深度洞见|2025年中国云计算市场的四大趋势展望,(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

中国云计算市场2025年四大趋势与展望 IDC的预测数据显示,到2025年,中国AI云市场规模将一举突破200亿美元大关,增速高达45%,这一增速远超整体云计算市场的18%增长率。随着大模型训练的普及,智能算力的需求呈现出爆发式增长。同时,算力即服务(CaaS)模式的兴起,使得云厂商能够提供弹性AI算力租赁服务,支持企业按需调用,大大降低了中小企业进行AI模型训练的门槛。为了在这一市场中脱颖而出,云厂商需要构建“训推一体”的全栈能力,支持万亿参数模型的分布式训练,并推出“大模型即操作系统”的理念,开放底层算力调度接口,吸引开发者生态的加入。 阅读详情

在过去很长一段时间里,云计算被视为企业数字化转型的“灵丹妙药”,也被认为是下一个万亿级蓝海市场。然而,尽管各大云厂商加大投入,但在追求规模扩张和扭亏为盈的路途上并非一帆风顺。近期,大模型的兴起将云计算产业带入新阶段,也为云计算市场格局带来更多变数。我们认为中国云计算市场依然充满机遇、未来可期。面向2025年,我们从市场和商业视角展望四大趋势,希望给云计算厂商带来启示。

**一、**云智融合

大模型是未来3-5年内云计算市场的最大增量

如果说2024年是大模型的实验元年,那么2025年将是企业落地和推广大模型的起步之年。大模型天然就是生长在云上的,超千亿参数的大模型研发需要庞大的算力、网络、数据和复杂算法,基于云基础设施训练和部署大模型是最优选择。预计2024年至2030年,全球云计算市场复合增速为16.8%,而AI云将保持34%的增速,至2030年将占全球云计算市场的四分之一。

国际领先云厂商正依托AI和大模型撬动云的高速增长。微软通过投资和OpenAI深度绑定,2024年第三季度,微软云服务收入增长33%[1] ,其中有12个百分点来自 AI 服务。乘大模型东风,微软云与AWS的市场份额差距在缩小——2019年AWS与微软云的全球份额为33%和17%,而这一数字在2024年为31%和23%[2],意味着微软云从AWS规模的一半追赶至四分之三。

从云智融合的新架构看,云厂商将迎来智能算力服务、“模型即服务”(MaaS - Model as a Service)及行业应用落地三类增量机会。

1. 智能算力服务

**大模型重塑底层算力结构,智能算力服务成为新角逐阵地。**2023年,我国智能算力占整体算力规模约25%;随着大模型的突破和加速落地,2025年智能算力占比将提升至35%[3]。云厂商以云服务的方式为千行万业提供即开即用的智能算力,服务于大模型的训练与推理场景。

2. 模型即服务(MaaS)

**MaaS掀起云上用AI的热潮,商业模式日渐清晰。**MaaS使得用户可以通过互联网以API(应用程序接口)方式访问和调用云上的大模型,基于特定需求开展模型微调和应用构建,而无需了解大模型的技术细节。在商业模式上,MaaS继承了云服务的按需使用、按量计费的基本逻辑。以OpenAI的大模型服务为例,月度订阅和API调用付费是核心营收来源。

MaaS模式下,大模型能力、模型工具链的完整性和易用性是赢得用户的关键。不断提高模型性能、降低使用门槛、改进开发体验是MaaS产品的努力方向。微软云于2024年11月将AI Studio升级为AI Foundry,作为“人工智能时代的统一应用平台”[4],AI Foundry接入了GPT系列大模型,支持开发者一站式完成模型定制与优化、AI应用构建和部署等工作。

3. 行业AI应用

**大模型行业应用落地加速,供需侧焦点从“训好”大模型转变为“用好”大模型。**基于对中国大模型招投标市场的统计,2024年应用类大模型招投标项目数量占比最高,达56%。这意味着中国市场日益关注如何让大模型真正地用起来。同时,具有垂直领域专识和经验的行业和场景模型开始兴起。国内197个通过网信办备案的大模型中,通用大模型、行业大模型数量分别为61款和136款,占比为31%和69%[5]。从行业大模型看,教育19款、金融18款、办公15款、政务11款、医疗11款,并向传媒、招聘、家装、心理等场景延伸。

