[年报]青云科技(688316):2025年年度报告摘要
青云科技集团股份有限公司 2025年年度报告摘要 第一节重要提示 1、本年度报告摘要来自年度报告全文，为全面了解本公司的经营成果、财务状况及未来发展规划，投资者应当到http://www.sse.com.cn网站仔细阅读年度报告全文。 2、重大风险提示 公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的风险，敬请查阅本报告第三节“管理层讨论与分析”中“风险因素”相关的内容。 3、本公司董事会及董事、高级管理人员保证年度报告内容的真实性、准确性、完整性，不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏，并承担个别和连带的法律责任。 4、公司全体董事出席董事会会议。 5、中兴华会计师事务所（特殊普通合伙）为本公司出具了标准无保留意见的审计报告。 6、公司上市时未盈利且尚未实现盈利 √是□否 报告期内，公司归属于母公司所有者的净利润为-6,666.31万元，归属于母公司所有者的扣除非经常性损益的净利润为-6,986.05万元。为保持产品的竞争力和技术的先进性，公司在未来仍需持续投入较高的研发费用，如果公司经营的毛利贡献不能完全覆盖期间费用，则可能面临在未来一定期间内无法盈利的风险。研发费用下降，存在对未来技术的前瞻性投入不足和成长空间不足的可能性。同时，截至2025年末，公司未分配利润（累计未弥补亏损）为-122,180.58万元，未来一定期间内可能无法进行利润分配，将对股东的投资收益造成一定程度不利影响。 7、董事会决议通过的本报告期利润分配预案或公积金转增股本预案 公司2025年度利润分配预案为：不向股东进行现金分配，也不实行资本公积转增股本。以上利润分配预案已经公司第三届董事会第八次会议审议通过，尚需公司2025年年度股东会审议。 母公司存在未弥补亏损 √适用□不适用 截至报告期末，母公司存在未弥补亏损。公司母公司资产负债表中未分配利润为-1,143,026,443.52元，合并资产负债表中未分配利润为-1,221,805,804.83元。 8、是否存在公司治理特殊安排等重要事项 □适用√不适用 第二节公司基本情况 1、公司简介 1.1公司股票简况 √适用□不适用
□适用√不适用 1.3联系人和联系方式
2.1主要业务、主要产品或服务情况 公司是一家技术领先的企业级云服务商与数字化方案提供商。自2012年创立以来，坚持核心代码自研，以顶尖的技术实力见长，构建起端到端的数字化解决方案，布局AI算力云服务与服务生态，持续打造云原生最佳实践，以中国科技服务数字中国。公司同时布局混合云市场，无缝打通公有云和私有云，交付一致功能与体验的混合云。公司坚持自主创新、中立可靠、灵活开放的理念，立足企业现实需求，围绕“数字化、AI算力、信创、云原生”四大场景，打造核心业务线，帮助企业构筑坚实的数字基石，实现全场景自由计算。 2.2主要经营模式 1、盈利模式 公司的盈利主要来自于云产品、云服务的销售收入与成本、费用之间的差额。 （1）云产品 1）云产品的收入： 云产品的收入主要由两部分组成：①软件或软硬一体化产品：公司向客户交付软件或软硬一体化产品，经客户签收或验收后确认收入；客户如需公司提供额外的安装服务，可在下单时单独购买安装服务，按工时收费。②售后支持服务收入：公司在完成销售后向客户提供远程支持服务或现场技术支持服务，收取年度服务费或按现场服务次数和服务内容分次收费。 2）云产品的成本：主要为服务器等硬件采购成本 对于软硬一体化产品，公司根据客户订单需求采购服务器等硬件设备，构成主要直接成本。 同时，云产品安装及售后支持服务会产生一定的人工成本。此外，部分客户也存在一定的定制化软件开发需求，以更好地配合云产品使用，此类需求通常由青云科技外包其他软件开发团队完成，因此会产生部分软件开发成本。 （2）云服务 1）云服务收入：资源订阅服务 云服务中，公司主要提供两种计费方式：包年包月模式，即客户与公司签订合同，约定购买一定时长内的服务，并在服务开始前一次性支付全部费用；弹性计费模式，即按实际使用量、使用时长付费，每小时进行一次结算，扣除相应费用。不同类型产品的计价要素不同：计算产品定价以处理器性能、内存、镜像类型、系统盘容量、数据盘容量等要素为基础；存储产品定价以存储空间容量、下载流量、请求次数等要素为基础；网络产品定价以流量、带宽、IP和节点数量等要素为基础；应用平台定价分为两个部分，一方面是应用的授权服务费，一般按使用时长计费，若为第三方应用，则服务费由第三方及公司按协议分成收取；另一方面为应用的资源使用费，应用在使用中会用到计算、存储、网络等基础资源，该部分资源使用费按前述定价机制收取，如果是第三方应用，资源使用费依然由公司收取。 2）云服务主要成本：IT基础设施购置 云服务的提供需要公司构建IT基础设施，具体包括：公司向服务器厂商采购服务器及相关配件，向网络设备供应厂商采购交换机等网络传输设备及配件，向数据中心服务商采购机柜、带宽、IP、光纤、专线等电信资源。 