「观云」AI浪潮下“矿主”们如何掘金？金山云瞄准细分市场，智算平台战略再次升级

本报（chinatimes.net.cn）记者石飞月 北京报道

随着大模型、具身智能等产业飞速发展，云厂商们也在围绕着AI这个核心产业不断迭代，力争赚到每个细分领域的钱。1月21日，金山云宣布智算平台金山云星流完成从资源管理平台向一站式AI训推全流程平台的战略升级，并针对AI大模型推理、具身智能等场景提供不同的技术保障。

在AI浪潮下，不仅只有英伟达这个“卖铲人”赚得盆满钵满，云厂商这些“矿主”们也收获颇丰。2025年第三季度，金山云总体收入同比增加31.4%，调整后净利润和调整后经营利润扭亏为盈。在业内人士看来，这一轮算力红利至少应能维持8年左右的时间，当然云厂商们盈利的可持续性最终还是要看其整体业务的发展质量与综合竞争力。

智算平台实现全链路闭环

从2023年的智算网基础设施，到2024年智算云的平台化和Serverless化，再到2025年的一站式AI训推全流程平台，金山云一直在进行技术和产品优化，为迎接AI应用爆发做准备。

所谓一站式AI训推全流程平台的战略升级，是指升级后的金山云星流平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型API服务商业化落地的全链路闭环。

金山云高级副总裁刘涛介绍道，在平台效率方面，金山云星流训推平台提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，具备开发、训练、推理和数据处理四大模块能力，通过降低多模块协同复杂度，能实现“开箱即用”的AI开发体验；作为面向机器人开发与落地的全链路云原生平台，金山云星流机器人平台深度融合数据采集、存储、标注、模型开发、训练、部署与仿真等核心环节，打造具身场景专属的数据、模型、仿真一体化引擎；面向大模型应用开发者和企业用户，金山云星流平台模型API服务提供高可用、易集成的模型调用与管理能力，覆盖模型调用的全生命周期。

艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅对《华夏时报》记者表示，金山云进行场景细分的战略意义在于，这是其从单纯提供通用算力向深度定制行业解决方案的关键战略升级。“通过针对大模型训练、具身智能等高价值、高增长场景提供精准匹配的解决方案，金山云不仅能有效提升算力资源的利用率和交付效率、优化成本结构，更能以此增强客户粘性，构筑起差异化的竞争壁垒，从而在激烈的市场竞争中确立长期优势。”

正是因为不断对业务进行优化，金山云这两年的业绩提升获得助益。财报显示，金山云2025年第三季度总收入为24.78亿元，同比增加31.4%，环比增加5.5%；毛利为约3.81亿元，同比增加25.6%；净亏损为784.7万元，同比收窄99.26%；非公认会计准则净利润为2870万元，同比扭亏为盈；第三季度调整后净利润实现盈利2873万元；调整后经营利润盈利1536万元。

云厂商亏损一直是个行业难题，中小厂商更是在这条路上挣扎已久，金山云想要未来一直维持盈利并不容易。张毅认为，当前算力规模的提升确实能显著改善云厂商的盈利状况，这主要是由于计算业务毛利率较高，能够快速拉升整体毛利水平。“然而从长期来看，云厂商能否持续盈利，仍需取决于多方面综合能力：包括持续的技术创新能力、云服务规模的扩张、成本结构的优化，以及运营费用率的有效控制等。因此，盈利的可持续性最终还是要看其整体业务的发展质量与综合竞争力。”

算力红利能持续多久

当然，对于金山云来说，智算业务的大幅增长，才是盈利的最重要因素。

作为金山云收入主力的公有云业务，2025年第三季度实现收入17.52亿元，同比大幅增长49.1%，环比增长7.8%。其中，智算云业务成为最强增长引擎，账单收入达到7.82亿元，同比增长约120%，在公有云收入中的占比已经高达45%。智算云业务的爆发式增长，不仅带来了更高的收入增速，更因为其高附加值特性，持续优化着公司的利润结构。

据弗若斯特沙利文预测，随着AI和大数据技术的广泛应用，中国算力规模呈现快速增长态势，整体规模从2020年的136.2EFLOPs增长至2024年的617EFLOPs，期间年均复合增长率为45.9%；预计到2029年中国算力总规模将达到3442.89EFLOPs，预测期年均复合增长率达40%。

其中，智算是引领算力规模指数级增长的核心，其规模从2020年的59.2EFLOPs增长至2024年的438.07EFLOPs，期间年均复合增长率高达64.9%，预计在2025年至2029年期间，智能算力将以45.3%的年均复合增长率增长至3035.91EFLOPs，这一增长趋势的主要推动力在于AI技术的深入应用，促进了对高性能计算能力的强烈需求，推动智能算力持续扩容。

不过，近年来关于“AI泡沫”与“算力过剩”的讨论持续浮现，云厂商自然也需要对投资决策与战略规划日趋谨慎。

金山云助理总裁孙晓对本报记者指出，想要在一段时间内继续维持智算云业务的高速增长，还是看整个客户群体的需求是什么，按照这些需求来迭代技术和优化服务。“训练、推理和应用是我们服务的三大核心场景。从训练场景来看，需要具备大规模、持续的智算网交付能力；在推理阶段，行业普遍关注效率与效能的提升；而在应用阶段，要考虑智算时代的配套产品体系，并持续推动其演进升级。”

张毅预计，算力市场的红利期仍将持续一段时间，预计仍有5至8年的发展机遇。“主要原因在于短期内AI等新技术的需求持续爆发，中期行业格局趋于集中。但2033年之后，市场很可能将进入一个分化与格局趋稳的阶段。长期来看，云计算公司的竞争力将主要由其底层技术实力与生态构建能力决定。若没有重大的外部变量影响，整体而言，这一轮算力红利至少应能维持8年左右的时间。”

责任编辑：黄兴利 主编：寒丰