微軟 Azure 憑借與 OpenAI 的深度綁定，在 AI 云市場步步緊逼。全球云計算龍頭 AWS 的回應方式，是同時向兩家直接競爭對手砸下重金。

2023 年 9 月起，AWS 累計向 Anthropic 投入 80 億美元；2026 年 2 月，又向 OpenAI 承諾投資 500 億美元并獲得其 Frontier 企業(yè)級平臺的獨家第三方云分發(fā)權。前后兩筆加起來超過 580 億美元，而它們指向的是同一個方向：在 AI 模型層不能掉隊。

這番操作引發(fā)的核心質疑顯而易見——同時重倉兩大對立的 AI 模型巨頭，算不算左手打右手？

4 月 9 日，AWS CEO Matt Garman 在舊金山 HumanX 大會上首次正面回應。他的口徑統(tǒng)一：這不是沖突，是 AWS 從第一天就玩得轉的競合邏輯。但問題在于，合乎邏輯的布局和跑得通的生意之間，還有不小的距離。

這場 580 億美元的賭局背后，是全球云龍頭在 AI 時代的生存焦慮。更大的拷問是：錢能買到護城河嗎？

“沖突”為何不是問題？因為 沒得選

Garman 的辯護邏輯并不復雜：AWS 從 2006 年上線起就確立了與伙伴“既合作又競爭”的模式，不可能自己造所有服務，但技術互聯又注定與伙伴產生重疊。這個模式在 2006 年確實激進，如今已成行業(yè)標配。就連 AWS 的直接對手 Oracle，也在 2024 年 9 月將其數據庫服務部署到了 AWS 上。

“我們長期打磨了與伙伴共同拓市的能力，也允許自有產品與伙伴產品同臺競爭。但我們承諾，不會給自己不公平的競爭優(yōu)勢。”Garman 在 HumanX 上這樣說。

這套話術沒有錯，但它回避了一個更尖銳的問題：此前的競合，合作伙伴之間并不構成直接的“模型層替代”關系。Oracle 在 AWS 上賣數據庫，不會威脅 AWS 的數據庫客戶；但 Anthropic 和 OpenAI 在 AWS 上并排提供大模型服務，客戶選 A 就不會選 B，這帶來的內部博弈是根本性的。

AWS 聲稱自己是“中立的模型路由平臺”，但要真正做到中立，需要的不僅是技術架構，而是治理能力——目前還看不到 AWS 有這方面的制度設計。

此外，多位 Anthropic 投資方同時也是 OpenAI 的股東方，交叉持有在資本狂熱的 AI 領域已成常態(tài)。但投資方的交叉持股與云廠商的獨家分發(fā)權是兩碼事。前者是財務行為，后者直接影響市場格局。AWS 的“雙線布局”和被動持有兩家公司的公募基金，并不在同一個量級上。

被 Azure 倒逼的防守反擊

外界報道用了一個直白的措辭來形容 AWS 押注 OpenAI 的動機：“almost a matter of life and death”——幾乎是生死攸關的事。雖然這不是 Garman 的原話，但確實點到了 AWS 的痛點。

AWS 的傳統(tǒng)基本盤在 IaaS 和 PaaS，長期在全球公有云市場保持第一。但在 AI 時代，微軟 Azure 正在快速蠶食這一優(yōu)勢。更值得注意的趨勢是：OpenAI 與 Azure 的獨家云協議已經在松綁。2025 年 1 月，微軟宣布不再擔任 OpenAI 的獨家云供應商，改為優(yōu)先購買權；同年 10 月，微軟進一步放棄了優(yōu)先購買權，轉而鎖定了一份價值 2500 億美元的 Azure 服務增量承諾，協議有效期至 2032 年。

這意味著 OpenAI 已經可以自由選擇其他云廠商——而 AWS 抓住了這個窗口期。

另一邊，Anthropic 的 Claude 模型也于 2025 年 11 月正式登陸微軟 Foundry 平臺。也就是說，Azure 上同時集成了 OpenAI 和 Anthropic 兩大頂級模型，而 AWS 當時只有 Anthropic。如果 AWS 不主動拉 OpenAI 入局，其數百萬企業(yè)客戶可能因“模型豐富度”不足直接流向 Azure。

在這個背景下，AWS 的雙線布局邏輯清晰，但動機是防守而非進攻：

以 Anthropic 鎖定深度合作關系。AWS 是 Anthropic 的最大股東（累計投入 80 億美元），為其定制了專屬算力集群——Project Rainier 于 2025 年 10 月上線，部署了近 50 萬顆 Trainium2 芯片；Anthropic 計劃到 2025 年底將 Trainium2 使用規(guī)模擴展至超過 100 萬顆。這筆基礎設施綁定是 AWS 在 Anthropic 生態(tài)中最核心的籌碼。

以 OpenAI 補齊模型短板，守住客戶基本盤。通過 500 億美元的投資承諾，AWS 獲得了 OpenAI Frontier 企業(yè)級平臺的獨家第三方云分發(fā)權，讓 AWS 客戶無需離開平臺即可使用 GPT 系列模型。這筆交易的核心目的，正如 Garman 所強調的，是“讓客戶獲得全球最頂級的模型能力”。

雙模型并行確實降低了被單一廠商“卡脖子”的風險，也賦予了 AWS 與模型廠商談判的籌碼。但這套邏輯成立的前提是：兩家模型公司都愿意持續(xù)在 AWS 上投入算力、不另起爐灶。而現實給出的信號恰恰相反。

