IDC首次定义AI云市场，2025年中国市场规模达684亿元- 大数跨境

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IDC首次定义AI云市场，2025年中国市场规模达684亿元

IDC咨询

2026-09-30

导读：2025年，推理需求集中释放，企业级MaaS的Token调用量一年增长约16倍，推动中国AI云市场规模达到684亿元。

大模型时代，应用与智能体加速进入核心生产环节，行业对云基础设施的需求发生深刻变革。企业开始以推理效率、服务链路和合规能力衡量基础设施，贯通算力、数据、模型服务与安全治理的“AI云市场”应运而生。

国际数据公司（IDC）正式发布《中国AI云市场追踪报告，2025》，首次定义“AI云市场”并披露市场规模：2025年，随着推理需求集中释放，企业级MaaS的Token调用量同比增长约16倍，推动中国AI云市场规模达到684亿元。

定价锚点从“资源”转向“业务结果”，云基础设施需要重新定义

过去十年，云计算的定价锚点是资源（核时、GB月、带宽峰值），企业采购主要比拼价格、SLA和资源池规模。然而，在大模型时代，这套逻辑正在松动。

IDC调研显示，企业评估AI基础设施的标准呈现清晰的递进关系：

资源层：算力规模、Token成本、推理效率是基础门槛，但已非决定性因素；
平台层：模型效果、数据至推理的完整链路、端到端智能服务能力及业务提效效果，成为采购核心考量；
信任层：业务结果能否通过合规与审计，安全进入核心生产系统，决定采购能否最终落地。

资源是门槛，平台是价值，信任是放行条。市场对基础设施的锚定已从“资源”转向“结果”，传统以售卖算力为主的云基础设施难以满足新需求，市场结构与竞争壁垒亟待重构。

需求侧呈现“算力—数据—智能—信任”四位一体，AI云市场正在形成

随着模型应用与智能体部署加速，企业需要的新型基础设施栈日益清晰，即“算力—数据—智能—信任”四位一体：

算力：不仅指GPU数量，更涵盖由硬件、调度、推理效率共同支撑的服务吞吐能力；
数据：通过向量数据库等AI原生架构，高效将企业知识资产输入给AI；
智能：依托机器学习平台与MaaS，实现大模型的规模化生产、调用与治理，为业务注入智能；
信任：通过AI安全体系，确保AI能够进入各行业高价值核心场景。

四者缺一不可，任何一环的缺失都会导致整体价值无法兑现。在此需求牵引下区别于传统IaaS的AI云市场加速成形。

IDC正式定义AI云市场

IDC将AI云市场定义为：以云服务形态交付、支撑大模型全生命周期的完整基础设施与平台服务体系。其向下整合专为AI工作负载设计的算力与存储资源，中游提供数据处理、模型开发、训练、部署与运维的工具链，并贯穿全链路的安全与治理能力。

与传统以通用IT负载为中心、按资源计价的市场不同，AI云市场的价值锚点是“智能的规模化交付”，旨在帮助企业将数据与模型能力转化为可信的业务结果。

IDC洞察：2025年推理需求成为主导，推动中国AI云市场达684亿元

2025年训推拐点加速到来，推理场景支出占比显著上升。大模型应用广泛覆盖泛互联网、金融、智能制造等行业，渗透至角色扮演、市场营销、数据分析等场景。

需求爆发直接体现在调用量上：2025年中国企业级MaaS市场Token调用量达1994万亿，同比增长约16倍；日均Token消耗量从年初的1.6万亿攀升至年末的9.6万亿，增长6倍。

需求侧爆发与供给侧快速响应形成合力，技术提供商加速资源部署，行业用户加速落地应用，共同推动2025年中国AI云市场规模达到684亿元。

IDC洞察：AI云竞争从“资源”转向“结果”，模型、推理优化与AI安全成为关键

IDC认为，AI云竞争维度正从“谁能提供资源”转向“谁能把资源转化为可交付、可信赖的结果”。企业选择AI云基础设施时，最看重回答质量/模型效果、性能及安全合规，对应三重竞争要素：

模型是入场券，但有效期缩短。新模型发布能解锁长上下文、多模态等新场景，带来流量增长。但开源模型快速抹平能力代差，模型领先的窗口期压缩至季度级别。模型决定客户“来不来”，但决定不了“留不留”。
算力资源与推理优化是长期壁垒。竞争焦点从“谁有更多卡”转向“谁能把每一张卡用得更稳、更快”，壁垒正从“资源壁垒”变为“工程壁垒”。
AI安全从成本项变为溢价来源。数据不出域、内容安全、Agent权限治理、审计溯源必须在架构层解决，而非仅靠合规部门。

在上述要素建立综合优势的厂商，如阿里巴巴、字节跳动、百度等，取得了主要市场份额。

IDC给厂商及行业用户的建议

对厂商

算力获取决定竞争上限，但需权衡投入与收益。中短期内算力紧缺仍是主旋律，但作为重资产，投入规模与节奏需量力而行，避免盲目扩张。
算力效率优化优先于扩容。在硬件供给受限背景下，“用好存量”更具性价比。通过调度、推理优化与平台化软件能力提高服务吞吐，是将资源转化为可交付服务的关键工程能力。
MaaS资源应向性价比端倾斜。随着大模型效果越过生产可用阈值，客户更看重服务的经济性与稳定性，这是智能体大规模应用的前提。
将AI安全前置为产品能力。安全不仅是合规要求，更是进入政务、金融等高价值场景的准入资格及溢价来源。
为智能体重构基础设施。针对智能体长上下文、高频工具调用、高并发等特征，重做调度、缓存、可观测性与权限体系。

对行业用户

升级采购标准：以任务成功率、单位业务成本、长尾时延等业务结果指标替代单纯的算力指标。
关注总拥有成本（TCaCO）：Token单价低不等于总成本低，需结合自身场景消耗特征进行测算.
明确安全与数据边界：对政务、金融、能源等行业用户而言，安全与数据合规是必要条件而非加分项。

分析师观点

IDC中国高级分析师洪婉婷表示，2025年推理时代已然到来。684亿元的AI云市场规模与16倍的Token调用量增长，宣告云计算叙事正式换轨：定价锚点从“资源”转向“业务结果”。在新赛场中，真正的长期壁垒藏在推理优化、平台工程与架构级AI安全之中。对厂商而言，算力投入须与收益对赌，工程效率优先于盲目扩容；对用户而言，则应以任务成功率与总拥有成本，替代卡数与Token单价来做决策。谁能把“智能”转化为可信、可规模化交付的业务结果，谁就能在下一阶段的AI云竞争乃至大模型商业竞争中，掌握主导权。