沙利文《2025中国专有云市场综合竞争表现-弗若斯特雷达》报告

专有云、行业场景应用、综合竞争力评估、策略管理 01中国专有云市场概览 概览说明 专有云是由第三方云服务厂商提供IT基础设施硬件资源和运维管理服务的，并从物理层面隔离出专属虚拟化资源池，所有计算资源仅供所服务的企业独享的一种云服务。自诞生以来，从单一的传统云部署走向智能基础设施体系，对数字经济建设、行业竞争力和企业创新能力的影响持续上升。 沙利文谨此发布中国专有云系列报告之《2025年中国专有云市场报告-雷达图》年度报告。本报告旨在分析中国专有云市场的发展现状、产品特点、技术发展趋势及商业价值，并判断中国专有云市场竞争态势，反映该市场领导者品牌的差异化竞争优势。 02中国专有云产业现状 专有云产业链上游为云计算基础设施厂商，中游为云服务商，下游主要是专有云在垂直领域的应用。核心技术包括虚拟化技术、分布式计算技术、分布式存储技术、并行编程技术以及云安全技术五个大类。应用场景横跨政务、能源、医疗、金融等多个领域03 中国专有云技术现状梳理 2025年第四季度，沙利文联合头豹研究院对专有云领域核心产品进行了下游用户体验调查。受访者来自互联网、政务、金融等多个领域，所在组织规模不一，细分领域有别。 专有云一直处于关键地位，和公有云比较起来，专有云平台在云服务及应用迁移的成本、安全合规性、企业内部系统集成便捷性以及云服务实时性和便利性等方面具备天然优势，为企业简化运营、保障业务连续性、节省迁移成本提供强有力的支持 04中国专有云发展趋势与挑战 本市场报告提供的专有云趋势分析亦反映出专有云行业整体的动向。报告最终对竞争表现、领导者的判断仅适用于本年度中国专有云行业发展周期。 专有云市场定位在于填补市场供给的空缺满足的专属且易用需求。在“智能化”与“出海”背景下，专有云成为国内政企跨区域合规运营与业务连续性的智算基础设施，逐渐形成AI原生、云边端AI协同、智能运维、云+应用一体化运维等技术趋势。一定程度上将更多受制于出海合规复杂度、运维能力与成本结构的平衡05中国专有云主要厂商竞争力 本报告所有图、表、文字中的数据均源自弗若斯特沙利文咨询（中国）及头豹研究院调查，数据均采用四舍五入，小数计一位。 评价 本报告设立增长指数及创新指数，增长指数判断专有云集成兼容、安全合规、应用服务能力，创新指数判断弹性扩展、技术升级、定制化能力。各主要厂商竞争力表现不尽相同，各有所长 研究框架 章节一 中国专有云市场概览 •专有云市场定义及特征•专有云发展历程及技术演进•专有云相关政策梳理 章节二 中国专有云产业现状梳理 •中国专有云产业链上游分析•中国专有云产业链中游分析•中国专有云产业链下游分析 章节三 中国专有云技术现状梳理 •中国云计算部署模式特征对比 章节四 中国专有云产业未来发展趋势与挑战 •中国专有云发展价值•中国专有云发展趋势 章节五 中国专有云市场主要厂商竞争力评价 •专有云厂商综合实力评价指标体系•专有云厂商竞争格局•专有云厂商介绍 沙利文市场研读 章节一 中国专有云市场概览 1.1专有云定义及特征1.1专有云市场定义及特征 关键发现 •“十五五”阶段，中国人工智能进入新一轮扩张期，算力成为数字经济时代的新质生产力，使算力和云基础设施上升为具有战略属性的关键投入；同时，千亿参数大模型显著推高全球算力需求，叠加海量数据涌现，加速云计算竞争，自主可控的算力底座正成为各方争夺的制高点。这一趋势下专有云正从传统“IT形态”升级为面向大模型的“智算基础设施”，由“弥补公有云与私有云不足”的补充选项演进为承载AI原生、国产化与行业智能能力的重要平台。 专有云定义 •专有云是云服务提供机构面向单一客户（或特定组织体系）构建的企业级云服务形态。在客户本地或客户指定的数据中心环境中进行本地化部署，基于专属资源池向其提供计算、存储、网络等云基础能力，并配套统一管控、权限治理与运营计量等管理运营能力；在客户可控边界内提供弹性按需能力，并可按需与公共云形成联动以支持扩展。 