在大模型技术持续跃升、人工智能迈向通用化发展的战略窗口期，大模型云作为算力基础设施与智能算法融合演进的重要形态，正加速推动人工智能算力体系的重构与服务范式的变革。依托超大规模异构算力集群、先进的分布式训练架构与智能资源调度体系，大模型云构建了覆盖训练、推理、部署等全生命周期的技术生态，为高维数据处理、复杂模型迭代与多场景智能推理提供关键支撑。为顺应我国“人工智能+”战略布局与数字中国建设方向，头豹研究院联合弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan，简称“沙利文”）、中国信通院开展《2025大模型云价值影响力矩阵》研究。矩阵围绕大模型云的技术特征、服务能力、应用场景及产业结构，系统解析其在推动人工智能与云计算深度融合中的价值地位，旨在建立科学权威的评估体系，填补行业研究空白，助力提升服务商影响力与产业协同效能。
《大模型云价值影响力矩阵》通过立体三维图形式，基于统一的评估准则对厂商进行调研和评估，根据厂商市场、技术和战略表现，纵向划分出领导者、挑战者、追赶者的梯队定位，横向划分出全量领导者、市场优胜者、战略前瞻者、技术引领者的角色定位，配合N个细分模型分析，明确在综合赛道和细分赛道的领先厂商的占位，助力企业依据矩阵图做产品选型参考，帮助大模型云厂商明确自身优劣势和能力分布，以更全面、均衡的产品能力和解决方案赋能企业智能化转型，释放大模型应用价值。
研究方法论基于三个研究维度和四层递进评估指标。其中市场表现维度从产品矩阵、市场表现、客户覆盖规模、收入增长率、标杆客户案例、定价策略等维度评估企业大模型云产品的市场影响力。战略生态维度考虑开源项目影响力、培训与认证体系、合作伙伴网络、行业联盟与标准制定参与度、可持续发展等方面综合评价厂商战略生态能力。技术维度基于头豹、沙利文和中国信通院长期在标准及评估方面的数据积累，结合公开信息梳理和企业访谈等多种调研形式，从云基础设施、大模型平台能力、安全能力、运维能力、服务稳定性方面对大模型云产品技术能力进行全面评估。
大模型云价值影响力矩阵三维图
来源：沙利文分析
其中，全量领导者为阿里云、百度智能云、火山引擎（注:以上排序为拼音首字母，排序不分先后）。同时，矩阵披露了部分细分赛道代表性厂商，市场优胜者——移动云、战略前瞻者——联通云、技术领先者——金山云。
根据头豹、沙利文和中国信通院研究，当前大模型云发展呈现以下特点：
1、市场方面 ： 短期内（2025-2026）：混合云架构和行业模型工厂将成为主要趋势，这意味着企业将结合公有云和私有云的优势，同时根据特定行业的特点定制化开发模型。金融、制造和政务领域由于其较高的数字化水平和明确的应用场景，将率先实现规模化应用。长期内（2027年及以后）：市场将逐步形成生态闭环，例如模型交易市场和全球化算力网络，这些都将促进资源的高效配置和技术的广泛传播。此外，自进化系统（如AutoGPT）的出现将进一步提升AI的自主学习能力，降低运营成本，推动AI进入“规模经济”阶段，最终可能形成一个万亿级的市场空间。
2、技术方面 ：大模型云的核心能力覆盖多模态与多任务的高质量模型目录、支持LoRA等高效微调方式的定制能力、低延迟高吞吐的弹性推理服务，以及贯穿模型和应用的全流程构建体系，全面支撑大模型快速落地与高效运维。
3、战略方面 ：在全球大模型开源浪潮中，中国已跃居核心驱动力，不仅在开源生态规模上领先全球，更在关键技术与成本效益上实现突破；以阿里Qwen为代表的国产模型已形成超越Meta Llama的最大开源族群，DeepSeek等则以远低于主流的成本交付高性能，重塑了大模型成本‑性能曲线。
本次大模型云矩阵研究另有如下关键发现：
大模型云行业趋势一：定制ASIC与AI加速器的崛起 。GPU高昂的全生命周期成本、单一供应链锁定风险以及推理阶段利用率低下正持续抬升算力单元成本，驱动产业由通用GPU向算法确定、能效领先、规模效益显著的ASIC定制化路径转型，已成为算力基础设施升级的重要方向。
来源：沙利文分析
大模型云行业趋势二：后训练驱动模型认知持续深化 。后训练阶段通过监督微调（SFT）、奖励模型训练与PPO强化学习三大技术手段，结合人类反馈与奖惩信号，不断优化模型对提示的理解和回答质量，从而让大规模预训练模型从“感知”走向“思考”，实现生成质量、推理连贯性、效率稳定性和安全对齐性的全面提升。
来源：沙利文分析
大模型云行业趋势三：行业垂直领域深化 。大模型云应用已由通用能力输出阶段转向行业深化阶段，呈现“行业数据精调＋核心业务耦合”两条路线并行：其一，基于金融、医疗、制造等领域专属高质量数据开展精调训练，模型专业理解度和决策准确率实现可量化提升；其二，模型能力向风控、质检、运维等关键环节嵌入，初步验证了风险降低、效率提升与成本控制成效。
来源：沙利文分析
