作者丨思原?編輯丨江蘺、九黎
16年前，在熱鬧的阿里巴巴十周年慶典上，阿里云默默成立，并且 啟動(dòng)了“飛天”云計算項目，當時(shí)國內幾乎沒(méi)人真正理解“云”是什么，只知道這是一件“燒錢(qián)無(wú)底洞”的事，更沒(méi)人看得清其未來(lái)的商業(yè)價(jià)值。
然而，正是這個(gè)看似“提前了十年”的決策，使阿里在今天AI以及云的熱潮中贏(yíng)得了先手。
過(guò)去兩年里，云廠(chǎng)商的競爭焦點(diǎn)主要集中在“卷模型”和“卷價(jià)格”上，如今，算力成為數字時(shí)代的“石油”，云廠(chǎng)商的競爭邏輯也從“應用層”轉向了“基礎設施層”。
有消息稱(chēng)，阿里的新款AI芯片已經(jīng)在測試中，且新一代芯片兼容英偉達生態(tài)但性能超越H20，新的芯片不再由臺積電代工，轉為由國內一家企業(yè)代工。
雖然這個(gè)消息還未得到官方證實(shí)，但消息傳出時(shí)正值阿里巴巴發(fā)布第二季度財報，CEO吳泳銘在電話(huà)會(huì )議上的說(shuō)法與傳聞并不產(chǎn)生沖突：“根據全球AI芯片的供應和政策的變化，我們其實(shí)也有后備方案，和不同的合作伙伴共同去做供應鏈的不同方式的儲備?！?/p>
各家自研AI芯片陸續迭代，標志著(zhù)中國云計算巨頭們的競爭已從單純的價(jià)格戰、規模戰，延伸至底層硬件層面。這不僅是技術(shù)自主的突破，更是一場(chǎng)關(guān)于未來(lái)AI和云計算市場(chǎng)主導權的戰略卡位。
這不再是誰(shuí)能提供更多存儲、更快網(wǎng)絡(luò )的速度競賽，而是轉向了指甲蓋大小的硅片上的較量。當算力成為數字時(shí)代的"新石油"，自研芯片能力正成為云廠(chǎng)商最核心的競爭力。
阿里將行業(yè)拖進(jìn)“芯片競賽”
過(guò)去十多年的時(shí)間里，中國云計算行業(yè)的共識是“買(mǎi)英偉達、做應用、打價(jià)格戰”。這一模式的問(wèn)題在于，云廠(chǎng)商的命門(mén)掌握在英偉達手中。
英偉達A100/H100芯片的單價(jià)高達1.5萬(wàn)-2萬(wàn)美元，且受美國出口管制限制，一旦供應鏈斷裂，云廠(chǎng)商的業(yè)務(wù)將面臨系統性風(fēng)險。此外，高昂的GPU成本也嚴重侵蝕著(zhù)云廠(chǎng)商的毛利率。
這種“買(mǎi)算力”的模式本質(zhì)上是“運營(yíng)游戲”：云廠(chǎng)商通過(guò)降價(jià)吸引客戶(hù)，但降價(jià)空間有限，因為GPU成本是剛性的。
而根據報道，阿里正在開(kāi)發(fā)的AI芯片，意在填補英偉達在中國市場(chǎng)的空白，目前，這款芯片已進(jìn)入測試階段，主要面向更廣泛的AI推理任務(wù)，還能夠兼容英偉達的軟件生態(tài)，這意味著(zhù)開(kāi)發(fā)者幾乎無(wú)需重寫(xiě)代碼，就能使用國產(chǎn)芯片。
雖然阿里云暫未對此做出回應，不過(guò)事實(shí)是阿里自研芯片，是符合行業(yè)發(fā)展勢頭的。正如財報所言“我們將繼續對客戶(hù)增長(cháng)與技術(shù)創(chuàng )新進(jìn)行投入，包括AI產(chǎn)品和服務(wù)，以提升AI領(lǐng)域的云采用量，并維持市場(chǎng)領(lǐng)先地位?！?/p>
阿里蔡崇信近期表示，AI大模型的建立非常依賴(lài)于計算能力，當前國內企業(yè)的芯片存貨可以支持AI大模型未來(lái)18個(gè)月的訓練需求，但是到了大模型下一階段的“推理（Inference）”應用，并不一定要使用英偉達最頂級的高端計算芯片，市場(chǎng)上有很多選擇。
其實(shí)阿里的芯片業(yè)務(wù)歸在阿里云，最早可追溯到7年前收購中天微成立“平頭哥”。也是當時(shí)，平頭哥被一分為二：做RISC-VIP的“玄鐵”劃到達摩院，主要是技術(shù)探索，不以盈利為目標；另一部分留在阿里云，專(zhuān)注自研服務(wù)器芯片，已經(jīng)實(shí)際投入使用。
