拆掉Token暴利墙，云厂商下场造芯
2026/05/20 11:29阅读量 3
全球头部云厂商加速自研AI芯片，AWS、谷歌云、微软云路径分化，分别覆盖训推一体、训推解耦、推理优化。通过自研芯片降低推理成本、减少对英伟达依赖，亚马逊、谷歌、微软2026年资本开支指引均接近2000亿美元。国内云厂商以阿里真武、华为昇腾950、腾讯792亿元投入跟进，构建超万卡集群算力底座。
事件概述
Agent爆发驱动大模型训练与推理需求增长，云厂商自研芯片进入商业化阶段。AWS、谷歌云、微软云路径分化：AWS采用Trainium/Graviton训推一体，安迪·贾西披露Trainium3效能提升4倍、能耗降低40%，AI训练与推理成本最多减少50%；谷歌云将第八代TPU拆分为TPU 8t（训练）和TPU 8i（推理），训练性价比提升约2.7倍，推理性价比提升80%；微软发布Maia 200，仅支持低精度计算，定位于Azure AI和Copilot推理业务。
核心信息
- 市场反应：AWS Trainium2全面售罄，Trainium3接近满订，Trainium4提前一年半被预订大半；Anthropic承诺向AWS定制芯片投入高达1000亿美元；Meta与AWS在Graviton采购上达成合作。
- 成本竞争：SemiAnalysis报告显示谷歌第七代TPU在TCO上对英伟达构成优势，OpenAI已从英伟达获得约30%算力报价折扣；黑石与谷歌成立合资公司，提供TPU compute-as-a-service。
- 资本开支：亚马逊2026年一季度资本开支432亿美元，全年指引约2000亿美元；Alphabet提高至1800-1900亿美元；微软约1900亿美元。
- 国内进展：阿里在万卡集群中使用自研芯片“真武”；华为昇腾950计划2026年生产约75颗；腾讯计划投入792亿元用于AI基础设施。
值得关注
云厂商角色从算力出租方转变为重资产基础设施方，自研芯片虽短期内未必直接改善利润，但能降低单位推理成本、增强客户黏性，进而决定云服务利润上限。英伟达短期主导地位难以撼动，但云厂商通过多样化芯片供给争夺AI定价权，Token成本下降将成为AI商业化关键变量。