这张图谱怎么分的
AI 云在分化：租卡越来越像重资产基建，靠多年包量合同和电力拿地；开发者真正每天打交道的，是按 token、按秒计费的推理、Serverless 和沙箱这些软件层。这张图把两头放在一起看。
骨架出处
骨架来自 The New Stack 2026-03-14 的文章《A practical guide to the 6 categories of AI cloud infrastructure in 2026》（作者 Janakiram MSV）。它把 2026 年的 AI 云分成六类：传统超大云、Neocloud、开发者云、推理优化平台、GPU 市场、编排与可移植层，每类都点了代表公司。我们做了两处改动：一是把「推理优化平台」拆成软件推理平台（b1）和自研芯片推理云（b2），因为两者卖的东西和成本结构完全不同；二是补上原文没有的六层：去中心化算力、Serverless GPU、微调与后训练、模型聚合与路由、推理引擎商业公司、沙箱与 Agent 运行环境。四个大框（租算力 / 买推理 / 调度与引擎 / 跑 Agent）也是我们按「开发者买的是什么」加的。
各层是什么：老做法 → AI 时代变成什么
第二种拆法：按开发者阶段
收录范围
- 收：面向 AI 开发者和 AI 团队、按用量卖算力或推理的云——GPU 云、推理 API、Serverless GPU、微调平台、编排调度、推理引擎公司、沙箱；大公司的对应产品线（AWS、Google Cloud、Azure、Oracle、NVIDIA、Cloudflare 等）也收，标「· 母公司」。
- 一家横跨好几层的（比如既租 GPU 又卖推理 API），按主营挂一层，卡片上写「也做」；首页「卖什么」筛选按它实际卖的东西筛，不按所在层。
- 不收：模型公司自己的 API（OpenAI、Anthropic、Mistral 等）；没有对外云服务的纯芯片公司；只做中国国内市场的云（面向海外开发者的照收）；本地运行工具（Ollama、LM Studio）；没有对外 GPU 服务的纯数据中心地产和电力公司。
- 已被收购、并入或关停的也收，灰字写去向，方便看这条赛道谁在买谁；全部交易见 收购时间线。
和 Agent Infra 图谱的边界
- 我们的 Agent Infra 图谱 里有 Compute（推理平台、GPU 云、芯片推理、推理引擎）、Sandbox、AI Gateway 几层。这张图把这些层的完整清单放在这里：那边的 66 张卡直接沿用（2026-10 查证），这里再补上本图专用字段和新公司。
- Agent Infra 那边保留和 agent 直接相关的代表；Hosting & Deploy（应用托管）、本地运行工具留在那边，不进这张图。
字段和数字口径
- 每家公司的融资、估值、收入都另外查证，附出处；没公开的写「未披露」或不写，不估算、不推测原因。
- 收入优先用年化（ARR / run-rate），公司自报、媒体报道照原样标出；估值 = 最近一轮投后或报道值，「在谈」= 没交割；「≈ 估」= 没公布估值，按最近一轮融资额 × 5 估算，网页上都标出来。
- 本图专用：卖什么（GPU 租用 / 推理 API / Serverless / 微调 / 沙箱 / 调度）、计费单位（卡时 / token / 秒 / 包年合同）、规模（公开的 GPU 数或电力）、用什么芯片、数据中心（自建 / 租机房 / 聚合别人的卡 / 跑在别家云上）、ClusterMAX 3.0 评级（2026-09，照官方排名图逐个读；它只评托管 GPU 集群，不评推理接口）、未履约合同额（上市公司，超大云是母公司全公司口径）、市场、可调模型数。卡片没写「卖什么」「计费」的，按所在层的定义归。
- 大公司产品线的数字是产品线公开的（或标明是母公司口径）。
- 机器可读数据和给 AI 的说明：给 AI 读、llms.txt、data/map.json。不构成投资建议。