Third Bridge访谈称金山云AI算力需求真实但信息已属旧催化

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公开报道显示，小米对金山云的算力投入预算已经从原本计划的40亿元上调到百亿元以上，金山云2026年的资本开支相应上调到150亿元。市场对该需求的真实与持续性有较大疑问，作为金山云的核心大客户，小米自身的AI训练和推理负载大概是什么样的？规模能否撑起百亿元的资本开支？您觉得有多少是已经在运行的真实负载，有多少是提前锁定的资源？金山云比较大的投入建设是为外部客户准备的，还是核心客户小米？

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第一，我理解金山云的资本开支和小米的百亿元不是对应的。资本开支从目前算力市场的逻辑来讲是资产投入，但小米的应该是租金，如果是150亿元的资产投入的话，每年折旧是30亿元左右，目前基本上是五年折旧。如果是这个逻辑，再加上资金成本、其他成本，对应小米的40亿元是能匹配上的。

第二个问题，据我了解，金山云在算力、智算方面的大客户实际上是两个，并不是只有小米，它还有阿里，阿里和小米是它主要的客户。现在小米在不同渠道上寻求算力、token的合作，阿里也在给小米供token、算力。因为阿里的平头哥现在实测下来性能还不错，所以在模型厂商里面已经有比较大的合作，包括跟智谱。它现在跟小米在谈，跟其他的模型厂商据我了解也在谈。算力方面的市场合作相对比较复杂，并不是简单的金山云百亿元投资都是给小米提供服务。

另外从整个算力的需求来讲，还是非常复杂的，因为我自己也在服务一些头部的模型厂商，它分模型的后训练、预训练、调优、适配、推理。在模型厂商里面会有多个团队，每个团队都有很大的算力需求，所以实际上折算下来，虽然看起来比如几十亿元，金额很大，但是如果把它分到多个团队去看，这个金额就不一定很大。如果小米整体的定义还是去赶超这些头部模型厂商的话，可以用这些模型厂商的算力投入去反过来看小米的整体投入，所以看起来我觉得也是相对合理的。

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金山云的核心收入贡献、大客户还是小米对吧？阿里和小米对金山云的收入贡献有比较大的差距，还是说两者差距在缩小？

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从我拿到的信息来讲，虽然阿里对金山的贡献从今年来看还没有特别大，但也是在逐步提升的过程中。现在整个算力市场是买方市场，阿里虽然有平头哥，但它对B300的资源，对N卡的需求还是非常旺盛的。具体的数据我不好评价，但是从运营商反馈的信息来看，应该也是10亿元级别的数量级，金山云跟阿里的合作。

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外界报道小米与金山云的合作模式是小米预付租金，出资占整体支出的20-30%，其余是靠金融贷款或者外部融资。从您在行业内的经验来看，这对金山云来讲是比较好的生意模式吗？来自大客户的支持力度有多强？这20-30%出资是否优于行业内的其他客户的支持？

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这个模式我觉得有利有弊，20-30%的资金支持的话肯定是非常好的生意了，我们没遇到过提前给20-30%的租金的情况。因为金山云也是美股上市公司，不一定能直接持有资产，因为直接持有资产的风险还是比较大的，B300。目前看，它们还是应该以B300为主，H200加B300。

但这种情况从年初到现在，B300的价格从400多万元涨到了1,400万元，所以要看金山云整体购买设备的时候到底是什么时间，它如果是在年初4-5月份甚至5-6月份购买设备的话，可能都是非常好的生意，因为它采购的时候可能是400万元、500万元、600万元，但租金今天的价格应该是1,300万-1,400万元。

从另外一个角度来讲，因为算力服务、token服务是一个微利的生意，利润都不高，因为很多云厂商或者模型厂商都把它看作金融生意，所以真正的利润有可能在设备折旧期结束、设备折旧为零的时候，利润比较好。现在看到市场上还有一些A100、A800在使用，但是A100都是2020年的产品了，那如果现在还在用的话就是比较好的生意。所以两个事情，第一个事情要看整体的残值到底是在小米还是在金山，哪一方来承担，如果是小米100%承担了五年的兜底，可能对金山就是一个很好的生意，因为基本上设备到五年之后，剩下的残值都是金山来运营。

