当AI竞赛的聚光灯从万亿参数的模型转向其背后的支撑体系时，一场更基础、更核心的战争已经打响。云厂商的竞争核心，已全面转向AI Infra（人工智能基础设施）。

这不仅是科技巨头之间的商业对决，对于肩负着“自主、安全、可控”使命的信创产业而言，这更是一场关乎未来十年数字主权和产业命脉的“终局之战”。

谁能建成自主、可控、强大的AI Infra，谁就将坐上信创产业的“王座”，定义下一个时代的技术范式。

AI Infra：不止“水电煤”，更是“数字操作系统”

“Token能否成为AI云的北极星指标？” 最近，这个话题在业内引发了不小的热议。

支持者认为，Token（大模型处理文本的基本单元）的使用量与云业务表现高度正相关，是衡量AI应用繁荣度的直接体现。然而，反对者则认为，过度聚焦单一指标，会忽略AI云竞争的真正核心壁垒，尤其是在信创领域极为重要的政企私有化市场，其价值远非Token数量所能衡量。

这场争论的背后，是一个深刻的行业转变：云厂商早已不甘于仅扮演AI时代的“水电工”，竞争的焦点正从提供基础算力，转向构建一个全栈式的AI基础设施。过去，我们习惯将基础设施比作“水电煤”，强调其基础性、通用性。但在AI时代，AI Infra的内涵远不止于此。它并非芯片、服务器的简单堆砌，而是涵盖了从底层算力、到中间层AI框架、再到上层开发平台和工具的全栈技术体系。

它的战略价值，更接近于一个“数字操作系统”。

回顾信息产业史，操作系统的统治力贯穿始终。PC时代的Wintel联盟（Windows+Intel），移动互联网时代的“安卓/iOS”双寡头，都通过提供一套完整的开发工具与服务，牢牢锁定了全球数以百万计的开发者与不计其数的应用，形成了难以逾越的生态壁垒。一旦企业和开发者基于某个“操作系统”构建核心应用，其迁移成本将变得极其高昂，从而形成强大的用户粘性。

如今，AI Infra正在扮演同样的角色。它为AI应用提供了从训练、推理、部署到运维的全生命周期支持。企业一旦将核心业务的AI应用（例如智能体Agent）部署在某个厂商的Infra之上，就会被深度“锁定”。正如有媒体指出的，云厂商早已不甘于仅扮演“水电工”的角色，AI Infra凭借其极强的生态锁定优势，成为了AI时代最大的“利润池与护城河”。

对于以“自主、安全、可控”为核心使命的信创产业而言，构建自主的AI Infra，已经是从“能用”迈向“好用”，并实现真正技术主权的必争之地。这不再是简单的产品替代，而是构建一个属于我们自己的、强大的数字底座。

牌桌上的玩家：三种路径的对决

在这场关乎未来的决战中，国内的科技巨头已经纷纷亮剑，沿着不同的路径争夺国产AI Infra的领导者地位。它们的战略选择，将深刻影响信创产业未来的技术选型和发展方向。

华为的“硬核”模式：通过“芯片+操作系统+数据库+AI框架”的全栈自研，构建了一个完全闭环的生态系统。从昇腾芯片到CANN（异构计算架构），再到MindSpore深度学习框架，华为致力于打造一个没有美国技术的计算体系。这种模式最彻底，安全可控性最高，完美契合了信创产业对“自主”的终极追求。其挑战在于，构建一个繁荣的生态需要时间和巨大的投入，尤其是在外部压力之下，每一步都走得异常艰难。

百度的“AI原生”模式：试图通过软件生态的优势来定义标准。百度在AI领域布局最早，其飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架在国内拥有最广泛的开发者基础。通过“AI-Native”服务架构和从昆仑芯芯片到千帆大模型平台的端到端优化，百度希望将软件生态的优势转化为AI Infra时代的胜势。其策略是“闭源模型+开放平台”，既保持核心技术的领先，又通过兼容并包来吸引最广泛的开发者。

阿里的“云盟主”策略：依托其在云计算市场的绝对领先地位，通过全面开源和激进的价格战，快速吸引开发者和用户。阿里云的策略是利用其庞大的客户基础和商业生态，将通义大模型和“百炼”平台打造成吸引用户的入口，从而在AI Infra的竞争中巩固其市场地位。这种“云+开源”的模式，能够最快地降低AI的使用门槛，但在核心技术的自主性上，则面临更多考验。

对于信创客户而言，选择哪条路线，不仅是一次简单的技术选型，更是对未来十年技术生态的“站队”。这场对决的走向，将决定谁能为中国的数字经济筑牢最坚实的底座。

生态的挑战：国产CUDA之困

然而，国产AI Infra面临的最大挑战，或许并非来自硬件性能的追赶，而是来自软件生态的缺失——这便是“国产CUDA之困”。

英伟达之所以能在AI时代封神，其真正的“护城河”并非仅仅是性能卓越的GPU芯片，更是其发布了十余年的CUDA（Compute Unified Device Architecture）软件平台。全球数百万AI开发者在CUDA上积累了超过十年的经验，无数的代码、工具、库和关键应用都与CUDA深度绑定，形成了一种巨大的迁移惯性和锁定效应。

这意味着，国产AI芯片和平台即使在硬件性能上达到了世界一流水平，也可能因为无法顺畅运行那些与CUDA深度绑定的关键专业软件，而被用户拒之门外。这就像你造出了一台性能强劲的电脑，却发现上面跑不了主流的办公软件和游戏，其价值便会大打折扣。

要打破这一困境，就必须构建一个能与CUDA媲美的，甚至超越它的软件生态系统。这需要什么？

持续的巨额投入：生态建设非一日之功，需要长达十年甚至更久的耐心和战略定力。

真正开放的社区：吸引全球开发者贡献代码、分享知识、共同完善工具链。

大量的开发者教育：降低学习门槛，让新一代开发者从一开始就在国产平台上成长。

这是一项比造芯片更复杂、更考验耐心的系统工程。华为的CANN、百度的飞桨，都在朝着这个方向努力，试图构建起属于自己的“朋友圈”。这场生态之战的成败，将最终决定国产AI Infra能否真正从“可用”走向“好用”，赢得开发者的心。

结语：

从2023年争夺英伟达GPU的“弹药库”竞赛，到2024年各大云厂商发布MaaS平台的“尖刀”对决，再到如今AI Infra的“生态”锁定，云厂商的AI之战，已经为信创产业的未来发展指明了方向。

这不再是关于单个产品的选择，而是关于整个技术体系和产业生态的构建。上世纪末的光纤基建狂潮，为互联网时代的爆发筑牢了物理根基。今天，头部云厂商砸下千亿级资金布局AI基础设施，本质上也是在为下一个智能时代的全面到来搭建成长底座。

这场围绕AI Infra的“终局之战”，其胜负将直接决定中国能否在智能时代拥有真正属于自己的“数字底座”，将数字经济的命脉牢牢掌握在自己手中。对于所有信创的参与者而言，决战已至，未来已来。