[头豹研究院]：行业简报：2025年大模型云市场探析-尊龙凯时人生就博

行业简报 2025年大模型云市场探析 如何重构企业智能化路径，开启 大模型产业新浪潮？ 企业标签：百度智能云、阿里云、华为云 大模型云行业创新发展 chinalargemodelcloudindustry 中国大規模産業 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系头豹研究院独有的高度机密性文件（在报告中另行标明处者除外）。未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复制、再造、传播、版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，头豹研究院保留采取法律措施、追究相关人员责任的权利。头豹研究院开展的所有商业活动均使用“头豹研究院”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构 1 ，也未授权或聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。 头豹研究院 大模型指参数数量巨大、在海量数据上进行训练的深度学习模型。这类模型通常具备强大的自然语言理解、生成、知识推理、代码生成等多种能力。 gpu：图形处理器，最初用于图像和视频处理，现广泛用于深度学习训练和推理。gpu具备大规模并 行计算能力，适合执行矩阵乘法、卷积等复杂运算，代表厂商包括nvidia、amd。 tpu：张量处理器，由google专门为加速深度学习任务设计的asic芯片，针对张量操作进行优化， 提供比gpu更高的能效比，主要用于大规模模型训练和推理。 大模型云指基于云计算基础设施，专门为大模型的训练、推理、部署、管理和应用开发提供支持的 云服务平台或尊龙凯时人生就博的解决方案。 算力指用于支持大规模人工智能计算（特别是大模型训练和推理）所需的计算资源能力，通常以高 性能计算集群（如gpu、tpu集群）的形式提供。 云端部署指将大模型及其应用部署在远程的云计算服务器上运行。用户通过网络访问服务，计算任 务主要在云端完成。报告指这是当前大模型项目的主流部署模式。 端侧部署指将经过优化或轻量化处理的大模型部署在终端设备（如智能手机、pc、汽车、摄像头等） 或靠近数据源的边缘服务器上直接运行。 智算中心指专门为满足人工智能计算需求而设计和建设的大规模、高性能数据中心，提供强大的ai 算力、数据处理和算法模型服务。 多模态指能够处理和理解多种不同类型数据（如文本、图像、音频、视频等）信息的人工智能技术 或模型。 大模型云不仅是“算力承载平台”，更是企业迈向智能时代的“技术中枢”与“创新引擎”。其价值不仅在于提供ai能力，更在于构建从模型训练、数据治理、应用开发到业务落地的智能基础设施闭环 大模型云市场探析大模型云市场发展现状 中国云计算市场规模 单位：亿元 367 21404 15985 11780 6165 8378 3229 4550 2027e 2026e 2025e 2024 2023 464 320 221 147 672 500 450 中国大模型市场规模 中国大模型与云计算市场协同发展，20232027年 20212022202320242025e2026e2027e 中国大模型与云计算市场正呈现深度协同发展态势，大模型云已超越“算力承载平台”的定位，成为企业智能化转型的核心基础设施 从市场规模看，中国云计算市场自2021年的3229亿元起步，预计以367的年复合增长率扩张至2027年的21404亿元，其中20232025年增速分别达500与450，显示市场已进入爆发式增长阶段。同期，大模型市场规模从2023年的147亿元增至2027年的672 亿元，两者增长曲线高度同步，印证了“大模型驱动云需求、云支撑大模型落地”的双向赋能关系。 这一协同效应的深层逻辑在于：大模型对算力的极致需求（如gpt4训练消耗超百万 gpu小时）直接拉动云计算的异构算力供给，而云计算的弹性资源池、模型优化工具链 （如tensorrtllm）及maas商业模式，又大幅降低大模型落地门槛，形成“训练推理应用”的商业闭环。例如，企业通过云端大模型可实现从智能客服到供应链优化的全场景升级，其roi较传统it架构提升35倍。 展望未来，市场将呈现三大趋势：一是“模型即服务”（maas）渗透率持续提升，预计2025年超60的企业将通过云平台调用大模型能力；二是行业垂直模型爆发，云计算厂商将深化与医疗、制造等领域合作，构建定制化模型生态；三是边缘计算与大模型融合， 云边端协同架构将支撑实时性要求更高的场景（如自动驾驶）。 挑战亦不容忽视：算力成本占大模型tco的6070，云服务商需通过芯片定制（如awstrainium）、存算一体等技术进一步降本；同时，数据隐私、模型可解释性等合规风险，要求云平台构建从联邦学习到模型审计的全链路安全体系。 来源：头豹研究院 随着大模型产业的纵深发展，企业对ai能力的获取方式正从“算法驱动”转向“模型即服务”范式转型。大模型云作为其主要承载平台，正逐步形成从底层算力服务到上层行业应用的全栈商业模式闭环 大模型云市场探析大模型云服务模式 服务模式演进：从底层资源到模型服务的全栈闭环 服务模式 服务类型 核心内容 主要价值 iaas 弹性ai算力服务ai存储与网络服务 提供gpuai芯片集群、容器化部署、分布式训练支持等底层资源服务 降低大模型运行门槛，按需获取弹性资源，优化成本结构 paas 一站式模型开发与管理平台 支持训练、微调、部署、数据管理、评估等全生命周期功能 降低ai开发门槛，提升模型开发效率与治理能力 maas api调用、托管推理服务 提供大模型的通用能力，如文本生成、多轮问答、图像理解等 快速集成ai能力，无需模型开发与部署 saas ai应用产品 将大模型能力嵌入政务、办公、金融、医疗等场景中，打包为ai应用工具 面向业务用户，推动ai应用落地和价值变现 来源：头豹研究院 大模型云并非传统云计算在ai领域的简单延展，而是围绕“大规模模型生命周期管理”所构建的高耦合、高垂直的一体化基础设施体系 iaas层不再是面向通用业务的虚拟计算平台，而是为大模型并行训练与超大规模推理任务量身构建的ai原生计算底座。