专有云特征 •专有云集中了公有云和私有云的优势，成为支撑企业数智化转型的全栈基础设施。 既满足安全合规、国产化、高可用的“刚性需求”，又通过智算优化、灵活部署、公私同源，解决AI时代的“算力瓶颈、成本控制、技术迭代”痛点。 1.2专有云发展历程及技术演进 关键发现 •专有云形态正从“单体私有系统”演进为“与公有云同源、与多云协同、以统一控制面为核心的全栈云基础设施”，在安全、弹性与规模化运营之间实现工程级平衡，实现专有云从“资源整合平台”向“智能基础设施体系”的升级演进。 1.3专有云相关政策梳理 关键发现 •近年来，围绕云计算基础能力建设、产业数字化转型与行业智能化升级，国家层面持续加码顶层设计与配套政策出台，推动云计算在金融、医疗、政务等领域进入体系化推进阶段。从标准体系、数据产业、信息安全到行业数字化转型，相关政策逐渐形成覆盖“技术规范—安全治理—产业应用”的完整框架，为云计算在重点行业中的规模化应用奠定了制度基础。 相关政策影响分析 专有云正迈入“合规驱动、能力分化、场景深化”的新阶段 “云计算指南”统一行业准入与合规边界，推动行业向“标准化交付”演进；同时，合规门槛显著抬升，倒逼厂商在服务流程规范化、安全体系建设、运维能力成熟度等方面对标国家标准迭代产品能力。政策明确推动数据产业与新型云计算架构深度融合，促使专有云从“资源交付平台”升级为“数据能力底 座”。专有云需强化分布式架构能力，同时在可信数据处理层面重点补强数据加密、身份管理、访问控制与数据溯源能力，以支撑数据跨场景流通与合规使用。金融机构对云的需求正从“资源承载”升级为“核心系统上云”，同时对绿色节能、算力协同与安全合规 提出硬约束。金融专有云市场需求结构更垂直化、产品能力更精细化。医疗专有云正从“信息化平台”升级为“AI算力底座”，需支撑医疗大模型训练、推理及临床系统融合， 同时强化数据隔离、隐私保护与合规审计能力，实现“高共享+高安全”的平衡。在政务与智慧交通领域，智慧城市建设推动政务类云向“智能中枢”升级，实现云、网、算、数的协同 管理。这需整合云资源、感知数据、算法模型的调度能力，同时强化数字化转型的安全防线。 来源：沙利文咨询，头豹研究院 沙利文市场研读 章节二 中国专有云产业现状梳理 2.1.1中国专有云行业产业链上游——设备基础 关键发现 •专有云行业上游是整个产业的“基础设施与技术基石”，主要由硬件供应商和软件服务商两大板块构成。其中，芯片厂商与设备厂商是专有云上游的“核心组件供应商-基础设施整合商”关系，呈现双向依存、不可分割的协同关联。 专有云最重要的上游核心是芯片厂商（算力基础）和设备厂商（基础设施载体），二者能决定专有云的性能、自主可控性与高可用情况。芯片厂商聚焦计算、存储、网络等核心算力硬件的设计与制造，设备厂商聚焦专有云硬件基础设施的集成、生产与交付，将芯片及其他组件整合为可用的物理设备。 上游设备供应商：芯片供应商涵盖通用计算芯片、AI加速芯片等，包括如Intel、AMD、英伟达、寒武纪、华为昇腾等主流厂商；设备供应商提供服务器、存储设备、网络设备，包括如华为、浪潮、HPE等。各原厂在云服务供应体系中呈多元化分布，暂为形成高度依赖单一厂商的情况。 销售模式：上游企业主要通过经销商（代理商）销售中游厂商通用型专有云建设所需的芯片及设备，如普通服务器、通用计算芯片等标准化产品；而中游厂商针对专有云、国产化部署、三AZ高可用架构等场景所需的定制化产品需匹配专有云特定架构设计、生态兼容要求，部分还涉及配额供应或技术协同开发，原厂商较难采用经销模式进行批量销售所致过向上游原厂商直接采购。 原材料成本：上游硬件产品大部分为行业通用标准化产品，市场竞争充分，价格相对透明，短期内发生大幅波动的可能性较低。