英伟达的GPU有多难买、多贵，搞AI的人心里都有数。H100一卡难求，Blackwell还没捂热就被抢光。全球云厂商一边排着队给英伟达送钱，一边闷头在自家实验室里搞另一套方案——自研芯片。
这场科技巨头与资本巨鳄的联手，是谷歌借力产业资本进一步扩张TPU商业版图，提升自研TPU在AI算力芯片市场影响力的关键一步。
高速扩张虽是企业发展的重要阶段，却也同时带来技术和运营层面的压力，特别是在云基础设施管理方面。初创企业在发展早期所做的技术架构决策，将直接影响未来的性能表现、成本结构以及用户体验。
在人工智能高速发展的背景下，组织纷纷聚焦于多模态大模型、专业化AI应用、自动化智能体等前沿创新。然而，与这些技术进步同等重要、却长期被忽视的，是支撑创新的云治理能力。
英特尔与谷歌宣布扩大双方在云计算与人工智能基础设施领域的长期合作，合作范围涵盖下一代处理器、智能网络技术以及相关系统设计。
随着人工智能技术的快速发展，以及与云计算、互联网等技术的深度融合，新一波产业变革的浪潮正在到来，不但产业体系在重构，而且决定企业和产业起伏兴衰的动力机制在变化，经济形态也在翻新，智能经济成为发展的必然。此时，认清趋势，把握规律，谋划政策，就尤为重要。
Token的崛起正在重塑AI公司、云计算公司和通信行业，从模型能力的竞争转向Token流通与经营，云服务从‘卖算力’转向‘卖Token’，运营商则尝试跳出流量逻辑，重新定位为智能基础设施的一部分。
训练一个模型是一次性工程，推理要做几十亿次，而且对延迟极度敏感。当推理请求像洪水一样涌来，把所有 GPU 集中在几个超大数据中心里，可能恰恰成了瓶颈。瓶颈不在算力，在物理。具体来说，在光速。
而AI应用爆发背后，是对云服务器与大模型调用的高度依赖，指数级增长的Token带来的成本账单，让此前靠免费或低价维持用户的大模型厂商最先感受到压力，然后传导致AI算力核心的云服务厂商和大模型服务商。
为打造全球人工智能（AI）和云计算基础设施的枢纽，印度打出“免税牌”。彭博社报道称，在最新通过的2026-2027年度联邦预算案中，印度提出了一项针对外国公司的税收优惠提议——如果一家符合条件的外国公司从指定的印度运营商处采购数据中心服务，并利用该基础设施为海外客户提供服务，在一定条件下，此类业务产生的全球收入将无需在印度纳税。
过去十年间，物联网平台行业经历了一轮完整的产业周期。早期阶段，资本与技术热情叠加，市场呈现“百家争鸣”的格局——云厂商、设备商、工业企业、初创公司纷纷入局，打着“平台化”的旗号争夺入口。
云计算的定价传统，出现了微妙变化。多年以来，只降不升一直是云计算赛道的主基调，可迈入2026年之后，亚马逊和谷歌先后对旗下的云计算提价，打破了传统的固有认知。值得注意的是，这波涨价风也吹到了国内。
