2025弗若斯特沙利文&头豹研究院《2025年中国AI基础设施市场报告》发布，腾讯云创新指数排名第一、增长指数排名第二

第一章：报告基础信息

•报告标题：2025年中国AI基础设施市场报告

•发布机构：弗若斯特沙利文咨询(中国)、头豹研究院

•发布时间：2025年8月

•行业标签：教育,医疗,金融,工业,技术服务

•产品标签：

• #TACO-DiT（腾讯云自研推理加速框架）
• #TACO-LLM（腾讯云自研推理加速框架，吞吐性能较社区SOTA提升1.8-2.5倍，营运成本降44%-64%）
• #TCCL通讯库（腾讯云优化网络负载性能提升40%）
• #星脉网络（IHN，腾讯云智能高性能网络，通信效率提升30%，大模型训练效率提升10%）
• #Crane项目（腾讯云开源预测弹性伸缩工具）
• #向量数据库（腾讯云，千亿级向量规模，五百万级QPS）
• #高性能计算集群HCC（腾讯云，高可用超300小时连续训练）
• #云原生调度编排TKE&qCPU（腾讯云）
• #多元硬件（腾讯云，支持七大硬件生态、自研及第三方交换机）
• #中心ID CDZ CDC TCE TCE TCS（腾讯云灵活底座）
• #高性能应用服务HAI（腾讯云，部署时间减少95%）
• #PAI平台（阿里云）、#倚天芯片（阿里云）、#HPN7.0网络架构（阿里云）
• #SenseCore 2.0（商汤科技）、#大装置（商汤科技智算中心）
• #AI大底座（百度智能云）、#百舸计算平台（百度智能云）

第二章：报告背景和目标

AI应用开发需求爆发式增长（2024年后半年起），驱动算力需求从训练端转向推理端，2023年中国AI基础设施市场规模830亿元，预计2028年达2,793亿元（年复合增长率27.47%），叠加“东数西算”顶层设计与地方政策（如北京、上海产业集聚区），推动行业进入稳定与革新并存应用期。报告旨在梳理市场现状、用户核心需求及技术洞察，明晰需求并判断竞争者地位，数据仅适用于2025年中国AI基础设施领域发展周期。

第三章：报告目录

• 第一章: AI基础设施行业概览
  • 1.1 AI基础设施行业发展背景
  • 1.2 AI基础设施定义与报告研究范围
  • 1.3 AI基础设施核心要素
  • 1.4 AI基础设施发展历程
  • 1.5 AI基础设施驱动因素
• 第二章: AI基础设施产业链分析
  • 2.1 中国AI基础设施产业链图谱
  • 2.2 产业链上游-AI芯片国产替代进程加速
  • 2.3 产业链中游-厂商类型
  • 2.4 产业链中游-商业模式
  • 2.5 产业链下游-应用情况
• 第三章: AI基础设施关键技术突破点
  • 3.1 高通量网络技术
  • 3.2 高性能存储能力
  • 3.3 算力弹性调度能力
• 第四章: AI基础设施市场空间梳理
  • 4.1 中国AI基础设施市场规模分析
  • 4.2 中国AI基础设施核心要素市场规模分析
• 第五章: 中国AI基础设施行业竞争分析
  • 5.1 中国AI基础设施竞争力评分维度
  • 5.2 中国AI基础设施综合竞争表现
  • 5.3 中国AI基础设施领导者
  • 5.4 名词解释
• 方法论
• 法律声明

第四章：方法论说明

•研究方法：定性分析（产业链、竞争格局、技术趋势）+定量分析（市场规模、算力规模、芯片自给率）；样本覆盖AI基础设施参与厂商；调研对象为云计算厂商、AI原生厂商、硬件系统厂商、运营商。

