金山云从传统云到全栈AI服务商生态与平台双轮驱动增长

内容目录一、金山云：金山系云厂商，由传统云向智算云转型 5简介：领先的全栈式AI云厂商，智算云打造新增长曲线 5历程：传统云厂商向AI云厂商的转型 股权架构与管理层：绑定金山软件和小米背景 财务：收入重回增长轨道，盈利能力持续优化 二、云市场：迈入智算新阶段，增长动能与格局重塑 全球云市场呈现高增长态势，AI为主要驱动力 行业格局：从双阵营对峙到智算时代分化 三、AI算力需求高增，星流平台承接训推一体化机遇 增长点一：AI时代下，大模型的训练和推理的算力需求 增长点二：星流平台定位训推一体+MaaS，抢占AI应用先机 四、财务预测及估值 风险提示 图表目录图表1：公司云平台的主要结构 5图表2：金山云和金山软件、小米集团的合作协议金额 5图表3：公司核心云产品及介绍 6图表4：公有云及行业云解决方案 7图表5：年中国MaaS市场厂商竞争力象限分析图 7图表6：星流平台产品架构 8图表7：星流平台应用场景一：模型开发与训练 8图表8：星流平台应用场景二：高并发模型在线服务 8图表9：公司产品服务体系 9图表10：公有云服务与行业云服务的差异 图表11：公有云和行业云服务介绍图 图表12：公司发展历程 图表13：公司管理层情况 图表14：公司股权架构（截至年月31日） 图表15：年公司收入（百万元）及增速情况 图表16：年公司收入结构 图表17：2024Q1-2025Q4智算云业务收入（百万元）及占比 图表18：年公司销售成本的结构（百万元） 图表19：年公司毛利润（百万元）与毛利率情况 图表20：年公司费用端情况（百万元） 图表21：年公司经调整EBITDA情况（百万元） 图表22：年公司归母净利润情况（百万元） 图表23：中国及全球云计算市场规模（亿元） 图表24：年中国公有云细分市场规模（亿元）及增速 图表25：年中国公有云IaaS厂商市场占比 图表26：AIIaaS/PaaS/SaaS及MaaS介绍 图表27：中国智算云基础设施市场规模（百万元） 图表28：互联网云与运营商云厂商对比 图表29：互联网云厂商产品及AI业务相关情况对比 图表30：小米集团的模型布局 图表31：Miclaw消耗金额测算 图表32：星流平台的核心优势 图表33：金山云核心财务预测：年度 图表34：金山云核心财务预测：季度 图表35：可比公司估值 一、金山云：金山系云厂商，由传统云向智算云转型简介：领先的全栈式云厂商，智算云打造新增长曲线金山系背景，领先的全栈式云服务商。20202022年完成纳斯达克上市及香港交易所主板双重主要上市。公司定位为独立云服务商，致力于为企业及机构客户提供全栈式云服务解决方案，覆盖云基础设施、云原生产品、行业解决方案及端到端实施部署服务，服务150种行业解决方案，为全球客户提供高品质的云服务。图表1：公司云平台的主要结构山云招股书（如WPSAIAI办公助手等AI业务提供底层算力与云基础设施保障。根据协议安排，2026-2027年金山软件及小米集、亿元，为公司业绩增长提供确定性支撑。图表2：金山云和金山软件、小米集团的合作协议金额云服务合作协议金额（亿元）20252026E2027E金山软件集团3.855.977.76小米集团22.5540.0060.00合计26.4045.9767.76山云公告依托IaaSPaaS及SaaS金山云通过底层技术能力的标准化输出与灵活组合，支撑多元化解决方案的快速开发及部署。核心产品矩阵涵盖云计算、云存储及内容分发网络（CDN）三大板块，可针对不同行业及业务场景进行定制化适配，满足企业级客户差异化的数字化需求。图表3：公司核心云产品及介绍大类 子分类 产品 功能计算 云计云网

