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我國云計算市場規模5年后將突破3萬億,有哪些挑戰|言葉知新

IP屬地 中國·北京 編輯:陸辰風 第一財經資訊 時間:2025-08-14 22:17:15

隨著人工智能技術不斷革新,社會對算力普惠化、場景化、生態化需求越發凸顯。針對人工智能時代的新需求,云計算服務模式正在加速向人工智能+轉化。

中國信通院日前發布的《云計算藍皮書(2025年)》顯示,2024年,全球云計算市場規模為6929億美元,同比增長20.3%。未來幾年,人工智能向全社會的深度滲透將為云計算產業帶來持續需求。預計到2030年,全球云計算市場規模將接近2萬億美元。2024年,我國云計算市場規模達8288億元,同比增長34.4%。

全球云計算市場規模將接近2萬億美元

《數字中國建設整體布局規劃》提出,云計算是產業數字化的重要技術基座,加快推動云計算行業應用創新發展,是推進數字中國建設的關鍵舉措。云計算持續向交通、能源、制造等傳統行業滲透,具有行業屬性的云平臺受到關注。

從全球市場整體看,全球云計算市場保持平穩增長。研究機構Gartner數據顯示,2024年以IaaS(基礎設施即服務)、PaaS(平臺即服務)、SaaS(軟件即服務)為代表的全球云計算市場規模達6929億美元,同比增速 20.3%。隨著AI模型訓練對IaaS消費的拉動,以及應用類模型服務在SaaS側不斷完善,對云計算的需求持續增加。預計到2030年,全球云計算市場規模將接近2萬億美元。

我國的云計算市場也呈現高速增長趨勢。據中國信通院統計,2024年我國云計算市場規模達8288億元,仍保持較高增長速度,標志著以云計算為基座的數智市場格局已初步形成。其中,公有云市場規模6216億元,同比增長36.6%;私有云市場規模2072億元,同比增長29.3%。隨著量子計算、區塊鏈、人工智能等技術與云計算的融合革新,云計算的市場邊界將進一步擴展。預計在“十五五”期間,云計算市場仍保持20%以上的增長。到2030年,我國云計算市場規模有望突破3萬億元。


從細分領域看,智算服務和智能體是IaaS和SaaS市場增長的主要驅動力。增量方面,2024年我國公有云IaaS市場規模達4201億元,同比增長超800億元,其中智能算力服務需求成為增長的最主要因素。

從廠商層面看,頭部格局基本形成,中腰部廠商試圖借助細分領域打破格局。據中國信通院調查統計,阿里云、天翼云、移動云、華為云、騰訊云占據中國公有云IaaS市場份額前五;在公有云PaaS方面,阿里云、百度云、華為云、騰訊云、天翼云、移動云處于領先地位。頭部廠商通過在AI云布局上的先發優勢拉開差距,中腰部廠商保持積極追趕態勢。為打破市場格局,中腰部廠商通過深化垂直行業AI云、聚焦AI提升的高性能計算場景,發展云生態聯合,服務企業差異化戰略在細分領域打開局面。

云上數據量激增帶來的挑戰

《云計算藍皮書(2025年)》認為,隨著人工智能發展,云端大模型推理和訓練需求持續高漲,AI大模型用云的交付形態將發生根本性變革,從傳統算力租賃轉向模型即服務模式。同時,智能體服務等新興商業模式的出現,也將帶動云計算上下游產業鏈協同發展。

預計在“十五五”期間,在人工智能大模型的拉動下,我國云計算市場規模仍將保持20%以上的增長;云計算和人工智能將不再局限于單點應用,而是深度融入行業全鏈條,從研發設計、生產制造到運營管理,推動各行業向數智化全面升級。


中國通信標準化協會理事長聞庫在2025可信云大會上表示,在AI云場景中,云平臺承載著數據匯聚、存儲、計算與流轉,人工智能進行數據價值的深度挖掘與轉化,數據安全已成為保障AI云穩定運行的基石。

聞庫認為,在AI云快速發展的同時,也應注意云上數據量激增帶來的挑戰。到2029年約有58.53ZB的數據直接在云端生成,AI云面臨高頻繁的數據交互,承載并處理著遠超傳統云服務模式的龐大數據規模,如何做好數據安全工作十分關鍵。薄弱的數據安全工作將稀釋數據價值,影響AI云的服務質量。云計算與人工智能深度融合后面臨更復雜的數據安全挑戰。

例如,AI云場景中“劣進劣出”效應顯著,低質數據輸入不僅導致模型輸出空洞化與邏輯偏差,其生成的虛假或低價值內容更會作為新污染源回流至訓練數據集,形成自我強化的負反饋,造成模型性能的斷崖式下滑。外部攻擊污染模型提示詞,輸出虛假信息。攻擊者可以通過對抗樣本注入等手段進行數據投毒,污染模型函數,導致模型輸出中出現系統性誤導或惡意內容,觸發連鎖反應。

國家層面高度重視數據安全頂層規劃,《網絡數據安全管理條例》《關于促進數據標注產業高質量發展的實施意見》等一系列文件的相繼出臺,明確了以完善人工智能數據安全規范和依法開展數據活動為前提的行業發展道路。

聞庫建議應該從標準、生態、企業三方面共創AI云數據安全可信態勢。比如,布局AI云數據安全標準體系,加強AI云數據安全標準體系頂層規劃,圍繞數據泄露、數據偏見、數據來源違規等痛點問題,積極推進可信AI云數據安全標準體系,覆蓋數據入口管控、數據清洗、數據分類分級安全管理等方面,逐步加大AI云數據安全國際標準推進活動等。 制圖/蔣皓明

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