真正领先的AI基础设施不是堆硬件，而是从芯片到软件全栈深度整合，掌控性能、成本与交付节奏，构筑不可复制的竞争壁垒。
决定未来十年谁主沉浮的关键话题——AI基础设施。你可能觉得“基础设施”这词太枯燥，不就是机房、服务器、GPU堆在一起吗？但我要告诉你，这恰恰是今天全球科技巨头、创业公司、甚至国家之间最激烈、最隐秘的战场。而胜负的关键，不在谁买了最多的英伟达H100，而在谁真正“掌控了全栈”。
这篇文章的作者是罗曼·切尔宁（Roman Chernin），他是AI基础设施公司Nebius的联合创始人兼首席商务官（CBO）。在2025年10月30日他在《福布斯科技委员会》发表了一篇重磅文章，题目叫《集成式AI基础设施的隐藏优势》。乍看平平无奇，但内容直指当前AI竞赛的核心矛盾：当所有人都在疯狂抢购GPU时，真正拉开差距的，其实是那些从第一天起就决定“自己掌控整个技术栈”的玩家。
一、AI竞赛早已不是“拼硬件”，而是“拼整合”
很多人以为，只要买够多的GPU，就能跑出最强的AI模型。但现实狠狠打了这种想法的脸。GPU只是燃料，真正决定跑多快、跑多远的，是整辆赛车的设计——包括引擎、变速箱、空气动力学、轮胎、甚至驾驶员的反应速度。
罗曼在文章里打了个特别形象的比方：这就像F1赛车。你以为谁预算多谁就赢？错！真正夺冠的车队，往往是那些能把每一个零件——从动力单元到遥测数据分析——都做到极致协同的团队。哪怕预算不如对手，也能靠系统级优化赢下比赛。
AI基础设施也是一样。如果你只是把不同厂商的硬件、存储、网络、软件拼凑在一起，哪怕每个部件都是顶级的，整体效率也会大打折扣。因为它们不是为彼此而生的，中间有无数“摩擦损耗”：数据传输延迟、功耗浪费、调度不协调、故障排查困难……
而真正聪明的玩家，比如Nebius这样的公司，从第一天起就选择“垂直整合”——自己设计数据中心布局，自己定制存储系统，自己开发调度软件，甚至自己优化底层固件。所有层都围绕AI工作负载量身打造，彼此无缝咬合。结果是什么？同样的GPU数量，他们能跑出更高的吞吐量、更低的延迟、更省的电费。
二、为什么“租来的基础设施”注定跑不赢？
现在市面上很多AI公司，起步时为了快，选择“全租模式”：云服务租GPU，对象存储租S3，网络用现成的，软件用开源框架。这没错，初期确实快。但问题来了——当你规模扩大到千卡、万卡级别，这种“拼凑式架构”的瓶颈就暴露无遗。英伟达自己都不建数据中心，租用算力模拟测试自家芯片
首先，你无法针对特定AI任务优化底层。比如训练一个万亿参数的大模型，需要极高的显存带宽和低延迟通信。但通用云平台为了服务各种客户，必须做折中设计，不可能为某一家公司定制网络拓扑。结果就是，你的训练速度卡在“平均线”上，永远快不起来。
其次，成本失控。租用模式看似灵活，但长期来看极其昂贵。GPU租赁价格居高不下，加上网络出口费、存储I/O费用、管理开销……账单会像雪球一样越滚越大。而如果你自己掌控数据中心、电力、冷却、网络，就能通过系统级优化大幅压低成本。比如，把计算节点和存储节点物理靠近，减少数据搬运；用液冷替代风冷，降低PUE（能源使用效率）；甚至根据电价波动动态调度训练任务。
更重要的是，你失去了“快速迭代”的能力。当新一代AI芯片（比如Blackwell Ultra或更下一代）发布时，租用平台往往要等几个月才能上架。而全栈掌控者可以第一时间拿到芯片，自己设计主板、集成驱动、优化通信库，几天内就跑通生产任务。这种“时间差”在AI军备竞赛中就是生死线——早一周上线新模型，可能就抢下整个市场。
三、全栈整合不是“大而全”，而是“精准协同”
有人可能会说：全栈整合？那不是只有谷歌、微软这种巨头才玩得起吗？小公司哪有资源从零建数据中心？
这里有个关键误解。全栈整合不等于“什么都自己造”。它强调的是“控制关键路径”，而不是盲目自研所有组件。比如，你不需要自己造GPU，但你可以深度参与GPU服务器的设计，决定PCIe拓扑、NVLink连接方式、电源管理策略；你不需要自己发明文件系统，但你可以基于Ceph或Lustre深度定制，使其专为AI数据集的读写模式优化。
Nebius团队之所以敢这么做，正是因为他们有多年运营超大规模云基础设施的经验。他们知道哪些环节是性能瓶颈，哪些地方可以省电，哪些接口必须打通。这种经验不是靠买报告能获得的，必须亲手“踩过坑”才行。