云服务器、裸金属服务器、GPU属服务器、边缘节点计算、容器服务、容器实例服务IP私有云、云企业网络

提供按需交付的高性能计算资源，并为客户提供敏捷性、可扩展性和灵活性等优势，与传统IT基础设施相比，云计算产品的使用可以快速适应客户的业务需求，而无需在硬件上进行大量投资。提供云使能或基于云的网络资源和服务，提供安全的网络访问和连接，帮助用户优化资源配置。为金融服务、互联网、公共服务等重要应用场景提供秒级云数据库 关系型数据库服务、NoSQL数据库DragonBase数据仓库 -大数据 MapReduce、DataCloudElasticsearch服务高防网络、服务器安全、Web应用防云安全火墙对象存储服务、弹性块存储、文件存

故障转移能力、低时延跨云同步、多地域容灾能力、无损数据可靠性支撑能力。部署在大规模并行处理架构上的数据仓库平台，用户可以使用大量计算机同时并行执行协同计算，从而提高计算性能。支持海量关系型数据的交互式查询和分析，在互联网和传统行业均具有优势。提供弹性扩展和对云存储的无缝访问，还提供交互式查询引擎，方便用户在云端轻松组织和分析数据。解决云服务滥用问题，为用户提供安全及稳定的云服务。提供高安全性、高性价比的数字化数据存储基础设施，可云存储 -

储、归档存储、KingStorage

应要求异地或本地部署。从单向静态内容的简单加速工具发展为复杂的应用程序和云分发 - 直播服务、云转码、边缘计算网络分发网络、图像增强、智能高清山云招股书

流媒体交付载体，使客户能够提供交互式和沉浸式用户体验。全面的端到端云分发解决方案允许用户在云平台上构建自己的应用程序，并利用提供的额外增值服务。积淀行业know-IaaS化产品组合能力，针对不同垂直行业的差异化业务需求提供定制化部署方案，实现从标准化云服务向深度行业赋能的升级。图表4：公有云及行业云解决方案山云招股书面向AI场景，金山云已将星流平台从资源管理工具战略升级为一站式AI训推全流程平台。升级后的平台覆盖异构资源调度、训练任务故障自愈、机器人行业应用支撑及模APIAI2024中国MaaS图表5：2024年中国MaaS市场厂商竞争力象限分析图山云公众号生态内外双轮驱动，沉淀平台级AI服务能力。在金山生态内，公司作为战略级云平台持续为生态企业提供云服务，重点强化智算需求的快速响应能力。在生态外，公司已成功支撑互联网行业头部客户的大规模推理算力需求，并在通用大模型、具身智能等新兴领域实现商业化突破。这些经过生态内业务和行业头部客户验证过的落地能力，将持续沉淀为平台核心资产，构成公司对外输出稳定、可持续云服务的底层支撑。此外，金山云星流平台的模型生态建设亦在加速推进，已兼容近40种不同模型，包括DeepSeek、XiaomiMiMo、Qwen3、Kimi等。图表6：星流平台产品架构山云官网图表7：星流平台应用场景一：模型开发与训练 图表8：星流平台应用场景二：高并发模型在线服务山云官网 山云官网紧抓AI1KPAIAIIaaS、PaaS、MaaSAI业务需求爆发推动智算业务收入达10.0亿元，同比增长90.1%，智算收入占公有云收入比重已超50%，成为核心增长引擎。图表9：公司产品服务体系类别 产品 简介 应用场景IaaS-云服务器 第九代云服务X9

计算、内存、高速传输等性能优异。 AI训练推理、数据库以及数据安全大场景。Al训练与推理、自动驾驶、高性能计IaaS-存储 高性能文件存储KPKDX

提供稳定可靠、完全托管、开箱即用的高性能分布式文件存储。AIDataOS

算等需要海量数据存储、高性能应用场景。从数据到AI模型ROI量化、多模态PaaS-大数据

生产管理平台

到端能力。

数据开发与融合治理、多模态数据资产运营等AI平台 瀚海平台 保障用户高效管理数据、训练及部署大模型，并结RAG、Agent等应用框架，落地大模型应用。为用户提供一站式训推任务管理平台，保障训推任务

