一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）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，以领先的技术实力见长，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。　　（二）主要经营模式　　1、盈利模式　　公司... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）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，以领先的技术实力见长，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。
　　（二）主要经营模式
　　1、盈利模式
　　公司主要通过销售云产品与云服务实现盈利，盈利水平取决于销售收入与成本、期间费用之间的差额。
　　（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给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）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，提升公司整体服务能力，提高客户满意度；
　　（2）云服务业务方面，公司主要提供多层完整的公有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）公有云服务：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按使用量付费。
　　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，公司建立了云产品销售团队，根据客户体量的不同，将客户分为行业关键客户、区域关键客户和中小企业客户。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。比如金融行业，行业客户团队聚焦银行和保险行业领先的大型企业，区域则关注在本区域的典型金融企业，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，公司主要由渠道发展部通过经认证的合作伙伴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，公司大力开拓渠道经销模式，逐步转为渠道销售模式为主，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，创造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行业展会、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以标准化产品为主，并根据客户需求向其提供基于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，公司向硬件厂商采购服务器、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，零食、节日卡、礼品等福利用品，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（销售部、产品管理部、基础设施及运营部等）、采购及供应链部、固定资产管理部、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仅采用集体采购模式，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、临时采购进行分类：
　　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。
　　（三）所处行业情况
　　1、行业的发展阶段、基本特点、主要技术门槛
　　2026年上半年，云计算行业呈现技术深化与场景融合加速态势。传统云计算增速平稳，私有云在政企领域需求旺盛；信创驱动国产化替代加速，国产技术栈逐步成熟；云原生架构成为企业上云标配。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。全国一体化算力网建设将推动新一代超算、通算、智算基础设施体系的发展和算力调度与管理的需求。
　　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Claude Code、OpenCode、OpenClaw、Hermes Agent为代表的AI Agent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。
　　云原生市场渗透率持续提升：
　　截至2026年上半年，全球云原生开发者规模达到1,990万，约占全球开发者总数的39%，Kubernetes已成为企业级基础设施的事实标准，技术生态从后端运维领域全面向应用开发、AI工作负载延伸。2026年上半年，云原生技术渗透率持续提升，国内企业云原生系统渗透率达到65%-75%，成为企业系统开发的标配架构。混合云部署模式成为云原生技术落地的主要载体，特别是在中大型企业中。中国信通院数据显示，国内大型集团企业混合云部署占比超72%，制造业、金融、政务行业渗透率分别达78%、83%、75%。混合云架构通过“核心层-边缘层-公有云层”三层架构，解决了数据安全与业务敏捷的矛盾，成为云原生技术规模化落地的重要支撑。
　　算力网建设与AI应用的崛起推动算力调度与管理需求：
　　2026年上半年政治局会议将算力网纳入国家六张网体系，标志着算力已从技术工具升级为国家基础设施；十五五规划《纲要》也将全国一体化算力网推至数字基建的最前沿。全国一体化算力网工程包括建设新一代超算、通算、智算设施体系，积极发展公有云服务。建设算力监测调度平台，制定完善算力资源池化、并网、监测、运营、调度等标准规范。前两年算力需求集中在头部企业的大模型训练，2026年上半年各行业AI应用批量落地，政务、制造、金融、医疗等领域释放海量推理算力需求，推理赛道的长期增量空间已超过训练赛道。算力从资源转向商品，算力像水电一样按需取用、按使用量付费的模式加速普及，加速智算云平台的崛起。
　　私有云规模持续扩大，占比稳步提升：
　　尽管公有云在弹性算力上依旧占据主导，IDC数据显示私有云是中国企业级IT市场中占比持续提升的部署模式，2025年占比16.8%，到2029年预计提升至18.9%。私有云市场的高速增长，得益于AI工作负载的私有化部署需求激增。此外，数据隐私和合规性要求的驱动，正推动大型国央企、金融机构等将核心业务系统向（私有部署的）云原生架构加速演进。企业不再追求全量上公云，而是基于业务属性分层部署：非核心、弹性负载保留公有云，核心数据、生产级AI负载向私有云/本地部署迁移。
　　(1)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，构建了稳健且具备爆发力的业务矩阵：
　　云相关业务处于成熟期：行业格局相对清晰，客户诉求集中在成本优化、稳定性和国产替代（信创）。AI工作负载私有化部署的需求及数据隐私与合规性的要求一定程度上推动了私有云需求的增长。
　　云原生相关业务处于高速普及期：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。AI智算的崛起也进一步推动了企业云原生基础设施的建设。
　　AI智算相关业务处于爆发式增长初期：目前正处于技术变革红利的最前端。2026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。
　　(2)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，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。
　　云原生相关业务：云原生技术渗透率持续提升，国内企业云原生系统渗透率达到65%-75%，成为企业系统开发的标配架构；混合云部署模式成为云原生技术落地的主要载体；AI技术的爆发也推动了云原生向AI原生的演进，上述因素均推动了云原生市场需求的增长。
　　(3)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AI Infra3.0战略，以“All in One,One for AI”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。2026年上半年，公司持续推动该战略落地，云平台的新版本正在基于统一的云原生底座进行改造。AI Infra3.0具备四大关键特性：
　　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。
　　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。
　　标准化交付：降低企业IT扩展和升级难度，减少维护成本。
　　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可插拔架构使得以KubeSphere为基础构建公司所有产品共用的云原生底座成为可能：
　　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；
　　2026年上半年云平台正在基于统一的云原生底座进行改造；
　　公司的存储产品也正在以统一的云原生底座为基础进行改造。
　　具体到各个产品：
　　KubeSphere在2026年上半年继续延续V4以来的产品演进方向：一方面，基于LuBan可插拔架构持续增强平台核心能力，提升企业级云原生平台的稳定性、可扩展性和治理能力，2026年即将发布的新版本v4.3.0将包含AI智能运维助手、CostWise成本管理等企业级功能；另一方面，通过新增Gateway API、Chaos Mesh、OpenKruise、快速集成能力等扩展组件，进一步丰富平台生态，满足不同企业在网关治理、稳定性验证、应用生命周期管理和系统集成方面的需求；
　　2026年上半年，智算平台围绕“算力资源管理→AI模型服务→智算运营→多租户商业化”的产品演进方向，持续完善平台基础能力。重点建设方向：算力资源统一管理能力增强、AI模型服务能力建设、智算运营能力建设、企业级平台能力完善、国产算力及多生态适配等；
　　云平台2026年上半年发布了企业云V6.3版本，围绕金融和政企客户在智算和通算一体化管理、自动化运维运营、异构算力利旧、第三方存储管理等痛点进行了改进和增强；同时推进了经过云原生改造的下一代云平台V8的研发工作并即将收尾；此外对国产服务器和国产芯片也进行了更好的适配；
　　存储产品线中的NeonSAN分布式块存储2026年上半年正式发布2个版本，主要改进集中在：快照/COW性能、部署运维安全、云原生容器化落地等方面；U10000对象存储产品2026年上半年也发布了2个版本，主要围绕安全能力、简化运维、功能拓展和稳定性提升等方向持续演进，不断完善产品核心能力，进一步提升企业级对象存储产品的可靠性、安全性和易用性。
　　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且持续迭代完善的生态体系，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、电信运营商等，共同推动私有云产业规模化、规范化发展。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，打造了成熟完善的私有云产品矩阵，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，2026年上半年围绕“十五五”规划的前瞻布局全面提速，进一步明确了科技创新、国产化替代、产业数字化的核心发展方向，为本土私有云行业发展奠定坚实政策基础。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与生态壁垒，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。依据赛迪顾问《20252026年中国私有云市场研究年度报告》（2026年7月发布），国内私有云市场呈现明显的集中化发展趋势，行业资源加速向具备自主可控能力的厂商集聚；行业需求结构性分化特征进一步凸显，金融、政务领域出于数据主权和行业监管要求持续保持较高建设投入；高端制造、能源行业存量架构替换规模释放；医疗、教育行业受智慧业务建设推动，私有云项目落地节奏加快。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。根据IDC《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场跟踪报告，2026年第一季度》（2026年7月发布）及长期预测数据，存量虚拟化平台替换带动SDS和HCI市场扩容，未来五年中国SDS市场将保持7.2%的年复合增长率，到2028年市场规模突破40亿美元；HCI市场年复合增长率提升至6.5%，2028年市场规模达到近30亿美元；20262027年将迎来增长高峰，其中2026年SDS市场同比增长15.2%，HCI市场同比增速达到9.1%，国产化超融合软件迎来黄金发展期。
