新雲廠商發現，最賺錢的可能不是賣GPU

一年前，AI雲服務商Nebius創始人兼CEO Arkady Volozh還在回答一個問題：誰會買那麼多GPU？一年後，他給出的判斷已經變成，真正的制約因素是人類究竟能夠建出多少算力。2025年，他主要從技術、資本和市場三個維度解釋一家新雲（Neocloud）如何成立；到了2026年，問題已經不只是“怎樣做一家新雲”，而是AI時代的雲需要被怎樣重新建設。在Volozh的描述裡，這套新的AI雲向下延伸至土地、電力、數據中心和機架，向上則覆蓋基礎雲服務、推理和智能體服務。支撐它的基礎設施規模，可能達到過去建設規模的數百倍乃至數千倍，也因此需要“一套全新的工具”。

對比了Arkady Volozh在《Spotlight On》中2025年和2026年的兩次訪談，從中看見一種思維方式的轉變：新雲開始從GPU基礎設施供應模式，向新一代AI雲底座演進。01新雲的三條腿：技術、資本與市場對新雲來說，擁有GPU從來不等於擁有一朵雲。GPU本質上是一種計算資源，要把這些資源持續交付給客戶，還需要數據中心、機架、網絡、軟件棧，以及足夠的資本和客戶需求。對早期的新雲廠商而言，競爭也不只是拿到GPU，還要證明自己能把昂貴的計算資源真正組織成一項雲服務。2025年，Arkady曾把這種能力概括為“三條腿”：技術與人才、資本及市場銷售。

第一條是技術與人才，Nebius脫胎於原Yandex的荷蘭上市主體。俄烏戰爭後，原Yandex N.V.於2024年出售俄羅斯業務，保留下來的團隊中包括一批長期建設大規模機器學習基礎設施的工程師，以及位於芬蘭的數據中心。Nebius之所以能夠進入這一市場，很大程度上也來自原Yandex留下的工程團隊、數據中心建設經驗和資本基礎。Volozh當時強調，團隊能夠自行建設數據中心、機架，並在硬件之上搭建軟件棧，把它稱為“全棧AI雲（full stack AI cloud）”。第二條腿是資本。AI基礎設施需要在收入兌現前，先為芯片、電力和數據中心投入鉅額資金。

技術決定系統能不能運行，資本決定它能不能擴大規模。Nebius 承接了原上市主體的資本基礎，賬上擁有超過20億美元現金，且沒有負債；即便如此Volozh表示還會繼續融資。“你要有好的技術和懂技術的人，也要有大量資本去建設AI基礎設施。”Volozh說。第三條是市場銷售。機房、機架和軟件完成以後，公司仍要找到真正的客戶。Volozh當時判斷，AI基礎設施最早的一批客戶主要集中在美國：一端是大型科技公司、超大型雲服務商和爭奪前沿模型的大型生態公司，另一端則是開發模型和AI應用的AI原生創業公司。但他並不認為市場會長期停留在這兩類客戶。

隨著AI逐漸進入日常應用，客戶會繼續從AI原生公司擴展到數字原生企業，再進一步進入普通企業市場。金融、醫藥、機器人等行業都會逐步成為AI基礎設施的使用者。Volozh當時甚至判斷，幾年後更廣泛的企業客戶會成為主要市場之一。這三條腿解釋了為什麼“有GPU”不等於“有云”。GPU只是一項計算資源，雲要解決的則是如何把大量GPU組織成穩定、可以被客戶持續調用的服務：它們放在哪裡、如何供電和聯網，如何被軟件管理，又如何按照不同客戶需求交付。所以，2025年的“全棧”首先是一張能力證明。

公司需要向市場說明，Nebius不只是擁有一批當時熱門的芯片，還有團隊重建軟硬件，有資本把基礎設施建起來，也有能力找到客戶。不過，當時的採訪已經埋下了下一階段的線索。新雲面對的不只有能夠一次買走大批算力的巨頭，也有大量AI原生創業公司，以及未來不斷進入市場的企業客戶。對這些客戶來說，問題最終不會只停留在“有沒有GPU”。02大宗裸金屬合同正在變成融資工具隨著AI客戶開始分化，新雲的產品也開始分層。對微軟、Meta這樣的超大型科技公司來說，向Nebius採購裸金屬容量已經可以滿足其需求，因為它們擁有自己的軟件棧和工程能力，並不需要雲廠商繼續往上提供大量工具。

真正依賴雲廠商工具和平臺的，是大量AI原生創業公司和企業客戶：它們沒有能力自行建設成千上萬張GPU，也缺少完整的軟件棧，需要雲服務商把底層算力進一步封裝成可以直接使用的服務。Volozh在2026年的採訪裡把這部分客戶直接稱為Nebius的“主要市場”和“主營業務”。“我們並不把這些大型裸金屬合同當作主營業務，而是把它們作為融資方式之一，用來建設我們自己的雲，服務市場上的其他客戶。”Volozh說。Nebius要建的，並不是一個更大的機房倉庫，而是一套適應新用戶的雲。這套完全是為AI時代而建的基礎設施體系，要求更大的規模和更多的工具，又要求公司控制更長的基礎設施鏈條。

這樣的客戶分層和定位，也讓AI雲的競爭開始出現兩個不同的維度。一個是規模。AI基礎設施越來越像一場重資產建設競賽：數十萬乃至未來可能上百萬張GPU，需要土地、電力、數據中心和持續的建設能力支撐。另一個是產品深度：同樣一批GPU，可以以裸金屬的大宗方式出售，也可以繼續往上疊加基礎雲服務、平臺、推理，最終變成Token和智能體服務。Volozh把這種競爭概括為“規模”和“產品深度”兩個維度。這兩個維度又彼此綁定：只做裸金屬，廠商可以服務擁有成熟軟件棧的大客戶，卻很難覆蓋需要完整工具的中小客戶；只做軟件和上層服務，如果沒有穩定的底層容量，推理等業務又會受到算力供給限制。