基于瀚海应用平台构建法律、政务、金融等行业应用。模型开发、训练推理、模型API调星流平台

稳定高效运行，提升算力使用效率。

用、机器人开发与落地。银河平台V3.2.0 以客户为导向，深耕建云、上云、用云和管云，针私有化场景深度优化，全面助力政企数字化转型。聚焦企业数据价值挖掘、AI应用落地、跨业务语义

已服务于公共服务、数字健康、金融等领域。行业数据查询分析、智能应用开发与KAX一站式AIOS平台

难统一等痛点，将企业业务数据、AI模型与业务逻辑深度封装，构建企业智能中框，实现从数据到决策的全流程赋能，端到端驱动企业智能升级。

运营、全模态数据开发与治理、AI模型训练和推理服务。MaaS-AI应用 轻舟晓法 面向法律工作者的AI助理，基于自研法律大模型法律知识库，提高法律工作者工作效率与质量。金山云码 企业级AI编程助手，融合最前沿的大模型能力与业私有化安全部署，专注于研发效能提升。

法律问题咨询、合同审查等。日常编码、代码审查、文档生成、团队协作等全业务场景。金秤制式文档审阅平台山云公众号、金山云官网

智能审查、合同对比、合同管理等。 为企业级法务团队提升合同审核效和专业性。公司云产品及解决方案通过公有云与行业云两种模式灵活部署，以满足不同客户的差异化业务需求：公有云服务：基于外部共享基础设施运行，通过互联网向客户交付，客户无需自或维护底层IT行业云服务：基于客户本地基础设施部署，提供专属独享的云资源，满足客户对兼容性、可靠性、隐私及安全性的高标准要求。该模式主要面向受监管约束或存在传IT实现高度定制化与数据安全保障。图表10：公有云服务与行业云服务的差异类别 收入及收费模式 部署 优势较低的拥有成本和维护较低的拥有成本和维护成本、按需可扩展性、可靠性高在非本地基础设施上运行并可通过互联网分发。非本地基础设施由金山云拥有或租赁，底层基础设施可以由任何客户共享。与公有云客户的协议通常为一至三年，可于双方同意后续期。基于使用率和使用期间。通常根据实际云产品消费情况按月向客户收取服务费。公有云服务行业云服务

两种模式：间点确认。2）收入于履行服务时随时间确认。

在本地基础设施上运行。该特定客户。金山云负责帮助客户在基础设施上建立云环境，例如建立网络和架构、安装管理软件、配置系统和连接等。项目期限根据实际工作量因项目而异，通常为3至9个月。

对安全和隐私的高度控制、符合监管标准、可定制山云招股书图表11：公有云和行业云服务介绍图山云招股书历程：传统云厂商向云厂商的转型纵观金山云的发展历程，可以将其划分为传统云厂商和AI云厂商两个阶段：2012-2022年实施Allin云战略从云存储服务切入，迅速成为国内头部云存储服务商，并深度服务小米集团。此后6507年位列中国互联网云厂商前20202022标志着传统云业务进入精细化运营阶段。2023年至今：年起金山云全面向AIAIAIAI深入合作，助力其完成训练和推理业务部署。2024年公司全面升级智算服务体AI技术能力。2025年金山云星流智算平台AI实现全栈国产化深图表12：公司发展历程山云官网、金山云公众号、金山云招股书股权架构与管理层：绑定金山软件和小米背景金山云核心管理团队兼具技术基因与产业深耕双重优势。业者，其创立的小米集团能够与金山软件体系形成生态协同。现董事长兼代理首席执行1998技术团队则汇聚了来自百度、微软、IBM等科技巨头的资深专家，其中高级副总裁刘涛曾任百度数据中心架构师，副总裁田开颜兼具微软项目管理及Zynga游戏行业经验。图表13：公司管理层情况姓名 职位 介绍武汉大学计算机科学学士学位，199220112008年起担任雷军 原董事长兼非执行董事（20263月辞任）邹涛 董事长、执行董事兼代理首席执官梁守星 首席运营官兼高级副总裁王首虎 总裁刘涛 高级副总裁田开颜 副总裁山云公告

