在大模型算力需求井喷的当下，一批独具特色的“小而美”独立AI云厂商正蓬勃兴起。这些“轻量级特种部队”，凭借对技术的深度钻研，撕开了传统云市场的裂缝，为市场注入了全新的活力与可能，如今正受到市场广泛关注。本文精心筛选了多家国内国际发展态势强劲的独立AI云厂商。作为研究样本，数据猿将深入剖析其多方面关键要素：它们在市场中的发展脉络与现状，探究其融资历程，了解背后团队的规模架构与人才优势，分析它们如何在与传统云厂商的激烈竞争中另辟蹊径，找到独特的生存与发展之道。独立AI云厂商是否正迎来属于它们的崛起时刻？独立云厂商如何改写整个云市场的格局？这场“大厂航母”和“灵活快艇”的较量究竟会如何发展？有行业研究显示，AI独立厂商正在崛起，成为推动AI技术发展和市场创新的重要力量。独立AI云厂商，指专注于提供人工智能云计算服务的企业，以GPU为核心，提供高性能算力服务，主要聚焦于AI模型的训练和推理。它们专注于AI领域，能够更快速地响应市场变化和客户需求，提供更具针对性和专业化的AI解决方案。传统云厂商通常指以亚马逊AWS、微软Azure、阿里云、谷歌云（GCP）等为代表的综合性云计算服务提供商。它们通过构建全球化的数据中心网络，提供覆盖IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）的全栈式云计算解决方案，服务于从企业IT基础设施上云到应用开发的全生命周期需求。相比传统云厂商，如今的独立AI云厂商更加专注AI算力赛道，围绕GPU/TPU集群构建技术壁垒。以美国CoreWeave为例，其NVLink全互联架构的A100/H100集群可实现90%的GPU利用率，远超传统云厂商60%-70%的平均水平，专为大规模分布式训练优化。
对此，数据猿盘点了国内外几家值得关注的独立AI云厂商。本文从众多AI云厂商中筛选出几家具有代表性且在市场上有一定地位的独立厂商进行重点梳理（仅代表个人观点）北京潞晨科技有限公司（下简称“潞晨科技”）成立于2021年，公司主要业务是通过打造分布式AI开发和部署平台，帮助企业降低大模型的落地成本，提升训练、推理效率。官网披露，潞晨科技掌舵人尤洋是一位90后教授，毕业于清华大学，后在加州大学伯克利分校攻读博士。截止目前，潞晨科技累计完成6轮融资。最早的种子轮融资是在2021年，由真格基金、创新工场联合投资。最新一轮融资于2025年2月12日完成，北京经济技术开发区产业升级股权投资基金参与。潞晨科技背后的投资方阵容，包括了北京市人工智能产业投资基金、石溪资本、Capstone Capital、领沨资本、北京经济技术开发区产业升级股权投资基金等。
潞晨科技融资情况，最近一次在2025年2月13日
潞晨科技的核心竞争力体现在对大模型全生命周期技术体系的垂直整合能力，此外，其核心产品Colossal-AI系统在GitHub全球排名中持续领跑。通过将底层技术创新转化为Colossal-AI一体机、云算力租赁等多元产品形态，形成了软硬协同的解决方案，以"技术授权+算力服务"的复合商业模式突破传统云服务同质化竞争。
值得关注的是，此前潞晨科技与DeepSeek的合作引起了广泛关注。此前，潞晨科技与华为昇腾合作，基于昇腾910B芯片推出DeepSeek-R1系列推理API服务。通过自研推理引擎，潞晨成功将昇腾算力与DeepSeek模型适配，使推理性能接近英伟达高端GPU（如H800）的水平，同时在异构计算环境下兼容昇腾与NVH800算力，满足不同场景需求。这一技术突破不仅降低企业开发成本，还推动了国产算力生态的完善。此外，潞晨还推出“零门槛、免费不限量”的DeepSeek-R1推理API，吸引开发者快速部署AI应用。其云平台提供从671B大模型到蒸馏小模型的灵活选择，用户可通过潞晨云直接调用模型处理复杂数学推理问题。但随后，潞晨与DeepSeek的合作被叫暂停，引发市场哗然。
2月9日，潞晨科技CEO尤洋在社交网络发表的一篇言论，他提到，满血版DeepSeek-R1的定价为每百万token 16元，若每日输出达到1000亿token，接入方企业理论上可获得4800万元的月收入。但尤洋随后指出，完成这一输出量需要约4000台搭载H800的机器，以当时H800的市场价格或折旧计算，每月仅机器成本就高达4.5亿元，这意味着企业可能面临每月高达4亿元的亏损。（附成本截图）这表明，对于潞晨科技及其他接入DeepSeek的基础设施厂商来说，盈利能力面临巨大的挑战。
