國內云計算邁入萬億新周期：AI原生驅動產業質變，詞元經濟重構增長邏輯

2026-08-04 10:12:36來源：“中國信通院CAICT”微信公眾號關鍵詞：云計算人工智能閱讀量：20187

導讀：據中國信息通信研究院統計，2025年我國云計算市場規模正式突破萬億大關，達10692億元，同比增長29%。大模型訓練與推理需求的規模化釋放，云計算市場增速走出第二曲線。

　　一、引言

　　云計算市場正經歷一場由AI原生驅動的結構性變革。據中國信息通信研究院(簡稱“中國信通院”)統計，2025年我國云計算市場規模正式突破萬億大關，達10692億元，同比增長29%。在萬億級體量的高基數上，市場并未進入平穩期，而是因人工智能(AI)技術的深度滲透呈現出全新的增長特征。

　　二、增長邏輯切換：從"IT云化"到"AI原生"

　　回顧上一輪增長周期(2021-2023年)，云計算的核心驅動力是企業數字化轉型，本質是傳統IT架構向云端的遷移。這一階段，市場交付的標準化產品是CPU、存儲、帶寬等基礎資源，企業按需租賃后自行搭建應用，云計算的角色是"資源供給方"。

　　然而，隨著企業上云滲透率趨于飽和，增長天花板逐漸顯現。2021-2023年市場增速從高位逐年回落，傳統云主機、存儲等基礎資源進入成熟期，公有云基礎設施服務增速一度下探至9.4%。傳統IT基礎設施模式在完成了企業上云的歷史使命后，亟需尋找下一輪增長動能。

　　1. AI原生業務拉動市場走出第二增長曲線

　　大模型訓練與推理需求的規?；尫?，云計算市場增速走出第二曲線。2024年市場增速止住連續三年的下滑勢頭，與2023年持平于34.4%；2025年在萬億高基數下仍保持近30%增速。

　　支撐這一韌性的，并非傳統云資源的線性增長，而是AI原生需求的爆發——大模型訓練與推理、智能體部署運行、企業知識庫搭建、向量數據庫應用、GPU算力集群調度、MaaS(模型即服務)服務交付等AI相關業務，均需要依托云計算平臺承載。云計算已從傳統IT基礎設施，升級為人工智能業務運行的核心支撐底座。

數據來源：中國信通院

　　圖1 2021-2025年全國云計算市場規模

　　2. 云基礎設施及平臺服務增速V型反轉，PaaS（平臺即服務）高附加值業務成為增長引擎

　　細分市場V形增長，云計算市場從"通算主導的存量博弈"向"智算驅動的增量擴張"實現質變。從近三年的半年度監測數據來看，以IaaS(基礎設施即服務)和PaaS(平臺即服務)為代表的公有云基礎設施市場的增速走勢呈現典型的"V型"反轉。I+P市場規模增長速度從2024年上半年的12.2%反彈至下半年的15.4%，2025年上半年進一步突破22.0%，下半年攀升至23.0%。這一"V型"反轉的深層驅動力，是AI原生應用對云計算基礎設施的第一次重構。云平臺不再僅僅提供通用算力，而是需要承載大模型推理、GPU集群調度、向量檢索、企業知識庫等AI專屬負載。

　　此外，PaaS層也出現結構性變化，其在I+P中的占比從2024年上半年的24.6%持續提升至2025年下半年的26.7%，AI開發平臺、MaaS等高附加值板塊正取代傳統云主機，成為拉動基礎設施增長的核心引擎。增速曲線的拐點與PaaS占比的抬升，共同構成了一幅"AI原生周期"的具象圖景，云計算不再只是企業降本增效的IT工具，而是智能經濟運行的底層操作系統。