→云厂商启示

头部云厂商纷纷加入大模型的军备竞赛,但这还不足以在激烈的竞争中致胜。云厂商需进一步思考:

策略一

打造爆品:投资和打造明星大模型及其杀手级应用,影响用户心智,形成破圈效应,进而带动模型工具链、AI应用构建工具乃至底层智算服务的销售。

**案例:**字节跳动凭借豆包APP促进豆包大模型、火山引擎云服务的销售。如今豆包APP MAU约6千万,在同类产品中位居全球第二、仅次于ChatGPT。豆包APP也推动了豆包大模型在社交、客服、零售、游戏、教育等场景的落地。

在汽车座舱和车企业务场景,豆包大模型已服务了国内市场八成汽车品牌,在汽车行业的日均Tokens消耗在7个月内增长了50倍。

策略二

软硬协同:持续对标和打磨模型工具链的完整性和易用性,并通过与底层基础设施的强协同实现最优性能。

**案例:**AWS自2017年推出机器学习平台Amazon SageMaker以来, 持续改进功能和体验,如今已成为数十万客户开展模型构建、训练和部署的一站式平台。

为提升软硬协同效率,AWS于2024年12月发布Amazon SageMaker HyperPod,将其作为企业训练大模型的首选基础设施——提供30多个精选的模型训练配方,使用户无需从零开始配置复杂的分布式训练环境,将训练基础模型的时间缩短了高达40%;优化资源利用,帮助用户最大限度提高算力集群的利用率。

Writer、Luma AI、Perplexity等领先初创公司,汤森路透、Salesforce等大型企业都在利用Amazon SageMaker HyperPod加速模型开发。

二、生态演进

生态范畴从云演进到云+AI,云厂商生态策略有待更新

建设好三方面生态是云厂商奠定长期竞争力的基石。

**首先是伙伴生态。**云+AI的应用落地需要云厂商与合作伙伴的分工协作。为了尽快输出大模型落地能力,云厂商提供MaaS层能力,垂域企业客户提供数据、私域知识和专识经验,ISV、SI等合作伙伴负责业务需求梳理、数据治理、模型调优、AI应用构建与规模复制等应用落地的“最后一公里”工作。

2024年第二季度,伙伴贡献的收入占中国云计算市场总收入的26%,预计这一比例还将上升。以腾讯云为例,2024年腾讯云联合伙伴共同服务超过200万家客户,伙伴贡献收入占大盘三分之一,腾讯云的被集成收入同比增长60%。与专业的伙伴合作,有助于云厂商将更多精力聚焦于基础产品和平台产品的硬实力提升,同时解决行业专识、部署运维复杂性等难题。

**其次是模型生态。**对企业客户而言,选择哪一个基础模型是非常关键的问题。企业可以用科学的技术框架去评估每一个模型,进而做出选择。为此,云厂商在提升自研大模型能力的同时,也应构建开放的大模型生态,支持客户为特定场景选配最佳模型。2024年12月,AWS 把Stability AI 的最新模型新增至Amazon Bedrock,通过Amazon Bedrock Marketplace 为客户提供 100多个热门、新兴及专业模型的的使用权限。

**最后是AI算力生态。**中国云厂商需要更多替代式创新,以弥补AI芯片的不足。**2024年中国本土AI芯片出货量约40万张[6],占国内市场20%以上。**然而,国产算力适配和软件生态仍存在瓶颈,影响芯片供应的多元化进程。相比拥有全球超过500万的开发者、300余个代码库[7]的英伟达CUDA生态,国内的AI算力生态处于起步阶段。

