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。
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。
参考文献
[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）》
罗兰贝格陈博文对本文亦有贡献。
关于罗兰贝格
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