- 2026年中国第三方普惠智算云市场专题报告 （西北篇） 易观分析 01 总结易观对第三方普惠智算云市场的五大方面核心洞察和分析师观点。 研究摘要与关键发现 04 主要供应商分析 以在西北市场提供第三方普惠智算云服务的供应商 - 九章云极、基石智算、华为云、百度智能云、阿里云为例，分析主要 供应商在普惠智算云领域的能力特征，并提供选型建议。 03 西北地区第三方普惠智算云市场评估 提供易观对中国第三方普惠智算云市场的分析模型，并基于易观的数据口径测算西北地区普惠智算云服务市场的总供给规 模（EFLOPS ），分析主要供应商的第三方普惠算力供给规模。 02 中国及西北地区智算云发展总体洞察 介绍西北区域算力和云智算市场的整体情况，包括新疆、青海、宁夏、甘肃、陕西五个省级行政区算力市场规模、政策环 境、需求特征等。通过行业数据和趋势分析，揭示西北算力市场的特点和竞争态势。 & Key Findings 政策与应用双向共振，第 三方普惠智算云进入结构 性机会期 • 2026 年全国AI算力基础设施已从“规模驱动”加速走向“互联互通、监测调度与绿色约束并重”的新阶段；Openclaw 为代 表的新一代智能体加快推广、重点行业AI商业化规模化应用、超大规模智算集群、算电协同、支持公共云发展等任务同步推 进，为第三方普惠智算云打开更明确的政策和应用空间。 • 伴随推理

供给端：我们详细梳理了共20家全国性及区域性第三方算力中心服务商的运营容量及规划容量情况，并综合考虑各厂商的土地资源、 能评资源、资金实力等多方面因素。结合信通院等权威机构统计披露的算力中心服务商历史市占率等相关行业数据，模型中所选取 的20家第三方算力中心服务商占据当前市场中绝大部分在运营容量的份额。随着AI技术取得的突破以及需求方对算力基础设施的要 求不断提升，上述的头部第三方算力中心服务商凭借技术、资金及资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 资源等优势，其市场份额将逐步扩大。 ➢ 需求端：我们详细梳理了包括字节、阿里、腾讯在内共计15家下游厂商的IT容量需求情况。基于各需求方的业务发展情况、服务器 采购数量及未来相关预算投入、采用第三方算力中心服务的IT部署比例等数据，对各需求方未来的需求容量进行了测算。结合各需 求方的服务器采购情况及供给侧的客户结构等历史数据分析，以上厂商持续且稳定带来了市场中绝大部分的定制批发需求，预测期 内 和运营方，提供高可靠性的主机托管、服务 器出租等基础业务，以及高品质的网络安全、数据应用、 运行维护等增值服务。 7 算力中心1产业链分析 上游：软硬件供应商 … … 基础电信运营商 第三方算力中心服务商 中游：算力中心服务商 下游：算力应用领域 互 联 网 金 融 泛 政 府 制 造 AI 冷却系统 基础设施管理系统 基础通信服务 芯片 行业客户 … … 服务器

融合腾讯业界领先的视觉大模型、新能源 行业模型，同时支持第三方算法模型 形成智能场站标准适配 标准化云边运行环境、数据接入、应用接 入、API接口、身份认证、安全管理规范 Tencent AI 中心版 任务管理子系统 数据存储及计算 任 务 调 度 异 常 上 报 监视数据 推理结果 数 据 上 传 算 法 下 发 智能运检系统 AI创新中心 算法模型库 第三方算法 模型 模 型 训 练 Tencent

以内。这要求在代码层面 进行深度优化，特别是针对国产数据库的 SQL 执行计划微调与连接池参数适配， 以发挥硬件的最大效能。 其次，针对分布式环境下的异常处理，系统设定了明确的工程边界。在网 络波动或下游三方接口响应超时（超过 3s）时，系统必须自动触发熔断机制， 切换至预设的静态回退页面或缓存数据，确保核心业务流程不断裂。对于分布 式事务执行过程中的偶发性失败，系统建立了基于重试补偿与人工介入的双重 对称加密算法进行落 盘存储。展示层则根据用户权限实施动态脱敏，防止敏感信息泄露。 4.2.5.2 自动化安全审计 集成 SonarQube 与依赖检查工具，在 CI/CD 阶段自动识别代码漏洞与不 安全的第三方库。通过 SkyWalking 记录全链路操作日志，结合 ELK 日志分析 平台，实现对异常访问行为的实时监控与溯源审计。 综上所述，本方案通过构建以云原生为基石、以高性能中间件为支撑的技 术 建设投资构成与详细估算 本项目的建设投资主要由工程费用、工程建设其他费用和预备费三部分组 成。工程费用作为核心支出，涵盖了软硬件基础设施的采购与定制化开发；工 程建设其他费用则包括项目管理、监理、招标、第三方测评及培训等支撑性支 出。在软件开发费的测算上，我们针对核心业务流程（如高并发交易处理、全 域数据治理）投入了高比例的资深架构师与研发资源，确保系统在生产环境下 的高可用性。硬件部分则优先选用经信创认证的国产高性能服务器，通过横向