2、服务模式 （1）软件产品业务方面，公司主要向客户提供自主研发的，包括云平台、云原生、分布式存储、智算管理等软件产品，并配套提供产品相关实施服务、维保服务、售后支持服务、驻场服务，并辅以项目必要的集成服务、定制开发服务及项目管理服务。 产品部分主要为公司开发的、可售卖的，具备软件著作权的软件产品，以及OEM的第三方软件产品，OEM产品主要是补充公司产品在特定领域和场景上的完整性。 服务部分主要内容如下： 1）项目实施服务包括架构设计、产品交付、部署实施、系统测试、产品培训、项目验收等，根据客户个性化需求，凭借公司高度标准化的产品和完善的行业解决方案，为客户快速完成系统和平台的搭建； 2）维保服务是7*24远程支持服务，可快速响应客户提出的产品相关问题，快速响应客户对环境事件的处理要求，云产品用户在使用期间通常会持续购买维保服务，维保服务范围之外的要求将提交到售后支持服务或其他相关部门跟进处理； 3）售后支持服务包括运维服务、培训服务等，主要面向客户提供按需的软件更新升级、环境改造、业务迁移、故障处理、培训等服务； 4）驻场服务指常驻客户现场的技术服务，具体服务内容需与客户商议达成一致，通常以公司交付的系统和产品相关技术服务为重点，可满足客户高时效性、高专注度需求，也可满足其他的个性化服务需求； 5）定制开发服务是产品的补充，可降低产品在项目需求中的偏离程度，提高需求实现比例，满足客户的个性化需求，提高赢单能力，提高客户满意度； 6）项目管理服务指项目经理作为项目负责人，对项目进行整体组织、推进、把控，管理人员、风险、客情、需求、计划、进度等环节，保障项目进度和财务状况可控，提高客户满意度，项目管理服务可提高公司服务大型项目复杂项目的能力，同时项目经理也可担任非商务接口人，与商务接口人紧密合作，促进公司整体服务能力，提高客户满意度； （2）云服务业务方面，公司主要提供多层云服务和智算云服务，并搭配售后支持服务，具体服务内容如下： 1）多层次云服务：公司将包括CPU、GPU、存储、云原生应用、数据库等IT资源进行虚拟化和服务化，整合到资源池中；并通过按需资源分配、访问控制和监控资源使用、计量资源使用等技术，有效管理被池化后的资源，使其具备快速交付所需服务内容、快速响应客户需求变化、可根据业务需求弹性灵活扩展，具备安全可靠、灵活易用等特性。客户按需使用云服务并且按照使用量来进行付费。 2）售后支持服务：包括平台运维服务、技术支持服务两类。平台运维服务面向客户提供系统的跨区迁移、平台的扩容升级、设备的性能监控、故障的发现处理、数据的备份恢复等，保证平台的稳定运行；技术支持服务由用户在遇到问题时提交工单，公司后台服务工程师根据工单了解和采集用户需求，辅助和支持用户解决产品使用过程中的各种问题。技术支持服务为远程技术服务，不经用户允许，不主动操作用户资源。 3、销售模式 （1）销售体系 为配合“广义混合云”战略、更好地为客户提供综合全面的混合云解决方案，公司建立了云产品、云服务融合售卖的销售团队，根据客户体量的不同，将客户分为关键客户和中小客户两类。 针对关键客户，公司组建专门的团队提供支持服务，将客户按区域和行业两个维度进行分类，组建对应的团队进行服务，保证关键客户获得良好的服务体验。公司成立行业客户部，重点服务金融（包括证券、银行、保险业）、教育等行业，进行针对性的营销开发并提供定制化的解决方案；对其他行业客户则统一按照区域进行划分，每个服务团队支持各自区域的业务拓展。针对中小客户，公司主要通过电话服务中心获取客户并提供售后支持服务。 （2）销售模式 公司主要通过直接销售和渠道销售两种模式销售产品和提供服务。云产品方面，公司以渠道经销销售模式为主，直接销售模式为辅；云服务方面，公司以直接销售模式为主，渠道代理销售为辅；此外，公司针对有混合云构建需求的云产品客户和云服务客户进行交叉销售，形成不同的客户业务切入机会，形成相互促进的业务主体。 直接销售模式是指，由公司销售人员通过参加展会、查找行业名录、线上营销、电话营销等方式获得客户信息，自行联络客户并推荐公司产品。其中，对于中小客户，公司主要通过电话回访方式进行营销推广，另外云服务中小客户具有用户主动注册和自服务的特点；对于关键客户，公司的销售团队和解决方案团队在电话沟通后将进行客户拜访，为客户提供定制化解决方案和一对一支持服务，从而获取客户订单。直销模式下，公司一方面可以直接对接客户，另一方面也可以深入了解客户的技术特点、发展方向和业务需求，针对性地进行技术和产品研发，并适当根据客户情况进行定制化服务。 渠道销售模式是指，通过经销商、代理商等合作伙伴获取客户和销售产品，公司制定合作伙伴认证制度，根据市场推广计划、区域市场情况、合作伙伴实力等因素，选择和认证云产品总经销商及二级经销商、云服务代理商，并签订合同，明确经销区域、经销行业、合作期限、授权产品、供货价格、结算模式等合作内容。 公司对外销售的各类产品均非通用型设备，为根据客户需求向其提供基于各类标准化产品灵活组合的模块化解决方案。