[TF 海外科技] 为什么开源的崛起和封闭模型垄断的崩溃对云计算有利

云计算行业最大的担忧一直在于，云提供商是支付建设 AI 时代“道路”的人，却可能最终沦为封闭模型的基础设施供应商。云提供商投入巨额资金购买 GPU 并建设数据中心。但如果大多数工作负载都必须调用少数几个封闭模型，那么需求入口和定价权就掌握在模型公司手中。云提供商承担资本密集型投资，而增量利润则流向模型层。

这种结构现在开始发生变化。开源模型不断变得更强大、更廉价。性能最高的封闭模型仍然会在复杂推理和高价值任务上享有溢价，但它们不再必须成为每个任务的默认选择。AI 调用的结构将从用一个模型解决所有问题转向分层路由。最困难的任务使用顶级模型，而普通任务则使用廉价的小模型或开源模型。稳定、高容量的负载将由云提供商自行部署，内部 ASIC 进一步降低推理成本。

这对云提供商来说是一个非常重要的转变。模型的可替代性越强，云提供商就能捕获更多的路由权威、客户所有权和定价权。封闭模型曾经是位于云之上的收费站。未来的模型将更像是一种云计算平台可以自由分配的计算资源。云提供商可以出租 GPU，同时在其自身基础设施上托管开源模型并销售代币。这减少了交给外部模型供应商的利润。

云计算的商业逻辑改善并不意味着这对硬件不利。开源模型之间的竞争可以推动更多参与者投资训练，而代币价格的下降可以产生更大的调用量。与此同时，模型压缩、推理优化、路由以及内部 ASIC 减少了每个代币所需的一般用途 GPU 需求。因此，最终的硬件需求取决于需求弹性。如果代币数量和每个任务的计算量增长速度快于算法和芯片效率的提升，总计算需求将继续扩大。相反，即使代币数量快速增长，资本支出增长率也可能达到峰值。

因此，最完整的牛市情景不仅仅是更廉价的模型对云计算有利，以及云计算赚钱对硬件有利。开源模型削弱了模型层的垄断租金，云提供商通过路由和垂直整合提高了计算的货币化效率。更低的推理价格创造出额外的新需求，而需求增长再次超过效率提升。结果，数据中心可以维持高利用率和相对较高的 ROIC，这最终驱动云提供商持续投资计算。只有这种良性循环持续存在，云计算和硬件之间才能形成真正的正反馈循环。