　　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全年》（2026年4月正式发布）显示，公司超融合软件市场份额达8.7%，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2026年预测中国启示》提出，随着Agent智能体落地普及，到2027年超过85%的中国企业会改造现有云平台适配AI业务，政企客户普遍倾向和云服务商开展私有化智算底座层面的深度合作。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，顺应十五五规划全国一体化算力网络建设、国产化自主可控、政企私有化智算落地的发展趋势。
　　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%。2026年上半年，各地围绕智算集群建设、算电配套、国产化算力适配出台扶持政策，政企端私有化智算部署占比持续走高。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，市场认可度稳步提升。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2026年上半年完成多款开源大模型的适配认证。作为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的企业，公司持续参与算力互联互通标准编制，继续作为北京市朝阳区算力合作伙伴，并且深化京蒙算力智能调度与专网联动项目研发，助力跨区域算力资源统筹配置。
　　中国信通院在《智能算力服务研究报告（2026年）》中，着重提出异构算力统一调度是现阶段产业核心痛点，公司AI智算平台入选信通院多样性算力典型案例，跨架构算力纳管能力得到认可。在高工智算研究院产业调研基础上开展的首届高工AI智算金球奖评选中，公司凭借项目落地规模、算力调度技术实力斩获“智算云服务标杆奖”，评审围绕算力调度平台能力、客户覆盖、落地成效等指标完成综合评定。
　　（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，底层核心技术积淀扎实，技术能力经受权威机构检验。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，经过多年发展已经进入成熟深化阶段，微软于2014年起开始布局混合云市场，研发私有云产品Azure Stack，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VMware Cloud on AWS服务，形成全面的混合云体系；微软Azure Stack、AWS Outposts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Red Hat，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。随着数字中国建设持续落地、十五五规划前期布局逐步开展，政企客户兼顾数据安全与业务弹性的诉求更加迫切，混合云落地速度明显加快。结合Gartner《2026中国混合云战略实施指南》（2026年5月发布），国内企业建设混合云的目标持续升级，已经跳出早期成本管控、规避本地部署风险的浅层需求，现阶段客户更加看重跨环境统一运维、异构算力纳管、云上云下AI任务协同。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。
　　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，同时为能源、医药制造企业打造适配行业大模型的新一代混合云平台，持续拓宽公司在政企混合云市场的落地成果。
　　（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。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，官方可查）明确，容器基础架构软件（CIS）是软件定义计算市场第一核心增长引擎，增速显著高于虚拟化、传统云系统软件；伴随私有化大模型、行业AI应用落地，容器已成为算力调度、微服务迭代、AI任务统一部署的标准化底座，行业增长延续高景气态势。
　　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，适配2026年行业云智一体的建设趋势。
　　截至2026年6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17,000个，Fork数超2,700个，论坛注册用户数超8,200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、KubeSphere LuBan云原生操作系统、KubeSphere Marketplace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。
　　（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。根据赛迪顾问《2025中国虚拟化市场研究报告》，受政企基础设施安全升级、信创深化落地驱动，叠加博通收购VMware后产品策略、授权模式、本土服务体系大幅调整的影响，国内存量虚拟化架构替换需求自2026年起集中释放，行业迎来确定性扩容周期，本土厂商凭借自主可控、适配国产生态、服务响应灵活等优势，迎来明确的发展窗口期。
　　公司依托多年底层自研技术积累，虚拟化产品深度适配国产芯片、操作系统等信创生态，同时可与云平台、AI算力底座无缝打通，支持虚拟化资源与容器算力、异构GPU算力统一调度，适配当下政企云智一体、统一IT底座的建设趋势。
　　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）云原生（Cloud-Native）向AI原生（AI-Native）的持续快速进化。
　　云原生不再只是容器编排的故事，而是AI基础设施的操作系统。CNCF宣布全球云开发者已达1990万，占开发者总数39%；生态项目超过230个、贡献者30万+；使用者从后端运维扩展到AI算法、模型工程人员，云原生成为AI模型落地生产的标准底座。CNCF技术主管Chris Aniszczyk提到：“Kubernetes正从构建平台的平台，进化为自主式基础设施的神经系统。
　　Kubernetes主干版本全面适配AI工作负载，Pod Group工作组、动态资源分配（DRA）、推理网关三大核心特性逐步稳定，解决多Pod协同训练、异构硬件精细化调度、大模型推理流量治理等原生痛点。CNCF推出的Kubernetes AI一致性标准规范了AI工作负载的生产部署。
　　AI推理计算占比已从两年前的1/3翻转为2/3，成为AI计算的主力。AI推理网关成为新的入口流量管理范式，AI Gateway Working Group在3月KubeCon期间正式宣布成立，将传统Gateway API扩展为LLM流量管理的标准。
　　AI Agent的云原生基础设施层正在成型：MCP协议正在成为Agent与工具交互的事实标准；Agent流量管理的基础设施层涌现了如AgentGateway等项目；Agent Sandbox和策略引擎等技术正在形成AI Agent的安全护栏。
　　可观测性在AI原生时代依然重要：AI是放大器，它既放大效率，也放大混乱。可观测性决定它放大的是成功还是灾难，是AI驱动的系统上线的前提。
　　KubeSphere容器平台及基于KubeSphere打造的智算平台都紧密响应这一趋势，对AI Infra及AI工作负载有了较好的支持并在持续迭代进化中。
　　（2）Agentic Cloud已从概念探讨进入产业实践阶段
　　信通院的研究指出云计算正从AI融合向AI自治转型，智能体（Agent）技术推动云服务从提供资源转向交付能力，催生出Agentic Cloud技术范式。过去20年，云计算经历虚拟化、平台化、云原生和AI融合四个阶段，围绕“资源池化、按需供给”原则交付基础设施资源。2026年以来大模型与智能体技术进入规模化生产部署阶段，全球主流云厂商形成共识：云的主要消费者正从人变为智能体，云平台的核心调用方变为了大量自主运行的AI Agent，云资源调度、计费、安全体系全部围绕智能体任务特征重构，Agent成为云的第一等公民Agentic Cloud已从概念探讨进入产业实践阶段。
　　Agentic Cloud是以云计算资源为基础、大模型能力为核心、智能体服务为基本单元的新一代云计算服务体系，具备理解用户意图并自主完成复杂任务的能力。其技术架构从“容器化”转向AI云原生运行体系。服务模式方面，Agentic Cloud推动云服务从为人设计向为智能体设计转型。交互逻辑从技术导向的API调用转向语义导向的能力封装，用户通过自然语言即可自动完成参数匹配、接口调用和流程编排。协议体系层面，MCP和A2A成为事实标准，实现智能体跨平台无缝协同。人类角色从指令发布者转变为目标制定者和结果监督者。生态逻辑方面，Agentic Cloud推动云计算从规模经济转向价值效应。价值创造从线性资源传导变为指数级智能协同增值，生态参与者从单向资源供需转向双向价值共创，产业竞争从成本驱动的规模比拼转向智能驱动的生态竞赛。云服务价值衡量标尺从资源密度转变为价值密度。
　　云平台层需升级为智能体原生服务平台，提供托管式智能体执行环境，支持自主任务执行、云服务智能体化改造及跨平台原生记忆支撑。应用层需提供企业级全域安全治理能力、智能体运维与模型监控能力，以及开放生态适配能力。
　　（3）MaaS（模型即服务）成长为独立支柱产业
　　MaaS从云厂商的附属业务升级为核心增长曲线，模型调用、Token服务、Agent平台构成完整产业链路。Token计费取代传统资源计费，AI云服务全面转向按Token消耗量结算，区分输入/输出Token差异化定价，配套分时折扣、预购合约等产品，传统的按卡时、按机柜计费模式逐步退出AI场景。Token经济全链路贯通，Token成为AI产业统一的计价与流通单位，从算力生产、模型服务到Agent执行，全链路按Token结算，形成算力生产Token、模型消耗Token、Agent交付价值的完整经济闭环。
　　前端MaaS平台面向客户交付标准化Token与Agent服务，后端智算集群负责算力生产，配套统一调度中心统筹跨区域、跨架构资源，实现算力的规模化、标准化交付。算力运营服务业快速崛起，第三方算力租赁、跨区域调度、算力优化服务商批量涌现，不再单纯倒卖硬件资源，而是通过调度优化、任务混部、潮汐调度提升算力利用率，提供标准化的Token产出服务。
　　具体到公司的智算平台产品，2026年上半年公司对智算平台的MaaS服务进行了较为显著的改进和提升。
　　（4）信创实现从可用向好用的跨越
　　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。
　　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。
　　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。
　　全栈信创云产业进入放量期：从芯片、服务器到云平台、虚拟化软件的全栈国产化替代加速，政务、金融、能源等关键行业私有云采购优先选择国产技术栈，形成完整的创云交付与生态服务产业。
　　具体到公司的云平台产品，2026年上半年云平台对国产服务器和国产芯片也进行了更好的适配。
