2025年中国云计算技术发展报告

2025年中国云计算技术发展报告

作者：淞基新一代信息技术网研究部

一、引言

2025年，全球数字化转型进入深水区，云计算作为数字经济的核心基础设施，正经历从“量的积累”向“质的飞跃”的关键转型期。在中国，随着“人工智能+”行动的深入推进、新质生产力培育需求的日益迫切，云计算技术已正式迈入“云智一体”的深度融合发展阶段，彻底打破了云计算与人工智能的技术壁垒，实现了从基础资源供给向价值创造的根本性转变。

与以往发展阶段相比，2025年中国云计算行业呈现出鲜明的时代特征：AI不再是云计算的辅助功能，而是成为驱动云计算技术迭代、商业模式创新、产业生态重构的核心引擎；技术架构上，从传统的集中式云架构向云边协同、混合架构多元演进，更贴合千行百业的差异化需求；市场格局上，从“诸侯混战”的分散竞争转向头部集中、多元互补的“一超两强多极化”格局；产业生态上，标准化体系日益完善，绿色低碳成为行业共识，产学研用协同创新的合力持续释放。

本报告立足2025年中国云计算行业发展实际，系统梳理云计算技术的核心发展现状、市场竞争格局，深入分析行业面临的发展趋势与核心挑战，全面总结云计算在赋能实体经济、培育新质生产力中的重要作用，为行业从业者、投资者、政策制定者提供全面、客观、专业的参考依据。报告数据均来自公开权威渠道及行业调研，确保内容的真实性与时效性。

二、2025年中国云计算行业发展宏观环境

2.1 政策环境：顶层设计完善，标准化与自主创新双轮驱动

2025年，中国政府持续加大对云计算行业的政策支持力度，构建起“顶层设计+专项引导+地方落实”的全方位政策体系，聚焦“云智融合”“自主可控”“绿色低碳”“标准化发展”四大核心方向，为行业高质量发展筑牢制度保障。

在顶层设计层面，国家发改委、工信部、科技部等多部门协同发力，将云计算纳入“十四五”数字经济发展规划重点任务，明确提出“推动云计算与人工智能、大数据、物联网深度融合，培育云智一体新业态、新模式”，推动云计算从IT基础设施向产业基础设施转型，助力新质生产力形成。同时，针对云计算行业发展中的短板，出台多项政策引导企业加大核心技术研发投入，提升高端芯片、基础软件等关键领域的自主可控水平，防范供应链安全风险。

在标准化建设层面，工信部与国家标准委联合印发《云计算综合标准化体系建设指南（2025版）》，这是我国云计算领域标准化建设的里程碑事件。该指南首次将AIaaS（AI即基础设施）、DaaS（数据即服务）、SEaaS（安全即服务）纳入标准化体系，打破了以往云计算标准聚焦基础资源供给的局限，构建起覆盖“基础设施-平台-应用-安全-管理”全链条的标准体系，重点聚焦“智算云供给”“自主创新协同”和“赋能实体经济”三大方向，明确了各领域标准的制定优先级和实施路径，有效解决了行业内技术标准不统一、互联互通难度大、服务质量参差不齐等问题，为行业规范化发展提供了制度遵循。

在地方落实层面，各省市结合自身产业特色，出台针对性的扶持政策。东部沿海地区聚焦云计算与制造业、金融业、数字贸易的深度融合，建设一批云智一体产业园区和示范项目；中西部地区依托“东数西算”工程，重点推进数据中心集群建设，推动云计算资源向中西部有序布局，实现全国云计算资源的优化配置。同时，多地推出税收减免、资金补贴等政策，鼓励企业上云用云，降低中小企业数字化转型成本，扩大云计算的应用覆盖面。

2.2 经济环境：数字经济蓬勃发展，云计算需求持续扩容

2025年，中国数字经济规模持续增长，占GDP比重稳步提升，数字化转型已成为各行各业的必然选择，为云计算行业发展提供了广阔的市场需求空间。据相关数据显示，2025年中国数字经济核心产业增加值占GDP比重预计突破15%，制造业数字化转型渗透率超过50%，金融、医疗、能源等传统行业的数字化转型进入攻坚阶段，对云计算的需求从基础的存储、计算资源，向智能算力、行业解决方案、安全服务等高端领域延伸。

从企业需求来看，不同规模、不同行业的企业对云计算的需求呈现出差异化特征。大型企业尤其是央企、国企，聚焦数字化转型的深度和广度，需求集中在混合云架构搭建、私有云定制化服务、智能算力供给、数据安全保障等领域，注重云计算与自身业务的深度融合，追求数字化转型的实效；中小企业则更倾向于轻量化、低成本的公有云服务，重点解决办公协同、客户管理、数据存储等基础需求，通过上云用云降低数字化转型门槛，提升市场竞争力。

同时，随着生成式人工智能、工业互联网、自动驾驶、元宇宙等新兴领域的快速发展，催生了对高性能算力、低时延网络、海量数据处理等方面的迫切需求，进一步推动云计算技术的迭代升级，带动智能算力、云边协同等相关领域的市场规模快速增长。此外，数字消费市场的持续扩容，也推动音视频、游戏、直播等领域对云计算资源的需求持续增加，为云计算行业的发展注入新的动力。

2.3 社会环境：数字化素养提升，云应用普及程度持续提高

2025年，随着数字化转型的深入推进，全社会数字化素养显著提升，云计算应用已渗透到生产生活的各个领域，成为人们工作、生活、学习的重要支撑。从个人层面来看，云办公、云教育、云医疗、云娱乐等应用场景日益普及，人们对云计算的接受度和依赖度不断提高，例如，云办公平台已成为企业远程办公、协同协作的核心工具，云教育平台打破了教育资源的地域壁垒，云医疗平台实现了优质医疗资源的下沉，极大地便利了人们的生产生活。

从产业层面来看，各行各业对云计算的认知不断深化，不再将云计算简单等同于“服务器租赁”，而是将其作为提升核心竞争力、实现产业升级的重要手段。传统制造业通过云计算与工业互联网的融合，实现了生产流程的智能化管控、设备的预测性维护，提升了生产效率和产品质量；金融业通过云计算技术，构建了更加高效、安全的金融服务体系，推动了普惠金融的发展；农业通过云计算与物联网的融合，实现了精准种植、智慧养殖，助力乡村振兴。

此外，全社会对数据安全、隐私保护、绿色低碳的关注度日益提高，也对云计算行业提出了更高的要求。人们不仅关注云计算服务的便捷性和高效性，更关注数据的安全性和隐私性，推动云计算企业加大安全技术研发投入，提升数据安全保障能力；同时，绿色低碳理念的深入人心，推动云计算行业向绿色化转型，液冷技术、可再生能源利用等绿色技术的应用日益广泛，成为行业发展的重要趋势。

2.4 技术环境：多技术融合赋能，核心技术持续突破

2025年，云计算技术与人工智能、大数据、物联网、区块链等新兴技术的融合日益深入，形成了“云智一体、云数融合、云物协同”的技术发展格局，核心技术领域持续取得突破，为行业发展提供了强大的技术支撑。

人工智能技术的快速迭代为云计算注入了新的活力，AI与云计算的深度融合推动行业从“AI上云”向“AI原生云”转型，催生了AIIaaS、AIPaaS、MaaS等全新的服务模式，让云计算具备了更强的智能分析、自主决策能力。同时，大模型技术的快速发展，推动云计算平台向“模型即服务”转型，头部云厂商纷纷推出自研大模型，并将其与云计算平台深度融合，为用户提供更加便捷、高效的AI服务。

大数据技术与云计算的融合，实现了海量数据的高效存储、处理和分析，云计算平台成为大数据应用的核心载体，能够为用户提供从数据采集、存储、处理到分析、应用的全流程服务，助力企业挖掘数据价值，实现精准决策。物联网技术与云计算的融合，推动了云边协同架构的普及，将云计算的算力资源延伸到网络边缘，实现了边缘设备的数据采集、实时处理和本地决策，满足了自动驾驶、工业互联网等低时延场景的需求。