在渠道销售模式上，公司通过总经销商及二级经销商获取终端客户并向其提供产品及服务，两级经销商由公司销售团队独立开发，在终端客户获取的方式上发挥的作用分别是： 1）二级经销商：二级经销商主要负责为公司产品拓展客户，处理包括投标等流程性事务，与总经销商或直接与公司签订采购合同，并最终与终端客户签订销售合同。二级经销商向公司提供客户信息，与公司销售团队、解决方案团队联合进行客户拜访，代表公司参与客户竞标，帮助公司获得客户并与客户签订销售合同；获得订单后，根据项目的具体情况，二级经销商直接向公司下单采购，或与总经销商签订采购合同，再由总经销商根据二级经销商提出的采购需求向公司下单采购。 2）总经销商：总经销商负责二级经销商的账期管理和向公司支付货款。总经销商拥有良好的风险控制体系和雄厚的资金实力，按信用期向公司按时付款、降低公司资金风险，同时对二级经销商的资质和信用情况具备更全面的认知，有助于公司业务顺畅开展。 具体到云产品和云服务： ①云产品业务板块，经销商作为公司下游直接客户，向公司买断产品及服务。经销商向公司提供客户信息，与公司销售团队、解决方案团队联合进行客户拜访，代表公司参与客户竞标，帮助公司获得客户并与客户签订销售合同；获得订单后，根据项目的具体情况，二级经销商直接向公司下单采购，或与总经销商签订采购合同，再由总经销商根据二级经销商提出的采购需求向公司下单采购。其中，总经销商与二级经销商均由公司销售团队独立开发，总经销商仅负责二级经销商的账期管理和向公司支付货款。两级经销商在帮助公司快速拓展业务的同时，有效降低了经营风险。 ②云服务业务板块，代理商作为公司推广媒介与代理，向公司抽取客户发展佣金。代理商向公司提供客户信息，协助公司发展公有云客户，公司按其所发展客户的返佣起止日期、公有云资源实际消费金额给予代理商一定比例返佣，并约定返佣结算周期届满向代理商结算佣金。 （3）销售定价体系 公司销售价格体系清晰明确。在同类产品销售过程中，最终销售价格主要由客户采购量决定，采购数量较大客户可按公司价格体系规定获得一定优惠。公司针对云产品及云服务的业务流程与销售特性建立不同的经销商销售模式： 1）对于云产品经销商，公司面向经销商提供云产品定价目录，参照目录价格及采购量对应的折扣情况计算出云产品价格，经销商向公司采购云产品及相关解决方案后，再向下游经销商或终端客户销售，属于经销商买断模式； 2）对于云服务代理商，代理商负责为公司公有云发展特定客户，公司按照代理商发展客户在公有云实际消费金额给予代理商一定比例返佣，返佣金额一般根据消费金额、按阶梯比例进行设置，属于代理商返佣模式。 4、采购模式 （1）采购内容 1）云产品方面，涉及采购的主要为服务器、存储、网络设备、IoT设备、软件等系统集成所需产品服务。 2）云服务方面，公司向硬件厂商采用服务器、网络、传输、存储、配件等产品，向数据中心服务商及电信、联通、移动等IDC运营商采购机柜、带宽、IP、光纤、专线等电信资源。 3）非经营性物资采购：公司采购的非经营性物资主要包括办公电脑、文具等办公用品，以及租赁房产、物业等服务。 （2）采购体系 公司与采购相关的主要部门包括需求部门、采购及供应链部、资产管理与行政部、人力部、市场部、财务部、法务部。 各部门与采购相关的权责如下： 1）硬件设备、电信资源采购：采用集体采购模式，由需求部门根据业务需求制定采购计划、提交采购申请，审批通过后由采购及供应链部负责遴选供应商、组织商务谈判、确定供应商及推动商务流程，到货后由固定资产管理部（若采购商品作为固定资产处理）、采购及供应链部与需求部门联合验收。 2）非经营性物资采购：小于1万元的小额采购采用部门自采购模式，需求部门有权自主采购少量非经营性物资，由部门内部自行选择供应商经采购部判定后择优采购；超过1万元的大额采购原则上采用集体采购模式，由需求部门提出申请，采购及供应链部统一安排审核评估后采购，到货后由采购及供应链部和需求部门共同验收。 （3）供应商筛选、确定与管理 在供应商筛选过程中，针对市场竞争充分的产品及服务，公司主要考虑价格、质量、时效性、售后服务保障等因素，当其他因素基本趋同的情况下，公司选取至少两家以上供应商比价，一般会优先选择价格低者作为采购对象；针对有特定要求的产品和服务，公司主要考虑供应商的技术先进性、产品质量稳定性、服务时效性、价格优越性和潜在风险因素，对供应商进行综合评价，一般选择综合评分最高者作为采购对象。具体地，公司针对长期采购需求、临时采购的分类：1）长期采购需求 长期采购需求主要包括公司云服务自用的硬件设备、电信资源等，公司云产品对外提供的青云自有品牌硬件设备，以及办公电脑、文具等部分非经营性物资采购。 2）临时采购需求 临时采购需求主要包括公司云产品对外提供时客户需要采购特定品牌的硬件设备，以及部分临时性非经营性物资采购。 2.3所处行业情况 (1).行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛 1）行业基本情况 2025年数字经济与实体经济深度融合，生成式人工智能技术从研发验证迈入规模化产业落地阶段，带动算力需求呈指数级增长，云计算作为人工智能时代的关键基础设施，是人工智能深度赋能实体行业和数字经济的核心底座，也是加快形成新质生产力，推动我国数字经济走向新发展阶段的重要助力。