　　4、新技术、新产业、新业态、新模式的未来发展趋势
　　未来一年是云计算与AI深度融合的关键拐点：云的底层逻辑从“承载IT系统”全面转向“承载AI生产力”，云原生完成向AI原生的范式升级，AI Agent从试点走向工业化落地，全行业正式进入“AI定义基础设施”的新阶段。
　　（1）云计算
　　a.市场格局：AI云驱动结构性高增长，新云厂商重塑竞争梯队
　　通用计算存量市场增速持续放缓，AI相关云服务仍是唯一高增长曲线。根据Gartner预测，2026年全球IaaS支出将达到800亿美元，同比增长35.6%；到2030年全球AI云市场规模将达2,670亿美元，其中专门面向AI负载优化的新云（Neocloud）厂商将占据20%的市场份额。
　　未来一年，专注AI算力、MaaS与Agent运行环境的垂直云厂商将快速抢占增量市场，传统通用云厂商增速进一步分化。云服务的四层架构（IaaS/PaaS/SaaS/MaaS）正式定型，模型服务从增值能力升级为云厂商的核心盈利点，AI收入占比将成为衡量云厂商价值的首要指标。
　　b.部署形态：私有云AI化回流加速，混合云进入数智融合新阶段
　　企业云战略从全量上公云全面转向分层部署：非核心、弹性训练负载保留公有云，核心数据与生产级AI推理负载持续向私有云/本地部署回迁。Gartner数据显示，将有约20%的现有工作负载从全球云厂商迁移至本地产权云平台，80%的主权云支出来自新增数字化场景与待迁移存量负载。
　　私有云不再是单纯的存储备份池，而是升级为企业AI推理的主阵地，配套GPU虚拟化、模型管理、Agent运行时等原生能力。混合云的内涵也从资源混合升级为训练在公有云、推理在私有云的AI混合架构，数据安全、成本可控、合规性成为核心驱动因素。
　　（2）云原生
　　a.核心范式：Kubernetes完成AI原生升级，成为AI/Agent统一底座
　　CNCF数据显示，当前已有66%的生成式AI推理负载运行在Kubernetes上。未来一年，Pod Group工作组、动态资源分配（DRA）、推理网关三大核心特性将进入稳定版本，K8s全面适配多Pod协同训练、异构硬件精细化调度、Agent工作流编排，从微服务编排引擎升级为AI原生基础设施操作系统，统一承载训练、推理、Agent全链路负载。企业不再为AI业务搭建独立基础设施，而是基于统一的K8s底座承载所有业务，实现资源池共享、运维体系统一、安全策略一致，大幅降低AI落地的架构复杂度。
　　b.运维进化：平台工程深度融合AI，云原生运维走向自治化
　　到2027年，80%的企业平台工程团队将内置AI能力，AIOps从告警辅助升级为全流程自治：故障自动发现、根因自动定位、问题自动修复、扩缩容智能决策，基础设施故障自愈率将提升至85%以上。AI Agent嵌入云原生运维全流程，基于强化学习的资源调度算法逐步普及，数据中心整体资源利用率较当前提升20个百分点。平台团队的核心价值从配置工具链转向定义规则与边界，日常运维工作大量由智能体自主完成。
　　c.安全延伸：云原生安全向Agent行为治理扩展
　　传统的容器安全、网络安全、身份安全边界向智能体延伸，针对Agent的权限控制、工具调用审计、恶意指令拦截、行为溯源成为云原生安全的新增量。
　　企业级Agent运行平台将普遍内置安全沙箱与护栏机制，实现智能体全生命周期的安全可管可控。云原生安全厂商加速推出Agent安全专项产品，形成从基础设施到智能体行为的全栈安全防护体系。
　　（3）AI
　　a.AI智算：推理算力需求反超训练，异构算力统一调度成核心命题
　　行业AI应用批量落地带动推理算力需求爆发，未来一年推理算力市场规模将首次超过训练算力，成为智算产业的核心增长引擎。需求结构从头部厂商集中采购，向全行业分散化、碎片化采购转变，中小算力需求占比持续提升。国产AI芯片渗透率持续提升，异构混合调度技术成熟落地，可实现不同架构、不同厂商芯片的协同工作，破解单芯片性能瓶颈，国产算力集群的MFU（算力利用率）提升85%以上。万卡级全国产算力集群实现稳定交付，替代进程从单卡级走向集群级。
　　b.AIAgent：企业级部署量爆发，从单任务执行走向多智能体协同
　　IDC预测，到2027年全球G20企业中AI智能体使用量将增长10倍，调用量提升千倍。未来一年是企业Agent规模化落地的关键期：
　　40%以上的企业将部署具备自主规划、跨工具协同能力的任务型智能体，金融、制造、
　　政务等关键行业部署率突破70%；
　　产品形态从单一对话助手升级为可长时运行、对结果负责的数字员工，支持自主拆解目标、调用工具、纠错复盘，最长可持续执行数天级任务；
　　多智能体协同成为主流，A2A（Agent-to-Agent）通信协议标准化，形成分工明确的“智能体团队”作业模式，覆盖端到端业务流程。
　　c.AgentInfra：独立赛道成型，执行基建决定智能体能力上限
　　Agent基础设施从大模型的附属能力升级为独立技术赛道，MCP通信协议、Harness执行框架、长时记忆系统、安全护栏、结果验证模块形成完整技术栈。
　　行业共识进一步强化：相同基座模型下，优质的执行基建可将任务成功率提升10个百分点以上。未来一年头部科技厂商将加速布局Agent Infra，形成基座模型+执行平台的双层竞争格局，执行环境的可靠性、工具编排效率、安全边界控制成为差异化竞争的核心。
　　d.产业生态：算力资产化加速，Token经济全链路贯通
　　Token成为AI产业统一的计价与流通单位，从算力生产、模型服务到Agent执行，全链路按Token结算，形成“算力生产Token、模型消耗Token、Agent交付价值”的完整经济闭环。企业开始将Token预算纳入常规成本管理，像管理人力成本一样管理Token支出。
　　e.合规监管：分类分级监管落地，Agent安全治理体系成型
　　国内智能体分类分级监管政策进入落地执行期，高风险Agent需严格履行伦理审查与算法备案要求，行为可追溯、人工可干预、权限有边界成为硬性要求。针对智能体的安全评估、审计、备案流程逐步标准化，行业准入门槛清晰划定。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　报告期内，公司实现营业收入8,741.77万元，同比减少1,269.45万元，主要系云服务收入下滑所致。公司持续推进降本增效，营业成本同比下降14.50%，大于收入降幅，带动整体毛利率由25.78%提升至27.33%。分业务来看：云产品毛利率提升13.74个百分点，毛利额同比增加358.25万元；云服务业务毛利率下降8.58个百分点，出现阶段性亏损。
　　费用管控方面，期间费用合计5,696.22万元，同比下降1,316.12万元。其中，销售费用下降528.48万元、研发费用下降651.22万元、财务费用下降398.23万元；管理费用上升261.81万元，主要系上年同期冲减股份支付费用161.95万元，致使基数较低所致。
　　公司亏损面持续收窄，合并报表层面报告期内净亏损3,473.08万元，较上年同期减亏667.25万元。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、技术实力上，核心技术自主可控，确立AI原生发展路线
　　公司深耕云计算领域已近15年，长期致力于技术自主研发创新和产品应用实践，技术实力雄厚，是中国原创科技的典型代表。
　　在技术自主性上，公司独立设计产品架构，自主编写核心底层代码，在国家信息技术安全、数据私密重要性不断提升的背景下，保证技术独立自主，避免了潜在的安全隐患；在技术产品化方面，运行稳定性、运维便捷性、功能完备性均具有突出优势；在技术服务方面，实现了对产品代码的深入掌握，具备了按客户要求快速更新、灵活交付的能力，提高了客户满意度，强化了市场竞争力。
　　报告期内，公司全面确立AI原生技术发展路线，将逐步对全线产品完成AI原生底层重构。
　　2、技术架构上，以统一架构实现云计算、智算的公私一致化交付与管理
　　随着云计算在百行千业的深入应用，传统企业上云、用云已经成为云计算行业增长的核心动力，开启云计算新一轮增长周期。对于传统企业，混合云逐步成为主流架构，企业利用公有云的弹性资源供给，满足并发量较大的应用的峰值处理需求，可有效减少私有云所需的IT基础设施投资，同时利用私有云的安全合规性实现对核心业务数据的自主可控。
　　在传统企业上云和混合云快速发展趋势下，公司以统一架构为核心底座，依托基于K8s标准的云原生操作系统，实现云计算场景下的公、私的一致化交付与管理，进一步打破传统云架构的壁垒，为客户提供一致的使用体验和运维管理，显著降低运维难度，并实现多云环境的打通，便于数据和应用的迁移，减少了产品拓展所需要的研发投入，以较低的开支实现了更具价值的技术成果，在混合云领域建立起独特的领先优势。同时，公司拥有强大的云网边端融合服务能力，帮助客户实现各业务节点的高速互联。
　　面对日益旺盛的AI算力需求，公司率先面向智算中心建设者和运营者推出经过实践检验的多元异构算力统一调度、统一管理的智算平台，面向智算资源使用方推出AI算力云服务，帮助企业紧追AI创新步伐，并通过早期项目的成功经验持续优化迭代产品，形成了正向循环，逐渐完善智算“混合云”模式。
　　3、产品布局上，聚焦核心优势产品，打造差异化优势
　　公司长期以来依靠自主研发获得核心技术，始终保持在前沿领域的研发投入，始终根据市场的发展，进行前瞻性战略布局。随着技术的成熟、行业的进步，公司聚焦核心优势产品的投入和打磨，快速响应市场需求，形成差异化、场景化、可落地的全栈产品矩阵，逐步为公司贡献收入，以此获得长期的发展潜力。
　　公司AI智算产品与服务已在全国不同地区的、不同规模的智算中心落地，在金融、高校科研、大模型/多模态、自动驾驶、医疗医药、具身智能、低空经济等多行业、多场景中提供专业的解决方案，服务数家头部客户，不仅带来了直接的收入增长，形成了极具行业特色的最佳实践。同时，与产业上下游合作伙伴展开更深层的融合创新，连接优秀国产硬件与AI应用，保障产品创新活力、解决方案满足客户需求的基础上，通过联合创新推动了产业链的成熟。
　　公司面对云原生技术的成熟商用趋势，不断完善升级云原生相关产品，在具有世界级影响力的KubeSphere开源容器平台基础上，推出了完整产品家族，通过可插拔的开放架构连接更多云原生应用服务商与个人开发者，打造完善的商业化云原生产品和服务体系和生态服务能力，深度服务客户云原生转型。KubeSphere已入驻合作伙伴Amazon Web Services（AWS）Quick Start、Azure Resource Manager templates、DigitalOcean Marketplace等平台，也与Ubuntu的发行商Canonical等达成深度合作，为全球用户提供多集群管理、微服务治理、应用管理、可观测性、DevOps、函数计算等功能，以极简的部署与管理，帮助企业快速落地云原生。
　　面向信创产业发展，公司打造包括“信创云平台、信创容器、信创虚拟化、信创存储、信创云易捷”在内的全栈信创产品体系，依托青云PrimusOS信创操作系统，产品与国产主流芯片、服务器兼容良好，公司和上层软件应用厂商合作广泛，生态合作伙伴超130家，帮助金融、能源、政务、交通等行业客户顺利实现IT架构改造升级，业务系统及应用迁移等。
　　在数字经济蓬勃发展的时代，公司核心产品与服务涵盖了云计算、AI智算、云原生、信创等领域，并且能够屏蔽底层基础设施差异，从基础资源、运营管理等多方面满足企业日益增长的算力需求。
　　4、方案打造上，走精品化创新路线，产品标准化、方案场景化，在重点行业获得稳定客户资源
　　公司核心技术自主研发，云产品和云服务高度标准化、模块化，可快速组合形成行业解决方案。在实际落地过程中，公司根据客户业务特点提供场景化解决方案，充分满足客户数字化转型需求，强化公司的市场竞争力，有利于公司业务规模的进一步扩大。
　　得益于突出的技术优势、全面的产品布局和卓越的服务能力，公司在对产品性能要求高、看重稳定与安全性的金融、政企、教育、医疗、能源、交通等行业率先取得显著优势，已实现众多标志性项目商业落地。长期稳定服务中国人民银行、光大银行、中国银行、招商银行、泰康保险、阳光保险、中国国航、江苏交通控股、新疆交投、华润创业、人民网、国家电力投资集团、国网黑龙江电力公司、陕西燃气集团、国家超算济南中心、西部矿业集团、中通快递、洋河股份、清华大学、中国农业大学、武汉协和医院、西昌市人民医院、宜昌人福药业等行业领先企业或机构。未来，公司有望凭借现有业务的标杆效应，实现对重点行业的进一步渗透，迅速扩大业务规模，实现业绩快速增长。
　　5、销售方面，商业组织架构与渠道体系持续优化
　　公司持续优化商业组织架构与渠道体系，除深耕优势区域及行业客户外，加强渠道建设，加快从一线城市向二、三线城市渗透，同时迎合更多传统行业企业的数字化转型需求，持续将数字化服务能力下沉，提升业务规模，推动技术普惠，在新兴产业布局也初现成效。
