外媒：深度解析2025年中美AI市场格局

2025年的AI市场是一个复杂而充满活力的生态系统，由成熟的技术巨头、关键的基础设施供应商和新兴的创新初创企业组成。了解主要参与者及其战略定位对于驾驭这一格局至关重要。

行业巨头：主要科技公司的战略

几家大型科技公司发挥着重要的影响力，利用其庞大的资源、现有的客户基础和研究能力来塑造AI领域。他们的策略通常包括开发专有模型、提供云平台、将AI集成到现有产品中，有时还会为开源社区做出贡献。

微软

通过大量投资与OpenAI紧密相连，微软积极将OpenAI的模型（GPT-4o、DALL-E 3）整合到微软365、Windows和其它服务的Copilot产品组合中。它的AzureAI平台为开发人员提供了全面的工具和对各种模型（包括OpenAI的模型）的访问。同时，微软开发了自己的高效Phi系列模型，包括推理和多模态变体，为SLM趋势和开放权重社区做出了贡献。微软的战略取决于利用其在企业的主导地位和合作伙伴关系，将AI深深嵌入用户的工作流程中。

谷歌（Alphabet）

谷歌通过DeepMind在AI研究方面长期处于领先地位，其旗舰产品是Gemini系列（Ultra、Pro、Flash、Nano），这些产品本身是多模式的，并集成到谷歌Search、Workspace和Android等核心产品中。谷歌Cloud AI （Vertex AI）为AI开发和部署提供了一个强大的平台。虽然谷歌对开放研究（例如，Transformer架构）和框架（TensorFlow）做出了开创性的贡献，但其最先进的模型（如Gemini）仍然是专有的。它的战略利用了其庞大的数据资源、强大的研究能力和广泛的消费者。

Meta

凭借其Llama系列（Llama 2、Llama 3、3.1、3.2），已经成为LLM领域开源方法的主要倡导者。通过公开发布强大的模型，Meta旨在使访问民主化，加速社区创新，挑战封闭模型的主导地位。该公司还将Meta AI助手等AI功能整合到其庞大的社交媒体平台（Facebook、Instagram、WhatsApp）中。Meta在训练基础设施上投入了大量资金，并开发了广泛使用的PyTorch框架。

亚马逊

主要通过亚马逊网络服务（AWS）发挥影响力，这是领先的云基础设施供应商，在全球范围内托管着大量的AI开发和部署。AWS提供管理AI服务，如SageMaker（用于构建、训练和部署模型）和Bedrock（提供对来自不同供应商的各种基础模型的访问）。亚马逊还在投资定制AI芯片（用于训练的Trainium，用于推理的Inferentia），以优化性能并降低在AWS上运行AI工作负载的客户的成本。此外，它还将AI集成到其电子商务业务和消费设备中（例如Alexa+订阅）。

OpenAI

AI研究和部署的领先力量，以突破GPT-4、GPT-4o、o1（推理）、DALL-E（图像生成）和Sora（视频生成）等模型的界限而闻名。它的策略主要是专有的，通过其流行的ChatGPT接口和广泛的API提供访问。它与微软的密切合作关系提供了重要的资金和基础设施支持。尽管面临激烈的竞争，OpenAI仍然具有很高的影响力，并将继续为未来的发展寻求大量资金。

Anthropic

由前OpenAI成员共同创立，Anthropic强调AI的安全和伦理，同时开发像Claude系列这样的高性能模型。它的方法在很大程度上是专有的，专注于受控的开发和校准技术。它已经获得了谷歌和亚马逊的大力支持，并正在为克劳德提供“计算机使用”功能的AI等领域进行创新。

IBM

利用其在企业计算领域的悠久历史，通过IBM沃森平台提供AI解决方案。重点领域包括业务流程自动化（Watson Orchestrate）和开发人员生产力（Watson Code Assistant）。

苹果

传统上更注重用户体验和隐私，苹果在其生态系统（iOS, macOS）中集成了AI功能，通常优先使用其定制芯片（神经引擎）在设备上进行处理。虽然历史上很少公开其大规模模型开发，但它正越来越多地融入先进的AI功能。

