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　　最近，SemiAnalysis放出了一份堪称“GPU云天梯图”的报告，把全球AI云玩家排了个座次。

　　有意思的是，SemiAnalysis这套评级体系，不看云规模有多大、算力有多少，而是看↓

　　这样的评估原则，让我们清楚滴看到：在大模型训练、推理和智能体业务的井喷需求下，云服务正在悄悄洗牌，传统大云多年的规模优势已经被打破了。

　　这排名很刺激，把提供GPU云服务的厂商，从白金、黄金、白银、青铜，再到“不推荐（Not Recommended）”，分了三六九等↓

　　这家公司以前是干挖坑的（主要是以太坊），现在转行AI算力，专为AI训练/推理场景打造，硬件+软件栈都为大规模GPU任务优化。

　　甲骨文OCI支持高性能裸金属GPU（N卡A卡）+RDMA网络，低延迟、高吞吐，训练效率优秀。

　　而微软Azure则是传统大云里排名最靠前的，与OpenAI合作最深，GPU节点覆盖广（北美、欧洲、亚太），高端GPU供应稳定。

　　老大哥AWS的GPU型号最全，不仅有N卡还有自研的T卡。但更多资源内耗给Bedrock和SageMaker了，算力资源不够开放且价格昂贵。

　　第一档叫做不能打（UnderPerforming）：能跑，但是体验太差，不推荐生产使用。

　　第二档叫做不可用（Unavailable）：宣传有，但实际根本租不到。国内第一大云阿里云就被放在这一档。

　　“阿里云在海外控制台无法创建任何AI GPU实例，因此被标记为 Unavailable。”

　　这里面原因大家都能懂，并不是阿里云的GPU实例真不可用，而是被三类场景锁死：①通义、百炼自用②白名单大客户专享，不在公网开放③受出口管制影响。

　　SemiAnalysis还给出了另外一张格局图，根据各家服务商的“出身”，再次进行了点评。

　　这几家是最近两年爆红的新势力，全栈为 GPU 计算设计，从底层就是为 AI 训练/推理而生。

　　靠「灵活计费+训推优化+GPU实例现货+更懂AI开发者」一路逆袭，服务AI团队、模型创业公司。

　　他们更像「国家队」，主打算力自主、安全合规、本地部署，GPU主要内部专供。

　　这些厂商不直接造云，而是做“GPU市场平台”，他们就像GPU界的滴滴：一端连接闲置GPU算力；一端对接AI用户和训练任务。

　　AI开发者不再需要通用云，而需要GPU足、成本低、调度快、服务好的更纯粹的AI云。

　　大云们多年来都是围绕虚机、容器、数据库生态构建的，面对新需求只能补丁式适配，从原来架构上拼接GPU集群，而不是颠覆式重新设计。

　　每个有点Power的国家都想要「自己的GPU、自己的AI云、自己的大模型」，这种想法不止于中、美。

　　我只能说，传统大云一统天下的时代已经翻篇，云市场的碎片化不可逆，「这个世界只需要5朵云」的神话，彻底破灭。