本周，微軟公布了其第二代自研AI芯片“瑪雅200”，同時推出軟件配套工具，計劃率先在美國艾奧瓦州的一座數(shù)據(jù)中心投入使用。
亞馬遜、微軟、谷歌等頭部云廠商當下都在自研AI芯片，尤其是針對AI訓(xùn)練場景的芯片，目的是減少對英偉達的依賴。而基于這種情況的擔憂，英偉達長期以來也在培植像CoreWeave和Crusoe這樣的新興AI云初創(chuàng)公司，并通過直接將搭載其芯片的服務(wù)器出租給企業(yè)客戶，以搶占早已競爭激烈的云計算市場。
AI云競爭重心的變化，既是機會，也在抬高行業(yè)門檻。
AI大模型需求的迸發(fā)，早已讓AI算力/GPU云服務(wù)市場的排位悄然發(fā)生轉(zhuǎn)變。
2025年末，SemiAnalysis公布了一份全球AI云玩家的報告，過去Top級的AWS、Azure、GCG等云廠商被排在了第二三梯隊，而CoreWeave、Nebius、Lambda、Crusoe等AI創(chuàng)企業(yè)竟成為了前排選手。
筆者注意到，2025年美國AI初創(chuàng)企業(yè)總體融資依舊極度火熱，AI相關(guān)融資同比增長超過70%，過億美元融資輪次的公司數(shù)量持續(xù)增長。其中，AI專用芯片、服務(wù)器、AI云服務(wù)平臺類的創(chuàng)企是更受資本偏愛。
順著AI云的需求浪潮，新進廠商都在嘗試抓住一個獨特切入口。
CoreWeave無疑是其中最亮眼的一位。憑借曾經(jīng)在以太坊挖礦的經(jīng)驗，CoreWeave囤積了不少GPU，且具備優(yōu)秀的優(yōu)化能耗與調(diào)度能力。2019年，正式更名后，CoreWeave就將手上囤積的GPU和自研調(diào)度系統(tǒng)改為面向AI渲染和機器學習的AI云，強調(diào)“比傳統(tǒng)公有云有更高性價比”。
2023年借大模型爆發(fā)的浪潮，CoreWeave拿下了與OpenAI、微軟等大廠的大額AI云訂單，營收數(shù)倍增長。2025年，CoreWeave已經(jīng)與OpenAI達成三項新的合作協(xié)議，總合作訂單額達到224億美元，這些訂單任務(wù)主要針對AI模型的訓(xùn)練領(lǐng)域。2025年9月，CoreWeave與新客Meta簽署一份為期6年、價值142億美元的合作協(xié)議。這也讓CoreWeave成功從“礦工”逆襲，成為200億美元級別的AI云“新貴”。
與Coreweave的發(fā)展路徑類似的是，Crusoe屬于從能源領(lǐng)域轉(zhuǎn)身，順勢切入AI云領(lǐng)域。起初Crusoe是一家利用油田燃氣火炬氣放空的公司，通過在風電太陽能場附近部署數(shù)據(jù)中心，利用電網(wǎng)消納多余電力，從而實現(xiàn)節(jié)能減排。起初，團隊使用ASIC芯片，隨后團隊意識到GPU更通用，便開始在油田部署AI GPU集群，為機器學習等應(yīng)用提供算力，將“廢氣→電力→AI計算”做成商業(yè)模式。等到大模型需求爆發(fā)時，Crusoe已經(jīng)有一批能就地利用廉價能源的基礎(chǔ)設(shè)施，成為低碳型AI基建的代表廠商。
自2025年3月以來，Crusoe就一直在努力擴大其數(shù)據(jù)中心規(guī)模，期間，Crusoe與OpenAI合作開發(fā)了Abilene，Abilene作為“星級之門”項目之一，其裝機容量超過1.2GW。截至年底，Crusoe建成的數(shù)據(jù)中心容量已經(jīng)達到3.4GW。