此外，高端芯片、基础软件等核心技术领域的自主创新取得重要进展，头部云厂商纷纷加大自研投入，构建“芯片-算力-模型-应用”的全栈自研闭环，打破了国外企业在核心技术领域的垄断，提升了我国云计算行业的自主可控水平。绿色云计算技术、安全云计算技术等新兴技术的快速发展，也进一步丰富了云计算技术体系，推动行业向更加高效、安全、绿色的方向发展。

三、2025年中国云计算核心技术发展现状

2025年，中国云计算核心技术发展呈现出“融合化、智能化、绿色化、标准化”的鲜明特征，AI与云计算的深度融合成为核心主线，智能算力、云边协同、绿色云技术、标准化体系等领域取得显著进展，核心技术实力持续提升，逐步缩小与国际领先水平的差距，部分领域实现自主可控和领先突破。

3.1 AI与云计算深度融合，开启“AI原生云”新时代

2025年，AI与云计算的融合已从“表面协同”进入“深度共生”阶段，云计算不再仅仅是承载AI技术的IT基础设施，而是成为AI技术落地的“操作系统”，AI则成为云计算实现价值升级的核心驱动力，行业正加速从“AI上云”向“AI原生云”转型，催生了一系列全新的服务模式和应用场景。

“AI上云”阶段，AI技术主要依托云计算的存储和计算资源实现模型训练和推理，云计算与AI之间是“载体与应用”的关系，两者相对独立；而在“AI原生云”阶段，AI技术深度融入云计算的基础设施、平台、应用全链条，云计算平台从设计之初就围绕AI需求进行优化，实现了算力、算法、数据的一体化协同，能够为AI应用提供更加高效、便捷、低成本的支撑，同时AI技术也推动云计算平台实现自主运维、智能调度、精准优化，提升了云计算服务的质量和效率。

随着“AI原生云”的快速发展，AIIaaS（AI即基础设施）、AIPaaS（AI即平台）、MaaS（模型即服务）等全新服务模式应运而生，成为云计算行业的新增长点。AIIaaS模式聚焦AI基础设施供给，为用户提供专用的AI算力资源、存储资源和网络资源，满足用户大模型训练、推理等高性能计算需求；AIPaaS模式聚焦AI平台服务，为用户提供数据标注、模型开发、模型部署等全流程工具和服务，降低用户AI应用的开发门槛；MaaS模式聚焦模型服务，为用户提供各类现成的大模型、行业模型，用户可以通过API接口快速调用模型，实现AI能力的快速落地，无需投入大量资源进行模型研发。

为了抢占“AI原生云”发展制高点，头部云厂商纷纷加大研发投入，构建“芯片-算力-模型-应用”的全栈自研闭环，提升核心竞争力。阿里云推出倚天710芯片，这款芯片专为云计算和AI场景设计，具备高性能、低功耗的优势，与阿里云自研的通义千问大模型深度融合，实现了算力与算法的协同优化，大幅提升了大模型训练和推理的效率；百度智能云打造了全自研3万卡昆仑芯集群，昆仑芯作为百度自研的AI芯片，具备自主可控的优势，能够为百度智能云的AI服务提供强大的算力支撑，同时百度智能云推出的文心一言大模型，与云计算平台深度融合，为各行各业提供精准的AI解决方案；华为云依托昇腾芯片和盘古大模型，构建了全栈AI云服务体系，实现了从芯片到应用的自主可控，在政企市场的AI云服务领域占据显著优势。

此外，AI与云计算的融合还推动了云计算运维模式的变革，智能运维成为行业主流。通过AI技术对云计算平台的设备运行状态、资源使用情况、用户访问数据等进行实时监测和分析，能够提前预判故障风险，实现故障的自动排查和修复，提升云计算平台的稳定性和可靠性，同时也降低了运维成本。例如，阿里云的智能运维平台能够通过AI算法实现服务器故障的提前预警，预警准确率超过95%，故障自动修复率超过80%，大幅提升了运维效率。

3.2 智能算力成为增长核心，算力规模持续快速扩张

2025年，随着生成式AI、大模型等新兴技术的快速发展，AI相关应用场景不断丰富，对智能算力的需求呈现爆发式增长，智能算力已成为云计算行业增长的核心驱动力，成为公有云IaaS市场增长的最主要因素，推动中国云计算算力规模持续快速扩张。

智能算力是指专门用于AI模型训练、推理等场景的算力资源，与传统的通用算力相比，智能算力具备高性能、高并行、低时延的优势，能够满足AI应用对海量数据处理和高性能计算的需求。2025年，中国智能算力规模呈现出爆发式增长态势，据行业测算，2025年中国智能算力规模（EFLOPS）预计达到1037.3 EFLOPS，较2024年增长43%，增速远高于通用算力规模的增长速度，智能算力在整体算力规模中的占比持续提升，成为推动中国算力规模增长的核心力量。

智能算力的快速增长，直接带动了AI相关IaaS市场的爆发式增长。2025年，AI相关IaaS收入占整体IaaS市场比重首次突破40%，标志着IaaS市场已进入“智能算力主导”的发展阶段。同时，智算资源池的贡献日益凸显，2025年中国智算资源池贡献占比超过五分之一，同比增长高达122.4%，智算资源池的规模化建设，有效提升了智能算力的供给能力和使用效率，降低了AI应用的算力成本。

从算力供给来看，头部云厂商纷纷加大智算中心建设投入，扩大智能算力供给。阿里云在全国多个城市建设智算中心，部署高性能GPU集群，提升智能算力供给能力，满足用户大模型训练、推理等需求；腾讯云聚焦音视频、游戏等特色场景，建设专用智算资源池，提升场景化智能算力服务能力；华为云依托“东数西算”工程，在中西部地区建设大型智算中心，推动智能算力资源的优化配置；百度智能云则聚焦AI场景，构建专用智算平台，为用户提供高效的智能算力服务。

从算力需求来看，智能算力的需求主要集中在大模型训练与推理、工业互联网、自动驾驶、医疗影像分析等领域。大模型的快速迭代对智能算力的需求最为迫切，一款千亿参数的大模型训练需要消耗海量的算力资源，头部科技企业纷纷投入大量资金采购智能算力资源，用于大模型的研发和迭代；工业互联网领域，通过智能算力对工业设备运行数据进行实时分析和处理，实现设备的预测性维护、生产流程的智能化管控，提升生产效率；自动驾驶领域，通过智能算力对车辆采集的海量环境数据进行实时处理和分析，实现车辆的自主决策和路径规划，推动自动驾驶技术的落地应用；医疗影像分析领域，通过智能算力对医疗影像数据进行快速分析和识别，辅助医生进行疾病诊断，提升诊断效率和准确性。

值得注意的是，智能算力的快速发展也推动了算力网络的建设，算力网络能够实现不同区域、不同类型算力资源的互联互通和协同调度，提升算力资源的使用效率，实现“算力像水电一样随用随取”。2025年，中国算力网络建设加速推进，国家“东数西算”工程深入实施，多个算力网络骨干节点建成投用，实现了东部算力需求与中西部算力供给的精准匹配，推动了智能算力资源的优化配置。

3.3 云边协同与混合架构普及，适配多元化场景需求

2025年，随着自动驾驶、工业互联网、物联网等新兴场景的快速发展，用户对云计算服务的时延、带宽、数据安全等方面提出了更高的要求，传统的集中式云架构已难以满足多元化的场景需求，云边协同与混合架构加速普及，成为云计算技术架构的主流形态。

云边协同架构是指将云计算的算力资源、存储资源、服务能力延伸到网络边缘，实现云端与边缘节点的协同工作，云端负责全局管理、大数据分析、模型训练等核心任务，边缘节点负责本地数据采集、实时处理、本地决策等低时延任务，通过云端与边缘节点的协同，既能够发挥云端算力强大、资源丰富的优势，又能够满足边缘场景低时延、高可靠的需求。