數據來源：IDC咨詢、中國信通院整理

　　圖2 中國公有云IaaS+PaaS半年市場規模及增速表（2024H1-2026H1）

　　3. 詞元（Token）消耗量爆發，成為衡量AI云景氣度核心指標

　　從用戶使用側看，詞元消耗的指數級增長是衡量本輪新周期最直觀的指標。國家數據局數據顯示1，中國日均詞元調用量已從2024年初的約1000億飆升至2025年底的100萬億，2026年3月進一步突破140萬億，兩年增長超千倍。全球層面，OpenRouter最新數據顯示2，2026年初以來，周度詞元消耗量從6.42T增至44.6T，增長280%。詞元正從AI技術的計量單位演變為智能時代的“產業貨幣”，其消耗規模的激增直接推高了算力需求。帶動云計算從“以資源為中心”的傳統擴容邏輯，轉向“以智能消耗為中心”的全新增長范式，為云服務收入的“量”的擴張打開了前所未有的空間。

　　4. 智能體基礎設施（Agent Infra）重構底層算力供給體系

　　從供給側方面看，智能體基礎設施的規?；\行正在重塑云計算基礎設施底座的形態。中國互聯網絡發展狀況統計報告數據顯示3，截至2026年初，我國已建成萬卡智算集群42個，智能算力規模超過1590 EFLOPS。IDC數據統計4，2024年中國智算服務市場整體規模達50億美元，2025年增至79.5億美元，2023-2028年五年復合增長率達57.3%。三大運營商合計智算算力已超過228 EFLOPS。

　　然而，這一階段的AI基礎設施本質上仍是在傳統云計算架構上嫁接大模型推理能力的疊加模式，尚未形成面向智能體的原生基礎設施體系。一是智能體基礎設施時代的算力調度需要支持"推理突增”，智能體在執行任務時呈現高度異步、不可預測的算力需求特征和7x24小時自主運行的特性，而傳統云基礎設施以虛擬化、容器化和微服務為核心，面向的是無狀態的短時任務。二是智能體工作負載是“感知-推理-行動-反饋”的多輪交互式閉環，涉及數十次鏈式模型推理調用、多輪外部工具執行，任務生命周期從毫秒級延長至分鐘級、小時級甚至數天級。這種本質差異要求云基礎設施進行從芯片到應用的全棧式重寫，把算力從"普惠資源"轉變為"智能體執行的戰略物資"，將云計算從"按需使用"推向"持續運行"的新模式。

　　三、競爭格局重構：圍繞智能體基礎設施系統性的戰略卡位與生態布局

　　1. 全球云廠商統一轉向智能體服務賽道

　　云服務商集體圍繞智能體基礎設施展開系統性的戰略卡位與生態布局。2026年4-5月，全球主流云廠商幾乎在同一時間窗口做出了相似判斷——云的主要消費者正在從人變為智能體。谷歌在Next26大會上提出智能體IC Cloud戰略；亞馬遜推出智能體Core實現模型無關的智能體編排。

　　全球五大云與AI基礎設施提供商2026年合計承諾資本開支高達6600~6900億美元，但與以往不同，投資的調性從追求通用的算力規模，轉向圍繞詞元生產效率進行系統性重構。從芯片層的專用推理加速單元，到云基礎設施層的智能體托管運行環境，再到平臺層的推理服務全棧優化。這種戰略卡位的本質，是將用戶的應用數據、API密鑰和網絡環境深度鎖定在自家云生態內，一旦用戶完成首次部署，該云廠商就同時掌握了默認模型、默認技能、默認知識庫和后續擴容入口。智能體基礎設施正在成為云廠商爭奪下一代AI應用分發權的戰略制高點。

　　2. 國內云廠商形成差異化競爭路線

　　國內層面，廠商戰略錨點經歷分化重構。阿里云宣布完成“芯片-云-模型-推理”全棧智能體化升級，提出智能體IC基礎設施架構，讓智能體可以像調函數一樣調用云服務。百度云全面升級為面向大規模智能體應用的新全棧AI云，明確提出“Agent Infra+AI Infra”雙重能力底座戰略，基于千帆一體化平臺搭建智能體技術架構，讓企業能夠低代碼快速編排部署各類行業專屬智能體。騰訊云搭建以智能體運行時(Agent Runtime)為核心的AI原生智能體基礎設施架構，依托安全沙箱整合全鏈路開發工具鏈，讓智能體在隔離可靠的環境中便捷調用微信生態與企業各類業務系統?；鹕揭婊谠圃鶤I底座完成智能體基礎設施全域升級，推出HiAgent架構搭配MCP統一交互協議，讓大規模智能體集群可規范化調度工具、模型與企業內部業務資源。天翼云、移動云、聯通云依托運營商網絡與政企渠道優勢，重點布局行業智能體解決方案，搭建詞元入口平臺，提供標準化基礎設施服務。

