2025年，DeepSeek引发大模型热潮，推动人工智能全面融入云服务体系□-，云计算进入智能云发展阶段。中国云计算市场竞争格局形成了多阵营并存、差异化竞争的复杂生态☆▪。其中，运营商云凭借网络资源、政企渠道与政策适配优势快速崛起，与互联网系云厂商形成分庭抗礼之势，科技企业系厂商与垂直服务商则在细分领域精准突围。

　　人工智能的广泛应用，云厂商成为AI高度相关者=-◇。大模型的训练▲○、推理及应用部署高度依赖GPU云服务的支撑△…○。企业知识库搭建、智能客服升级、智能代码生成、数据训练优化等成为AI的核心应用方向，不仅直接拉动GPU云服务增长，更同步带动了传统计算、存储等公共云服务的需求提升▼。此外▲★★，中国云厂商本身也是头部模型研发力量。

　　云和AI的深度融合，推动云计算进入智能云发展阶段●。在2025通信产业大会暨第二十届通信技术年会上▼，中国电信601728）研究院院长张成良表示△□，智能云不仅是云计算发展的新阶段△▽，更驱动着服务形态与产业价值的重塑。

　　AI与云的深度融合将成为核心趋势，预计2026年AI即服务（AIaaS）在云计算市场的占比将达25%，云服务商通过大模型优化资源调度、开发智能化行业解决方案，降低企业AI应用门槛。张成良进一步解读▽，传统云的IaaS、PaaS、SaaS模式正逐步向AI IaaS■△、PaaS+▷□、DaaS=○•、MaaS▷▷●、AI SaaS演进，算力端也向GPU/AISC等加速计算升级，服务价值则转向以Token为新计价单位的模式，产业生态也从平台化走向全链路协同。同时，Starburst首席执行官兼联合创始人Justin Borgman也认为▽，企业正加速构建智能化的企业级“AI工厂”，将AI管道直接集成至现有系统，而非完全依赖公有云服务，这种模式既保障组织负责任地扩展AI应用△，又能掌控敏感信息并维持运营效率▷。

　　进入智能云发展阶段，中国云计算市场竞争格局多元化，多阵营差异化博弈。目前■，云计算市场主要的阵营包括：一是互联网系云厂商，以阿里云▽、腾讯云为代表，凭借早期技术积累与互联网场景优势，在通用云服务领域占据主导地位；二是运营商云阵营△□，包括天翼云、移动云◆…●、联通云▽，依托网络基础设施、政企资源与政策适配能力快速崛起；三是科技企业系云厂商，如华为云、百度智能云●，聚焦技术创新与行业解决方案，在AI云○-、工业云等领域形成特色…；四是垂直领域服务商，如网宿科技300017）（边缘计算）、奇安信（云安全）◆▲▷，凭借细分技术优势在垂直赛道突围。从市场份额来看=☆•，本土厂商合计占据超过70%的市场份额，国际巨头如AWS▷、Microsoft Azure、Google Cloud受数据主权与合规要求限制，市场份额不足30%▪，且主要集中在跨国企业客户领域。

　　2026年，运营商云市场份额持续提升●▼★。凭借网络、渠道与政策优势，运营商云将在政务云、国资云、工业云等领域进一步扩大优势，预计2026年三大运营商云合计市场份额将突破30%◆，与互联网系云厂商形成分庭抗礼之势。

　　垂直行业云服务竞争加剧。金融•□△、制造、医疗等垂直领域的定制化解决方案需求将持续增长，预计2026年垂直行业云服务市场规模将达2000亿元△◆▷，年复合增长率超25%，成为厂商差异化竞争的核心战场。

　　当前，国内智算云的规模化落地，面临算力•□、平台-○、模型◇▪、安全四大维度的系统性挑战，这些问题并非单点技术缺陷▷▽，而是产业生态◁☆▼、场景适配与标准体系的深层矛盾。

　　国产算力生态的□▽▼“碎片化▪☆…”，是制约智算云普及的底层瓶颈。一方面，国内不同厂商的软硬件架构差异显著，例如CPU▼•、GPU、NPU等算力芯片的指令集•、硬件接口不统一，导致上层的编程模型（如不同厂商的自研框架）■-◆、算子库（基础计算单元）无法通用——企业若要切换算力供应商，需重新适配代码、重构应用□▼●，研发成本与迁移门槛极高；另一方面，这种△“异构性”并非技术路线的多元选择，而是生态协同不足的结果：缺乏统一的算力接口标准◆△▲，使得用户（尤其是中小开发者）难以低成本调用算力资源，最终陷入“有算力但用不好”的困境▲◆。

　　国产算力在推理场景的体验短板，直接影响智算云的商业价值落地。国内智算平台的系统优化能力不足=-，导致硬件算力无法充分释放。资源调度的灵活性缺失，面对复杂的业务负载●▲，现有平台的资源动态配比能力弱…•▪，易出现…☆▽“算力闲置▽•=”与-◇▼“资源争抢▷○■”并存的情况；不同训练框架与推理框架的适配度差异大，企业需为不同框架单独调试环境◇◁◇，进一步抬升了运维成本▲=。

　　当前▽○◆，国内大模型研发集中于基础模型训练，但智能体的工程化工具、平台体系几乎空白，例如MCP（模型控制平面）工具的调用缺乏统一接口，不同工具的适配逻辑差异大，导致企业难以快速将大模型封装为可落地的智能体应用○★；同时◆▪◇，工具链的分散也让开发者难以实现“模型-工具-场景”的高效串联，拖慢了从技术原型到商业产品的转化节奏。

　　随着智算云向“算力并网◁”模式升级▲，第三方算力节点的安全风险已成为显性隐患。目前，国内缺乏针对第三方算力节点的统一安全验证标准…，这意味着并网后的算力资源可能存在数据泄露、算力滥用等风险，而现有管控体系无法实现全链路的安全追溯与风险拦截▼。

　　这些挑战的本质◇▼，是国内智算产业☆•“高速扩张”与“生态协同■▲•、标准建设”之间的节奏错配•-▲，需从顶层推动算力接口、工具标准=■▷、安全规范的统一，同时强化场景化的系统优化能力，才能实现智算云的-“易用、好用、安全用”。