中金 | AI智道(3):开源AI模型如何影响云服务市场?
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摘要
本报告聚焦开源大模型DeepSeek对云服务市场的影响,重点分析云厂商接入后的服务模式与收费体系,评估开源模型驱动算力需求及云资源消耗的增长,指出国产智算资源利用率的提升潜力及AI技术对国内云市场格局的扰动风险,并结合国内外云厂商收入增长趋势与市场竞争格局提供深入洞见 [page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::9][page::10][page::11]
速读内容
云厂商围绕DeepSeek的服务模式与计费体系 [page::0][page::2][page::3]
- 云厂商提供三类服务模式:1)直接调用基础大模型推理服务,2)辅助模型调优和数据集服务,3)训推一体的智算一体机私有化部署。
- 主要计费方式:小用量调用按数据量(Tokens)计费,大用量采用GPU租用时长计费,私有化部署按台数与使用时长计费。
- 阿里云百炼平台、天翼云、运营商云等均制定了详细且分层的计费公式及优惠政策,支持灵活付费模式选择。


开源AI模型推动云计算资源需求持续增长与格局演进 [page::0][page::4][page::5]
- API调用量和应用开发需求的提升预计将拉动云资源消耗显著增长。
- 算力需求从训练逐步向推理转移,有望带动国产算力资源利用率提升及云厂商市场重估。
- AI技术发展将扰动市场稳定格局,开源模型推动技术平权,同时加速国产AI模型和算力的技术迭代。
- 自有数据、用户生态及产业入口仍是互联网云厂商核心竞争力。

主要云厂商及运营商的DeepSeek接入与实践情况 [page::1][page::9][page::11]
- 主流云厂商包括阿里、华为、百度、腾讯、移动云、天翼云、联通云等均已积极接入DeepSeek系列模型,分别推出了完整的云端大模型服务体系。
- 运营商云强调基于国产算力的国产化深度适配,举例天翼云提供DeepSeek的昇腾版服务,推动国产算力有效利用。
- 互联网云厂商借助自身研发优势,持续升级自有大模型,通过兼容DeepSeek增强生态服务能力。
- 第三方云服务商如金山云快速响应开源需求,提供多样算力及推理服务,支持长文本处理和多模态场景。

国内外云计算市场收入增长与竞争格局 [page::6][page::7]
- 海外云厂商自ChatGPT发布以来收入维持高增速,资本开支充足,云计算作为科技软件细分赛道增长确定性强。
- 国内云厂商收入稳定增长,头部厂商如阿里云、华为云、移动云、天翼云分别收入达数百至上千亿元,增速保持在10%-60%之间。
- 市场份额集中,阿里云、移动云和天翼云领先,占据IaaS和PaaS主要市场份额,互联网云和运营商云各具优势。


典型云厂商案例分析:华为云与天翼云的国产算力适配优势 [page::10][page::11]
- 华为云上线DeepSeek V3/R1满血版,深度适配昇腾架构,完善AI计算基础设施,受益行业及政企客户需求旺盛。
- 天翼云提供多模态DeepSeek版本,支持昇腾和英伟达平台,多样化模型适配满足不同用户需求,优惠政策助力用户快速体验。

深度阅读
中金 | AI智道(3):开源AI模型如何影响云服务市场?——深度解析报告
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一、元数据与报告概览
- 报告标题: 《AI智道(3):开源AI模型如何影响云服务市场?》
- 作者机构: 中金公司研究部,分析师包括于钟海、车姝韵等
- 发布时间: 2025年2月17日
- 研究主题: 关注深度求索旗下DeepSeek系列开源大模型的发布及应用,探讨其对中国云服务市场,尤其是云厂商(包括互联网云、运营商云和第三方云厂商)服务模式、计费方式、市场格局和竞争影响。
- 报告核心论点与目标:
- 介绍云厂商基于DeepSeek开源模型提供的各类服务(直接调用模型、模型调优及私有化部署)及其收费模式。
- 分析开源大模型推动云资源需求、算力结构变化,可能引发云厂商市场估值重估。
- 探讨AI驱动的技术平权、国产智算资源利用率提升及行业竞争格局演变。
- 强调互联网云、运营商云与第三方云厂商各自差异化竞争优势。
- 指出潜在风险如AI应用开发和算力利用率不及预期。
整体来看,报告旨在通过DeepSeek开源AI模型的商业生态展开,预测云厂商将如何借助AI新趋势推动收入增长及市场重塑,同时甄别行业风险。[page::0][page::1][page::4][page::5][page::9][page::10][page::12]
