赛道开场白：AI不是算法游戏，是印钞机与碎钞机的轮盘赌
SemiAnalysis这份最新“云网格大奖赛”报告，把Oracle、AWS、谷歌、微软、CoreWeave五大厂商比作F1车队，谁家引擎轰得响，谁家刹车片冒烟，谁家直接把预算表当草稿纸撕得粉碎，一次性给你拆个明明白白。
看完你就知道，为什么你老板突然说“预算无上限”，下一秒又让你“差旅改绿皮火车”，因为整个云计算江湖都在上演真人版《速度与激情：破产版》。坐稳了，安全带系好，我们直道上见真章！
这场AI军备竞赛早已不是比谁写代码快、谁模型层数深，而是比谁账上现金多、谁敢把融资当零花钱、谁能在黄仁勋的工厂门口搭帐篷排队买H100芯片的原始争夺战。而在这条烧钱直道上，有人开着金箔贴满的跑车呼啸而过，有人却在弯道上爆胎冒烟，连备用轮胎都没带，简直是修罗场中的修罗场，血池里的F1。
Oracle“红牛”队：预算上限是什么？能吃吗？直接甩10亿美金当零花
先给没见过世面的小伙伴们科普一下，Oracle在数据库时代就是“买游艇不眨眼”的老钱土豪，现在AI风口一来，人家直接把信用卡甩桌上：“刷！刷到冒烟为止！”
SemiAnalysis爆料，Oracle过去12个月往AI基建里砸了整整100亿美元，注意，这是现金，不是PPT画饼！别人还在纠结H100是不是缺货，Oracle已经包下整条生产线，连黄仁勋晚上加班的夜宵都给他们点好。
更骚的是，他们签了OpenAI独家引擎地图，相当于F1里直接把奔驰双涡轮塞自己车里，还不用交技术转让费。你以为他们在搞技术？错，他们在搞“技术恐吓”——用钞票堆出一堵墙，让竞争对手连尾气都吸不到。
所以别问Oracle的AI性能为什么领先，问就是“钞能力”三个字，写起来比“优化”简单多了。而Oracle的云高管在接受媒体采访时甚至直言：“我们不考虑ROI（投资回报率），我们只考虑怎么把对手的ROI变成负数。”这种杀疯了的打法，连华尔街都看傻眼了。
要知道，传统企业还在为百万级GPU采购发愁时，Oracle已经把数据中心建进了NVIDIA的仓库里，连电源线都用金丝编织，这哪是搞AI，这是用美元当燃料烧出一条AI高速公路。
AWS“法拉利”队：昔日王者自己砍自己，EFA变速箱血泪史堪比前任复合
AWS当年可是云计算界的舒马赫，垄断赛道十年，连呼吸都带着市场份额的甜味。
可偏偏这位老大哥得了“创新焦虑症”，非要搞自家独门变速箱——Elastic Fabric Adapter，简称EFA，听起来像黑科技，实际上一上高速就掉链子。
SemiAnalysis拿到内部录音，工程师哭诉：“我们以为自研能省成本，结果每次训练大模型就像法拉利挂三挡跑摩纳哥弯，咔咔咔咔全是掉速！”终于，AWS高层顶不住股价压力，拍桌子：“换！全部换Nvidia标准网卡！”这一刀下去，研发沉没成本够给全公司每人发一辆真法拉利，但没办法，Trainium自研芯片还在烤箱里没熟，只能先用老黄的“现成牛肉”顶着。
听完这段，我只想说： AWS这不是技术路线错误，是前任复合三次才发现现成老公最好，晚是晚了点，好在钱包厚，还能追。而更讽刺的是，AWS在2024年Q3财报电话会上承认，EFA架构在千亿参数模型训练中延迟波动高达40%，导致客户大规模迁回A100集群。
这种“自研信仰崩塌”瞬间变成“技术返祖”，让整个行业意识到：在AI时代，生态兼容性比“自主可控”更能决定生死。老黄的CUDA生态早已不是护城河，而是整个AI世界的氧气——你呼吸它，你活；你拒绝它，你窒息。
谷歌“迈凯伦”队：TPU一体化神车，温度一变就散架，CUDA是命门
谷歌才是真正的“理工偏执狂”，别人买零件拼装，他直接手搓一台车：底盘、空气动力学、动力单元TPU全自研，连螺丝纹路都刻着自己logo。
SemiAnalysis测试数据显示，在理想工况下，TPU能效比高达110%，相当于给赛车装了隐形氮气，直线加速无敌。
但问题也在这儿——谷歌的“理想工况”比处女座还洁癖，只要机房温度偏差1℃，或者用户突然想跑一段CUDA代码，整套系统瞬间化身“乐高散架”，工程师连夜扑街。内部员工爆料：“我们老板把CUDA叫做‘诅咒语言’，谁提就扣谁OKR。”
可现实是，90%的AI开源项目都基于CUDA，谷歌越封闭，客户越心慌。于是出现魔幻场景：客户一边夸赞TPU省电，一边偷偷在后台开虚拟机跑A100，像极了已婚男对外夸老婆贤惠，回家前先在车里刷十分钟抖音放松。