车企可以将云端大模型通过DeepSeek的知识蒸馏技术压缩为适合自动驾驶车端部署的小模型，无需单独对车端模型进行训练。不同版 本的智驾方案，在理想情况下可以来源于同一教师模型而无需重复开发，有助于提升开发效率、减少三方智驾企业的资金压力和项目 周期压力，并逐渐模糊中高阶智驾技术边界。长远来看，基于教师模型蒸馏得到的学生模型也会更加精细化，且DeepSeek所展示的推 理效率也有一定的借鉴意义，这也就意味车端所需的 泊车。 天神之眼B - 高阶智驾激光版（DiPilot 300）：面向腾势及汉/唐等高配 车型，采用1-2颗激光雷达+Orin X芯片。除了支持城市领航和高快领航， 腾势Z9/Z9GT还具备易三方泊车能力，可实现狭窄车位自动泊入。 天神之眼C - 高阶智驾三目版（DiPilot 100）：覆盖7万-20万主流车型， 独创前视三目5R12V方案（高清摄像头+毫米波雷达）为纯视觉方案，不依 车端：电子电气架构向中央计算迈进 42 从本质上来看，电子电气架构的演进是算力逐渐集中的过程，也是功能实现主体由ECU、功能域控迈向区域域控、中央 计算平台的过程。分硬件架构、软件架构、通信架构三方面看，硬件架构从分布式向域控制/中央集中式方向发展，软件 架构从软硬件高度耦合向分层解耦方向发展，通信架构由LIN/CAN 总线向以太网方向发展。硬件层面，架构升级有利于 提升算力利用率，减少算

将考虑采用更灵活的治理、分析和应用模式，包括区块链技术支撑下的数据 流通，以及数据不出域前提下的联邦学习、隐私计算等。这些更大范围的协 作模式也会带来对不同云环境、大数据环境的新需求。一些云服务商提供的 跨云工具和服务，或者第三方多云管理平台，可以满足不同云环境间的数据 同步、应用集成和统一管理需求，简化多云环境下的运维复杂性。 �� 多云环境赋能企业增强业务敏捷性和可扩展性，构筑弹性技术服务架构：有 效的多云环境会 在多云之间传递数据和进行数据迁移时会遇到很多现实问题，厂商之间往往 缺少解决此类问题的动力和手段。在很多情况下，虽然管理层有引入多云的 意愿，但运维部门往往不愿推动迁移活动的执行，导致多云之间的数据迁移 工作经常会由中小型的第三方服务商来承担。 挑战三：创新能力的保持与发展挑战 企业在引入新的云环境时，往往会期望获得更先进的技术并以此产生更多的 新应用场景、新商业模式和新开发流程。但创新能力的构建并非单纯依赖技 术体 工具平台，帮助企业高效、弹性构建 AI 训练或推理任务。例如通过向量化存 �� 储数据库，大幅增强存储和检索时的访问性能，进而提升AI应用中的效率和 体验。 平台开放性：各类服务平台具备充分的开放性，例如支持对来自第三方的大 模型进行精调和开发，能够提供不同的大模型应用开发框架，能够基于不同 的大模型构建推理任务等。 极致的成本体验：通过各层的优化技术提升资源利用率，减少运行差错，为 企业节约训练、推理成本

BPM 系统的流程引擎无法支撑低代 码开发，进一步阻碍了流程创新。 基于上述原因，中集集团决定通过与蓝凌合作，支持其多元化业务的持续发展。具体而 言，中集集团希望能达成用户体验、管理水平和降本增效三方面的优化目标。 在用户体验层面，中集集团需要实现电脑、移动端流程同步审批，支持用户第一时间处 理事务，不影响公司业务流程流转效率。 在流程管理层面，需要强化跨部门流程协作，实现业务贯通分析，支持公司整体流程优 RPA 巡检机器人。通过全时段监控系统状态，保 障业务连续性。 03 价值创造的乘数效应 蓝凌项目实施后，中集集团流程管理体系发生了系统性变化，达成了既定的用户体 验、管理水平和降本增效三方面优化目标。 用户体验优化体现在，移动端审批效率大幅提升，以及流程个性化推荐和自动化发 起。 管理水平优化体现在，各流程业务统一到新的蓝凌 BPM 平台，集团可以持续优化适 配各级企业管

先享受到了 AI 赋能后的管理红利。 制药 AI 方面，绝大多数创新药企都对医疗 AI 持积极态度。不过，大多数药企在药物发 现阶段均倾向于自研 AI，而到了临床试验，更多药企习惯于采购成熟的第三方综合解决 方案，降低成本并规避研发风险。 5 6 第二章：自我突破，医疗 AI 形态异变 政策与提效两大购置动力支持下，国内已经孕育了一大批医疗人工智能产品，嵌入了医 疗领域中的绝大多数场景。 使新技术的商业闭环能尽快实现；另外一方面，还要推进产业技术部门和行业监管部门 协同，使新技术能迅速产品化，加速上市前审批和加强上市后监管，促进新技术的安全 使用和升级迭代。 此外，监管部门可借鉴世界卫生组织提出的独立第三方审计和评估机制，搭建医学人工 30 智能应用评估平台基于研发、使用、监管等各利益相关方的实际需求，形成规范、透明 的信息共享及交换平台。平台还可执行相关价值评估、产品测评、红队对抗、检测、价 类的辅助决策系统和生成式人工智能产品，目前并不符合纳入人工智能医疗 器械管理的范畴，在监管上存在风险和漏洞，目前业界也没有达成一致如何进行监管。 建议风险程度较高和不确定产品推动机构监管模式，开展软件机构预认证模式的试点， 由第三方机构进行相关伦理、安全人员等方面的认证，通过对机构的认证，减少相关风 险，同时可促进加快相关产品研发和使用。 CDSS 和 GPT 等风险较高且还未纳入监管的产品推动“机构监管”模式对于 NLP

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