非执行董事、于1998年至2008担任执行董事及于1998年至2007年担任2011年与其他合伙人共同创办小米集团，目前担任小米集团的执行董事、董事长、首席执行官及薪酬委员会成员。毕业于南开大学，曾就职于迅雷、猎豹移动、21Vianet1998加入金山软件集团，历任高级副总裁、执行董事、首席执行官（2016年起，20228月起任金山云代理首席执行官。CCChinaCache的工业部主任。2015年加入公司，目前负责公共云和海外战略的管理。北IBM25年的经验及专业知识。2016Camelot2021年担任金山云总裁，现负责本集团Camelot集团公共服务客户的整体运营和管理。现负责金山云整体互联网业务系统的运营和管理。Zynga人、微软公司的项目经理。2012-2013年担任金山软件集团首席执行官业务助理及战略总监，现负责本集团技术研发系统的运营和管理。小米与金山软件合计持股超2020202531TheBankofNewYorkMellonCorporation32.94%、9.29%9.14%42.08%CEO0.25%。图表14：公司股权架构（截至2025年12月31日）小米公司公告1.4财务：收入重回增长轨道，盈利能力持续优化公有云收入占比近七成，智算云驱动增速领跑。公有云收入占比高，增速快。95.622.8%，增长动能主要来自智算云业务爆发以及66.369.4%29.35.3%30.6%。战略聚焦成效显现，盈利结构持续优化。年公司收入的复合增2022-2023CDN夯实长期竞争壁垒。年以来，AI智算需求强劲增长，在公有云业务中占比已从2024Q115%2025Q449%CDN业务带来的影响，驱动收入重回增长轨道。图表15：2018-2025年公司收入（百万元）及增速情况 图表16：2018-2025年公司收入结构0

总收入 YoY20182019202020212022202320242025

100.00%80.00%60.00%40.00%20.00%0.00%-20.00%

0%

公有云 行业云2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025图表17：2024Q1-2025Q4智算云业务收入（百万元）及占比智算云业务收入 智算云业务在公有云中占比0

2024Q1 2024Q2 2024Q3 2024Q4 2025Q1 2025Q2 2025Q3 山云公众号

0%CDN8%8%02年CDN亿元，同比大幅提升113.0%，主要系智算基础设施扩容所致。解决方案开发及服务成本占比相对稳定，2022-202525%-30%左右，反映项目交付模式趋于成熟。综合成本结构5.4%2025盈利能力显著增强。图表18：2020-2025年公司销售成本的结构（百万元） 图表19：2020-2025年公司毛利润（百万元）与毛利率情况带宽及互联网数据中心成本 折旧与摊销费用履约成本 解决方案开发及服务成本其他成本0

0

毛利润 毛利率

20.0%18.0%16.0%14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%2020 2021 2022 2023 2024 2025

220 221 222223225山云招股书、金山云公告费用端管控稳健，运营效率持续改善。2025年公司的销售、管理和研发费用率分别为5.8%、9.6%、8.5%，同比下降0.4%、1.2%、2.4%。除2021年底因收购柯莱特导致管理费用率阶段性上升外，三费费率整体呈稳步下行趋势。图表20：2020-2025年公司费用端情况（百万元）0

销售费用销售费用率2021

管理费用管理费用率2023

研发费用

16.0%14.0%12.0%10.0%8.0%6.0%4.0%2.0%0.0%从规模扩张转向盈利优先，经调整EBITDA实现转正。在经调整EBITDA层面，公司2024以及资本开支的投入节奏。图表21：2020-2025年公司经调整EBITDA情况（百万元） 图表22：2020-2025年公司归母净利润情况（百万元）0

