英偉達vs阿里云，決戰數據之巔？

2024年中國IT服務市場整體規模達525.6億美元，同比增長3.8%，而在這片繁榮背后，一場關于算力主導權的戰爭正在云上激烈上演。

全球數據中心正經歷一場前所未有的AI化變革，IDC廠商們不約而同地提到“智算化”這一關鍵詞。但在這股浪潮背后，是英偉達與阿里云等云服務巨頭在算力領域的截然不同又異曲同工的路徑選擇。

數據之戰。

“AI相關產品收入連續八個季度實現三位數的同比增長，”阿里巴巴2025年最新財報中的這一數據，揭示了云市場正在發生的根本性變化。

當摩爾定律的曲線越來越被大模型訓練廠商放緩，無論英偉達還是阿里巴巴都明白，贏得下一場互聯網勝利的關鍵在于“數據-算力”之爭。英偉達擁有芯片技術，而阿里云掌握海量數據，但雙方都奔著數據飛輪完全轉起來并創造新利潤的能力。

以下是本文邏輯：

一、 英偉達的向下穿透，和阿里云的向上攻克

二、 國內數據中心的AI轉型

三、 新算力時代的數據之戰，怎么打？

一、英偉達vs阿里云，芯片的背后

2025年，全球科技巨頭在算力領域的競爭已進入深水區。

9月18日，英偉達發布公告，將向英特爾公司投資50億美元，支持這家陷入困境的美國芯片制造商。英偉達將持有英特爾超過4%的股份，成為英特爾最大股東之一。消息一出，原本死氣沉沉的英特爾股價瞬間暴漲超20%（英偉達也漲了近3.5%）。

英偉達與英特爾出人意料地攜手。根據合作協議，雙方將在個人電腦（PC）和數據中心領域共同開發芯片，旨在將英偉達領先的圖形處理器（GPU）與英特爾的中央處理器（CPU）及封裝技術深度結合。

合作的主菜，業界的關注點，除了對于PC的AI芯片的共同研發和晶圓工藝代工方向的熱切矚目，正如英特爾CEO在X中官宣的一句話：“要聯合開發用于PC和數據中心的AI芯片。”而英偉達黃仁勛的回應則更帶著一份戰略篤定者的態度：“人工智能正在推動一場新的工業革命，并重塑計算堆棧的每一層——從芯片到系統再到軟件。這場重塑的核心是英偉達的CUDA架構。這次歷史性的合作將英偉達的AI和加速計算堆棧與英特爾的CPU以及龐大的x86生態系統緊密結合——這是兩個世界級平臺的融合。我們將共同擴展我們的生態系統，并為下一個計算時代奠定基礎。”

老黃的這句話，揭示著“得數據者得下一個計算時代”的現狀。而數據又不僅僅是數據，而是能“轉起來”的數據，能創造商業價值的數據。

緊接著，9 月 23 日，英偉達和 OpenAI 發布聲明，宣布將展開一項具有里程碑意義的戰略合作伙伴關系。

根據協議，OpenAI 將利用英偉達硬件打造和部署至少 10GW 的 AI 數據中心，使用數百萬塊英偉達 GPU 訓練并部署 OpenAI 的下一代 AI 模型，推動通用人工智能（AGI）的發展。首階段預計在 2026 年下半年上線，基于英偉達 Rubin 平臺。

來源：Reddit

英偉達的合縱策略源于其劣勢：雖然擁有全球最先進的GPU技術，但在數據生態和應用場景方面遠不及云服務廠商。與英特爾合作，意味著英偉達可以借助英特爾在CPU和封裝技術方面的積累，為其芯片提供更好的基礎設施支持，以滿足英偉達對于“數據-算力”全鏈更高的要求。

英偉達盡管擁有最強的圖形處理器，卻恰恰制約于芯片研發。面對摩爾定律曲線逐漸放緩的當下，第二曲線的意義顯得尤為重要。

無獨有偶，云計算和大模型廠商紛紛開始自研芯片。

以阿里云為例。

按照摩爾定律，芯片容量越多，性能越好。而云計算行業也有類似的增長規則，數據計算/存儲最多，產出的計算服務越好。無論是摩爾定律，還是云計算的行業增長規則，都是算力時代的增長法則。

云計算目前多個技術領域都面臨著挑戰。

網絡帶寬與延遲。所有云服務都依賴于網絡。隨著數據量的爆炸式增長和實時應用（如自動駕駛、工業物聯網）的需求，網絡帶寬可能成為傳輸瓶頸，延遲則難以滿足超高實時性任務的需求。雖然網絡速度在提升，但在某些情況下，需要傳輸的數據量非常大。