DeepSeek随后在知乎上披露了理论成本利润率高达545%，反衬潞晨作为中间商的局限性——其营收依赖算力租赁与软件授权，缺乏规模效应和自有算力支撑，导致议价能力薄弱。2025年3月初，潞晨宣布暂停DeepSeek API服务，主因是成本压力与商业模型不可持续。尽管其2024年营收达7700万元（用户数超10万），但对比DeepSeek直接面向终端用户的模式，潞晨的中间商角色在算力需求激增时面临利润挤压。
在面临挑战的情况下，潞晨表示公司将集中资源聚焦于高创新业务，拒绝盲目跟风和低效投入。实际上，潞晨科技CEO尤洋在多个平台接受专访时表示，自己并不想与DeepSeek对立，并承认DeepSeek是家伟大的公司，表示与DeepSeek保持开放态度，期待未来可能的合作。具体业务的发展方向，尤洋在接受媒体专访时表示，公司营收过去几年都实现了高速增长，未来会深耕自研技术，如视频大模型、多模态大模型，让它快速进入到真正的用户业务场景里，实现基于视频、多模态大模型的应用，并表示公司要把市值做到200亿到300亿量级，然后上市。潞晨与DeepSeek的合作虽暂停，但其技术适配经验仍具标杆意义。潞晨科技与DeepSeek的合作展现了国产AI技术在算力适配与开源生态中的突破。例如，昇腾算力与DeepSeek模型的优化方案为国产AI芯片生态提供了可行路径，吸引天数智芯、壁仞科技等厂商跟进适配。此外，潞晨积累的异构算力管理能力（如昇腾与英伟达GPU混合部署）仍是其核心竞争优势。但我们也看到，作为新兴的AI独立云厂商，潞晨与DeepSeek的合作被叫暂停，是否也揭示了中间层服务商在规模化竞争中的脆弱性？独立厂商作为“中间层”，既缺乏自有算力资源，又难以与大模型厂商直接竞争终端用户，盈利模式易受上下游挤压，暴露了商业化模式可持续发展问题。在结束与DeepSeek合作后，潞晨也进行了技术转移，当前转向强化自有产品矩阵，如VideoOcean视频大模型、Colossal-AI一体机等，这也显示了公司试图通过多元化服务降低对单一合作伙伴的依赖。同时，随着DeepSeek等大模型直接与算力厂商（如华为、阿里云）合作，传统中间技术服务商需转型为综合解决方案提供商。未来，潞晨若能在自研技术（如Open-Sora视频模型）和垂直行业服务上深化布局，或可避开与一体化云厂商的正面竞争，聚焦于高附加值的技术授权与定制化部署。无问芯穹成立于2023年5月，是一家专注于异构云和算力优化的人工智能初创公司，公司由清华大学电子工程系系主任汪玉发起，创始团队主要毕业自清华大学电子工程系。此前，《麻省理工科技评论》一篇题为《关注DeepSeek之外的四家中国人工智能初创公司》的文章引发关注，无问芯穹便是文中列举的四家初创公司之一，专注于异构算力。虽然成立不满两年，无问芯穹已经吸引了近10亿元融资。根据天眼查官网显示，截止目前，公司累计完成3轮融资。
梳理公司融资历程，2023年5月获种子轮，具体金额未披露；2023年11月获天使轮，具体金额未披露；2024年9月，公司获A轮融资，融资金融近5亿人民币
随着大模型概念的兴起，算力成为了其发展的关键要素。然而，国内大模型公司在算力方面面临挑战，显卡供应限制成为制约其发展的瓶颈。在这样的背景下，无问芯穹应运而生，致力于解决算力问题。无问芯穹的核心技术是异构云，通过多种类型的计算资源的整合与优化，解决国内在算力方面的不足。
在技术纵深上，公司突破性地开发了全球首个文生视频大模型推理IP FlightVGM，通过“时间—空间”稀疏化与混合精度架构优化，在FPGA平台上实现性能超越GPU的突破，并斩获FPGA国际会议最佳论文奖。其核心产品无穹Infini-AI平台，可支持20多个模型和10余种计算卡，实现软硬件的联合优化和统一部署。有数据显示，该平台向下兼容多元异构算力芯片，可有效激活全国各地沉睡异构算力，现已运营的算力覆盖全国15座城市。
无问芯穹在其Infini-AI异构云平台上架了DeepSeek-R1、V3模型，并上线了满血版DeepSeek-R1、V3的API服务（图自无问芯穹官网）
