近期，“AI新云”(NeoCloud)概念在科技圈和投資圈引發(fā)熱潮。

　　今年3月，被業(yè)內(nèi)稱作“英偉達(dá)親兒子”的AI基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)CoreWeave上市。這家依托英偉達(dá)GPU資源沖擊新云市場(chǎng)的初創(chuàng)公司，上市不到3個(gè)月市值飆升359%，達(dá)881億美元。

　　CoreWeave的“身價(jià)暴漲”吸引了無數(shù)視線。對(duì)此，不少業(yè)內(nèi)人士指出，大模型的訓(xùn)練和推理應(yīng)用都異常燒錢，高昂成本已是大模型規(guī)模化應(yīng)用的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。在此背景下，被稱為AI新云的GPU專用云服務(wù)平臺(tái)迅速崛起。相較通用云服務(wù)，此類平臺(tái)更能精準(zhǔn)解決AI真實(shí)場(chǎng)景落地的痛點(diǎn)。

　　2025年上半年的的產(chǎn)業(yè)圖景印證了這一趨勢(shì)。主流云平臺(tái)擁抱“無服務(wù)器架構(gòu)(Serverless)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)”的技術(shù)棧，不僅解決了傳統(tǒng)算力成本高企的行業(yè)痛點(diǎn)，更推動(dòng)多模態(tài)創(chuàng)作、機(jī)器人訓(xùn)練等場(chǎng)景效率實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)提升。

　　毫無疑問，這場(chǎng)由底層計(jì)算框架驅(qū)動(dòng)的智能進(jìn)化，為智能體邊界的拓展按下了快進(jìn)鍵。全球GPU云市場(chǎng)正在醞釀新的產(chǎn)業(yè)造富故事。

　　Serverless+RL，智算云按下AI應(yīng)用“快進(jìn)鍵”

　　今年，“DeepSeek時(shí)刻”震驚全球，大模型廠商紛紛加速模型迭代，智能體大規(guī)模部署應(yīng)用的元年開啟。而在全球智能體掘金熱潮中，提供底層算力的AI新云悄然成為最重要的“賣水人”。

　　自2013年起便深耕中國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，有著豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的九章云極董事長方磊指出，“從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)‘帶寬式應(yīng)用’到AI時(shí)代‘計(jì)算密集型應(yīng)用’的結(jié)構(gòu)性變革，亟需新型云架構(gòu)支撐。”

　　海外市場(chǎng)，以CoreWeave為代表，包括Crusoe、Lambda Labs等AI基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)商正加速擴(kuò)張。而國內(nèi)同樣參與者眾多，比如2025年第二季度，阿里云、九章云極等企業(yè)先后發(fā)布新一代AI基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)，如阿里云的FlashMoE和九章云極基于Serverless+RL架構(gòu)的九章智算云Alaya NeW Cloud。

　　AI基礎(chǔ)設(shè)施廠商快速發(fā)展的背后，是企業(yè)正在加速部署AI規(guī)�；瘧�(yīng)用。有機(jī)構(gòu)認(rèn)為，AI常因高昂的算力成本和復(fù)雜的部署被視為“極客的游戲”，而非企業(yè)的“生產(chǎn)工具”，但隨著GPU云的快速普及，讓AI快速成為企業(yè)的一個(gè)“新生產(chǎn)力”。

　　聚焦AI云計(jì)算和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的廠商開始探索各種新技術(shù)路線，解決AI應(yīng)用落地的痛點(diǎn)。

　　在此背景下，“Serverless+RL”技術(shù)組合逐漸脫穎而出。這兩項(xiàng)技術(shù)并非全新概念，但它們的深度融合正悄然改寫智能應(yīng)用的開發(fā)邏輯，并重塑AI產(chǎn)業(yè)的成本結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新效率。

　　Serverless的核心價(jià)值在于“按需使用、按量付費(fèi)”。企業(yè)無需預(yù)置服務(wù)器，只需關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯，云服務(wù)商會(huì)自動(dòng)完成資源分配。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)則是一種通過“試錯(cuò)-反饋”機(jī)制優(yōu)化決策的算法，推動(dòng)智能體能力從“對(duì)話問答”(聽話)向“任務(wù)執(zhí)行”(聰明)躍遷。

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心價(jià)值在于，讓AI從人類反饋中學(xué)習(xí)。這樣做的好處是，不僅可以調(diào)優(yōu)推理行為，還實(shí)質(zhì)性的增強(qiáng)模型的推理能力，讓模型聽話，也可以讓模型更聰明。

　　這意味著企業(yè)能以更低的成本、更快的速度迭代智能應(yīng)用，加速AI技術(shù)的落地，引發(fā)從“參數(shù)競賽”到“場(chǎng)景落地”的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向。因此，Serverless+RL的融合不僅是技術(shù)層面的進(jìn)步，更是AI產(chǎn)業(yè)商業(yè)化的加速器。

