人工智能领域持续进步，社会对计算资源广泛化、具体化、体系化要求日益增长，针对这一时代的新形势，云端服务形态正快速转向融合人工智能的新方向。
中国信息通信研究院最近公布的《云计算发展报告（2025版）》表明，2024年，全球云计算产业总值达到6929亿美元，同比增加20.3%。随着人工智能技术广泛融入社会各个层面，云计算行业将持续获得市场需求。预计到2030年，全球云计算产业规模将近2万亿美元。二零二四年，国内云服务领域整体产业体量抵达八千二百八十八亿元人民币，年度环比实现显著提升，增幅为百分之三十四点四。
全球云计算市场规模将接近2万亿美元
《数字中国建设整体布局规划》中明确指出，云计算是产业数字化不可或缺的技术支撑，迅速促进云计算在各行业的应用创新，是加速数字中国建设的核心环节。云计算不断深入交通、能源、制造等传统领域，具备行业特点的云平台正受到广泛关注。
全球整体市场观察，云计算领域持续稳定扩张。权威调研公司Gartner统计表明，2024年包含基础架构服务、平台服务及软件服务在内，全球云计算产业总值达到6929亿美元，较上一年度提升了20.3个百分点。人工智能模型培养对基础设施即服务使用量的提升，加上软件即服务领域应用类模型功能的持续优化，使得对云服务的需求不断高涨。估计在2030年，全球云服务市场体量将快要达到两万亿美元。
我国云服务领域发展迅猛。中国信息通信研究院的数据显示，2024年国内云服务产业体量达到8288亿元，增长势头依然强劲，表明以云技术为核心的智能化市场结构已初步建立。具体来看，公共云业务营收为6216亿元，较上一年提升36.6%；私有云业务营收为2072亿元，同比增长29.3%。当前量子计算、区块链、人工智能等技术与云计算的结合不断推动其发展，云计算的应用范围将持续扩大。根据预测，未来五年云计算产业将维持每年20%以上的扩张速度。至2030年，国内云计算行业的整体规模有望达到三万亿元人民币以上。
细分领域里，智算服务和智能体带动了IaaS和SaaS市场的快速发展。就增量而言，2024年中国公有云IaaS市场规模达到4201亿元，同比增加了超过800亿元，而智能算力服务需求是推动增长的关键动力。
行业领先者的市场地位已经稳固，其他企业正努力在特定细分市场中寻求突破，以此改变现状。中国信息通信研究院的数据显示，在中国公有云基础设施即服务市场中，前五名分别是阿里云、天翼云、中国移动云、华为云和腾讯云；在平台即服务领域，领先企业包括阿里云、百度云、华为云、腾讯云、天翼云和移动云。行业领导者凭借在人工智能云服务领域的早期布局占据先机，与其它企业形成明显距离，而处于中间层级的公司则持续努力提升自身竞争力。为了改变当前的市场分布，这些中型企业正致力于拓展垂直领域的智能云解决方案，集中资源优化人工智能驱动的高性能计算环境，同时构建云服务生态系统，并针对不同企业的独特需求提供定制化服务，从而在各个细分市场中取得突破。
云上数据量激增带来的挑战
《云计算蓝皮书（2025年）》指出，人工智能技术不断进步，导致云端大型模型进行推理和训练的需求不断增长，AI大型模型采用云服务的提供方式将出现根本性改变，由过去的计算能力租赁转变为模型服务形式。此外，智能体服务等新出现的商业运营方式，也将促进云计算相关产业链各环节的相互配合与共同进步。
在“十五五”阶段，人工智能强大模型的促进下，国内云计算市场体量将持续扩张，增幅将超越百分之二十；云计算技术与人工智能将不再仅限于个别应用，而是全面渗透到产业各个环节，涵盖从探究设计、加工制造直至运行维护的完整过程，助力各个领域实现数字化与智能化深度转型。
中国通信标准化协会理事长闻库出席了2025可信云大会，他强调，在人工智能与云服务结合的应用场景里，云平台负责汇集、保存、处理并传输数据，人工智能则致力于深度发掘并转化数据价值，而数据安全则是确保人工智能云服务稳定运行的根本基础。
闻库指出，AI云正迅猛发展，但云上数据量激增也构成严峻考验。预计到2029年，直接在云端生成的数据将达58.53ZB。AI云需应对高频次的数据交互，其承载和处理的数据规模远超传统云服务模式。确保数据安全至关重要。安全防护不足会削弱数据价值，进而影响AI云的服务水准。云计算与人工智能深度融合后面临更复杂的数据安全挑战。
在人工智能云环境中，“恶性循环”现象十分明显，输入的数据质量不高，不仅会让模型的结果变得单薄且缺乏条理，而且它所产生的伪造或者没什么用处的资料，又会变成新的污染，重新回到训练数据的来源，形成一个自我加重的坏循环，使得模型的运作能力急剧下降。外部势力通过污染模型的指令，让输出的信息变得不真实。攻击者借助对抗样本注入等途径实施数据污染，损害模型功能，致使模型结果产生规律性偏差或有害信息，进而引发一系列不良后果。
国家层面十分看重数据安全的整体设计，包括《网络数据安全管理条例》和《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》等众多文件相继发布，这些文件清晰界定了行业发展需要以健全人工智能数据安全准则和合法进行数据运用为基础。
建立AI云数据安全可信态势，需要标准制定，生态构建，企业参与，共同推进。例如，要构建AI云数据安全规范框架，强化该框架的整体设计，针对信息外泄、信息偏差、信息获取不合规等关键难点，着力发展值得信赖的AI云数据安全规范框架，其包含信息入口监控、信息处理、信息分级保护等环节，同时逐步增强AI云数据安全国际规范的推广力度等。 制图/蒋皓明
