《2025中国AlCloud 行业趋势报告-Cloud+A1：模型日益强大，智能应用开启新篇章》

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靖亚资本于 2025 年 6 月发布的《中国 AI Cloud 行业趋势报告》，围绕 “Cloud + AI” 生态，从行业融资格局、技术发展态势、应用场景落地及未来趋势四大维度展开分析，结合 “AI Cloud 100 China” 榜单数据，全面呈现中国 AI Cloud 行业的当前现状与未来方向，指出模型能力从 “快思考” 向 “慢思考” 演进、智能应用从 “助手” 向 “伙伴” 升级的核心趋势。

一、AI Cloud 行业融资格局：全球火热与中国结构性调整

1. 全球融资：AI 成核心增长引擎

• 整体融资稳增，AI 占比飙升
  ：2024 年全球总融资额同比增长 7%，但 AI 领域融资额同比激增 79.6%，成为拉动融资增长的关键动力；AI 融资在全球总融资中的占比从 2020 年的 14% 升至 2024 年的 37%，且资金向超大项目（融资超 1 亿美元）集中，2024 年超大 AI 项目融资额占 AI 总融资的 58.8%，头部效应显著。
• 云大厂加码 AI Cloud
  ：亚马逊、谷歌、微软 2025 年 AI 相关资本支出合计达 2500 亿美元，同比增长 33%；中国阿里计划未来三年投入 3800 亿元用于 AI，超过过去 10 年资本开支总和（3760 亿元），腾讯 2024 年资本支出同比暴增 221%，创新高，均体现巨头对 AI Cloud 的战略重视。

2. 中国融资：热度高但规模收缩，结构聚焦核心赛道

• 融资规模同比下降，AI 占比稳定
  ：2024 年中国总融资额同比下降 13.6%，AI 融资额同比减少 14.2%，但 AI 融资在总融资中的占比保持 16%，与 2023 年持平，显示 AI 仍是资本重点关注领域。
• 赛道分布集中
  ：中国 AI 融资额前三类别为 AIGC（315.84 亿元）、自动驾驶（292.87 亿元）、AI 行业应用（148.27 亿元），基础层与技术层（如机器人、通用 AI 产品）融资规模相对较小，反映应用层落地更快、更受资本认可。

二、AI Cloud 技术发展：中国模型能力追赶加速，中间层生态爆发

1. 模型层：中外差距缩小，开源模型表现突出

• 基础模型差距从 1 年缩至 3 个月
  ：通过 “Artificial Analysis 智能指数”（综合 MMLU-pro、GPQA 等多维度测试）衡量，2022 年美国基础大模型（如 GPT-3.5）领先中国超 1 年，到 2025 年 5 月，中国模型（如 DeepSeek R1、阿里 Qwen3 235B）与美国最新模型（如 OpenAI GPT-4o）的差距已缩小至不到 3 个月。
• 开源模型实现反超
  ：中国开源模型（DeepSeek R1、阿里 Qwen3 235B）在智能指数上超过美国最新开源模型（如 Meta Llama 3.1、谷歌 Gemma 7B），且在 together.ai 等国际平台上，DeepSeek 与 Qwen3 位列模型推荐前列，国际认可度提升。
• 模型能力升级
  ：大模型从 “快思考”（快速响应简单任务）向 “慢思考”（复杂推理、多步骤决策）演进，多模态（语音、图像、视频）成为标配，同时 AI Agent（智能代理）开始布局，具备自主规划、工具调用能力。

2. 中间层：Agent Infra 成新热点，支撑 AI Agent 落地

中间层围绕 AI Agent 的需求爆发，形成多组件生态，核心包括：

• Agentic RAG
  ：作为 AI Agent 的 “记忆中枢”，结合向量数据库与工作流引擎，支持动态数据更新、跨模态实时检索，为 Agent 提供高相关性私有数据，解决大模型 “知识过时” 问题；
• MCP 协议
  ：类比 AI 领域的 “TYPE-C 接口”，实现 AI 应用、工具、数据的无缝连接，支持工具调度与链式推理（CoT），提升多任务处理能力；
• 知识搜索引擎
  ：弥补大模型公有知识不足，提供公网、私域、混合搜索能力，支持多模态数据索引与智能提取，为 ToB 行业应用与 ToC 终端应用提供知识支撑；
• 安全与环境组件
  ：如 Chainguard、E2B 等，为 Agent 提供安全沙盒环境，确保行为合规与数据安全；Browser Infra（如 Browserbase）帮助 Agent 适配浏览器场景，拓展应用范围。