经调整EBITDA 经调整EBITDA利润2020 2021 2022 2023 2024 20252020 2021 2022 2023 2024 2025山云招股书、金山云公告

5%0%-5%-10%-15%

0

归母净利润 归母净利率

2020 2021 2022 2023 2024 20250%2020 2021 2022 2023 2024 2025-5%-10%-15%-20%-25%-30%-35%二、云市场：迈入智算新阶段，增长动能与格局重塑全球云市场呈现高增长态势，AI为主要驱动力AI渗透拓展云服务边界，国内外云市场均处高增通道。20.2%AI203022024828834.4%2030突破3万亿元。图表23：中国及全球云计算市场规模（亿元）0

中国云计算市场规模（亿元） 全球云计算市场规模（亿元）中国云计算yoy 全球云计算yoy2023 2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E

40.0%35.0%30.0%25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%国信息通信研究院、汇率换算采用1美元兑7人民币公有云市场IaaS占主导，CR5份额超六成。6216亿PaaSSaaS16.7%15.7%60%17.7%、16.9%、14.0%、8.7%6.0%，63.3%，市场集中度较高。图表24：2020-2024年中国公有云细分市场规模（亿元）及增速 图表25：2024年中国公有云IaaS厂商市场占比0

市场规模 规模市场增速 市场增速2020 2021 2022

市场规模市场增速100.0%80.0%60.0%40.0%20.0%0.0%2024

腾讯云,6.0%

其他,36.7%华为云,8.7%

阿里云,17.7%,16.9%移动云,14.0%国信息通信研究院 国信息通信研究院AI难以满足AIIaaS（、AIPaaS（、MaaS（模型服务AISaaS（智算应用）等多种服务模式，覆盖从底层算力供给、模型开发部署到终端智能应用的全链条，协同推进AI生产运营模式，更成为智能时代新质生产力的核心载体。图表26：AIIaaS/PaaS/SaaS及MaaS介绍细分类别 功能 具体内容AIIaaS

AI供强大、灵活的基础设施打造智能异构算力调度引擎与弹性资源编排系统驱动算力与效能平衡，开创“越智能越节能”新范式

极致优化异构计算资源供给与输出，动态调配多元计算资源应对算力需求差异；支持计算资源的智能调度与弹性扩展；软硬协同优化提升AI应用效能，解决不同架构在特定任务中的性能差异。采用动态编排技术激活算力资源潜能，智能调度系统通过时序预测算法，实时预测负载变化并动态调整资源配比。硬件级架构增强边缘AI场景隐私保护；创新性融合液冷技术与异构计算架构；软硬协同优化构建算力与效能平衡点。凭借高性能、低能耗、灵活稳定且拓展性强的服务模式，针对训练、推AIAI企业智能化转型的核心引擎打造从数据到应用的全流程技术路核心枢纽提供稳定的算力环境，保障模型训练推理平稳运行链，降低大模型推理与定制化门槛通过扩展全栈工具链组件与垂直领域AI率与场景适配性灵活的计价模式与推理服务成本优大模型成本AI化、自动化、数智化。

