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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，并且啟動了“飛天”云計算項目，當(dāng)時國內(nèi)幾乎沒人真正理解“云”是什么，只知道這是一件“燒錢無底洞”的事，更沒人看得清其未來的商業(yè)價值。

然而，正是這個看似“提前了十年”的決策，使阿里在今天AI以及云的熱潮中贏得了先手。

過去兩年里，云廠商的競爭焦點(diǎn)主要集中在“卷模型”和“卷價格”上，如今，算力成為數(shù)字時代的“石油”，云廠商的競爭邏輯也從“應(yīng)用層”轉(zhuǎn)向了“基礎(chǔ)設(shè)施層”。

有消息稱，阿里的新款A(yù)I芯片已經(jīng)在測試中，且新一代芯片兼容英偉達(dá)生態(tài)但性能超越H20，新的芯片不再由臺積電代工，轉(zhuǎn)為由國內(nèi)一家企業(yè)代工。

雖然這個消息還未得到官方證實(shí)，但消息傳出時正值阿里巴巴發(fā)布第二季度財報，CEO吳泳銘在電話會議上的說法與傳聞并不產(chǎn)生沖突：“根據(jù)全球AI芯片的供應(yīng)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(yīng)鏈的不同方式的儲備?！?/p>

各家自研AI芯片陸續(xù)迭代，標(biāo)志著中國云計算巨頭們的競爭已從單純的價格戰(zhàn)、規(guī)模戰(zhàn)，延伸至底層硬件層面。這不僅是技術(shù)自主的突破，更是一場關(guān)于未來AI和云計算市場主導(dǎo)權(quán)的戰(zhàn)略卡位。

這不再是誰能提供更多存儲、更快網(wǎng)絡(luò)的速度競賽，而是轉(zhuǎn)向了指甲蓋大小的硅片上的較量。當(dāng)算力成為數(shù)字時代的"新石油"，自研芯片能力正成為云廠商最核心的競爭力。

01

阿里將行業(yè)拖進(jìn)“芯片競賽”

過去十多年的時間里，中國云計算行業(yè)的共識是“買英偉達(dá)、做應(yīng)用、打價格戰(zhàn)”。這一模式的問題在于，云廠商的命門掌握在英偉達(dá)手中。

英偉達(dá)A100/H100芯片的單價高達(dá)1.5萬-2萬美元，且受美國出口管制限制，一旦供應(yīng)鏈斷裂，云廠商的業(yè)務(wù)將面臨系統(tǒng)性風(fēng)險。此外，高昂的GPU成本也嚴(yán)重侵蝕著云廠商的毛利率。

這種“買算力”的模式本質(zhì)上是“運(yùn)營游戲”：云廠商通過降價吸引客戶，但降價空間有限，因?yàn)镚PU成本是剛性的。

而根據(jù)報道，阿里正在開發(fā)的AI芯片，意在填補(bǔ)英偉達(dá)在中國市場的空白，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(dá)的軟件生態(tài)，這意味著開發(fā)者幾乎無需重寫代碼，就能使用國產(chǎn)芯片。

雖然阿里云暫未對此做出回應(yīng)，不過事實(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(xù)對客戶增長與技術(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于計算能力，當(dāng)前國內(nèi)企業(yè)的芯片存貨可以支持AI大模型未來18個月的訓(xùn)練需求，但是到了大模型下一階段的“推理（Inference）”應(yīng)用，并不一定要使用英偉達(dá)最頂級的高端計算芯片，市場上有很多選擇。

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(dāng)時，平頭哥被一分為二：做RISC-VIP的“玄鐵”劃到達(dá)摩院，主要是技術(shù)探索，不以盈利為目標(biāo)；另一部分留在阿里云，專注自研服務(wù)器芯片，已經(jīng)實(shí)際投入使用。

互聯(lián)網(wǎng)大廠自己做芯片并不稀奇。因?yàn)樗鼈儽緛砭陀泻Ａ康脑茦I(yè)務(wù)，對芯片和服務(wù)器的需求巨大。國外領(lǐng)先的云廠商，亞馬遜、谷歌、微軟等，無一不在設(shè)法走“云+自研芯片”路線，以此降低對外界的依賴。

自研AI推理芯片，一方面可以減少對英偉達(dá)等外部供應(yīng)商的依賴，增強(qiáng)供應(yīng)鏈韌性，保證算力供給。另一方面，也能提升其定價權(quán)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，就是算力性價比提升超過30%，單位算力功耗降低60%。高性價比的AI算力服務(wù)，自然會吸引海量的AI開發(fā)者和企業(yè)客戶。

對于國內(nèi)的云廠商來說，“算力自主可控”便是區(qū)別于價格戰(zhàn)的新故事，而不管是阿里買寒武紀(jì)芯片，還是自研芯片的傳聞，都是圍繞這個目標(biāo)來的，未來云計算的競爭規(guī)則也將從“運(yùn)營游戲”（價格戰(zhàn)、規(guī)模戰(zhàn)）升級為“工藝和資本的游戲”。

