市场背景与定位
在云计算市场的演进中，中国经历了三轮重大机遇。第一轮以数字化推动公共云和私有云的兴起；第二轮由信创与国产替代带动的转型升级；当前正在兴起的生成式AI，成为第三轮增长的核心驱动力。行业观察者认为，2023年 GPU驱动的智算崛起，具备比以往更大规模的市场潜力，预计规模将比过去显著提升。
1. 与大厂的定位差异与产品特性
青云科技在算力调度方面具备独到之处，核心体现在对大规模集群的优化调度算法，以及对多调度平台的整合能力。具体表现包括：对调度链路标签进行优化，以尽量将任务派往同一交换机、降低数据损耗；在应用环境上同时对接 Kubernetes 与 Slurm，形成一体化的调度与运维能力，并在粒度管控与运维效率方面持续优化。
相较于大型云厂商、运营商和私有云厂商的通用能力，青云的优势在于对“运维经验的沉淀与快速交付”的理解深度。大型云厂商多以发展自有云为主，第三方云或合作模式往往只是其中一个项目；而青云的调度平台强调对多芯片异构算力的统一调度与快速资源分发，能够在无需大量人力投入的前提下，实现快速的资源申请与落地。以超算场景为例，通过青云平台，用户申请10台机器后可以在极短时间内获得资源，而若依赖传统运维，往往需要较大的人力投入和更长时间。
在硬件层面的定位上，英伟达的相关云产品更多聚焦单一算力（GPU）及大模型训练/推理场景，且资源分布在特定区域。青云则强调多芯片生态与对中国市场的本地化适配，既覆盖 GPU，也兼容 CPU、超算等多种算力形态，并能与不同厂商的加速方案协同工作，适配能力更具灵活性。
2. “轻资产”模式与算力投资的参与主体
青云坚持“轻资产运营”的模式，将投资聚焦于技术与产品层面，实际算力建设与运维仍与合作方共同落地。具体做法是通过联合运营与资源协同，将算力云服务落地到地方企业和算力中心中，而非以大规模自建自营的重资产模式独占市场。
在算力层面的投资主体方面，呈现出多元化的参与格局。地方国企和央企（如能源领域相关单位）、地方政府，以及大模型企业和AI芯片厂商等，均在不同程度上推动算力中心建设与区域算力生态的发展。通过渠道合作与资源调度平台的对接，青云实现了对当地数据中心的资源赋能与协同服务。例如，某些区域性算力中心会直接对外售卖自有算力，青云则为其提供调度与云服务能力，双方形成供给与需求的互补关系。
目前的合作网络覆盖多地的算力投资与建设方，涉及高校、能源企业、地方政府及区域内的合作伙伴等多元主体。对于青云而言，云服务提供方与算力调度服务的供应方之间并非单纯竞争关系，而是在不同细分领域实现共同赋能与资源整合。
行业生态与商业生态并行发展
在技术生态方面，核心环节包括异构芯片的算力供应、模型生态（包括大模型及开源模型的玛斯服务）、以及算力调度层的协同驱动。行业ISV也在持续扩展，以满足行业应用的多样化需求。商业生态则涵盖了智算中心建设方、区域算力中心、以及具备售卖和落地能力的合作伙伴网络。
AI时代的协作共赢被广泛认同。客户希望在不同细分领域找到最具优势的合作伙伴，获得从底层资源到上层应用的完整解决方案mile米乐。资本与资源的增量并不必然导致单一厂商垄断，开放协作成为更符合市场需求的常态。
对云厂商格局的影响与青云的定位
AI的兴起将推动底层技术与合作模式的持续演化。未来可能出现新一批专注于AI Cloud的企业，传统IDC在GPU运行方面的适配与改造将成为必然趋势。青云不以自建模型为主，而是深耕AI算力调度与算力云的运营能力，通过不断迭代与积累满足多样化的行业需求。
虽然自有大模型训练能力的企业也在增加，但在训练阶段与落地场景中，仍存在对灵活性与资源协同的强需求。青云的核心竞争力在于以统一的调度平台驱动异构算力资源的高效利用，结合区域级算力中心网络，为客户提供高性价比、可落地的AI算力解决方案。
未来营收与发展路径
关于AI算力服务的营收前景，公开披露显示该领域已达到一定规模，未来的增长趋势将由训练向推理逐步延展。训练阶段通常具备更高的增速潜力，经历从GPU驱动的算力云到全栈AI算力云的升级，行业增长将呈现指数级扩张。
AI算力在企业级市场的应用正在从单一的资源提供，向全面的云服务与场景化解决方案扩展。青云预计AI算力调度平台将成为未来收入的重要组成部分，尽管这一转变需要时间来沉淀与落地。过去以数字化、信创为主的市场结构正在向AI驱动的市场转型，客户的需求也在从单点采购向整套解决方案演进。
在应用领域方面，当前需求集中在训练场景下的行业模型开发。为行业提供专业化的小模型训练与快速迭代，是实现商业落地的关键路径。青云的算力调度平台定位为标准化产品，面向超算中心、区域算力中心、区域电信以及合作伙伴的云建设，使得不同区域能够共同构建并运营一体化的AI算力云。
未来的行业应用还包括大模型开发商的资源云托管需求，以及大规模推理的云化落地。青云将持续聚焦在算力调度与云服务层面的产品化能力，帮助客户实现高效的资源调度、低成本的算力运用，以及可规模化扩展的行业解决方案。
总结
在AI浪潮下，算力不仅是硬件问题，更是平台与生态的综合能力。青云以“轻资产、联合运营、跨平台调度”的策略，连接多方算力资源，推动区域级云计算生态的协同发展。未来，AI算力的训练与推理场景将持续释放增长潜力，青云的算力调度平台与云服务能力有望成为其收入的重要驱动与长期竞争力来源。