互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)自己做芯片并不稀奇。因為它們本來(lái)就有海量的云業(yè)務(wù)，對芯片和服務(wù)器的需求巨大。國外領(lǐng)先的云廠(chǎng)商，亞馬遜、谷歌、微軟等，無(wú)一不在設法走“云+自研芯片”路線(xiàn)，以此降低對外界的依賴(lài)。
自研AI推理芯片，一方面可以減少對英偉達等外部供應商的依賴(lài)，增強供應鏈韌性，保證算力供給。另一方面，也能提升其定價(jià)權與成本控制能力，降低推理成本，提高毛利率。
阿里自研的倚天和含光芯片，大幅降低了算力成本。反映到云服務(wù)上，就是算力性?xún)r(jià)比提升超過(guò)30%，單位算力功耗降低60%。高性?xún)r(jià)比的AI算力服務(wù)，自然會(huì )吸引海量的AI開(kāi)發(fā)者和企業(yè)客戶(hù)。
對于國內的云廠(chǎng)商來(lái)說(shuō)，“算力自主可控”便是區別于價(jià)格戰的新故事，而不管是阿里買(mǎi)寒武紀芯片，還是自研芯片的傳聞，都是圍繞這個(gè)目標來(lái)的，未來(lái)云計算的競爭規則也將從“運營(yíng)游戲”（價(jià)格戰、規模戰）升級為“工藝和資本的游戲”。
生態(tài)兼容與技術(shù)主權的博弈
當阿里在芯片領(lǐng)域高歌猛進(jìn)時(shí)，中國其他云廠(chǎng)商也各自布局，但家家有芯的背后是家家有坎的現實(shí)困境。
百度手里的昆侖芯片在性能上不乏亮點(diǎn)，百度昆侖芯超節點(diǎn)在8月宣布全面啟用，并接入百度公有云服務(wù)。昆侖芯3萬(wàn)卡集群也于今年正式點(diǎn)亮，可同時(shí)承載多個(gè)千億參數大模型的全量訓練，支持1000個(gè)客戶(hù)同時(shí)做百億參數的大模型精調。
但昆侖芯研發(fā)的初衷，是為了百度的AI生態(tài)體系服務(wù)，跟飛槳PaddlePaddle框架+文心大模型+百度云深度綁定，這就導致了它不是一個(gè)開(kāi)放性的生態(tài)，上限受到限制。相比之下，能夠兼容英偉達CUDA路線(xiàn)的芯片，可以消除開(kāi)發(fā)者的平臺遷移成本，市場(chǎng)的接受度更高。
騰訊此前推出了三款自研芯片，分別為AI推理芯片“紫霄”、視頻轉碼芯片“滄?！币约爸悄芫W(wǎng)卡芯片“玄靈”。還曾與AMD合作推出星星海智慧木系GA01 GPU卡。只是這些芯片主要的運用場(chǎng)景各不相同，對業(yè)務(wù)帶來(lái)的實(shí)際價(jià)值也十分有限。
對于A(yíng)I運算依托的芯片，騰訊管理層在前不久的業(yè)績(jì)分享會(huì )上表示，芯片進(jìn)口的情況還需要觀(guān)察。騰訊目前有足夠的芯片來(lái)做訓練，并升級現有模型，推理方面則有不同的芯片選擇。
騰訊管理層還表示，GPU供應情況變幻莫測，公司不會(huì )過(guò)度依賴(lài)于此。如果騰訊有足夠的GPU，可以在云上出租更多資源，但云策略不會(huì )過(guò)度依賴(lài)于當前的GPU資源。騰訊會(huì )關(guān)注一些重要的因素，從而實(shí)現云業(yè)務(wù)更快增長(cháng)。
騰訊的打法更像個(gè)聰明的基金經(jīng)理，在牌桌上四處下注，這種策略雖然不會(huì )輸掉整個(gè)游戲，但也注定了永遠無(wú)法All in。換句話(huà)說(shuō)，這種模式分散了風(fēng)險，但也使其難以形成軟硬一體的深度協(xié)同效應。
華為憑借昇騰系列芯片在這場(chǎng)競賽中占據特殊地位。昇騰910作為全球單芯片計算密度最大的AI處理器，算力達到256TFLOPS，是英偉達V100的2倍以上。
但華為面臨著(zhù)最為嚴峻的挑戰——因為制裁被鎖在7nm工藝，代工上的限制讓單卡能效落后同代GPU20%以上。華為昇騰910C性能據稱(chēng)達到H100的76%，2025年910B/C預計各出貨35萬(wàn)片，主要供電信、國企及大型云服務(wù)商。