云计算进入云智融合的全新发展周期，行业整体保持稳健增长，结构持续优化。 据Gartner2025年的预测，未来几年随着AI模型训练与推理对云计算消费的拉动，以及以ClaudeCode,OpenCode,OpenClaw为代表的AIAgent的爆发，对云计算的需求持续增加，预计到2030年全球云计算市场规模将接近2万亿美元。其中2025年市场规模预计达到8,298亿美元，2026年预计达到9,888亿美元。据中国信息通信研究院2025年发布的《云计算蓝皮书（2025年）》，2025年我国云计算整体市场规模预计达到10,857亿元，2026年预计达到13,986亿元，增速分别为31%和28.8%，预计2030年将有望突破3万亿，持续保持中高速增长态势。 2025年是十四五的收官之年，云计算作为数字产业发展的重要支撑，正从单一的基础资源供给，向智能时代的核心引擎加速转变。2026年是十五五的开局之年，人工智能将助力云计算保持快速增长，云智融合将催生云计算全新服务体系，云计算+人工智能将深度赋能各行业。 云计算底座统一：公有云、私有云与混合云的边界进一步融合，基于云原生的架构已成为各行业数字化转型的绝对主导。企业客户对云服务的需求从单纯的资源供给转向以云原生底座的跨云统一纳管与敏捷调度。 智算需求呈现爆发式增长：伴随千行百业对人工智能大模型应用场景的加速落地，AI智算平台和AI智算云服务成为整个科技领域增长最强劲的引擎。算力已成为新型生产力，异构算力（GPU、NPU等）的统一调度能力成为行业核心壁垒。 数据存储向高性能演进：AI大模型的海量数据清洗、训练及推理，对底层数据的吞吐量和并发处理能力提出了极高要求。软件定义存储（尤其是面向海量非结构化数据的对象存储和高性能块存储）作为AI算力集群的数据粮仓，其重要性与算力网络同等甚至更高，正迎来量价齐升的市场机遇。 2）行业发展阶段 公司各业务板块在报告期内处于不同的产业发展阶段，构建了稳健且具备极强爆发力的业务矩阵： 成熟整合期（虚拟化、公有云与私有云）：行业格局相对清晰，客户诉求集中在成本优化、极致稳定性和国产替代（信创）。行业进入存量博弈与精细化运营阶段。 高速普及期（混合云、云原生、软件定义存储）：随着多云战略的普及，云原生技术正向企业核心业务系统深水区渗透。同时，受AI爆发带动，支持并行文件系统和海量对象管理的软件定义存储正处于需求的高速上升期。 爆发式增长初期（AI智算平台、AI智算云服务）：目前正处于技术变革红利的最前端。2025年是“AI+应用”全面落地的关键之年，智算中心的建设从“规模建设”转向“算力运营与应用生态构建”，AI智算云服务处于高景气度、高投入、高增长的爆发阶段。 3）行业周期性特点 公司所处行业整体呈现弱周期性特征，受宏观经济波动影响相对较小，核心驱动力来自国家数字经济战略的持续推进、企业数字化转型的刚性需求、AI技术产业化落地的爆发式需求，细分赛道呈现差异化的周期特征： 通用云计算业务：整体呈现弱周期性。企业IT数字化支出具备较强刚性，即使宏观经济出现短期波动，企业也不会大幅削减云计算基础投入，仅会优化成本结构、优先选择高性价比的解决方案，行业增速仅会出现小幅波动，不会出现强周期行业的大幅起落。 私有云与信创相关业务：具备一定的政策周期性与季节性特征。行业需求核心驱动因素之一为信创与数字化转型相关政策，政策推进节奏直接影响行业需求释放节奏；同时金融、央国企业等客户其采购预算与招标流程通常集中在下半年，尤其是第四季度，行业收入呈现显著的季节性特征。 AI智算相关业务：当前处于技术与需求爆发期，暂未表现出明显的周期性特征。行业核心驱动力为生成式AI技术的迭代与产业化落地，需求端呈现爆发式增长，供给端受高端算力芯片供给影响存在短期波动，但整体需求持续大于供给，受宏观经济波动的影响极小，周期性特征不显著。 软件定义存储业务：与云计算、AI智算行业发展高度绑定，整体呈现与云计算行业一致的弱周期性，同时受信创国产化政策驱动，具备一定的政策周期性，在关键行业国产化替代的关键节点，需求会出现集中释放。 4）公司所处的行业地位与报告期内的重大变化 随着云原生技术的逐渐普及以及人工智能技术发展对云计算行业的推动，公司在2025年发布了AIInfra3.0战略，以“AllinOne,OneforAI”为战略核心，通过重构归一的全栈架构，搭建起一座衔接历史与未来的转型桥梁，将AI落地门槛真正转化为企业的增长动能，破解企业AI转型困局。AIInfra3.0具备四大关键特性： ①全栈能力：统一平台支持虚拟化、云、云原生、AI智算等多维技术栈，无需多平台切换。 ②按需扩展：架构可解耦、可插拔，支持企业按需分阶段升级，避免“一步到位”的风险与成本压力。 ③标准化交付：降低企业IT扩展和升级难度，减少维护成本。 ④平滑进化：保障业务连续性、数据安全性与升级平滑性，让企业“敢创新、能创新”。 公司在云原生领域有着扎实的技术积累与广泛的影响力，随着KubeSpherev4.2在2025年的发布，其先进与灵活的LuBan可插拔架构使KubeSphere逐渐成为公司所有产品的共同底座：AI智算平台与AI智算云服务均基于KubeSphere打造，2025年底发布的全新虚拟化产品青云云易捷v6.0也是以KubeSphere为底座打造的新一代虚拟化产品，2025年下半年也启动了以KubeSphere为底座的云平台的云原生改造。 