在与大厂生态合作方面，无问芯穹与DeepSeek-R1等多款芯片协同工作，促进算力基础建设。无问芯穹与多家大模型算法企业和国产芯片公司建立合作，包括智谱AI、月之暗面、生数科技等大模型公司，以及AMD、华为昇腾等国产芯片公司。总的来看，无问芯穹成立不到两年，成功吸引近10亿元融资，这在国内人工智能领域中是一个很好的范本。对比来看，无问芯穹则更侧重于与政府和国资的合作，尤其是在推动本土自主可控技术生态方面。其战略目标是建立一个完整的国产技术体系，通过与国家和地方政府的合作，参与国家重大科技项目和基础设施建设。这种合作的核心在于响应国家政策、推动自主创新，确保技术的安全可靠性。公司通过承接上海万亿级算力建设目标，获得政府补贴与国资基金支持。根据最近消息，有媒体3月19日报道，无问芯穹与浙江算力科技达成战略合作，以核心技术支撑共铸杭州市算力资源调度服务平台。这种合作增强了无问芯穹的技术实力，还推动了整个行业的资源调度和算力利用效率，形成了良好的产业生态。这也显示了，对于独立AI厂商来说，政策红利与资本运作的协同至关重要。但作为一家年轻的公司，无问芯穹在品牌认知度上不如老牌企业。同时尽管无问芯穹在异构算力领域表现突出，但其面临的竞争依然激烈，尤其是在国内AI行业中，许多老牌企业已经占据了一定的市场份额，如何在竞争中脱颖而出是一个挑战。此外，构建异构算力平台需攻克多项技术难题，这些都需要强大的研发能力和技术积累，在某些情况下，过于依赖外部技术可能会影响公司的独立性和长期发展，特别是在全球技术环境变动的背景下。同时，我们把眼光放在国际上，来看看国际上那么值得关注的独立AI云厂商玩家，这里例举两家代表企业：CoreWeave、GMI Cloud。CoreWeave成立于2017年，总部位于新泽西州罗斯兰，是一家专门为企业级GPU加速工作负载提供云服务商。CoreWeave成最初名为Atlantic Crypto，从事以太坊挖矿业务，后进行业务转型。公司官网显示，其Kubernetes原生基础设施专为机器学习、VFX渲染、像素流和批处理等计算密集型用例而构建，与传统云厂商相比，速度最高可提高35倍，成本降低80%。在技术创新与突破方面，CoreWeave的基础设施专为AI工作负载设计，其软件栈CoreWeave Cloud Platform能够高效管理GPU资源，提供高性能的计算服务。CoreWeave与微软、OpenAI等大客户建立了紧密合作关系。2024年，微软贡献了CoreWeave 62%的收入。2025年，OpenAI与CoreWeave达成了一份为期五年、价值达119亿美元的合同。CoreWeave专注于GPU云计算，尤其在AI领域展现出强大的技术优势，其基于英伟达GPU的优化技术，提供高效的计算资源和云服务。公司推出的高性能计算平台H100配备了丰富的GPU选择，并结合CPU以满足不同负载需求，同时还提供完全托管的Kubernetes服务和NVMe文件系统卷，旨在为客户提供全面而灵活的云计算解决方案。GMI Cloud成立于2023年，是一家AI Native Cloud服务商，由Google X的AI专家与硅谷精英共同创立，旨在为企业AI应用提供最新、最优的GPU资源，为全球新创公司、研究机构和大型企业提供稳定安全、高效经济的AI云服务解决方案。其研发团队主要来自谷歌X Lab，具备丰富的AI领域专业知识。GMI Cloud是NVIDIA Cloud Partner（NCP），超微SMC的战略合作伙伴，在海外拥有NVIDIA最新最高端的GPU卡供应优势。有资料显示，GMI Cloud的技术团队均来自Google X Lab，具有丰富的AI产品研发经验，凭借其在海外的高端GPU卡供应优势和强大的服务器生态交付网络，帮助企业以最短的交货期搭建GPU算力集群，帮助企业实现模型优化。另外，GMI Cloud在全球多个国家拥有智算中心，凭借强大易用的GPU CLOUD管理平台，提供按需的GPU算力服务。CoreWeave和GMI Cloud作为独立云厂商，在GPU云服务领域展现出独特的技术优势和市场定位。CoreWeave专注于基于英伟达GPU的优化，提供高性能计算平台H100以及灵活的云服务。其技术路线强调高效计算资源的提供，目标客户包括需要大量GPU算力的AI企业。