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 概览标签：智算、人工智能、云计算 2025年中国智算云服务行业 人工智能时代下IaaS/PaaS/SaaS的产业机遇 2025 China Large Model Cloud Industry 中国AIコンピューティング産業 2 www.leadleo.com 400-072-5588 求，市场正加速向以GPU为核心的智能 计算演进。在此背景下，云服务产业 的价值链被重塑，IaaS、PaaS、SaaS各 层的业务逻辑、商业模式与竞争要素 均发生了深刻变化。本报告旨在深度 剖析AI时代下中国智算云服务行业的产 业新机遇。 ◼ 研究目标 • 绘制智算产业全景图谱 • 解析云厂商在IaaS、PaaS、SaaS各层的 价值实现路径 ◼ 本报告的关键问题 • 智算时代的云服务价值链如何重构？ ---------- 9 • 云厂商在IaaS层的价值实现路径 ---------- 10 • 核心参与者与客户分类 11 • IaaS层价值增长路径 12 ◆ PaaS层产业机遇 ---------- 13 • 云厂商在PaaS层的价值实现路径 ---------- 14 • MaaS将成为云企业资源汇集入口 ---------- 15 ◆ SaaS层产业机遇 ---------- 16

维护对象：从几个到上千个； n 监控对象关系：从简单对应到极其复杂，人力维护无法胜任； n 数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继； n 上云系统PaaS层用自有研发的组件，IaaS层上混合云，原属地化维护变为 多个单位维护； n IaaS/PaaS/SaaS层的故障难以关联分析，快速定位； n 采用云原生架构，原有基于Oracle及传统架构的运维手段、经验不可用； n 应用间调用关系复杂 拉通从应用到组件、主机的关 联关系，实现故障根因快速定 位 n AI注智：引入AI算法，实现动态 告警阈值及故障趋势预测、关 联分析、根因分析 n 统一监控：按系统/场景/专 业等维度，整IaaS/PaaS/SaaS 的监控手段，实现全省IT系 统监控统一纳管 n 统一调度：固化常见故障自 动化处理手段，探索实现故 障自动发现、自动调度、自 动修复；集中管控日常巡检 等作业计划 n 统一展现：建设可视化大屏， 故障自愈 故障预测 数字孪生 IaaS PaaS SaaS 各类IT系统、平台 统一展现 统一监控 自研融合监控平台-智慧运营大脑 自研目标 p 急用先行：统一监控各类IT系统和场景， 解决IT监控分层割裂、故障根因定位难、 手段少的问题，提升系统稳定性； p All In One :一个底座，统一纳管云/网/ 数/业/安监控，涵盖IaaS/PaaS/SaaS各层 面，支持各类常见监控手段；

业务流程固定，行 业规范成熟的业务， 通常采用商业软件 套件，通过 IaaS 和硬件保障高可用 性 探索中的商业模式， 需要不断是错能力的 支撑，通常采用开源 软件框架，通过 PaaS 和应用框架平 台来确保高可用性 同样的 IT 基础架构产品 2.1 总体设计 “ 双速 IT” 聚焦于公司业务的“稳态、敏态”分析，分别采用传统的集中式和新兴的互联网分布式等信 息技术架构，构建一套稳态、敏态共存的混合 AGENDA Part 01 数字化转型必要性 Part 02 IT 架构转化的重要性 Part 03 如何实现双速 IT 主要技术要素 应用运营服务 容器编排 DevOps 应用开发服务 标准 PaaS 平台架构 阿里 Linux 集群 资源管理 （伏羲） 安全管理 （钟馗） 远程过程调用（夸父） 分布协同服务（女娲） （大禹）集群布署 （神农）集群监控 分布式文件系统（盘古） 任务调度（伏羲） Development Test + UAT + Staging Production Pivotal 华为 华为 另一个维度看 PaaS 平台 高性能 PaaS 开发 PaaS 复杂度 PaaS 大数据 PaaS 应用 PaaS 集成 PaaS 流程 PaaS DevOps 项目管理 在线 IDE 模拟测试 Netflix Spring Cloud Cloud Foundry EDAS