　　在销售团队搭建层面，公司根据区域与行业内的项目拓展与部署进度，合理调整和配置相应的销售人员，形成项目到人的长期跟踪和稳定服务，与客户建立起可持续的、亲密的合作关系。此外，公司会定期开展销售人员产品、技术、服务等培训活动，提升项目“作战力”，实现更好地业务拓展。公司也会借助优质开源项目的影响力，加持销售团队业务拓展，形成交叉销售，在国内外市场中协同为公司创收，持续打开增量市场空间。
　　6、客户服务方面，产品稳定可靠，产品交付与服务能力突出
　　公司高度重视产品交付与服务工作，客户满意度较高。公司建立了一支经验丰富、能力突出的售后支持服务团队，覆盖架构设计、功能开发、产品交付、部署实施、系统测试、使用培训、项目验收、更新升级、问题咨询、故障修复全流程。
　　由于公司核心技术均为自主研发，产品和服务均高度自主可控、稳定可靠，所以在售后的故障排除、技术指导、产品控制等方面具有强大的服务水平，为客户提供全面的技术咨询和支持服务，帮助客户从传统IT架构快速、流畅迁移上云，最大化释放云的效能，敏捷构建云原生应用，获得市场价值，从而赢得稳定的客户关系。依托优质服务口碑持续实现老客户扩容、新客户转化，为业务持续增长筑牢客户基本盘。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司目前主要产品线包括云平台（包括公有云和企业云）、Coreshub基石智算平台、KubeSphere容器平台、存储产品线（包括NeonSAN块存储和U10000对象存储）。下面将以产品线为维度介绍其中的核心技术在报告期内的研发进展与技术升级。
　　(1)KubeSphere容器平台
　　KubeSphere在2026年上半年持续围绕LuBan可插拔架构推进产品演进，在稳定发布节奏、增强企业级平台能力、完善扩展生态以及探索智能化运维方向上取得了新的进展。
　　产品研发方面，KubeSpherev4.2.1已于2026年1月按时发布，进一步完善了KubeSpherev4.2.1系列版本的稳定性和企业级能力。同时，KubeSpherev4.3.0计划于2026年7月底发布。该版本将在现有LuBan可插拔架构基础上，继续增强平台核心能力，并引入一批面向企业级场景的新功能和扩展组件。
　　即将发布的KubeSpherev4.3.0围绕平台核心功能增强、商业化能力完善、扩展组件分级管理、智能运维和成本治理等方向进行升级。核心功能和扩展组件包括：
　　lKubeSphere Copilot：为SRE和DevOps场景提供Agentic AI智能运维助手能力。KubeSphere
　　Copilot将围绕自动化诊断、根因分析、异常解释、处置建议和变更建议等场景，帮助用户从传统被动排障逐步走向智能化、自动化的运维分析模式，提升复杂云原生环境下的问题定位和处置效率。
　　lCostWise成本管理：面向企业云原生资源成本治理场景，支持从多维度对资产全生命周期成本进行深度剖析，包括成本分摊规则、资产闲置损耗、资源使用效率和资产运营效率等。
　　通过可视化图表展示各项成本指标和趋势变化，帮助企业更直观地识别成本浪费、优化资源配置，并提升平台精细化运营能力。
　　2026年上半年，KubeSphere新增了4个扩展组件，进一步丰富了平台生态，提升了平台在应用发布、稳定性验证、应用生命周期管理以及前端扩展集成方面的能力。具体包括：
　　Gateway API：面向云原生网关治理场景，支持通过Kubernetes Gateway API实现角色权责
　　分离，统一管理多类型、多实例网关资源，降低网关配置和维护复杂度。同时，Gateway API能够进一步简化应用发布流程，使平台在多团队、多集群、多网关场景下具备更清晰的管理边界和更一致的交付体验。
　　Chaos Mesh：面向系统稳定性与容错能力验证场景，支持主动注入异常、模拟故障，通过可控的混沌实验持续验证系统在异常情况下的表现。借助Chaos Mesh，用户可以提前发现架构薄弱点和潜在生产风险，在问题真正影响业务之前完成验证、修复和优化，从而提升平台及业务系统的可靠性。
　　OpenKruise：作为Kubernetes增强引擎，OpenKruise基于CRD扩展Kubernetes原生能力，支持应用全生命周期自动化管理和高可用防护。其优势在于无侵入、兼容任意标准Kubernetes集群，能够在不改变用户现有使用习惯的基础上，为应用发布、升级、扩缩容、原地升级和可用性保障等场景提供更强的自动化能力。
　　快速集成：面向平台扩展和第三方系统集成场景，提供两套前端快速扩展方案：一是CRD可视化管理能力，帮助用户快速将Kubernetes扩展资源转化为可操作、可管理的前端页面；
　　二是第三方系统iframe嵌入能力，支持将已有外部系统快速集成到KubeSphere Console中，降低扩展组件和外部系统接入门槛，提升平台生态集成效率。
　　整体来看，KubeSphere在2026年上半年继续延续V4以来的产品演进方向：一方面，基于LuBan可插拔架构持续增强平台核心能力，提升企业级云原生平台的稳定性、可扩展性和治理能力；另一方面，通过新增Gateway API、Chaos Mesh、OpenKruise、快速集成能力等扩展组件，进一步丰富平台生态，满足不同企业在网关治理、稳定性验证、应用生命周期管理和系统集成方面的需求。
　　(2)Coreshub基石智算平台
　　2026年上半年，智算平台围绕“算力资源管理→AI模型服务→智算运营→多租户商业化”的产品演进方向，持续完善平台基础能力。重点建设方向：算力资源统一管理能力增强、AI模型服务能力建设、智算运营能力建设、企业级平台能力完善、国产算力及多生态适配，具体如下：
　　a.多类型算力统一管理能力增强
　　多类型算力统一管理能力增强：持续完善智算平台异构算力资源管理能力，支持NVIDIA GPU、国产GPU、NPU、DCU等多类型算力资源统一纳管，并新增NPU架构安装部署、NPU分布式推理、适配HAMI组件、完善ECC状态监控等能力。通过增强多芯资源兼容和运维管理能力，推动平台从单一GPU资源管理平台向面向多种AI加速芯片的异构智算资源管理平台演进，为企业多样化算力需求提供统一管理基础。
　　资源池及专属算力能力优化：围绕企业客户对独享算力和资源隔离的需求，持续优化资源池管理能力，完善专属资源组、专属节点调度、自定义GPU规格、GPU型号展示等能力，同时优化专属节点资源利用率、资源可用数量的功能。通过提升专属算力资源管理和调度能力，增强平台对企业私有化部署、独享GPU资源池以及算力租赁等场景的支撑能力。
　　b.AI模型服务（MaaS）能力建设
　　大模型服务基础能力完善：围绕大模型服务全生命周期管理，持续完善从模型管理、模型发布、API调用到用量统计和运营分析的一体化能力。完善模型参数、新增模型详情、模型费率配置、模型排序等能力，并在支持文本模型和多模态模型接入，提升平台模型管理和服务运营能力，为企业级MaaS平台建设提供基础支撑。
　　模型API服务能力增强：持续增强大模型服务开放能力，提升平台对外提供模型服务的能力。支持OpenAI API和Anthropic API格式，新增API Key用量统计、请求历史查询、调用效率优化等功能，进一步完善模型服务调用体系，使平台具备作为企业级大模型服务入口和统一模型调用平台的能力。
　　模型服务治理能力建设：围绕大模型服务稳定性和运营管理需求，完善模型服务流量治理能力，支持TPM、RPM、Request Limit等调用限制机制，并优化异常提示、提升调用体验。建立模型服务流控和资源管理能力，为后续用户套餐体系、Token计费等商业化运营能力建设提供基础支撑。
　　c.模型推理服务能力建设
　　高性能推理部署能力增强：持续提升大模型推理服务的生产部署能力，支持独立云实例部署、专属节点IB网络自动分配以及基于ROCE网络的分布式推理，并优化推理服务配置和运行环境管理能力。通过增强多GPU协同和高性能网络通信能力，满足大模型生产部署、多卡推理以及高性能推理场景需求。
　　推理安全能力增强：持续完善推理服务安全隔离能力，加强GPU资源访问控制和服务运行安全管理，优化资源隔离和安全校验机制。通过提升推理服务安全防护能力，降低GPU资源越权访问和资源逃逸风险，保障多租户推理环境稳定运行。
　　d.AI训练与开发环境能力建设
　　分布式训练能力完善：持续增强AI训练任务管理能力，完善分布式训练全生命周期管理体系，新增任务生命周期管理、TensorBoard可视化、任务模板保存等能力，并优化训练任务启动参数配置和环境变量管理。通过提升训练任务编排和可视化分析能力，增强平台对大规模AI训练场景的支撑能力。
　　容器实例能力优化：持续优化AI开发环境和容器实例使用体验，完善实例规格管理、自动关机、存储挂载控制、VSCode开发环境等能力，并优化实例开机流程、镜像配置及存储处理机制。通过提升开发环境易用性和资源使用效率，为算法开发、模型训练和调试提供更加稳定高效的工作环境。
　　e.智算运营与商业化能力建设
　　智算运营与商业化能力建设：持续完善智算平台资源运营和商业化支撑能力，建设算力计量体系，新增GPU卡时、CPU核时统计能力，支持用户资源占用分
　　析、时间维度汇总及用量数据导出。同时完善资源利用率分析能力，支持实例利用率、专属节点利用率及GPU资源使用情况统计，逐步建立从资源分配、资源使用、利用率分析到成本核算的运营闭环，为后续算力计费、资源运营和商业化服务提供数据基础。
　　f.多租户和企业管理能力建设
　　用户、权限及版权管理能力建设：持续完善平台企业级管理能力，围绕多租户管理、安全治理和商业交付场景，优化用户与配额管理能力，提升企业客户组织管理和资源管控效率。同时加强平台安全能力建设，提升系统安全性和操作可追溯能力。
　　新增智算版权（License）管理能力，实现算力资源与平台许可的统一管理。通过完善版权控制体系，增强平台商业交付、授权管理和规模化运营能力。
　　g.平台运维和稳定性能力建设
　　持续提升智算平台运维管理和系统稳定性能力，围绕镜像、存储、监控等关键基础设施进行优化。
　　高可用能力建设：围绕企业级智算平台稳定运行需求，持续建设高可用和运维保障体系，提升平台可靠性、连续性和规模化交付能力。
　　h.Installer安装部署
　　改进安装部署的易用性：通过重构安装部署整体架构和流程，引入可视化设计与简化配置等措施，减小安装部署的配置门槛与提升安装部署的易用性。
　　提升安装部署的效率：通过多种措施改进安装部署包容量过大，解压缓慢的问题；优化了组件模块按环境智能部署。极大地减小安装部署包容量，实现在1小时内完成智算平台的安装部署，提升部署效率。提供工具按需导入镜像、模型并完成资源的注册与初始化，提升交付效率和质量。
　　异构环境安装部署能力建设：实现了单个安装部署包可灵活地按需集成、适配各类异构环境的安装部署，提升了应对各类异构环境与操作系统的交付能力。
　　i.QualityForge质量管理平台
　　QualityForge是面向智算研发与测试团队的一体化智能质量工作台。平台当前重点承载自动化测试、推理服务性能测试、高可用测试与Runbook资产沉淀，并规划在关键分析和决策节点逐步引入AI。QualityForge已形成以自动化测试、推理服务性能测试和高可用测试为核心的一体化质量工作台。
　　(3)云平台（包括公有云和企业云）
　　a.本报告期发布的企业云V6.3版本，围绕金融和政企客户在智算和通算一体化管理、自动化运维运营、异构算力利旧、第三方存储管理等痛点进行了改进和增强：
　　云平台与智算平台账号一体化打通
　　平台完成云平台与智算平台身份体系打通，实现两套产品账号互通，打造通用云计算与AI智算一体化协同使用体验。依托统一身份认证底座，租户仅需维护一套账号，即可在两大平台间免密跳转、一次登录全域通行，无需重复注册与鉴权，解决多平台操作割裂问题。同时打通通用算力、AI智算资源联动流程，支撑客户传统业务、AI训练推理业务一体化部署与协同运维，一站式承载混合算力业务场景。
　　云服务器和硬盘支持更换存储池
　　支持云主机、云硬盘跨不同存储池无损迁移，迁移过程仅移动存储数据，无需变更计算宿主机；同时支持整机云服务器批量更换存储池（同步迁移系统盘+全部数据盘）、单块云硬盘独立切换存储池，满足存储硬件维护、机房资源扩容、业务分层隔离等场景需求。
　　第三方存储相关管理功能完善
　　第三方存储资源池化能力落地。新增「存储组」调度架构，支持多独立存储池合并为统一资源池，实现跨存储池容量均衡调度，支持存储池动态加入/移出存储组；平台按可用区初始化默认存储组，用户创建云主机、云硬盘时可自主选择存储组，未指定时自动按负载均衡策略分发底层存储池，大幅简化多存储集群运维复杂度。