公司其他产品线在2025年也取得了较为显著的成绩：智算产品线稳步扩张，新增40+各行业落地项目包括低空经济、具身智能、芯片/半导体、医药、新材料、高校、制造、金融、广电/传媒、智算中心、运营商等。公司以云平台相关产品入选第五届信创系列评选的2025年度十大信创云品牌；发布新一代全新云原生架构的虚拟化产品青云云易捷v6.0与全新的非结构化数据存储平台。 (2).公司所处的行业地位分析及其变化情况 （1）私有云领域 1）私有云行业参与者多样化，原创性技术创造持续增长空间 私有云市场具有庞大的生态体系，包含硬件提供商、基础架构提供商、独立软件开发商、系统集成商等。其中云计算厂商主要提供基础技术能力，硬件厂商和电信运营商主要提供服务器等设备、网络资源、数据中心服务，独立软件开发商、系统集成商等提供分销、交付、垂直行业解决方案或特定应用开发等服务，分工明确，协同发展。公司从2014年开始布局私有云，拥有企业级全栈云平台、云易捷、软件定义存储等云产品，并在长期企业服务中得到实践验证，帮助金融、能源、交通、制造、教育、医疗、公共事业等行业客户实现业务系统迁移上云和数字化转型。 2025年作为“十四五”收官之年，国家科技创新战略落地成效显著，“二十大”报告中“加快实现高水平科技自立自强”的要求持续深化，产业数字化转型进入攻坚阶段，“上云用数赋智”服务向纵深推进，同时围绕“十五五”规划的前瞻布局，进一步明确了科技创新的发展方向。作为国内少有的坚持自主研发、技术原创的云计算服务商，公司在为客户带来自主可控、安全可信的云产品和方案的同时，联合芯片、服务器、操作系统、中间件、数据库、信息安全等国产基础设施厂商，以及OA系统、办公系统、邮件系统等国产应用软件厂商，共同服务企业信息技术应用创新，在行业竞争中构建了独特的技术壁垒，为持续增长创造空间。 2）私有云系统平台呈现行业集中化，重点行业布局成效显著 各行各业数字化转型深入发展，以私有云为载体的新型IT基础设施作用日益凸显。根据赛迪《2024-2025年中国私有云市场研究年度报告》（2025年6月发布），行业需求呈现结构性分化，金融、政务领域因数据安全与监管要求保持高速增长，医疗、教育行业受智能化升级需求驱动进入建设加速期。公司已较早进入这些行业，并均拥有众多行业标杆客户，在细分领域形成了较强的市场渗透力，行业影响力持续提升。 3）细分领域需求强劲，超融合产品建立优势地位 软件定义存储产品和超融合作为私有云部署的领先架构，受到了IDC、Gartner等权威机构的广泛关注。据IDC《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场季度跟踪报告，2024年第四季度》（2025年4月发布）预测，未来五年内，中国SDS市场将以6.7%的年复合增长率（CAGR）增长，预计到2028年市场规模将达到接近39亿美元。而HCI市场则预计以6%的年复合增长率增长，到2028年市场规模将达到近30亿美元。同时，2025年SDS市场将实现超过14%的同比增长，HCI市场预计实现8%的同比增长。 软件定义存储产品是公司重点布局产品，在块存储和对象存储细分市场初步取得一定成绩。 根据IDC发布的《中国超融合市场跟踪报告，2025年前三季度》（2026年2月正式发布）显示，公司超融合软件市场份额达9.4%，位列行业第三，凭借技术优势确立了细分领域的领先地位。 （2）AI算力领域 智能算力市场近年来在人工智能技术的推动下发展迅猛。IDC发布的《FutureScape：全球云计算2024年预测——中国启示》提出，“到2026年，50%的企业将与云提供商形成生成式AI平台、开发者工具、基础设施的战略合作”。AI算力作为青云科技2019年抢先布局、2023年开始重点发力的新兴领域，主要产品与服务、核心战略均符合技术发展、市场需求、政策引导等要求。 根据IDC与浪潮电子信息产业股份有限公司联合发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》，预计2025年，中国智能算力规模将达到1037.3EFLOPS，较2024年增长43%；2026年，中国智能算力规模将达到1460.3EFLOPS。同时，2023年至2028年期间，中国智能算力规模的五年年复合增长率预计达46.2%。政府对人工智能产业的支持，包括税收优惠、资金扶持等政策，也极大地促进了智能算力市场的扩张和发展。这意味着中国将建设更多的智能算力中心。青云AI智算平台等产品服务智算中心建设与运营，高度解耦、高度标准化，与异构硬件设施高度兼容、与主流大模型等AI应用易适配，正在逐步收获市场信赖。青云AI算力云服务通过云端的AI算力资源，降低了企业获取和维护高成本算力基础设施的门槛，并在2025年陆续快速接入了国内外主流的开源大模型。