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二、逐节深度解读
1. 摘要与核心观点
报告开篇即强调深度求索DeepSeek-R1模型正式发布及其开源背景,预测随着企业广泛接入DS系列大模型,AI算力需求迅速攀升,云厂商作为算力提供方将直接受益。主流云厂商(阿里云、华为云、百度云、运营商云等)已陆续上线DeepSeek系列模型服务,提供直调模型、模型调优与一体化设备三类服务模式,形成灵活的计费体系。
深度启示为:
- 云资源及算力消耗显著增加,尤其API调用与应用开发产生新增长点。
- 算力需求逐步由训练向推理迁移,产业链及市场格局演进显著。
- 国内云厂商的国产智算资源利用率有望大幅提升,带动国产算力生态完善。
- AI技术开放可能扰动多年形成的云计算竞争格局,提升中小云厂商能力与研发活力。
- 数据资源和生态优势仍是核心竞争壁垒。
报告同时点出潜在风险:AI应用开发不达预期,和算力资源利用率难以提升。[page::0][page::1][page::4][page::5]
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2. 云厂商服务模式与计费体系详解
服务模式归纳:
- 基础模型直接调用: 用户无需复杂部署,直接通过平台API调用模型推理功能,云厂商提供算力支持。
- 模型调优及辅助服务: 包含数据集管理、模型微调、压缩、评估工具,帮助开发者定制行业专用模型,体现算力+PaaS结合。
- 训推一体机私有化部署: 针对安全敏感行业,提供软硬件一体化解决方案,支持本地训练与推理,按设备租用时长计费。
计费方式细分:
- 数据调用量收费(按tokens计费): 小规模客户及推理调用按使用的tokens数量收费,适合API调用和轻量推理。
- GPU租用时长: 大规模训练及定制化开发采用GPU时长计费,覆盖训练和部署过程。
- 设备租用费(私有部署): 针对私有化一体机,按设备数量和使用时长计费。
以阿里云“百炼”平台为例,分别按模型推理、训练和部署分别计费,具体包括调用量、训练数据Token计费与时间计费等多种灵活组合,支持预付费、包月支付等方式。如图表3和图表2所示,详细计费逻辑透明、灵活,便于满足不同客户需求。[page::1][page::2][page::3]
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3. 具体云厂商接入情况及定价对比
报告基于2025年2月官网数据,横向比较了百度智能云、阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、移动云等主流云厂商,以及第三方MaaS服务商如硅基流动的定价和计费模式。总结规律包括:
- 小量调用用户享受限期或限额免费,鼓励广泛尝试和拉新。
- 大量用户推荐使用GPU租用时长计费,适应高负载需求。
- 价格差异显著,GPU租用时长价格区间在每小时约13-30元人民币,存在地理及硬件型号差异。
- 第三方MaaS平台价格相对透明,按模型微调、部署、推理多种计价细分。
- 部分运营商云提供更大规模免费调用额度,如天翼云2500万tokens免费体验。
此价格体系有助于不同云厂商根据自身定位和客户需求调整策略,以抢占不同应用场景和客户细分市场。[page::4][page::5]
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4. 市场格局与竞争动态分析
海外参考:
报告援引海外云厂商(亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP)自ChatGPT发布以来收入快速增长的数据(图表6),展现AI带动的云服务需求提升,强调美股科技细分中的云计算龙头具备强劲增长确定性。
国内市场:
- 头部云厂商收入高速增长,阿里云、华为云、移动云、天翼云等2023年收入增速分别达11%-68%左右,整体市场趋于稳定但发展加速(图表7-9)。
- IaaS、PaaS市场集中度逐步提升,阿里云、华为、中国电信等持续保持优势(图表10)。
- 运营商云积极接入DeepSeek,如联通云、移动云、天翼云已正式上线,国产算力与模型适配持续深化,促进国产智算资源利用率提升。
- 互联网云厂商依靠技术实力和数据生态深耕大模型服务,开源模型推动内部技术平级和演进,但自有数据和用户入口构建持续护城河。
- 第三方云厂商则展现出灵活响应和丰富软硬件生态优势,抓住中小客户和私有云市场潜力。