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市场认为金山云的核心矛盾在于关联交易的占比，小米在金山系的收入占比在持续提升，您如何看这个边界？您刚刚也提到它的其他大客户比如阿里，金山现在是否有动作拓展非小米、阿里的其他大客户？现在金山云的算力资源可以满足其他大客户的新增吗？

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我认为核心是算力紧缺造成这个情况，因为小米跟金山的关系，金山云在算力方面投入比较早，所以在整个算力都缺的条件下，它肯定优先给到小米。安全边界，我自己认为还好，今天整个市场的需求无论是智谱还是Kimi，大家都缺算力。

整个token或者算力的生意是没有忠诚度可言的，比如智谱出了一个新模型，马上需求都导到智谱，Kimi出了一个新模型，K3出来之后所有的需求都导到K3，对于最终用户来讲，一键就切换过去了，所以总体来讲，今天金山云给小米提供服务是满足小米今天在模型方面的投入，如果小米不用了，金山分分钟可以把这些算力、token卖到比如阿里、智谱、Kimi，大家都是缺算力的。

长期来看，算力紧缺是持续的，国产信创算力在性能上有比较大的差异，所以我认为不存在安全边界，即使小米不用了，只要金山还持有这部分资产，它可以快速地给到其他大客户。H100、H200无论是采购价格还是租金，都已经超过了它上市时的价格，现在H200已经卖到了500万元一台，至少短期之内还看不到价格下跌的态势，或者下跌不到很危险的态势，我的看法是这样。

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金山云和小米关联的算力是如何定价的？相比于市场的第三方价格，有折让吗？因为金山云前期会给比较多的支持，这部分会影响金山云的毛利率水平吗？相比其他的算力服务商，该毛利水平如何？

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小米、金山虽然是关联公司，但小米对金山的态度还是相对比较功利的。我自己的看法是首先它是在市场同样的水平上去谈合作，并不是因为小米、金山的关系给了金山云更多价格上的优惠，其实没有。小米给到金山的定价基本上都是业界的通用水平，也都是符合业界的价格体系的。

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您觉得金山云的毛利水平相比于其他头部的云厂商有差距吗？它在规模上肯定不是第一梯队，那在资源的获取能力上会不会有一些差异，导致成本比较高，所以毛利率水平会相比于头部云厂商更低一些？还是说这块有不同的逻辑？

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没有什么不同的逻辑，您说得非常对。客户定制算力的毛利率和公有云的毛利率是不能比的，因为公有云的毛利率可能有规模效应，有池化的概念，所以理论上公有云的毛利率会高一些，但大客户定制仅仅是大客户定制，因为现在从市场上来讲，卖算力的方向逐步会向卖token去转向，定制算力的毛利率是非常透明的一件事，基本上就是一个金租生意，五年的设备折旧加上资金成本、利润率，利润率是6-10个点，资金成本9-11个点，基本上都是这个状态，所以算力的毛利率是20-30个点之间，是非常清晰的情况。但是公有云就会复杂一些，因为也相对比较成熟，所以它的定价逻辑、毛利率都会好一些。

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金山云的算力对于大客户都是定制模式build to suit是吗？

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不，整个大客户定制的算力在过去几年也有比较大的变化，最开始初期的时候都会有，因为那时候模型权重比较小，比如70B、7B的模型都听说过。但现在的模型越来越大，现在开源的模型Kimi K3都做到了2.6T*，MiniMax、智谱也都会跟随，所以越来越出现那些小的算力，原来我们认为4090、5090、6000D也可以做推理，但那种场景现在越来越少了。