作為Coreweave的最直接競爭對手，Nebius已經(jīng)與包括微軟、Meta在內(nèi)的大型科技公司簽署合作，單一大額合同金額達數(shù)十億美元。Nebius還與微軟簽署了一份為期五年、價值174億美元的合同，為其提供數(shù)據(jù)中心服務(wù)。據(jù)最新披露數(shù)據(jù)，Nebius的2025年三季度季度收入同比增長355%，盡管增速放緩，但其調(diào)整后EBITDA提前實現(xiàn)盈虧平衡，這無疑是積極信號。
追溯其歷史能夠發(fā)現(xiàn)，Nebius在2023年由Yandex拆分為俄羅斯業(yè)務(wù)與國際業(yè)務(wù)，原Yandex Cloud、自動駕駛等國際資產(chǎn)被裝入Nebius團隊，團隊保留了原有云平臺的大量工程和運營經(jīng)驗。自此，Nebius以荷蘭為基地，繼承了完整的自研云計算技術(shù)棧，選擇走“全棧自建+垂直整合”的AI云路線，而不是簡單倒賣硬件。這種低成本資本運作的模式，得到了多家AI初創(chuàng)公司模仿。
Lambda最早以賣給AI研究團隊深度學習工作站、服務(wù)器和GPU集群聞名，逐步積累了軟硬一體的AI訓(xùn)練環(huán)境和工具鏈。隨著業(yè)務(wù)上云模式的轉(zhuǎn)變，Lambda推出了面向AI開發(fā)者的GPU云和訓(xùn)練平臺，同時也保留了本地硬件業(yè)務(wù)，定位為專為AI大模型訓(xùn)練和推理打造的數(shù)據(jù)中心。截至2025年，公司通過股權(quán)和債務(wù)累計融資14億美元，2026年年初又宣布獲得15億美元巨額融資。
能夠看到，這些如今發(fā)展成為AI云領(lǐng)域的新貴，早在大模型浪潮之前就已經(jīng)囤積了重要的AI硬件基礎(chǔ)——GPU。而這些公司同樣與英偉達關(guān)系密切：
這也讓外界不難認為，培植像CoreWeave和Crusoe這樣的新興AI云初創(chuàng)公司，對于英偉達而言是必須要走的路。
在AI云玩家中，除了三大頭部云廠商，以及上面提及的AI初創(chuàng)企業(yè)外，還有一位老牌選手Oracle不容忽視。而實際上，這家廠商在SemiAnalysis的全球AI云玩家報告中同樣排在前列。
2025年9月，Oracle外界對AI云預(yù)期的推動，其股價創(chuàng)下歷史高位，但隨后到12月已累計下跌近乎一半。尤其是在12月2026財年第二季度財報發(fā)布后，其股價當日下跌約11%–15%，并帶動一攬子AI概念股下挫。
筆者此前分析認為，Oracle目前的發(fā)展路徑存在一定風險性。這與2025年年初以微軟為代表采取的AI基建去泡沫化動作有很大關(guān)聯(lián)性。此外，建設(shè)大規(guī)模數(shù)據(jù)中心依賴于長期且高昂的現(xiàn)金流投入，GPU集群的地點電力瓶頸也已經(jīng)在美國多個州地區(qū)出現(xiàn)。
一旦對大規(guī)模訓(xùn)練的長期需求無法精準預(yù)估，那么之前為數(shù)據(jù)中心投入的風險也將成倍而來。摩根士丹利數(shù)據(jù)顯示，2025年美國AI數(shù)據(jù)中心相關(guān)資本開支增長了四倍，已接近4000億美元級別，集中在少數(shù)巨頭身上，且結(jié)構(gòu)高度單一。