圖源：AI

算力供給的物理與經濟極限。雖然云計算通過分布式架構緩解了對單芯片性能的絕對依賴，但數據中心的服務器仍然需要芯片。摩爾定律的放緩意味著通過傳統方式提升算力、降低成本的難度越來越大。同時，數據中心巨大的能耗和散熱問題也構成了物理層面的制約。

而更重要的是，成本與ROI的不確定性。雖然云計算的長期目標是節約成本，但初始遷移、架構改造、持續優化和流量費用可能非常高昂。對于企業而言，總擁有成本計算和投資回報是一個更重要更直接的問題。

阿里云選擇了另一條路徑。

阿里巴巴自研芯片PPU多項配置規格已超過英偉達A800、接近H20水平。2025年，平頭哥芯片正式進入流通市場。

芯片的研發和上市，最終也需要回到云計算的產品場景上來。

阿里云新一代模型架構Qwen3-Next，性能提升10倍的同時構建成本僅前代的1/10，這種成本優勢在競爭中極具殺傷力。而芯片架構的重塑只是表面現象，更深層次的是商業模式變革。云計算廠商不再滿足于僅僅提供算力資源，而是向價值鏈上游延伸，試圖掌握算力的核心——芯片設計能力。

圖源：網絡

這種轉變意味著，未來云市場的競爭將不再是簡單的基礎設施規模比拼，而是全棧技術能力的較量，意味著阿里云已經通過AI芯片具備更高效的“云、邊、端”數據協同訓練和推理計算能力，而試圖產生更大的實際商業價值。

兩種路線的背后是相同的邏輯：在摩爾定律曲線越來越放緩的當下，贏得下一場互聯網勝利的關鍵在于數據-算力的戰爭。英偉達有芯片技術而無數據生態，阿里云有數據積累但缺乏算力能力。而以前數據中心也只是承接云計算在云端虛擬主機的算力。所以，云計算開始AI化，數據中心也必然開始AI化，而英偉達則開始云計算化。

這條邏輯的背后，則是未來算力時代的核心戰場——數據，以及其所產生的商業價值。

二、數據中心的AI轉型

IDC（Internet Data Center）市場正處在AI轉型的關鍵節點。新的算力時代，IDC廠商面臨AI轉型。智算化是一個高頻被提及的詞匯，但其本質是AI作用下，數據中心使數據飛輪轉起來、產生新的利潤的能力。

據IDC最新報告顯示，2024年下半年中國IT服務市場規模達273.6億美元（約1963.1億元人民幣），同比增長6.3%。

全國在用數據中心機架超1000萬標準機架，算力總規模280EFLOPS，其中智算規模占比32%。

圖源：AI

在這場轉型浪潮中，各廠商使出了渾身解數。潤建股份（股票代碼：002929）前瞻布局算力網絡建設，主導投資建設五象云谷智算中心，這是廣西最高等級、最大規模的智算中心，榮獲國家綠色數據中心、國標A級等多項頂級認證。

而奧飛數據（股票代碼：300738）作為大灣區最大的第三方數據中心運營商，展現出典型的“冰與火”雙重特性。這家年收入超21億元的企業，市值超過200億元，但卻面臨利潤連年下滑，負債率沖破72%的困境。

奧飛數據的傳統機柜租賃貢獻收入13.87億元，占營收21.65億元的六成以上。截至2024年底，他們的自營數據中心達14個，機柜總數突破4.3萬個。

圖源：AI

在大模型和生成式人工智能推高算力需求的風口上，奧飛數據的“建房大業”停不下來。2025年3月，他們投資最高48億元、定增募資最高17.5億元，在廊坊布局AI算力中心，只待AI大爆發。

但瘋狂加注的背后，卻是三座大山壓頂。

債務問題方面。奧飛數據一季度資產負債率已升至72.7%，超過行業平均水平。

行業競爭同樣不可小覷。移動、聯通、電信等國資背景企業，憑借資源優勢和低廉成本大舉入場。互聯網巨頭也在自建數據中心，直擊奧飛數據的議價能力。

奧飛數據的困局是數據中心行業的縮影：重資產、長周期、強博弈。

2023年3月1日，奧飛數據董秘何宇亮就與奧飛數據的控股股東昊盟科技簽署了《股份轉讓協議》，轉讓價格11.7元/股，約為協議簽署日前一個交易日標的股票收盤價的90%。