罗曼在文中特别强调：“在AI领域，理解来自于构建。” 只有真正动手搭建过整个链条的人，才能在早期就发现优化机会。比如，当你同时设计软件调度器和硬件网络时，你会意识到：与其让调度器被动适应网络延迟，不如让网络协议主动向调度器暴露拓扑信息，实现协同决策。这种跨层优化，是纯软件公司或纯硬件厂商永远想不到的。
四、未来的赢家，是“AI原生基础设施”公司
我们正在从“通用云计算时代”迈入“AI原生基础设施时代”。过去十年，云计算的核心是虚拟化、弹性、多租户隔离；而未来十年，AI基础设施的核心是高吞吐、低延迟、能效比、以及端到端可编程性。
这意味着，传统的云服务商如果不转型，很快会被新一代玩家超越。而新一代玩家，必须从第一天起就以AI工作负载为中心设计一切。不是“把AI跑在云上”，而是“为AI重新定义云”。
Nebius的做法就很典型：他们的数据中心不是标准机房，而是围绕AI训练集群专门设计的。电力系统支持突发高负载，冷却系统针对GPU热点优化，网络采用胖树（fat-tree）或Dragonfly拓扑以最小化通信延迟。软件栈则从容器运行时、作业调度器到监控系统，全部为大规模分布式训练重构。
这种“AI原生”思维，让他们的客户——无论是大模型公司还是自动驾驶企业——能以更低的成本、更快的速度完成训练任务。更重要的是，当客户需求变化时（比如从训练转向推理，或引入多模态数据），Nebius能快速调整整个栈，而不是让客户自己去拼凑解决方案。
五、掌控全栈 = 掌控产品 = 掌控经济命脉
文章最后，罗曼说了一句特别扎心的话：“如果你只是在别人控制的基础设施上‘接线’或‘搭服务’，你在规模和效率的游戏里就永远受制于人。”
这句话点破了本质：基础设施不是成本中心，而是战略资产。谁掌控了基础设施的全栈，谁就掌控了产品的最终形态、性能上限和定价权。
举个例子：假设两家公司都提供AI推理API。A公司用公有云租GPU，B公司用自建AI原生集群。当客户需求暴增时，A公司面临价格飙升、资源争抢、响应延迟；而B公司可以动态扩容、优化批处理、甚至根据客户SLA分级调度。结果？B公司不仅能提供更稳定的服务，还能把价格压得更低，迅速吃掉市场。
更深远的影响在于生态控制力。当你掌控全栈，你就能定义API、数据格式、监控指标、甚至开发者体验。久而久之，客户会深度依赖你的平台，迁移成本极高。这就是所谓的“护城河”——不是靠专利，而是靠系统复杂性和协同效率构筑的壁垒。
六、这不是技术问题，是战略选择
回到开头，为什么说这是“隐藏优势”？因为外行看热闹，只看到谁买了多少GPU；内行看门道，知道真正的差距在看不见的地方——在固件里、在网络协议里、在电源管理策略里、在软件与硬件的握手细节里。
很多公司还在用“互联网思维”做AI：快速试错、外包基础设施、聚焦上层应用。但AI不一样。AI的计算密度、数据规模、能耗强度，都远超传统互联网应用。它要求基础设施必须“为AI而生”，而不是“勉强能用”。
所以，未来的分水岭已经划下：一边是继续依赖通用云、在效率和成本上挣扎的公司；另一边是像Nebius这样，从第一天就选择全栈整合、把基础设施变成核心竞争力的玩家。
这不是谁对谁错的问题，而是谁能活到最后的问题。因为AI竞赛的本质，已经从“算法创新”转向“系统工程”。谁能把万亿参数模型以最低成本、最快速度、最高稳定性跑起来，谁就掌握了话语权。
七、结语：控制栈，就是控制未来
罗曼·切尔宁的文章看似在讲技术架构，实则揭示了一个残酷的商业真相：在AI时代，基础设施不再是后台支持，而是前台武器。那些敢于从底层重构、敢于掌控全栈的公司，正在悄悄建立下一代科技霸权。
记住这句话：“控制栈，就是控制产品；控制产品，就是控制性能；控制性能，就是控制成本；控制成本，就是控制你的（和你客户的）竞争地位。”
这不是危言耸听，而是正在发生的现实。当别人还在为GPU配额发愁时，真正的赢家已经在优化下一世代的液冷AI集群了。
所以，别再只盯着模型参数了。真正的战场，在机房里，在电路板上，在每一瓦电力的使用效率中。掌控全栈者，终将掌控未来。
Control the stack → control performance → control costs → control your competitive edge.