02

生態(tài)兼容與技術(shù)主權(quán)的博弈

當(dāng)阿里在芯片領(lǐng)域高歌猛進(jìn)時，中國其他云廠商也各自布局，但家家有芯的背后是家家有坎的現(xiàn)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(jié)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3萬卡集群也于今年正式點(diǎn)亮，可同時承載多個千億參數(shù)大模型的全量訓(xùn)練，支持1000個客戶同時做百億參數(shù)的大模型精調(diào)。

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(dǎo)致了它不是一個開放性的生態(tài)，上限受到限制。相比之下，能夠兼容英偉達(dá)CUDA路線的芯片，可以消除開發(fā)者的平臺遷移成本，市場的接受度更高。

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(zhuǎn)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GA01GPU卡。只是這些芯片主要的運(yùn)用場景各不相同，對業(yè)務(wù)帶來的實(shí)際價值也十分有限。

對于AI運(yùn)算依托的芯片，騰訊管理層在前不久的業(yè)績分享會上表示，芯片進(jìn)口的情況還需要觀察。騰訊目前有足夠的芯片來做訓(xùn)練，并升級現(xiàn)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(yīng)情況變幻莫測，公司不會過度依賴于此。如果騰訊有足夠的GPU，可以在云上出租更多資源，但云策略不會過度依賴于當(dāng)前的GPU資源。騰訊會關(guān)注一些重要的因素，從而實(shí)現(xiàn)云業(yè)務(wù)更快增長。

騰訊的打法更像個聰明的基金經(jīng)理，在牌桌上四處下注，這種策略雖然不會輸?shù)粽麄€游戲，但也注定了永遠(yuǎn)無法Allin。換句話說，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(yīng)。

華為憑借昇騰系列芯片在這場競賽中占據(jù)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(dá)到256TFLOPS，是英偉達(dá)V100的2倍以上。

但華為面臨著最為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)——因?yàn)橹撇帽绘i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(jù)稱達(dá)到H100的76%，2025年910B/C預(yù)計各出貨35萬片，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，能夠提供客戶所需要的計算結(jié)果?！边@實(shí)際上反映了華為的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向——通過系統(tǒng)級創(chuàng)新彌補(bǔ)單點(diǎn)不足。其CloudMatrix384超節(jié)點(diǎn)聲稱每卡性能可達(dá)英偉達(dá)H20三倍，正是這種思路的體現(xiàn)。

家家有芯，卻家家有坎是當(dāng)下國產(chǎn)云廠商的困境，性能、工藝、生態(tài)三道門檻攔住了各大廠商，這些挑戰(zhàn)背后是全球芯片產(chǎn)業(yè)的競爭升級，中國云廠商的芯片自研不僅是為了應(yīng)對國內(nèi)競爭，更是為了在全球AI基礎(chǔ)設(shè)施競賽中占據(jù)一席之地。

03

價格戰(zhàn)成歷史，“成片”將決勝負(fù)

云計算行業(yè)的終局競爭正在被重新定義。當(dāng)芯片成為核心競爭力，決定云廠商生死的不再是服務(wù)器數(shù)量，而是三個關(guān)鍵指標(biāo)：規(guī)模量產(chǎn)能力、先進(jìn)工藝掌控力和場景優(yōu)化深度。這三個維度構(gòu)成了云計算新時代的“生存三定律”。

規(guī)模量產(chǎn)能力是降低成本的關(guān)鍵。IDC數(shù)據(jù)顯示，阿里云在中國AI基礎(chǔ)設(shè)施市場的份額超過第二名和第三名的總和，這種市場地位帶來的規(guī)?；少從芰Γ蛊湫酒邪l(fā)的固定成本能夠攤薄到足夠多的用戶身上。

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(guī)模，導(dǎo)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(nèi)無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)。這種差距使得阿里能夠以更低的價格提供更高性能的算力服務(wù)，形成"規(guī)模-成本-市場"的正向循環(huán)。

先進(jìn)工藝掌控力決定技術(shù)代差，4nm節(jié)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(shù)據(jù)中心場景下會被放大為巨大的運(yùn)營成本優(yōu)勢。例如華為昇騰910B因停留在7nm工藝導(dǎo)致能效比落后20%，這個數(shù)字背后是每年數(shù)億元的額外支出。

再好的芯片如果不能適配實(shí)際應(yīng)用場景，也無法發(fā)揮全部性能。多樣化的場景需求為芯片優(yōu)化提供了豐富的反饋數(shù)據(jù)，這種"場景定義芯片"的模式，相比單純追求參數(shù)的芯片設(shè)計更具實(shí)際價值。百度的昆侖芯片和華為的昇騰芯片雖然在特定場景表現(xiàn)出色，但在未來，大家拼的將會是在多元化的場景中的打磨優(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)升級都伴隨著核心技術(shù)的革新。價格戰(zhàn)、規(guī)模戰(zhàn)已成過往，芯片級的競爭剛剛開始，這不僅是企業(yè)戰(zhàn)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(shù)年的研發(fā)周期。芯片自主化浪潮下，中國云計算市場將重新洗牌。而一次失敗流片可能意味著數(shù)億資金的損失和一年的時間窗口，當(dāng)然，對于沒有流片能力的企業(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(guī)模采購寒武紀(jì)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)績雙重推動，AI產(chǎn)品連續(xù)8個季度三位數(shù)增長》