　　從“技術(shù)炫技”到“商業(yè)落地”，也必然帶來新一輪產(chǎn)業(yè)發(fā)展的紅利，全球GPU云廠商正站在關(guān)鍵拐點(diǎn)。在這場(chǎng)變革中，誰能率先掌握技術(shù)融合的紅利，誰就能在未來的競爭中占據(jù)先機(jī)。

　　智能時(shí)代加速演進(jìn)，三大趨勢(shì)揭示技術(shù)紅利

　　2025年上半年，技術(shù)降本和創(chuàng)新效率成為人工智能、機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵詞，也正因此，Serverless與RL兩大技術(shù)路線的組合受到了業(yè)界廣泛的關(guān)注，有望成為推動(dòng)智能體商業(yè)化爆發(fā)的重要技術(shù)路線。我們從GPU云廠商、大模型公司和機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域觀察到這一趨勢(shì)。

　　關(guān)鍵趨勢(shì)一：GPU云廠商加速技術(shù)降本和AI開發(fā)服務(wù)升級(jí)

　　1、九章云極：發(fā)布九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0，開創(chuàng)中國Serverless+RL技術(shù)路線。

　　6月16日，作為國家算力互聯(lián)網(wǎng)試驗(yàn)網(wǎng)建設(shè)的重要成員，AI獨(dú)角獸九章云極DataCanvas發(fā)布了新一代全棧智能計(jì)算云平臺(tái)——九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0，并同步啟動(dòng)全球首個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)智算服務(wù)，為中國近百萬的AI應(yīng)用開發(fā)者和科研機(jī)構(gòu)提供普惠性智算云服務(wù)。

　　該平臺(tái)深度融合Serverless架構(gòu)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)子算成本革新：獨(dú)創(chuàng)“1度算力”按實(shí)際消耗計(jì)費(fèi)模型，顯著降低使用門檻。實(shí)測(cè)顯示，其多模態(tài)訓(xùn)練推理成本僅為行業(yè)均值40%，多場(chǎng)景拍攝效率提升35%，虛擬場(chǎng)景制作耗時(shí)從2小時(shí)減少至20分鐘，動(dòng)畫電影制作成本降低60%。

　　相比海外以CoreWeave為代表的資源型企業(yè)，九章云極展現(xiàn)出中國廠商更關(guān)注技術(shù)“用處”的不同思路。九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0集成了豐富的AI開發(fā)框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等，支持多種編程語言，方便開發(fā)者快速構(gòu)建和訓(xùn)練AI模型。

　　與海外平臺(tái)圍繞資源布局不同，九章云極增加AI技術(shù)權(quán)重，圍繞智能計(jì)算中心算力調(diào)度這一國際頂尖能力，連續(xù)突破AIDC智能體的技術(shù)門檻，形成算力調(diào)度智能技術(shù)專利護(hù)城河——本季內(nèi)，九章云極先后發(fā)布了“智能體調(diào)試智能體方法”、“大模型函數(shù)調(diào)用優(yōu)化方法“、”生成多智能體協(xié)作系統(tǒng)方法“、”智能體開發(fā)工具函數(shù)方法“等多個(gè)專利，發(fā)布“國內(nèi)首個(gè)智算調(diào)度Agent“。

　　2、CoreWeave：成為ClusterMAX™評(píng)級(jí)體系鉑金級(jí)GPU云服務(wù)商

　　CoreWeave整體用戶體驗(yàn)和性能表現(xiàn)優(yōu)秀，已達(dá)到ClusterMAX™評(píng)級(jí)體系的鉑金標(biāo)準(zhǔn)。CoreWeave技術(shù)路線深度綁定NVIDIA生態(tài)，在AI訓(xùn)練領(lǐng)域具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)，是AI算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的專業(yè)化服務(wù)商代表之一。

　　3、Lambda Labs：完成D輪融資，成本與客戶體驗(yàn)是GPU云平臺(tái)關(guān)鍵方向

　　Lambda labs，宣布成功完成了4.8億美元的D輪融資，使其總股本達(dá)到了8.63億美元。據(jù)悉，此次融資由Andra Capital和SGW共同主導(dǎo)，NVIDIA、ARK Invest等投資者參與其中。

　　據(jù)Lambda Labs聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，Stephen Balaban自述，因?yàn)锳WS 的GPU 云實(shí)例極其昂貴，Lambda Labs決定自己組建GPU 服務(wù)器集群，然后為客戶提供更具性價(jià)比的解決方案。

　　此外，Lambda正在積極開發(fā)托管Slurm服務(wù)，這將大幅提升客戶體驗(yàn)。

　　4、Google Cloud：Next 25大會(huì)上發(fā)表多項(xiàng)AI創(chuàng)新，成本性能雙突破

　　Google Cloud 通過提供搭載 NVIDIA B200 和 GB200 GPU 的 A4 和 A4X 虛擬機(jī)，為客戶提供更多 AI 硬件選擇。Google 也將成為首家提供 NVIDIA 新一代 Vera Rubin GPU 的云提供商。

　　Cloud Wide Area Network(Cloud WAN)針對(duì)應(yīng)用程序性能進(jìn)行優(yōu)化，可提供超過40%的性能提升，同時(shí)降低高達(dá)40%的總體持有成本。