青云不仅首批入选全国智能计算标准化工作组算力互联互通研究组，也成为北京市朝阳区2024年度5家算力合作伙伴之一，并于2025年1月参与京蒙算力智能调度与专网联动相关研发与实验平台项目。 甲子光年智库《中国AI算力行业发展报告》中，将青云科技作为重点厂商，分析了青云AI智算平台与AI算力云等产品及服务能力，介绍了青云针对智算中心、大模型/多模态、高校科研、金融、具身智能等场景的解决方案。青云与国家超算济南中心的合作也作为标杆案例入选，该案例也被新华网开局2025特别策划推出的《创新引领看中国》融媒体专题报道。IDC《2025新质算力发展白皮书》指出，生成式AI在促使数据中心架构向更加灵活、更加高效的方向演进，公司作为智算中心关键软件基础设施的AI智算平台同时入选了IDC《中国算力调度平台技术能力评估，2024》报告（2025年1月发布），在算力资源管理能力、算力调度管理、算力编排、算力运营、平台架构、部署特性等多个维度都远超业界基准能力，特别是在算力运营与部署特性能力评估上达到满分。 （3）公有云领域 当前，国内公有云市场竞争激烈，行业头部厂商如阿里云、腾讯云等，依靠全面的产品布局、雄厚的资金实力和规模效应带来的低成本着力进行市场扩张，已取得市场优势地位，占据大部分市场份额。 公司公有云业务规模较小，但公司公有云的相关技术仍具有较强实力，2024年更是首批通过了信通院《公有云服务计费性能技术要求和测试方法第2部分：云主机》，2025年作为代表厂商参与Forrester公有云行业调研。未来公司对于该项业务的核心定位，是将其作为混合云战略的一部分，形成具有独特竞争优势的、高度一致体验的混合云解决方案进行交付。同时，公司公有云也会与其他产品深度结合，成为其他产品服务化的载体，创造更大价值。 （4）混合云领域 全球的混合云市场发展相对较早，微软于2014年起开始布局混合云市场，研发私有云产品AzureStack，与其公有云Azure统一架构，大幅提升用户体验。亚马逊一方面建立自有混合云解决方案，另一方面与VMware合作，推出VMwareCloudonAWS服务，形成全面的混合云体系；微软AzureStack、AWSOutposts等混合云服务，使企业能够在本地和公有云间，使用相同的代码和编程环境。IBM也于2018年以340亿美元收购RedHat，强化混合云服务。 相较全球市场，中国混合云市场刚从发展初期迈入增长期，未来仍有较大发展空间。特别是数字中国战略深化、产业数字化转型提速，企业对混合云的需求呈现爆发式增长，采用混合云的企业比例会大幅提升。Gartner在《中国混合云运营的三个重要经验》报告中指出，在中国，混合云的运营范围已从传统的专注于单一的本地环境风险缓解和成本控制，发展为在管理风险和成本的同时，提高敏捷性，并对在各类云环境中完成这些任务的复杂性进行管理。据Gartner测算，到2027年，90%的企业机构将采用混合云。混合云作为云计算行业发展演变的重要趋势，已成为国内各个云计算厂商争相布局的方向。 与海外微软Azure提出的“统一架构和统一体验”的混合云核心主张相一致，公司同样坚持云产品与云服务的一致性，于2014年即提出“公私统一”架构混合云体系的技术主张，并付诸实践。作为国内率先布局混合云业务的厂商，公司立足于公私统一架构，帮助客户快速部署混合云，实现公有云和私有云的一致交付、一致管理、一致体验，打通多云数据孤岛，降低后续运维管理难度；公司依托云原生技术，形成了“面向应用”的混合云方案，实现业务自由迁移和无缝部署，持续领跑混合云；公司进一步形成了强大的云网融合服务能力，帮助客户实现各业务节点的高速互联；随着AI技术的爆发，公司构建了以AI智算平台与AI算力云为核心的统一架构，并将能力扩大到智能边缘，逐渐构建起智算混合云体系，在市场上形成了独特的竞争优势。《IDCMarketScape:中国混合云AI基础架构2024年厂商评估》，聚焦中国混合云基础架构市场中具备完整产品和解决方案的技术提供商，指出基于混合云平台IaaS和PaaS构建的AI基础架构具备云平台分布式、高可用特性，能帮助企业搭建AI应用平台，在生成式AI发展时期进行大模型创新。 青云作为主要厂商进入该报告。 目前，公司已经帮助中国农业大学、中国国航、洋河股份、天佑儿童医院、国家电投、浙报集团、蓝月亮等知名企业、机构实现混合云建设，并凭借全栈混合云的能力参与到省级低空经济试点建设中。 （5）云原生领域 容器作为云原生核心技术之一，已经成为发展热点，各大云服务商均着力布局。Gartner预测，到2025年，70%的企业将使用云原生应用程序开发、部署和管理技术，容器基础架构软件市场收入将与虚拟化软件市场、云系统软件市场齐平。IDC《中国软件定义计算软件市场半年跟踪报告，2025H1》（2025年10月发布，IDC中国官网可查询）显示，容器基础架构软件（CIS）是软件定义计算（SDC）市场核心增长引擎，增速显著高于虚拟化、云系统软件。2025–2029年中国容器市场将保持高速增长，在所有工作负载中，容器的使用占比将持续快速扩大。 