巨頭囤卡大戰升級，云廠商比拼全棧能力，GPU服務格局如何改寫

哈嘍，大家好，小圓今天就來跟大伙拆解GPU云賽道的競爭變局，曾經在AI云的風口上，不少人覺得誰囤的GPU多，誰就能搶占先機，Token速度更是被當成衡量實力的重要標準。

但隨著行業發展進入深水區，這場競賽早就跳出了硬件堆砌的初級階段，轉向了全棧AI Infra的綜合實力比拼，2025年可以說是AI Infra發展的關鍵拐點，模型能力的提升不再只看參數規模，算力可獲得性、成本結構和部署效率，成了重新定義行業格局的核心要素。

過去一段時間里，GPU云賽道刮起了一陣囤卡風，哪家廠商拿到了多少H20或B200芯片，成了市場關注的焦點，甚至有人把芯片數量當成了實力的代名詞。但事實證明，這種“唯卡論”的想法，其實是走進了認知誤區。

先看一組數據，2025年中國日均Token消耗量從年初的約1000億飆升至30萬億，但按Token計費的MaaS服務收入，占整個AI云市場規模的比例還不到1%，這是因為大量算力消耗發生在GPU云租賃、私有化部署等場景，根本沒法被MaaS平臺統計。

單靠Token指標判斷市場格局，顯然不夠全面，GPU的絕對數量并不等于穩定、高效的可用算力，有數據顯示，某頭部云廠商的模型市場中，17.7%的GPU算力只處理了1.35%的請求，資源浪費現象十分突出。

當“囤卡競賽”漸漸失效，具備自研能力的云廠商開始顯現出結構性優勢，這也是當下GPU云賽道競爭的核心發力點，所謂全棧自研，絕不是單一環節的突破，而是從芯片到集群，再到云服務的全鏈條布局。

以百度智能云為例，其從自研昆侖芯AI芯片切入，擺脫了對通用硬件的依賴，能圍繞真實的模型需求動態優化算力架構，這款芯片脫胎于百度十余年前對FPGA加速器的探索，天生就帶著服務AI基礎設施的基因，目前已經實現數萬卡規模化部署，服務了上百家行業客戶。

有了芯片打底，百度智能云又構建了天池超節點，通過高密度算力組織和低延遲互聯，提升大規模并行計算的穩定性，其中天池512超節點甚至能支撐萬億參數模型訓練，大幅降低跨節點通信開銷，這些底層能力又整合到百舸AI計算平臺，實現了超大規模集群95%以上的有效訓練時長。

從市場反饋來看，這種全棧布局的優勢十分明顯，2025年上半年中國自研GPU云市場中，百度智能云以40.4%的份額位居第一，華為云以29.5%緊隨其后，這足以證明，自研AI加速芯片+萬卡級算力集群+云服務商業化能力的組合，才是GPU云賽道的硬通貨。

當AI從實驗室走向千行百業，GPU云賽道的競爭，最終要以能否支撐產業級應用來檢驗，這也是全棧能力的終極價值所在，如今，AI已經融入工廠、電網、銀行和汽車生產線等場景，產業客戶的需求也發生了本質變化。

他們要的不是單純的峰值算力，而是穩定、安全、可預期、可負擔的智能服務。畢竟，沒有哪家企業能承受因調度抖動導致的訓練中斷，更沒法接受因芯片斷供帶來的業務停擺。而全棧自研的云廠商，恰好能滿足這些需求。

百度智能云用昆侖芯P800和百舸平臺，為招商銀行提供高效穩定的算力支持，推動大模型在金融場景的深度應用；與長安汽車共建的智算中心，更是為全系車型提供實時推理算力，總算力規模超1000PFLOPs。

國產芯片的崛起也為中國產業保留了技術主動權，在全球供應鏈不確定的背景下，實現了安全與性能的兼顧，這種產業端的積極反饋，也讓我們對GPU云賽道的未來有了更清晰的認知，從囤卡競賽到全棧競爭，GPU云賽道的競爭邏輯已經完成了質的飛躍。

這場競賽不再是比誰的硬件更多，而是比誰能把算力轉化為穩定的生產力；不再是比短期的參數高低，而是比長期的系統效率和價值輸出，以百度智能云為代表的廠商，用全棧自研的實踐證明，只有堅持底層技術突破、系統整合與工程落地相結合，才能構筑真正的競爭壁壘。

未來，隨著具身智能、AI Agent等新興應用的發展，GPU云賽道的競爭還會更深入，但可以肯定的是，那些能為千行百業提供可靠AI底座的玩家，終將托起更廣闊的產業未來，推動中國AI產業實現高質量發展。