　　i.第三方存储可视化运维与巡检
　　重构第三方存储池详情面板，完整展示存储池关联计算节点、物理卷、逻辑卷全链路拓扑；新增多路径连接状态可视化视图，支持异常链路一键筛选、实时刷新；巡检模块新增专项巡检项，覆盖存储服务进程、VG容量使用率、存储多路径链路健康度，自动化识别存储故障风险。
　　ii.快照体系全功能完善
　　新增三类第三方存储池快照能力：单盘快照（仅系统盘）、快照组（系统盘+全部数据盘统一快照）、内存快照（快照组配套保存虚拟机运行内存状态），完善数据备份、故障回滚的全链路数据保护方案。
　　b.重点战略方向是下一代云平台（V8）的研发工作（云平台架构整体云原生化）
　　平台以全面降低研发、部署、运维及客户TCO为核心目标，启动控制面云原生化、数据面解耦容器化的整体架构演进。控制面全面基于K8s，以KubeSphere为底座进行改造。将原有虚拟机部署的管理服务迁移为物理机Pod运行，统一云原生运维、可观测与服务发现能力；数据面初步完成单体组件解耦，拆分为计算、存储、网络、迁移、快照等单一能力组件，并全面推行容器化部署，新版组件采用Go、Rust等现代化语言开发。同时平台优化交付体系，非核心组件改为可选安装，通过容器替代传统安装包大幅降低信创适配与部署成本。版本体系将长期维持V6传统稳定版与V8云原生版双版本并行，聚焦私有云场景，剥离冗余公有云组件，实现轻量化、私有云专属迭代，并优化发布流程，解除企业云与公有云发版依赖，实现独立快速交付。整体改造完成后，平台将以KubeSphere扩展组件方式标准化交付，全面依托云原生能力实现服务编排、监控告警日志、高可用与自动化运维，大幅提升平台稳定性、可维护性与信创适配能力。
　　c.信创国产化持续发力
　　为了响应国家核心技术自主可控的要求及信创的需求，云平台对国产服务器、国产芯片（如海光3、海光4、鲲鹏920、飞腾S5000C）、国产操作系统（如Kylin V10SP3）进行了全面的适配。
　　(4)存储产品线
　　a.NeonSAN块存储产品
　　2026年上半年正式发布v3.6.3（1月）、v3.7.0（6月），并推进K8s容器化一期工程v3.8.0-preview版本的发布。主线集中在：快照/COW性能、部署运维安全、云原生容器化落地。
　　i.快照与COW性能升级
　　显著降低开快照后对业务I/O的冲击（相对v3.6.3，全闪/混闪场景写性能明显回升）。
　　自动冗余空间回收功能，提升空间利用率与运维可控性。
　　ii.数据安全与运维能力
　　增强硬盘防护，降低盘符漂移/误操作导致丢数据风险。
　　新增一键关集群脚本及不关机运维流程，缩短短时关机/机房搬迁场景的操作成本。
　　iii.Installer/部署侧增强
　　应对高危端口合规诉求；完善precheck、故障域选center、流控等部署可靠性能力。iv.4、K8s容器化版本（云原生一期）
　　以Operator+Helm一键部署NeonSAN集群（CR管理生命周期），组件容器化（center/store/monitor/portal等）并完成基础联调：集群可拉起、常用CLI/IO可用。
　　能力补齐：linkedclone功能，x86/ARM镜像编译与打包，容器RDMA能力。
　　运维对接：监控告警/日志向KSE Prometheus体系靠拢；持续推进store配置ConfigMap化、初始化/扩缩容与升级流程云原生化。
　　定位：完成「容器化部署+CSI/Operator」阶段，为后续元数据可见可控（CRD投影）与对接云平台V8/云易捷交付打底。
　　b.U10000对象存储产品
　　2026年，U10000产品持续迭代升级，完成v5.5.1、v5.5.2版本发布，围绕安全能力、简化运维、功能拓展和稳定性提升等方向持续演进，不断完善产品核心能力，进一步提升企业级对象存储产品的可靠性、安全性和易用性。
　　i.核心功能拓展与升级
　　持续完善对象存储核心能力，完成访问控制、智能运维及数据管理等功能升级，为企业级对象存储提供更加安全、高效的管理能力。
　　新增核心功能亮点
　　新增STS临时访问凭证及IAM权限校验能力，完善对象存储细粒度权限控制体系，提升资源访问安全性，满足企业级多租户及临时授权等业务场景需求。
　　新增SNMP告警支持，增强与企业监控平台的集成能力；持续优化跨云复制能力，支持复杂部署场景下的数据复制与统一管理，进一步提升数据流转效率和可靠性。
　　新增Portal可视化换盘能力，实现磁盘点灯、磁盘定位及换盘操作的界面化管理；完善物理节点、存储桶、集群版本及业务监控等展示能力，进一步提升平台运维效率和管理体验。
　　完善子账户及配额管理能力，新增登录安全防护、证书管理等功能，持续增强平台安全保障能力和企业级管理能力。
　　ii.稳定性全面提升
　　持续优化存储引擎、磁盘动态加载、对象查询、跨云复制及网关访问等核心链路，提升系统在大规模部署、高并发访问及复杂业务场景下的稳定性和可靠性。
　　持续完善升级部署、日志归档、监控指标及自动化运维能力，优化系统升级、故障定位和运行监控流程，进一步提升产品可维护性和运维效率。
　　围绕复杂场景持续开展稳定性优化和兼容性提升，完善ARM架构及不同部署环境下的运行支持，增强产品整体兼容能力，为企业客户提供更加稳定、安全的对象存储服务。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　截至2026年6月30日，公司累计获得发明专利40个，外观设计专利27个，软件著作权155个。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　情况说明：
　　1、青云云平台：
　　进展或阶段性成果：目前公司已全面推进下一代企业云V8云原生化架构升级工作，已完成整体技术方案架构设计与落地路径规划。控制面已完成基于K8s及KubeSphere底座的技术适配验证，启动传统虚拟机部署管理服务的容器化改造，逐步实现管理服务从自管虚拟机部署向物理机容器化部署迁移，统一平台云原生运维、可观测及服务发现体系。数据面完成原有单体Bot大组件的架构拆解，初步实现计算、存储、网络、迁移、快照等能力模块化解耦，推进核心组件容器化改造。同步完成平台交付体系优化，将非核心组件调整为可选安装模式，以容器交付方式替代传统安装包，显著简化部署适配流程。
　　拟达到目标：通过全栈云原生化架构升级，彻底解决传统架构组件耦合高、技术栈老旧、部署复杂、信创适配成本高、运维负担重等痛点。全面降低平台研发迭代、版本升级、故障修复、日常运维的内部研发成本，大幅简化平台安装部署与升级流程，显著降低政企客户部署适配、漏洞修复、资源占用及整体TCO。构建轻量化、标准化、高适配、高可运维的私有云专属云原生架构底座，提升平台稳定性、扩展性、自动化运维能力及国产化信创兼容适配能力，夯实新一代私有云与混合算力场景的技术竞争力。
　　2、青云云平台易捷版：
　　进展或阶段性成果：发布了v6.1版本，云易捷全面切换至“K8s+Containerd+KubeVirt+Kube-OVN+KubeSphere”等云原生技术体系，重新打造虚拟化软件，100%对齐行业主流标准。
　　①覆盖原云易捷产品大部分功能，如虚机、存储、网络、运维、告警通知、配置等能力，②新增容器生命周期，实现虚机容器统一调度管理、Vhost高性能虚机调度器
　　③补齐部分虚拟化的额外核心产品能力，涵盖高可用（虚拟机HA、蓝屏检测重启）、性能优化（NUMA调度、CPU绑核、大页内存、资源独占）、运维管理（IP/MAC绑定、驱动热挂载、集群网络拓扑、物理节点资源预留、细粒度权限设置、镜像导出）等
　　④提供计算/存储分离部署、超融合部署、嵌套虚拟化部署等多种形态，适配不同规模、不同场景的客户上云需求。
　　拟达到目标：
　　①打破传统架构扩展性差、生态兼容弱的瓶颈，实现虚拟化与云原生生态无缝对接（支持主流插件、应用快速集成）；
　　②提升产品开发效率，代码维护成本降低50%，后续迭代效率提升40%；
　　③降低运维成本，运维故障定位时间缩短50%，客户整体运维成本降低35%；
　　④部署时间从100分钟缩短至60分钟，效率提升40%，缩短项目落地周期，提升客户交付体验。
　　3、KubeSphere容器平台：
　　进展或阶段性成果：KubeSpherev4.3.0已取得阶段性进展，持续完成平台功能增强、Bug修复、UI支持kubectl debug、Console菜单优化、License管理优化及扩展分级标注等能力建设。同时，新增KubeSphere Copilot和CostWise成本管理组件，分别面向智能运维和成本治理场景，提升平台在故障诊断、根因分析、资源成本分析和企业级治理方面的能力。
　　拟达到目标：进一步夯实平台核心能力与企业级底座，在持续修复功能和优化体验的基础上，增强云原生平台的可用性、可扩展性和治理能力，并通过新增KubeSphere Copilot与CostWise成本管理等能力，将平台进一步延伸到智能运维和精细化成本治理场景，帮助企业提升故障定位效率、运维自动化水平和资源使用效率，为企业用户提供更稳定、更高价值、可持续演进的平台产品与服务。
　　4、青云AI智算平台：
　　进展或阶段性成果：围绕大模型服务产品和企业级智算平台交付需求，完善MaaS平台能力建设，完成Token资源购买与管理能力建设，支持主流大模型服务上线及专属云实例部署；扩展模型生态能力，上线镜像共享、模型微调等能力，提升用户模型开发与应用效率；持续优化企业级服务能力，拓展文生图、文生视频、语音等多模态模型服务及计费能力，提升平台商业化运营和交付能力。智算平台支持一小时内完成平台部署，且实现了异构算力的自动化部署能力。
　　拟达到目标：
　　①完善大模型服务的用量等运营数据能力完善；
　　②平台支持多模态模型的接入、调用、计费与用量统计；
　　③支持通过专属云方式部署推理服务；
　　④大模型服务支持智能路由策略，实现服务请求的分发策略配置及自动化切换渠道的功能；
　　⑤智算平台功能优化，实现实例资源的精准化调度与数据监控，有效监控资源利用情况；
　　⑥平台完成对异构资源的适配，实现异构节点管理调度能力；
　　⑦平台支持NPU资源的分布式推理能力；
　　⑧智算平台通过有效的配额管理，实现多租户资源的有效管控，减少资源不合理占用场景的出现；
　　⑨从运营角度，平台逐步完善资源用量的卡时核时数据等运营能力的支持。
　　5、青云对象存储：
　　进展或阶段性成果：实现灵活的元数据集群和数据集群的扩容和缩容的功能和方案，负载均衡机制；容错和高可用性设计，以及非常卓越的读写性能。
　　拟达到目标：
　　①拥有完备协议且高性能的网关系统：能支持完备的S3协议，支持负载均衡，支持完善的业务监控和告警的系统，支持多种应用场景且不限于：灾备，生命周期管理，灵活的多租户权限管理，事件通知，多域名等等功能。
　　②可以动态扩容缩容的元数据集群：为整个存储系统提供高效的索引集群，提供完备的运维工具，按需缩容扩容索引集群。索引集群拥有高效且满足一致性的缓存设计，并且索引的持久化都是事务级别；该系统的设计兼顾高性能和冗余性，是非结构化存储集群关键一环。
　　③性能优异存储集群：使用最安全且高效的现代编程语言RUST进行软件系统的实现；在系统设计上提供最短最优的IO路径，为极为苛刻的灾难场景提供完备的数据一致的冗余逻辑；完备高效的空间管理逻辑将随机IO顺序化；优秀IO pipeline设计简化复杂的IO逻辑且保证IO性能；完备事务日志逻辑保证了极端情况下的数据完备性，以上一系列的创新和突破的理念。
　　6、NeonSAN分布式存储：
　　进展或阶段性成果：异构资源池卷的在线迁移、同时保证在线服务不中断、全量迁移与增量迁移结合，确保迁移过程中所有卷数据的一致性，无丢失、无错误。基于Bitmap的增量备份，增量备份过程中，数据冗余传输量减少≥50%；客户端条带化：单卷的I/O吞吐量提升2~3倍。
　　拟达到目标：
　　异构资源池卷的在线迁移：支持不同存储类型间的高效在线迁移，减少迁移时间对业务的中断影响；实现全闪、混插资源池之间的双向动态迁移功能；提高系统在多异构存储环境中的适应性，满足复杂企业存储场景的需求。基于Bitmap的增量备份：备份过程中减少50%的数据冗余传输；实现支持PB级数据规模的增量备份，确保存储利用率的最大化；提供快速增量恢复功能，可在分钟级时间内完成大规模卷的部分或全部数据恢复。客户端条带化：单卷数据吞吐量提升2~3倍，I/O延迟降低30%以上；在多节点场景中，实现均衡的负载分布和资源利用；适配高性能场景需求（如AI训练、大数据分析），满足用户对高吞吐和低延迟的要求。
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明

　　四、报告期内主要经营情况