中国巨头（百度、阿里巴巴、腾讯）

这些公司是主要的力量，尤其是在庞大的中国市场，而且越来越全球化。百度以其Ernie家族的LLM以及在Apollo Go自动驾驶领域的领导地位而闻名。阿里巴巴和腾讯也在大力投资AI，将其整合到其广泛的云服务、电子商务平台和社交/游戏应用程序中。

硬件和云：使能基础设施

AI模型的进步严重依赖于底层硬件和云基础设施，使其能够大规模训练和部署。

英伟达

仍然是AI硬件领域的主导力量，提供高性能GPU——比如H100和更新的Blackwell架构——它们是训练和运行大多数大型AI模型的主力。除了硬件，NVIDIA还提供全面的软件生态系统，包括CUDA（其并行计算平台），以及越来越多的预构建软件容器和微服务，如NVIDIA NIM （NVIDIA推理微服务），旨在简化和加速流行AI模型的部署。NVIDIA还提供针对特定行业的专用平台，例如针对医疗保健的Clara和针对汽车的Drive AGX。该公司在高端AI训练芯片领域近乎垄断，这使其成为一家具有重大地缘政治利益的公司，尤其是在供应链依赖和出口管制方面。

AMD

是英伟达在AI加速器市场上的主要竞争对手，提供其Instinct系列GPU（包括MI300系列和即将推出的MI350）作为训练和推理的替代方案。AMD正在稳步获得市场份额，并在AI所需的高性能计算领域提供关键的竞争。

云供应商（AWS、Azure、谷歌Cloud）

这些超大规模供应商为大部分AI生态系统提供了必不可少的支柱。他们提供对大量计算资源（包括NVIDIA和AMD GPU，以及他们自己的定制芯片）、存储、网络和一套托管AI服务（如Amazon SageMaker、Microsoft Azure AI Studio和谷歌Vertex AI）的可扩展访问，这些服务简化了构建、训练和部署AI模型的过程。他们越来越多地开发自己的定制AI芯片，例如AWS的Trainium和Inferentia芯片，谷歌的TPU和微软的Maia加速器，旨在优化性能并降低在其特定平台上运行的AI工作负载的成本。

定制芯片和专业硬件创新者

越来越多的公司通过开发专门为AI计算量身定制的新型硬件架构，挑战传统的以GPU为中心的方法。Cerebras Systems为大规模AI训练提供了独特的WSE。SambaNova Systems和Groq专注于推理加速。Etched等初创公司正在设计专门针对transformer推理进行优化的芯片（asic），旨在提高特定工作负载的效率。Arm的高能效CPU设计主导着移动市场，对于功耗是关键问题的数据中心和边缘AI部署也至关重要。英特尔仍然是与加速器一起使用的CPU领域的主要参与者，并正在开发自己的AI芯片系列（Gaudi）。此外，像Xscape Photonics这样的公司正在探索使用光子代替电子进行数据处理，有望在速度和效率上取得突破。这种硬件的多样化为通用GPU之外的特定AI任务提供了更优化的解决方案的潜力。

创新者和颠覆者：充满活力的创业场景

除了老牌巨头之外，2025年AI领域的特点是一个充满活力、资金充足的创业生态系统，推动各个领域的创新。这些初创公司通常专注于特定市场，开发新技术，或以不同的商业模式挑战现有企业。

AI初创公司的主要类别包括：

基础模型开发者

与巨头竞争或互补的初创公司，如Cohere（通常专注于企业）、Mistral AI（欧洲领导者，强大的开源业务）、Elon Musk的xAI（开发Grok）、DeepSeek（中国竞争对手）、Sakana AI（日本，专注于新颖架构）、Reka AI和Thinking Machine Labs（由OpenAI前CTO Mira Murati创立），都在开发自己的大型语言或多模态模型。