→云厂商启示

云厂商需更新云+AI生态的内涵,思考行之有效的生态业务模式及组织管理方式。

策略一

更新云+AI合作伙伴计划:明确伙伴的认证标准、分级分类规则、业务合作模式、分成与绩效、赋能与培训方案等内容,全力帮助伙伴发展AI。

**案例:**微软云历史上开展了2次重要的合作伙伴计划变革行动,体现了对伙伴精细化管理、帮助伙伴提升AI技能与销售能力的极高重视度。

从早期的全集团跨产品通用的微软合作伙伴网络(MPN),到推出按照六大领域云解决方案认证的微软云伙伴计划[8](Microsoft Cloud Partner Program),再到2023年推出致力于帮助伙伴发展AI的云+AI伙伴计划(Microsoft AI Cloud Partner Program),形成了覆盖Build-with(开发)、Go-to-Market(上市)、Sell-with(销售)的端到端生态业务模式。

策略二

**设计生态型组织架构。**明确生态发展组织作为将 “生态”转化为“生意”的组织定位,设置区别于传统直销型组织的绩效考核方案。

同时开始描绘生态型人才地图,设置首席合作伙伴官(CPO)、云布道师、解决方案架构师、行业拓展经理、开源社区管理者等生态发展的关键岗位;并逐步建立从研发/产品板块、营销/直销板块进入生态发展板块的人才流动通路,激发组织活力。

三、深度用云

从基础资源到应用服务,云计算支出将迎来结构性调整

**国内大量中小企业尚未上云,市场余量空间有待挖潜。**据统计,美国在2023年已有94%的企业上云,并维持增长态势;相比之下,中国中小微企业约5,200万家,距工信部提出的2027年实现40%上云率[9]的目标仍有较大差距。从云计算市场支出的GDP占比看,**中国约占0.5%,美国约占1%。**可见,中国云计算的市场余量空间依然广阔。

即便是已上云的企业,对于“用好云”的认知和实践也有待加强。“基础设施即服务”(IaaS)是基础资源池,代表是否“上云”;“平台即服务”(PaaS)和“软件即服务”(SaaS)是承载工具和应用的服务,代表“用云”的程度。从云计算支出结构看,**中国在PaaS+SaaS的支出显著低于全球平均,与美国相比则呈现倒挂。**美国约70%支出用于SaaS,而中国不足30%,这意味着中国企业仍以软件定制、项目集成等传统模式为主。

**随着供需侧成熟,中国企业对PaaS和SaaS的采纳率有望提升,推动云支出的结构性调整。**对于中小企业而言,采购和维护传统的软硬件成本高昂,而PaaS和SaaS的按需采用、按量付费的模式更具吸引力;而对于大中企业而言,随着用云心智的成熟,将从自建工具和软件转而使用公有云的PaaS和SaaS服务。预计未来中国市场PaaS和SaaS将保持近30%的复合增速。

→云厂商启示

相比于IaaS市场的相对同质化和白热化竞争,国内PaaS和SaaS市场处于培育成长期,云厂商在驱动更多企业上云用云方面大有可为。

策略一

**深挖上云潜力,让更多中小企业上云。**为此,云厂商应建立高效的区域销服团队和渠道生态拓展团队,摸排下沉市场机会,发现腰部和中长尾客户线索,精准捕捉新上云、扩大用云(含多云方案)、云迁移三类机会。

**案例:**2024年腾讯云新拓伙伴1,000家,与合作伙伴推动公有云向下沉市场及广泛行业拓展。目前,腾讯云伙伴区域下沉收入3年间增长超过40%,中长尾客户收入在腾讯云生态收入中的占比逐年提升。

策略二

**夯实PaaS能力,支撑SaaS繁荣生态,引导企业深度用云。**考虑下游业务场景的海量和细碎化,中国 SaaS 市场将呈现百花齐放的专业化生态。云厂商需持续打磨、扩展PaaS产品线,提升产品的“组装化”能力,进而支持伙伴延伸Paas+SaaS;同时,云厂商也可以从自身业务基因和优势出发,切入细分业务场景打造SaaS爆款,进而带动PaaS和IaaS的消耗。

四、盈利拐点

云厂商加速迈过盈亏平衡门槛,但不确定性依然很多

国际厂商AWS、微软云、谷歌云均已盈利,国内厂商中阿里云率先扭亏为盈。其中,谷歌云和阿里云相对更晚实现盈利——谷歌云在2023年止损,营业利润率为5.2%;阿里云从2022年开始盈利,并在持续改善。

