行业核心观点 - 2025年AI行业进入“结构性纠缠之年”或“乱纪元”，传统竞争界限消融，巨头间形成既竞争又合作的复杂关系 [1][3][97] - 行业竞争焦点从模型参数增长转向对完整AI技术栈（芯片、算力、模型、应用）的控制权争夺，谷歌被视为“全栈之王” [99][101][102] - 底层资源（算力、电力、人才）的争夺成为制约行业发展的关键瓶颈 [76][77][91] 微软与OpenAI的关系演变 - OpenAI宣布与亚马逊AWS签署为期七年、价值380亿美元的云计算协议，以获取即时算力（数十万NVIDIA GPU）和芯片多样性（包括AWS自研Trainium芯片），此举被视为对微软的“独立宣言” [5][8][10] - 微软作为回应，在新协议中放弃了对OpenAI的计算排他权，但埋下“毒丸”条款：1) AGI定义权交由独立专家小组，微软可无限期保留技术许可权；2) OpenAI承诺未来额外购买价值2500亿美元的Azure服务；3) 微软声称拥有OpenAI除消费级硬件外的所有知识产权 [13][15][16][17][24] - 双方关系呈现“同床异梦”，OpenAI需要微软的资金和Azure网络支撑其5000亿美元估值，微软则需要OpenAI的技术保持领先，但均在为潜在“分手”做准备 [27][28] 苹果的AI战略与谷歌合作 - 因自研AI进度严重滞后，苹果选择与谷歌合作，以每年约10亿美元的“友情价”获取Gemini模型授权，用于升级“Apple Intelligence”和Siri [29][32][34] - 合作关键条款是谷歌将1.2万亿参数的定制版Gemini模型完全部署在苹果的私有云服务器上，以保障数据隐私，这是谷歌为保住iOS搜索入口做出的巨大技术让步 [35][39] - 此举被外界视为“权宜之计”，并在苹果内部引发士气危机和核心AI人才流失，暴露了苹果在AI时代的研发短板 [40][41][44] Meta的开源挑战与内部动荡 - Meta备受期待的开源模型Llama 4（代号“Behemoth”）遭遇难产，发布推迟，性能被指未达预期，引发社区对其触碰技术天花板和背离开源精神的质疑 [45][46][48] - 为扭转局面，Meta成立“超级智能实验室”（MSL），并不惜血本挖角顶级人才（如Scale AI前CEO和OpenAI研究员Shengjia Zhao），但引发内部官僚主义和忠诚度问题，导致核心研究员频繁离职 [49][51][53][54] 马斯克与xAI的激进扩张 - 马斯克的xAI公司提交“Macrohard”商标，明显恶搞微软，并在其位于孟菲斯、拥有数万张NVIDIA H100/H200 GPU的“Colossus”数据中心屋顶刷上该标志，彰显其挑战微软的野心 [55][56][60][63] - xAI的战略是利用Grok模型实现软件开发流程的完全自动化，旨在用AI生成的代码替代传统软件 [63] - “Colossus”数据中心的巨大能耗（相当于一个小国家）引发了当地环保抗议 [79] AI硬件与设备的新探索 - 前苹果设计师Jony Ive与OpenAI的Sam Altman合作开发一款反智能手机的“幽灵设备”，该设备无屏幕，设计理念强调“宁静”与触感，旨在通过环境感知和AI预测用户需求 [64][65][68][69][71] - 亚马逊在AI领域坚持实用主义战略，聚焦于通过自研Trainium芯片降低算力成本，并通过Amazon Bedrock平台提供安全、可控、多模型的企业AI云服务 [73] 行业资源争夺战 - 电力瓶颈：数据中心能耗成为重大制约，微软CEO指出最大问题已从缺芯片转为缺电 [77] - 人才通胀：顶级AI研究员的年薪被炒至数千万美元级别，加剧了行业内部贫富差距 [81] - 芯片多元化：谷歌TPU、亚马逊Trainium、微软Maia等自研芯片开始挑战NVIDIA的霸主地位，OpenAI引入AWS部分原因即为获得Trainium芯片以减少对NVIDIA依赖 [82] 巨头竞争格局与全栈能力 - 根据图表分析，谷歌在AI服务器芯片、训练集群、云服务、API、顶尖模型、企业及消费级应用、可穿戴设备及机器人等多个领域均处于领先，是覆盖最全面的“全栈”公司 [75][101][102] - 亚马逊通过其云服务（AWS）、自研芯片和企业服务，也在AI全栈领域占据了重要席位 [73][102] - 其他公司如OpenAI、Anthropic等正通过控制更多AI芯片来加强自身在技术栈中的控制力和成本优势 [103]