英伟达与阿里云决战数据之巅 算力主导权之争。2024年中国IT服务市场整体规模达到525.6亿美元，同比增长3.8%。在这片繁荣背后，一场关于算力主导权的战争正在云上激烈上演。全球数据中心正经历前所未有的AI化变革，IDC厂商们纷纷提到“智算化”这一关键词。英伟达与阿里云等云服务巨头在算力领域选择了不同的路径。

阿里巴巴2025年最新财报显示，AI相关产品收入连续八个季度实现三位数的同比增长，揭示了云市场正在发生的根本性变化。当摩尔定律的曲线越来越被大模型训练厂商放缓，无论英伟达还是阿里巴巴都明白，赢得下一场互联网胜利的关键在于“数据-算力”之争。英伟达拥有芯片技术，而阿里云掌握海量数据，但双方都致力于让数据飞轮完全转起来并创造新利润。

2025年9月18日，英伟达宣布向英特尔投资50亿美元，支持这家陷入困境的美国芯片制造商。英伟达将持有英特尔超过4%的股份，成为英特尔最大股东之一。双方将在个人电脑（PC）和数据中心领域共同开发芯片，结合英伟达领先的图形处理器（GPU）与英特尔的中央处理器（CPU）及封装技术。这次合作旨在推动AI芯片的发展，为下一个计算时代奠定基础。

紧接着，9月23日，英伟达和OpenAI宣布一项具有里程碑意义的战略合作伙伴关系。根据协议，OpenAI将利用英伟达硬件打造和部署至少10GW的AI数据中心，使用数百万块英伟达GPU训练并部署下一代AI模型。首阶段预计在2026年下半年上线，基于英伟达Rubin平台。

英伟达的合纵策略源于其劣势：虽然拥有全球最先进的GPU技术，但在数据生态和应用场景方面远不及云服务厂商。与英特尔合作意味着英伟达可以借助英特尔在CPU和封装技术方面的积累，为其芯片提供更好的基础设施支持，以满足对“数据-算力”全链更高的要求。

与此同时，云计算和大模型厂商纷纷开始自研芯片。以阿里云为例，阿里巴巴自研芯片PPU多项配置规格已超过英伟达A800、接近H20水平。2025年，平头哥芯片正式进入流通市场。阿里云新一代模型架构Qwen3-Next，性能提升10倍的同时构建成本仅前代的1/10，这种成本优势在竞争中极具杀伤力。云计算厂商不再满足于仅仅提供算力资源，而是向价值链上游延伸，试图掌握算力的核心——芯片设计能力。

两种路线的背后是相同的逻辑：在摩尔定律曲线越来越放缓的当下，赢得下一场互联网胜利的关键在于数据-算力的战争。英伟达有芯片技术而无数据生态，阿里云有数据积累但缺乏算力能力。因此，云计算开始AI化，数据中心也必然开始AI化，而英伟达则开始云计算化。

IDC市场正处在AI转型的关键节点。新的算力时代，IDC厂商面临AI转型。据IDC最新报告显示，2024年下半年中国IT服务市场规模达273.6亿美元（约1963.1亿元人民币），同比增长6.3%。全国在用数据中心机架超1000万标准机架，算力总规模280EFLOPS，其中智算规模占比32%。

润建股份前瞻布局算力网络建设，主导投资建设五象云谷智算中心，这是广西最高等级、最大规模的智算中心。奥飞数据作为大湾区最大的第三方数据中心运营商，展现出典型的“冰与火”双重特性。尽管年收入超21亿元，市值超过200亿元，却面临利润连年下滑，负债率冲破72%的困境。奥飞数据的传统机柜租赁贡献收入13.87亿元，占营收21.65亿元的六成以上。截至2024年底，他们的自营数据中心达14个，机柜总数突破4.3万个。

在大模型和生成式人工智能推高算力需求的风口上，奥飞数据继续加注。2025年3月，他们投资最高48亿元、定增募资最高17.5亿元，在廊坊布局AI算力中心。然而，债务问题、行业竞争以及重资产、长周期、强博弈的特点使奥飞数据面临巨大挑战。

随着AI应用从技术验证迈向规模化落地，企业对云智算设施的需求已从“单纯算力供给”升级为“全链路业务赋能”。《中国智算专业服务市场（2024下半年）跟踪》报告显示，2024下半年中国智算专业服务整体市场规模达到90.1亿元人民币。其中，智算基础设施集成服务市场同比增长76.2%，市场规模达63.3亿元人民币；智算解决方案实施服务市场本期首次披露，市场规模达26.8亿元人民币。

奥飞数据重点布局数据中心节能技术，如分布式光伏，并掌握了SDN网络技术，能够实现2ms的超低延迟，满足AI训练的严苛要求。他们还与AI芯片企业摩尔线程建立深度业务合作关系，围绕“算力+算力基础设施”的模式展开合作，共建智算中心，对外提供商业化的算力租赁服务。

华为在2025年全联接大会上公布了未来数年完整的AI芯片路线图。华为轮值董事长徐直军表示，希望以开创的灵衢超节点互联技术，引领AI基础设施新范式。华为的灵衢战略与英伟达、阿里云的战略不谋而合。

阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭表示，AI技术对所有行业的改变升级以及AI与云计算的深度结合，是未来十年技术领域最大的行业机会。阿里巴巴在AI基础设施以及AI产品研发上累计投入超过1000亿元，已经开始显现成果。阿里云在客户的AI需求下恢复高速增长，广泛应用于toC和toB场景的AI体验升级。

2025年8月底，《华尔街日报》报道阿里最新研发出一款全能型AI推理芯片，目标直指被美国严控出口的英伟达高端GPU。9月24日，在阿里巴巴云栖大会上，吴泳铭再次阐释阿里云未来的战略，强调超级AI云是下一代的计算机。数据中心内的计算范式正在从CPU为核心的传统计算加速转变为以GPU为核心的AI计算，需要更稠密的算力、更高效的网络、更大的集群规模。

阿里巴巴正式宣布与英伟达开展Physical AI合作，涵盖数据的合成处理、模型的训练、环境仿真强化学习以及模型验证测试等。目前，阿里云在公有云、私有云和混合云上同时发力，全力投入AI基础设施和大模型研发，借助AI驱动，推动“AI+云”融合。构建大规模开源模型社区，促进开发者生态繁荣。

相较阿里云，国内其他云计算头部玩家也各有特色，并且战斗焦点转向应用生态与行业渗透。火山引擎依托字节跳动的AI基因和庞大算力投入，豆包大模型和AI云服务增长迅猛。腾讯云深耕音视频与游戏领域，深度融合微信生态，支持中国企业出海，并打造一系列自主产品包。

随着AI算力需求爆发式增长，IDC能耗问题日益凸显。液冷技术凭借其卓越的散热能力，为下一代高密度智算集群提供了通行路径。中国计量科学研究院先进测量工程中心主任武彤指出，当“更强算力”与“更低能耗”成为必须同时达成的目标时，液冷已经从“可选项”迅速演变为“必选项”。

数据港作为阿里云生态核心IDC供应商，其浸没式液冷技术（PUE低至1.09）节能40%，与阿里云“绿色算力”战略高度契合。随着阿里云新一代AI推理芯片量产，高密度算力散热需求激增，数据港有望承接超50%的新增算力订单，提升服务单价和利润率。

这场算力时代的战争没有孤勇者，只有生态联盟——从芯片厂商、云服务商、IDC企业到终端用户，共同构成新算力时代的命运共同体。数据不仅是训练大模型的基础，更是商业价值的核心。这些头部玩家们深谙这个简单却值钱的逻辑。