开源模型加速渗透背景下，云厂商如何平衡闭源训练投入与开源推理需求的增长？

云厂商在开源与闭源并行格局中的核心优势在于其中立算力和部署入口地位。无论客户使用开源还是闭源模型，最终都需要算力、存储、网络、安全和模型管理服务；模型选择增加反而降低云厂对单一模型供应商的依赖，提升平台议价权。

短期来看，闭源厂商为保持技术领先仍会加大训练投入，直接拉动GPU、存储和网络需求；开源模型则降低企业使用和部署门槛，带来更广泛的私有化部署与推理调用，最终同样转化为云上算力、数据库、安全及模型管理服务收入。随着使用量增长、资源利用率提升和供需改善，云厂有望同时受益于量增和价格回升。

从国内云厂商具体表现看，阿里云部分AI产品降价以扩大客户使用规模，但GPU、存储、通用算力及带宽等底层资源实际成交价格仍在上行，客户总支出可能通过调用量和资源使用量增长而增加。百度智能云的需求增量主要来自GPU相关服务，尤其是GPU公有云，随着AI工作负载占比提升，业务结构向高毛利的AI工作负载倾斜。金山云凭借中立定位、客户基础和GPU资源，有望成为AI基础设施周期中的核心受益者。

需关注的风险在于token价格战是否会向云服务价格和利润率传导，以及云厂商持续加码的CapEx能否在财务报表中得到清晰验证。纯算力租赁公司的投入回报相对容易验证，但同时大力投入自研模型的公司面临云与模型回报混在一起、市场不易评估ROI的困境。