2025年，云边协同架构已广泛应用于自动驾驶、工业互联网、智慧交通、智慧安防等多个领域。在自动驾驶领域，边缘节点部署在车辆、道路侧，能够对车辆采集的环境数据、车辆运行数据进行实时处理和分析，实现车辆的自主决策和路径规划，时延控制在毫秒级，确保自动驾驶的安全性和可靠性；在工业互联网领域，边缘节点部署在工厂车间，能够对生产设备运行数据进行实时采集和处理，实现设备的预测性维护、生产流程的实时管控，提升生产效率和产品质量，同时减少数据向云端传输的带宽压力；在智慧交通领域，边缘节点部署在路口、路段，能够对交通流量数据、车辆行驶数据进行实时分析和处理，实现交通信号的智能调控、交通拥堵的预判和疏导，提升交通运行效率。

为了推动云边协同架构的普及，头部云厂商纷纷推出云边协同解决方案，完善边缘计算产品体系。阿里云推出边缘计算平台Link Edge，能够实现云端与边缘节点的无缝协同，为用户提供低时延、高可靠的边缘计算服务；腾讯云推出边缘计算节点ECN，依托腾讯云的全球网络资源，构建了覆盖广泛的边缘计算网络，满足用户多元化的边缘计算需求；华为云推出边缘计算解决方案EdgeCloud，与华为的物联网、5G技术深度融合，为工业互联网、自动驾驶等领域提供全方位的云边协同服务。

与此同时，多云混合架构成为企业云部署的主流选择。多云混合架构是指企业同时采用公有云、私有云、专属云等多种云形态，通过统一的管理平台实现各类云资源的协同调度和统一管理，兼顾数据安全（私有云）与弹性扩展（公有云），优化资源配置，降低IT成本。2025年，随着企业数字化转型的深入，数据安全、隐私保护的要求日益严格，同时企业对云计算资源的弹性需求也不断增加，多云混合架构凭借其灵活性、安全性、经济性的优势，受到越来越多企业的青睐，成为企业云部署的首选模式。

从应用场景来看，大型企业、央企、国企等对数据安全要求较高的企业，主要采用“私有云+公有云”的混合架构，将核心业务数据、敏感数据存储在私有云中，保障数据安全，将非核心业务、弹性需求业务部署在公有云中，实现资源的弹性扩展，降低IT成本；中小企业则更倾向于“公有云+专属云”的混合架构，既能够享受公有云的低成本、高便捷性，又能够通过专属云提升数据安全性和服务稳定性。

头部云厂商纷纷加大多云混合架构的研发投入，推出多元化的多云混合解决方案，提升云资源的协同管理能力。华为云Stack混合云解决方案蝉联中国混合云整体市场及基础设施市场两项第一，该方案支持单Region 5万POD的超大规模集群，具备多地域、全场景、租户级自主容灾能力，能够为政企客户打造高安全、高可靠、高可维的云基础设施，已服务全球超过5500+政企客户，包括50多个国家级部委项目、65家超大央企；阿里云推出混合云平台Alibaba Cloud Hybrid Cloud，能够实现公有云、私有云、边缘云的无缝协同，为用户提供统一的资源管理、数据管理、运维管理服务；腾讯云推出混合云解决方案Tencent Cloud Hybrid Cloud，依托腾讯云的技术优势，实现了云资源的统一调度和优化配置，满足企业多元化的云部署需求。

3.4 绿色云计算加速落地，实现高效节能与低碳发展

2025年，随着“双碳”目标的深入推进，数据中心能耗压力日益凸显，绿色低碳成为云计算行业发展的重要共识，绿色云计算技术加速落地，液冷技术、可再生能源利用等绿色技术规模化应用，云计算行业逐步向高效节能、低碳环保的方向转型，实现经济效益与环境效益的双赢。

数据中心作为云计算的核心基础设施，是能耗的主要来源，传统数据中心采用风冷技术，能耗效率较低，PUE（电源使用效率）普遍在1.4以上，部分数据中心甚至超过1.6，不仅消耗大量的电力资源，还带来了严重的碳排放压力。随着云计算规模的持续扩大，数据中心的数量和规模不断增加，能耗问题日益突出，推动绿色云计算技术的研发和应用成为行业发展的必然选择。

液冷技术作为一种高效的冷却技术，凭借其散热效率高、能耗低的优势，成为2025年绿色云计算技术的核心突破口，实现了规模化应用。与传统的风冷技术相比，液冷技术通过液体介质（水、矿物油、氟化液等）直接或间接接触发热部件，利用对流换热与相变吸热带走热量，散热效率是风冷技术的20倍以上，能够有效降低数据中心的冷却能耗，提升能耗效率。液冷技术主要分为冷板式液冷、浸没式液冷、两相液冷三种类型，分别适配不同的场景需求：冷板式液冷适配10-30kW/机柜场景，改造无需改变服务器结构，PUE可降至1.15-1.25；浸没式液冷适配30-100kW/高密度智算场景，PUE低至1.05-1.15；两相液冷基于航天级相变原理，效率超风冷1000倍，PUE可降至1.12以下。

头部云厂商纷纷加大液冷技术的研发和应用投入，建设绿色数据中心，提升能耗效率。阿里云建成全浸没式液冷数据中心，该数据中心采用先进的全浸没式液冷技术，将服务器整机浸入绝缘冷却液中，利用相变吸热实现高效散热，PUE（能耗效率）降至1.09，冷却能耗降低70%，大幅提升了数据中心的节能水平；华为全液冷方案在50kW机柜上实现PUE降至1.1，散热功耗下降96%，年省50万度电，相当于减排237.5吨CO₂；中兴通讯怀来项目部署48kW机柜，采用浸没式液冷技术，PUE≤1.15，年节电超110万度，CO₂减排900吨；福建移动采用背板式液冷+风液兼容架构，机柜PUE稳定在1.25以下，较改造前节能40%，单机柜承载从5kW提至40kW，支持GPU服务器满配运行。

除了液冷技术的规模化应用，头部云厂商还大幅提升可再生能源的使用比例，推动数据中心的低碳化发展。可再生能源包括太阳能、风能、水能等清洁能源，具有无污染、可持续的优势，能够有效降低数据中心的碳排放。阿里云河源数据中心大幅提升可再生能源使用比例，可再生能源占比达70%，通过太阳能、风能等清洁能源为数据中心供电，实现了低碳化运营；腾讯云在内蒙古、青海等可再生能源丰富的地区建设数据中心，充分利用当地的风能、太阳能资源，降低数据中心的碳排放；华为云推动数据中心与可再生能源的深度融合，建设“零碳数据中心”，实现可再生能源的全额消纳。

此外，绿色云计算技术还包括服务器节能技术、电源管理技术、资源调度优化技术等，这些技术的协同应用，进一步提升了云计算行业的节能低碳水平。服务器节能技术通过优化服务器的硬件设计、降低服务器的功耗，提升服务器的能效比；电源管理技术通过对数据中心的电源进行智能管理，实现电源的高效利用，降低电源损耗；资源调度优化技术通过AI算法对云计算资源的使用情况进行实时分析和优化调度，提高资源的使用效率，减少资源浪费，从而降低能耗。

从行业发展来看，绿色云计算已成为云计算行业的发展趋势，政策的引导、技术的突破、市场的需求，共同推动绿色云计算技术的快速落地。浪潮信息测算显示，液冷数据中心装机量提升后，单位算力能耗下降25%-30%，液冷初期投资增加10%（主要在机柜层面），但年省电费20%，GPU场景1年回本，通用场景2.28年回本，20年生命周期内，5000kW负载数据中心可省电费8760万元。未来，随着绿色技术的持续迭代，云计算行业的能耗效率将进一步提升，碳排放将持续降低，为“双碳”目标的实现提供重要支撑。

3.5 标准化体系全面升级，引领行业规范化高质量发展

2025年，中国云计算标准化体系建设取得重大突破，工信部与国家标准委联合印发《云计算综合标准化体系建设指南（2025版）》，构建起覆盖“基础设施-平台-应用-安全-管理”全链条的标准化体系，首次将AIaaS、DaaS、SEaaS纳入标准体系，填补了以往云智融合领域标准的空白，引领云计算行业向规范化、高质量方向发展。