　　报告期内，公司实现营业收入8,741.77万元，同比下降12.68%；归属于上市公司股东的净利润为-3,450.64万元，同比减亏705.63万元，合并报表层面同比减亏667.25万元（含少数股东损益）。尽管收入端受客户续约调整影响有所下滑，但成本费用管控成效显著，毛利率同比实现提升，经营性现金流改善近五成。同时，公司债务规模持续下降，带动财务费用大幅减少。

　　五、风险因素
　　（一）尚未盈利的风险
　　报告期内公司尚未实现盈利，主要原因包括：一方面，公司前期购置云计算平台所需服务器、网络设备、GPU服务器等固定资产的资本性支出金额带来的折旧成本较大；另一方面，公司目前的毛利贡献不足以覆盖期间费用，处于亏损状态。
　　（二）业绩大幅下滑或亏损的风险
　　报告期内，公司营业收入及主营业务毛利均有所下滑。其中，收入占比较高的云服务业务受部分客户续约规模调整及新客户拓展节奏影响，收入同比下滑。尽管云产品业务毛利额同比增加、盈利能力稳步提升，但云服务业务受收入规模缩减及固定成本刚性影响，收入降幅显著高于成本降幅，导致该板块当期由盈利转为亏损，影响了公司整体业绩。受此影响，公司报告期内仍处于净亏损状态，仅依靠云产品业务的盈利贡献实现亏损额小幅收窄，尚未实现整体经营扭亏。若未来云计算行业景气度下行导致云服务订单不及预期，或云产品市场竞争加剧致增长承压，公司综合毛利空间将持续被压缩，面临主营业务业绩下滑及长期亏损的风险。
　　（三）核心竞争力风险
　　核心技术与关键研发人员是公司核心竞争力的基石，公司客观上面临核心技术泄密及关键人才流失的风险。若发生核心技术泄密，即便通过司法途径维权，仍将耗费大量时间与经济成本，并对公司经营发展及新产品研发造成不利影响；若关键研发人员大量流失，将直接削弱公司的技术研发能力与持续创新动力。此外，云计算行业具有技术迭代快、研发投入高的特点，若公司未来因资金状况限制导致研发投入不足，将难以维持技术领先优势，进而影响公司的长期核心竞争力。
　　（四）经营风险
　　由于互联网及信息技术行业的特性，客观上可能存在网络设备故障、软件漏洞、硬件故障、供电中断等问题，可能使得云服务用户的业务运营中断、数据丢失，从而造成客户的经济损失。此外，如果公司服务器所在地受地震、洪灾、战争等不可抗力或其他难以预料及防范的自然或人为灾害影响，公司的云服务可靠性也会受到较大的影响。
　　（五）财务风险
　　公司云产品业务以渠道经销为主，因账期短且经销商信誉良好，坏账风险较低；云服务业务以直销为主，采用预收款模式，回款风险可控。但若主要客户经营恶化，将影响应收账款回收，进而冲击经营现金流与业绩。此外，公司当前短期债务规模较大、资产负债率偏高，若销售回款受阻或融资不畅，可能面临流动性紧张的风险。
　　（六）行业风险
　　云计算行业技术迭代迅速，创新产品与模式层出不穷，尤其是AI智算技术的突破，推动计算速度、系统稳定性等核心指标持续跃升。作为技术密集型行业，产品性能、可靠性及对AI算力的支持能力是客户选择供应商的关键考量。若公司不能准确把握行业发展趋势，特别是在AI智算领域缺乏针对性的技术储备与产品创新，导致产品性能和服务质量落后于竞争对手，将面临客户流失、业务发展迟滞及市场份额下降的风险。 收起▲

　　一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
　　(一)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。
　　(二)主要经营... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所从事的主要业务、经营模式、行业情况说明
　　(一)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。
　　(二)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。
　　(三)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。AIAgent（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。
　　二、经营情况讨论与分析
　　2025年度，面对复杂多变的行业环境，公司主动优化业务结构，从“追求规模”向“聚焦高价值、高毛利”的战略转型初见成效。全年实现营业收入22,810.50万元，较上年同期减少16.16%；营业成本15,826.81万元，较上年同期降低14.88%；毛利6,983.69万元，较上年同期下降18.91%；净利润-6,562.21万元，同比减亏31.55%。虽然营收规模有所收缩，但业务质量显著提升，减亏趋势明确。
　　　　一、云服务业务：依托AIInfra3.0架构实现扭亏为盈
　　公司云服务业务紧抓人工智能算力市场机遇，以自主研发的AIInfra3.0统一架构为核心底座，实现算力资源在公有云与私有云之间的一致化交付与高效调度。业务执行层面，公司主动剥离低效业务，聚焦对数据安全要求较高的客户，通过优化基础设施投入提升投资回报率。报告期内，云服务业务实现毛利619.99万元，较上年同期的-34.37万元增加654.36万元，成功扭亏为盈；毛利率为4.89%，较上年同期的-0.24%提升5.13个百分点，运营效率实现实质性跃升。
　　二、云产品业务：坚持标准化与场景化，维持高毛利护城河
　　公司依托核心代码自研的技术积累，围绕云原生、信创及AI智算三大领域打造了高度标准化、模块化的产品矩阵。全年云产品毛利率维持在62.66%的较高水平。虽受行业竞争加剧及部分项目结构性因素影响，毛利率较上年同期下降5.64个百分点，但基于全栈信创产品体系及KubeSphere等具有行业影响力的开源生态，公司产品在屏蔽底层差异、快速交付方面保持显著优势，形成较强的行业示范效应与差异化竞争力。
　　三、整体亏损及季度波动的说明
　　尽管云服务实现扭亏、云产品保持高毛利，公司全年仍处于亏损状态，主要系面向AI算力爆发趋势，持续对AIInfra3.0底层架构、多元异构算力调度等核心前沿技术进行重点投入所致。未来，随着运营效率提升、核心产品销售规模扩大及新产品商业价值释放，前期战略投入将逐步转化为盈利动能。
　　四、现金流逐步改善，主动化解债务
　　经营层面，造血能力有所修复。全年经营现金流虽为负数，但缺口较上年收窄37.87%。筹资层面，公司主动去杠杆，筹资活动由上年净流入转为净流出，主动偿还前期债务，财务状况趋于稳健。
　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、技术实力上，核心技术自主可控，以中国科技服务数字中国
　　公司深耕云计算领域已近14年，长期致力于技术自主研发创新和产品应用实践，技术实力雄厚，是中国原创科技的典型代表。
　　在技术自主性上，公司独立设计产品架构，自主编写核心底层代码，在国家信息技术安全、数据私密重要性不断提升的背景下，保证技术独立自主，避免了潜在的安全隐患；在技术产品化方面，运行稳定性、运维便捷性、功能完备性均具有突出优势；在技术服务方面，实现了对产品代码的深入掌握，具备了按客户要求快速更新、灵活交付的能力，提高了客户满意度，强化了市场竞争力。
　　2、技术架构上，以AIInfra3.0统一架构实现云计算、智算的公私一致化交付与管理
　　随着云计算在百行千业的深入应用，传统企业上云、用云已经成为云计算行业增长的核心动力，开启云计算新一轮增长周期。对于传统企业，混合云逐步成为主流架构，企业利用公有云的弹性资源供给，满足并发量较大的应用的峰值处理需求，可有效减少私有云所需的IT基础设施投资，同时利用私有云的安全合规性实现对核心业务数据的自主可控。
　　在传统企业上云和混合云快速发展趋势下，公司以AIInfra3.0统一架构为核心底座，依托基于K8s标准的云原生操作系统，实现云计算场景下的公、私的一致化交付与管理，进一步打破传统云架构的壁垒，为客户提供一致的使用体验和运维管理，显著降低运维难度，并实现多云环境的打通，便于数据和应用的迁移，减少了产品拓展所需要的研发投入，以较低的开支实现了更具价值的技术成果，在混合云领域建立起独特的领先优势。同时，公司拥有强大的云网边端融合服务能力，帮助客户实现各业务节点的高速互联。
　　面对日益旺盛的AI算力需求，公司率先面向智算中心建设者和运营者推出经过实践检验的多元异构算力统一调度、统一管理的智算平台，面向智算资源使用方推出AI算力云服务，帮助企业紧追AI创新步伐，并通过早期项目的成功经验持续优化迭代产品，形成了正向循环，并基于AIInfra3.0统一架构，建立起智算“混合云”模式。
　　3、产品布局上，聚焦核心优势产品，打造差异化优势
　　公司长期以来依靠自主研发获得核心技术，始终保持在前沿领域的研发投入，始终根据市场的发展，进行前瞻性战略布局。随着技术的成熟、行业的进步，公司聚焦核心优势产品的投入和打磨，快速响应市场需求，不同产品逐步为公司贡献收入，以此获得长期的发展潜力。
　　公司AI智算产品与服务已在全国不同地区的、不同规模的智算中心落地，在金融、高校科研、大模型/多模态、自动驾驶、医疗医药、具身智能、低空经济等多行业、多场景中提供专业的解决方案，服务数家头部客户，不仅带来了直接的收入增长，形成了极具行业特色的最佳实践，“青云AI智算平台解决多元异构算力管理难题”顺利入选信通院多样性算力典型案例。同时，与产业上下游合作伙伴展开更深层的融合创新，连接优秀国产硬件与AI应用，保障产品创新活力、解决方案满足客户需求的基础上，通过联合创新推动了产业链的成熟。凭借对大模型的良好兼容与实践，公司于2025年4月入选信通院“开源大模型+”软件创新应用典型案例。
　　公司面对云原生技术的成熟商用趋势，不断完善升级云原生相关产品，在具有世界级影响力的KubeSphere开源容器平台基础上，推出了完整产品家族，通过可插拔的开放架构连接更多云原生应用服务商与个人开发者，打造完善的商业化云原生产品和服务体系和生态服务能力，深度服务客户云原生转型。KubeSphere已入驻合作伙伴AmazonWebServices（AWS）QuickStart、AzureResourceManagertemplates、DigitalOceanMarketplace等平台，也与Ubuntu的发行商Canonical等达成深度合作，为全球用户提供多集群管理、微服务治理、应用管理、可观测性、DevOps、函数计算等功能，以极简的部署与管理，帮助企业快速落地云原生。
　　面向信创产业发展，公司打造包括“信创云平台、信创容器、信创虚拟化、信创存储、信创云易捷”在内的全栈信创产品体系，和国产主流芯片、服务器兼容良好，和上层软件应用厂商合作广泛，生态合作伙伴超130家，帮助金融、能源、政务、交通等行业客户顺利实现IT架构改造升级，业务系统及应用迁移等。公司信创云产品入选信通院可信云技术典型实践的同时，提供技术支撑的客户珠海华发集团财务有限公司也成功入选“用户典型实践”。
　　在数字经济蓬勃发展的时代，公司核心产品与服务涵盖了云计算、AI智算、云原生、信创等领域，并且能够屏蔽底层基础设施差异，从基础资源、运营管理等多方面满足企业日益增长的算力需求。
　　4、方案打造上，走精品化创新路线，产品标准化、方案场景化，在重点行业获得稳定客户资源
　　公司核心技术自主研发，云产品和云服务高度标准化、模块化，可快速组合形成行业解决方案。在实际落地过程中，公司根据客户业务特点提供场景化解决方案，充分满足客户数字化转型需求，强化公司的市场竞争力，有利于公司业务规模的进一步扩大。
　　得益于突出的技术优势、全面的产品布局和卓越的服务能力，公司在对产品性能要求高、看重稳定与安全性的金融、政企、教育、医疗、能源、交通等行业率先取得显著优势，已实现众多标志性项目商业落地。长期稳定服务中国人民银行、光大银行、中国银行、招商银行、泰康保险、阳光保险、中国国航、江苏交通控股、新疆交投、华润创业、人民网、国家电力投资集团、国网黑龙江电力公司、陕西燃气集团、国家超算济南中心、西部矿业集团、中通快递、洋河股份、清华大学、中国农业大学、武汉协和医院、西昌市人民医院、宜昌人福药业等行业领先企业或机构。未来，公司有望凭借现有业务的标杆效应，实现对重点行业的进一步渗透，迅速扩大业务规模，实现业绩快速增长。
　　5、销售方面，商业组织架构持续优化，向更广的区域、行业渗透
　　公司持续优化商业组织架构，除深耕优势区域及行业客户外，加强渠道建设，加快从一线城市向二、三线城市渗透，同时迎合更多传统行业企业的数字化转型需求，持续将数字化服务能力下沉，提升业务规模，推动技术普惠，2025年在福建、广东、河南、浙江、湖北、江西、山西等多省市陆续收获新客户。
