,不会主动下降,资源使用越多,成本会增加,类似水、电、气等公用事业收费方式。云服务使用成本下降,更多是依赖云服务提供商基于市场竞争、规模经济、基础设施下降等因素,从供给端进行服务价格下调。

  本地计算模式,具有不同经济特性。设备一旦购买,固定成本已经支出,之后增加用户或计算任务,边际成本几乎为零。随着用户规模扩大,本地计算单位成本逐渐降低,多个用户共用一台设备或系统,不会显著增加额外成本。这种模式优势,在于可实现更高成本效益,尤其是在设备利用率高的情况下。

  云服务产业发展,既受益于供给端主要云服务商持续建设,也得益于需求端B端客户扩展。这些云服务提供商通常会采取降价等策略,拓展业务与扩大用户规模。例如,亚马逊AWS与阿里云等云服务商,历史上通过持续降价,推动市场规模增长,降低成本,吸引更多企业使用云服务。

  国内外大模型服务商目前不断降低价格,尤其是单位token成本持续下降。这一趋势推动大模型客户规模不断扩大,这些大模型大多通过云服务进行部署,云服务价值得到提升。

  全球云服务市场,主要由美国科技巨头主导,亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云GCP是前三大云服务商。三家积极将云服务与AI技术融合,通过AI拉动云服务进一步增长,云服务相关收入保持良好增长趋势,同时AI基建投资需求旺盛,上调年度资本开支,均达500亿美元量级,主要用于数据中心等基础设施建设,为云服务进一步发展提供保障。

  AI对云服务重要性不断提升背景下,全球云服务市场格局可能进一步演变。互联网时代,亚马逊在云服务领域处于领先地位;智能时代,亚马逊在AI大模型与加速计算算力建设方面落后,云服务市场份额面临微软与谷歌挑战。

  微软+OpenAI、Alphabet/谷歌+DeepMind,凭借在全球AI竞争中处于领先地位,使微软云Azure、谷歌云GCP,相比亚马逊云AWS,具有更大竞争优势。

  受大模型、生成式AI等新技术影响,全球云服务市场面临新机遇,英伟达、特斯拉成为新的潜在实力玩家。

  英伟达凭借在算力领域主导地位,正在积极布局云服务市场,通过扶持新兴云服务商如CoreWeave来扩展生态影响力。这一策略,使英伟达不仅继续巩固在硬件领域领先地位,还逐渐深入云服务市场,形成硬件与云服务的协同效应。

  特斯拉、xAI等组成的马斯克X宇宙,在算力领域进行大规模部署,未来有潜力成为类似亚马逊AWS的云服务平台。特斯拉与xAI计算集群、特斯拉Dojo等,具有强大算力规模,目前主要用于特斯拉、xAI内部任务,具有潜力扩展到云服务市场,为全球企业与开发者提供高效计算资源与技术支持,为拓展自身收入来源。

  Meta通过开源LLaMA大模型,在云服务市场中,发挥间接而重要作用。LLaMA凭借开源与强大自然语言处理能力,使其能被嵌入到微软与英伟达等主要云服务提供商的服务体系中,不仅促进LLaMA广泛应用,还推动云服务市场智能化升级。

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