從算力賣方到“生態(tài)莊家”？三重現實拷問

AWS 在敘事層面試圖完成一次身份升級：從單純的算力提供商，轉型為整合各類模型的中立樞紐。旗下 Amazon Bedrock 平臺將 OpenAI、Anthropic、自研 Nova 系列模型整合，提供智能調度、合規(guī)管控、成本監(jiān)控等一站式服務。

Garman 在 HumanX 上描繪了一個“多模型自動路由”的未來：復雜規(guī)劃用 OpenAI，安全敏感場景用 Anthropic，簡單任務用低成本模型。這個愿景技術上可行，但至少面臨三重考驗。

其一，政治與合規(guī)的不確定性。2026 年 2 月 27 日，特朗普簽署行政令要求所有聯邦機構“立即停用” Anthropic 的 Claude 模型；隨后 AWS 協助國防部將相關工作負載遷移至替代模型。AWS 雖然通過雙模型布局降低了技術層面的依賴，但政企市場的模型選擇不僅取決于技術性能，更受到政策環(huán)境的強力干預。今天停的是 Claude，明天會不會對 OpenAI 也施加限制？單純的技術雙保險無法覆蓋這類系統(tǒng)性風險。

其二，模型公司“去云化”的趨勢。Anthropic 和 OpenAI 都在加速構建自有算力能力。Anthropic 于 2025 年 9 月提交的 S-1 文件顯示，預計到 2029 年將向 AWS、Azure、谷歌云三家合計支付至少 800 億美元云費用——但這個數字同時也意味著 Anthropic 有強烈的動機自建算力以降低成本。更具象征意義的是：就在 Garman 發(fā)言的同一周（4 月 7 日），Anthropic 宣布聘請前微軟 AI 平臺總裁 Eric Boyd 擔任基礎設施負責人，顯示出這家 AI 公司正在加速構建獨立的算力版圖。一旦模型廠商大規(guī)模自建算力，云廠商通過基礎設施綁定模型公司的護城河將大打折扣。

其三，來自微軟的法律反擊。2026 年 3 月 18 日，金融時報報道稱微軟正在就 OpenAI 與亞馬遜的合作啟動全面法律評估，不排除發(fā)起正式訴訟。微軟認為該合作違反了其與 OpenAI 之間的獨家云協議精神，即便后者在文本上已經不再具備排他性。這場潛在訴訟可能直接影響 AWS 與 OpenAI 合作的商業(yè)條款，甚至動搖合作根基。雙線布局的戰(zhàn)略紅利，可能正在轉化為法律成本。

千億賭局的底層賬本

拋開戰(zhàn)略敘事，看看 AWS 在這場賭局中掏出了多少真金白銀。

對 Anthropic 的投資：累計 80 億美元（2023 年 9 月首筆 12.5 億美元 → 2024 年 3 月追加 27.5 億美元完成首輪 40 億美元承諾 → 2024 年 11 月再投 40 億美元）。這筆投資目前賬面價值已翻至約 140 億美元。

對 OpenAI 的投資：500 億美元（150 億美元即時投入 + 350 億美元附條件投入），作為 1100 億美元融資輪的一部分。同時 OpenAI 將原有的 7 年期 380 億美元 AWS 算力協議，擴展為 8 年期 1000 億美元的新協議。

在基礎設施側，亞馬遜 2026 年全年資本支出預計約 2000 億美元，絕大部分投向 AI 數據中心和自研芯片。這個數字是 2025 年的近一倍。

“以投資帶動訂單、以訂單支撐基建”的閉環(huán)確實存在。AWS AI 業(yè)務的年化營收已突破 150 億美元，這還只是前菜。但問題在于：2000 億美元的資本支出需要多久才能回收？當前 AI 基礎設施投資回報率普遍偏低，而亞馬遜股東已經開始對這一支出規(guī)模表示不安——2026 年 2 月財報發(fā)布后，亞馬遜股價盤后下跌了 10%。

AWS 的雙線押注，本質上是一場“不賭就輸”的防守——在 AI 模型層掉隊的代價，遠比同時服務兩家競爭對手大得多。從這個角度看，580 億美元的支出是理性定價，而非豪賭。

但理性并不意味著必然成功。云廠商試圖通過資本綁定和基礎設施控制來鎖定模型公司的時代，正在被模型公司自身的“去云化”趨勢所削弱。Anthropic 請來 Eric Boyd 管基礎設施，OpenAI 大規(guī)模部署 Trainium 同時也在自研芯片，這些信號都指向同一個方向：模型公司不想永遠當“生態(tài)莊家”桌上的籌碼。

對企業(yè)客戶而言，“選平臺”正在替代“選模型”成為新的決策框架。一站式、多模型、可管控的 AI 能力池確實是剛需，AWS 通過 Bedrock 平臺目前在這個維度上占優(yōu)。但這個優(yōu)勢能否持續(xù)，取決于兩大變量：模型公司是否愿意繼續(xù)配合“平臺化”，以及微軟的法律反擊會在多大程度上打亂 AWS 的布局節(jié)奏。

這場關于全球 AI 與云計算格局的較量，遠未到蓋棺定論的時候。（本文首發(fā)鈦媒體APP，作者 | 硅谷Tech news，編輯 | 趙虹宇）