报告明确,AI时代的竞争将因技术开源带来技术平权和创新加速,但最终数据、用户和产业生态依旧至关重要。同时算力需求的训练向推理转向将逐步重塑云资源分布及市场占比。[page::5][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10][page::11][page::12]
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三、图表与表格深度解读
图表1(第1页)
- 内容说明: 华为云ModelArts平台提供的多层级模型服务,包括模型调优(如LoRA微调)、模型压缩(SmoothQuant等)、模型部署、模型评测及模型体验模块。
- 数据与趋势: 体现云平台对AI模型生命周期支持的完整性和多样化,覆盖从调优到部署全流程,反映算力服务和PaaS服务深度融合。
- 文本关联: 支撑云厂商为客户提供多样化服务、降低AI大模型开发门槛的论点。
- 潜在局限: 平台功能呈现为静态结构,具体性能和用户体验未涉及。[page::1]
图表2&3(第2-3页)
- 内容说明: 阿里云百炼平台的计费方式(根据模型训练数据量、推理调用次数、部署时间)及企业级训推一体机架构。
- 数据与趋势: 计费灵活分层,适应不同负载和业务需求;一体机架构涵盖安全、推理、训练、基础设施和硬件管理,体现私有化部署复杂性。
- 文本关联: 佐证云厂商多样化计费方案和为高安全性客户提供专有基础设施服务。
- 底层数据印象: 计费公式明确透明;一体机安全层级细致,强调数据安全和网络安全。[page::2][page::3]
图表4&5(第4-5页)
- 内容说明: 主流云厂商基于调用量和GPU租用时长的价格对比;第三方MaaS厂商(硅基流动)服务模式与价格结构。
- 趋势分析: 云厂商普遍给予免费试用激励,价格存在显著区间差异,运营商云和公有云内价格差异体现竞争与策略;第三方厂商根据算力需求在低成本与低延时服务间区分产品线。
- 文本关联: 反映市场定价策略,体现多元化客户需求和价格弹性。
- 潜在局限: 价格随市场动态变动,报告数据截至2025年2月11日,未来可能变化较大。[page::4][page::5]
图表6(第6页)
- 内容说明: 微软Azure、亚马逊AWS及谷歌GCP的季度收入及同比增速趋势。
- 趋势解读: 云服务收入持续增长,而同比增速呈缓慢下降趋势,反映市场成熟但依然保持高增长。
- 联系文本: 证明海外云厂商AI带来的算力负载增长是推动收入的核心驱动力。
- 局限提示: 微软口径调整导致部分数据缺失,需谨慎解读同比变化。[page::6]
图表7-10(第7-8页)
- 内容说明: 国内各云厂商收入及同比增速,IaaS与PaaS市场份额变化。
- 趋势解读:
- 阿里云收入最高,腾讯、百度、华为、运营商均保持增长。
- 收入同比增长率整体呈回落趋势,市场相对成熟。
- 市场集中度逐步提高,龙头企业份额稳固。
- 联系文本: 体现中国云计算市场规模增长态势,并说明AI或将带动新的市场波动。
- 细节注意: 腾讯云收入为拆分数据,存在一定估计误差。[page::7][page::8]
图表11(第9页)
- 内容说明: 联通云、移动云、天翼云三大运营商接入DeepSeek大模型的时间、平台和服务详情对比。
- 趋势解读: 三大运营商均快速响应DeepSeek,覆盖私有及公有场景,形成多模型、多平台、多产品线兼容局面,体现国产算力与模型深度融合。
- 联系文本: 验证报告对运营商云国产智算利用率提升的分析,及运营商的算力优势。
- 潜在风险: 移动云部分服务暂限政企客户,普及程度未达到开放水平。[page::9]
图表13&14(第11页)
- 内容说明: 华为云ModelArts Studio上线DeepSeek模型界面,天翼云息壤平台多版本DeepSeek模型选择界面。
- 趋势解读: 表明主流云厂商积极集成DeepSeek系列,并对昇腾与英伟达硬件均提供支持,灵活满足客户不同需求。
- 联系文本: 具体展示华为云和天翼云深度适配国产算力、新模型集成的动能。
- 细节提示: 客户体验友好,免费额度和版本多样,体现市场竞争激烈。[page::11]
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四、估值分析
报告本身未提供明确估值模型及目标价,但隐含估值逻辑包括:
- 业务成长驱动估值重估: 基于DeepSeek开源模型推动的云服务订单量提升和算力利用率改善,云厂商营收增速或超预期,未来现金流折现(DCF)价值提升。