因此，AI雲的競爭開始同時向兩個方向延伸：向上爭奪更高層的軟件和服務，向下則不斷深入土地、電力和數據中心。Volozh把起點放在土地上：先取得土地和工業許可，再解決電力許可和接入，隨後建設數據中心及內部電氣設施；往上是機架、集群軟件、基礎雲服務，最後才是推理和智能體產品，最終建成一個自下而上完整而龐大的全棧AI基礎設施。為什麼一定要從土地開始？他的答案近乎苛刻：“如果外包出去，它永遠不可能高效。”每外包一層，公司都要向數據中心建設方、機架廠商或軟件公司支付利潤；更重要的是，分散在不同供應商手中的系統很難作為一個整體優化。垂直整合拿回的不只是利潤，還有建設速度、工程效率和擴張節奏。

在Volozh的劃分裡，裸金屬甚至只是典型新雲生意的終點，卻只是Nebius這套AI雲的起點。但這樣的架構模式註定讓部分新雲變得越來越“重”。早期為了快速獲得容量，廠商完全可以使用第三方託管數據中心。Nebius自己也曾採用這種方式，即便Volozh承認小型託管設施成本更高，因為當時最重要的是儘快上線。但隨著規模擴大，公司正在建設的大型站點達到數百兆瓦甚至吉瓦級。這背後的行業邏輯並不複雜：託管解決的是進入市場的速度，自建解決的是大規模AI基礎設施能否長期按照自己的成本和工程要求擴張。這種模式的另一面，是大客戶合同也被納入了擴張循環。

微軟超過170億美元的裸金屬合同可以被用於向銀行融資；Meta的安排則包括約120億美元的裸金屬採購和約150億美元的承購保障，為更多雲容量提供融資基礎。於是，Volozh描述了一種更加完整的AI雲擴張模式：大型客戶提供規模訂單和信用，中小客戶提供更高層雲服務的市場；長期合同支撐融資，融資再變成新的數據中心、電力和GPU容量。新雲擅長的裸金屬生意並沒有消失，只是從終點變成了這套商業模式中的一層。03GPU退到幕後，AI雲仍在開闢藍海當AI雲繼續向上延伸，發生變化的不只是產品形態，算力的計量方式和使用者也開始改變。

在裸金屬層，客戶購買的仍是GPU、集群和使用時間等計算資源；而到了推理層，算力開始出現另一種計量方式：不再按GPU小時出售，而是直接出售Token。在Volozh所構建的分層中，長期、大批量出售裸金屬算力，正是“典型新雲”的業務，但他認為Nebius不打算停留在這裡，而是繼續向上，在集群軟件之上繼續搭建基礎設施服務層（IaaS層），以及在IaaS層之上繼續為客戶提供更高層服務的平臺。“我們在建的東西，是為了新一代客戶建的，他們有完全不同的需求。”Volozh說。在這種服務於新一代的構想下，Volozh認為，其實新一代的客戶和十年前經典雲的客戶思考解決問題的方式是完全不一樣的。

新一代AI雲用戶開始以一種更加“智能體化”的方式使用雲，他們甚至可以沒有那麼關心計算具體發送去哪裡，也不需要把一百多種不同的工具拼湊在一起使用。“因為這些工作由智能體完成，智能體本身也會優化效率。”Volozh強調。新一代用戶更看重的是，一個可量化地更可靠、更高效、更便宜的平臺。對於用戶而言，未來GPU正在被隱藏；而對於供應商而言，為了讓Token更快、更便宜，必須要讓電力、數據中心、機架和軟件高度契合。上層的交付和計量方式越趨向標準化，底層工程反而越需要高度整合。

這也是Volozh認為市場仍存在窗口的原因，在他的判斷裡，AI雲不是傳統廠商與新雲互相廝殺的紅海，而是一片由新用戶、新需求和新服務打開的藍海。“面對這些新需求和新用戶，傳統超大規模雲廠商並不存在原有業務中那樣的保護性護城河。我們不是要搶走它們原有的業務，而是和它們一起建設新的業務。這也不是一個贏家通吃的消費市場，而是一個B2B市場。”Volozh表示。傳統雲廠商依然有龐大規模的客戶基礎、資金和軟件生態。但Volozh押注的是，當AI帶來一批使用方法完全不同的新客戶時，原有優勢未必能自動覆蓋所有新增市場，新公司因而得到一個重新進入雲計算牌桌的窗口。

對於試圖向全棧AI雲擴張的新雲而言，擴張同時發生在兩個方向：向下控制土地、電力和機房，以降低成本、擴大建設規模；向上進入Token和智能體服務，以適應新用戶並獲得更高層的收入。對向上擴張的廠商而言，如果停留在GPU和裸金屬層，仍然需要承擔重資產建設和融資成本，而面向客戶出售的主要還是底層計算資源。不過，向上走並不意味著算力短缺已經結束。Arkady預計，未來一年，算力仍會是制約因素，限制的是人類究竟能建設多少基礎設施來滿足新需求。在需求足夠高的階段，新容量既可以整批按裸金屬賣掉，也可以放到更高的產品層面，以Token和AI服務的形式出售。

從裸金屬和GPU資源出發，部分新雲正在試圖走向另一種終局：成為一套為新一代用戶重新建造、像基礎設施一樣持續輸出AI能力的全棧雲。▼推薦閱讀▼一臺GPU用了三年，為什麼租金反而更貴了？2026-08-20一個請求錯配了GPU，AI推理可能慢100倍2026-08-14