與此同時，不少分析人士認為，美國目前過度建設(shè)數(shù)據(jù)中心存在風險。一些大型電力企業(yè)高管已經(jīng)在財報上警告：為AI數(shù)據(jù)中心擴建電力和燃氣基礎(chǔ)設(shè)施存在過度建設(shè)的真實風險，在美國多個州搶項目，重復(fù)計入收入預(yù)期。美國佐治亞州公共事業(yè)委員會(PUC)指出，數(shù)據(jù)中心項目取消率明顯偏高，結(jié)合數(shù)據(jù)，此前預(yù)測的數(shù)據(jù)中心相關(guān)增長在過去18個月內(nèi)已被削減了44%。德勤預(yù)估，美國AI數(shù)據(jù)中心的用電需求可能從2024年的約4GW，增長到2035年的123GW，增幅超過30倍。甚至，谷歌和微軟已采取措施自給自足實現(xiàn)電力供應(yīng)，此前谷歌斥資48億美元收購電力生產(chǎn)商Intersect，微軟則提高電價并補貼電網(wǎng)擴建。
電網(wǎng)壓力、接入延遲和電價等能源瓶頸正成為當下核心考驗。
再回到Oracle自身。目前市場對Oracle有很大顧慮，核心在于其投入的節(jié)奏遠快于收入兌現(xiàn)的節(jié)奏。
一是AI數(shù)據(jù)中心資本開支遠超預(yù)期。Oracle在最新季度披露AI數(shù)據(jù)中心相關(guān)資本開支約120億美元，遠高于上一季度的85億美元，也明顯超過市場預(yù)期的約82.5億美元。公司還把全年資本開支指引從350億美元上調(diào)到500億美元級別，意味著未來幾個季度還要持續(xù)大量燒錢建AI機房和基礎(chǔ)設(shè)施。這些支出大量依賴負債和現(xiàn)金消耗，半年內(nèi)已耗掉約100億美元現(xiàn)金，這無疑引發(fā)了市場對杠桿率和財務(wù)安全的擔憂。
二是收入增速與云指標不及AI故事的高度。2026財年第二季度，Oracle當季總收入約160.6億美元，同比增14%，但略低于市場預(yù)期的162億美元，屬于增長不差，但達不到過高預(yù)期。其云業(yè)務(wù)（OCI）收入約41億美元，同比大增約68%，但這一數(shù)字在絕對體量上仍明顯落后于AWS、Azure和谷歌云，市場原本期待的是爆表式加速。更關(guān)鍵的是，被視為未來增長風向標的剩余履約義務(wù)（RPO）和云業(yè)務(wù)訂單增速低于前幾季度Oracle給出的極度樂觀指引，打破了直線上揚的幻想。
此外，Oracle一直對外宣稱的AI大單+高杠桿，正放大外界對AI泡沫的擔憂。Oracle此前因與OpenAI簽署大規(guī)模算力/云合作協(xié)議，以及和Meta等巨頭簽訂AI云合同。2026財年第一季度顯示，Oracle與三家不同客戶簽署了四份價值數(shù)十億美元的合同，其中包括與OpenAI達成價值超過3000億美元的交易。
業(yè)內(nèi)人士認為，這些數(shù)十億美元的合同可能會對其AI云業(yè)務(wù)的利潤率造成影響。市場后來發(fā)現(xiàn)，這些訂單一方面兌現(xiàn)周期長，另一方面還部分依賴于復(fù)雜的融資結(jié)構(gòu)、債務(wù)和與合作伙伴的資金關(guān)系。同時，正如筆者此前提及的，Oracle債務(wù)和現(xiàn)金流壓力上升，未來幾個季度可能要更強調(diào)資本開支的階段性收斂。
Oracle在經(jīng)歷了一次急跌后給市場帶來了一個重要信號：Oracle能否真正意義上成為三大云廠商之后的“第四朵云”仍有待觀察，而其他的AI云廠商們也終將面臨與Oracle價值重估的同樣考驗。
AI基建已成為AI新云廠商競爭的戰(zhàn)場，過去云廠商之間的競爭主要集中在計算資源可用性、企業(yè)合作關(guān)系以及價格方面。
但如果從需求端來看，越來越多對AI有訴求的企業(yè)客戶開始介入基礎(chǔ)模型的相關(guān)業(yè)務(wù)，客戶選擇的AI技術(shù)棧正決定其運行和擴展業(yè)務(wù)的市場份量。GPU資源的稀缺性、不斷演進的模型生態(tài)，頭部云廠商所倡導(dǎo)的不同云策略，例如AWS的模型中立，阿里云的模型開源策略等，這些都在影響客戶對于AI云的決策方式。