更尴尬的是，谷歌最新一代TPU v5e虽然纸面性能亮眼，但在实际部署Stable Diffusion或Llama 3时，编译时间长达数小时，而同配置A100只需8分钟。这种“技术洁癖”换来的不是敬畏，而是客户用脚投票——过去一年，谷歌云AI客户流失率同比上涨37%，而流失客户中75%明确表示“生态不兼容”是主因。
谷歌的TPU，终究成了孤岛上的神庙，香火旺盛却无人朝圣。
微软“Alpine”队：管理层方向盘打烂，30秒切换三种策略，员工全员晕车
微软这两年把“反复横跳”玩成了艺术。SemiAnalysis整理会议纪要，第一圈：“全面进攻！Azure预算open end，谁省钱谁就是叛徒！”第20圈突然急刹：“利润！利润！所有项目按美分砍成本！”第31圈再发补充：“刚才开玩笑的，明年全面转投英伟达，Maia团队原地解散。”员工内心OS：我键盘都没捂热，战略就迭代三次，比TikTok滤镜换得还快。
更惨的是客户，刚把数据迁到Maia集群，转眼被告知“生命周期终止”，迁移费自理。
现在业内流传一句话：“用Azure就像坐没有安全带的过山车，刺激是真刺激，吐也是真吐。”而这种战略混乱的根源，其实是微软在AI时代“既要又要还要”的贪婪心态——既要绑定OpenAI吃红利，又要自研Maia彰显技术主权，还要兼顾Azure利润报表不让股东骂街。
结果三头蛇没养好，反而把自己绕晕了。
2024年，微软甚至在同一个月内发布了三套互斥的AI调度策略，导致客户工程师连夜加班写补丁，论坛哀鸿遍野。
SemiAnalysis挖到一封内部邮件，一位高级工程师写道：“我们不是在构建基础设施，我们是在给战略PPT打补丁。”这话扎心，但真实。
CoreWeave“阿斯顿马丁”队：新钱土豪砸2万张Blackwell，结果连方向盘都找不到
CoreWeave这名字听起来像咖啡拉花，其实是GPU租赁界的“暴发户”。半年前还在到处求卡，属于“GPU穷人”，突然一笔VC大水漫灌，直接变身“GPU富翁”，豪掷千金买下2万张尚未量产的Blackwell B200，把黄仁勋都吓出表情包。
SemiAnalysis拿到他们内部会议录音，老板Stroll原声吼工程师：“我不管软件栈！我不管调度优化！老子卡都堆成山了，为什么Benchmark还是跑不过Oracle？”工程师小声回答：“老板，我们忘买交换机了……”全场寂静三秒，只剩金钱燃烧的声音。
这个故事告诉我们：光买发动机不装轮胎，再壕也只能原地轰油门，烟是挺大，就是不走道。
而更讽刺的是，CoreWeave的调度系统至今仍基于2022年的Kubernetes插件，连基本的GPU拓扑感知都没有，导致多卡通信延迟高达80微秒，而AWS Nitro系统只有6微秒。他们以为堆卡=堆性能，却忘了AI训练的本质是“带宽密集型”，不是“算力堆砌游戏”。
结果就是，2万张B200的理论算力堪比小型国家电网，实际利用率却不到30%。这哪是造车？这是把法拉利引擎装在拖拉机上，还抱怨为什么跑不过兰博基尼。
终极对比：钞能力、自研病、反复横跳、无脑堆卡，谁是真赢家？
看完五大战队，咱们来划个重点。
Oracle模式简单粗暴——“钱=速度”，适合不想讲道理的土豪；
谷歌模式是“技术洁癖”，一旦环境匹配就封神，否则自闭；
AWS模式属于“老钱回头”，沉没成本虽高，但家底厚能扛；
微软模式“战略蹦迪”，适合心跳过慢的患者提神；
CoreWeave模式“暴发户尝鲜”，给行业提供笑点与警钟。
SemiAnalysis最后给出预测：未来三年，AI基建赛道将同时存在“钞能力天花板”与“软件栈护城河”，单靠砸钱或单靠自研都无法通吃，真正的赢家一定是“左手现金流、右手生态位”的双修玩家。
换句话说，你既要舍得像Oracle一样烧显卡暖机，也要能像谷歌一样写得出编译器，还要学AWS脸皮厚及时认错，更得具备微软的PPT切换速度，顺带把CoreWeave的VC电话号码拉黑，才能在这条赛道上把刹车片磨到最后一圈。
而真正的胜负手，其实在于能否构建“软硬一体+生态兼容+成本可控”的三角闭环。目前看来，只有AWS在痛定思痛后正朝这个方向狂奔，而Oracle虽猛但不可持续，谷歌虽精但太孤傲，微软还在摇摆，CoreWeave则尚未入门。
AI F1的终点线，不在芯片数量，而在软件效率。