AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划121篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。
智能时代专题：云服务
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一、AI大基建时代，能源、数据中心、云服务相辅相成。
随着AI技术快速发展，全球进入大规模建设AI基础设施的大基建时代，能源、数据中心、云服务是重要组成部分，三者相辅相成，提供助力AI发展的底层力量。
能源为数据中心提供动力，数据中心将电力转化为信息处理能力，云服务将这些能力转化为实际应用，服务全球用户；这种紧密协作模式，不仅推动AI技术加速发展，也为全球数字经济注入源源不断动力；未来随着AI技术不断突破，应用场景日益丰富，能源、数据中心、云服务协同发展，将继续在AI基础设施建设中，扮演重要角色。
能源，是AI基础设施动力来源，为数据中心与云服务运转提供动力。数据中心是高能耗设施，海量服务器、存储设备、网络设备等，日夜不停7*24运行，需稳定、充足电力供应。特别是在AI大模型日益复杂、算力需求剧增背景下，能源高效利用与绿色供给，成为确保AI基础设施可持续发展关键环节。太阳能、风能等绿色能源，正逐渐成为数据中心重要电力来源，有助降低数据中心碳排放与运营成本。
数据中心，AI大基建的核心物理设施，负责能源转化为信息的关键枢纽。数据中心运行模式，可形象理解为，电力/电子进去，信息/比特出来。数据中心通过电力驱动运行，海量服务器、存储设备、网络设备协同工作，将复杂数据处理、计算任务，转化为有价值的信息输出，支持AI大模型训练、推理，与各种智能应用。随着AI需求持续增长，数据中心设计与运营不断优化，应对更高计算密度与能效要求。
云服务，是数据中心能力输出形式，将数据中心服务能力延伸到全球。云服务通过虚拟化与资源调度等技术，将数据中心计算、存储、网络等资源，打包为可供客户按需使用的各类服务。
数据中心是云服务的物理基础，云服务通过技术手段，将数据中心能力最大化输出给客户，通过互联网，为各行业提供创新动力。
云服务不仅提供基础计算资源，还提供丰富AI服务，如机器学习平台、数据分析工具、大模型训练环境等，让企业与开发者无需自建昂贵硬件设施，享受到世界一流算力与数据处理等服务。
二、AI技术快速发展，与云服务加速融合，加速智能时代到来。
云服务是AI产业生态竞争关键环节，与AI发展相互促进。全球AI技术迅猛发展，成为世界科技强国重点布局关键赛道，也是科技巨头竞争重要战场。这种竞争，不仅是单纯大模型产品层竞争，而是大模型+算力+生态的系统性竞争，云服务是重要一环。
云服务在AI时代，将更加重要，两者正处于相互融合的高速发展阶段。越强大AI模型，越需要更强大云服务，提供算力、数据资源、应用场景等支持，助力AI实现创新突破；科技巨头，持续高投入云服务建设，需要更强大AI模型消化算力，同时AI技术突破，不断推动云服务智能化升级；科技巨头借助云服务，既满足自身大规模算力需求，还借助大规模算力分发，分摊高额资本开支，进行大模型等AI技术与应用高效分发，吸引更多开发者与使用者，发展与繁荣产业生态，形成良性循环，也带来更好商业回报。
云计算与本地计算对比中，云端推理与本地推理，在逻辑上存在显著差异。云计算提供灵活资源管理与按需服务，可能伴随更高使用成本；本地计算在设备购置后，运营阶段边际成本较低，缺乏云计算灵活性与扩展性。
云端推理依赖集中式数据中心，通过网络连接进行计算与处理，这种模式主要优点是可扩展性与灵活性，可根据需要动态调整资源。
云服务通常采用订阅制计费，意味着随着使用量增加，用户费用相应增加。云计算边际成本，不会主动下降，资源使用越多，成本会增加，类似水、电、气等公用事业收费方式。云服务使用成本下降，更多是依赖云服务提供商基于市场竞争、规模经济、基础设施下降等因素，从供给端进行服务价格下调。
本地计算模式，具有不同经济特性。设备一旦购买，固定成本已经支出，之后增加用户或计算任务，边际成本几乎为零。随着用户规模扩大，本地计算单位成本逐渐降低，多个用户共用一台设备或系统，不会显著增加额外成本。这种模式优势，在于可实现更高成本效益，尤其是在设备利用率高的情况下。
云服务产业发展，既受益于供给端主要云服务商持续建设，也得益于需求端B端客户扩展。这些云服务提供商通常会采取降价等策略，拓展业务与扩大用户规模。例如，亚马逊AWS与阿里云等云服务商，历史上通过持续降价，推动市场规模增长，降低成本，吸引更多企业使用云服务。
国内外大模型服务商目前不断降低价格，尤其是单位token成本持续下降。这一趋势推动大模型客户规模不断扩大，这些大模型大多通过云服务进行部署，云服务价值得到提升。
三、云服务是科技巨头重要战场，AI时代，有望重构云服务产业格局。
全球云服务市场，主要由美国科技巨头主导，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云GCP是前三大云服务商。三家积极将云服务与AI技术融合，通过AI拉动云服务进一步增长，云服务相关收入保持良好增长趋势，同时AI基建投资需求旺盛，上调年度资本开支，均达500亿美元量级，主要用于数据中心等基础设施建设，为云服务进一步发展提供保障。
AI对云服务重要性不断提升背景下，全球云服务市场格局可能进一步演变。互联网时代，亚马逊在云服务领域处于领先地位；智能时代，亚马逊在AI大模型与加速计算算力建设方面落后，云服务市场份额面临微软与谷歌挑战。
微软+OpenAI、Alphabet/谷歌+DeepMind，凭借在全球AI竞争中处于领先地位，使微软云Azure、谷歌云GCP，相比亚马逊云AWS，具有更大竞争优势。
受大模型、生成式AI等新技术影响，全球云服务市场面临新机遇，英伟达、特斯拉成为新的潜在实力玩家。
英伟达凭借在算力领域主导地位，正在积极布局云服务市场，通过扶持新兴云服务商如CoreWeave来扩展生态影响力。这一策略，使英伟达不仅继续巩固在硬件领域领先地位，还逐渐深入云服务市场，形成硬件与云服务的协同效应。
特斯拉、xAI等组成的马斯克X宇宙，在算力领域进行大规模部署，未来有潜力成为类似亚马逊AWS的云服务平台。特斯拉与xAI计算集群、特斯拉Dojo等，具有强大算力规模，目前主要用于特斯拉、xAI内部任务，具有潜力扩展到云服务市场，为全球企业与开发者提供高效计算资源与技术支持，为拓展自身收入来源。
Meta通过开源LLaMA大模型，在云服务市场中，发挥间接而重要作用。LLaMA凭借开源与强大自然语言处理能力，使其能被嵌入到微软与英伟达等主要云服务提供商的服务体系中，不仅促进LLaMA广泛应用，还推动云服务市场智能化升级。
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