英伟达（Nvidia）GPU作为人工智能领域的核心算力引擎，需求持续爆棚，推动其股价本周再创历史新高，市值逼近6万亿美元。
随着算力需求激增，企业获取芯片的途径日益多元化：既可选择亚马逊、微软、谷歌等超大规模云服务商，也可转向CoreWeave等“新云”厂商，甚至通过在线市场租赁或直接购买硬件。对英伟达而言，这种多渠道分销推动了业绩增长，管理层预计10月季度的营收将达到1080亿美元，同比增幅高达89%。
然而，选择过多也为企业带来了决策难题。数据显示，英伟达的客户结构正加速分散：7月季度，占据其应收账款至少10%的客户数量从今年1月的3家增至5家。行业研究机构SemiAnalysis统计，截至9月，英伟达GPU供应商数量已达323家，较不到11个月前的209家大幅扩容。
英伟达CEO黄仁勋指出，一批新兴云服务正在崛起，其积压订单总额达数千亿美元。以下是当前企业获取GPU的主要途径及其利弊分析。
超大规模云服务商：信誉与规模的双重保障
亚马逊、谷歌和微软等超大规模云服务商（Hyperscalers）凭借十余年的全栈能力，仍是大型企业的首选。自2022年ChatGPT发布以来，企业为运行生成式AI工作负载，大量转向这些平台。顶级云商的声誉优势显著，使用Azure或AWS等基础设施能有效消除潜在客户对供应商可靠性的疑虑。
过去一年，AI实验室Anthropic和OpenAI承诺在亚马逊和微软投入超过5000亿美元。Gartner数据显示，这两家公司控制了2025年59%的云基础设施市场份额。Gartner分析师Hardeep Singh表示，超大规模云商在向企业展示信任方面处于有利位置，但其GPU存量并不总能满足所有需求。亚马逊CEO Andy Jassy坦言，公司无法在今年满足所有预测需求，并预计这种供需紧张局面将持续至2027年。
旗舰级新云服务：填补算力缺口
当超大规模云商产能不足时，“新云”服务商（Neoclouds）成为重要补充。初创公司Modal从主要云商转向签约25家新云服务，以满足其对数百甚至上千个GPU的大规模需求。值得注意的是，超大规模云商本身也在利用新云服务，谷歌和微软已开始使用CoreWeave的服务，以应对自身无法满足的客户需求。
新云服务商Nebius首席收入官Marc Boroditsky透露，部分超大规模云商曾主动联系，希望由其承接那些因产能不足而被拒的客户。视频生成初创公司Reactor选择Nebius，看中的是其合理的价格、特定的GPU型号以及优质的软硬件支持，且数据中心位置有助于降低视频呈现延迟。
不过，新云服务通常要求预付款，且芯片上线可能需要数月时间，因为提供商需根据合同筹集资金并建设数据中心。CoreWeave高管表示，其近期产能基本已售罄，难以一夜之间向新客户交付大量GPU。
小型新云服务：灵活性与即时获取
对于希望立即获得算力的企业，一些非知名品牌的小型新云服务提供了替代方案。这些服务商往往针对特定国家或地区，提供更灵活的“裸金属”GPU租赁，赋予客户更多控制权，但也要求其具备更强的技术管理能力。
Runpod首席执行官Zhen Lu指出，在产能紧张的背景下，与供应商的关系成为公司的核心机密。Massed Compute联合创始人Sunny Smith表示，当客户预期价格上涨时，往往更愿意承诺长期容量。尽管缺乏品牌知名度，但这些服务商在价格和即时可用性上具有独特优势。
自带设备模式：优化投资回报率
甲骨文（Oracle）推出了允许客户“自带GPU”的创新模式。由于债务水平较高且信用评级较低，Oracle在GPU采购上的灵活性受限，但通过运营客户自带的硬件，它能保持并改善利润率，从而提升投资回报率（ROIC）。
分析师John DiFucci认为，对于AMD和英伟达等芯片制造商而言，将GPU带入Oracle云平台具有商业意义。对于资本有限的早期初创公司，按小时借用云端算力比自建数据中心更经济；而对于拥有重型计算需求的企业，Oracle的模式可能比完全自建更具吸引力。OpenAI已承诺五年内向Oracle投入超过3000亿美元，尽管未明确提及是否采用自带GPU模式，但这种合作反映了市场对多元化算力来源的需求。
战术性交易：巨头间的算力互换
另一种新兴趋势是与拥有闲置算力的巨头达成大额交易。SpaceX分别与谷歌和AI初创公司Reflection达成协议，转让多余的计算能力。4月，SpaceX同意向Cursor提供GPU，随后以600亿美元全资收购这家AI编程初创公司；5月，SpaceX又达成协议，每月向Anthropic出租GPU直至2029年中，总金额达12.5亿美元。
SpaceX CFO Bret Johnsen表示，在新部署的计算资本上，回报周期不到一年，这笔账非常划算。此外，媒体报道称Meta也正致力于组建一个可对外销售AI计算能力的云部门，显示出科技巨头正在将内部算力转化为外部收入来源。
回归传统：自建数据中心的结构性优势
尽管云服务盛行，仍有企业选择传统路径，在自有数据中心部署GPU服务器，以平衡能力与成本控制。联想基础设施解决方案集团在企业及中小企业部分的收入在6月季度几乎翻倍，反映出越来越多的企业希望将AI能力保留在内部。
Ornn数据显示，自3月以来，英伟达B200 GPU的每小时现货价格已翻了一番以上，这促使企业重新评估自建算力的价值。Dropbox CEO Ashraf Alkarmi表示，依赖自有数据中心的GPU为其供应链联系带来了结构性优势。Everpure CEO Charlie Giancarlo也指出，在价格动态变化的环境中，拥有多个算力来源总是明智之选，该公司已购买自有GPU供工程师运行开放权重AI模型。