以往，中国云计算标准化体系主要聚焦于基础资源供给领域，涵盖云基础设施、云服务接口、云安全等方面的标准，但随着AI与云计算的深度融合，AIIaaS、AIPaaS、MaaS等新服务模式、新场景不断涌现，原有标准体系已难以满足行业发展的需求，存在标准缺失、标准不统一、互联互通难度大、服务质量参差不齐等问题，制约了云计算行业的高质量发展。

《云计算综合标准化体系建设指南（2025版）》的出台，有效解决了上述问题，构建了更加完善、更加贴合行业发展实际的标准化体系。该指南明确了云计算综合标准化体系的总体框架，分为基础通用标准、基础设施标准、平台标准、应用标准、安全标准、管理标准六大类，涵盖了云计算行业的各个领域，重点聚焦“智算云供给”“自主创新协同”和“赋能实体经济”三大方向，明确了各领域标准的制定优先级和实施路径。

在智算云供给标准方面，重点制定AIIaaS、AIPaaS、MaaS等新服务模式的标准，明确服务质量要求、接口规范、性能指标等，规范智算云服务市场，提升智算云服务的质量和效率；在自主创新协同标准方面，重点制定核心技术自主可控、国产化替代等方面的标准，推动云计算核心技术的自主创新，提升行业的自主可控水平，防范供应链安全风险；在赋能实体经济标准方面，重点制定云计算与制造业、金融业、医疗业等传统行业融合应用的标准，规范行业融合应用场景，推动云计算更好地赋能实体经济转型升级。

首次纳入标准体系的AIaaS、DaaS、SEaaS三大领域，成为2025年云计算标准化建设的重点。AIaaS标准主要规范AI基础设施的供给，明确AI算力资源、存储资源、网络资源的性能指标、接口规范、服务质量要求等，保障AI基础设施的兼容性和互联互通；DaaS标准主要规范数据即服务的供给，明确数据采集、存储、处理、传输、共享等环节的标准，保障数据的安全性、可靠性和可用性，推动数据要素的流通和利用；SEaaS标准主要规范安全即服务的供给，明确云安全服务的范围、服务质量、安全指标等，提升云计算平台的安全保障能力，防范数据安全和网络安全风险。

除了国家层面的标准化建设，行业协会、头部企业也积极参与云计算标准化工作，推动标准的落地实施和持续完善。中国云计算产业联盟、中国信通院等行业组织，联合头部云厂商、科研机构，开展云计算标准的研讨、制定和推广工作，推动标准与行业实践的深度融合；阿里云、华为云、腾讯云等头部云厂商，积极参与国家和行业标准的制定，将自身的技术优势和实践经验融入标准之中，同时率先落实各项标准，推动标准的落地实施，引领行业规范化发展。

云计算标准化体系的全面升级，对行业发展具有重要的引领和支撑作用。一方面，标准的统一能够有效解决行业内技术壁垒、互联互通难度大等问题，推动云计算资源的优化配置，提升行业的整体效率；另一方面，标准的完善能够规范市场秩序，提升服务质量，保障用户的合法权益，推动云计算行业向高质量方向发展；此外，标准化建设还能够推动核心技术的自主创新和国产化替代，提升我国云计算行业的核心竞争力，为行业的长期健康发展提供制度保障。

四、2025年中国云计算市场格局与竞争态势

2025年，中国云计算市场已从“诸侯混战”的分散竞争阶段，进入“头部集中、多元互补”的成熟竞争阶段，市场格局呈现出“一超两强多极化”的鲜明特征。阿里云、华为云、腾讯云形成稳固的头部阵营，合计占据市场主导地位；天翼云、移动云、联通云等运营商云强势崛起，成为市场重要一极；字节跳动火山引擎等新势力异军突起，凭借AI优势对传统格局发起冲击；同时，全栈AI云服务市场竞争白热化，AI能力成为云服务商的核心竞争力，市场竞争从基础资源供给向价值服务转型。

4.1 市场整体规模：持续快速增长，云智融合成为增长主线

2025年，中国云计算市场规模持续快速增长，得益于AI与云计算的深度融合、新兴应用场景的不断丰富、企业上云用云需求的持续扩容，云计算市场呈现出“规模扩张、质量提升”的良好发展态势。据行业测算，2025年中国云计算市场整体规模预计突破3万亿元，同比增长超过30%，其中公有云市场规模占比超过60%，仍是云计算市场的主要增长动力，私有云、混合云市场规模增速持续提升，成为市场增长的重要补充。

从细分市场来看，IaaS市场仍占据主导地位，但市场结构发生显著变化，智能算力相关IaaS服务成为增长核心。2025年，中国IaaS市场规模预计突破1.5万亿元，同比增长超过25%，其中AI相关IaaS收入占整体IaaS市场比重首次突破40%，智算资源池贡献占比超五分之一，同比增长高达122.4%，智能算力成为IaaS市场增长的最主要因素；PaaS市场规模预计突破8000亿元，同比增长超过40%，受益于AIPaaS、MaaS等新服务模式的快速发展，PaaS市场成为云计算市场增速最快的细分领域；SaaS市场规模预计突破7000亿元，同比增长超过35%，随着企业数字化转型的深入，办公协同、客户管理、工业软件等领域的SaaS服务需求持续增加，推动SaaS市场快速发展。

从行业应用来看，云计算的应用场景持续拓展，已渗透到互联网、制造、金融、医疗、能源、政务等多个领域。互联网行业仍是云计算的主要应用领域，占比超过30%，音视频、游戏、电商、社交等细分场景对云计算资源的需求持续稳定；制造业、金融业、医疗业等传统行业的云计算应用增速显著，成为市场增长的新动力，2025年制造业云计算应用渗透率预计突破50%，金融业云计算应用渗透率预计突破60%，医疗业云计算应用渗透率预计突破40%，云计算在传统行业的深度融合，推动了行业数字化转型的进程。

此外，全栈AI云服务市场呈现爆发式增长态势，成为云计算市场的新增长点。据弗若斯特沙利文发布的《中国全栈AI云服务（公有云）市场报告2025H1》显示，2025年上半年，中国全栈AI云服务市场规模达259亿元，其中阿里云以30.2%的市场份额位居第一，百度智能云以22.5%的市场份额位居第二，两家合计份额占比超50%，凸显了AI能力已成为云服务商的核心竞争力。英富曼(Omdia)数据显示，2025年上半年中国AI云市场(涵盖IaaS、PaaS、MaaS全链条)规模已达223亿元，其中生成式AI(GenAI)带来AI云市场的爆发，2025年预计增长148%，到2030年将达1930亿元规模。

4.2 市场格局：“一超两强多极化”成型，头部集中效应凸显

2025年，中国云基础设施服务市场（主要涵盖IaaS、PaaS领域）的竞争格局发生深刻变革，从以往的“诸侯混战”转向头部集中，“一超两强多极化”的市场格局正式成型，头部厂商的优势持续扩大，中小厂商面临同质化竞争和利润摊薄的压力，市场集中度持续提升。

“一超两强”指的是阿里云、华为云、腾讯云三家头部云厂商，这三家厂商凭借强大的技术实力、丰富的服务经验、完善的生态布局，合计占据中国大陆云基础设施服务市场61%的份额，形成稳固的“三分天下”格局，主导市场发展方向。

阿里云作为中国云计算行业的龙头企业，凭借先发优势和持续的技术创新，2025年第一季度以33%的市场份额保持龙头地位，继续领跑市场。阿里云聚焦“云智一体”战略，构建了“芯片-算力-模型-应用”的全栈自研闭环，倚天710芯片、通义千问大模型等核心产品具备较强的市场竞争力；同时，阿里云完善了公有云、私有云、混合云、边缘云的全场景服务体系，覆盖互联网、制造、金融、政务等多个领域，服务全球数百万企业用户。在出海布局方面，阿里云连续三年稳居中企出海采用云计算服务综合市场表现“领导者”象限，是唯一进入该象限的中国厂商，已覆盖全球29个地域、92个可用区，拥有超3200个边缘节点，2025年在泰国、墨西哥、韩国等国家开服，服务超30万中国企业出海，包括比亚迪、传音、名创优品等知名企业。