三、AI Cloud 应用层：2024 年场景落地加速，多领域价值凸显

2024 年 AI 应用层围绕 “AI for Content/Productivity/Insight/Services/Real World” 五大方向落地，不同场景呈现差异化进展：

1. AI for Content：多模态生成成用户最爱

• 流量占比领先
  ：在全球 Top 50 生成式 AI 网页产品中，“AI 多模态内容编辑和生成” 类别占比 47.8%（44 款产品），远超 AI 助手（20.7%）、AI 陪伴（10.9%）等类别，成为最受用户认可的应用方向，典型产品包括 PixVerse AI（图像生成）、Opus Clip（视频剪辑）等。
• 商业进展迅速
  ：部分未进入流量榜单的产品（如 HeyGen、Runway）商业落地快，通过企业级内容生成服务实现营收增长。

2. AI for Productivity：从 Copilot 向 Autopilot 升级

• AI 编程商业化成熟
  ：代表产品 Cursor 发布 2 年即实现 5 亿美元 ARR（年化收入），估值达 99 亿美元，服务超半数财富 500 强企业（如英伟达、优步），实现代码自动补全、重构、甚至自主编程（Autopilot），成为 AI 生产力领域商业化标杆。
• Agent 产品保持热度
  ：Manus、Flowith 等头部 AI Agent 产品在社交平台（如推特）持续活跃，6 月单周新发布帖子数超 3000 条，通过用户势能构筑竞争壁垒，聚焦办公自动化、任务规划等场景。

3. AI for Insight：数据驱动决策成核心价值

• 头部企业市值飙升
  ：Palantir（数据洞察领域代表）1 年内股价上涨 4.5 倍，市值达 3240 亿美元，其核心能力是让非技术人员通过 AI 轻松分析复杂数据，无需掌握查询语言或统计建模，在医药研发、财务分析等场景广泛应用。
• 行业渗透加速
  ：AI 在药物发现（如预测分子结构）、产品研发（如用户需求分析）、财务分析（如实时风险预警）等场景落地，帮助企业提升决策效率与准确性。

4. AI for Services：“人 + AI” 协同落地

AI 在企业服务场景找到适配模式，通过 “模拟 + 辅助” 提升服务效率：

• 商业研究场景
  ：如 atypica.AI 用 AI Agent 模拟消费者（如男性大学生群体），通过 Kano 模型分析护肤品功能需求，产出与线下调研高度契合的报告，替代部分人工调研工作；
• 销售与 HR 场景
  ：UMU 等工具通过 AI 生成产品介绍、挖掘商机、优化面试流程，形成 “AI 辅助 + 人工决策” 的协同模式，降低服务成本。

5. AI for Real World：具身智能处于基础模型竞赛期

• 融资火热但仍处初期
  ：具身智能（如机器人、自动驾驶）领域融资活跃，技术聚焦基础模型训练，数据来源涵盖仿真数据、互联网动作视频、遥操作数据，目前处于 “高中生阶段”（具备基础知识，泛化性待提升），尚未实现大规模商业落地。
• 本体与大脑同步发展
  ：机器人本体（如 Figure、Unitree）与 “大脑”（基础模型）均快速迭代，强化学习与模仿学习技术提升稳定性，但仍需高质量数据推动从 “智能萌发期（L0.5）” 向 “单任务智能（L1）” 突破。

四、AI Cloud 未来五大趋势：从工具到伙伴，从云端到端侧

1. 趋势一：AI 应用从 Copilot（助手）升级到 Autopilot（伙伴）

• 阶段演进
  ：初期通过 Copilot 占据场景（如代码 IDE、浏览器插件），收集业务数据与用户行为数据；后期基于数据训练 AI Agent，实现 “需求提出 - 自主规划 - 任务执行 - 结果反馈” 全流程自动化，Cursor 从代码补全（Copilot）到自主编程（Autopilot）的演进是典型案例。
• 核心支撑
  ：依赖大模型层（闭源 / 开源 / 自训练模型）与 AI Infra（数据存储、计算资源）的协同，提升 Agent 的上下文感知与记忆能力。

