随着微软及其他云服务商将GPU储备优先供给内部团队与大型企业客户 ，AI初创企业正难以获取英伟达显卡资源。中小厂商只能高价争抢剩余算力服务器
，处境愈发被动 。

　　多位相关企业创始人和投资人透露，本轮算力短缺已波及多家知名资本加持的头部AI初创公司 ，投资方包括红杉资本 、创始人基金
、通用催化剂创投、安德森·霍洛维茨基金等顶级机构
。一名知情人士表示，迫于算力紧张
，通用催化剂创投合伙人赫曼特·塔内贾已向被投企业创始人发放调研问卷，摸排各家GPU算力获取情况。

　　塔内贾在问卷中写道：“我们收到大量反馈 ，算力资源
，尤其是GPU使用权，已成为各位今年面临的最大发展瓶颈之一 。 ”

　　当前市场格局与2023年初高度相似：彼时各大云厂商收回公有云算力 ，优先保障内部业务与OpenAI等核心大客户。为缓解算力荒
，安德森风投 、指数创投等机构纷纷自建GPU资源池，为旗下被投企业兜底
。

　　但与AI应用尚处萌芽阶段的2023年不同 ，如今AI代码开发工具需求爆发
，进一步加剧了芯片短缺。云厂商高管与初创企业负责人表示，伴随Anthropic等头部AI开发商、自动化代码工具厂商的算力需求暴涨 ，云平台正在大幅压缩中小客户的GPU配额 。

　　为应对危机
，通用催化剂创投正筹划解决方案，计划通过搭建共享算力池
、直接代企业谈判等方式 ，帮助被投初创公司稳定获取GPU资源
。

　　芯片供不应求的格局，让云服务商得以上调英伟达算力服务器租赁价格。此前不少云厂商在GPU业务上盈利困难
，涨价举措显著改善了其利润空间 。

　　但成本上涨严重挤压了AI企业生存空间，图像生成AI模型研发商Krea便是典型案例
。这家成立四年的初创公司累计融资8300万美元 ，投资方涵盖安德森风投、贝恩资本风投。

　　Krea联合创始人兼首席执行官维克托·佩雷斯介绍
，半年前多家云厂商争抢合作，公司以每芯片每小时2.8美元的价格 ，签下数百颗英伟达布莱克韦尔芯片的半年租赁合约 。然而近一个月
，企业计划采购更多算力从零训练大模型时，多家云厂商销售拒接沟通 、消极应对
。

　　即便后续取得联系 ，对方也直接大幅涨价
，并强制要求签署三年长期合约。

　　“有的销售直接失联，有的称无资源可用 ，还有的强行绑定不合理合约 。
”佩雷斯说道
。

　　他补充
，企业评估多款算力集群方案期间，相关资源短短数日就被其他客户抢购一空。

　　最终 ，Krea被迫签订一年期新合约，续租数百颗同款芯片
，单价涨至每小时3.7美元，涨幅达32% 。对比行业其他报价 ，该价格已相对低廉。

　　佩雷斯坦言：“无法稳定获取算力
、支撑平台运行与模型训练
，才是我们最大的隐患
。小幅涨价尚可承受，断供才是致命打击。”

　　另有一位初创企业创始人表示 ，其计划租赁近千颗高互联集群GPU
，英伟达销售直言，头部云厂商算力资源极度紧张 ，海量客户排队争抢
，难以匹配需求 。该集群单日租赁成本超7万美元，目前仍在艰难寻找资源
。

　　合约集中到期 ，供需矛盾加剧

　　雪上加霜的是
，微软、亚马逊 、CoreWeave等头部云厂商纷纷敲定数十亿美元长期合作，为Anthropic
、OpenAI锁定海量GPU资源。即便如此 ，伴随业务爆发式增长，Anthropic依旧深陷算力短缺困境 。

　　短缺的另一核心诱因：大量AI初创企业早年签订的两至三年云服务合约集中到期
，云厂商借此契机大幅提价，或将存量算力重新分配给高付费客户
。

　　知情人士透露 ，微软Azure管理层已内部通知员工
，算力长期紧缺的现状至少将持续至2026年底。

　　某AI云服务商CEO透露，曾计划将一家合约到期企业的GPU集群 ，转让给愿意溢价约30%的新客户；原企业紧急协商挽留后
，最终以涨价方式保住算力资源 。

　　GPU云服务商Lightning AI首席执行官威尔·福尔肯表示，公司线上运行约4万颗GPU ，但积压了近40家企业的租赁需求
，合计缺口高达40万颗芯片
。过去六个月算力租赁价格涨幅超25%，单芯片时薪从1.6美元攀升至2美元以上 ，热门资源溢价更高。该平台主力芯片为英伟达上一代霍珀架构产品 。

　　 微软推行“闲置回收 ”管控政策

　　据微软内部员工透露
，受大客户与内部业务算力需求挤压，Azure已全面收紧中小客户的服务器租赁配额 ，不少中小企业需要排队数月才能扩容GPU资源
。

　　微软长期将顶级旗舰芯片集群优先供给OpenAI及自身业务，同时持续为Anthropic新建专属算力集群。普通客户的GPU分配权限
，完全取决于其在Azure的消费规模，以及新增算力合约的付费承诺 。

　　内部信息显示 ，近几个月微软硬性要求
，想要租用英伟达布莱克韦尔高端芯片的客户，必须承诺至少采购1000颗芯片、签约一年以上 ，单份合约最低成本达数千万美元。

　　即便是英伟达老旧款芯片
，普通客户在Azure平台的预约周期也长达数周甚至数月
。

　　微软采用分级体系管理客户优先级：一级客户约一千家，为年度高额消费的头部企业 ，享有算力优先分配权；二级客户消费体量中等
，配备专属销售对接；三级客户为中小微企业，由渠道合作代理商负责对接。

　　未签订大额预留合约 、采用按需付费模式的客户 ，将面临漫长排队周期 。同时微软严格监控算力使用率
，即便是短期闲置数小时，也会被收回GPU使用权
。

　　此外 ，微软正在清退初创扶持计划的免费算力权益。通过“微软初创项目”免费申领服务器额度的企业，若无法满负荷使用芯片
，将被永久收回GPU访问权限 。

　　 自建算力成新出路

　　面对云厂商层层限制，部分初创企业开始绕开云平台 ，选择自建算力
。

　　油气行业AI智能体研发企业Collide去年完成1400万美元种子轮融资
，创始人科林·麦克莱兰表示，受够了算力排队
、合约限制等问题 ，公司计划投入约50万美元采购英伟达GPU
，搭建私有算力集群。企业考虑直接租用数据中心机房，自主部署硬件设备 。

　　麦克莱兰认为 ，短期自建硬件成本远高于租赁
，但能够彻底规避算力断供与价格波动风险
。长期来看，多年租赁的综合成本反而更高 ，自建模式更具性价比。

　　“关键时期缺算力
，对企业是毁灭性打击 。多数团队畏惧硬件运维，但我常年运营油井项目 ，早已适应这类重资产模式
。
”