数据中心规模与战略 - 亚马逊拥有约900个数据中心，而纯粹的第三方数据中心运营商仅有32至35个数据中心 [1][2] - 亚马逊的数据中心配备了超过10万个GPU，其AI相关业务年化收入约为50亿美元，是其他公司（约1.3亿美元）的近30倍 [2] - 亚马逊目前处于“土地抢夺”模式，因为能满足GPU数据中心高功率需求的设施非常有限，这为竞争对手获取合适土地建设数据中心增加了难度 [6][7] 边缘计算与延迟优化 - 为向全球可能超过10亿的用户提供具有万亿参数的大语言模型服务，需要将计算资源区域化部署，而不能仅依赖一个大型数据中心 [3][4] - 通过在全球各地（如纽约、洛杉矶附近）建设边缘数据中心，可以缓存内容、最小化网络延迟，从而确保用户获得良好体验 [3][4][5] 谷歌的垂直整合优势 - 谷歌通过其自研的第七代TPU芯片，在性能及“每瓦特token数”这一关键指标上，与英伟达GPU展开竞争 [8][9] - 谷歌Gemini 3模型在减少AI幻觉方面能力更强，并且其TPU芯片能耗更低 [7][8] - 谷歌拥有独特的搜索引擎索引数据，这使其AI模型的结果比其他大语言模型更具事实依据，构成了显著优势 [9] 行业竞争格局与OpenAI策略 - 云计算市场竞争者从最初的三家增加到约十家新兴云服务商，都在争夺数据中心资源 [7] - OpenAI未来的战略可能更加以产品和应用为中心，特别是在电子商务领域加大投入，整合广告和各类市场平台 [11] - 电子商务是谷歌搜索广告收入的主要来源，因此OpenAI若在该领域发力，可能对谷歌和亚马逊构成威胁 [11][12]