- 技术进步/国产化提升估值溢价: 国产智算资源利用率提升和国产硬件适配带来的成本效率、客户粘性增强,有助提升企业估值倍数(EV/EBITDA或P/E)。
- 风险调整后的估值弹性: 需考虑AI应用开发不及预期和算力资源利用效率不理想的风险,影响收入敏感性。
整体估值倾向于成长性与确定性兼备的云服务龙头,尤其是积极拥抱AI技术迭代者。[page::0][page::5][page::6]
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五、风险因素评估
报告识别两个主要风险:
- AI应用开发不及预期: 若AI开发者采用率、实际应用落地速度迟缓,导致云服务调用需求增长不及预期,云计算负载拉动受限,影响云厂商收入弹性。
- 算力资源利用率提升不及预期: AI推理向训练的需求转变可能存在障碍,若算力闲置或效率无法提升,将抑制利润扩张和资本回报。
报告未给出具体缓解策略,但从产业链分析看,加强与开源模型协作、提升PaaS服务体验、完善私有化安全部署是缓冲这些风险的手段。[page::1][page::12]
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六、批判性视角与细微差别
- 技术平权的双刃剑效应: 开源模型推动底层技术平权,虽然有利于后进厂商提升能力,但也可能加剧市场竞争,压缩头部厂商定价权,尚需观察长期对盈利能力的影响。
- 价格敏感性与客户诉求多样化风险: 报告中产品价格区间广泛,实际客户对价格敏感度和付费意愿尚需市场验证,尤其政企客户因采购周期和预算限制存在不确定性。
- 市场格局稳定性影响: AI带来的扰动虽被认为可能改变市场结构,但云市场高资本门槛和客户切换成本决定了格局演进不可一蹴而就,报告未详细分析市场渗透率变化的具体路径。
- 算法迭代与基础设施适配风险: 国产算力适配虽确定性较强,但算力技术演进快速,国产硬件在性能及生态适配上的竞争力能否持续维持,是关键考量。
- 数据和用户生态的隐性壁垒高度依赖内容生态,技术开源难以完全平衡,因此互联网云厂商的优势或仍具备一定守护力。
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七、结论性综合
此篇中金报告围绕DeepSeek开源AI大模型展开,系统梳理了云服务市场因开源模型而发生的服务形态创新、定价模式多样化及产业格局演进。作者认定,开源模型激发了云厂商算力需求的快速增长,尤其是推理算力业务的兴起,带动云资源消耗大幅上升,从而推动云服务收入恢复高速增长并可能引起市场预期重估。
无论运营商云、互联网云,还是第三方云厂商,纷纷利用DeepSeek拓宽产品线并深度适配国产算力,尤其是在政企及私域数据安全需求强烈区域。算力需求从训练向推理的转变成为行业核心趋势,国产智算资源利用率获得明显提升,成为驱动云服务竞争力和效益的重要因素。
图表清晰揭示不同云厂商在价格策略、产品布局及技术融合上的差异化路径,以及市场整体收入及增速的稳健趋势。海外云厂商高速增长的案例也为国内云厂商提供发展参考和信心支持。
总体而言,报告对开源AI模型对云市场的积极推动功能持乐观态度,指出技术开源带来的格局扰动将促使云厂商加速 R&D 与服务创新,数据生态和用户入口依然是长远竞争的核心壁垒。潜在风险主要聚焦于AI商业化进程和算力资源利用效率。
最后,报告体现了中金团队对中国云服务市场由AI驱动的增长潜力的坚定信心与系统洞察,为投资者理解AI时代云生态变革提供了全面框架与重要参考。[page::0][page::4][page::5][page::6][page::7][page::9][page::11]
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总结
- 开源AI大模型DeepSeek释放云算力需求增长,提升云厂商收入弹性。
- 云服务模式多元化,计费机制精细灵活,覆盖API调用、模型训练与私有部署。
- 国内头部云厂商稳健增长,运营商云国产算力适配带动国产生态升级。
- AI技术开放推动技术平权和创新加速,可能引发云市场重估与竞争格局演变。
- 数据生态与用户入口仍是云服务护城河,技术突破非唯一决定因素。
- 风险包括AI应用落地不及预期和算力利用率提升受阻,投资需关注执行力。
此报告为专业投资者提供了一份全面透彻的中国云服务市场AI变革研究框架及市场洞见,兼有政策、技术、生态及财务角度的深度剖析,具备较高的参考价值和实操指导意义。
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(本分析严格依据报告内容及图表编写,依据页码标识,做到逻辑清晰、数据详实、观点客观。)