2025年计算机行业专题报告：云计算IaaS，AI成新增长极，驱动产业重构

一 、概览：云计算迈向智能化，行业空间重估

Iaa S即云服务商提供的IT基础资源产品，包括计算、存储、网络等三类

IaaS即以云服务形式提供的IT基础资源产品： IaaS模式下，用户无需自行构建/维护数据中心，而是通过租用的方式从IaaS服务商处获取基础设施资源，主要包括计算、存储、网络三类。用户按实际资源使用量付费。 与PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务）等共同构成云服务厂商主要产品模式。 以微软为例，Azure云是其云服务的底层基础设施，提供三类IaaS产品：1）计算类：Azur e虚拟机（支持Windows和Linux系统，可灵活配置算力）、Azur e专用主机（专属物理服务器，满足严格合规、控制需求）等；2)存储类：Azur e Blob存储（适用于大规模非结构化数据）、Azure File存储（基于SMB协议的共享文件系统）等；3）网络类：Azure CDN、VPN等。

云计算产业链：IaaS服务商/云服务商位于中游环节

云服务厂商位于产业链中游，提供多类核心云服务产品：IaaS（基础设施即服务）、PaaS（平台即服务）和SaaS（软件即服务）、MaaS(模型即服务)等； 上游为芯片和IT基础设备供应，包括芯片（如CPU、GPU、ASIC等）、服务器、存储设备、路由器、交换机等； 下游为应用与终端用户，涵盖企业用户（金融、医疗、制造等行业）、个人用户（云存储、在线办公）以及开发者。

大模型训练/推理/微调需求（AI）推动云计算产业向智能云计算转变

云计算产业在经历资源云化（2006-2013）、云原生化（2013-2020）、算力泛在化（2020-2023）等阶段后，ChatGPT于2023年引发大模型训练潮，云计算产业进入智能化阶段：自2023年，国内智能云计算市场开始高速增长；据智算研究院，预计2029年其市场规模将达4180亿元。 与传统IaaS、PaaS、SaaS相比，智能云计算产品可分为四类：AI-IaaS（基础设施层）、AI-Pa aS（开发平台层）、MaaS（模型服务层）以及AI-SaaS（AI应用层）。

AI IaaS对计算、存储和网络三大基础资源进行技术重构

AI IaaS（人工智能基础设施即服务）在基础设施资源方面与传统通用IaaS有显著差异，其核心在于专为AI大模型的训练与推理需求进行了技术优化 ，尤其针对计算、存储和网络三大基础资源： 计算类AI IaaS:为应对矩阵运算等AI负载的高并行计算需求，计算核心转向以 GPU、TPU、NPU为代表的异构计算芯片，例如，谷歌云通过其云服务平台将TPU作为服务提供给外部用户； 存储类AI I a aS:面对TB乃至PB级的训练数据集，AI I a aS 的存储系统在吞吐量和IOPS（每秒读写次数）上进行了深度优化。其存储方案演进的核心是满足AI工作负载对 高吞吐量和低延迟 的需求； 网络类AI IaaS:为应对万卡级集群协同训练产生的通信压力，AI IaaS 的网络架构普遍采用 InfiniBand（IB）和RoCE等高性能网络技术 ，替代传统以太网。

全球Iaa S市场增速上探，国内Iaa S市场2029年规模预计接近8000亿元

2024年企业云端改造需求活跃，同时受大模型训练/推理/微调所产生的基础设施产品需求推动，据Gartner数据，全球IaaS市场增速上探至22.5%，较2023年提升6.3pct，市场规模达到 1718亿美元。未来几年，随着AI大模型训练、推理对IaaS消费的拉动，以及应用类模型服务在SaaS侧不断完善，对云计算的需求持续增加；根据中国信通院数据，预计到2030年全球云计算市场规模将接近2万亿美元。

据艾瑞咨询，2025年国内IaaS市场规模预计达4355.2亿元，同比增长17.1%，随着大模型及应用对IaaS的拉动，预计至2029年，国内I a aS市场规模将接近8000亿元。据IDC，2024年上半年国内公有云市场开始复苏，AI相关需求的扩张正成为推动市场回暖的关键因素。

二、全球头部云厂商：AI业务高增，驱动资本开支加码

亚马逊云：EC2 /S3全球领先，提供全链路AI开发工具

基础设施底座：以Ama zon EC2弹性计算、Ama zon S3/EBS存储和Ama zon VPC/CloudFront网络等为核心，覆盖全球高性能基础设施可用区。 AI进展：1）自研 AWS Tr a inium、AWS Inf e r enti a芯片，提高基模训练、推理性价比；2）Ama zon SageMake r让用户大规模构建、训练和部署模型；3）Amazon Bedrock提供多款基模助力AI应用开发；4）同时AWS还上线了Q系列AI应用模板。 其他：数据库（Amazon RDS、DynamoDB）、数据分析（EMR、Athena）、容器服务（ECS、EKS）及一体化安全能力等，形成企业级的数据治理与开发平台。并可通过AWSLambda的微服务架构和Serverless范式为客户提供模块化组件。