AWS的市場份額有所下降，因為從結(jié)果上來看，AWS提供的仍然是中立模式，AWS沒有專有或者說更強有力的基礎(chǔ)大模型作為其技術(shù)棧的底座。因此，希望獲得更廣泛計算力、能與多個第三方模型進行互操作的企業(yè)客戶將熱衷于AWS。
對于微軟而言，Azure仍然依賴其模型分銷渠道以及與OpenAI和Anthropic的合作關(guān)系，這種策略在高端市場表現(xiàn)良好，但并未轉(zhuǎn)化為企業(yè)客戶更強勁的接受度。其合作關(guān)系份額的略微下降反映出，企業(yè)客戶正轉(zhuǎn)向微軟生態(tài)中能提供豐富AI實用工具的預(yù)期。
谷歌的AI技術(shù)棧正擺脫早期的實驗?zāi)Ｊ剑D(zhuǎn)化給長期可提供給客戶的云服務(wù)。目前谷歌的大模型Gemini與AI Studio和Vertex生態(tài)集成，同時通過比特幣礦企Cipher Mining持續(xù)擴展基礎(chǔ)設(shè)施。這些做法都在促使企業(yè)客戶將業(yè)務(wù)搬上谷歌云。這一策略行之有效：2025第三季度，谷歌云積壓訂單環(huán)比增長46%，達到1550億美元，其中AI收入是關(guān)鍵驅(qū)動因素。
那么，2026年AI云市場格局將發(fā)生怎樣的變化？
CBIsights 研究判斷， 2024-2025年期間，與此前三年（2022-2024）會有明顯格局上的增量變化：其中，谷歌云的占比將提高4%。目前約有25%的AI軟對采用多云架構(gòu)。
CBIsights指出，“這并非出于架構(gòu)偏好，而是因為GPU的稀缺迫使團隊在任何能夠找到計算資源的地方進行部署。而大多數(shù)公司最開始會選擇單一云平臺，后期則因規(guī)模擴張的需要部署到其他云平臺。隨著頭部AI云服務(wù)商將競相增加容量，預(yù)計這些需求驅(qū)動的多云模式將在未來12-24個月內(nèi)持續(xù)增長。”
結(jié)合Air Street Capital此前發(fā)布的《人工智能現(xiàn)狀報告2025》，盡管CoreWeave、Nebius、Lambda和Crusoe等新云平臺不斷涌現(xiàn)，但實際使用這些平臺運行AI工作負載的用戶卻寥寥無幾。相比之下，報告指出用戶更傾向于直接使用OpenAI、谷歌云和Anthropic等平臺。這意味著新云廠商的的算力服務(wù)對象其實仍然是專注于AI的實驗團隊和超大規(guī)模計算機構(gòu)。
對于海外頭部云廠商而言，CUDA生態(tài)下開發(fā)者與英偉達軟硬件棧往往高度綁定，為減少對英偉達的依賴，自研AI芯片也是必經(jīng)之路；與此同時，隨著未來面向推理和Agent的業(yè)務(wù)應(yīng)用越來越多，云廠商更需要密切關(guān)注推理延遲、并發(fā)、Token成本、長上下文等指標優(yōu)化，而不是只針對訓(xùn)練場景做算力優(yōu)化，云廠商將更加在意成本和定制需求的滿足。
一般來說，產(chǎn)業(yè)鏈越靠上游，越需要特別大的規(guī)模效應(yīng)，上游企業(yè)往往對技術(shù)的整合能力、需求的共性把握會特別強。再看2026年，AI云作為基礎(chǔ)設(shè)施的需求是長期存在的，AI時代能夠去發(fā)力的這波新舊云廠商，自然會往上游走一走，去撬動市場的潛力和可能。（作者 | 楊麗，編輯 | 蓋虹達）
快報
根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全法》實名制要求，請綁定手機號后發(fā)表評論