该层需支持异构加速芯片的统一调度，优化分布式训练通信拓扑，动态分配千卡级gpu集群资源，并引入参数快照、断点续训、冷热数据分层管理等机制，以保障预训练与推理阶段的高吞吐与低成本运行。 iaas的核心价值在于将算力与模型调度逻辑深度耦合，支撑高频率参数交互与pb级数据带宽的持续供给。paas层围绕大模型的工程化需求展开，构建从训练、微调、部署到评估、审计、更新的全生命周期管理平台。 与传统ai平台不同，paas需支持大模型跨规模多阶段训练、企业私有数据适配、rag结构集成、agent构建能力，并提供细粒度权限与隐私保护机制。模型治理能力尤为关键，包括训练数据对齐、毒性过滤、偏见识别、响应可控等内容安全流程，构成企业自建模型能力的关键屏障。 maas层将大模型能力以api或agent形式封装为标准化调用接口，实现能力即服务。区别于传统aiapi，maas服务需支持多模态统一封装、prompt工程资产化管理、上下文保持、模型选择与路由机制，并具备服务过程的可观测性、稳定性与安全响应能力。该层强调无需开发、即开即用，是大模型从底层能力向通用业务系统渗透的桥梁。 saas层则是大模型与行业知识深度融合的最终形态，通过模型驱动的智能系统赋能政务、金融、医疗、制造等垂直场景。与传统saas产品不同，这类系统强调语言理解与知识调用能力的自主进化，结合企业知识库与交互式agent形成可成长、可协同的智能体体系。其核心在于将模型能力转化为可执行、可对话、可决策的应用智能，实现ai能力的行业级商业落地。 参数规模迈入万亿时代，模型结构趋于复杂，单次训练成本动辄数百万美元以上，仅a100租用在主流云厂商上月租达1000美元gpu以上，推理高并发需求推动云平台服务 大模型云市场探析大模型高度依赖云计算 技术本质决定大模型高度依赖云计算 参数规模 模型名称 发布机构 参数规模 发布时间 gpt3 openai 1750亿 2020年 gpt4 openai 未公开 （估超1万亿） 2023年 gemini15 googledeepmind 万亿级（混合专家架构） 2024年 进入2024年后，大多数主流模型均向“万亿参数多模态专家混合”方向发展，计算图复 杂度指数级增长。 训练部署 模型名称 训练gpu数量 训练时长 估算成本 gpt3 10000个nvidiaa100 数周 460万usd（2020年估） gpt4 推测使用20000个a100h100 数月（并行） 超1亿美元 gemini15 googletpuv5e芯片集群 未公开（预计数月） google称为“有史以来最大ai训练任务”之一 gpt4在训练期间消耗的算力总量超百万gpu小时，其对电力、冷却、调度系统的依赖 远超传统模型。 meta在2024年初宣布将采购35万张nvidiah100gpu用于训练llama3、llama4，这是 全球最大训练部署之一。 大模型参数规模爆炸式增长与技术本质共同决定了其对云计算的深度依赖，且这一趋势将随着模型复杂度的指数级上升而持续强化 从数据层面看，gpt3到gpt4的参数规模跃升，以及2024年后主流模型普遍采用的“万亿参数多模态专家混合”架构，直接推高了计算图复杂度，使得算力需求呈指数级增长。例如，gpt4训练消耗超百万gpu小时，这种非线性增长的需求是传统idc模式无法承载的。从成本结构分析，大模型训练成本高昂，硬件成本占比超70，而云计算通过弹性扩缩容、竞价实例等模式，可显著降低闲置率，实现成本优化。 在推理环节，云计算通过预填充解码分离、kv缓存分布式路由管理等技术架构创新，同时满足低延迟与高吞吐的需求，并通过maas模式将推理成本转化为按需付费，极大降低了企业ai应用门槛。技术本质上，大模型对计算资源、存储资源和网络资源的海量需求，以及云服务商提供的异构算力融合、全链路工具链和生态壁垒，共同构成了大模型与云计算不可分割的共生关系。 在数据密集特性驱动下，决定了大模型“天然上云”的技术路径。云平台不仅能够解决大模型在数据处理规模、速度、安全、治理等方面的核心挑战，更成为其从训练、推理到迭代优化的关键运行底座 大模型云市场探析大模型数据密集型特征 数据密集型特征要求大模型依赖云的存储与调度能力 数据体量大 数据多节点 安全训练 数据安全合规推动“数据不动，模型来动”的云上范式 在金融、医疗、政务等数据高敏行业，数据域受到严格监管。比如《中国个人信息保护法》《金融数据安全管理办法》均限制大规模数据外传。 云端提供就近部署大模型能力，使模型在“数据原地”训练成为可能。 腾讯政务云支持政务大模型“域内训练本地推理”，阿里金融云也落地了“合规沙箱模型开发”。 训练数据体量庞大，超本地基础设施承载上限 以openai的gpt3为例，其训练数据量超过45tb文本数据，而如google的gemini、meta的llama3、百度文心等新一代多模态模型，常训练于pb级别的图文、视频等异构数据。 多节点训练带来数据高频读写与高速交换需求 大模型训练多采用分布式并行策略（如dataparallel、modelparallel）。 在千卡、万卡训练环境下，模型参数和训练数据需在多个节点间高频交互。 这种训练结构对io