华为云以18%的市场份额位居第二，在政企市场优势显著。华为云依托华为集团的技术优势和政企客户资源，聚焦政企数字化转型需求，推出了多元化的云计算产品和解决方案，尤其是在混合云、政务云、工业云等领域占据主导地位。华为云Stack混合云解决方案持续领跑市场，已服务全球超过5500+政企客户，在中国已累计服务超过800个政务云项目，包括50多个国家级部委项目，在政务云、政务大数据等细分市场持续多年稳居第一；在金融行业，华为云携手中国5大国有银行和10家股份制银行开展数字化转型，在全球已建设超过300多个金融云，连续七年蝉联中国金融私有云基础设施市场份额第一。同时，华为云依托昇腾芯片和盘古大模型，强化AI云服务能力，在全栈AI云服务市场占据重要地位。

腾讯云以10%的市场份额位居第三，在音视频、游戏、社交等互联网细分场景保持领先优势。腾讯云依托腾讯集团的社交、游戏、音视频等核心业务资源，聚焦互联网场景的云计算需求，推出了针对性的产品和解决方案，具备较强的场景化服务能力；同时，腾讯云加大AI云服务、混合云、边缘云的研发投入，逐步拓展政企市场，提升市场份额。在出海布局方面，腾讯云投资36亿元在印尼建设数据中心，进一步扩大在东南亚市场的布局，提升国际竞争力。

“多极化”指的是除了“一超两强”之外，天翼云、移动云、联通云等运营商云，以及字节跳动火山引擎等新势力，共同构成了市场的多元化竞争格局，成为市场重要一极，推动市场竞争更加充分。

运营商云凭借强大的网络基础设施和政策支持，2025年实现快速扩张，天翼云、移动云、联通云合计市场份额接近20%，成为市场增长最快的力量之一。运营商云的核心优势在于拥有覆盖全国的网络资源、丰富的政企客户资源和政策支持，尤其在政务云、国企数字化转型领域占据主导地位。中国电信天翼云全年以41个项目、11.39亿元总额占据云服务市场首位，金额占比达41.4%，其优势在于将云服务与行业需求深度绑定，形成“云+行业”特色方案；中国移动以35个项目、10.26亿元位居第二，侧重地市及县域数字政府综合平台落地，如浙江省数据局浙江省电子政务视联网市级平台租用服务项目等；联通云则聚焦政务云、工业云等领域，逐步提升市场份额。运营商云通过与头部云厂商合作、加大自主研发投入等方式，不断提升技术实力和服务能力，逐步缩小与“一超两强”的差距。

字节跳动火山引擎等新势力异军突起，以AI为矛、生态为盾，凭借强大的大模型能力和精准的行业解决方案，对传统市场格局发起冲击。火山引擎依托字节跳动的AI技术积累和海量数据资源，推出了火山大模型，与云计算平台深度融合，为用户提供高效的AI云服务；同时，火山引擎聚焦互联网、传媒、教育等细分领域，推出针对性的行业解决方案，凭借灵活的服务模式和较高的性价比，获得了众多用户的认可，市场份额逐步提升。此外，百度智能云、金山云等厂商，凭借自身的技术优势和场景优势，在细分市场占据一定地位，共同构成了市场的多极化格局。

4.3 竞争态势：全栈AI云服务竞争白热化，差异化竞争成关键

2025年，中国云计算市场的竞争焦点发生显著转移，从以往的基础资源供给竞争，转向全栈AI云服务、场景化解决方案、数据安全服务等高端领域的竞争，全栈AI云服务竞争白热化，AI能力已成为云服务商的核心竞争力，差异化竞争成为各厂商抢占市场份额的关键。

全栈AI云服务成为竞争的核心战场，各云厂商纷纷加大AI技术研发投入，推出全栈AI云服务体系，聚焦AIIaaS、AIPaaS、MaaS三大领域，争夺市场份额。阿里云以30.2%的市场份额位居全栈AI云服务市场第一，依托倚天710芯片和通义千问大模型，构建了全栈AI云服务体系，为用户提供从AI基础设施到AI应用的全流程服务，通义千问大模型下载量已突破10亿，衍生模型数突破20万个，均为开源大模型全球第一；百度智能云以22.5%的市场份额紧随其后，依托昆仑芯集群和文心一言大模型，在AI平台服务、模型服务领域具备较强的优势，聚焦AI原生云的研发和应用，推出了多元化的AI云解决方案；华为云、腾讯云等头部厂商也纷纷加大全栈AI云服务的投入，推出自研大模型和AI云解决方案，提升市场竞争力。

差异化竞争成为各厂商的核心发展策略，不同类型的云厂商依托自身的优势，聚焦不同的细分领域和场景，打造差异化的产品和服务，避免同质化竞争。头部云厂商聚焦全场景、全链条服务，完善产品体系，提升综合竞争力；运营商云聚焦政务云、国企数字化转型等领域，依托网络和政策优势，打造差异化的政企云服务；新势力厂商聚焦细分场景，凭借AI优势和灵活的服务模式，打造场景化的AI云解决方案；中小厂商则聚焦小众场景或区域市场，打造专业化的服务，依托性价比优势争夺市场份额。

从细分领域竞争来看，政务云市场竞争尤为激烈，运营商云凭借政策优势和政企客户资源，占据主导地位，天翼云、移动云、联通云合计占据政务云市场超过60%的份额；华为云、阿里云等头部厂商也加大政务云市场的投入，推出针对性的政务云解决方案，争夺高端政务云项目。工业云市场呈现出“头部集中、细分竞争”的态势，华为云、阿里云、腾讯云等头部厂商聚焦大型制造企业的数字化转型需求，推出工业互联网平台和云计算解决方案；中小厂商则聚焦中小型制造企业，推出轻量化的工业云服务，满足企业的基础需求。金融云市场则呈现出“高门槛、高集中”的特征，头部云厂商凭借强大的安全能力和服务经验，占据主导地位，华为云、阿里云、腾讯云合计占据金融云市场超过70%的份额，主要服务于大型银行、证券公司、保险公司等金融机构。

此外，生态竞争成为各厂商提升核心竞争力的重要手段，头部云厂商纷纷构建多元化的云计算生态，加强与产业链上下游企业的合作，形成协同发展的合力。阿里云、华为云、腾讯云等头部厂商，与芯片厂商、软件厂商、系统集成商、行业用户等建立战略合作关系，推动云计算技术的普及和应用；同时，头部厂商还推出开发者计划、合作伙伴计划等，吸引更多的开发者和合作伙伴加入生态，丰富生态内容，提升生态竞争力。例如，阿里云通过“全球一朵云”的一致性架构及“1+4+N”的全球服务网络，为出海中企提供架构一致性、一体化服务以及符合本地要求的合规资质，构建了完善的出海云生态；华为云则依托鸿蒙生态，推动云计算与物联网、智能终端的深度融合，构建“云-边-端”协同的生态体系。

中小厂商则面临着同质化竞争与利润摊薄的双重压力，生存空间日益狭窄。由于中小厂商的技术实力、资金实力有限，难以与头部厂商在全场景、全链条服务上展开竞争，只能聚焦基础资源供给领域，导致产品和服务同质化严重；同时，头部厂商通过规模效应降低服务成本，推出低价策略，进一步挤压中小厂商的利润空间，许多中小厂商面临亏损、退出市场的风险。未来，中小厂商只有通过差异化竞争、专业化服务，或者与头部厂商合作，才能在激烈的市场竞争中生存和发展。

五、2025年中国云计算行业发展趋势与核心挑战

2025年，中国云计算行业正处于“云智一体”深度融合的关键发展期，既面临着行业深耕、出海布局、成本与安全并重等良好的发展趋势，也面临着核心技术瓶颈、供应链安全风险、同质化竞争、数据安全压力等诸多挑战。把握发展趋势，应对核心挑战，是中国云计算行业实现高质量发展、提升核心竞争力的关键。

