微软下一代云投资逾600亿美元，旨在确保AI算力
新闻要点
美国软件巨头微软已承诺向下一代云（Neocloud）提供商投资超过600亿美元（约合9.21万亿日元），这凸显了确保人工智能（AI）所需算力的紧迫性。其中最大的一笔交易是与英国初创公司Nscale签订的约230亿美元合同，这将使微软能够在英国、挪威、葡萄牙和美国德克萨斯州的设施中使用大约20万个英伟达最新的GB300芯片。 微软与其他软件巨头一样，正努力建设数据中心以满足内部AI工具开发和客户需求，因此越来越依赖CoreWeave和Nebius Group等小型基础设施提供商。自10月初以来，微软对这些“下一代云”公司的支出几乎翻了一番。近期，微软还与澳大利亚的IREN签订了约97亿美元的AI云容量采购协议，并宣布与Lambda达成一项数十亿美元的合同。消息人士指出，微软的许多下一代云协议都是五年期合同。 微软发言人表示，公司的全球基础设施战略以客户的短期和长期需求信号为基础，强调灵活性和选择性，通过结合自有数据中心、租赁设施和第三方提供商来快速响应全球需求。彭博情报分析师Anurag Rana指出，微软签订的这一系列下一代云合同证实了在AI需求激增下，整个行业正面临严重的算力短缺。
背景介绍
由于人工智能（AI）技术，特别是大型语言模型（LLMs）的快速发展和采用，全球对AI算力的需求呈指数级增长。这导致科技巨头之间对先进图形处理器（GPU）和数据中心容量的竞争异常激烈。微软作为Azure平台领先的云提供商，是AI竞赛中的关键参与者，正大力投资于AI研究并将其AI能力整合到其产品套件中。 英伟达的先进GPU，如文中提及的GB300，是AI训练和推理的关键组件，因此获取和部署这些芯片对微软等公司而言具有战略意义。通过同时建设自有基础设施并与专业提供商合作，微软寻求快速扩展其算力，以应对不断增长的市场需求。
深度 AI 洞察
微软为何转向“下一代云”而非完全依赖自有数据中心？ - 快速扩展需求：AI算力需求增长速度远超传统数据中心建设周期，通过与专业“下一代云”提供商合作，微软能够更快地部署和访问最新的AI硬件，绕过自建的资本支出、土地获取和施工瓶颈。 - 优化资源配置：专业提供商通常能更高效地管理和运行特定于AI工作负载的硬件（如NVIDIA GB300芯片），提供更灵活的按需服务模式。这使得微软能将更多资源集中于核心AI软件开发和客户关系管理，而非基础设施运营。 - 降低风险：通过分散供应商，微软可以降低对单一基础设施供应模式的依赖，应对供应链中断或技术升级迭代带来的风险。 这项投资对AI基础设施市场竞争格局有何影响？ - 验证“下一代云”模式：微软的巨额投资验证了“下一代云”作为AI基础设施关键补充的商业模式，可能会吸引更多资本和新玩家进入这一领域，进一步细分市场。 - 加剧芯片需求竞争：230亿美元收购20万颗GB300芯片的合同，凸显了对英伟达高端AI芯片的极端依赖和激烈争夺。这可能进一步推高芯片价格，并促使英伟达加大产能，或加速其他厂商的替代芯片研发。 - 巩固巨头优势：虽然依赖第三方，但微软通过此类大规模采购，能够快速锁定稀缺算力，巩固其在云AI领域的领导地位，对规模较小的竞争对手构成更大压力，后者可能难以获得同等规模的资源。 长期来看，这种外包AI算力模式对微软的盈利能力和战略控制力是利是弊？ - 短期收益与长期成本：短期内，外包能帮助微软迅速满足AI需求，推动其Azure AI服务增长，带来收入。但长期来看，对第三方提供商的依赖可能意味着更高的运营成本（租赁而非拥有），并可能侵蚀其毛利率。 - 战略控制与灵活性：虽然外包提供了灵活性，但对关键AI基础设施的过度依赖可能削弱微软对底层硬件配置、安全标准和未来技术路线图的完全控制。这需要在成本效益和战略自主权之间进行微妙的平衡。然而，通过长期合同和股权投资，微软也能在一定程度上保持影响力。