生成式AI的爆發，正在悄然改寫雲端服務的競爭規則。過去十多年，雲服務商的核心能力在於規模化資料中心、軟體平台與定價策略，但在AI訓練與推理成為算力消耗主體後，硬體尤其是AI芯片，重新回到戰略核心位置。當算力成本直接決定模型能力與商業化速度，雲端服務與芯片設計之間的邊界，開始前所未有地模糊化。
在這場變化中，美國三大雲端巨頭不約而同選擇向下游延伸，自研芯片不再只是成本優化工具，而是打造垂直整合優勢、鎖定客戶生態的關鍵一環。
Amazon：以成本與規模為核心的「雲原生芯片」
在三者之中，Amazon的芯片策略最具「雲原生」特徵。無論是早期的Graviton，還是後續的Trainium與Inferentia，其設計出發點始終明確：降低雲端算力單位成本，並為特定工作負載提供足夠、而非極致的性能。這種思路與Amazon一貫強調的低價與規模化高度一致。
Amazon並不試圖在算力指標上全面超越通用GPU，而是將芯片深度嵌入自身雲服務架構，讓客戶在不改變使用習慣的情況下，逐步遷移到自研芯片實例。對企業用戶而言，這是一種「無感替換」：性能略有差異，但整體性價比更高。這也使Amazon能在價格競爭中，持續拉開與其他雲服務商的成本曲線。
從戰略層面看，Amazon的目標並非定義AI算力的技術標準，而是確保在任何算力週期中，都能維持最低邊際成本，從而鞏固其雲市場份額。
Google：從TPU到AI平台的深度整合
相比之下，Google的自研芯片策略更具技術理想主義色彩。TPU並非單純為降低成本而生，而是從一開始就服務於Google內部的大規模機器學習需求，並逐步外溢至雲端客戶。其核心邏輯在於：用專用硬體，最大化特定算法與框架的效率。
Google的優勢，在於軟硬體的高度協同。從模型架構、編譯器到芯片指令集，TPU與其AI生態形成了緊密耦合。對使用Google雲的客戶而言，選擇TPU不只是選擇一顆芯片，而是進入一整套AI開發與部署體系。這種策略提升了轉換成本，也強化了平台黏性。
然而，這種深度整合也意味著較高的使用門檻。TPU的最佳性能，往往建立在特定框架與工具鏈之上，對希望保持跨平台靈活性的企業而言，吸引力有限。Google的芯片戰略，更像是在用硬體強化其AI技術領先形象，而非全面爭奪雲端算力市場的通用需求。
Microsoft：介於平台與控制之間
Microsoft的自研芯片路徑，則呈現出明顯的「中間態」。一方面，Microsoft在AI服務上高度依賴外部芯片供應，尤其是GPU生態；另一方面，其自研芯片並非為了完全替代，而是作為戰略籌碼，提升在供應鏈與成本結構中的談判能力。
Microsoft更關注的是如何將自研芯片與其雲平台、企業軟體與AI服務整合，形成端到端解決方案。這種策略，使其在硬體層面保持一定自主性，同時又不必承擔全面自研帶來的風險。從結果看，Microsoft並不急於用自研芯片全面推向市場，而是將其視為長期選項，用以應對算力短缺或成本波動。
這種「半垂直整合」模式，或許不如Amazon激進，也不如Google純粹，但在不確定性上升的AI競賽中，反而提供了更高的戰略彈性。
義合控股投資者關係部。
(芯片與算力系列之17)