原来金山云可能会上架一些云产品去做算力，但从大客户的角度来讲，今天的大客户很少再去租这些小卡，4090、5090，本上都是租训练级的卡来做推理，比如现在都是拿B300在做推理，因为那个显存太大了，甚至H200做推理都只能用PD分离，不做PD分离的话都没法做推理，因为它对性能、精确度、吞吐量的要求都比较高，所以大客户不存在做零售的逻辑。
*此处为专家口误，应为2.8T。

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金山云这轮算力扩建是通过自建吗？还是会和三方IDC服务商合作，采取租赁算力的模式？

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据我了解，它没有自建IDC的计划，因为我在的时候我们是金山云的IDC团队，我们当时建了一个金山云天津逸仙园的项目，当时我也参与了集团的一些决策。后来因为那时候资金相对紧张，财务侧不想一次性把资金投到IDC的建设里面，所以只建了那一个项目之后就没有再继续建设了。从我现在了解的情况来讲，它跟小米的合作、跟其他的合作基本上都是租IDC，它自己去投算力设备。机房都是租的，包括庆阳、廊坊、大兴，常州我听说还有，华东、华南应该都租了一些机房。

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它不会和外部算力租赁服务商合作是吗？它主要是租空的机房为主对吗？但是您刚刚提到一些卡它还是要走代持，这里面应该也会有成本和合作框架，对吗？

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会有的，每一家公司都会有自己的策略，基本上都会找大型的金租公司。我们也会找，很多国企为主的国资平台，它们帮我们代持卡，我相信肯定它们也是这个逻辑。

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这个要给人家大概多少个利润点？您刚刚提到整个行业毛利率水平是比较透明的，资金成本大概9-11%，总体的毛利率20-30%，这里面已经包括代持平台的钱了吗？还是说后面还要再从毛利率里面挖出去？

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没有毛利率的要求，这些金租公司，基本上两部分，一部分是硬转服，就看这些金租公司能不能做，因为它们采购都是13个点，如果它以服务形式的话，它就给我6个点的票，这部分可能会有一部分利润。第二部分的话纯粹它赚的就是利息，目前谈的大概都是9个点、11个点，五年利息的钱，剩下的是五年折旧之后它会以极低的价格再继续给我租，我享受残值。这是业内比较通用的规避长臂管辖的方案。

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金山这轮算力扩增在找外部的IDC合作方，主要是哪些厂商来承接，是GDS、世纪互联和润泽吗？哪些厂商和它合作比较多，哪些厂商能够拿到增量的订单？

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再往前说的话，金山云短暂地做过一段时间IDC转租、IDC租赁，一起做快手的生意。因为IDC这部分它是为了扩充收入，后面上市之后它可能对收入没有那么大的要求，所以它开始不再做这种事，因为那时候它都是亏损的，亏着给快手，等于高价进、低价出这么个逻辑。

它跟当时还有一些第三方小的IDC公司，也有一些合作，原来金山云的逻辑是谁价格低我就用谁。到后期再去合作的话基本上就是比如您提到的有大量N卡的供应能力。原来开始的时候金山云只是租IDC，但后期往往都是从IDC到算力设备统一租，所以这时候合作开始慢慢多起来了，包括世纪互联，都是这个逻辑。

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现在增量的建设可能给润泽和世纪互联的订单会比较多是吗？

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今天这个市场我觉得就是谁能拿到便宜的卡，就看谁的供应链能力更强。我相信一方面它可能会有外部金租的合作，另外一方面类似于润泽拿了几千台的量，金山云会倾向于跟它合作。

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发展模式跟其他的三方IDC厂商还是很不一样吗？我理解很多其他三方IDC厂商是不管卡的供给，只管厂房跟数据中心，至少是这么表述的。

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不一定，每一个公司都会有不同的主体来做这个事。以前比如万国是比较典型的，它之前没有怎么持卡，因为它在海外有主体，它也比较害怕，所以它基本上没做这个事情。但是像世纪互联、润泽、秦淮数据、中联数据，它们都在用不同的主体来持卡，也都在逐步转型。甚至一些二三线的小IDC公司都在往这方向转，只不过大家面上不说，或者用不同的主体在做这个事情，完全不做的可能也有，但是现在头部这些企业都逐步在做。

