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# 再谈海外的云服务与国内的算力租赁映射关系： 之前压在云上面的一座大山是，云厂商是AI时代出钱修路的人，最后却可能只变成闭源模型的基础设施供应商：云厂商投入巨额资

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## 正文

再谈海外的云服务与国内的算力租赁映射关系：
之前压在云上面的一座大山是，云厂商是AI时代出钱修路的人，最后却可能只变成闭源模型的基础设施供应商：云厂商投入巨额资本购买GPU、建设数据中心，但如果绝大部分任务都必须调用少数几家闭源模型，那么模型厂商掌握需求入口和定价权，云厂商承担重资产投入，增量利润却可能被模型层拿走。
现在这个格局开始变化。开源模型越来越强、越来越便宜，虽然最强闭源模型在复杂推理和高价值任务上仍有溢价，但它已经没有必要成为所有任务的默认选择。未来的Al调用会从"一个模型解决所有问题”，转向分层路由:最难的任务调用最强模型，普通任务调用便宜的小模型或开放模型，稳定的大规模工作负载由云厂商自行部署，并通过自研ASIC芯片进一步降低推理成本。
这对云厂商的意义很大。模型之间越可替代，云厂商越能掌握路由权、客户入口和定价权。过去闭源模型是云上游的收费站;未来模型更像云平台可以自由调度的一种计算资源。云厂商既可以出租GPU，也可以在自有基础设施上托管开放模型、销售Token，从而减少向外部模型厂商让渡的利润。
云的逻辑变好，对上游硬件是道难题。一方面开源模型竞争会刺激更多玩家增加训练投入，Token降价也可能带来更大的调用量;与此同时，模型压缩、推理优化、路由和自研ASIC又会降低单位Token所需的通用GPU。所以硬件需求最终取决于需求弹性：如果Token数量和每项任务的计算量增长快于算法及芯片效率提升，总算力需求就会继续扩张；反之，即使Token快速增长，资本开支增速也可能见顶。
因此，最完整的多头逻辑不是简单地说“模型便宜利好云，云赚钱利好硬件"，而是：开放模型削弱模型层的垄断租金，云厂商通过路由和垂直整合提高算力变现效率；更低的推理价格进一步创造新需求，需求增长又跑赢效率提升，使数据中心保持高利用率和较高的投入资本回报率，最终推动云厂商继续投资算力。只有这个循环能够持续，云与上游硬件才会形成真正的正反馈。这也是本周美股云厂与半导体轮番上涨的原因。
至于A股对美股的映射，主要体现在大模型的超额收益在向云计算转移的逻辑。开放权重模型崛起，云计算受让更多产业议价权，当前国内外云计算产业数据&叙事强势，是AI板块阻力最小方向。美股的云厂商和A股的云厂商，甚至港股的阿里巴巴等不是一种东西。甚至周一晚上美股云厂大涨，隔日周二白天港股阿里表现平平没怎么涨，反而是周一早盘圈内提示的算力租赁板块接近集体涨停，原因就是因为国内互联网大厂没海外高端算力卡，出于管制原因与合规风控，国内头部厂商基本不直接持有受美国管控的硬件，再加上当前国产卡的新建先进制程产能暂未有效释放，以及三张国产卡顶海外卡一张的性价比，国内互联网大厂资本开支很大一部分都投向了算力租赁。
国内的互联网大厂配套AIDC、云服务其实反而受制于上游高端海外卡的合规获取与高昂成本，这和谷歌、亚马逊，微软等最直接且最低成本获取海外高端卡的模式是有区别的，国内的云厂普遍需要通过算力租赁这层白手套来获取海外高端算力，算力租赁是国内高端云资源的唯一来源，所以当前在产业链占据有利位置，算力租赁就是A股的云计算，尤其是正在不断落地的Token分成模式。
云业务地位升级，模型开源与Token价格降低，将促进下游应用对云的需求，进一步拉动云业务的增长和提升盈利能力。同时，模型开源，云厂自己部署大模型，云业务在AI产业链里的地位也将提升，分得更多利润。算力租赁也将同步受益。一方面，算力租赁做为云业务的支撑和补充，需求将一进步提升。另一方面，Token分成商业模式的落地以及模型开源，部分算力租赁公司也将晋升为“新云厂”，行业地位提升。
在中美地缘政治与技术出口管制下，掌握海外高端算力资源的算力租赁厂商地位将一步提升，成为各家模型厂商想要提升模型能力必备的战略资源，真正能拿到卡的算租或者说Token分成厂商，真是国产大模型的亲爹，独立大模型公司已逐步成为云厂外算租的主要需求方。且稀缺性、话语权与普通模组厂组装厂完全不一样，所以盈利和估值均存在超预期以及修复空间。
四月观点，行业格局
强者恒强，弱者消失：
杭州DS模型：利通电子
北京Kimi模型：行云科技
北京ZP模型：宏景科 更多加公众号：思维纪要社 技
北京ZJ云：润建股份&赛意信息
杭州AL云：协创数据&宏景科技

## 总体总结

主题正文
1. 之前压在云上面的一座大山是，云厂商是AI时代出钱修路的人，最后却可能只变成闭源模型的基础设施供应商：云厂商投入巨额资本购买GPU、建设数据中心，但如果绝大部分任务都必须调用少数几家闭源模型，那么模型厂商掌握需求入口和定价权，云厂商承担重资产投入，增量利润却可能被模型层拿走。
2. 未来的Al调用会从"一个模型解决所有问题”，转向分层路由:最难的任务调用最强模型，普通任务调用便宜的小模型或开放模型，稳定的大规模工作负载由云厂商自行部署，并通过自研ASIC芯片进一步降低推理成本。
3. 所以硬件需求最终取决于需求弹性：如果Token数量和每项任务的计算量增长快于算法及芯片效率提升，总算力需求就会继续扩张；
4. 更低的推理价格进一步创造新需求，需求增长又跑赢效率提升，使数据中心保持高利用率和较高的投入资本回报率，最终推动云厂商继续投资算力。
5. 甚至周一晚上美股云厂大涨，隔日周二白天港股阿里表现平平没怎么涨，反而是周一早盘圈内提示的算力租赁板块接近集体涨停，原因就是因为国内互联网大厂没海外高端算力卡，出于管制原因与合规风控，国内头部厂商基本不直接持有受美国管控的硬件，再加上当前国产卡的新建先进制程产能暂未有效释放，以及三张国产卡顶海外卡一张的性价比，国内互联网大厂资本开支很大一部分都投向了算力租赁。
6. 国内的互联网大厂配套AIDC、云服务其实反而受制于上游高端海外卡的合规获取与高昂成本，这和谷歌、亚马逊，微软等最直接且最低成本获取海外高端卡的模式是有区别的，国内的云厂普遍需要通过算力租赁这层白手套来获取海外高端算力，算力租赁是国内高端云资源的唯一来源，所以当前在产业链占据有利位置，算力租赁就是A股的云计算，尤其是正在不断落地的Token分成模式。
7. 云业务地位升级，模型开源与Token价格降低，将促进下游应用对云的需求，进一步拉动云业务的增长和提升盈利能力。
8. 在中美地缘政治与技术出口管制下，掌握海外高端算力资源的算力租赁厂商地位将一步提升，成为各家模型厂商想要提升模型能力必备的战略资源，真正能拿到卡的算租或者说Token分成厂商，真是国产大模型的亲爹，独立大模型公司已逐步成为云厂外算租的主要需求方。