> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2025年中国专有云市场报告—雷达图 专有云、行业场景应用、综合竞争力评估、策略管理 # 概览说明 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。 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。 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。 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。 # 01 中国专有云市场概览 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。 # 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 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 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 4 - 专有云发展历程及技术演进 5 - 专有云相关政策梳理 6 # 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 7 - 中国专有云产业链中游分析 9 - 中国专有云产业链下游分析 10 # 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 15 # 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 16 - 中国专有云发展趋势 17 # 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 18 - 专有云厂商竞争格局 19 ·专有云厂商介绍 20 # 章节一 中国专有云市场概览 # 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。 <table><tr><td>关键词</td><td>相关定义/评论</td><td>评论主体</td></tr><tr><td>架构同源化</td><td>企业可以采用专有云,通过兼具物理资源独享和弹性按需的云服务,满足企业业务资源灵活性的需求以及更高的数据安全要求,同时降低信息化建设运维成本。</td><td>信通院</td></tr><tr><td>高可用建设</td><td>专有云成为一种能有效满足政企数据安全合规、自主运营运维的部署形态。飞天的一种部署形态,保持架构一致,提供一云多芯、一云多算力、一云多Region、可运营云、全场景灾备、高性能资源池、云+应用一体化运维等企业级能力。</td><td>阿里云</td></tr><tr><td>国产化适配</td><td>物理隔离重要,同时需要更灵活的技术组合,需要更加通过机密计算、零信任、软件供应链安全提升、国产操作系统与自主芯片协同等技术进行补充,让整个系统更安全。飞天企业版一体化密码服务架构首批高分通过最新标准下中国信息产业信息安全测评中心商用密码应用安全性评估。</td><td>阿里云</td></tr><tr><td>智算体系化</td><td rowspan="2">覆盖“硬件组件级→节点级→机柜级→AZ级”,贯穿基础设施、管控底座、网络、计算、存储、中间件、微服务、应用全链路,建设全栈高可用体系。专有云解析服务高可用和多region2.0是高可用功能。</td><td rowspan="2">腾讯云;阿里云</td></tr><tr><td>部署灵活</td></tr><tr><td>安全合规</td><td>安全可信方面,一云多芯是重要支撑技术之一。</td><td>中国信通院陈屹力</td></tr></table> # 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。 