描述、诊断、 预测、指导 数字模型 工业模型、数 据模型 感知控制 信息采集、指 令执行 网络 数据互通 标识解析 网络互联 完整性 可用性 可靠性 ② 建平台 应用层、 PaaS 层、边缘层 工业互联网的构成要素：三个核心要素 * 交互 操作 信息 模型 应用 层通 信 服务 APP 标识数 据处理 标识数 据建模 标识 注册 标识 解析 数据互通 工业互联网的构成要素：三个核心要素 * 应用二次开发与集成 开发者社区 应用商店 工业创新应用 工业应用开发环境 人机交互支持 工业模型管理与服务 工业数字化工具 应用层 PaaS 层 工业数据管理与服务 通用 PaaS 平台资源部署与管理 业务应用 工业数据接入 协议解析 边缘智能分析 边缘应用部署与管理 数据预处理 物理资产 工业互联网平台 边缘层 平台间集成框架 决策优化 描述、诊断、 预测、指导 数字模型 工业模型、数 据模型 感知控制 信息采集、指 令执行 网络 数据互通 标识解析 网络互联 完整性 可用性 可靠性 ② 建平台 应用层、 PaaS 层、边缘层 安全 隐私保护 保密性 ① 数据采集与处理 ( 物理资产 ) ③ 企业与产业应用： 制造业、能源、医疗、交通 ... 工业互联网的构成要素：三个核心要素 * 用户隐私保护

数据查询/搜索 数据分析 数据中台 数仓/数据湖 数据治理 大数据 机器学习 语音技术 计算机视觉 自然语言理解 内容审核/业务安全 人工智能 基础资源 开发工具及能力平台 IaaS PaaS 联 系 日 益 紧 密 界 限 逐 渐 模 糊 5 ©2024.9 iResearch Inc. 人工智能加速发展，驱动基础云服务市场产品结构变革 - 市场概览： 2023年中国IaaS市场规模为3121亿元，增速为17.1%；PaaS市场规模为750亿元，增速为29.5%。随着以大模型为 代表的相关人工智能技术的发展，有望驱动基础云市场进一步形成“PaaS带动IaaS”的联动效应，成为基础云市场新的增长引擎。 - IaaS市场：国产化与智能化，推动基础设施层减弱同质化。相较于传统Iaa S层在基础算力领域，以价格多样化和算力精细化的商 业模式来塑造差异。在大模型时代，政企客户对自研产品和智能算力质量需求显著提升，逐步成为云厂商升级底层IaaS能力的重 点。 - PaaS市场：在大模型时代，基础云厂商偏重于“基础大模型”与“行业大模型”双管齐下的发展模式。在基础大模型领域，云厂 商一方面不断提升自研大模型产品能力，并推出 MaaS 概念，构建全链路模型产品和服务能力。在行业大模型领域，云厂商则依

(DaaS) 平台云 (PaaS) 建立一套覆盖省、 州（市）、县粮 食局及（粮库） 的数据传输网络 建立统一云平台 提供政务服务、 业务处理、数据 分析应用群 云 端 网 PaaS 云平台 - 分层云架构 IaaS 基础设施即服务，主要提供： •弹性存储、计算、网络服务 •分布式部署 •大数据云 •虚拟化自动部署等 降低投资与运维成本 PaaS 平台云，提供： •平台资源管理 •可持续集成能力（ DevOps ）等 DaaS 数据云平台，提供： •数据加工服务 •缓存服务 •数据库服务 •大数据服务等 实现数据挖掘、加工、封装、发布 对整个流程的管理 DaaS 数据云平台 PaaS 云平台 IaaS 基础设施云 IaaS 云平台服务 基础 设施 管理 云数据管理 中心 仪表台 操作日 志 工作流 程 服务器群 存储资源 网络资源 其它设备 基础信息 环境规划 网络管理 块存储管 理 身份管理 镜像管理 消息队列 关系存储 IaaS 提供底层的存储、网络、计算等资源和服务，实现高效，弹性，高可用的 硬件资源环境。 虚 拟 资 源 管 理 PaaS 云平台  PaaS 进行应用规划，为系统的全生命周期提供工具化服务，实现高效，弹性， 高可用的软件基础环境。 容器服务 平台管理 平台 告警 资源 监控 用户 管理 资源总览 服务 计量

5 二、工业互联网平台技术体系 ........................... 7 （一）工业互联网平台七大核心技术交织融合 ............. 7 （二）平台架构，PaaS 以其开放灵活特性成为主流选择 .... 11 （三）应用创新，工业机理与数据科学走向融合 .......... 13 （四）功能下沉，边缘与云端协同成为平台重要发展方向 .. 15 工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求， 构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源 泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，包括边缘、平台 （工业 PaaS）、应用三大核心层级。可以认为，工业互联网平台 是工业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加 物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高 效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能 通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二 是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是 利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平 台的集成。 第二层是平台，基于通用 PaaS 叠加大数据处理、工业数据 分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。 一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助 制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技