公司的KubeSphere容器平台作为唯一一个由中国公司发起、具有世界级影响力的开源容器平台，凭借“开箱即用”的体验，可以为用户提供友好的操作界面和丰富的企业级功能，包括：微服务、可观测性、多集群和多租户管理、云边协同等，帮助用户敏捷构建和管理云原生应用，加速云原生落地。 截至2025年12月末，KubeSphere获得超过100个国家和地区用户青睐，下载量近百万，GitHub上Star数超16,800个，Fork数超2,600个，论坛注册用户数超8,000人，在全球开源容器领域受欢迎程度位列第二，已有上万家企业用户在生产环境中使用。 基于KubeSphere，公司加强商业化布局，陆续推出KubeSphere企业版、KubeSphereLuBan云原生操作系统、KubeSphereMarketplace应用市场、QKE容器引擎等产品和服务，打造完善的云原生产品和服务支持体系，构建云原生场景方案，并提供培训、指导、咨询等服务，为金融、交通、能源、医疗、教育、制造、互联网等企业定制符合自身需求的云原生专属方案，更好地实现云原生转型。 Gartner2023年发布的《Tool：VendorIdentificationforContainerManagementinChina》（《工具：中国容器管理供应商识别》）将公司作为代表供应商列入报告，KubeSphere容器平台同时入选推荐产品。公司也联合开放原子开源基金会等共同发起云原生工作委员会，KubeSphere企业版入选CSDN2024中国开发者影响力年度榜单。 （6）虚拟化领域 虚拟化市场不仅保持着稳健的增长速度，竞争格局也在发生变化，国内厂商崛起并积极挑战国际品牌的地位。赛迪顾问《2024中国虚拟化市场研究报告》显示：未来三年，随着各行业基础架构安全升级需求的增加，以及VMware服务模式调整后虚拟化存量替换需求持续增多，预计2026年市场规模达75.7亿元，同比增长15.4%，本土厂商迎来新的发展机遇。 Gartner《全球服务器虚拟化市场指南》也指出，博通收购VMware事件将对市场带来影响，Gartner客户在寻求可替换目前及未来工作负载的服务器虚拟化解决方案，并且甄选出20家全球领先的服务器虚拟化代表厂商，供企业用户进行产品选型参考，青云成功入选，说明公司虚拟化平台能力在全球市场的影响力日益提高，同时展现出“与云平台更加紧密的集成和解耦合能力增强”等符合市场趋势的特征。 (3).报告期内新技术、新产业、新业态、新模式的发展情况和未来发展趋势（1）从云原生(Cloud-Native)向AI原生(AI-Native)的范式跃迁。 1）2025年云原生技术底座在企业级市场的应用进入深水区，表现出以下核心发展特征：基础设施平台化与无感化：容器化（Kubernetes）、服务网格（ServiceMesh）与Serverless（无服务器）技术深度融合，屏蔽了底层公有云、私有云及混合云的异构差异，应用交付变得更加标准化。对于青云科技来说，KubeSphere容器平台已经逐渐成为公司所有产品的共同底座，从侧面验证了这一点。 底层技术的深度优化：eBPF技术在网络、可观测性和安全领域的发展与普及，极大促进了相关领域的发展。 可观测性技术标准化：OpenTelemetry极大地促进了可观测性技术的标准化，可观测性技术在AIInfra、AIAgent等领域继续发挥不可或缺的重要作用。 2）云原生开始向AI原生演进 随着AI大模型的爆发，应用架构不再仅仅是部署在云上，而是为AI而生。这一演进呈现出以下显著特点： 调度核心从CPU转向异构算力（GPU/NPU）：传统的云原生调度以CPU核数和内存为核心，而AI原生架构下，需要针对GPU、TPU进行调度。比如Kubernetes1.26引入DynamicResourceAllocation(DRA)，经历过多个版本的迭代后在Kubernetesv1.34达到成熟。DRA支持GPU、TPU等扩展资源的动态分配，根据AI工作负载实际需求实时调整资源分配。DRA的发展不仅填补了Kubernetes在硬件管理方面的空白，更通过一系列创新特性，为运行AI、机器学习等下一代云原生工作负载构建了一个灵活、高效且可观测的基础设施平台。 AI时代为了对异构资源进行统一纳管，降低混合架构带来的管理复杂度，青云科技在2025年研发的KubeSpherev4.2.1完善了这方面的能力。基于KubeSpherev4.2.1用户可以构建统一、高效的异构算力底座。平台增强了对GPU/vGPU等异构计算资源的统一纳管与调度适配，满足从AI推理到图形渲染的多元化算力需求。同时，通过集成智能数据缓存加速能力，显著降低了I/O密集型应用的存储访问延迟。这些能力共同为企业提供了一个可跨云、跨芯的标准化资源池，实现了算力资源的全局统筹与弹性供给；公司的Coreshub基石智算产品也在异构算力纳管与调度方面进行了支持，全面拥抱国产化与异构计算。不仅完成了对昇腾NPU（包括300i）、海光DCU等的适配和监控采集，还深入优化了vGPU/vNPU/vDCU的切分调度策略。 存储架构从通用存取转向高吞吐AI专供：AI原生应用具有极强的数据重力属性。底层架构必须将容器编排与软件定义存储深度解耦又高效互联，解决大模型断点续训时TB级CheckPoint（检查点）数据的秒级读写问题。 