AI为核心的新一轮科技创新浪潮已至，AI将与互联网一样，带来新一轮范式革命，人类社会将进一步加速发展。我们精心准备，重磅推出【智能时代专题】，目前已规划121篇深度原创研报，将全方位梳理AI产业、技术、代表性公司等发展历史、现状、趋势，展望智能时代未来图景，挖掘投资机会。
随着AI技术快速发展，全球进入大规模建设AI基础设施的大基建时代，能源、数据中心、云服务是重要组成部分，三者相辅相成，提供助力AI发展的底层力量。
能源为数据中心提供动力，数据中心将电力转化为信息处理能力，云服务将这些能力转化为实际应用，服务全球用户；这种紧密协作模式，不仅推动AI技术加速发展，也为全球数字经济注入源源不断动力；未来随着AI技术不断突破，应用场景日益丰富，能源、数据中心、云服务协同发展，将继续在AI基础设施建设中，扮演重要角色。
能源，是AI基础设施动力来源，为数据中心与云服务运转提供动力。数据中心是高能耗设施，海量服务器、存储设备、网络设备等，日夜不停7*24运行，需稳定、充足电力供应。特别是在AI大模型日益复杂、算力需求剧增背景下，能源高效利用与绿色供给，成为确保AI基础设施可持续发展关键环节。太阳能、风能等绿色能源，正逐渐成为数据中心重要电力来源，有助降低数据中心碳排放与运营成本。
数据中心，AI大基建的核心物理设施，负责能源转化为信息的关键枢纽。数据中心运行模式，可形象理解为，电力/电子进去，信息/比特出来。数据中心通过电力驱动运行，海量服务器、存储设备、网络设备协同工作，将复杂数据处理、计算任务，转化为有价值的信息输出，支持AI大模型训练、推理，与各种智能应用。随着AI需求持续增长，数据中心设计与运营不断优化，应对更高计算密度与能效要求。
云服务，是数据中心能力输出形式，将数据中心服务能力延伸到全球。云服务通过虚拟化与资源调度等技术，将数据中心计算、存储、网络等资源，打包为可供客户按需使用的各类服务。
数据中心是云服务的物理基础，云服务通过技术手段，将数据中心能力最大化输出给客户，通过互联网，为各行业提供创新动力。
云服务不仅提供基础计算资源，还提供丰富AI服务，如机器学习平台、数据分析工具、大模型训练环境等，让企业与开发者无需自建昂贵硬件设施，享受到世界一流算力与数据处理等服务。
云服务是AI产业生态竞争关键环节，与AI发展相互促进。全球AI技术迅猛发展，成为世界科技强国重点布局关键赛道，也是科技巨头竞争重要战场。这种竞争，不仅是单纯大模型产品层竞争，而是大模型+算力+生态的系统性竞争，云服务是重要一环。
云服务在AI时代，将更加重要，两者正处于相互融合的高速发展阶段。越强大AI模型，越需要更强大云服务，提供算力、数据资源、应用场景等支持，助力AI实现创新突破；科技巨头，持续高投入云服务建设，需要更强大AI模型消化算力，同时AI技术突破，不断推动云服务智能化升级；科技巨头借助云服务，既满足自身大规模算力需求，还借助大规模算力分发，分摊高额资本开支，进行大模型等AI技术与应用高效分发，吸引更多开发者与使用者，发展与繁荣产业生态，形成良性循环，也带来更好商业回报。
云计算与本地计算对比中，云端推理与本地推理，在逻辑上存在显著差异。云计算提供灵活资源管理与按需服务，可能伴随更高使用成本；本地计算在设备购置后，运营阶段边际成本较低，缺乏云计算灵活性与扩展性。
云端推理依赖集中式数据中心，通过网络连接进行计算与处理，这种模式主要优点是可扩展性与灵活性，可根据需要动态调整资源。
云服务通常采用订阅制计费，意味着随着使用量增加，用户费用相应增加。云计算边际成本，不会主动下降，资源使用越多，成本会增加，类似水、电、气等公用事业收费方式。云服务使用成本下降，更多是依赖云服务提供商基于市场竞争、规模经济、基础设施下降等因素，从供给端进行服务价格下调。
本地计算模式，具有不同经济特性。设备一旦购买，固定成本已经支出，之后增加用户或计算任务，边际成本几乎为零。随着用户规模扩大，本地计算单位成本逐渐降低，多个用户共用一台设备或系统，不会显著增加额外成本。这种模式优势，在于可实现更高成本效益，尤其是在设备利用率高的情况下。
云服务产业发展，既受益于供给端主要云服务商持续建设，也得益于需求端B端客户扩展。这些云服务提供商通常会采取降价等策略，拓展业务与扩大用户规模。例如，亚马逊AWS与阿里云等云服务商，历史上通过持续降价，推动市场规模增长，降低成本，吸引更多企业使用云服务。
国内外大模型服务商目前不断降低价格，尤其是单位token成本持续下降。这一趋势推动大模型客户规模不断扩大，这些大模型大多通过云服务进行部署，云服务价值得到提升。
全球云服务市场，主要由美国科技巨头主导，亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云GCP是前三大云服务商。三家积极将云服务与AI技术融合，通过AI拉动云服务进一步增长，云服务相关收入保持良好增长趋势，同时AI基建投资需求旺盛，上调年度资本开支，均达500亿美元量级，主要用于数据中心等基础设施建设，为云服务进一步发展提供保障。
AI对云服务重要性不断提升背景下，全球云服务市场格局可能进一步演变。互联网时代，亚马逊在云服务领域处于领先地位；智能时代，亚马逊在AI大模型与加速计算算力建设方面落后，云服务市场份额面临微软与谷歌挑战。
微软+OpenAI、Alphabet/谷歌+DeepMind，凭借在全球AI竞争中处于领先地位，使微软云Azure、谷歌云GCP，相比亚马逊云AWS，具有更大竞争优势。
受大模型、生成式AI等新技术影响，全球云服务市场面临新机遇，英伟达、特斯拉成为新的潜在实力玩家。
英伟达凭借在算力领域主导地位，正在积极布局云服务市场，通过扶持新兴云服务商如CoreWeave来扩展生态影响力。这一策略，使英伟达不仅继续巩固在硬件领域领先地位，还逐渐深入云服务市场，形成硬件与云服务的协同效应。
特斯拉、xAI等组成的马斯克X宇宙，在算力领域进行大规模部署，未来有潜力成为类似亚马逊AWS的云服务平台。特斯拉与xAI计算集群、特斯拉Dojo等，具有强大算力规模，目前主要用于特斯拉、xAI内部任务，具有潜力扩展到云服务市场，为全球企业与开发者提供高效计算资源与技术支持，为拓展自身收入来源。
Meta通过开源LLaMA大模型，在云服务市场中，发挥间接而重要作用。LLaMA凭借开源与强大自然语言处理能力，使其能被嵌入到微软与英伟达等主要云服务提供商的服务体系中，不仅促进LLaMA广泛应用，还推动云服务市场智能化升级。
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731部队是日本军国主义者在第二次世界大战期间下令组建的细菌战秘密部队之一。1931年到1945年期间，731部队进行骇人听闻的人体实验和细菌战等，在中国犯下滔天罪行。数千名中国、苏联、朝鲜战俘和中国平民被用于人体细菌和毒气实验。
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