由于专有云项目以“项目制交付”为主，不同项目在配置、规模及采购组合上存在差异，呈现出一定的原材料需求结构差异；但由于单一硬件原材料占整体投入比例有限，且采购渠道多元化，因此单一原材料价格波动对专有云项目整体成本影响相对有限。 2.1.2中国专有云行业产业链上游——核心技术 关键发现 •专有云服务脱胎于传统云计算服务，二者在核心技术上有着极高的相似性。按照出发现与对象，可以将专有云核心技术分为以下五个大类：虚拟化技术、分布式计算技术、分布式存储技术、并行编程技术以及云安全技术。 专有云底层核心技术 分布式计算 将需要大量计算的工程数据分区成小块，由网络中的多个计算机节点分别计算 专有云核心技术 专有云技术以传统云计算技术为基础，按照云化、计算、存储、运行及安全五个维度，可分为虚拟化、分布式计算、分布式存储、并行编程以及云安全五大技术类别： 虚拟化技术 DPU/ SmartNICK8s-NativevGPU 虚拟化技术：通过对资源的逻辑抽象，消除硬件物理边界限制，实现资源的池化管理与细粒度分配，大幅提升基础设施的利用效率与交付灵活性。近年来GPU虚拟化成为焦点，其通过支持算力细粒度切分，将一个物理GPU虚拟化为多个实例支持不同AI任务使用。 分布式计算 分布式计算：将大规模负载分解为多个任务切片，利用集群节点的并行处理能力协同计算，消除单机算力瓶颈，实现复杂工程数据的高效处理。近年来以大模型训练等超算应用对智算集群的需求已达到万卡到十万卡级别，相关自适应智能调度算法也快速发展。 分布式存储：通过网络将集群节点的本地存储资源整合为统一的逻辑资源池，以较低的通用硬件成本实现了存储容量与系统弹性的横向扩展。近年来各厂商积极打造AI高性能湖仓底座并直接服务于AI训练，同时在数据检索、缓存预取等领域的智能化不断提升。 分布式存储AI Lakehouse智能元数据管理 并行编程：通过指令级或任务级并发，驱动多算力单元协同作业，高效的并行调度不仅决定弹性资源的配置效率，更支撑存储集群一致性与计算密集型业务实时性。近年来更加自动化的模型分片和并行执行模式成为各大专有云厂商的技术发展和集成重点。 并行编程自动并行编译NCCL/HCCL 云安全技术：依托海量终端的分布式行为监测，实时捕获异常威胁，通过自动化分析引擎深度溯源与响应，实现安全策略的分发与协同防御。针对AI环境下的攻击泛化和升级，近年来零信任、机密计算、后量子技术等兴起，安全逻辑转向底层权限与数据保护。 云安全技术零信任SecAI 来源：云计算开源产业联盟，CSDN，沙利文咨询，头豹研究院 2.2中国专有云行业产业链中游——商业模式 关键发现 •专有云主要以平台软件与云平台能力交付为基础，通过持续运维支持、平台能力演进以及安全与合规保障等服务，形成与客户的长期服务关系；在商业化承载上，以中长期合同制为主，并在交付与持续服务框架下，根据部署及定制化需求，叠加项目化收入。专有云向AI生产力平台升级，显著提升其交付效率与长期竞争力。出海专有云的商业模式，是对国内/本地专有云商业模式的功能拓展+服务增值+合规与交付复杂化。 专有云商业模式 价值主张：可持续演进的云平台能力 •AI趋势下专有云：从“云平台”到“AI生产力平台。由稳定、合规、可控的企业级云平台能力升级为在客户可控边界内，持续交付可用、可扩展、可治理的全栈AI能力，支撑AI在核心业务中的规模化落地。•出海：“全球合规+本地化部署+多地域覆盖+合规成本最小化+灵活扩展”的综合价值。 价值创造：平台软件+管控运营+工程化交付”的组合 “多地域/多可用区”架构与隔离机制把连续性工程产品化 安全合规与安全运营能力的“体系化+服务化” “统一云管平台”把资源变成可运营资产 行业云运营能力（支撑B2B2B） •AI趋势下专有云：一方面Cloud for AI的商业价值，来源于全栈能力的纵向整合。IaaS层：面向AI工作负载，使算力资源具备云化、池化与弹性调度能力；PaaS层：以模型、接口与Agent能力为核心的AI