2025年，全球AI領域迎來史上最洶涌的開源潮。

從DeepSeek全面開源大模型，到百度宣布文心大模型加入開源陣營，技術民主化的呼聲似乎達到頂峰。然而，當開發者們歡呼人人可用時，一場由算力、數據和云服務構建的隱形壟斷正在悄然成型。

Synergy研究集團2025年Q1報告顯示，全球云基礎設施支出達940億美元，同比增長23%，其中60%份額被亞馬遜AWS（29%）、微軟Azure（20%）和谷歌云（11%）瓜分。不單單是收入，60%的高質量訓練數據也都集中于5家科技巨頭手中。

6月5日智通財經消息稱，人工智能基礎設施建設持續擴張，亞馬遜宣布將投資100億美元擴建其位于北卡羅來納州的數據中心集群。

開源代碼只是第一步，真正的門檻是算力和數據。某國內AI初創公司CTO向坦言，我們能用開源模型，但訓練成本動輒千萬美元，實時數據還要向大廠購買，這就像給你免費菜譜，但食材只在天價超市出售。

算力霸權

開源模型的普及并未削弱硬件巨頭的統治力，反而強化了其壟斷地位。

據Synergy研究集團數據顯示，到2024年底，超大規模運營商運營的大型數據中心數量已攀升至1,136個，相較于2019年實現了數量翻倍的增長。而且該機構預測，在未來數年，每年新增的數據中心數量將維持在130-140個。

在全球云服務市場中，亞馬遜、微軟和谷歌牢牢占據著主導地位。從地區分布來看，美國掌控著全球數據中心總容量的54%，占據絕對優勢；中國以16%的占比位居第二；歐洲則占比15%。

Synergy首席分析師約翰?丁斯代爾指出：在歷史進程中，數據中心的平均規模增長較為平緩，呈漸進式發展，但近幾個季度，企業對AI基礎設施建設的強烈需求，徹底打破了這一常規態勢，使得數據中心規模增長呈現爆發式增長。

2025年第一季度，全球企業在云基礎設施服務方面的投入達到了940億美元之巨。與2024年第一季度相比，支出增長了23%，增長金額高達175億美元，其中公共基礎設施即服務（IaaS）和平臺即服務（PaaS）占據了市場的大部分份額。

約翰丁斯代爾分析道：雖然增長在不同地區和服務領域都有體現，但人工智能顯然起到了重要作用。生成式人工智能特定服務的增長在140%到160%之間。

AI發展所引發的算力需求，正在重塑全球數據中心格局以及云服務市場的投入走向。

開源是否真的帶來了平等？

實際上，當所有人都能拿到模型代碼，但訓練成本和實時數據壁壘依然將中小玩家拒之門外。

以英偉達為例，英偉達自2021年起推出DGX Super Pod的云訂閱服務，用戶可按月租賃算力。到了2025年，客戶已無法直接獲取服務，而是需要通過 CoreWeave、Lambda Labs等云廠商間接租賃算力。作為英偉達的核心合作伙伴，CoreWeave憑借優先獲得GPU資源的優勢，構建起 GPU即服務（GPUaaS）的商業模式。

目前CoreWeave的大型客戶包括微軟、英偉達、meta、IBM、Mistral和Cohere等，其中微軟更是貢獻了 62% 的業務量。此外，CoreWeave的算力服務也逐步滲透到金融、制藥等高性能計算需求較高的行業。華爾街量化交易公司Jane Street，以及多個生物制藥企業，均依賴CoreWeave的算力支持其模型訓練和數據分析。

據悉2025年，CoreWeave計劃進一步擴大數據中心網絡，新增10座數據中心。

對于AI算力供應商而言，數據中心的擴張不僅代表著計算能力的提升，也直接影響客戶的服務質量和算力成本，隨著全球AI訓練任務的規模不斷增長，數據中心的算力密度成為企業競爭的關鍵要素。

此外有消息稱，CoreWeave手握超過25萬張英偉達的GPU，英偉達不僅是其核心供應商，更是其戰略股東之一。

硬件采購的門檻更是令人咋舌。據公開資料顯示，香港數碼港2024年10月啟用的超算中心采用英偉達DGX H800 GPU，每個節點月租金達32萬港幣（約合人民幣29萬元），若采購多節點集群，成本將遠超2.5億元。英偉達最新財報也顯示，其數據中心業務單價持續攀升，2025財年第四季度數據中心營收達356億美元，同比增長93%。

不僅如此，英偉達最新發布的芯片針對主流開源模型進行了深度優化，這一巧合背后隱藏著巨大的利益關聯。據了解，為實現這種優化，英偉達投入了價值27億美元的適配合作。當開發者為了追求模型的高性能而不得不采購特定硬件時，開源模型在不知不覺中淪為了最隱蔽的捆綁銷售工具。

專業數據被私有化

開源模型的另一大壁壘是數據。Mozilla基金會2024年的報告指出，Common Crawl的爬取范圍已被Facebook、《紐約時報》等頭部網站大幅限制，導致其數據無法代表整個網絡，尤其缺乏專業領域的深度內容。

高質量數正在流失。據Common Crawl的統計數據顯示，2023年后，《紐約時報》等頭部網站限制爬取，其頁面數量同比下降37%，而低質量網站占比從2019年的12%升至2024年的21%。

大廠雖通過開源基礎模型（如Transformer架構）建立技術標準，卻借助云服務、數據管道、開發工具實現隱性控制。此前騰訊元寶的《用戶協議》。其中一項條款約定，對于用戶向騰訊元寶輸入的內容，騰訊可以獲得幾乎所有場景的使用權，且授權是無地域限制的、永久的、免費的。

被曝光后，3月1日到3月5日之間，元寶《用戶協議》進行了三次修改，調整了騰訊對輸入內容的使用范圍、授權方式。

同時，騰訊公關總監張軍在朋友圈回應道：非常抱歉給大家造成困擾。使用元寶時輸入和輸出的內容，權利歸您或相應權利人所有人，使用元寶并不會改變歸屬。最新版本已經增加數據管理功能，相關內容都不會用于大模型優化。

目前，騰訊元寶的頁面新增了體驗優化計劃開關，關閉后，用戶輸入的內容將不再用于訓練AI。

開源模型的致命誘惑在于其完美的雙贏假象。

正如網友匿蟒 所言，(算法 + 算力 + 數據)× 時間 = 模型，模型才是能用的東西，而算法只是門檻之一。

開源運動的初衷是技術平權，但在AI時代，算法自由≠資源自由。當算力、數據、生態成為新的壟斷壁壘，開源可能只是巨頭圈地運動的開始。

未來的AI競爭，不僅是代碼之爭，更是基礎設施與規則制定權的爭奪。如果沒有政策干預和生態創新，人人可用的理想終將淪為少數人掌控的現實。