IDC：上半年中国AI IaaS市场规模达198.7亿元 整体市场同比增长122.4%

智通财经APP获悉，国际数据公司(IDC)最新发布的《中国智算云基础设施市场(AI IaaS)(2025上半年)跟踪》显示，2025上半年中国AI IaaS整体市场同比增长122.4%，市场规模达到198.7亿元人民币。其中，GenAI IaaS市场同比增长219.3%，市场规模达166.8亿元人民币；Other AI IaaS市场同比缩减14.1%，市场规模达31.9亿元人民币。

本期具体拆分数据更新如下：

市场概况

AI IaaS市场迎来爆发式增长，需求端市场全面拥抱AI：

供给端层面，自去年起，云服务商对 AI 基础设施的高速资本投入逐步落地，今年上半年通过公有云、边缘云、专属云等多元云服务部署模式，快速触达并服务最终用户，受此影响，2025年算力市场的资源供给与价格整体稳定，仅伴随小幅波动；市场需求方面，需求端同样表现强劲，上半年互联网、汽车、手机制造、金融、泛政府等多个行业，持续追加智能算力及AI应用相关支出：其中车企及智驾供应商竞争加剧，不断加码算力投入以抢占智驾方案领先地位；泛政府行业受年初DeepSeek催化，算力支出大幅增长；同时具身智能行业正加速落地，预计其相关算力需求将在2025年下半年分阶段释放。

训推拐点正加速到来，DeepSeek预期逐步兑现：

今年以来，行业关注重点已从大规模模型训练转向推理，上半年GenAI IaaS市场中，推理场景占比上升至42%，训练场景占比则降低至58%。一方面，年初DeepSeek事件带来的积极影响在上半年已基本兑现，央国企、政府等行业的DS部署高峰已接近尾声；另一方面，行业龙头企业开始在自身业务系统中，尝试生成式AI应用的 PoC 验证与小规模部署。预计未来，随着企业内部多模态生成与实时推理场景的持续丰富，推理基础设施将随着AI Agent市场的发展成为AI IaaS的核心分支。

算力供给格局向多元化生态演进：

随着企业 AI 应用的快速增长，生成式 AI 与大模型市场将逐步进入推理时代。在现有算力资源不再短缺的背景下，云厂商与头部算力客户愈发关注如何优化推理服务成本结构，并开始对各类模型、服务平台及加速计算芯片进行横向比较。现阶段，国内外主流云计算厂商已纷纷布局自研芯片，预计未来国产算力将进入由内生驱动的新一轮成长周期。

市场格局

GenAI IaaS服务市场

受生成式AI及大模型在训推场景的算力需求驱动，上半年GenAI IaaS市场占比持续攀升至84%，Other AI IaaS市场占比仅剩16%。当前GenAI IaaS市场格局已基本收敛，市场集中度进一步提升。

其中，阿里云通过持续加大 AI 基础设施资本支出、加码算力储备，通过提供灵骏AI集群、GPU弹性算力等多元化AI IaaS服务，满足客户不同AI场景下的旺盛训推需求，市场份额稳居第一；火山引擎背靠字节跳动算力规模带来的成本优势，搭配相对激进的销售策略，在AI市场提供高性价比算力资源；百度(09888)基于昆仑芯片与百舸平台，在算力、网络、训推集群形成技术优势，上半年聚焦头部客户算力需求，在汽车及电商、音视频等多个互联网行业有所斩获，进一步扩大市场占比；腾讯(00700)在今年积极拥抱AI基础设施投资，GPU相关收入快速增长。

运营商阵营方面，上半年现有智算资源消纳速度较快，智算业务在央国企、泛政府等行业快速落地，同时保持适度超前的智算建设节奏。其中，中国电信依托息壤平台构建分布式智算网络，为不同地域、行业提供智算资源覆盖，本期智算收入快速上涨；中国移动持续追加算力资源投入，并于近期宣布升级“AI+”行动计划，相关智算业务快速发展；中国联通于7月推出联通云AI焕新升级，并升级“联通星罗”算力调度平台2.0等多项AI全栈能力，持续推进智算业务商业化。与此同时，腰部及新势力服务商分化明显，部分服务商继续扩大GenAI IaaS业务规模，通过与头部玩家开展生态合作共同拓客，但另有部分服务商因算力大单违约终止等问题陷入困境，基本退出市场竞争格局。

IDC中国企业级研究部分析师陈启今表示，2025 上半年，中国 AI IaaS 市场继续保持超预期增长。IDC 预测，到 2029 年，该市场规模将接近 1,500 亿元人民币，其中推理算力占比将接近八成。从技术侧看，2025 年多模态模型与视频生成模型取得阶段性进展，同时各类模型的性能及复杂任务处理能力进一步提升，这为 AI 应用带来大量升级方向。从需求侧看，预训练场景正逐步收敛，行业用户未来将专注于相关AI 驱动的业务下的后训练与推理场景。从供给侧看，云厂商、运营商等智算服务提供商正持续推进 AI 基础设施技术迭代，以实现软硬件协同进化与架构革新，当前算力、芯片市场仍处于快速迭代阶段。生成式 AI 的训练与推理需求，正推动 AI IaaS 服务的核心价值从 “高效资源供给” 转向 “创新赋能”。未来新的AI应用将带动AI算力指数级增长，而AI算力的技术迭代也将进一步催生新的AI应用。