专家要点 1. 开源模型正在缩小差距 在成本降低、性能提升的推动下，开源模型追赶前沿顶尖模型的速度超出预期。 从第二季度开始，客户逐渐以开源替代方案（例如 Qw
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专家要点
- 开源模型正在缩小差距 在成本降低、性能提升的推动下，开源模型追赶前沿顶尖模型的速度超出预期。 从第二季度开始，客户逐渐以开源替代方案（例如 Qwen 系列模型，如 Composer 2.5）取代 Anthropic 和 OpenAI 的模型。 这一转变最初涉及工具调用和模型上下文协议（MCP）等基础任务，如今已扩展到低层级的智能体编排，例如并行代码搜索。
- 算力容量与延迟瓶颈 GPU 容量限制了需求的满足，部分公司的流量增长了 5 倍。 美国的容量短缺尤为严重，由于严格的延迟要求，公司无法将工作负载转移到供应充足的海外地区，例如新加坡、马来西亚和澳大利亚。
- 云服务提供商生态动态 AWS、GCP、Azure 和 Oracle 服务可靠，但价格昂贵，要求长期承诺，期限在 3 年以上，且无法立即提供最新一代硬件，例如 NVIDIA B300。 由于成本灵活，公司将 80%‑90% 的算力托管在新兴云服务商，如 CoreWeave、Lambda Labs、Nebius。然而，新兴云服务商存在可靠性问题，例如网络故障或者 Blackwell 过热造成 GPU 意外掉线，需要持续投入工程资源维护集群稳定性。 租赁 GPU 机柜的小型运营商，通常规模约 4000 块 GPU，试图在 1‑2 年内收回投资。但实际上，受限于云管理能力、基础设施维护水平以及运营专业能力不足，这些设备往往无法投入使用。
- 供应动态与行业瓶颈 尽管 NVIDIA 持续扩大 GPU 产能，但美国真正的制约因素是电力供应与数据中心基础设施，并非 GPU 实物供给。 头部模型开发机构以及手握闲置产能的市场参与者，已经开始直接对外出租闲置的 GPU 集群。
- 付款条款与财务结构 美国本土的新兴云服务商一般要求客户预付 20%‑30% 款项，剩余部分按月度或者季度结算；如果出现服务等级协议违约、流量中断，客户可以在合同到期后协商获取返利。 亚太地区服务商的合作条款相对宽松，不需要客户支付预付款。
总体总结
主题正文
- 从第二季度开始，客户逐渐以开源替代方案（例如 Qwen 系列模型，如 Composer 2.5）取代 Anthropic 和 OpenAI 的模型。
- GPU 容量限制了需求的满足，部分公司的流量增长了 5 倍。
- 美国的容量短缺尤为严重，由于严格的延迟要求，公司无法将工作负载转移到供应充足的海外地区，例如新加坡、马来西亚和澳大利亚。
- AWS、GCP、Azure 和 Oracle 服务可靠，但价格昂贵，要求长期承诺，期限在 3 年以上，且无法立即提供最新一代硬件，例如 NVIDIA B300。
- 由于成本灵活，公司将 80%‑90% 的算力托管在新兴云服务商，如 CoreWeave、Lambda Labs、Nebius。
- 然而，新兴云服务商存在可靠性问题，例如网络故障或者 Blackwell 过热造成 GPU 意外掉线，需要持续投入工程资源维护集群稳定性。
- 租赁 GPU 机柜的小型运营商，通常规模约 4000 块 GPU，试图在 1‑2 年内收回投资。
- 美国本土的新兴云服务商一般要求客户预付 20%‑30% 款项，剩余部分按月度或者季度结算；