引发大模型热潮，推动人工智能全面融入云服务体系，云计算进入智能云发展阶段。其中，运营商云凭借网络资源、政企渠道与政策适配优势快速崛起，与互联网系云厂商形成分庭抗礼之势◆，科技企业系厂商与垂直服务商则在细分领域精准突围。

　　人工智能的广泛应用■○，云厂商成为AI高度相关者。大模型的训练、推理及应用部署高度依赖GPU云服务的支撑。企业知识库搭建、智能客服升级、智能代码生成▷、数据训练优化等成为AI的核心应用方向，不仅直接拉动GPU云服务增长，更同步带动了传统计算◇、存储等公共云服务的需求提升■•。此外，中国云厂商本身也是头部模型研发力量。

　　云和AI的深度融合=▼-，推动云计算进入智能云发展阶段。在2025通信产业大会暨第二十届通信技术年会上，中国电信研究院院长张成良表示▲，智能云不仅是云计算发展的新阶段，更驱动着服务形态与产业价值的重塑●。

　　AI与云的深度融合将成为核心趋势，预计2026年AI即服务（AIaaS）在云计算市场的占比将达25%，云服务商通过大模型优化资源调度、开发智能化行业解决方案，降低企业AI应用门槛。张成良进一步解读，传统云的IaaS◆◁•、PaaS、SaaS模式正逐步向AI IaaS、PaaS+、DaaS、MaaS、AI SaaS演进，算力端也向GPU/AISC等加速计算升级，服务价值则转向以Token为新计价单位的模式•◇△，产业生态也从平台化走向全链路协同。同时，Starburst首席执行官兼联合创始人Justin Borgman也认为，企业正加速构建智能化的企业级=◇“AI工厂”★=，将AI管道直接集成至现有系统，而非完全依赖公有云服务，这种模式既保障组织负责任地扩展AI应用，又能掌控敏感信息并维持运营效率。

　　进入智能云发展阶段，中国云计算市场竞争格局多元化，多阵营差异化博弈。目前，云计算市场主要的阵营包括：一是互联网系云厂商■…，以阿里云、腾讯云为代表，凭借早期技术积累与互联网场景优势▪，在通用云服务领域占据主导地位；二是运营商云阵营，包括天翼云、移动云、联通云▲，依托网络基础设施、政企资源与政策适配能力快速崛起；三是科技企业系云厂商，如华为云○、百度智能云▼☆，聚焦技术创新与行业解决方案，在AI云、工业云等领域形成特色；四是垂直领域服务商○，如网宿科技（边缘计算）、奇安信（云安全），凭借细分技术优势在垂直赛道突围▼◁。从市场份额来看◆，本土厂商合计占据超过70%的市场份额◁•，国际巨头如AWS▪▪、Microsoft Azure-▼、Google Cloud受数据主权与合规要求限制，市场份额不足30%◁，且主要集中在跨国企业客户领域•▷○。

　　2026年，运营商云市场份额持续提升☆▼=。凭借网络●☆、渠道与政策优势，运营商云将在政务云◁▽、国资云、工业云等领域进一步扩大优势○◆，预计2026年三大运营商云合计市场份额将突破30%=□，与互联网系云厂商形成分庭抗礼之势…●★。

　　垂直行业云服务竞争加剧。金融◇、制造…、医疗等垂直领域的定制化解决方案需求将持续增长▪•▲，预计2026年垂直行业云服务市场规模将达2000亿元，年复合增长率超25%，成为厂商差异化竞争的核心战场▪=。

　　当前□，国内智算云的规模化落地■，面临算力、平台、模型、安全四大维度的系统性挑战…●，这些问题并非单点技术缺陷，而是产业生态=、场景适配与标准体系的深层矛盾○=。

　　国产算力生态的“碎片化”，是制约智算云普及的底层瓶颈。一方面，国内不同厂商的软硬件架构差异显著=，例如CPU、GPU、NPU等算力芯片的指令集•=■、硬件接口不统一，导致上层的编程模型（如不同厂商的自研框架）•、算子库（基础计算单元）无法通用——企业若要切换算力供应商…◁▷，需重新适配代码▷、重构应用，研发成本与迁移门槛极高；另一方面，这种“异构性”并非技术路线的多元选择，而是生态协同不足的结果：缺乏统一的算力接口标准▪◁，使得用户（尤其是中小开发者）难以低成本调用算力资源，最终陷入“有算力但用不好•”的困境。

　　国产算力在推理场景的体验短板=，直接影响智算云的商业价值落地◇○。国内智算平台的系统优化能力不足△•，导致硬件算力无法充分释放。资源调度的灵活性缺失▷，面对复杂的业务负载=，现有平台的资源动态配比能力弱，易出现■…“算力闲置”与“资源争抢”并存的情况；不同训练框架与推理框架的适配度差异大•▽，企业需为不同框架单独调试环境，进一步抬升了运维成本▲。

　　当前●☆，国内大模型研发集中于基础模型训练，但智能体的工程化工具、平台体系几乎空白，例如MCP（模型控制平面）工具的调用缺乏统一接口▷◇，不同工具的适配逻辑差异大，导致企业难以快速将大模型封装为可落地的智能体应用◇；同时，工具链的分散也让开发者难以实现“模型-工具-场景”的高效串联，拖慢了从技术原型到商业产品的转化节奏▪。

　　随着智算云向●“算力并网”模式升级○☆，第三方算力节点的安全风险已成为显性隐患。目前，国内缺乏针对第三方算力节点的统一安全验证标准，这意味着并网后的算力资源可能存在数据泄露△■、算力滥用等风险▲，而现有管控体系无法实现全链路的安全追溯与风险拦截。

　　这些挑战的本质，是国内智算产业“高速扩张☆=◇”与“生态协同、标准建设”之间的节奏错配，需从顶层推动算力接口△□=、工具标准=▪△、安全规范的统一▼▽，同时强化场景化的系统优化能力，才能实现智算云的“易用★-▼、好用◇◁▷、安全用”•☆★。