产业链上游厂商关系 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。 产业链上游原材料供应情况 来源：云计算开源产业联盟，CSDN，沙利文咨询，头豹研究院 FROST SULLIVAN # 2.3 中国专有云产业链下游——应用场景 # 关键发现 - 在政务、金融、医疗与工业能源领域，专有云的核心价值在于为高合规、高稳定、长周期运行的关键业务，提供可控、可演进的云化基础设施。在AI与出海趋势叠加的背景下，不同行业的核心应用场景对专有云提出了差异化需求，从而推动专有云在全栈化、行业化与智能化方向上的分化演进。 # 专有云下游主要场景一览 □下游需求方上云主要源于两个刚需：（1）对现有计算资源的完全管理，方便虚拟化及池化，同时还要有较好的弹性拓展能力；（2）对企业自身的数据管理的安全性需求。这些需求让介于公有云和私有云之间的专有云得到了青睐。专有云既拥有公有云迁移的便利性和弹性伸缩能力，方便企业上云；又能通过平台化和自动化的安全配置管理，有效降低企业在安全治理方面的门槛及成本投入，有效保护客户的数据不被泄露损坏丢失，不被挪用盗用。 □下游需求方（包括出海的中国企业与海外本地企业）布局“云+AI”并选择国际化云厂商，主要源于两个刚需：（1）全球化业务的跨地域协同与弹性算力支撑，需要实现多区域业务的统一管控，同时满足AI场景下突发的算力需求；（2）借助AI技术快速实现业务降本增效与差异化竞争。 私有云的服务通常会根据客户的特点体现较多的定制，如组织架构、内部审批流程、定制化的计算服务、统一资源管控、统一监控、自动化部署等。而在技术上，私有云往往会体现异构资源纳管（多种资源类型、多种虚拟化）、对接企业现有的4A、外部监控、ITSM、CMDB等系统。 # 金融 金融专有云需满足“数据零泄露、交易低时延、AI风控可解释性”要求，出海需适配当地金融监管。国内云厂商通常以中资金融机构为突破口，在积累合规经验与标杆案例后，逐步拓展海外本地金融客户，形成“深度绑定核心系统”的长期服务型商业模式。AI能力主要围绕风控、合规与身份核验等核心业务展开，并逐步向智能运维与平台治理延伸。 # 工业/能源 专有云承载核心生产与运营系统，并通过数据库、大数据与操作系统等基础技术的协同，发挥生态能力，支撑企业数智化升级。AI在其中发挥的是场景驱动的增效作用，其依赖于底层云平台与数据体系的成熟度。随着企业出海进程加快，专有云进一步连接国内与海外业务，为工业能源企业在全球范围内实现安全、稳定与高质量发展提供保障。 # 政务/公共事业 专有云是数字政府建设的基础底座，其核心价值在于保障数据主权、平台安全与长期稳定运行。政务专有云正演进为集政务服务、城市治理与智能决策于一体的综合数智化平台。AI能力主要用于提升政务服务效率与治理智能化水平，而出海模式则呈现出以联合方案为核心、以标杆复制为路径、以伙伴协同为特征的体系化推进方式，推动政务数智化能力在海外市场落地。 # 医疗/生命科学 专有云作为合规边界内的技术底座，为医疗/生命科学的“智能”提供了稳定运行、数据治理与业务连续性的保障。在此基础上，AI能力得以在药物研发、医学影像与数据分析等关键场景中逐步释放价值。随着全球数据与隐私监管趋严，专有云正成为医疗生命科学企业实现安全出海与高质量发展的重要基础设施。 # 章节四 专有云产业未来发展趋势与挑战 # 4.1 中国专有云行业发展价值 # 关键发现 - 专有云市场定位主要在于填补市场供给的空缺，即单一公有云或私有云无法满足的专属且易用需求。出海趋势下，专有云正从满足安全与稳定的云形态，演进为支撑企业跨区域合规运营与业务连续性的关键基础设施，但其长期发展需精巧平衡合规复杂度、安全、性能与成本等问题。 # 中国专有云市场发展价值 # 政企端价值 # 安全确定性、数据主权与责任边界清晰化、长期合规运行 专有云能满足政企对敏感数据“不出域、不失控”的数据主权与合规约束要求；具有有较高的抗干扰能力与冗余容灾能力，能够保证平台长期稳定运转在出海背景下，专有云有助于满足不同国家和地区的数据本地化与监管合规要求，降低跨境运营合规风险。 # 出海合规基础设施 多国数据合规差异显著，“一国一策/一地一池”成为常态；专有云可支持本地化部署、统一治理与运维能力复制而非资源共享。 # 帮助企业可持续发展 专有云技术架构统一，管理方式模块化，集成与被集成能力突出，可持续发展价值较高 # 数字化转型专属快车 专有云搭建、迭代成本低，规模化运作有效显著提升运维效率。在企业出海过程中，可缩短海外业务上线周期，提升跨区域运营效率。 # 泛互联网更加注重成本、效率、业务连续性、长期合规 泛互联网希望通过专有云降低上云成本。要求平台成本低、效率高、易维护、简单易用。在海外拓展阶段，专有云可作为兼顾成本、效率与合规要求的基础设施选择 # 泛互联网端价值 专有云呼应安全性需求：政企及重点行业掌握大量高敏感数据和关键业务系统，对数据主权、访问控制和责任边界有严格要求。出海过程需面临多国监管标准不统一，这将显著提高专有云在海外部署中的合规复杂度与运营成本，对平台治理能力提出更高要求。 专有云呼应可用性需求：多国监管标准不统一，将显著提高专有云在海外部署中的合规复杂度与运营成本，对平台治理能力提出更高要求。专有云正成为支撑海外业务连续运行的重要底座，这对平衡跨区域容灾与备份架构的设计和运维复杂度、稳定性、成本提出更高的平衡优化要求。 专有云满足性能需求：在企业数字化转型过程中，传统IT架构难以支撑业务扩展速度，云平台通过规模化部署提升了业务承载能力和响应效率。在出海场景下，业务负载分布更为分散，对资源弹性和性能扩展能力提出更高要求，专有云需要承担起支撑海外业务增长的核心角色。 专有云实现运维简化：行业用户需要在基础设施层、数据层、应用层引入不同技术和服务的支持，专有云通过统一架构与交付模式，降低了系统适配与管理复杂度。出海背景下，多国家、多节点部署进一步放大运维与治理难度， # 4.2 中国专有云发展趋势 # 关键发现 云计算已成为数字经济时代下的基础设施，其中专有云越来越受上云企业的欢迎，技术不断更新迭代，形成AI原生、云边端AI协同、智能运维、云+应用一体化运维等趋势。 专有云技术发展趋势 从云原生向AI原生演进：专有云正进化为企业可私有化部署的AI基础设施。一是训推全栈一体化，专有云提供从数据清洗、模型训练、精调到推理部署的全流程工具链，让企业在本地受控环境中，即可高效构建专属大模型能力。二是异构算力统一调度，专有云计算架构从以CPU为中心，向实现对CPU、GPU、NPU等多种算力的统一池化与细粒度切分升级，支持跨厂商芯片的混合部署。三是驱动应用架构变革，通过内置向量数据库、模型网关及标准化API，专有云助力企业迈向AI原生，实现业务逻辑与智能能力的更深层次融合。 □ 云边端AI协同：边缘数据的爆发式增长正驱动专有云形态发生深刻变革。据IDC预测，到2025年全球物联网设备产生的数据量将超过73ZB，这种海量数据的实时处理需求，促使专有云必须打破中心化限制，向一体机柜等更加灵活的边缘形态加速演进，以实现算力的就近部署与敏捷响应。同时，针对AI应用的“中心训练、边缘推理”协同框架已经成型。传统的通用型专有云一体机正进一步向专用化的“边缘AI算力盒子”或“智能边缘机柜”进化。这些节点深度集成了轻量化大模型推理引擎，能够直接在工厂车间、营业网点等业务一线处理超高清视频分析、实时自然语言交互等高负载AI任务，打通了企业私有化AI落地的最后一公里。 □ 大模型驱动的智能运维：大语言模型等人工智能技术的引入，使得专有云开始具备理解、推理和自我修复的能力。一是基于大模型的运维助手/智能体将成为标配，管理员只需通过自然语言即可完成故障排查和资源配置等任务。二是自主治理，针对专有云高度自治带来的管理复杂性，通过意图驱动架构实现策略自动生成与下发，能够有效缓解用户在复杂环境下的配置与治理压力。三是预测性维护，AI模型通过分析海量的日志和指标数据，能够比传统阈值告警更早地发现硬件故障征兆或性能瓶颈，进一步降低企业IT运维门槛与成本。 云+应用一体化运维：在专有云模式下，政企客户承担着云平台运维治理与流程自动化的核心主体责任。这要求打破业务、应用、产品及租户间的边界，实现平台与应用层的集中统一管理。厂商不仅需精耕云资源运营，更要深耕云上应用运维，通过确保应用层面的安全稳定与自主可控，消除政企传统应用大规模迁移的顾虑。基于业务场景与标准化应用模型，利用部署蓝图定义架构特征，将云平台深度融入客户整体运营体系，构建以业务为核心、从底层云平台到上层应用全链路协同的安全生产体系。