5.1 发展趋势：聚焦价值创造，实现多元化、高质量发展

5.1.1 行业深耕：从互联网向传统行业深度渗透，行业云、产业云成新增长点

2025年，云计算的应用场景将持续拓展，从互联网行业向制造、能源、金融、医疗、农业、教育等传统行业深度渗透，行业云、产业云成为云计算市场的新增长点，云计算将逐步成为传统行业数字化转型的核心支撑，推动传统行业实现产业升级和价值创造。

互联网行业作为云计算的传统应用领域，已进入成熟发展阶段，需求增长趋于稳定，未来将重点聚焦于AI与云计算的深度融合，推动音视频、游戏、电商、社交等场景的智能化升级，例如，通过大模型技术实现智能推荐、智能客服、内容生成等功能，提升用户体验和业务效率。

制造业是云计算行业深耕的核心领域，2025年，云计算将与工业互联网、人工智能、物联网等技术深度融合，推动制造业从“数字化”向“智能化”转型，工业云、产业云的规模将持续扩大。大型制造企业将通过构建私有云、混合云架构，实现生产流程的智能化管控、设备的预测性维护、供应链的协同管理，提升生产效率和产品质量，降低生产成本；中小型制造企业将通过上云用云，采用轻量化的工业云服务，实现办公协同、生产管理、客户管理等基础业务的数字化，降低数字化转型门槛。例如，中铝集团基于华为云Stack打造坤安大模型，已在采矿、冶炼、加工、安全生产等8个业务领域18个场景落地应用，在铝电解生产中，云铝股份基于该模型研发“绿铝云慧鉴”，每年可为企业降本8500余万元；比亚迪依托阿里云，保障了车联网业务的系统稳定性和运维效率，帮助成本降低5-10%。

金融业、医疗业、能源业等传统行业，云计算的应用将进入攻坚阶段，逐步实现从基础业务上云向核心业务上云转型。金融业将通过云计算技术，构建更加高效、安全、智能的金融服务体系，推动普惠金融、智能金融的发展，例如，通过云计算和AI技术实现智能风控、智能投顾、数字货币交易等功能，提升金融服务的效率和安全性；医疗业将通过云计算技术，实现医疗资源的共享、医疗数据的高效处理、智能诊断的落地，推动医疗服务的数字化、智能化升级，例如，通过云平台实现远程会诊、医疗影像分析、电子病历管理等功能，打破医疗资源的地域壁垒，提升基层医疗服务水平；能源业将通过云计算技术，实现能源的智能调度、设备的预测性维护、新能源的高效利用，推动能源行业的低碳化、智能化发展，例如，国家能源集团基于华为云Stack构建统一融合数据湖，系统梳理超过700TB的行业发电行业资料，形成450GB的高质量数据集，为智能化应用奠定基础。

此外，农业、教育、政务等领域的云计算应用也将持续推进，农业云、教育云、政务云的规模将持续扩大。农业云将推动农业的精准种植、智慧养殖，助力乡村振兴；教育云将推动教育资源的共享、在线教育的普及，实现教育公平；政务云将推动政务服务的数字化、智能化，实现“一网通办”“跨省通办”，提升政务服务的效率和质量。

5.1.2 出海布局：加速国际化进程，构建全球云计算生态

2025年，随着中国云计算技术实力的提升、国内市场竞争的加剧，阿里云、腾讯云、华为云等头部云厂商纷纷加速国际化布局，拓展海外市场，提升国际竞争力，构建全球云计算生态，推动中国云计算技术和服务走向世界。

头部云厂商的出海布局主要聚焦于东南亚、中东、欧洲、拉美等新兴市场，这些市场数字化转型需求旺盛，云计算市场潜力巨大，同时，这些市场的政策环境相对宽松，竞争压力相对较小，成为中国云厂商出海的重点区域。东南亚市场作为中国云厂商出海的核心阵地，2025年阿里云在东南亚市场份额达35.8%，位居市场前列；腾讯云投资36亿元在印尼建设数据中心，进一步扩大在东南亚市场的布局；华为云也在东南亚多个国家建设数据中心和云服务节点，提升本地服务能力。

中国云厂商出海的核心优势在于技术实力强、服务性价比高、场景化解决方案丰富，尤其是在AI云服务领域，中国云厂商的技术水平已接近或达到国际领先水平，能够为海外用户提供高效、便捷、低成本的AI云服务。同时，中国云厂商依托国内丰富的应用场景经验，能够为海外用户提供贴合本地需求的场景化解决方案，例如，阿里云助力传音“影像艺术馆”和“影像超清”技术在东南亚、非洲落地，为亿级海外用户提供高效优质的移动摄影与视觉艺术体验，依托阿里云人工智能平台PAI及推理加速能力，将超清与风格化单图推理耗时降低60%，单图成本下降67.5%；MiniMax基于阿里云构建全球一体化数仓，实现云上计算资源用量降低75%、存储成本下降40%，支撑日均数百TB日志处理与高并发对话。

在出海模式上，中国云厂商主要采用“本地化运营+生态合作”的模式，通过在海外建设数据中心、设立本地化团队，提升本地服务能力和响应速度，同时，加强与海外当地的运营商、企业、科研机构的合作，构建本地化的云计算生态，推动云计算技术和服务的本地化落地。例如，阿里云已覆盖全球29个地域、92个可用区，拥有超3200个边缘节点，2025年在泰国、墨西哥、韩国、马来西亚等国家开服，2026年将在日本、法国、巴西等国持续构建数据中心；华为云在全球多个国家和地区设立了研发中心和服务机构，与当地运营商、企业建立战略合作关系，推动华为云服务的本地化落地。

此外，中国云厂商还积极参与全球云计算标准化工作，推动中国云计算标准走向世界，提升中国在全球云计算领域的话语权和影响力。阿里云、华为云、腾讯云等头部云厂商，积极参与国际标准化组织的工作，将中国云计算的技术经验和实践成果融入国际标准之中，推动全球云计算行业的规范化发展。

未来，随着中国云厂商出海布局的持续推进，海外市场将成为中国云计算行业的重要增长极，中国云厂商的国际竞争力将持续提升，逐步打破国际云厂商的垄断，构建全球多元化的云计算市场格局。

5.1.3 成本与安全并重：推动云成本优化与云安全创新，实现可持续发展

2025年，随着云计算规模的持续扩大，企业上云用云的深度和广度不断提升，云成本管理和云安全保障成为企业关注的核心问题，推动云成本优化与云安全创新成为行业可持续发展的重要支撑，二者并重发展、协同推进，构成云计算行业未来发展的重要趋势。

从云成本管理来看，随着企业上云用云的深入，云计算资源的投入持续增加，云成本已成为企业IT支出的重要组成部分，甚至成为部分中小企业数字化转型的制约因素，因此，云成本优化成为企业的核心需求之一。2025年，云成本管理市场呈现出快速发展态势，各云厂商纷纷推出云成本优化工具和服务，帮助企业实现云计算资源的精细化管理、优化资源配置，降低云成本。

云成本优化的核心思路是“按需分配、精准调度、减少浪费”，主要通过以下几种方式实现：一是资源调度优化，通过AI算法对企业云计算资源的使用情况进行实时监测和分析，根据业务需求的变化，自动调整资源配置，避免资源闲置，提高资源使用效率；二是弹性伸缩，根据业务流量的波动，自动扩展或缩减云计算资源，实现“高峰扩容、低谷缩容”，降低非高峰时段的资源成本；三是资源选型优化，根据企业的业务需求，推荐合适的云计算资源类型和规格，避免过度采购高端资源，实现成本与性能的平衡；四是成本监控与分析，通过云成本监控工具，实时跟踪云成本的支出情况，分析成本构成，识别成本浪费的环节，为企业提供精准的成本优化建议。

头部云厂商纷纷布局云成本管理领域，推出针对性的产品和服务。阿里云推出成本管理平台Alibaba Cloud Cost Management，具备资源监控、成本分析、预算管理、成本优化等功能，能够帮助企业实现云计算资源的精细化管理，降低云成本；华为云推出云成本优化服务，依托AI技术，为企业提供资源调度优化、弹性伸缩、成本分析等一站式解决方案，帮助企业降低30%以上的云成本；腾讯云推出成本管家服务，能够实时监控云成本支出，提供成本优化建议，帮助企业实现云成本的精细化管控。

