20260914-浙商证券-浙商互联网_AI云业务核心竞争点_单任务成本_5页_1mb

浙商证券AI云业务核心竞争点分析总结

核心内容概述

本报告《浙商研究 | AI Infra研究专题2：AI云业务核心竞争点——单任务成本》聚焦AI云业务的发展趋势与核心竞争要素，指出随着大模型推理规模的扩张和技术迭代，“单位任务完成成本”已成为AI云业务竞争的关键指标。报告从全栈优势和规模优势两个维度，深入分析了大型云服务提供商（Hyperscaler）与新兴Neocloud厂商之间的竞争格局，并提出相关投资建议与风险提示。

主要观点

1. AI云业务核心竞争点：单位任务成本

• 随着大模型推理需求的增长，AI云业务的竞争焦点将从算力供应转向单位任务成本。
• 全栈优势与规模优势是AI云业务的两大核心竞争力，二者协同作用可显著提升算力利用效率与盈利能力。

2. 全栈优势的两个核心

(1) 从“局部最优”到“系统最优”

• 算力集群的GPU利用率不足，通常由“短板效应”造成。
• 通过全链路全局协同，可减少各环节损耗，实现系统整体效能最大化。
• 实例：谷歌全栈方案、英伟达与Nebius的协同调优。

(2) 提供高附加值服务

• AI云服务被划分为四个层级：物理基础设施、托管基础设施、托管推理服务（Token工厂）、智能体优化层。
• 全栈能力推动AI基础设施向高附加值环节升级，支持客户结构多元化与分散化。

3. 规模优势的两个核心

(1) 通过大数定律提升集群利用率

• 大规模算力与业务流量可平滑负载波动，提高GPU集群利用率。
• 技术如GPU分片、连续批处理、Prefill/Decode解耦等，需依赖大规模任务才能充分发挥性能。

(2) 降低边际成本（TCO）

• 硬件采购成本：大规模厂商可通过议价与ODM直采降低成本。
• 电力与散热成本：算力规模扩张摊薄供电与散热成本，推动PUE（电源使用效率）下降。
• 人力成本：团队规模扩大可分摊人力成本，提升整体利润率。

关键信息对比

Hyperscaler vs. Neocloud

自研芯片布局

投资建议

• 关注企业：亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴、百度、Nebius、CoreWeave等。
• 投资逻辑：在AI云高景气需求下，具备全栈优化与规模优势的企业将获得更显著的盈利弹性。
• 竞争趋势：未来AI云竞争将聚焦于“单位任务成本”，Hyperscaler与Neocloud将分别凭借其差异化优势持续优化算力资产价值。

风险提示

1. AI技术迭代不及预期：技术发展速度可能低于预期，影响市场需求。
2. 算力供需格局波动：供需失衡可能对业务稳定性造成冲击。
3. 行业竞争加剧：市场集中度可能下降，竞争压力加大。
4. 客户需求波动：企业对AI云服务的需求可能受宏观经济影响。
5. 政策与合规风险：数据安全、人工智能监管政策趋严，可能增加运营成本，限制商业化落地。

特别声明与法律声明

• 本报告仅面向浙商证券客户中的金融机构专业投资者。
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