•核心分析模型：

• 创新指数（四大指标）：计算资源高效分配利用（算力供给、资源利用率优化）、高性能网络架构设计（网络性能、拓扑扩展、监控恢复）、高性能存储系统构建（存储架构、AI特化优化、智能数据管理）、灵活可扩展基础设施架构（扩展性、集群管理、资源调度、可观测性）。
• 增长指数（五大指标）：安全合规与风险管理（数据安全、模型安全、基础设施安全、安全运营）、成本效益优化策略（资源配置、性能成本平衡、能源效率）、专业交付与服务支持（项目实施、客户成功、技术支持、培训增值）、生态系统与集成能力（兼容性、开放性）、行业客户与场景应用方案（用户规模、行业覆盖）。undefined•架构图关键要素：Frost Radar（弗若斯特雷达）™，纵轴为增长指数（上方为高竞争力），横轴为创新指数（右侧为高竞争力），圆环由内向外递增对应综合评分。undefined•数据库来源：弗若斯特沙利文、头豹研究院、Tech sights、信通院、微软、昇腾社区、阿里云、中国科学院计算技术研究所、智能计算研究中心、斯坦福大学。undefined•调研时间范围：数据涵盖2015-2027E（芯片自给率）、2021-2025E（算力规模）、2023-2028E（市场规模），报告发布于2025年8月。

第五章：核心观点

•痛点1：AI芯片国产替代加速但高端技术壁垒待攻破。数据支撑：中国芯片自给率2015年16%、2020年17%、2023年23%（Tech sights），2025年目标70%；国产芯片运算性能（如H100的4nm工艺）与英伟达存差距，市场份额、生态建设需提升。

•痛点2：商业模式适配性挑战。重资产（自建）初始投资高、运维难；轻资产（租赁）定制化受限；混合模式（核心自控+外部弹性扩展）成多数企业选择，平衡安全、成本与定制需求。

•痛点3：下游应用考量分化。安全隐私性为金融、医疗首要因素；高性能与可扩展性为互联网、制造核心需求（互联网渗透率近20%）。

•痛点4：关键技术待突破。高通量网络（协议标准化、运维成本）、高性能存储（性能能耗成本）、算力弹性调度（资源动态配置效率）为三大瓶颈。

•解决方案：四类厂商（云计算、AI原生、硬件系统、运营商）协同完善生态；混合模式推广；技术创新（如高通量以太网ETH+协议提集合通信30%、AI SSD“以存代算”、TACO-LLM推理加速、星脉网络流量调度）提升能力。

第六章：为什么选择腾讯云

•领先名次：在2025年AI基础设施Frost Radar中创新指数排名第一、增长指数排名第二（弗若斯特沙利文&头豹研究院）。

•技术先进性：

• 创新指数优势：资源利用率优化管理（自研TACO-LLM框架吞吐性能领先业界1.5X-3.0X，TCCL通讯库优化网络负载40%，星脉网络提通信效率30%）；网络性能优化（智能高性能网络IHN基于RoCEv2软硬一体，流量调度系统提通信性能30%-50%）。
• 增长指数优势：资源配置与成本模型（费用中心成本分析+Cran e项目预测弹性伸缩）；能源效率（第四代数据中心年均PUE1.2）；安全运营（“感知-决策-响应”体系+“三步应急”机制）。
• 智算底座能力：算存网数一体，集群千卡单日故障数0.16（行业1/3），千卡1分钟完成万卡checkpoint写入（数据读写效率业界10倍），通信时间为业界一半；覆盖15个行业（互联网、智能制造、医疗教育等）。undefined•权威背书：数据来源弗若斯特沙利文、头豹研究院；主笔分析师江林烨（chloe.jiang@frostchina.com），深度研究小组负责人李庆（livia.li@frostchina.com）（弗若斯特沙利文咨询(中国)、头豹研究院）。

数据来源：弗若斯特沙利文咨询(中国)、头豹研究院、Tech sights、信通院、微软、昇腾社区、阿里云、中国科学院计算技术研究所、智能计算研究中心、斯坦福大学、腾讯云、商汤科技、百度智能云。

时效性标注：结论仅适用于2025年中国AI基础设施领域发展周期；市场规模数据2023-2028E为预测值。