包括虚拟机操作系统、开发环境在内的数据需要高性能集中存储； – 包括业务数据在内的非结构化数据可以考虑分布式存储； – 全闪存 + 分布式存储的架构最适合云平台系统； • 应用复杂度如何？是否需要 PAAS 平台？是否需要大数据平台？是否需要 Hadoop 平台？ – 轻量级开发平台（ MySQL+TomCat ）还是重量级数据库（ Oracle + WebLogic ）； – 是否有大数据分析应用，是否有非结构化平台应用； Isilon( 文件 )/ ECS( 对象 ) Servers/Vmware PAAS 平台 CloudFoundry 大数据平台 Pivotal GP Hadoop 平台 Pivotal HD 新业务开发 大数据业务 非结构化数 据处理平台 EMC 方案 非 EMC 方案 存储层 服务器层 IAAS 层 PAAS 层 应用层 高端存储 VMAX 10K 4 © 版权所有 2014 IAAS 层云计算方案 – 构建于 Vmware 平台的 EMC Hybrid Cloud 方案；  提供 PAAS 层云计算方案 – 分布式的大数据解决方案—— Pivotal GP ； – 商用 Hadoop 解决方案—— Pivotal HD ； – 领先的 PaaS 平台解决方案—— Cloud Foundry ； 5 © 版权所有 2014 EMC Corporation 。保留所有权利。

开源大收购，开源将成竞争关键 340 亿 $ 2018 年 4 月 16 日，与 Odoo 成立合资公司，发布 PS Cloud 开源 PaaS 和云 ERP 工业互联网总体架构图 终端 边缘传感 边缘控制器 边缘网关 边缘服务 器 嵌入式产品 消费产品 工业产品 边缘 IaaS 开源 PaaS 工业云市场及门户 云化软件 工业 APP 建模仿 产品生 质量 融 企业 生产 工艺质 供应链 设备远 能 工业数据服务 工业机理模型算法 工业微服务 工业应用设计工具 可视化工业 APP 开发工具 云资源管理库 机械云 电子云 电力云 钢铁云 化工云 汽车云 轻工云 储备云 PS Cloud 开源 PaaS 开发平台 - PS Cloud.sh 减少 运维成本 平台托管 避 免 IaaS 冗 余工作 拥有客户化 定制能力 在线 可视化工具 持续集成 持续部署能力 代码集成 物流、汽车服务、医药、 零售行业等  结合各种产业园区或当地 特色产业打造工业互联网 平台 智能制造实践者 - 伟星集 团 Interne t 总装区域 主要作用 IoT PaaS IoT Cloud 工厂 物联网 加工区域 PLC 主要作用  数据采集、监视  可视化  边缘计算与分析  PCo  车间指挥调度 IoT UX Cloud

03亿元，同比增 长13.2%。由于AIGC应用从小场景试点逐步转向规模化落地，预计 2027年市场规模将达到484亿元，未来三年平均复合增速16.9%。 产品迭代：部分头部一体化厂商倾向于利用PaaS平台构建灵活开发框 架，以支撑按需定制与快速迭代。 AI+HR：AI应用呈现场景上从招聘、测评环节向培训场景延展；应 用上从智能交互到智慧建议；模型上从行业模型到企业私有模型的发 展特征。未来Agent 人力资源数字化产品矩阵的演变 横向整合产品模块，纵向搭建PaaS底座、深化数据智能 • 产品边界：目前除劳动力管理、在线学习等部分细分赛道仍保持较强的垂直属性，越来越多的人力资源数字化厂商向一体化转型。 在需求侧从单一产品使用转向数据深度整合的驱使下，厂商通过自研或并购的方式横向拓展产品矩阵，既能强化竞争壁垒、提升 客户粘性，又可通过深度挖掘客户价值实现收入增长。 • PaaS支撑：随着产品矩阵的复杂化，标准化交 与个性化需求的矛盾持续加剧，头部厂商倾向于利用PaaS平台构建灵活开发框 架，以支撑按需定制与快速迭代。另一方面，在沉淀行业Know-How的前提下，人力资源数字化厂商进一步融合AI与大数据技术， 推动产品向数据驱动与流程自动化演进。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 人力资源数字化产品发展方向 ✓ 专业型厂商：通过 开放API或PaaS平 台与外部系统对接 ✓ ERP厂商：HRMS