此次轉股屬于股東間的轉股，不屬于定增。

種種原因，此次轉股最終終止。但從董秘持股這一事件看得出，董事會和企業重要參與管理者對人才的器重和對企業未來發展格局的樂觀態度。

隨著AI應用從技術驗證邁向規模化落地，企業對云智算設施的需求已從“單純算力供給”升級為“全鏈路業務賦能”。

《中國智算專業服務市場（2024下半年）跟蹤》報告顯示，2024下半年中國智算專業服務整體市場規模達到90.1億元人民幣。

其中，智算基礎設施集成服務市場同比增長76.2%，市場規模達63.3億元人民幣；智算解決方案實施服務市場本期首次披露，市場規模達26.8億元人民幣。

智算專業服務市場是指圍繞AI基礎設施和平臺提供的全生命周期服務，包括：基礎設施集成服務（聚焦私有智算中心/集群建設，涵蓋架構咨詢、算力集成部署等）、解決方案實施服務（面向AI模型和應用落地，涵蓋AI平臺搭建、算法/模型部署等）和運營運維服務（針對企業算力基礎設施提供運營運維支持）。

圖源：AI

同時，資源閑置與盈利路徑成為智算中心核心問題。隨著各類算力資源快速填充，如何通過運營運維解決盈利問題成為專業服務商和智算中心責任方的新探索點。

在這樣的行業趨勢下，奧飛數據2025年第一季度的研發費用同比增長105.41%，重點布局數據中心節能技術，如分布式光伏。他們還掌握了SDN網絡技術，能夠實現2ms的超低延遲，滿足AI訓練的嚴苛要求。

從2022年起，奧飛數據就以自有資金1億元參與了AI芯片企業摩爾線程的B輪融資，成為了其戰略投資者。更重要的是，雙方建立了深度的業務合作關系，圍繞"算力(摩爾線程)+算力基礎設施(奧飛數據)"的模式展開。他們合作共建智算中心，在奧飛數據的數據中心內部署基于摩爾線程GPU的算力集群，對外提供商業化的算力租賃服務。雙方還聯合推出軟硬件一體化的解決方案，結合奧飛數據的機房、網絡、運維能力和摩爾線程的GPU硬件及AI框架，為客戶提供端到端的AI服務。

奧飛數據的這一步可謂行業前瞻。組建機房和AI芯片智算相結合，不僅能逐步降低資產負債率，還和下游重要客戶阿里云等云計算廠商發展策略不謀而合。

三、下一場戰斗，怎么打？

2025年華為全聯接大會。華為公布了未來數年完整的AI芯片路線圖。在華為輪值董事長徐直軍大會演講的最后，并不是以芯片來收尾，“我們希望和產業界一起，以開創的靈衢超節點互聯技術，引領AI基礎設施新范式；以基于靈衢的超節點和集群持續滿足算力快速增長的需求，推動人工智能持續發展，創造更大的價值。”

在業內人士看來，靈衢的革命意義可能不亞于AI基礎設施的再造，華為超節點+集群的成功，很大程度就依賴于靈衢。如果說光刻機是把單芯片的性能持續放大，那么，靈衢則是將數以萬計的芯片聯接起來。

2021年，華為規劃了三個公司級別的戰略項目，其中之一是鴻蒙操作系統，另一個就是靈衢，其戰略意義，可見一斑。

華為的靈衢戰略，簡直和前文所述的英偉達、阿里云的戰略如出一轍。

這場戰斗，怎么打？似乎已經在一片尚不明朗的新聞動態中拉開了序幕。

在2025年季度業績發布電話會上，阿里巴巴集團首席執行官吳泳銘表示：“AI技術對所有行業的改變升級以及AI與云計算的深度結合，是未來十年技術領域最大的行業機會。對阿里巴巴而言，我們擁有全球第四、亞洲第一的云，擁有從AI算力、AI云平臺、AI模型、開源生態到AI應用的全棧技術能力。本季度，我們在AI+云等CapEx投資（Capital Expenditure，資本性支出，指企業為獲取或更新長期資產而進行的支出）達386億元。過去四個季度，我們已經在AI基礎設施以及AI產品研發上累計投入超過1000億元。我們對AI的投入已開始顯現成果，無論是阿里云在客戶的AI需求下恢復高速增長，還是我們廣泛的toC和toB場景的AI體驗升級，我們都看到了AI驅動阿里高速增長的路徑更加清晰。”

