开源模型浪潮下云厂商与AI算力产业链的格局变化

过往云厂商的困境过往云厂商的困境 此前云厂商在AI时代面临核心困境：作为投入巨额资本采购GPU、建设数据中心的「修路者」，却可能仅成为闭源模型的基础设施供应商。若绝大多数AI任务都需调用少数闭源模型，模型厂商将掌握需求入口与定价权，云厂商承担重资产投入，增量利润却大概率被模型层截留。 行业格局的新变化行业格局的新变化 随着开源模型性能不断提升、成本持续走低，尽管最强闭源模型在复杂推理和高价值任务上仍具备溢价优势，但已不再是所有任务的默认选择。未来AI调用将从「一个模型解决所有问题」转向分层路由模式： 1.最难的任务调用顶级闭源模型2.普通任务使用低成本小模型或开放模型3.稳定的大规模工作负载由云厂商自行部署，并通过自研ASIC进一步降低推理成本 对云厂商的核心意义对云厂商的核心意义 当模型之间可替代性增强，云厂商将掌握更多路由权、客户入口与定价权。过去闭源模型如同云上游的收费站，未来模型将成为云平台可自由调度的普通计算资源。 云厂商既可以出租通用GPU，也可在自有基础设施上托管开放模型并销售Token，从而减少向外部模型厂商让渡的利润。 算力硬件需求的不确定性算力硬件需求的不确定性 开源模型的竞争会刺激更多玩家增加训练投入，Token降价也可能带动整体调用量增长；但与此同时，模型压缩、推理优化、路由技术升级以及自研ASIC的应用，又会降低单位Token所需的通用GPU算力。 最终硬件需求取决于需求弹性：如果Token总数量和单任务计算量的增长速度超过算法及芯片效率提升速度，总算力需求将持续扩张；反之即便Token用量快速增长，资本开支增速也可能见顶。 完整的正反馈循环完整的正反馈循环 最完整的多头逻辑并非简单的「模型便宜利好云，云赚钱利好硬件」，而是： 1.开放模型削弱模型层的垄断租金，云厂商通过路由和垂直整合提升算力变现效率2.更低的推理价格进一步创造新需求，若需求增长跑赢效率提升，将推动数据中心保持高利用率和较高投入资本回报率（ROIC），最终促使云厂商持续投资算力3.唯有该循环能够持续，云与硬件才会形成真正的正反馈