从云安全保障来看，随着云计算与各行各业的深度融合，云计算平台存储、处理的数据规模持续扩大，数据安全、网络安全面临的风险日益突出，尤其是AI云服务的快速发展，“劣进劣出”的数据污染、模型安全、跨境数据合规等问题，进一步加剧了云安全风险，因此，云安全创新成为行业发展的必然要求。2025年，云安全技术持续迭代升级，云安全服务市场规模快速增长，各云厂商纷纷加大云安全技术研发投入，提升云安全保障能力。

云安全创新主要聚焦于以下几个领域：一是AI安全技术，针对AI云服务面临的数据污染、模型攻击、模型泄露等安全风险，研发AI安全检测、防御、修复技术，保障AI模型的安全性和可靠性；二是数据安全技术，加强数据加密、数据脱敏、数据备份、数据销毁等技术的研发和应用，保障数据在采集、存储、处理、传输、共享等环节的安全，防范数据泄露、数据篡改等风险；三是跨境数据合规技术，随着《数据安全法》《个人信息保护法》的深入实施，跨境数据流动的合规要求日益严格，各云厂商纷纷研发跨境数据合规工具和服务，帮助企业实现跨境数据的合规流动；四是零信任安全架构，零信任安全架构秉持“永不信任、始终验证”的理念，通过身份认证、权限管控、加密传输等技术，构建全方位的安全防护体系，已成为云计算安全的主流架构，2025年，零信任安全架构在云计算领域的应用日益广泛，头部云厂商纷纷推出零信任安全解决方案。

此外，云安全服务模式也在不断创新，SEaaS（安全即服务）成为云安全服务的重要模式，企业可以通过订阅的方式，获得云厂商提供的安全服务，无需投入大量资源建设自身的安全体系，降低了企业的安全投入成本，同时也提升了企业的安全保障能力。2025年，SEaaS市场规模快速增长，成为云计算安全领域的新增长点，各云厂商纷纷完善SEaaS服务体系，提升服务质量。

总体来看，2025年，云成本优化与云安全创新成为云计算行业的重要发展趋势，二者协同推进，既能够帮助企业降低数字化转型成本，又能够保障企业上云用云的安全，推动云计算行业实现可持续、高质量发展。

5.2 核心挑战：破解发展瓶颈，提升行业核心竞争力

尽管2025年中国云计算行业呈现出良好的发展态势，取得了显著的发展成就，但在“云智一体”深度融合的发展背景下，行业仍面临着核心技术瓶颈、供应链安全风险、同质化竞争、数据安全压力等诸多核心挑战，这些挑战制约了行业的高质量发展，需要政府、企业、科研机构协同发力，共同破解。

5.2.1 核心技术瓶颈突出，高端领域国产化率不足

2025年，中国云计算核心技术虽然取得了一定的突破，在AI与云计算融合、绿色云技术、云边协同等领域达到或接近国际领先水平，但在高端核心技术领域仍存在明显瓶颈，尤其是高端AI芯片、基础软件等领域，国产化率不足，过度依赖国外企业，存在核心技术“卡脖子”风险。

在高端AI芯片领域，目前中国市场仍以国外芯片为主，英伟达H200等高端AI芯片凭借其高性能、高兼容性的优势，占据中国高端AI芯片市场的主导地位，中国高端AI芯片国产化率不足25%。国内芯片厂商虽然推出了倚天710、昆仑芯、昇腾等自研AI芯片，在中低端市场占据一定份额，但在芯片性能、兼容性、生态建设等方面，与国外高端芯片仍存在一定差距，难以满足大模型训练、高性能计算等高端场景的需求。高端AI芯片国产化率不足，不仅导致中国云计算企业的算力成本居高不下，还存在供应链安全风险，一旦国外芯片断供，将严重影响中国云计算行业的正常发展。

在基础软件领域，操作系统、数据库、中间件等基础软件是云计算平台的核心支撑，但目前中国基础软件市场仍被国外企业垄断，国产化基础软件的市场份额较低，且在稳定性、安全性、兼容性等方面，与国外基础软件存在差距。例如，云计算平台所使用的操作系统，主要以Linux、Windows Server等国外操作系统为主，国产操作系统的市场份额不足10%；数据库领域，Oracle、MySQL等国外数据库占据主导地位，国产数据库虽然快速发展，但在高端数据库领域仍存在短板，难以满足大型企业、政务部门等高端用户的需求。基础软件国产化不足，导致中国云计算平台的自主可控水平不高，存在安全隐患。

此外，在大模型技术领域，中国虽然推出了通义千问、文心一言、盘古等自研大模型，在模型参数、应用场景等方面取得了一定的突破，但在大模型的底层算法、训练数据、推理效率等方面，与国际领先大模型仍存在差距，尤其是在通用大模型领域，仍面临着技术瓶颈。

5.2.2 供应链安全风险凸显，自主可控能力有待提升

随着云计算行业的快速发展，云计算产业链日益完善，但供应链安全风险也日益凸显，成为制约行业高质量发展的重要因素。中国云计算产业链的核心环节，如高端芯片、基础软件、核心零部件等，过度依赖国外进口，供应链的稳定性和安全性难以保障，一旦国际环境发生变化，国外企业断供、技术封锁，将严重影响中国云计算行业的供应链安全，甚至影响行业的正常发展。

从供应链上游来看，高端AI芯片、服务器核心零部件等，主要依赖国外进口，国内企业的自主生产能力不足。例如，高端AI芯片主要依赖英伟达、AMD等国外企业，服务器的CPU、内存等核心零部件，主要依赖英特尔、三星等国外企业，这些核心零部件的进口依赖度超过80%，一旦国外企业停止供应，将导致国内云计算服务器、智算中心等基础设施的建设受阻，影响云计算资源的供给能力。

从供应链中游来看，云计算平台的基础软件、核心算法等，主要依赖国外技术，国内企业的自主研发能力不足，难以实现完全自主可控。例如，云计算平台所使用的虚拟化软件、分布式存储软件等，主要以国外软件为主，国内自研软件的市场份额较低，且在技术成熟度、兼容性等方面存在差距，难以满足行业发展的需求。

从供应链下游来看，云计算服务的核心设备、配套服务等，部分依赖国外企业，供应链的协同能力不足。例如，云计算数据中心所使用的高端制冷设备、网络设备等，部分依赖国外进口，国内配套企业的技术水平不足，难以提供高质量的配套服务，影响数据中心的运行效率和安全性。

此外，全球供应链的不确定性加剧，贸易保护主义抬头，也进一步加剧了中国云计算供应链的安全风险。未来，提升云计算产业链的自主可控能力，破解供应链安全风险，成为中国云计算行业发展的重要任务。

5.2.3 中小厂商生存压力大，同质化竞争问题突出

2025年，中国云计算市场呈现出“头部集中、多极化”的格局，头部云厂商凭借强大的技术实力、资金实力、生态优势，持续扩大市场份额，而中小厂商则面临着同质化竞争与利润摊薄的双重压力，生存空间日益狭窄，成为行业发展的重要挑战。

从同质化竞争来看，中小厂商由于技术实力、资金实力有限，难以在核心技术研发、场景化解决方案、生态建设等方面与头部厂商展开竞争，只能聚焦于基础资源供给领域，推出的产品和服务同质化严重，主要以服务器租赁、存储服务等基础云服务为主，缺乏差异化的竞争优势。这种同质化竞争，导致中小厂商只能通过低价策略争夺市场份额，进一步挤压了自身的利润空间，许多中小厂商面临亏损、退出市场的风险。

从利润摊薄来看，头部云厂商凭借规模效应，能够降低云计算资源的生产成本，推出低价策略，进一步挤压中小厂商的利润空间。同时，随着运营商云、新势力厂商的快速崛起，市场竞争日益激烈，云服务的价格持续下降，中小厂商的盈利能力持续下降，生存压力不断加大。此外，中小厂商的研发投入不足，难以实现技术迭代和产品升级，无法满足企业日益多元化、高端化的云计算需求，进一步加剧了生存压力。