算力大幅提升的需求。全栈工具链驱动了人工智能应用开发范式，如AI云平台内置的自动化模型调优组件、可视化数据标注工具及预训练模型库等使得开发人员聚焦业务场景创新，快速生成适配的行业解决方案。标准化接口打通了生态协同壁垒，实现跨平台算法组件的即插即用。打通数据全生命周期管理，基于AIPaaS平台构建数据湖仓一体化架构，实现从数据采集、清洗到特征工程的全流程自动化处理。重塑AI训推流程。AI云平台提供从TensorMLOps流水线搭建到模型服务化部署的全栈应用开发部署套件，结合预训练大模型与低代码开发能力，大幅缩短AI应用开发周期。AIAIPaaS弹性扩展的智算服务，还能在推理阶段根据实时请求量自动扩容，将典型AI服务的响应延迟降低至毫秒级，成为加速AI应用规模化落地的重要推动力。在资源调度方面，AIPaaS支持弹性扩缩容、训练推理调度、监控告警等多种能力，可以根据业务需求自动增加或减少计算资源，并支持对模型训练任务的资源分配与执行顺序进行合理安排，以最大化资源利用率、优化训练时间，并确保多任务环境下的公平性和任务稳定性，同时具备对计算资源的全面监控。在模型训练保障方面，AIPaaS提供隐患巡检、自动诊断、容错容灾、检查点保存、断点续训等稳定性保障能力，在训练任务开始前以及训练任务中检测集群健康度，输出检测报告，自动剔除问题机器，自动补齐资源，在任务训练过程中可以实时监测，识别和定位问题。在训练集群发生错误或故障时，AIPaaS证任务功能和性能的一致性，以及根据训练任务的不同场景和需求，提供多种保存策略，提升训练过程中任务的连续性以及系统的整体稳定性。在训练过程中由于意外中断而停止后，能够自动从检查点继续恢复训练。在大模型二次开发工具链方面，聚焦大模型在数据、提示词、微调、评估等关键环节的模型工具链配备。需通过整合互联网搜索引擎、检索增强生成、代码解释器、视觉-语言模块、多模态数据标注工具及领域专用算法库等核心组件，构建起覆盖AI应用构建与编排的全生命周期工具链。在垂直领域方面，MaaSAI应用在业务场景下的商业价值。这的生态衔接，进而驱动不同行业的场景应用快速落地。计价模式方面，MaaSToken及缓存命中计量。这种按需付费的机制，将固定投入转化为弹性支出，企业用户无需提前投入大量资金押注于某个特定规模的模型或基础设施，以低成本迅速试错，精准选型出性能与效益兼备的模型，加速大模型工程化落地的进程。提供个性化服务提升用户使用体验、自动化处理机械化任务提高人效、驱动挖掘数据价值赋能决策。助力企业用户低门槛应用AI功能提供垂直化、场景化孵化环境，加速AI技术生产级落地Agent向实时化、智能化、生态化深度演进国信息通信研究院

AI；SaaSAI，挖掘落地价值。AI供需互利的正向循环。合智能体后可通过大模型自适应学习，额外参考多模态实时数据优化输以数据增删改查(CURD)为核心，自然人仍需学习使用不同系统。而融合智能体系统后，SaaS能够主动理解用之间需要通过定制开发接口进行集成，实施周期较长。智能体的应用可能现跨平台协作。AIIaaS方面，算力结构加速向大模型集中。根据IDC上半年以GPU等AI专用芯片作为算力支撑的中国AIIaaS市场整体规模达198.7亿元，同比增长122.4%。供给端，云服务商前期高速资本投入逐步转化为实际产能，通过公有云、边缘云、专属云等多元部署模式快速触达终端用户。需求端，汽车、手机制造、金融、泛政府等行业持续加码智能算力及AIIaaS（服务AIGC166.8219.3%，成为核心增长引擎；OtherAIIaaS（31.914.1%AI集中。IaaSGenAIIaaS58%IDC202923%2026GLMCodingPlanPlan等通过限售控制需求规模；国外方面，Anthropic年4AI应用规模化落地的关键约束。图表27：中国智算云基础设施市场规模（百万元）GenAI其他GenAI其他yoy25,000 250%20,000

