AI算力告急！微软194亿牵手Nebius，新云联盟能否领跑？

AI科技 2025年10月08日 01:40 0 aa

今天咱聊聊科技圈的一桩事，微软最近在算力这事上可没少花钱，前前后后砸了330亿美元，和一堆新云公司搞起了合作。

最引人注目的就是和NebiusGroupNV那笔194亿的大单子，据说能拿到超过100000个Nvidia最新的GB300芯片。

这阵仗可不小，消息一出来，Nebius的股价当天就涨了5.5%，可见市场对这事还是挺看好的。

微软砸330亿组“新云联盟”，194亿买10万颗芯片解燃眉之急

微软这么大手笔，主要还是被AI算力给逼的，现在生成式AI太火了，像ChatGPT有好几亿用户，GitHubCopilot月活也超1500万，这些都得靠强大的算力支撑。

可微软自己的数据中心有点跟不上趟了，2025年Q2的时候，AzureAI算力利用率都快到92%，基本快满负荷运转了。

这时候再自己建新的数据中心，时间太长，等不及啊，好在有“新云”公司帮忙，这些新云公司虽说规模没那么大，但专注于AI算力，而且解决了电力和芯片等后勤难题。

比如CoreWeave，以前搞游戏渲染算力，后来转型AI算力，数据中心算力利用率比传统的高不少。

微软和它们合作，能快速拿到算力，不用等自己的数据中心慢慢建，像消费者AI主管穆斯塔法・苏莱曼团队的第一个基础AI模型，就是在CoreWeave的数据中心训练的。

除了CoreWeave，微软还和Nscale、Lambda等公司签了协议，和Nscale合作能解决英国、挪威等地的本地化算力需求，毕竟欧洲有些数据法规要求本地化存储。

和Lambda合作则能满足中小型AI计算需求，这样微软的算力布局就更灵活了。

可能有人会问，微软这么有钱，为啥不自己多建点数据中心，非要租别人的呢？这里面可有不少门道。

首先是财务上的考虑，把租算力的成本归为运营费用，而不是资本成本，这样在财务报表上好看啊，运营费用能当期抵扣，2025年预计能减少不少税负，改善现金流。

而且，微软想把自己的数据中心腾出来，去做利润更高的AI服务。

像AzureOpenAI服务的毛利率比传统云服务高不少，把自己的算力留给这些高利润业务，能提升整体利润率。

这算盘打得挺精的，毕竟投资者都希望看到回报，租算力能更快地把算力转化为利润，缓解大家对投资回报周期长的担忧。

再看看竞争对手，亚马逊AWS自己的算力储备够大，暂时不着急和新云合作，谷歌虽然也从CoreWeave租了点算力，但规模比微软小很多，因为谷歌有自己的TPU芯片，对Nvidia芯片依赖没那么强。

相比之下，微软的AI用户规模更大，算力需求更迫切，所以才会这么激进地和新云公司合作，不过，微软也没放弃自建数据中心。

像威斯康星州拉辛市的数据中心，第二阶段开发后电力容量超大，差不多相当于一个典型核反应堆的发电量，预计2027年投产，到时候能支撑不少AI服务器运行，减少对新云算力的依赖。

这说明微软是打算自建和租用两手抓，短期靠租解决燃眉之急，长期靠自建保证稳定，这种策略对新云行业也是个机会。

微软的330亿合作给这些新公司带来了资金和信用背书，预计2026年全球新云市场规模会大幅增长，Nebius、CoreWeave等可能会成为行业龙头。

但微软也面临一些挑战，比如依赖Nvidia的芯片，如果产能不足，可能会影响合作进度，而且随着新云公司发展，算力租赁价格可能上涨，长期来看可能会影响利润。

微软这次和新云公司的合作，是应对AI算力短缺的关键一招，既解决了眼前的算力紧张问题，又在财务和战略上做了优化。

虽然有挑战，但在当下激烈的AI竞争中，这或许是个必要的选择，至于未来效果如何，还得看这些合作能不能顺利落地，以及微软自建数据中心的进度。

不过有一点很清楚，在AI算力这场争夺战中，微软已经拿出了自己的策略，接下来就看其他公司怎么应对了。

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