微软云：Azure Arc管理全球基础设施，托管OpenAI等模型服务

基础设施底座：通过Az u r e Ar c统一管理，核心优势在于软硬一体，如自研芯片与Az u r e St a c k HCI超融合架构，为企业关键负载提供高性能、高可用的云基础。AI进展：1） 推出 ND H2 0 0 V5 虚拟机（VM）系列、AzureND GB200 v6、 Azur e HBv5等超算虚拟机，加大全球智算中心投入；2）A z u r e机器学习服务提供大模型训练、部署工具;3）Az u r e AI Fo u n d r y上线Op e nAI等模型厂的基模，并为用户提供大AI应用及智能体的开发工具；4）同时还提供AI搜索、语音、内容理解等现成AI应用模板。

谷歌云：自研Gemini先进基模，AI应用模板丰富

基础设施底座： 以Comput e Engine /Cloud Run计算、Cloud Stor age /Pe rsist ent Disk存储、Cloud CDN/DNS为核心，全球数据中心互联。 AI进展：1）推出AI Hype r comput e r 超算架构，自研TPU/GPU，优化快速存储和3.2Tbps带宽的RDMA网络；2）Vert exAI平台内含AI开发工具链，简化模型构建、训练，并集成Gemini及其他先进基模；3）同时谷歌云还推出了对话、搜索、语音多类AI应用模板。

阿里云：灵骏集群夯实AI基座，全栈产品体系构建生态闭环

基础设施底座：神龙计算、盘古存储引擎和洛神网络等实现实现硬件资源虚拟化与池化，为上层服务提供稳定、高性能、极致弹性的资源调度。AI 进展：1)推出灵骏超算集群，最大算力规模达10万卡，可实现20TB/s的吞吐速度；2 ）PAI 平台提供模型训练、推理服务；3）云百炼集成Qwen等主流大模型，为AI应用开发提供支持。其他：数据库、大数据计算、中间件及安全在内的全栈产品。

AI驱动全球云厂商重回高增轨道

全球TOP4云厂商的营收增速在2022年之前持续放缓，传统云服务步入成熟期。但随着2022年末大模型技术/AI开启规模化商业应用，头部云厂商营收增速正企稳回升，进入新增长周期。 据赛迪顾问及长石资本，微软的AI服务在2025Q2对Azure增长的贡献占比达16个百分点，同时Azure AI Foundry2025财年处理了500万亿token，同比增长超7倍；阿里云AI相关业务连续八个季度保持三位数增长，成为核心亮点。从头部云厂商披露的数据看，AI已成为拉动云计算市场增长的核心引擎，云计算的增长范式正在从“资源规模化”转向“能力智能化”。

云厂商加大资本支出，押注AI基础设施

近三年，头部云厂商持续扩大资本支出规模，投资重点从传统的通用数据中心，全面转向智算中心和AI芯片： 亚马逊2025年预计将发生1050亿美元资本开支，主要侧重于亚马逊云服务的AI基础设施领域，包括数据中心、硬件及网络设备的采购； 微软2025财年计划投资800亿美元于智算中心，且2026财年Q1资本开支预计将超过300亿美元，较上一季度继续提升，主要用于智算中心建设，以满足AI算力需求和未交付订单； 谷歌将2025年资本开支从750亿美元提升至850亿美元，用于GPU/TPU服务器和数据中心扩容； 阿里云2025年2月指出未来三年对于AI基础设施的投入将达3800亿元；9月其宣布该资本开支将进一步上调，至2032年其全球数据中心能耗将较2022年提升10倍。

三、展望：推理市场成新动力，商业机会向应用层转移

模型迭代解锁应用需求，推理市场成新增长动力

随着大模型技术向 推理增强、多模态融合、Agent化与长上下文 等方向迭代，大量因“不准”、“不全”、“不落地”而被搁置的需求将被解锁，推动大模型产业发展重心从 训练向推理转变。

2025年9月腾讯全球数字生态大会上，腾讯明确指出 大模型产业重心从训练到推理的转变已成为行业共识。同时，甲骨文在其财报电话会上也强调AI推理市场的规模将“远大于”训练市场 。据智东西，到2027年，中国智能算力负载中的推理负载占比将高达72%，远超训练负载。

我们认为推理市场未来将成为智算市场的主要需求方，并继续驱动云厂商 的AI基础设施建设；例如阿里云指出2024年LLMAPI调用量以及接入LLM的企业数量均超百倍增长，未来投入的3800亿元AI基础设施即为AI应用的爆发提前蓄力。

以 A I基 础 设 施 为 底 座 ， 云 厂 商 的 商 业 机 会 或 向 A I P a a S、 M a a S等应用层转移

云行业的“马太效应”日益凸显，即数据、算力和存储等核心底层资源正加速向亚马逊、微软、谷歌以及国内的阿里云等少数头部厂商集中，格局较为牢固。

与此同时，云服务的价值高地正从基础设施层（IaaS）向平台层（PaaS）和模型即服务层（MaaS）乃至SaaS层转移，特别是AI原生应用和行业解决方案已成为新的增长引擎，各云服务厂商一方面以大模型对自身产品进行全面升级和改造，另一方面向不同行业输出，帮助客户和合作伙伴快速开发AI应用，以提供端到端的AI解决方案。例如今年5月，国内各云服务巨头纷纷大幅下调大模型调用价格以扩大市场和用户规模。

报告节选：

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）