200%

150%100%50%0%02023H1 2023H2 2024H1 2024H2 DC

-50%行业格局：从双阵营对峙到智算时代分化中国智算云市场按企业性质可划分为互联网云厂商与运营商云厂商两大阵营，二者在基因禀赋、商业模式与客群结构上存在本质差异。互联网云厂商以阿里云、百度智能云、火山引擎、金山云等为代表，其智算业务胎于集团内部庞大的AI劲的内生需求与迭代压力。这种“自用驱动外溢”的路径，使其能够将内部孵化成模型训练推理部署适配科技企业与通用AI应用场景的灵活需求。运营商云厂商则以天翼云、移动云、联通云为代表，企AI源壁垒，深度绑定政务、金融、能源等对安全性与合规性要求极高的行业客户，商业模式更偏向项目制交付与定制化服务。图表28：互联网云与运营商云厂商对比经杂志、IDC 制AIGartner最新数据，2025IaaS469.52024个百分点。在亚太22.5%20034%AI143%。相比Omdia数2025年上半年中国AI35.8%14.8%13.1%7.0%6.1%5.1%图表29：互联网云厂商产品及AI业务相关情况对比云厂商IaaSPaaSMaaSAI云相关业务情况阿里云芯片：平头哥服务器：磐久超节点算力集群：灵骏智算集群PAI模型：Qwen系列全模态模型服务平台：百炼平台2026Q1阿里云收入同比增长38%；AI相关产品收入连续11个季度实现三位数同比增长，达90亿元。百度云腾讯云

