巨头囤卡大战升级，云厂商比拼全栈能力，GPU服务格局如何改写

哈喽，大家好，小圆今天就来跟大伙拆解GPU云赛道的竞争变局，曾经在AI云的风口上，不少人觉得谁囤的GPU多，谁就能抢占先机，Token速度更是被当成衡量实力的重要标准。

但随着行业发展进入深水区，这场竞赛早就跳出了硬件堆砌的初级阶段，转向了全栈AI Infra的综合实力比拼，2025年可以说是AI Infra发展的关键拐点，模型能力的提升不再只看参数规模，算力可获得性、成本结构和部署效率，成了重新定义行业格局的核心要素。

过去一段时间里，GPU云赛道刮起了一阵囤卡风，哪家厂商拿到了多少H20或B200芯片，成了市场关注的焦点，甚至有人把芯片数量当成了实力的代名词。但事实证明，这种“唯卡论”的想法，其实是走进了认知误区。

先看一组数据，2025年中国日均Token消耗量从年初的约1000亿飙升至30万亿，但按Token计费的MaaS服务收入，占整个AI云市场规模的比例还不到1%，这是因为大量算力消耗发生在GPU云租赁、私有化部署等场景，根本没法被MaaS平台统计。

单靠Token指标判断市场格局，显然不够全面，GPU的绝对数量并不等于稳定、高效的可用算力，有数据显示，某头部云厂商的模型市场中，17.7%的GPU算力只处理了1.35%的请求，资源浪费现象十分突出。

当“囤卡竞赛”渐渐失效，具备自研能力的云厂商开始显现出结构性优势，这也是当下GPU云赛道竞争的核心发力点，所谓全栈自研，绝不是单一环节的突破，而是从芯片到集群，再到云服务的全链条布局。

以百度智能云为例，其从自研昆仑芯AI芯片切入，摆脱了对通用硬件的依赖，能围绕真实的模型需求动态优化算力架构，这款芯片脱胎于百度十余年前对FPGA加速器的探索，天生就带着服务AI基础设施的基因，目前已经实现数万卡规模化部署，服务了上百家行业客户。

有了芯片打底，百度智能云又构建了天池超节点，通过高密度算力组织和低延迟互联，提升大规模并行计算的稳定性，其中天池512超节点甚至能支撑万亿参数模型训练，大幅降低跨节点通信开销，这些底层能力又整合到百舸AI计算平台，实现了超大规模集群95%以上的有效训练时长。

从市场反馈来看，这种全栈布局的优势十分明显，2025年上半年中国自研GPU云市场中，百度智能云以40.4%的份额位居第一，华为云以29.5%紧随其后，这足以证明，自研AI加速芯片+万卡级算力集群+云服务商业化能力的组合，才是GPU云赛道的硬通货。

当AI从实验室走向千行百业，GPU云赛道的竞争，最终要以能否支撑产业级应用来检验，这也是全栈能力的终极价值所在，如今，AI已经融入工厂、电网、银行和汽车生产线等场景，产业客户的需求也发生了本质变化。

他们要的不是单纯的峰值算力，而是稳定、安全、可预期、可负担的智能服务。毕竟，没有哪家企业能承受因调度抖动导致的训练中断，更没法接受因芯片断供带来的业务停摆。而全栈自研的云厂商，恰好能满足这些需求。

百度智能云用昆仑芯P800和百舸平台，为招商银行提供高效稳定的算力支持，推动大模型在金融场景的深度应用；与长安汽车共建的智算中心，更是为全系车型提供实时推理算力，总算力规模超1000PFLOPs。

国产芯片的崛起也为中国产业保留了技术主动权，在全球供应链不确定的背景下，实现了安全与性能的兼顾，这种产业端的积极反馈，也让我们对GPU云赛道的未来有了更清晰的认知，从囤卡竞赛到全栈竞争，GPU云赛道的竞争逻辑已经完成了质的飞跃。

这场竞赛不再是比谁的硬件更多，而是比谁能把算力转化为稳定的生产力；不再是比短期的参数高低，而是比长期的系统效率和价值输出，以百度智能云为代表的厂商，用全栈自研的实践证明，只有坚持底层技术突破、系统整合与工程落地相结合，才能构筑真正的竞争壁垒。

未来，随着具身智能、AI Agent等新兴应用的发展，GPU云赛道的竞争还会更深入，但可以肯定的是，那些能为千行百业提供可靠AI底座的玩家，终将托起更广阔的产业未来，推动中国AI产业实现高质量发展。