2026，AI算力新江湖

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文章摘要

近年来，AI云服务市场格局发生显著变化，传统云巨头与新兴AI云厂商的竞争态势日益复杂。过去占据主导地位的AWS、Azure和谷歌云（GCG）已被排入第二三梯队，而CoreWeave、Nebius、Lambda、Crusoe等新兴企业凭借独特的商业模式和资源优势跃居前列。这一变化背后，是AI大模型需求爆发带来的算力争夺战，以及英伟达为减少传统云厂商依赖所采取的战略布局。

新兴AI云厂商的崛起与其早期积累的GPU资源密切相关。CoreWeave从以太坊挖矿转型，通过优化GPU调度系统提供高性价比AI云服务，2025年与OpenAI和Meta签订总额366亿美元的订单，成为行业新贵。Crusoe则创新性地将能源与算力结合，利用油田燃气和可再生能源部署GPU集群，其Abilene项目装机容量已达3.4GW。Nebius继承Yandex技术栈走全栈自研路线，Lambda则从硬件销售转向云端训练平台，二者均获得英伟达资本与技术双重支持。这些企业共同特点是：与英伟达形成“投资-采购-回购”的深度绑定，成为其对抗传统云厂商自研芯片战略的重要棋子。

传统云厂商面临严峻挑战。Oracle尽管位列第一梯队，但其激进扩张策略导致资本开支激增至500亿美元，债务压力与收入增速不匹配引发市场对AI泡沫的担忧。电网压力和数据中心过度建设风险进一步加剧行业不确定性，美国多地出现电力瓶颈，数据中心项目取消率高达44%。三大云巨头中，AWS因缺乏自有大模型支撑份额下滑，微软依赖OpenAI合作但企业接受度有限，谷歌通过Gemini生态整合实现订单环比增长46%，展现出差异化竞争力。

未来市场竞争将围绕三大核心维度展开。首先是能源瓶颈的突破，德勤预测美国AI数据中心用电需求2035年将增长30倍至123GW，迫使厂商自建电力设施；其次是多云架构的普及，25%的AI软件因GPU短缺被迫采用多云部署；最后是技术栈的垂直整合，推理延迟、Token成本等应用层指标将成为优化重点。尽管新云厂商短期内主要服务实验性AI团队，但其在细分领域的创新已撼动传统云计算价值链。随着AI基础设施需求持续增长，谁能平衡规模效应与定制化需求，谁就能在这场算力革命中占据先机。