　　與此同時，慧星云、靈境云等智能體原生云服務商快速崛起，它們從誕生之初就以“智能體運行時”為核心構建技術棧，在推理加速、模型適配、智能體編排等關鍵能力上形成差異化優勢。通用云廠商需要在現有IaaS/PaaS之上重構智能體運行時、記憶管理、工具編排等核心層，而智能體原生云廠商則可以跳過"云化遷移"的歷史包袱，直接面向智能體工作負載優化基礎設施。

　　四、結束語

　　回顧云計算兩輪增長周期：上一輪(2021-2023年)的核心敘事是"企業上云"，本質是IT架構的遷移與降本增效；本輪(2024年至今)的核心敘事是"智能體基礎設施原生"，本質是智能執行環境的構建與重構。云計算不再是企業信息化的工具，而是智能體時代的數字土壤——它為大模型賦予行動能力，為企業應用賦予自主智能，為千行百業賦予持續進化的數字勞動力。

　　當每個云實例都默認搭載智能體運行能力，當每一次API調用都可能觸發自主執行鏈，云計算將完成從"資源供給"到"智能賦能"的終極躍遷。面向這一趨勢，中國信通院將持續跟蹤云計算市場動態、分析市場走勢，并圍繞"面向智能體的基礎設施"開展2026年新興市場研究，為產業演進路徑提供研判支撐。與此同時，在"十五五"數字經濟發展部署推進、"全國一體化算力網"加快建設等多重因素驅動下，我國云計算市場將持續推動數字經濟與實體經濟深度融合，開啟高質量發展新篇章。

　　[1] 國家數據局：我國日均詞元(Token)調用量突破140萬億元https://www.gov.cn/zhengce/202603/content_7063645.htm

　　[2] OpenRouter Ranking https://openrouter.ai/rankings

　　[3] 第57次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》2026年2月

　　[4] IDC《2025中國人工智能計算力發展評估報告》

　　作者簡介

　　馬飛，中國信通院云計算與數字化研究所云計算部主任，高級工程師，博士，中國通信標準化協會云計算標準和開源推進中心副主席、云計算標準與測試驗證北京市重點實驗室副主任。長期從事云計算領域的政府支撐、產業研究、標準制定、測試評估、行業咨詢等工作。主持或參與多項科技部、工信部重點專項，發表云計算相關論文20余篇，參與標準制定30余項。

　　蘇越，中國信通院云計算與數字化研究所云計算部副主任，高級工程師。主要研究方向為AI云、央國企、混合云、專有云、算力服務、高性能網絡等，負責相關領域政策支撐、標準制定、行業洞察、咨詢服務等工作。發表論文軟著10余篇，牽頭編寫各類行業報告超過30本。

　　鞏藝驤，中國信通院云計算與數字化研究所高級工程師。長期從事云計算、混合云、云智融合領域的行業研究、云計算市場測算及觀察、標準制定與政府支撐工作。牽頭編寫混合云團體與行業標準10余項，負責中國信通院《云計算藍皮書》市場分析工作，牽頭編寫行業報告10余篇，發表云計算相關論文及軟著4篇。

　　李紫涵，中國信通院云計算與數字化研究所工程師。從事混合云、云計算、智庫分析與政府支撐工作。牽頭編寫團體與行業標準20余項，牽頭開展云計算價值影響力矩陣研究工作，牽頭編寫行業報告10余篇，發表論文及軟著3項。

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