[[00:24:09]]
您刚刚提到Nvidia算力服务器的租赁价格和售价都已经有较高涨幅，这是市场今年token需求暴增带来的，还是因为现在的供给遇到了难点，或者是两方叠加所造成的？

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我觉得都有，一方面是已经逐步有真实的商业场景了。以前我们老说大模型真实的商业能变现不确定，现在至少coding场景、Seedance这些AI生成视频的场景都已经完全可以闭环了，所以整个需求侧有比较大的增长，这是一方面。第二方面是性价比的问题，因为H200当时的价格大概是270万-280万元，开始的时候，但实际上它的性能是B300的1/4甚至更差一些。

B300如果有4-5倍的性能差异的话，那时候B300才400多万元，所以大家一股脑都去买B300，推升了B300的需求。另外一个角度，美国开始不断地长臂管辖，新的政策出来之后也在台湾、东南亚招了一批人，造成供应链极其不稳定。有一些厂商当时签了闭口合同，如果交付不了的话就会有比较大的违约金。几个方面去推动这个行情，造成很快地2-3个月之内B300的价格就翻了几番。

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这个价格今年会下行吗？还是说维持在这个水平？

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它是肯定会下行的，因为我们现在看到的情况是智谱，这几个大厂都明确对外释放了一些数据，释放了一些压力，太高的价格它们是不接的。像token服务商，除非承诺了智谱在什么时间必须交付一些算力，如果不是这样的话，我能拖就拖，否则我在高位接盘的话，我肯定是亏损的。现在市场上我们比较能认可的价格是700万-800万元，这种价格是可以接的，超过这个价格我们不接，就等一等。

从海外传递的信息来讲，有几千台B300会陆陆续续进到中国，圈里的玩家并不特别多，真正有钱能买的还是这些厂商，目前的需求侧就是那些大头部的大模型厂商。其他的需求没那么旺盛，都是三台、五台、10台、八台的，对整个市场影响不大，还是字节、腾讯、阿里、智谱、Kimi这些厂商需求量比较大。

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金山云的扩展也会受限于外部的机台价格、核心物料的影响，这个会不会影响它原本的建设时间线预期，导致延期？一年完成土建和机电交付合理吗？后面是不是比较难复制？

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我不知道您说的一年完成土建加机电交付的能力这个问题是什么，因为金山云没有这个能力，之前也没有谈过这个事情。一年土建加机电基本上都是IDC的能力，比如您说的万国、世纪互联或秦淮数据，它们会承诺这个事情，但是金山云从我了解的情况，它并没有在比如庆阳、内蒙、乌兰察布拿地或者建设IDC的计划。

您说的问题是对的，在今天这个市场环境来讲，如果对IDC的资源要求不那么高，其实并不缺IDC。虽然智算、算力的需求比较旺盛，但是整体来讲，中国在IDC方面还是供大于求。可能比如我要去青海布局，去庆阳布局，或者去乌兰察布局，这种规模型的定制机房比较少。但是比如我想在环京，环华东、华南找个机房，投10亿元、20亿元去找个机房，这都不难。

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您如何看金山云后续的收入增长和盈利能力的提升预期？

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我觉得主要还是杠杆的问题，它的资金到底能有多少的调用量。今天整体的市场对算力的需求是爆发式的，所以在算力高端芯片上，其实是一个卖方市场，也就意味着如果金山云能搞得到卡，那它就一定能卖出去。从这个角度来讲，我觉得无论是金山还是其他的公司，只要它有足够的资金，至少它在收入规模上是可以快速提升的。这个跟小米需求、跟其他的需求都无关，主要看它到底如何能运作它的负债率、如何能运作它的资金。

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您刚提到金山云有定制的算力服务，它其实也有部分公有云服务，这部分的价格可能跟着市场动态来走，但前期的投入是固定的，在现在算力比较紧缺的背景下，您判断它的盈利能力是否会有较好提升？租赁的价格带来的毛利率水平是否会进一步提高？