華為云CEO張平安的表態(tài)耐人尋味，“芯片重不重要？重要。但更重要的是，能夠提供客戶(hù)所需要的計算結果?！边@實(shí)際上反映了華為的戰略轉向——通過(guò)系統級創(chuàng )新彌補單點(diǎn)不足。其CloudMatrix384超節點(diǎn)聲稱(chēng)每卡性能可達英偉達H20三倍，正是這種思路的體現。
家家有芯，卻家家有坎是當下國產(chǎn)云廠(chǎng)商的困境，性能、工藝、生態(tài)三道門(mén)檻攔住了各大廠(chǎng)商，這些挑戰背后是全球芯片產(chǎn)業(yè)的競爭升級，中國云廠(chǎng)商的芯片自研不僅是為了應對國內競爭，更是為了在全球AI基礎設施競賽中占據一席之地。
價(jià)格戰成歷史，“成片”將決勝負
云計算行業(yè)的終局競爭正在被重新定義。當芯片成為核心競爭力，決定云廠(chǎng)商生死的不再是服務(wù)器數量，而是三個(gè)關(guān)鍵指標：規模量產(chǎn)能力、先進(jìn)工藝掌控力和場(chǎng)景優(yōu)化深度。這三個(gè)維度構成了云計算新時(shí)代的“生存三定律”。
規模量產(chǎn)能力是降低成本的關(guān)鍵。IDC數據顯示，阿里云在中國AI基礎設施市場(chǎng)的份額超過(guò)第二名和第三名的總和，這種市場(chǎng)地位帶來(lái)的規?；少從芰?，使其芯片研發(fā)的固定成本能夠攤薄到足夠多的用戶(hù)身上。
相比之下，騰訊的"投資+自用"模式雖然風(fēng)險較低，但難以形成足夠大的量產(chǎn)規模，導致單位成本居高不下。百度和華為則受制于生態(tài)和工藝限制，短期內無(wú)法實(shí)現規模效應。這種差距使得阿里能夠以更低的價(jià)格提供更高性能的算力服務(wù)，形成"規模-成本-市場(chǎng)"的正向循環(huán)。
先進(jìn)工藝掌控力決定技術(shù)代差，4nm節點(diǎn)的布局使其芯片能效比相比7nm工藝提升約30%，這種優(yōu)勢在大型數據中心場(chǎng)景下會(huì )被放大為巨大的運營(yíng)成本優(yōu)勢。例如華為昇騰910B因停留在7nm工藝導致能效比落后20%，這個(gè)數字背后是每年數億元的額外支出。
再好的芯片如果不能適配實(shí)際應用場(chǎng)景，也無(wú)法發(fā)揮全部性能。多樣化的場(chǎng)景需求為芯片優(yōu)化提供了豐富的反饋數據，這種"場(chǎng)景定義芯片"的模式，相比單純追求參數的芯片設計更具實(shí)際價(jià)值。百度的昆侖芯片和華為的昇騰芯片雖然在特定場(chǎng)景表現出色，但在未來(lái)，大家拼的將會(huì )是在多元化的場(chǎng)景中的打磨優(yōu)化能力。
單一維度的突破已不足以改變競爭態(tài)勢，這三大定律的共同作用，正在重塑云計算行業(yè)的競爭格局。
回望云計算的發(fā)展歷程，從最初的服務(wù)器托管到如今的AI算力服務(wù)，每一次行業(yè)升級都伴隨著(zhù)核心技術(shù)的革新。價(jià)格戰、規模戰已成過(guò)往，芯片級的競爭剛剛開(kāi)始，這不僅是企業(yè)戰略的選擇，更是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然。
自研芯片背后是百億級的投入和數年的研發(fā)周期。芯片自主化浪潮下，中國云計算市場(chǎng)將重新洗牌。而一次失敗流片可能意味著(zhù)數億資金的損失和一年的時(shí)間窗口，當然，對于沒(méi)有流片能力的企業(yè)，也終將在競爭中被逐漸邊緣化。
參考資料：
財聯(lián)社，《事關(guān)AI芯片，阿里發(fā)聲》
源Byte，《不賣(mài)芯片，才是阿里的大生意》
科創(chuàng ) 版日報《事關(guān)AI芯片！阿里發(fā)聲：支持國產(chǎn)為真大規模采購寒武紀不實(shí)》
量子位，《阿里市值一夜暴漲368億美元！造AI芯傳聞+業(yè)績(jì)雙重推動(dòng)，AI產(chǎn)品連續8個(gè)季度三位數增長(cháng)》