然而,云厂商在产品降价、AI资本支出的双重挑战下,盈利拐点面临更大不确定性。

  • 一方面,多家云厂商采取以价换量策略,价格战一触即发。阿里云在2024年先后开展4次降价,平均降幅达20%,既有云计算产品(云服务器ECS、对象存储OSS、云数据库RDS等),也有大模型产品(2024年12月31日阿里云宣布通义千问视觉理解模型全线降价超80%);降价引发市场连锁反应,如京东云启动比价活动,承诺“买贵就赔”。

  • 另一方面,大模型军备竞赛持续加码,资本投入强度较高。据统计,云厂商的GPU订单占据英伟达2025财年第二季度数据中心业务营收的45%,这意味着云厂商的资本开支主要用于AI基础设施投资。2024年全球十大AI数据中心投入企业中,国内厂商字节跳动、腾讯上榜。不同于海外云厂商在盈利的财务状况下开展AI投资,尚未盈利的国内云厂商将承受更大的资本支出压力。

→云厂商启示

要规模也要利润,加速盈利拐点的到来是国内云厂商必须直面的课题。同时也应避免盲目卷入价格战中,陷入不利境地。为此:

策略一

构筑技术竞争壁垒,并在营销侧建立差异化的价值主张。

**案例:**谷歌云以“全球一张网”作为差异化优势和营销主张,获得强劲增长势能。

谷歌自建多条跨洋海底光缆,使得谷歌云能够直接访问高带宽资源,无需经过其他节点,提高了速度和稳定性,其性能是传统网络的1.4倍。同时,谷歌云提供了分层云网络,包括高级层和标准层。高级层通过谷歌精心配置、低延迟、高度可靠的全球网络传输流量,而标准层则提供与其他主要公共云相媲美的网络质量。

策略二

**建立以利润考核为导向的产品投资组合战略。**云计算产品类型和数量多,产品管理复杂度高,亟需更加科学透明的管理方式。云厂商可以从战略价值、财务价值等维度出发,将产品划分为战略产品、重点产品、常规产品、观察产品等产品,予以差异化的投入产出期待值、利润率目标、投资回报周期等指标设定。

同时,云厂商也可建立产品经营指标观测罗盘,实现对产品经营结果实时追踪、定期考核评价、资源追加或退出决策的闭环管理。

结语

在AI的重大机遇带动下,企业级服务将逐渐实现刚需问题的解决进而给参与方带来实际利润,中国云计算市场将从过往“卷”硬件价格的时代迈入软件/服务定义价值的新时代。

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[1]微软FY2025Q1财报

[2]参考Synergy Research Group 2024年11月发布数据

[3]参考中国信息通信研究院《中国算力中心服务商分析报告(2024年)》中的数据

[4] unified application platform in the age of AI,于2024年度 Ignite 大会上发布

[5]参考中国通信企业协会数据,截至2024年7月30日

[6]参考IDC预测数据

[7]参考英伟达2024年报数据

[8]基础设施解决方案伙伴、数据与AI解决方案伙伴、数字化与应用创新解决方案伙伴、现代工作解决方案伙伴、安全解决方案伙伴、业务应用解决方案伙伴。此外还有“大满贯”伙伴,即获得了所有六大技术解决方案认证的合作伙伴

[9]参考工业和信息化部等四部门于2024年11月联合印发的《中小企业数字化赋能专项行动方案(2025—2027年)》

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学,目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

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Deepseek 10分钟化身理性荐股神器:触碰程序员不敢想的天花板 在这个消息疯狂、波动频繁的市场,“理性”两字显得弥足珍贵。通过Deepseek+AkShare+Aktools+Dify四位一体的方案,能帮我们降低信息搜集成本,并在短期投资领域搭建出一套“可解释、低门槛、易定制”的量化荐股流程。不要再盲目听小道消息或依赖情绪驱动,不妨给自己一个机会,让数据说话。而要注意的是,“理性荐股”并非万能,它只是工具,最终的收益还得依赖投资者自身对风险和机遇的权衡。祝大家都能在这股市里收获理性的底气,寻得更精准的入场时机。 阅读详情

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