2025年云计算研究白皮书-中国电信

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云计算研究白皮书 2025 年 中国电信云计算研究院 2025 年 12 月 31 日 前言 在成立第二年的 2025 年底，中国电信云计算研究院按计划第二次发布年度云计算研究白皮书。白皮 书主体结构按照云计算研究院“三个面向一个围绕”的四大研究方向组织，即：一、面向下一代云计算的 研究，体现云计算的专业定位；二、面向云网融合的研究，体现对中国电信战略的承接；三、围绕智能算 法的研究，体现云计算研究院综合基础理论、核心算法与技术创新的特点；四、面向新兴技术的研究，体 现前沿研究的属性。每章开篇以研究图谱 2025 版的形式呈现本章的内容范畴和各个研究点之间的组织关 系。每章第一节都包含趋势分析和方向聚焦，首先利用行业数据、技术进展、政策导向、代表案例等分析 本章研究方向的整体趋势，然后基于趋势分析结论，结合云计算研究院常年学术研讨的沉淀，聚焦到两 个或者三个最值得关注的热点子方向。全文四章共沉淀十个热点子方向，分布在十个章节中论述，其中 每一个章节都详细讨论该热点方向包含的主要研究点和代表性研究工作。每章最后一节则延续去年的方 式，首先借用 Gartner 技术成熟度曲线（Hype Cycle），对本章研究方向所涉及的技术点作发展现状的逐 一判断，然后在本章研究方向范围内提出趋势展望，提供发展建议。此外，本年度白皮书增加了第五章， 首先阐述云计算研究院 2025 年提出的研究愿景 – 智能泛在云，最后对本年度白皮书作整体总结。 本年度白皮书延续一贯的内容风格，以国际国内的最新行业趋势为导向，以详尽的产业数据分析和 全面的学术界进展梳理为主要论述依据，共引用 IDC、Gartner、Mckinsey 以及信通院等机构的国际国 内行业报告和各类技术白皮书 60 余篇，引用高水平论文近 700 篇。十个热点方向的详细论述中也介绍了 云计算研究院 2025 年度研究成果中的 16 项，各项成果均已在高水平会议/期刊发表，或者已被接收录用。 下面简要介绍各章的特色内容。 第一章，面向下一代云计算的研究，首先分析了 2024 年国际国内的市场数据，解读了 IaaS、PaaS、 SaaS 的占比及变化趋势，然后讨论了云计算开源和标准方面的进展，之后对行业软硬件技术热点做追踪， 并利用近三年高水平论文统计梳理了技术热点，涉及 14 个 CCF 收录的顶级学术会议的 2800 余篇论文。 统计结果显示，企业参与论文依然占据 1/3，新的变化是更多企业新面孔开始出现，例如中国电信等传统 运营商、智谱等创业期企业。下一代云计算讨论了三个热点方向，分别是：（1）分离式数据中心架构和 关键技术（2）面向 AI 场景的 PaaS 数据平台层技术（3）智能化云运维、可信安全与能效优化。 第二章，面向云网融合的研究，本年度围绕的重点是中国电信 2025 战略升级 – 云改数转智惠，一方 面分析解读，另一方面探讨在理论研究和技术创新上的承接方向。首先借用云计算研究院参与撰写，于 年底发布的《云网融合 2035 技术白皮书》，阐述战略升级的核心驱动力、云网融合的科学理论内涵以及 由供给-运营-服务的三层体系构成的核心愿景架构。然后在三层架构上分别识别出前沿技术趋势，分别是 云网一体化调度依然是核心、网络基础设施 DC 向 AIDC 全面转型和云边端能力加速分化与融合，并由此 引出本章的三个热点方向：（4）云网一体化调度（5）面向智算的云网基础设施（6）云边端协同。 第三章，围绕智能算法的研究，首先分析了云计算与云网融合相关的各类智能算法的发展趋势和应 用场景，包括运筹优化、深度学习、强化学习、大模型和 AI 智能体，然后借用本章第一个热点方向：（7） 算法赋能云计算，详细论述了运筹优化、深度学习和强化学习在云计算和云网融合中的应用。本章第二 个热点方向围绕 2025 年最火热的话题开展介绍和论述：（8）AI Agent 和 Agentic AI。 第四章，面向新兴技术的研究，首先是新兴产业与新兴技术的前瞻分析，涵盖政策、技术和国内外云 厂商的代表案例，涉及的新兴技术包括工业互联网、视联网、智慧金融、低空经济、6G 和量子计算。然 后借用本章第一个热点方向：（9）新兴技术及应用，详细论述了新兴计算、6G 和低空智能以及这些新兴 技术对云网的新需求。本章第二个热点方向围绕另一个热点话题开展介绍和论述：（10）AI 安全。 第五章，智能泛在云，介绍了云计算研究院基于云计算技术趋势和中国电信战略所提出的研究愿景， 即，立足于泛在融合的云网基础设施，依托于云计算系统和 AI 算法深度融合的未来云计算新范式。本章 介绍了智能泛在云的背景与特征、技术挑战与创新机会、定位与展望。 目录 1 面向下一代云计算的研究 1 1.1 研究图谱 2025：云计算产业和技术分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1 趋势分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.2 方向聚焦 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 热点方向一：分离式数据中心架构与关键技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.1 弹性可扩展的云数据中心资源优化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2.2 面向资源池化的分离式数据中心架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.2.3 支持分离式数据中心架构的软件栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 热点方向二：面向 AI 场景的 PaaS 数据平台层技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.1 面向智能应用的 Serverless 计算平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.3.2 面向大模型时代的智能数据平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3.3 支撑智能任务的高性能存储平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.4 热点方向三：智能化云运维、可信安全与能效优化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.4.1 面向大规模集群的自动化运维与可靠性工程 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4.2 云计算环境下的基础设施安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.4.3 云数据中心智能功耗管理与优化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.5 展望与建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.5.1 云计算的未来研究方向和关键技术展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.5.2 云计算的发展建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2 面向云网融合的研究 25 2.1 研究图谱 2025：战略升级的解读与研究承接 