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拆掉Token暴利墙,云厂商下场造芯 | 企服国际观察

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图片来源@unsplash

一家云计算厂商是否选择自研芯片,还是底第三方的产品技术,可以从产业链分工的角度去思考这个问题。企业越靠近上游,越需要特别大的规模效应,对技术的整合能力、需求的共性把握要求会更高,例如做GPU的英伟达、CPU的英特尔,就是处于上游位置,云计算厂商一般是很难撬动这样的市场。但如果这个领域发生变化,就可能产生新的机会,这个机会能够让云计算厂商在竞争中产生一些阶段性的优势,或者对内业务能够提供更高的性价比,这就值得云计算厂商去加大投入去做。

如今,这个变化叫做Agent爆发驱动下的大模型训练和推理需求增长,这个投入的机会则是自研芯片包括不限于AI推理/训练、X86等方案。事实上,全球头部云厂商不约而同地加快了自研芯片的步伐。

替代英伟达?自研芯片进入商业化阶段

在笔者看来,海外云厂商的自研芯片大致经历了三个阶段。

第一阶段是为自身业务降本,例如AWS早期推进的Graviton,核心目标是提高云内部效率;第二阶段是争夺市场话语权,随着x86芯片开始规模化量产,并在云基础设施中占主导地位,芯片开始成为云厂商吸引客户、定义架构的重要工具;第三阶段是当芯片具备自我造血能力后,围绕AI需求重构基础设施,重点是通过多样化芯片供给,减少对单一供应商的依赖,把推理和训练产生的利润更多掌握在自己手中。而AWS、微软云、谷歌云的自研芯片路径也就此正式分化:

公开信息显示,AWS已将Trainium和Graviton作为核心自研芯片产品,分别覆盖AI训练、推理及通用云计算厂商。据安迪·贾西在今年4月披露的信息中,其芯片业务正持续扩张,并成为云业务的重要组成部分,其中,Trainium3比上一代效能提升4倍、能耗降低40%,AI训练与推理成本最多可减少50%。 谷歌云的自研张量处理器TPU一直是AI芯片领域的标杆,尤其最近谷歌云宣布向其客户出售TPU反映出市场对其芯片的强烈需求。Google Cloud Next大会上,谷歌云将第八代TPU拆分为两款独立芯片——TPU 8t(训练)和TPU 8i(推理),这体现出其对AI工作负载分工的判断。谷歌云宣称,TPU 8t的训练性价比较上一代提升约2.7倍,TPU 8i的推理性价比提升80%。 微软方面,更偏向于推力侧优化。今年1月,微软发布第二代AI芯片Maia 200,用于Azure AI和Copilot相关推理业务,其性能对标谷歌第七代TPU。为了实现机制推理效能,微软进行了一个关键性设计取舍,仅原生支持低精度计算(FP8/FP6/FP4),并基于标准以太网的新型双层可扩展网络设计,不依赖于专有网络架构。目前Maia 200优势在于与其Azure云服务生态、OpenAI前端业务深度绑定,以及Microsoft 365、Teams等海量用户场景,以提升芯片设计优势。

整体来看,AWS采取的是训推一体思路,强调用Trainium、Graviton等芯片组合覆盖从训练到推理的业务场景;谷歌最新的动态则表明其更倾向于训练和推理解耦,第八代TPU已经分工明确;微软聚焦推理侧,Maia 200的定位就是支撑Azure AI和Copilot等应用场景中的低成本、高效率推理需求。

这种分化反映出三家公司对AI产业阶段的不同判断:AWS更强调全栈控制和规模效应,谷歌更看重专用化带来的性能和效率,微软则将重点放在企业级推理需求和应用入口上。不过,AWS目前明确表示并不试图替代英伟达,例如其Trainium4支持英伟达NVLink Fusion,而谷歌和微软则更倾向于与英伟达展开竞争。

而究其自研芯片能企业推理成本降低多少?以及在多大程度上能制衡英伟达的定价权?