2. 趋势二：环境智能（Ambient AI）规模化交付价值

• 定义与场景
  ：环境智能指 “智能融入周围，用户无感体验”，典型场景包括：智能工牌（无感收集会议数据，自动生成总结与行动计划）、销售优化（循环智能实时分析用户行为，优化销售话术）、团队协作（Notta 无缝同步协作内容）。
• 实现路径
  ：通过 GenAI 自动处理后续行动，结合智能硬件（如工牌、耳机）实现数据无感获取，最终持续提升用户表现，降低人工干预成本。

3. 趋势三：RaaS（结果即服务）在可衡量场景率先落地

• 适用场景
  ：RaaS 模式要求 “指标清晰可衡量、归因明确、数据实时监测”，典型案例如 AppLovin 的 Axon AI—— 按广告主实际获客价值收费（而非固定 CPM/CPC），通过 AI 预测高意向用户并竞价投放，实现广告效果可追溯、可优化。
• 价值体现
  ：企业人效显著提升，AppLovin 人效从 2021 年 360 万美元 / 人升至 2025 年 760 万美元 / 人，数据飞轮效应（实时收集行为数据→AI 模型优化→更好结果）是核心驱动力。

4. 趋势四：端侧 AI 随硬件普及快速发展

• 硬件载体爆发
  ：AI 手机、AI PC、AI 一体机等终端设备快速普及，推动端侧 AI 应用落地，涵盖实时翻译、智能健康助手、本地多模态处理等场景；
• 市场规模增长
  ：中国端侧 AI 市场规模 2023 年达 960 亿元，预计 2028 年将增至 19071 亿元，2023-2028 年 CAGR 达 58%，智能家居、健康医疗、工业自动化成为重点应用领域。

5. 趋势五：高质量数据推动具身智能突破 L1 阶段

• 数据与智能的相关性
  ：具身智能当前受限于高质量数据稀缺（数据贵、量少但质量高），处于 L0.5 阶段（智能萌发）；随着真机工作场景数据、精准反馈数据的爆发，预计将在 2025-2027 年突破至 L1 阶段（单任务智能，如特定场景下的机器人巡检、自动驾驶）。
• 对比其他模型
  ：相较于大语言模型（LLMs）、视频生成模型（数据量大但质量中等），具身智能对数据质量要求更高，高质量数据的积累速度将决定其落地进度。

五、AI Cloud 100 China 榜单分析：区域集中，赛道分化

1. 榜单整体特征

• 企业迭代与新入
  ：2024 年榜单中 4 家企业 “毕业”（如连连、达梦数据库），2025 年新上榜企业 34 家，占比 34%；新上榜企业中 “AI for Productivity” 类别最多（31 家），其次为 AI 基础设施（19 家），反映生产力工具与底层技术是当前增长热点。
• 区域集中度高
  ：49 家上榜企业来自北京，占比近 50%；上海（17 家）、杭州（12 家）、深圳（7 家）紧随其后，头部城市凭借人才、资本、产业生态优势，成为 AI Cloud 企业聚集地。

2. 赛道估值与收入结构

• 估值分化显著
  ：AI 基础设施赛道总估值（2185 亿元）与平均估值（115 亿元）均为最高，体现底层技术的战略价值；AI for Real World（具身智能等）平均估值 90 亿元，位列第二，反映资本对实景应用的长期看好；AI for Content 平均估值最低（36 亿元），因应用门槛较低、竞争激烈。
• GenAI 收入占比
  ：38 家上榜企业 GenAI 收入占比超 50%，62 家占比低于 50%，显示部分企业已实现 AI 业务主导，而多数企业仍处于 AI 与传统业务融合阶段。

3. 独角兽规模

2025 年 AI Cloud 领域独角兽数量为 33 家，平均估值 125 亿元，较 2024 年（139 亿元）略有下降，但仍保持较高水平；2022-2025 年独角兽数量稳定在 21-34 家，显示行业已进入稳步发展期，头部企业逐渐成型。

总结

2025 年中国 AI Cloud 行业呈现 “模型能力追赶、应用场景深化、端侧生态崛起” 的特征：全球资本向 AI 集中，中国虽融资规模收缩但结构聚焦；基础模型中外差距大幅缩小，开源模型实现反超；应用层从内容生成、生产力工具向服务、实景智能延伸；未来随着环境智能、RaaS、端侧 AI 的落地，AI 将从 “辅助工具” 真正升级为 “业务伙伴”。对于企业而言，聚焦高质量数据积累、强化中间层技术布局、深耕垂直场景，将是把握 AI Cloud 机遇的关键。

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