工作负载从微服务转向大模型训练、推理与智能体（AIAgent）：云原生时代的交付单元是API和微服务，AI原生时代的交付单元则是模型推理端点（Endpoint）和自主运行的AIAgent，AI原生时代的工作负载具有自己明显的特点。CNCF推出CertifiedKubernetesAIConformance计划，为AI工作负载在Kubernetes上的部署设定了开放标准 （2）模型即服务（MaaS）逐渐成为主流 模型即服务（MaaS）重塑公有云与智算云生态，云服务的交付形态发生改变。客户不再单纯采购计算和存储资源，而是可以直接通过公司的AI智算云服务以Token的方式消费大模型的能力。AIAgen（t智能体）的迅猛发展产生了更多Token消费的需求，将进一步推动模型即服务（MaaS）的发展。 青云科技通过基石智算（Coreshub）提供了主流大模型的Token服务包括DeepSeek、千问、GLM、MiniMax，Kimi等 （3）信创实现从可用向好用的跨越 1）底层软硬件的自主可控技术不再局限于简单的替代，而是走向深度融合。2025年青云科技的云平台与软件定义存储等产品在国产芯片、服务器、操作系统与云平台及存储的深度融合与集成方面做了大量卓有成效的工作。 2）2025年信创迈入核心业务深水区，诸多关键行业的信创改造从边缘办公系统全面进入核心交易系统。 3）信创+智算成为新主线，构建基于纯国产算力底座的大模型训练与推理产业链成为国家级战略诉求，催生了大量国产化算力适配需求。 4）一云多芯成为信创云架构的标配技术，在国产替代的过程中通常会存在多种CPU芯片并存的状态，比如Intel的CPU和海光的CPU并存，对云平台的兼容和调度能力提出了新的挑战。 （4）未来发展趋势 1）云原生加速向AI原生演进 开源生态加速迭代，CNCF将AI原生纳入核心开源路线，推出AI原生应用开发框架、模型部署工具、Agent运行时与沙箱等开源项目，推动AI原生技术标准化。Agent成为核心编排单元，Agent取代传统微服务编排，实现业务流程的自主规划、工具调用与结果反馈。 技术组件全面适配AI工作负载，Kubernetes推出AI原生调度器，支持GPU显存精细化分配、训练任务断点续跑、推理任务自动扩缩容等。可观测性体系从监控系统指标升级为监控模型性能+业务效果，支持推理延迟、模型准确率、数据漂移等核心指标的实时监测。 AIOps赋能智能运维，通过分析日志、监控、追踪等可观测数据，实现故障根因自动定位与修复；利用AI预测算力需求，实现资源动态调度，降低整体成本。青云科技KubeSphere产品也计划推动运维从可视化向智能化与精细化演进。计划引入的AI运维助手，将能通过对告警、日志及性能数据的分析，提供根因定位与修复建议。同时，我们将深化成本洞察能力，通过分析资源消耗与计费数据，提供可视化的成本分摊报表与优化建议，让云原生资源的使用成本清晰可见、可控可优，真正实现降本增效。 2）AIAgent（智能体）将获得爆发式增长 2025年ClaudeCode，OpenCode，OpenClaw的爆火让更多的人意识到AIAgent（智能体）的价值，2026年AIAgent（智能体）将被更多的个人和行业所接受，对青云科技来说将进一步推动公司智算平台大模型服务的消费及私有化部署的智算平台的需求；类似OpenClaw的个人AI助理也将推动公司公有云的消费；与此同时AIAgent（智能体）也会在公司内部得到广泛应用，提高内部研发与协作的效率。 3）信创进入深水区 信创从单点替代走向一云多芯与全栈融合。全栈自主可控的诉求将推动AI原生与信创融合成为新的趋势。不仅CPU需要国产化，AI算力（NPU/GPU）的适配也逐渐成为趋势。 3、公司主要会计数据和财务指标 3.1近3年的主要会计数据和财务指标 单位：元 币种：人民币
单位：元币种：人民币
□适用 √不适用 4、股东情况 4.1普通股股东总数、表决权恢复的优先股股东总数和持有特别表决权股份的股东总数及前 10名股东情况 单位:股
□适用√不适用 截至报告期末表决权数量前十名股东情况表 □适用√不适用 4.2公司与控股股东之间的产权及控制关系的方框图 √适用□不适用4.3公司与实际控制人之间的产权及控制关系的方框图 √适用□不适用4.4报告期末公司优先股股东总数及前 名股东情况 10 □适用√不适用 5、公司债券情况 □适用√不适用 第三节重要事项 1、公司应当根据重要性原则，披露报告期内公司经营情况的重大变化，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项。 本报告期内，公司实现毛利6,983.69万元，较上年同期减少18.91%；实现归属于上市公司股东的净利润-6,666.31万元，亏损较去年减少2,909.46万元。 2、公司年度报告披露后存在退市风险警示或终止上市情形的，应当披露导致退市风险警示或终止上市情形的原因。 □适用√不适用 中财网
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