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这个不好说。因为从目前的情况来看，前期的投资有可能会打水漂，这个还是要看它前期投资的芯片、卡片到底投的是什么。如果投的是H100这些，很有可能再发一个新的模型的话，它这些模型就会有比较大的控制率，或者模型越来越大的话，它就需要有更大的集群来做训练。我现在了解到的情况就是，这个模型的训练、调优、推理都和N卡的GPU的算力或者显存有很强的关系。如果它前期投入的是好的芯片，那有可能它后续还会有长时间使用，如果它投的是不好的芯片的话，有可能它就会有控制率。

从之前市场上的一些情况来看，也出现过大面积的违约，特别是像MiniMax那些，这个市面上传得比较多，比如它跟某个算力服务商提了一个五年的闭口合同，但它发现跑了两年之后，它这个GPU用不了，它就会给违约金也不租了，会出现这种情况。不光金山云，所有的云厂商、所有的算力服务商都会面临这个问题，就是整个GPU卡的选型决定了后期的使用率、价格。还有一些厂商选了一些国产芯片，那就更不行了。

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从目前来讲这个现象应该还没发生吧？至少H100H20的价格都在上行。

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对，因为今天整体来讲所有的算力都在缺，H20、H100都缺。但是再往后走的话，可能会出现我说这种情况，因为H100、H200肯定是做不了大模型的训练或者推理，它可能做一些中尺度的模型或者小模型还可以。以前我们老讲垂直模型，老认为比如我有个128台H100的集群，做不了大模型训练，那我是不是可以做一个垂直模型的训练？现在看大模型能力越来越强，就不存在垂直模型这个事了，甚至很多的像什么法律顾问、科研AI for science，这基本上大模型都在做了。未来这些中尺度的算力集群、小尺度的算力集群，低算力的这些卡片到底干什么，这个还需要市场来检验。

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最近发的K3没有办法在H200上做推理，是吗？它一定要B系列的才能做的吗？

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对，它太大了，压不进去。它如果在PD分离的形势下，可能能做一些decode，但prefill它肯定做不了。但整体的话，你就要重新做组网了，你要重新把B300跟H200放在一起来用，单独用是肯定不行的。

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如果其他厂商去跟随这种大尺寸的思路，像原本您刚提到的一些老卡，其实都会面临可能空置的问题吗？

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都会面临这个问题，所以整体国产的芯片包括910C，很有可能面临这个问题。因为国产卡的迭代速度比较快，它们可能还会根据大尺寸模型推出一些大显存的版本。

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阿里自研的平头哥现在有对外销售吗？与外部的合作是怎样的形式？

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都有，它也提供集群，虽然没有公开说明是平头哥，但你可以上网搜一搜，它刚刚自己签了一个万卡集群，签了一个合同。

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智谱、Kimi、MiniMax都有一些比较不错的模型发布，如果市场反馈较好、用量暴增，会直接利好哪些公有云厂商？与阿里合作比较顺，是吗？火山引擎、腾讯云、百度云、金山云能否都能吃到这部分生意？如果大家都有，各家的份额将会是怎样的格局？

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我自己是这么看这个问题，特别是模型尺寸越来越大，它会有一个滞后性，比如Kimi K3出来之后，第一，它是7月17号才上线的，但7月27号它才开源。第二，即使开源之后，你真的能把硬件和它的K3的模型调优好，因为能用和能用好这个差异是非常大的，其实很多时候能跑，但是你发现性能不行，这都会有一个滞后性，所以理论上K3、MiniMax这些出来之后，第一个利好就是它本身，但是比如两个月之后或一个月之后，才会把这个需求传递给比如您刚才提到阿里、腾讯、火山引擎。还要看当时它技术的储备能力到底能不能跑得好。因为也是这个行业的，我每天也在用这些东西，我昨天还分别看了看，因为其他厂商都搞不起来金山，都是在转卖原厂的API，都在转卖Kimi的。