AI基础设施、平台和工具

这是一个特别活跃的领域。Hugging Face为开源社区提供了一个重要的中心，托管模型、数据集和工具。Databricks为数据工程、分析和AI提供了统一的平台。LangChain为构建LLM应用程序提供了必要的工具。Scale AI在训练模型所需的数据标注和注释方面处于领先地位。其它专注于向量数据库（Pinecone, Weaviate），合成数据生成（Gretel），专业AI云供应商（Lambda, Together AI, Crusoe）或部署平台（Baseten, Fireworks AI）。

企业和垂直AI应用

许多初创公司专注于应用AI来解决特定的业务问题或迎合特定的行业。Glean提供AI驱动的企业搜索；Harvey为法律部门开发AI工具；Writer为企业提供量身定制的AI写作辅助；Adept和Sierra正在为客户服务开发AI代理。其它公司则瞄准医疗保健（Tempus AI、Abridge）、金融、制造业或国防（Vannevar Labs）。Palantir更成熟，它提供的数据平台被政府和大型企业大量使用。

面向消费者和创意工具

这一领域呈现爆炸性增长。Perplexity AI提供AI原生搜索引擎体验；ElevenLabs在现实语音克隆和生成方面处于领先地位；Midjourney, Pika， Runway和Synthesia是AI图像和视频生成/编辑的流行工具；Cursor （Anysphere）是一个快速发展的AI优先代码编辑器；Speak提供AI语言辅导；Suno根据提示生成音乐。

机器人和物理AI

像Figure AI这样的初创公司正在开发用于劳动任务的人形机器人，吸引了大量投资。像Skild AI这样的则专注于控制机器人系统的AI系统。

这种充满活力的创业场景为市场注入了活力，通常会开拓新的应用程序，并推动老牌企业更快地创新。越来越多的AI初创公司IPO，如Astera Labs（连接）、Rubrik（数据管理）、Klaviyo（营销AI）和TempusAI（医疗保健），以及Databricks和Anthropic等备受期待的候选者，标志着一个成熟的市场，AI驱动的价值正在得到公众投资者的认可。

2025年的AI市场最好不要被理解为一个由少数巨头主导的单一实体，而是一个复杂的、相互依存的生态系统。基础模型开发人员严重依赖NVIDIA等硬件供应商以及AWS和Azure等云平台，以获得训练和部署所需的大量资源。反过来，应用程序开发人员——从初创公司到成熟的SaaS公司——利用这些基础模型（通过API或开源版本访问），并利用开发工具和框架（如Hugging Face和LangChain）来构建他们特定的产品和服务。云供应商从这一活动中受益匪浅，既可以托管高要求的训练工作负载，又可以托管无数AI应用程序的可扩展部署，为他们的平台创造了强大的飞轮效应。它们通常充当聚合器，通过AWS Bedrock或Azure AI Studio等服务提供对来自多个开发人员的模型的访问。

在这个生态系统中，战略定位是关键。直接竞争构建最大、最通用的基础模型是一个非常昂贵的命题，只有少数玩家可行。因此，许多成功的参与者，特别是初创公司，通过专注于特定的层或应用程序来找到自己的细分市场：开发卓越的开发工具（例如，Cursor, LangChain），提供关键的基础设施组件（例如，用于数据的Scale AI，用于向量搜索的Pinecone），针对特定的垂直行业提供量身定制的解决方案（例如，用于法律的Harvey，用于医疗保健的Tempus），或创建基于AI的新颖消费者体验（例如，Perplexity, ElevenLabs）。即使是巨头也有自己的区别：微软利用其在企业软件领域的主导地位，谷歌利用其在搜索和数据方面的专长，Meta利用其在社交领域的影响力和开源战略，亚马逊则利用其在云计算领域的领导地位。合作伙伴关系也在这种相互依存的格局中发挥着至关重要的作用，例如微软与OpenAI的关系，谷歌和亚马逊对Anthropic的投资，以及英伟达与DDN等基础设施合作伙伴的合作。2025年的成功往往取决于对这些生态系统动态的理解，并在其中确立一个可防御的战略地位。