全球技术巨头正在疯狂地投资于AI基础设施。
2025年2月24日，阿里巴巴宣布将在未来三年内投资3800亿元人民币，以建立云和AI硬件基础架构，这比过去十年的总和还多，为中国私人企业在相关领域的投资创造了记录。一天后，当百度完成了对YY Live的收购时，它宣布它将将16亿美元（约110亿卢比）的托管资金转移到云计算和AI基础设施中。两件事指出了趋势：在加速AI技术的迭代背景下，基础设施的军备竞赛已经开始。
从全球角度来看，这场竞争更加深刻。 AI技术和数据中心建设中的，，和Meta等美国技术巨头的资本支出计划超过了3200亿美元，而Star Gate 则计划在四年内与，，MGX等共同共同投资5000亿美元。
Wei 的合伙人Wang Zhi告诉第一名财务记者，AI基础设施构建的周期已经开始：“与上一轮5G通信网络基础设施构建类似，这次AI基础设施建设将成为推动整个社交生产力，推动经济并继续发挥作用的技术基础。”
世界的巨人都处于这个位置
，和等主要制造商在2025年增加了资本支出。
预计，资本支出在2025年将增长40％以上，将达到750亿美元； Meta的资本支出将增长超过60％，可能达到650亿美元；微软的资本支出将增长80％以上，达到800亿美元；亚马逊的资本支出将增长超过35％，达到1005亿美元。
在该国，阿里巴巴对3800亿元人民币的投资达到了阿里巴巴云的季度收入的12倍。阿里巴巴最新的第三季度财务报告显示，阿里巴巴云的季度收入为317亿元人民币。在本季度，阿里巴巴的资本支出达到317.8亿元人民币，自由现金流为390.2亿元人民币，同比增长31％，这主要是由于阿里巴巴云对云基础设施的投资增加，这部分被其他营运资本的变化所偏移。
为什么国内主要制造商“投注” AI基础设施？
阿里巴巴集团首席执行官Wu 的答案是：“ AI爆炸远远超出了预期。”背后是基于以下现实：阿里巴巴云与AI相关的产品收入连续六个季度增长了三位数的增长。
同样，在百度对AI基础设施的投资背后，AI云业务表现出强大的动力。智能云业务在第四季度的强劲增长抵消了百度在线营销业务的疲软，收入同比增长26％，营业利润率持续增长； 2024年，与Smart Cloud AI相关的收入同比增长了近3倍。
最近，百度智能云成功地阐明了昆伦·科尔（ Core）的第三代旺卡集群，这也是第一个在中国正式照明的自我开发的旺卡集群。将来，将进一步点亮30,000 ka群。
百度主席罗宾·李（Robin Li）曾经说过：“增长主要是由于市场对我们的AI能力的广泛认可。我们将继续投资于AI，以确保我们始终处于这一技术趋势的最前沿。”
的最新财务报告尚未发布，但是自最近的AI投资以来，“ ”大型模型，微信访问， Cloud升级和其他动作都相当大。
在今年年初的员工会议上，Ma 在评论TEG（技术工程业务集团）的评论中提到，负责开发 Big Model，将继续投资资源来保留计算能力，希望所有BGS都能采用大型模型的生产化实施方案。目前，包括微信，QQ，输入方法，浏览器和其他产品在内的产品将推出AI智能机构，以及游戏，微信阅读和腾讯视频等产品也将基于进行更多的AI探索。但是，现在，腾讯的核心产品已被深入渗透。
运营商还在增加投资。
三个主要的电信运营商正在建造超大AI智能计算群集。 证券的研究报告表明，截至2024年底，这三个主要运营商已经超过了智能计算的规模（FP16）。根据记者的说法，截至2024年底，中国移动的智能计算总数已接近（FP16）。截至去年11月底，中国电信的智能计算总数已达到。
在哈尔滨，中国移动（）数据中心于去年8月投入生产。这个AI智能计算中心运行18,000张AI加速卡，比例为6.6％的国内计算能力。除了中国的少数Wanka智能计算集群外，中国移动设有了AI智能计算中心的AI智能计算中心，这些计算中心在中国的各个省和城市中都有不同规模的中心。
中国移动云产量中心行业发展部总经理Sun 告诉记者：“现在，苏州芬胡的AI智能计算中心正在扩大，并且也有许多AI智能计算集群也正在扩大。”
目前，中国电信已在建立了一个大规模的智能计算中心。随着项目的发展，该智能计算中心预计将携带300,000个AI芯片。中国已开始建设天津的北京--Hebei数字技术工业园区（北区），该工业园区可以携带成千上万的AI芯片，其南部地区有两个智能计算中心，并已被使用。
“尽管AI的商业化仍然存在挑战，但市场仍然对AI的信心非常有信心。诸如阿里巴巴云之类的云制造商已经逐渐揭示了AI在推动云服务增长中在其财务报告中的增长中的作用。”分析师Zhang Yi告诉第一名财务记者，“尽管AI是一种长期投资逻辑，其预期回报将比我们一开始时想的周期更长，但每个人仍然看到其回报的可能性和想象力。”
经济毛细血管的AI渗透
当以557万美元的超低培训成本实现绩效突破时，该市场曾经希望AI开发进入“流行时代”。但是现实是，开源浪潮不仅没有削弱基础设施投资，而且加速了计算资源的竞争。这正是AI行业的特征：应用层越繁荣，基础设施的价值密度越高，即“水，电和煤炭”属性。