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这些头部的AI模型厂商发了一个比较强的SOTA模型之后，其实都面临算力不足的问题。现在算力供给是不是都是这些模型厂商目前迅速变现的障碍？好像大家都没有准备好，之前智谱售罄，Coding Plan都需要抢购，现在Kimi K3发布之后，Kimi的会员应该也已售罄，API也开始限制，您怎么看？这个情况后面会改善吗？

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我认为目前还是模型太多了的原因。因为模型其实实际的模型使用率，因为它会有一个流量曲线，像今天大家都是在用Claude或Codex这些模型，大的流量还是这些，实际的使用曲线都是白天，比如早上的10:00-12:00，下午比如14:00-18:00，这个是一个波峰的情况。但晚上的时候就流量非常低的，小龙虾现在证明了它没那么好用，夜间的流量都非常低，夜间的流量都是自己在跑一些量化或者做一些增流在使用，这是一方面，就是单一模型厂商的流量都没跑到满，但大家的算力缺口都是非常大的。

第二个问题，因为每个模型厂商都会自己囤了一堆卡。就像您刚才提到的，小米作为一个新进的厂商，它对整个算力的投入都已经预估到了40亿元或几十亿人民币这种情况。还有美团，美团其实现在做得不错，还有千问，还有百度、腾讯、字节，就每家都囤了很多算力。我自己认为，未来这些模型算力的话，就像国家在倡导的，它应该是一个公用的系统，其实不一定非要去Kimi那买K3，或者Kimi也不一定自己去直接统筹这些算力或者token，应该是有类似于运营商这样的企业去把这些统筹起来，它可以去给Kimi，也可以去给到智谱，也可以给到字节，这样大家的复用率会更高一些。但这是我个人的观点，可能还会持续一段比较混乱的市场情况。未来我认为它就是一个基础设施，它就跟水电是一样的，应该是没有属性的，只要大家统一标准、统一计费，甚至是一个API的事。

[[00:43:03]]
金山云现在核心客户就是小米的MiMo模型，就之前表现不错，但很快又被超越了。其他的新兴AI模型厂商，需求暴增的情况下，会切一部分给金山云吗？我看到它确实提到了一部分合作，您判断这部分是否能对其营收带来较大贡献？

[[00:43:34]]
第一，我觉得今天这个市场不会那么容易去切，今天这个市场环境下，假设金山云有持续的供卡能力，那肯定还是会优先给到小米。我说的它跟其他厂商的合作，比如它跟阿里合作的话，那应该也是为了防止它是单一大客户，所以它再找了一个阿里去给它做一个plan B，但如果它有持续供给能力，因为小米对这部分的需求还是比较旺盛的，所以我觉得如果它后续有的话，应该还会优先给到小米，而不会给到其他的厂商。理论上这些模型厂商都是强的竞争关系，雷总也不会允许吧，我个人觉得他也不会允许金山把它的卡去供给它的竞争对手，至少不会把金山云做成一个类似于无问芯穹这种情况。

[[00:44:42]]
您如何定义无问芯穹、硅基流动这些厂商？外界认为是AI infra公司，也有人把它们当作公有云厂商，它们在这个行业内的定位是怎样的？核心的竞争力在于什么？

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我觉得硅基流动和无问芯穹是不同的公司，我自己不是特别看好硅基流动的未来。硅基流动技术上应该还是比较强的，但它的问题是在于它自己没有自主的模型，它更多的是一个技术服务商，它是有很强的调优能力，但它本身又和这些云厂商、模型厂商是一个竞争关系，所以我自己对它的未来方向确实也看不太清楚。

但无问芯穹不一样，无问芯穹的定位其实类似于一个批发商，就是我今天服务的公司也是一样的。我们定位我们是个批发商，可能会有一些自主的to C的平台，但平台产生的收入会极低，所以无问芯穹主要客户就是三类，我跟它们也还挺熟的。一类就是一些模型厂商，应该无问芯穹20-30%的卡都给到了智谱，因为它们汪玉和唐杰比较熟。首先它的这些客户就是批发给这些大模型厂商，它们应该跟Kimi、跟小米都有合作，这是一类。