此外，中小厂商的生态建设能力不足，难以与产业链上下游企业形成协同发展的合力，缺乏稳定的客户资源和合作伙伴，进一步制约了自身的发展。未来，中小厂商若无法实现差异化发展、提升核心竞争力，将难以在激烈的市场竞争中生存和发展，可能会出现大量中小厂商退出市场的情况，导致市场集中度进一步提升。

5.2.4 数据安全与隐私保护压力加大，合规要求日益严格

随着云计算与各行各业的深度融合，云计算平台存储、处理的数据规模持续扩大，数据类型日益丰富，涵盖了个人信息、企业核心数据、政务数据等敏感数据，数据安全与隐私保护的压力日益加大。同时，随着《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全法》等法律法规的深入实施，数据安全与隐私保护的合规要求日益严格，对云计算企业提出了更高的要求，成为行业发展的重要挑战。

从数据安全风险来看，云计算平台面临着数据泄露、数据篡改、数据滥用、网络攻击等多种安全风险。随着AI云服务的快速发展，“劣进劣出”的数据污染问题日益突出，恶意数据的输入可能导致AI模型出现偏差，影响AI服务的准确性和可靠性；同时，大模型的训练数据包含大量敏感信息，若管理不当，可能导致数据泄露，侵犯个人隐私和企业核心利益。此外，云计算平台的分布式架构、云边协同架构，也增加了数据安全风险，边缘节点的安全防护能力较弱，容易成为网络攻击的目标，导致数据泄露。

从合规要求来看，《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，明确了数据采集、存储、处理、传输、共享等环节的合规要求，对个人信息的保护、跨境数据的流动、数据安全的保障等方面提出了严格的规定。云计算企业需要建立完善的数据安全管理制度、加强数据安全技术研发、提升数据安全保障能力，确保数据处理活动的合规性，否则将面临罚款、停业整顿等处罚，影响企业的正常发展。

尤其是跨境数据流动的合规要求，对出海的中国云厂商提出了更高的挑战。不同国家和地区的数据安全法律法规存在差异，中国云厂商在出海布局过程中，需要遵守当地的数据安全法律法规，实现跨境数据的合规流动，否则将面临当地政府的处罚，影响海外市场的拓展。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR），对个人信息的保护提出了严格的要求，中国云厂商在欧盟市场开展业务，需要符合GDPR的相关规定，否则将面临最高可达全球年营业额4%的罚款。

此外，全社会对数据安全、隐私保护的关注度日益提高，用户对云计算平台的数据安全保障能力提出了更高的要求，一旦发生数据泄露事件，将严重影响云计算企业的品牌形象和用户信任，导致用户流失，影响企业的发展。

六、结论

2025年，中国云计算技术正式迈入“云智一体”的深度融合发展阶段，实现了从基础资源供给向价值创造的根本性转型，AI成为驱动行业发展的核心引擎，技术架构、市场格局与产业生态均发生深刻变革，云计算行业呈现出“融合化、智能化、绿色化、标准化”的鲜明特征，在赋能实体经济、培育新质生产力、推动“双碳”目标实现等方面发挥了重要作用。

在核心技术领域，AI与云计算深度融合，开启“AI原生云”新时代，AIIaaS、AIPaaS、MaaS等全新服务模式应运而生，头部云厂商构建起“芯片-算力-模型-应用”的全栈自研闭环；智能算力成为行业增长核心，算力规模持续快速扩张，智算资源池的贡献日益凸显；云边协同与混合架构加速普及，适配千行百业的差异化场景需求；绿色云计算技术规模化应用，液冷技术、可再生能源利用等绿色技术推动行业实现低碳发展；标准化体系全面升级，《云计算综合标准化体系建设指南（2025版）》的出台，引领行业向规范化、高质量方向发展。

在市场格局方面，中国云计算市场形成“一超两强多极化”的稳固格局，阿里云、华为云、腾讯云合计占据市场主导地位，天翼云、移动云、联通云等运营商云强势崛起，字节跳动火山引擎等新势力异军突起，市场竞争从基础资源供给向全栈AI云服务、场景化解决方案等高端领域转型，差异化竞争成为各厂商抢占市场份额的关键。

在发展趋势与挑战方面，云计算行业将持续向行业深耕、出海布局、成本与安全并重的方向发展，行业云、产业云成为新增长点，海外市场成为重要增长极，云成本优化与云安全创新协同推进；同时，行业也面临着核心技术瓶颈、供应链安全风险、中小厂商生存压力大、数据安全与隐私保护压力加大等核心挑战，需要政府、企业、科研机构协同发力，共同破解。

未来，随着“人工智能+”行动的深入推进、新质生产力培育需求的日益迫切，中国云计算行业将持续保持快速发展态势。建议政府进一步完善政策体系，加大对核心技术研发的支持力度，推动云计算标准化建设，防范供应链安全风险；建议头部云厂商持续加大研发投入，突破核心技术瓶颈，完善生态布局，提升国际竞争力；建议中小厂商聚焦细分场景，实现差异化发展，加强与头部厂商的合作，提升核心竞争力；建议科研机构加强与企业的协同创新，推动核心技术的突破和成果转化。

相信在各方的共同努力下，中国云计算行业将逐步破解发展瓶颈，提升核心竞争力，实现高质量发展，逐步缩小与国际领先水平的差距，构建起更加高效、智能、绿色、安全的数字底座，为中国数字经济的高质量发展、新质生产力的培育提供强大支撑，推动中国从云计算大国向云计算强国迈进。

七、数据来源

本报告所有数据均来自公开权威渠道、行业调研及相关机构发布的报告，确保数据的真实性、准确性和时效性，具体数据来源如下：

1.  政府部门及相关机构发布的政策文件与统计数据：工信部、国家标准委、国家发改委、科技部、中国信通院、中国云计算产业联盟等；

2.  行业权威研究报告：弗若斯特沙利文《中国全栈AI云服务（公有云）市场报告2025H1》、英富曼(Omdia)《中国AI云市场发展报告2025》、浪潮信息《绿色云计算技术发展白皮书2025》等；

3.  头部云厂商公开发布的数据与信息：阿里云、华为云、腾讯云、百度智能云、天翼云、移动云、联通云、火山引擎等厂商发布的年度报告、产品白皮书、新闻发布会信息等；

4.  行业知名企业及机构调研数据：中铝集团、比亚迪、国家能源集团、传音等企业公开披露的数字化转型案例及相关数据，以及行业调研机构开展的专项调研数据；

5.  国内外权威媒体报道及行业资讯：人民网、新华网、中国经济网、第一财经、IDC、Gartner等媒体及机构发布的行业资讯与数据解读。

八、免责声明

本报告由淞基新一代信息技术网研究部撰写，仅用于为行业从业者、投资者、政策制定者提供参考依据，不构成任何投资建议、决策依据或业务指导。

1.  本报告基于2025年中国云计算行业发展现状、公开权威数据及行业调研信息撰写，由于数据来源的局限性、行业发展的动态性以及市场环境的不确定性，报告中部分数据和分析结论可能存在一定的偏差，仅供参考，不代表本研究部对行业未来发展的绝对判断。

2.  本报告所引用的数据、信息均来自公开权威渠道，淞基新一代信息技术网研究部已尽力核实数据的真实性和准确性，但不保证所有数据、信息的绝对准确性和完整性，若存在数据偏差或遗漏，本研究部不承担任何责任。

3.  本报告所分析的行业趋势、发展挑战及结论，仅反映2025年中国云计算行业的发展现状和阶段性判断，随着行业环境、技术发展、政策调整等因素的变化，行业发展可能出现新的情况，本研究部不承担因行业变化导致报告结论失效的责任。

4.  任何单位或个人引用本报告内容、数据或结论，需自行核实其准确性和适用性，并自行承担由此产生的一切风险和责任，淞基新一代信息技术网研究部不承担任何连带责任。

5.  本报告的知识产权归淞基新一代信息技术网研究部所有，未经本研究部书面授权，任何单位或个人不得擅自转载、复制、传播本报告内容，否则将依法追究其相关法律责任。

淞基新一代信息技术网研究部

2025年