　　在销售团队搭建层面，公司根据区域与行业内的项目拓展与部署进度，合理调整和配置相应的销售人员，形成项目到人的长期跟踪和稳定服务，与客户建立起可持续的、亲密的合作关系。此外，公司会定期开展销售人员产品、技术、服务等培训活动，提升项目“作战力”，实现更好地业务拓展。公司也会借助于优质开源项目的影响力，加持销售团队业务拓展，形成交叉销售，在国内外市场中协同为公司创收。
　　6、客户服务方面，产品稳定可靠，产品交付与服务能力突出
　　公司高度重视产品交付与服务工作，客户满意度较高。公司建立了一支经验丰富、能力突出的售后支持服务团队，覆盖架构设计、功能开发、产品交付、部署实施、系统测试、使用培训、项目验收、更新升级、问题咨询、故障修复全流程。
　　由于公司核心技术均为自主研发，产品和服务均高度自主可控、稳定可靠，所以在售后的故障排除、技术指导、产品控制等方面具有强大的服务水平，为客户提供全面的技术咨询和支持服务，帮助客户从传统IT架构快速、流畅迁移上云，最大化释放云的效能，敏捷构建云原生应用，获得市场价值，从而赢得稳定的客户关系，2025年收到包括华数传媒、信达金租等客户在内的近10封感谢信，获评浙江信息化协会颁发的“数字化赋能服务先锋”。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　公司目前主要产品线包括KubeSphere容器平台、Coreshub基石智算平台、云易捷、云平台（包括公有云和企业云）、存储产品线包括NeonSAN块存储和U10000对象存储。下面将以产品线为维度介绍其中的核心技术在报告期内的研发进展与技术升级。
　　1）KubeSphere容器平台
　　KubeSphere在2025年一个较大的变化是调整了开源策略，发布的版本区分为社区版和企业版。如此调整的目的是在满足社区用户需求的同时，为企业用户提供更有价值的产品和服务，使得产品能得到可持续的发展。
　　产品研发方面，KubeSphere在2025年研发了2个版本v4.2.0和v4.2.1。其中KubeSpherev4.2.0于2025年中已经发布，KubeSpherev4.2.1于2026年1月发布。这两个版本都是基于KubeSphere全新LuBan可插拔新架构研发，主要包括：通过全新设计的UI提供更好的用户体验；发布WizTelemetry2.0可观测平台，新增链路追踪和网络可观测的能力；集群治理能力增强，夯实企业级平台底座，具体包括网关平滑升级、多集群治理能力增强、节点组精细化管理、巡检能力产品化等；支持多种类型的弹性伸缩，包括横向、纵向及事件驱动等；通过对异构基础设施进行统一纳管，构筑标准化算力底座。具体包括GPU/vGPU异构算力统一纳管与适配、集成Volcano批量调度引擎、NFS与对象存储本地缓存加速等。
　　KubeSphere在V4进行LuBan可插拔架构改造后，除了继续作为独立的产品售卖满足客户的需求之外，已经逐渐成为公司其他产品的底座。比如Coreshub基石智算平台、全新的云易捷虚拟化平台都是基于全新的KubeSphere的LuBan可插拔架构打造；此外云平台和存储产品也正在进行云原生架构的升级改造，未来也会以全新的KubeSphere为底座。
　　2）Coreshub基石智算平台
　　2025年是智算平台能力全面深化、迈向精细化运营的一年。这一年，我们兼顾底层架构的稳健与上层应用的便捷，平衡管理员的管控效率与终端用户的操作体验，优化平台架构，提高平台功能丰富性。平台优化主要包含：
　　架构升级与资源管理精细化。架构与安全性加固：完成配额系统的重构优化，为后续的多租户精细化管理奠定基础。完成安全专项优化，包括修复Redis、Prometheus等组件的弱密码漏洞等。异构算力纳管与调度：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。存储能力增强：针对并行文件存储系统兼容性改造，解决权限分发和挂载点多样性的问题。并优化了文件存储的用量统计和删除逻辑，增强了文件搜索、重命名和容量统计的准确性，兼顾存储功能的灵活性与数据安全。
　　AI全生命周期的能力闭环。大模型服务能力跃迁：上线了DeepSeekR1/V3、QwQ-32B、万象、MiniMax-M2.5、Kim-2.5、Qwen3.5等一系列主流模型，并支持了Embedding和重排序模型，针对DeepSeekR1等模型，我们优化了推理过程展示（思考过程输出），并上线了模型广场，满足用户快速体验的场景，进一步降低用户试用的门槛。开发与训练提效：在容器实例中，支持了修改启动命令、环境变量、保存镜像进度可视化以及Tensorboard能力；在分布式训练中，推出了任务模板功能，支持用户将常用配置保存为模板，实现一键启动，极大提升了重复任务的效率。模型管理与上架：将模型管理作为独立模块管理，并增加了模型详情、标签管理以及申请发布到模型广场的全流程，实现模型上架流程标准化。
　　优化用户体验。交互与视觉优化：统一平台时区，细化平台用量统计颗粒度如“运行时长”，针对镜像仓库、模型广场上传logo的操作，提供了裁剪、压缩等功能。关键路径提效：优化容器实例开机、模型部署的流程，增加了模型部署中显存预校验，避免用户“提交即失败”，在容器实例列表页，直接提供SSH信息和WebTerminal新窗口打开功能，减少了用户的操作跳转。信息透明化：增加了大量监控数据的展示，如容器实例的GPU显存利用率、节点功率/温度监控、分布式任务的状态细化（如“镜像拉取中”）等，让用户对资源使用情况一目了然。
　　强化运营管理。管理端重构了用户管理页面，增加了用户配额数据（CPU/GPU/存储）的直观展示，也支持更灵活的搜索能力，针对配额管理，增加了GPU型号和数量的双重限制，实现了从“限制多少卡”到“限制用什么卡”的精细管控。观测性与审计：全面完善了操作日志体系，区分用户行为、系统行为、管理员行为，便于平台审计与管理。同时，新建了故障记录模块，支持对异常节点进行跟踪和处理状态标记。计费与商业化：支撑了专属资源组和容器实例的按需转包月、包月续费等计费场景。针对欠费节点和容器实例，也制定了明确的回收策略，并增加了版权过期提醒，保障了平台的商业闭环。
　　3）云易捷
　　2025年，云易捷依托青云AIInfra3.0发布v6.0版本，以“全栈底座+场景攻坚”构建新一代IT基础设施，实现面向渠道、行业标准化、极致易用的里程碑跨越。其核心能力提升如下：
　　底座技术栈革新：全面切换为“K8s+Containerd+KubeVirt+Kube-OVN+KubeSphere”云原生技术栈，彻底摆脱老旧IaaS架构限制。打破扩展性差、生态兼容弱的瓶颈，实现与云原生生态无缝对接。
　　存储性能提升：自主研发SPDKVhost调度器，实现“高性能逻辑卷全局预分配”“大页内存并发安全分配”核心能力，插件化设计符合K8s标准。4K随机读IOPS提升约60%，随机写提升约30%，延迟降至百微秒级，为核心数据库、高性能计算等关键业务提供高性能支撑。
　　产品能力补位。计算虚拟化：新增虚拟机HA、蓝屏检测重启、NUMA调度、CPU绑核等十余项功能，满足金融、政务等行业高可用、高安全要求。存储虚拟化：补齐EC纠删码、多维度存储池、磁盘/网络亚健康检测等核心能力，全面覆盖招投标参数要求。部署形态：支持计算/存储分离、超融合、嵌套虚拟化三种模式，适配大中小各类企业。多元算力：基于通用服务器统一调度“虚拟机+容器”，降低资源开销，实现统一管理。生态兼容：坚持开放理念，适配国产操作系统（欧拉、麒麟、统信）与ARM架构，支持多种外置存储协议，助力信创业务与客户降本。
　　提升产品运维效率。代码质量：严格控制单函数代码量在100行左右，维护成本降低50%，迭代效率提升40%。部署效率：3节点超融合部署从100分钟缩短至60分钟，效率提升40%，缩短项目周期。运维成本：标准化架构+可视化监控，故障定位时间缩短50%，客户整体运维成本降低35%。
　　云平台在2025年发布了多个版本及相应版本的Patch，有效的提升了产品的稳定性和易用性。为了响应国家核心技术自主可控的要求及信创的需求，云平台对国产服务器、国产芯片（如海光3、海光4、鲲鹏920、飞腾S5000C）、国产操作系统（如KylinV10SP3）进行了全面的适配。公司因云平台对信创的良好支持与投入入选第五届信创系列评选的2025年度十大信创云品牌。2025年公司启动了新一代云平台的研发工作，新一代云平台将以KubeSphere为底座，实现全面的云原生改造及核心组件的解耦。同时会具有更便捷的安装部署与升级、更少的资源占用、更多组件由必装改为选装等优点。为统一公司所有产品到以KubeSphere为底座打下坚实的基础。
　　5）存储产品线
　　a.NeonSAN块存储产品
　　NeonSAN于2025年正式发布v3.6.1、v3.6.2两个产品版本，围绕国产化适配、异构存储调度、运维效率提升、网络自动化四大核心方向持续迭代，进一步增强产品核心竞争力。
　　异构存储调度能力升级。新增异构存储池跨资源组卷迁移功能，支持全闪存与混插介质存储池之间的卷跨资源组双向迁移，打破存储介质类型限制，显著提升存储资源调度灵活性。
　　国产化与操作系统适配完善。全面适配Ubuntu22.04LTS部署环境，满足主流通用操作系统使用需求。新增支持麒麟V10SP3国产化操作系统，覆盖X86、ARM双硬件架构。支持海光4代CPU与Ubuntu22.04组合环境部署，完成国产化硬件平台兼容适配。
　　运维管理与效率优化。对Portal界面磁盘管理模块进行重构升级，优化可视化展示维度，简化运维操作流程，提升存储集群管理效率。强化数据迁移策略，支持按节点维度指定迁移或排除特定节点，实现精细化数据调度；支持OFFLINE状态SSD的数据迁移，保障故障盘数据安全。提升运维体系对接能力，集成Boss系统一键查询NeonSAN运行参数功能，实现运维信息快速获取；提供高可用Prometheus监控对接方案，支撑企业级统一监控平台建设。
　　网络自动化水平提升。完成RDMA网络环境部署流程自动化升级，实现流控参数自动配置，有效降低部署复杂度，提升网络传输稳定性与可靠性。
　　b.U10000对象存储产品
　　2025年，U10000产品持续迭代升级，完成v5.4.0以及v5.5.0的版本优化与核心模块迭代，围绕稳定性提升、功能拓展、模块优化三大方向，全面强化产品核心竞争力，适配企业级存储场景的多元化需求。
　　核心功能拓展与升级。完成核心模块的版本迭代升级，同步更新物理节点与对象功能模块版本，优化模块底层架构，提升模块运行效率与兼容性，为后续功能拓展奠定坚实基础。数据修复安全与效率双提升，故障处理逻辑优化升级，运维监控能力全面强化。
　　2、报告期内获得的研发成果
　　截至2025年12月31日，公司累计获得发明专利68个，外观设计专利27个，软件著作权153个，其他作品著作权10个。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　1、BI企业数字运营平台：
　　进展或阶段性成果：完成1.0版本的功能需求实现，正在进行2.0版本的开发工作，重构了客户账单相关的功能，提供消费账单成本分析。
　　拟达到目标：基于Flink实时计算和Hudi数据湖技术研发数据可视化运营平台，打造数据采集、存储、处理及分析的数据闭环，给客户提供实时的消费统计数据，给公司提供客观的数据和直观的图形化分析报告，来提升企业运营及决策的效率。
　　2、BOSS统一运维运营平台
　　进展或阶段性成果：发布了企业云6.2版本。更新内容包括全新设计的监控大屏、优化了阈值告警配置和服务机制、新增事件告警的界面化管理、简化镜像注册流程、增加对GPU主机的适配型号和配置、新增多项安全配置参数、新增反亲和安置组管理、新增基于BOSS界面对租户资源的操作管理。
　　拟达到目标：通过对云运行环境的监控和对业务流程的定义，帮助云服务提供者管理运营好云基础设施的硬件和软件，实现服务稳定和可持续运营。能够适配公有云，私有云多种云模式，降低维护成本。通过灵活的权限控制，满足集团化运行多角色权限的要求。通过集中的运行监控和告警机制，以及多维度的运行视图来实时了解运行状况，及时发现问题，从而高效管理云计算平台的环境运行情况。
　　3、Express易捷云平台
　　进展或阶段性成果：完成里程碑版本v5.0发布，在原老版本基础之上，进一步提升宕机自恢复率，并且新增了多集群组件、扩容磁盘、替换磁盘、Vmware纳管迁移、NFS离线迁移、角色权限管理、资源配额、虚拟机快照、HTTPS一键改造等能力，让产品的稳定性和功能性都大幅提升。
　　拟达到目标：青云面向中小算力规模客户的轻量级产品，以虚拟化及其相关管理作为出发点，实现计算、存储、网络的弹性高效利用及自动化资源管理，实现资源的集中按需分配、动态调度调整、敏捷部署、关键应用业务支撑、应用业务上云就绪，满足客户对于资源的可靠性、可用性、高性能及安全性的管理要求。