第二类就是它们自己会有一些直接的客户，在消纳比较大的这种条件下，它就直接把卡供给某个比如大银行、一些二类的互联网公司，在自己内部使用AI的那些公司。第三类就是渠道商，它们可能会把这些给一些模型中转站，OpenRouter类似于，这是它主要的一些客户群体。当然它会有一个to C的平台，但to C的平台在它的收入里面应该是可以忽略不计的。

但硅基流动是反过来的，硅基流动应该是to C为主，号称有1,000万用户，但其实每个用户折算下来，带来的实际付费率就非常低，它真正跟这些头部的模型厂商就比较少。而且硅基流动主要还是做了很多国产卡，其实作为一个token服务商或者token工厂来讲，性价比不高。

[[00:47:40]]
这两家公司算力资源是自持的，还是说主要去市场上找一些零散的算力资源再去转售？

[[00:47:52]]
它们情况都跟刚才说的金山云是一样的，无问芯穹是没有自持的，因为它原来的逻辑是一个轻资产运营，但是从今年年初开始的话，它们也开始逐步地背靠背去签这些合同，就相当于我刚才跟您说的逻辑，就它签了一个五年的闭口合同，让这个金租公司帮它代持卡，并且享受五年折旧期之后非常低价的这么一个残值，残值也是在无问芯穹这边。

[[00:48:31]]
无问芯穹或者金山云跟金租公司这个五年的闭口合约的付费是怎么来付？

[[00:48:48]]
大部分都是有个比如预付两个月、三个月，剩下的情况就是按月来支付。

[[00:49:00]]
您提到这五年之后极低的折旧的享受是指到时候的月费会降得非常低，是吗？相比原本的话，可能降到10-20%吗？

[[00:49:13]]
对，甚至更低，基本上免费使用或者极低的价格使用，大家都是谈判谈出来的。

[[00:49:25]]
在公有云的市场，您觉得金山云的竞争定位是怎样的？在这一波AI强劲势头下，头部云厂商会聚集更多的资源，可能会获得更多份额吗？会不会挤压金山云等二三线云厂商的生存空间？

[[00:49:52]]
对，我自己是这么看这个问题。首先，金山云是相对赶上了一个好时候，如果是单纯没有AI这一波的话，金山云的公有云市场无论是收入规模还是毛利率都是持续下降，我甚至觉得它都活不下去了这种情况。但是到了一个AI时代的话，其实我认为并不能把它定义成一个公有云的市场，是一个智算服务的市场，它是以资源稀缺型的这么一个时代，所以谁能拿到卡，谁就有可能取得一定的市场份额、取得一些先机，所以它跟这些公有云厂商还不太一样。

因为金山云我看到的情况它还是跟无问芯穹类似，它是一个批发性质的公司或者整租性质的公司，它并没有大规模的类似于阿里云或者腾讯云这种，把自己包装成一个模型市场或者MaaS平台，这方面相对这些头部云厂商比较弱一些，因为这一些还是需要一些流量的，但金山云的流量可能没那么大。我自己看到的结果就是它从一个公有云的竞争者转到了一个类似于批发的供应者，它是一个整租的逻辑，但并不排除它在短时间之内还是能快速发展，或者有比较好的财务上的表现。

[[00:51:40]]
您觉得金山云现在这个发展思路会不会最终成为一个纯粹的算力供给商？现在算力比较紧缺，但毕竟对于客户来讲，切换没有壁垒，后续该市场可能进入一个价格战阶段，如果一旦进入平稳期，这种商业模式是否会有一些风险？

[[00:52:09]]
我个人的观点是说不会有风险，因为今天这个市场，整个资产的折旧和资产的生命周期基本上都是五年。如果它跟小米合作或者跟阿里合作，基本上五年已经能覆盖它的成本了。那五年之后，理论上今天这些市场的设备当然不见得性价比足够，但还是能给它带来一些收入的，这要看后续金山云在整个算力设备上的投资是否持续。