市场反应已经给出部分答案。

AWS官方披露,Trainium2全面售罄,Trainium3接近满订,Trainium4提前一年半被预订大半。客户层面,Anthropic已宣布承诺向AWS定制芯片投入高达1000亿美元,而Meta也于近日与AWS达成在Graviton采购用于AI推理场景的合作。

去年底,研究机构SemiAnalysis发布报告指出,从总体拥有成本(TCO)角度看,谷歌第七代TPU芯片在成本效率上对英伟达构成显著优势。并且受竞争压力,OpenAI已从英伟达获得约30%的算力报价折扣。近期,黑石集团宣布与谷歌成立的美国合资公司,向客户提供数据中心容量、网络、运维以及Google Cloud TPU的compute-as-a-service服务,可以理解为新GPU云入口。外界认为,此举将与CoreWeave、Crusoe这样的新兴GPU云厂商展开正面竞争。

扩大资本开支,云厂商的一本经济账

目前来看,云厂商的角色已经变化,不再是单纯的算力出租方。过去传统云计算时代主要依靠虚拟化和资源调度获取收益,而AI业务也更多依赖租赁GPU实现AI服务扩张,如今AI时代的需求更集中、更重资产,芯片、网络和软件栈的一体化设计策略也能够更容易地将AI算力利润留在平台。

也可以理解这一变化是为拆掉“Token暴利墙”:一边是上游芯片厂商凭借供给稀缺性拥有较强定价能力,另一边是大量AI应用企业因推理成本不断推高而承压。尤其在视频生成、Agent、多轮对话、编程等高算力消耗场景中,单位Token的成本已经成为影响商业化速度的关键变量。

云厂商加码自研AI芯片还有一个现实背景:AI需求已经大到不完全适合传统租云模式。头部大模型公司和AI应用企业开始更重视自建或半托管AI基础设施,而中型体量客户则希望获得更便宜、更稳定、更易规模化的AI算力供给。在这种情况下,云厂商如果不能提供更具性价比的方案,就可能在未来的AI基建的竞争中被边缘化。

AWS、微软云、谷歌云与OpenAI、Meta、xAI等头部大模型企业的关系,也不再是简单的算力采购,而上升为基础设施协同和生态绑定。这类合作一方面帮助云厂商验证自研芯片和基础设施方案的可行性,例如AWS与Meta的合作,微软此前与OpenAI的深度绑定,以及谷歌与Anthropic的合作。

云厂商近年来频繁扩张AI相关资本开支。亚马逊在2026年一季度资本开支达到432亿美元,并将全年资本开支指引上调至约2000亿美元;Alphabet将2026年资本开支指引提高至1800亿至1900亿美元;微软同样维持高强度投资,2026财年资本开支指引约为1900亿美元。

市场普遍认为,这轮投入短期内未必直接改善利润,但有助于云厂商降低单位推理成本,并增强客户黏性。财务上能否回本,取决于三类因素:一是单位推理成本是否下降,二是客户是否因此扩大使用规模,三是云厂商能否吧自研芯片与大模型托管包装成为更强的商业模式。

当然,芯片本身未必对于云厂商是利润中心,但它可能决定云服务的利润上限。尤其在高算力消耗场景中,Token价格一时间不可能打下来。

值得关注的是,国内云厂商目前也在加快自研芯片和数据中心等相关布局。公开信息显示,阿里已推进在最新万卡集群数据中心中使用自研AI芯片“真武”;华为昇腾950系列AI芯片因国内AI订单需求大幅提升,计划2026年生产约75颗950PR芯片;腾讯则计划用792亿元主要用于AI基础设施投入,探索提升算力利用效率。

同样是GPU芯片紧缺背景下,相比海外云厂商,国内路径更强调供应链可控、软硬件协同以及行业落地能力。这种模式目前尚未能以单点芯片竞争为目标,而是通过Scale-out互联将单集群规模推高至万卡以上,两者叠加从而构建超万卡集群的大算力底座,这种巧妙的变通方案,尽管会带来一定实际挑战,但已经吸引到了不少国内企业客户。

当然,云厂商下场造芯这件事情不是从今天才开始的,短期内,英伟达在GPU芯片市场的主导地位仍然难以被迅速撼动。过去十年,分布式云计算构建经典的“削峰填谷”和“资源池化”,以更好地实现云服务的弹性调度。大模型场景下,算力需要大规模集中式训练,服务器也无法被切分成单个虚机,云厂商再也无法通过超卖获得超额的利润回报。

从这个角度看,云厂商开始更多地精力投入在自研造芯这件事情上,争的是未来对AI市场的定价权,谁能更有效地压低Token成本,谁就更有机会把AI变成一门可持续的生意。

(作者 | 杨丽,编辑 | 杨林)

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