对话 GMI Cloud : 英伟达仅7家的认证伙伴之一，不想做算力包租公

文章摘要

【关 键 词】 AI算力、推理场景、GPU市场、数据中心、电力资源

2025年AI算力市场的重心正从训练场景转向高频、碎片化的推理场景，这一转变中，GMI Cloud凭借独特的战略定位快速崛起。作为成立仅3年的公司，GMI Cloud已获得NVIDIA最高级别的NCP认证，全球仅7家企业获此资质，并投资5亿美元在中国台湾建设基于GB300 NVL72架构的万卡集群AI工厂。其创始人Alex Yeh将区块链行业积累的”算力+能源”底层逻辑复用于AI领域，认为无论应用层如何变化，算力始终是AI发展的确定性刚需。

GMI Cloud采取重资产模式，自持英伟达高端GPU，构建从底层裸金属到上层MaaS服务的全栈能力。其核心差异化体现在三方面：全球化节点布局满足数据驻留和低延迟需求；深度技术支持能力，为中小客户提供专属技术客户经理；AI Native的产品优化，在Llama模型推理上实现2-3倍于传统云厂商的性能提升。公司近期推出的Inference Engine平台通过底层硬件掌控力，在视频生成等垂直领域展现出显著优势。

面对行业竞争，Alex Yeh预见到单纯GPU租赁的利润将逐渐摊薄，正通过两项关键举措构建壁垒：全球范围内锁定2027年电力资源，因电力正成为数据中心最大硬约束；构建软件生态，通过模型优化提供更快、更低成本的推理服务。目前公司客户主要集中在AI编程辅助、图像视频生成和AI陪伴三大领域，其中视频类客户曾出现1个月内算力需求激增8倍的案例。

在区域战略上，GMI Cloud采取差异化布局：中国大陆专注出海服务，东北亚深耕日本市场，东南亚利用本地合作伙伴资源快速响应需求。公司计划通过B轮2亿美元融资进一步扩大在北美、日本和台湾的集群规模。Alex Yeh将未来业务形态比喻为”巨石、鹅卵石和沙子”，旨在打通从API调用到万卡训练的全栈服务能力，最终成为垂直化AI服务平台。

行业面临的最大挑战是电力资源短缺，GMI Cloud已提前进行电厂部署规划。Alex Yeh认为开源模型将推动产业变革，预测视频领域会出现类似DeepSeek的开源突破。在推理时代来临之际，GMI Cloud的目标是超越单纯算力提供商角色，通过全链条服务能力在AI基础设施洗牌中占据有利位置。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 5757字 | 24分钟 ]
【原文作者】 硅星人Pro
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★★

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