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2025 年，全球云计算行业的竞争核心已从传统的资源租赁转向算力基建与自研芯片的硬实力对决。海内外头部云厂商纷纷加码算力集群建设，同时加速自研芯片的量产落地，形成了 “算力规模扩容 + 芯片自主可控” 的双轮驱动格局。
从整体规模来看，2025 年全球云厂商算力总规模突破650 EFLOPS，同比 2024 年增长 38%。其中，亚马逊 AWS 以 192 EFLOPS 的算力规模稳居第一，占全球总量的 29.5%；阿里云以 108 EFLOPS 位列第二，市占率达 16.6%，腾讯云、华为云分别以 85 EFLOPS、72 EFLOPS 跻身前五，国内三大云厂商合计算力规模占全球 37.7%。
在布局策略上，海外厂商主打 “全球化分布式集群”。AWS 在全球 32 个区域部署了 99 个可用区，其位于美国俄勒冈的超级算力集群单集群算力达 25 EFLOPS，可支撑万亿级参数大模型的全流程训练；微软 Azure 则联合英伟达打造 “Azure AI 超级计算机”，单集群搭载超 4.5 万块 H100 GPU，为 OpenAI 等客户提供专属算力服务；谷歌云聚焦 TPU 集群建设，其最新一代 TPU v5e 集群算力密度较前代提升 2 倍，单机架算力可达 1.2 EFLOPS。
国内厂商则深度绑定 “东数西算” 工程。阿里云在内蒙古乌兰察布、宁夏中卫布局两大超大型数据中心集群，合计算力达 45 EFLOPS，占其总算力的 41.7%，主要承接东部地区的非实时性算力需求；腾讯云在贵州贵安的数据中心集群已建成超 10 万台服务器，算力规模突破 30 EFLOPS，支撑着微信、视频号等业务的海量数据处理；华为云则在甘肃庆阳落地 “昇腾 AI 算力中心”，首期算力达 16 EFLOPS，成为西北区域重要的 AI 算力枢纽。
从算力类型来看，通用算力占比仍达 58%，但 AI 算力增速迅猛。2025 年全球云厂商 AI 算力规模达 273 EFLOPS，同比增长 62%，其中阿里云 AI 算力占比已提升至 35%，腾讯云 AI 算力占比突破 30%，均高于行业平均水平。
自研芯片已成为云厂商降低成本、提升算力效率的核心武器，2025 年海内外头部厂商均实现了芯片的规模化商用。
海外厂商中，谷歌 TPU 保持技术领先。其最新发布的TPU v5e芯片，INT8 算力达 2048 TOPS，能效比较上一代提升 35%，且支持多芯片互联，单集群可扩展至超 1 万块芯片，在 Gemini 大模型训练中，效率较英伟达 H100 GPU 提升 40%；亚马逊 AWS 的Graviton4处理器，相比 x86 架构服务器，性能提升 25% 的同时功耗降低 30%，在亚马逊云 EC2 实例中的搭载占比已突破 40%；微软则联合高通推出定制化 AI 芯片Maia 100，主要用于 Azure 云的大模型推理，单芯片推理算力达 140 TOPS，成本仅为同性能 GPU 的 60%。
国内厂商的自研芯片则实现了 “从跟跑到并跑” 的突破。华为昇腾 910B芯片，FP16 算力达 320 TOPS，已全面对标英伟达 A100，其搭载的昇腾 AI 服务器在政务云、金融云场景的市占率突破 28%；阿里云倚天 710芯片迭代至第二代，性能较初代提升 30%，在阿里云自研服务器中的装机占比已超 50%，可支撑电商促销、智慧城市等场景的高并发计算；腾讯云紫霄芯片聚焦推理场景，INT4 算力达 512 TOPS，能效比是传统 GPU 的 3 倍，已在微信搜一搜、广告推荐等业务中规模化应用；百度昆仑芯 3 代芯片，FP32 算力达 256 TOPS，在文心一言的推理环节实现了 100% 国产化替代。
从芯片生态来看，国内已形成 “芯片 + 框架 + 应用” 的闭环。华为昇腾芯片适配盘古大模型，阿里云倚天芯片与飞天操作系统深度协同，腾讯云紫霄芯片绑定混元大模型，芯片与上层应用的适配性显著提升，2025 年国产自研芯片在国内云厂商服务器中的整体搭载率已突破 32%。
从全球竞争来看，海外厂商凭借先发优势占据高端算力市场。AWS、谷歌云、微软 Azure 在超大规模算力集群和先进制程芯片领域仍具壁垒，其定制化芯片在高端 AI 训练场景的市占率超 70%。
国内厂商则通过差异化策略实现突围。华为云依托昇腾芯片在政企、金融等国产化场景建立优势，2025 年政务云市场市占率达 35%；阿里云凭借倚天芯片和 “东数西算” 节点布局，在电商、互联网领域保持领先；腾讯云则聚焦消费互联网和产业互联网的混合算力需求，紫霄芯片在推理场景的性价比优势显著。
数据显示，2025 年国内云厂商自研芯片的商用规模同比增长 120%，算力建设的国产化率提升至 45%，在 AI 算力和通用算力的核心场景，已逐步摆脱对海外芯片的依赖。