芯片：昆仑芯服务器：天池超节点AI芯片：沧海、紫霄和玄灵服务器：星星海算力集群：高性能计算集群（HCC）芯片：无自研GPU服务器/集群：veStack智算版

飞桨Angel习平台扣子2.0

5.0模型服模型：混元大模型服务平台：火山方舟

2025年智能云基础设施收入约200亿元，同比增长34%。云业务加速增长并实现规模化盈利20263Token使用量已突破120万亿，三个月内实现翻倍，较2024年5月发布时增长1,000倍。2026Q12026Q150.1%。模型：无自研模型服务平台：星流平台KDX据生产管理平台瀚海平台银河平台V3.2.0芯片：无自研GPU服务器：第九代云服务器X9a、C9a金山云东西、阿里云公众号、第一财经、APPSO、腾讯公众号、腾讯科技公众号、腾讯云公众号、火山引擎公众号、火山引擎官网、极客公园、金山云公众号、金山云官网、百度公告2026AI18AIAIAI5%-30%素是全球AI需求爆发导致的传统运营商正加速向智能经济基础设施运营商转型。移动模型服务平台，承载自研九天大模型，整合包括DeepSeek、豆包、千问、、MiniMax300款主流AIMobileClawIM150余个行业云体系建设，推出TeleCloudOS云操作系统、算力互联调度、TokenHub1.0等。展望未来，两大阵营或将走向差异化的发展路径。Token+大枢纽、十大集群”集中；三是作为“全国一体化算力网”的排头兵，保障国家算力资打造AIDC三、AI算力需求高增，星流平台承接训推一体化机遇增长点一：AI时代下，大模型的训练和推理的算力需求”策略以MiMoAI年确立“1+NMiMo大模型为核心锚点，构建智算及推理服务体系，同时依托星流平台兼容各类开源及第三方大模型，发挥中立云厂商优势。该策略采取双向服务路径，对内深度满足小米的生态需求，对外向行业客户输出全栈云能力及MaaS服务。从产业趋势看，AI产业正由训练时代向推理时代加速过渡，公司后续将在保障生态内外客户训练服务的基础上，重点布局推理时代的算力供给与模型服务，与小米AI战略形成紧密协同。小米在模型侧的算力需求仍将保持高速增长：模型训练方面，MiMo-V2参数区间已触及集群的训练规模极限，Pro及模型推理方面，随着模型应用落地加速，推理侧算力需求将远高于训练侧，为公带来持续且刚性的资源消耗需求，构成中长期收入增长的重要支撑。模型前期研究方面，算法研究全链路投入强度远超训练本身，前期结构探索与中Post-train35倍，意味着千卡级集群仅能满足基础训练，难以覆盖算法迭代的全周期需求。小米集团已明确未来三年将在AI领域投入600亿元，为公司增长提供顶层战略支撑。在小米2025年业绩公告中，明确表示未来三年在AI领域的投入约600亿元。其中，2026年度于AI及具身智能相关领域预计投入超160亿元。小米当前重点推进MiMo系Xiaomi-Robotics-0AI2026160亿元投24%。Miclaw基于Agent架构，是人车家全生态执行环节的重要部分。XiaomiMiclaw是基于小米MiMo大模型构建的AI交互测试产品，与Openclaw架构类似，聚焦验证大模型在小米“人车家全生态”系统中的执行能力，探索模型从“对话能力”向“系统级执行能力”的落地路径。该产品具备全生态系统底层支撑、深度记忆与上下文理解、跨域生态互联及持续自进化四大核心能力，可在理解用户意图并获授权后，调度手机、平板、电脑、座舱及AIoT等终端设备，调用一方应用、生态能力及系统级工具以完成复杂指令。XiaomiMiclaw未来功能全量铺开后，推理需求预计会给公司带来8.2-49.4亿的收入。图表30：小米集团的模型布局模型发布时间 概述MiMo-V2.5系列2026.04 MiMo-V2.5/V2.5Pro及语音模型V2.5-TTS/ASR。MiMo-V2系列2026.03 MiMo-V2-Pro/Omni/TTSXLA认知大模型2026.03 XiaomiMiMo-Embodied具身基座模型，提升复杂场景理解推理能力。Xiaomi-Robotics-02026.02 47亿参数、兼具视觉语言理解与高性能实时执行能力的开源VLA模型。MiMo-Embodied2025.11 业界首个成功打通自动驾驶与具身智能的跨域具身基座模型。iaomiMiMo公众号、XiaomiMiMo官网、小米汽车公众号、小米技术公众号图表31：Miclawtoken消耗金额测算悲观中性乐观小爱同学月活跃用户（亿人）1.61.61.6Miclaw渗透率40%60%80%Miclaw用户数（亿人）0.640.961.28单日消耗token100002000030000年token消耗（万亿token）233.6700.81401.6token均价（元/百万token）3.53.53.5年账单金额（亿元）8.224.749.4GrowthboxXiaomiMiMoArtificialAnalysis，算客户结构从生态依赖向多元拓展。除小米外，金山云的公有云服务已扩展至多家头部互联网企业、自动驾驶及AI增长点二：星流平台定位训推一体+MaaS，抢占应用先机星流平台实现从资源管理工具向一站式AI训推全流程平台的升级。AIAIGPU与任务重调度，显著降低算力中断风险，保障大模型长周期训练任务的稳定性。图表32：星流平台的核心优势山云官网在垂直场景落地方面，星流平台已形成两大差异化能力：-模型-数据工程的全链路闭环。该能力可有效支撑人形机器人及智能体行业模型的训练与LeadeRobot2026年度具身智能仿真平台开创奖”的云服务商。种主流开源模型（DeepSeek、Qwen、Kimi、MiMo、、MiniMax等）的一站式接入。目前该服务已积累诸多行业客户，能够满足企业多模型协同调用与快速集成的需求。IaaSMaaS服务具备更高的客户粘性与附加值，有助于改善公有云业务盈利结构；另一方面，作为不做自研大模型的中立云厂商，金山云通过部署第AI有望成为金山云智算云收入持续增长的核心引擎。四、财务预测及估值I2024著增强。AIAIAI2026-2028126、155、194亿元。毛利率方面，核心影响因素包括IDC成本、折旧摊销及解决方案开发服务成本等。尽管上游硬件价格存在上涨压力，但当前算力市场供需偏紧，公司有望在下一轮签约周期通过提价将成本传导至下游。随着高毛利的智算云收入占比提升，收入结构优化将带动整体盈利能力改善，预计2026-2028年毛利率分别为15%、15%、16%。在归母净利润方面，Non-GAAP归母净利润分别为-5、-2、0亿元。图表33：金山云核心财务预测：年度单位：百万元202420252026E2027E2028E总收入7,7859,55912,64215,53019,351公有云5,0076,6339,51012,24215,899a）智算云1,3162,9625,3877,70610,909b）非智算云3,6913,6714,1244,5364,989行业云2,7782,9253,1313,2883,452yoy10%23%32%23%25%公有云14%32%43%29%30%a）智算云125%82%43%42%b）非智算云-1%12%1