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.1.1 趋势分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 2.1.2 方向聚焦 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2 热点方向四: 云网一体化调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.2.1 网络感知的计算调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.2.2 计算感知的网络调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.2.3 计算-网络联合调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.3 热点方向五: 面向智算的云网基础设施 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.3.1 算内网络构建 AI 数据中心 DCN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.2 算间网络实现跨数据中心互联 DCI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.3.3 入算网络支撑用户算力接入 DCA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.4 热点方向六: 云边端协同 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.4.1 数据协同构建跨层级数据流通体系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.4.2 任务协同实现多点协作与动态调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.4.3 模型协同支撑智能能力演进 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.5 展望与建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.5.1 云网融合的未来研究方向和关键技术展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.5.2 云网融合的发展建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3 围绕智能算法的研究 49 3.1 研究图谱 2025：云计算与云网融合中的智能算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.1.1 趋势分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.1.2 方向聚焦 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.2 热点方向七：算法赋能云计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 3.2.1 运筹优化算法及其应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.2.2 深度学习及其应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.2.3 强化学习及其应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 3.3 热点方向八：AI Agent 与 Agentic AI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 3.3.1 LLM 与 Agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.3.2 多模态与具身 Agent . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.3.3 2025 年的 AI 发展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.4 展望与建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.4.1 智能算法的未来研究方向和关键技术展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.4.2 智能算法的发展建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4 面向新兴技术的研究 67 4.1 研究图谱 2025：新兴产业布局中的技术生态与发展脉络 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 4.1.1 趋势分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.1.2 方向聚焦 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2 热点方向九：新兴技术及应用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.1 智能时代下的新兴计算范式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.2 面向泛在互联的第六代移动通信系统 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.2.3 面向低空经济的智能计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 4.3 热点方向十：数据与 AI 的安全 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 4.3.1 面向数据隐私的安全威胁与保护机制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 4.3.2 面向 AI 系统的攻击方法与防御策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 展望与建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.4.1 新兴技术的未来研究方向和关键技术展望 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 4.4.2 新兴技术的发展建议 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 5 智能泛在云和白皮书总结 83 5.1 智能泛在云 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.1.1 智能泛在云的背景与特征 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.1.2 智能泛在云的技术挑战与创新机会 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 5.1.3 智能泛在云的定位与展望 . . . . . . . . . . . . . . .