2025年8月底，《華爾街日報》的這則報道瞬間引發全球科技界的廣泛關注：“阿里最新研發出一款全能型AI推理芯片，目標直指被美國嚴控出口的英偉達高端GPU”。

9月24日，在正在進行的2025年阿里巴巴云棲大會上，吳泳銘則再次興奮的闡釋阿里云未來的戰略：“我們的第二個判斷：超級AI 云是下一代的計算機。

數據中心內的計算范式也在發生革命性改變，從CPU為核心的傳統計算，正在加速轉變為以 GPU為核心的 AI 計算。新的AI計算范式需要更稠密的算力、更高效的網絡、更大的集群規模。

這一切都需要充足的能源、全棧的技術、數百萬計的GPU和CPU，協同網絡、芯片、存儲、數據庫高效運作，并且24 小時處理全世界各地的需求。這需要超大規模的基礎設施和全棧的技術積累，只有超級AI云才能夠承載這樣的海量需求。未來，全世界可能只會有5-6個超級云計算平臺。”

同時，阿里巴巴正式宣布與英偉達開展Physical AI合作。合作覆蓋了Physical AI的實踐的各個方面，包括數據的合成處理，模型的訓練，環境仿真強化學習以及模型驗證測試等。

目前，占市場份額最大的阿里云，在公有云、私有云和混合云上同時發力，全力投入AI基礎設施和大模型研發，借助AI驅動，推動“AI+云”融合。構建大規模開源模型社區，促進開發者生態繁榮。

相較阿里云，國內的其他云計算頭部玩家也各有其特色，并且戰斗焦點均正轉向應用生態與行業滲透。但是根據2025年華為全聯接大會華為發布的最新戰略，這些云計算的頭部玩家也都在轉向和加入數據之戰。

火山引擎作為AI驅動的新銳，依托字節跳動的AI基因和龐大算力投入，豆包大模型和AI云服務增長迅猛。

騰訊云則深耕音視頻與游戲領域，深度融合微信生態，同時聚焦出海與融合創新，支持中國企業出海，并打造一系列自主產品包。

回到國內基礎設施提供商IDC廠商們。

如果說AI算力是來自產業內部的“拉力”，那么綠色發展則構成了來自外部環境的強大“推力”。

隨著AI算力需求爆發式增長，IDC能耗問題日益凸顯。大模型訓練極大推動服務器功耗上升，單柜功率密度已突破100kW。

傳統風冷散熱在能效、可靠性、噪音控制等方面都接近極限，而液冷憑借其卓越的散熱能力，為下一代高密度智算集群提供了通行路徑。

圖源：AI

中國計量科學研究院先進測量工程中心主任武彤明確指出：“當‘更強算力’與‘更低能耗’成為必須同時達成的雙目標時，液冷已經從‘可選項’迅速演變為‘必選項’”。

液冷技術的普及正在改變數據中心產業鏈的傳統分工模式，冷卻系統深度融入到IT系統中，形成了“強耦合”關系。

而這些低碳技術的提升，對于國內的IDC服務商，又是新的挑戰和考量，它代表IDC服務商是否有能力承接新算力時代的云計算廠商的服務需求。

其90%的訂單來自阿里云，作為阿里云生態核心IDC供應商，數據港（股票代碼：603881）的浸沒式液冷技術（PUE低至1.09）節能40%，與阿里云“綠色算力”戰略高度契合。隨著阿里云新一代AI推理芯片量產，高密度算力散熱需求激增，數據港有望承接超50%的新增算力訂單，提升服務單價和利潤率。

而隨著阿里巴巴宣布未來三年投入超過3800億元人民幣用于云和AI硬件建設，數據港預計在2025-2027年承接百億級別訂單。

云上的“冰與火之歌”，是數據之火與能效之冰的平衡。英偉達與阿里云的競爭，他們一方從芯片向下穿透數據，另一方從數據向上攻克芯片。而這，正是整個新算力時代的核心！數據中心的AI化，則是將粗暴的算力堆疊轉化為精細的能效管理，液冷技術更代表著行業從粗放走向精密。

數據不僅能訓練大模型，更是商業價值，這些頭部玩家們太懂這個簡單卻值錢的邏輯了。

而在這場戰爭中，沒有孤勇者，只有生態聯盟——從芯片廠商、云服務商、IDC企業到終端用戶，共同構成新算力時代的命運共同體。

參考文獻：

阿里CEO吳泳銘首提“超級人工智能” 界面新聞

阿里巴巴宣布與英偉達開展Physical AI合作 界面新聞

英偉達千億美元助 OpenAI 打造 10GW 數據中心 產業深度報告

老黃回應英偉達入股英特爾 量子位

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