GMI Cloud则通过自研的Cluster Engine，结合Kubernetes和HPC Slurm实现资源的灵活调度，提供PRIVATE CLOUD和ON-DEMAND两种服务方案，分别满足长期和临时的计算需求，主要面向机器学习、视觉特效等领域。在与大厂的合作模式方面，CoreWeave和GMI Cloud通常依赖于与英伟达等大型技术公司的紧密合作，获取最新的GPU技术和丰富的生态资源。与之相比，中国的独立云厂商如潞晨科技和无问芯穹则展现出不同的发展路径。潞晨科技致力于提供自主可控的云计算解决方案，强调技术自主研发。无问芯穹则专注于异构算力的开发，目标是构建国产自主可控的生态体系。对比中，可以得出几个启示：首先，独立云厂商应根据自身技术优势和市场需求，明确定位和目标客户；其次，与大厂的合作可以为独立云厂商提供技术支持和市场机会，但自主创新和产品差异化同样重要；最后，在当前竞争激烈的市场环境中，建立自主可控的技术体系和灵活的服务模式，将有助于独立云厂商在未来的发展中脱颖而出。
四家厂商的分析图谱（不完全统计）
结合潞晨科技、无问芯穹、CoreWeave和GMI Cloud四家AI独立云厂商的分析情况，我们试着总结下，它们作为AI云厂商的共性、优势，以及与传统云厂商的差异化和优势。这四家AI独立云厂商共性在于垂直领域聚焦，均瞄准大模型算力优化（涵盖训练与推理）或高性能计算场景（例如AI、渲染）等特定垂直领域，与传统云厂商的广泛服务范围形成鲜明对比。值得一提的是，这四家AI独立云厂商都展现出快速发展势头。例如，潞晨科技在成立后不久就完成了多轮融资，并推出了具有竞争力的产品和服务。无问芯穹在成立1年零4个月时，已累计融资近10亿元，其Infini-AI异构云平台已运营的算力覆盖了全国15座城市。CoreWeave自2017年成立以来，凭借与微软、OpenAI等大客户的合作，迅速在AI云服务市场占据一席之地。GMI Cloud也凭借其技术优势和全球数据中心网络，快速吸引了市场关注。虽然，几家公司具体的营收数据未能难以全面了解，但从市场表现和客户合作情况来看，这四家AI独立云厂商的营收呈现良好态势。尤其是，目前随着AI技术的快速发展，云计算市场的盘子越来越大，更多的云厂商将在实际生产中应用AI技术，会为云厂商带来新的盈利模式和市场机会。根据行业研究，全球人工智能基础设施市场预计到2028年支出将超过1000亿美元。AI云服务作为其中的重要组成部分，为这些独立厂商提供了广阔的发展空间和营收增长机会。但另一方面，云厂商们是否也面临着来自各个方向的压力。许多云厂商在前期通过大规模投入来争夺市场和用户，但这可能导致陷入“又卷、又内耗、又不挣钱”的困境。以潞晨科技为例，其早期依赖算力租赁和API服务分成的模式，在规模化竞争中暴露脆弱性。若每日处理千亿级token，硬件成本远超收入，导致服务暂停。独立厂商作为“中间层”，既缺乏自有算力资源，又难以与大模型厂商直接竞争终端用户，盈利模式易受上下游挤压。此外，云服务市场或呈现“强者恒强”格局？头部厂商通过降价策略（如大模型API调用费下调）加速市场渗透，挤压中小厂商生存空间。独立厂商若无法在技术或服务上形成独特性，易陷入低利润的价格战泥潭。但随着AI技术的不断进步，云厂商或可以在竞争中重塑自己的生态体系。例如，云厂商通过强化自有产品矩阵，通过技术纵深与行业场景深耕重塑竞争力，转向或可避开与一体化云厂商的正面竞争。例如潞晨科技转向强化自有产品矩阵，试图通过多元化服务降低对单一合作伙伴的依赖，无问芯穹通过视频生成模型的FPGA部署开辟新赛道，在边缘计算、具身智能等领域建立先发优势等。同时，借助政策东风与合规能力建设，在AI与云服务的结构性变革中，探索符合自己的生存路径。独立AI云厂商的崛起，本质是算力需求从“通用普惠”向“智能专精”跃迁的必然产物。然而，这场冲锋背后，实则暗藏残酷的生存博弈。或许，独立AI云厂商与传统云厂商之间的竞争才刚刚开始。传统云厂商通过价格战和生态绑定等手段争夺市场份额，而独立AI云厂商则凭借灵活的技术和服务模式在市场中寻找机会。这场“大厂航母”和“灵活快艇”的较量将如何发展，值得持续关注。
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