　　趨勢(shì)一小結(jié)：無疑，成本和開發(fā)者體驗(yàn)成為云GPU廠商競爭的兩大價(jià)值錨點(diǎn)，而Serverless+RL的優(yōu)勢(shì)凸顯，有望成為AI新云發(fā)展的核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。

　　關(guān)鍵趨勢(shì)二：大模型部署與推理應(yīng)用聚焦成本

　　1、聚焦云上部署Deepseek，國內(nèi)云廠商大幅降低部署成本。

　　DeepSeek-R1的問世讓低成本的模型訓(xùn)練變得可行。方磊就此提出，能否為數(shù)千萬開發(fā)者提供普惠算力服務(wù)，將成為決定AI云企業(yè)競爭力的重要考核維度。

　　然而，以DeepSeek-R1大模型來看，權(quán)重顯存達(dá)700GB，需16張96GB顯存GPU多機(jī)部署，依然面臨高昂硬件成本與跨機(jī)傳輸效率挑戰(zhàn)，云端部署方案破解瓶頸勢(shì)在必行。

　　近期，國內(nèi)科技巨頭紛紛針對(duì)DeepSeek云上部署作出優(yōu)化。比如，阿里云支持一鍵部署DeepSeek系列模型，提供彈性算力與自定義環(huán)境，按需付費(fèi)模式大幅降低硬件投入;九章智算云結(jié)合Serverless與強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)技術(shù)復(fù)現(xiàn)DeepSeek- R全參數(shù)微調(diào)，在 AIME 2024 基準(zhǔn)上取得了81.70%準(zhǔn)確率(采樣)，超越了DeepSeek-R1滿血版，部署成本降至40%。

　　這些信息說明。AI普惠的進(jìn)程在GPU云廠商推動(dòng)下正在持續(xù)加速。

　　2、OpenAI：模型加速迭代，成本持續(xù)優(yōu)化。

　　再看大模型廠商，同樣在迭代大模型能力的同時(shí)，持續(xù)改進(jìn)降本。比如，近期OpenAI新上線的o3-pro不僅有更強(qiáng)的能力，可以訪問一系列工具，包括網(wǎng)頁瀏覽、文件分析、視覺推理、基于內(nèi)存的個(gè)性化響應(yīng)等，更有更低的花費(fèi)，輸入的價(jià)格為20美元100萬tokens，輸出則是80美元100萬tokens，較這一模型所取代的o1-pro降低了87%。100萬tokens相當(dāng)于75萬個(gè)單詞。

　　趨勢(shì)二小結(jié)：隨著模型使用成本持續(xù)優(yōu)化，AI Agent將爆發(fā)式發(fā)展，帶來更多算力需求，GPU云廠商將從中受益。

　　關(guān)鍵趨勢(shì)三：Serverless+強(qiáng)化學(xué)習(xí)成機(jī)器人產(chǎn)業(yè)“關(guān)鍵技術(shù)”

　　1、宇樹科技：強(qiáng)化學(xué)習(xí)代碼全面開源。

　　宇樹科技開源培訓(xùn)訓(xùn)練了其機(jī)器人訓(xùn)練的所有源代碼包括了強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)代碼、從模擬到模擬(Sim-to-Sim)和從模擬到現(xiàn)實(shí)(Sim-to-Real)的源代碼。該項(xiàng)目可以幫助開發(fā)者或研究人員在虛擬環(huán)境中模擬和機(jī)器人，然后把結(jié)果轉(zhuǎn)移到機(jī)器人上。既降低試錯(cuò)成本，又保障訓(xùn)練安全。

　　2、特斯拉擎天柱：完全通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)在模擬環(huán)境中訓(xùn)練。

　　特斯拉公布了機(jī)器人擎天柱的訓(xùn)練方式：用強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)+模擬器來機(jī)器人的方法，讓擎天柱看互聯(lián)網(wǎng)上的視頻，學(xué)動(dòng)作，然后在模擬器里，用強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升可靠性。擎天柱的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入快車道，未來的進(jìn)步速度很可能會(huì)非常嚇人。

　　總結(jié)：強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)已深度融入生成式AI的對(duì)齊優(yōu)化與機(jī)器人自主進(jìn)化流程，而Serverless架構(gòu)則通過重塑資源供給模式，為智能體提供彈性算力基座。未來，Serverless+RL有望成為驅(qū)動(dòng)智能體規(guī)�；�落地的核心技術(shù)路線。

　　結(jié)語

　　Serverless與強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)的技術(shù)組合正在讓AI開發(fā)從“參數(shù)競賽”變成“場(chǎng)景落地”，新的投資機(jī)會(huì)正在涌現(xiàn)。

　　歷史經(jīng)驗(yàn)表明，最具商業(yè)價(jià)值的企業(yè)，往往通過重塑客戶成本結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長。

　　不像想象，GPU云平臺(tái)在新的技術(shù)路線加持下，將激發(fā)指數(shù)級(jí)增長的智能場(chǎng)景需求，成為智能體時(shí)代的超級(jí)潛力股。

　　來源：美股研究社