罗宾·李（Robin Li）在不久前在迪拜举行的世界2025峰会上说，从技术的基本要素的角度来看，核心主题仍然是技术进步非常快。成本每年降低约90％，绩效越来越好。 “当技术发展如此之快时，您必须继续投资，以确保您处于技术创新的最前沿。我们仍然需要继续投资于芯片，数据中心和云基础架构，以培训更好，更智能的下一代模型。为此，需要使用更多的计算能力来尝试不同的路径。”
他说，也许在某些时候，人们会找到一个捷径，例如600万美元来培训模型，但是在此之前，您可能已经花费了数十亿美元来探索哪种道路是花费600万美元的正确方法。
基础设施完美的程度直接决定了大型模型的应用界限。行业内部人士预测，随着生成型AI从新的方向（例如文本，视频，甚至多模式相互作用和体现的智能）扩展，模型参数的规模将迅速增长，而这种爆炸性需求迫使基础架构架构的全面重建。
根据“ 2025年中国人工智能计算电源开发评估报告”的联合发布，2024年，中国的智能计算功率量表达到了725。，同比增长74.1％。在接下来的两年中，中国的智能计算能力将继续保持快速增长。 2025年，中国智能计算能力的规模将达到1,037。 2026年，中国智能计算能力的规模将达到1,460。，两倍于2024年。2025年，中国人工智能计算能力的市场规模将达到259亿美元，比2024年增长了36.2％。 2026年，市场规模将达到337亿美元，是2024年的1.77倍。
上述数据增长的背后是在大型模型培训，自动驾驶和智能城市等方案中计算功率需求的指数增加。需求的增长迫使企业计划超大数据中心，定制AI芯片和分布式计算网络。
Sun 还告诉记者，随着-R1的出现，移动云技术人员在春季节日期间加班以适应大型模型，并努力在春季音乐节期间的第一周工作中为客户提供使用。 “这导致国内AI激增，这将促进国内计算能力需求的大幅增长。”
她感觉到市场对计算能力的需求激增，她的主要客户是中央国有企业和著名的私营企业。她告诉记者，中国移动设备向企业客户提供的边际小型产品已经售罄并正在补充。
Edge站点通过公共云和侧面计算能力的结合为企业客户提供基础计算能力支持。她补充说，除了提供计算能力外，该公司还将为企业客户设计整体行业解决方案，并已在全国各个项目中实施。
“在短期内，它将很大程度上提出对推理计算能力的需求，随后的需求将下降。但是，从长远来看，我们认为，国内对AI计算能力的总体需求将显示出稳定的增长趋势。”太阳小氧说。
随着移动电话和汽车等消费者终端接一个地连接到AI型号，预计消费者AI应用程序将带来显着增长，进一步推动了对基础计算能力的需求增加。一位从业者告诉记者：中国人工智能公司的未来机会在于将技术与真实经济的毛细血管深入融合。
“对重复的结构保持警惕”
人工智能基础设施正前往“燃钱战争”，并为行业参与者带来了挑战。
华尔街对“燃烧的成长”模式感到怀疑。尽管巨人通过超大投资来巩固其计算能力优势，但他们需要平衡短期成本和长期收益。
这是云制造商为未来计算能力需求的长期增长而制定的“大赌注”。
“在这个集中的建筑周期中的资本支出将对硬件摊销和其他方面产生一定的影响，但是鉴于当前的用户需求和对行业未来的强劲预测，该集团认为，投资的基础设施将被内部和外部客户的需求迅速消化。” Wu 在收益电话中说。阿里巴巴的未来正在押注这一关键判断。
“与其担心投资可能不会带来准确的回报，巨人显然更担心他们将无法抓住未来的市场，因为今天没有投资。” Zhang Yi和第一位财务记者说，一旦AI充分启动，AI需求的计算能力将呈指数增长，需要提前布置。同时，诸如阿里巴巴云之类的云制造商也在国外，他们还需要扩大海外数据中心的基础设施布局，并且随着云和AI硬件基础设施的投资增加，并加速对海外市场的收购。
“云确实是一款资本密集型游戏，但并不能代表所有内容。对于大多数用户和企业来说，重要的是是否可以使用计算电源平台。”高级研究总监Zeng 告诉记者，许多云制造商的用户都面临缺乏AI开发技能的问题，云平台需要提供各种技术堆栈，安全堆栈，管理平台，工具，工具和其他技术堆栈。抓住AI计算能力需求实际上是产品，平台和生态学之间的全面竞争。
一位负责UCID的相关人员告诉记者，UCID一直在增加对智能计算领域的投资，不断扩大 Inner 和的和的两个独立的智能计算中心。两个智能计算中心和国内卡智能计算群集也根据客户的需求不断增长而继续扩展。
“但是我们仍然需要警惕过热的风险。”他还说，在国内AI基础设施周期可能已经开始的热浪中，该行业需要保持警惕，对重复的构造，冷静地考虑对计算电源和需求的匹配的精致控制以及独立且可控制的技术能力的实际进度。
国内计算能力产业链还有望在AI基础设施的新周期中引入新的发展阶段。 证券分析师认为，领先公司的高强度投资将推动对国内计算能力产业链的需求爆炸，包括GPU，光学模块，服务器等，预计将直接受益。
尽管由于大量的模型研究和开发，企业数字化转型等，国内AI计算能力的需求方面正在迅速增长，但供应方仍处于国内筹码的攀爬以及智能计算中心的攀爬性能。加州大学de的适应性加强了国内芯片的适应性，并在多个领域中实现了较高的供应量。计算能力仍然需要破坏。” UC DE的负责人说。
（本文来自第一天财务日）
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