这个持续，我理解就是新的卡不断地采购，旧的卡就不断地去折旧摊销，摊销结束之后，它就是一个高毛利的情况，但收入可能就降低了很多。但是它用新的卡片去守住它的收入规模，去保证它的收入体量，旧的卡去做利润，我个人理解未来整个算力服务是这么个逻辑，但是需要持续投入。

如果它不持续投入，那就意味着可能三年之后、五年之后，它的收入会快速减少。可能就像您说的，今天H100、H20的价格都在涨，那很有可能市场相对饱和之后，H20、H100就像过去的两年有一段时间，那个价格就会跌得非常厉害，就过去的A100、A800实际上出现过这种情况。未来如果是一个正常的市场，如果大家不存在算力这么紧缺的情况，应该就会出现，比如今年B300的租金是20万元，但到了五年之后它可能就变成5万元，但同等条件下B300的折旧是零了，那它收入就从20万元变成5万元。当然这个过程中可能会有新的Rubin的架构出来，有新的平头哥又出来，那整体的需求，推理的需求或者训练的需求还是不断，所以这个是要看整体在后续资本投入上的策略。

[[00:54:38]]
您判断公有云厂商的竞争格局会有变化吗？现在火山引擎应该追赶势头很猛，投入力度也非常大，会威胁现在头部阿里云的位置吗？现在两家的规模还是差距比较大的，您怎么看后续的情况？

[[00:55:06]]
我个人理解不会。其实在过去的2-3年，谭待在字节那边主要的压力规模就是在做火山引擎的规模，他也给了很激进的市场策略，但在整个大市场收缩的背景下，整个火山引擎云的表现其实并不好，后续大家竞争的格局都是在往AI上去转，所以在整个算力投入的意愿上，我自己看到的就是火山引擎没有前两年那么大的冲劲在去做市场规模，逐步地也开始要做利润了，前几年它给了非常好的市场政策，销售非常激进，它其实都没有做出很好的成绩，那到现在为止它政策逐步在收敛，这种条件下，我认为它更不会影响整个大的市场格局。

[[00:56:23]]
您判断火山引擎今年的收入能到多少？

[[00:56:30]]
这个我没了解过，我觉得还是要看豆包。

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但豆包其实不是全量商业化的，它只是针对一些像ProC有一些定价？

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对，但未来的话，我觉得现在整体的竞争格局是在往AI模型上转了。公有云市场我不能说它放弃，但想象空间是有限的。

[[00:57:09]]
现在市场上也比较关心国产卡的情况，有没有哪些您这边反馈用下来比较好？

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我们现在就是平头哥的这种，因为它不同的卡其实适用的场景不太一样。很多小卡我们也没怎么用过，比如沐曦、燧原、壁仞这些我们基本上都测试过，在某些特定的场景上还可以，但是相对比较通用的场景的话，还是一些大厂做得还不错。现在主流的这些，平头哥、昆仑芯和华为的910C昇腾系列我们是都用过的。目前反馈比较好的还是平头哥，因为这个跟每一代的产品都不一样，口碑都不一样。目前适配下来的话，平头哥这一代的应该叫890，内部叫PPU1.5版，这个版本现在做下来，推理还是可以的。

910C的话，因为它还是看架构的，所以它整体的生态比较封闭一些，还是需要华为自己来使用，其他的使用我们还不太行。据说升到950的话，它兼容了CUDA。但是从反过来的信息来讲，性价比还不够，因为它整体来讲受制于它这个制程的问题，它还是14nm。910C就是两张910B叠在一起，950就是四个910B叠在一起，它还是14nm的，所以整体来讲的话，我自己觉得还拭目以待吧，口碑不是特别好，我看到的情况是这样，实际测过950的，好像没那么好的评价。昆仑芯的话，我们是没有实际使用过，但是客户有一些实际反馈的还可以。我们实际上比较关注的也就是这三个厂商，其他厂商我们暂时没有那么关注，有一些交流、有一些测试，但实际情况来讲的话，都不太好。

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非常感谢专家参与本次访谈。本次访谈结束了，再见！