　　4、IaaS基础设施服务平台
　　进展或阶段性成果：7：在对公有云持续进行迭代更新的同时，开始了企业云V7新版的开发和测试工作。1、发布了QKEv3.4的新版，支持新版本K8s及KubeSphere企业版的同时，新增了Cilium的支持；2、运营能力上新增了对智算平台计费的支持如按大模型服务的Token进行定价和计费等；3、运维方面对云平台的监控告警等能力进行了增强、重构和解耦；4、基础设施即服务（IaaS）方面，新增4项国内技术发明专利授权，持续提升运维效率、保障客户生产安全、稳定和业务连续性；IPv6的支持更加深入和全面；云原生技术赋能基础设施管理取得了一定进展；5、云平台管理后台对基础设施管理、云资源迁移、镜像管理、巡检能力、存储运维能力进行了全方位的升级和优化；6、大幅改善了web终端的用户体验。
　　拟达到目标：使用公私托混同一架构模式及P2P机器人资源调度算法为企业用户提供可扩展、稳定性高、高性能的虚拟化、物理主机、分布式存储、SDN网络、安全及自动化运维管理服务。
　　5、NewBilling统一计量计费服务
　　进展或阶段性成果：进行计费服务通用化设计，便于集成第三方资源计费能力，通过新设计的glue架构实现对运营能力的解耦。
　　拟达到目标：通过研发基于大数据实时采集及处理技术的计量计费系统，提供各种类型产品和服务的计量和计费能力，成为“资源为中心-->应用为中心-->服务为中心”战略落地的重要支撑系统。
　　6、QingStor软件定义存储产品平台
　　进展或阶段性成果：新发布基于全新自研的HydroFS为底层分布式数据存储平台的5.2、5.3和5.4版本，提供全新的使用和管理交付界面，支持对存储底层拓展进行UI化展示并可根据业务需求调整存储集群读写调度、提供了跨集群跨平台的数据容灾方案与能力、优化对全局与存储桶的QOS支持，对存储集群业务访问做全面的监控。
　　拟达到目标：提供云原生时代的全栈分布式存储服务，为结构化和非结构化数据提供高效存储，满足企业数字化对于海量数据的存储和处理需求，同时调研AI对于海量数据存储和访问需求，打造AI时代的分布式存储平台。
　　7、基于Kubernetes提供界面化容器集群管理技术研究
　　进展或阶段性成果：KubeSphere企业版4.2.0在产品架构上实现了重大升级，扩展能力迈上新台阶。通过引入更多扩展点、深度解耦功能模块、支持组件按需加载、提供灵活的配置机制及完善的生命周期管理体系，全面解决了模块耦合度高、无法独立更新、交付周期长等关键问题，大幅提升了平台的灵活性、可维护性与持续交付能力。
　　拟达到目标：助力企业构建高效、可控、可演进的容器平台，全面提升平台治理能力与运维效率，为现代化应用管理和持续创新提供坚实支撑。
　　8、全托管IoT物联网平台
　　进展或阶段性成果：已实现应用。
　　拟达到目标：为设备与云应用的交互提供安全连接，实现海量设备管理，结合QingCloud其他服务如QingStor对象存储、时序数据库、大数据等，对设备生成的数据进行收集、处理、分析，帮助用户轻松构建IoT应用。
　　9、AI智算平台
　　进展或阶段性成果：提供大模型推理服务平台，支持异构分布式多渠道推理公共Tokens服务，支持模型一键微调到模型立即部署，支持用户自定义镜像管理，支持GPU卡级别配额控制，支持模型上下架到模型广场，完善模型全生命周期的平台化。
　　拟达到目标：为大模型训练和推理、其它AI应用开发和上线运行提供端到端的能力支撑，支持跨区域的异构算力资源池，结合混合推理云、边缘云，支持如工业仿真、具身智能等计算业务。
　　10、Express易捷云平台v5.0
　　进展或阶段性成果：完成里程碑版本v5.0发布，在原老版本基础之上，进一步提升宕机自恢复率，并且新增了多集群组件、扩容磁盘、替换磁盘、Vmware纳管迁移、NFS离线迁移、角色权限管理、资源配额、虚拟机快照、HTTPS一键改造等能力，让产品的稳定性和功能性都大幅提升。
　　拟达到目标：青云面向中小算力规模客户的轻量级产品，以虚拟化及其相关管理作为出发点，实现计算、存储、网络的弹性高效利用及自动化资源管理，实现资源的集中按需分配、动态调度调整、敏捷部署、关键应用业务支撑、应用业务上云就绪，满足客户对于资源的可靠性、可用性、高性能及安全性的管理要求。
　　11、QingStorNeonSAN分布式SAN存储系统V4
　　进展或阶段性成果：异构资源池卷的在线迁移、同时保证在线服务不中断、全量迁移与增量迁移结合，确保迁移过程中所有卷数据的一致性，无丢失、无错误。基于Bitmap的增量备份，增量备份过程中，数据冗余传输量减少≥50%；客户端条带化：单卷的I/O吞吐量提升2~3倍。
　　拟达到目标：(1)异构资源池卷的在线迁移：支持不同存储类型间的高效在线迁移，减少迁移时间对业务的中断影响；实现全闪、混插资源池之间的双向动态迁移功能；提高系统在多异构存储环境中的适应性，满足复杂企业存储场景的需求。
　　(2)基于Bitmap的增量备份：备份过程中减少50%的数据冗余传输；实现支持PB级数据规模的增量备份，确保存储利用率的最大化；提供快速增量恢复功能，可在分钟级时间内完成大规模卷的部分或全部数据恢复。
　　(3)客户端条带化：单卷数据吞吐量提升2~3倍，I/O延迟降低30%以上；在多节点场景中，实现均衡的负载分布和资源利用；适配高性能场景需求（如AI训练、大数据分析），满足用户对高吞吐和低延迟的要求。
　　12、WizTelemetry可观测平台2.0
　　进展或阶段性成果：完成了可观测数据的采集和展示。
　　拟达到目标：可观测平台旨在通过全面的数据收集和分析，实现实时监控、异常检测、根本原因分析以及决策支持，以提升系统性能和用户体验。
　　进展或阶段性成果：实现灵活的元数据集群和数据集群的扩容和缩容的功能和方案，负载均衡机制；容错和高可用性设计，以及非常卓越的读写性能。
　　拟达到目标：1、拥有完备协议且高性能的网关系统：能支持完备的S3协议，支持负载均衡，支持完善的业务监控和告警的系统，支持多种应用场景且不限于：灾备，生命周期管理，灵活的多租户权限管理，事件通知，多域名等等功能。2、可以动态扩容缩容的元数据集群：为整个存储系统提供高效的索引集群，提供完备的运维工具，按需缩容扩容索引集群。索引集群拥有高效且满足一致性的缓存设计，并且索引的持久化都是事务级别；该系统的设计兼顾高性能和冗余性，是非结构化存储集群关键一环。3、性能优异存储集群：使用最安全的且高效的现代编程语言RUST进行软件系统的实现；在系统设计上提供最短最优的IO路径，为极为苛刻的灾难场景提供完备的数据一致的冗余逻辑；完备高效的空间管理逻辑将随机IO顺序化；优秀IOpipeline设计简化复杂的IO逻辑且保证IO性能；完备事务日志逻辑保证了极端情况下的数据完备性等以上一系列的创新和突破的理念。
　　14、基于Kylin系统的多架构数据库及中间件生态适配
　　进展或阶段性成果：发布了redis、kafka、opensearch、zookeeper等应用的麒麟版。
　　拟达到目标：实现国产主流数据库及中间件在Kylin系统（ARM/x86）的100%兼容适配，覆盖企业级核心场景需求。构建统一的国产化技术栈，补齐生态短板。支持至少10种数据库及中间件在双架构下的稳定运行。系统整体适配兼容，关键事务处理能力达到同类产品水平。
　　15、基于云边协同的边缘智能平台EdgeWize3.1
　　进展或阶段性成果：构建云边端一体化的协同计算架构，支持算力资源的统一管理和智能调度；开发适应边缘环境的轻量级AI推理框架，实现模型的高效部署和运行；提供边缘算力感知、度量和调度等关键技术，确保系统的高效运行和资源优化利用。
　　拟达到目标：构建一个功能完备、性能优异、安全可靠的边缘智能平台。在功能完备性方面，平台将支持多种行业应用场景，包括工业互联网、智能交通、能源物联网、安防监控、车联网、环境监测和无人机等领域的应用需求。在性能方面，平台将实现毫秒级的实时响应能力，支持海量数据的实时处理和分析，满足边缘计算场景下的低延迟要求。在可靠性方面，平台将具备完善的容错机制和故障恢复能力，确保系统的持续稳定运行。在安全性方面，将实现端到端的安全防护，包括数据安全、设备安全和应用安全等多个维度。
　　16、可插拔云原生生态增强平台KubeSphereLuBan4.2
　　进展或阶段性成果：在KubeSphereLuBan云原生可扩展开放架构的基础之上，能轻松实现应用的上下游联动、随时随地集成各类来自KubeSphere市场的优质扩展组件，并提供无缝融合的业务能力与高度一致的产品体验。
　　拟达到目标：通过丰富的开发者工具和扩展组件市场建设，提升开发效率和灵活性，推动平台与第三方服务的兼容性，促进云原生生态的建设。最终，本项目将助力企业在数字化转型中更安全、敏捷地运行和创新，推动行业技术的发展和应用落地。
　　17、青云基础设施即服务平台(IaaS)2.0
　　进展或阶段性成果：1、全面优化对第三方存储的支持能力，优化不同类型存储之间的迁移，备份，快照等能力。2、新增多种数据备份和保护机制，提升云平台数据安全性；3、支持可插拔的内存热扩容能力；4、支持对接PTP精密时钟，实现虚拟机和计算节点之间的高精度时间同步；5、完成镜像注册改版及优化，实现了用户自助完成镜像注册；6、支持自定义光驱管理，满足用户灵活加载驱动的需求；7、完成IntelXeon5系列处理器适配；8、增加对国产软硬件产品支持的范围，从芯片、系统、云平台、网络层面，提供全链条信创产品；9、支持多种GPU虚拟化技术；10、完善IPv6功能，实现基于IPv6全场景的功能支持；11、网络产品能力持续增强，包括：LB监控优化及平滑升级、支持IKEv2VPN能力、VPC和NAT网关产品高可用能力增强、安全组性能增强等能力；12、适配华为、锐捷、Juniper不同型号的交换机，增强网络兼容性和稳定性；13、持续进行智算BM开发，通过DPU增强智算裸金属能力；14、持续构建IAAS2.0稳定性保障体系，包括巡检、告警、可视化监控等。
　　拟达到目标：使用公私托混同一架构模式、基于P2P机器人资源调度算法为公有云服务和企业级用户提供可扩展、高稳定性、高性能的虚拟化、裸金属、软件定义存储、软件定义网络、安全及自动化运维管理服务。在云原生理念的指导下对系统架构进行升级和创新，以增量式开发为基本研发准则，保证核心稳定、推动技术迭代升级：采用k8s实现更加可扩展、更高稳定性的云服务和云产品业务，采用vhost-user技术实现更高性能的存储、网络组件，采用可观测技术实现更高的系统可靠性、更全的运维可视化、更加自动化的平台管理服务。从而为用户带来更加稳定、高效、便捷的一致性云体验。
　　18、青云基础设施即服务平台(IaaS)3.0预研
　　进展或阶段性成果：1、调研既适合当前IaaS架构与技术现状，又能体现云原生理念和架构特点的演进路线；2、设计具备插件化、松耦合特点的新架构；3、调研提升平台在大规模、高负载和复杂异构（如信创）环境中稳定性和可靠性的方法；4、调研全方位提升平台侧和用户侧可观测性的方法；5、设计和实现基于DPU和云原生技术的BM组件；6、调研如何利用生成式AI技术提升运维和运行效率。
　　拟达到目标：1、合理应用云原生理念、架构特点和相关技术，设计实现可对计算、存储、网络等资源进行高效管理的新架构的原型；2、将原耦合性较高的老架构中的系统组件进行重构，实现存储和网络等耦合性较高组件的插件化解耦，并对外部用户和系统提供统一的IaaS层API；3、平台稳定性和可靠性有显著提升，更好地保障业务连续性；4、降低平台和用户的运营和运维成本，提升资源利用率；5、为更完善的AIInfra服务提供更好的支撑；6、利用生成式AI技术建立运维知识库、将生成式AI技术与可观测性相结合提升运维和运营效率。
　　19、青云云平台BOSS统一运维运营平台3.0
　　进展或阶段性成果：1、第三方存储资源管理与监控：实现了第三方存储资源池、物理卷、逻辑卷的全面展示及实时监控。这使得运维人员能够直观地了解第三方存储设备的资源分配情况和运行状态，及时发现潜在的性能瓶颈或故障隐患，为存储资源的合理调配和高效利用提供了有力支持。2、NeonSAN存储管理及运维：完成NeonSAN存储节点、资源池、云硬盘的展示、监控和运维操作功能。不仅能够实时呈现NeonSAN存储系统的详细信息，还提供了诸如创建、删除、扩展云硬盘等一系列运维操作接口，大大提高了对NeonSAN存储的管理效率和灵活性。3、一云多芯资源池及策略管理：该功能允许公司在多云多芯架构下，对不同芯片架构的计算资源进行统一的资源池化管理，并根据业务需求灵活制定资源分配策略。这有助于公司充分发挥异构计算资源的优势，提高资源利用率，降低运营成本，同时为应对多样化的业务场景提供了坚实的技术保障。4、云平台环境巡检：运维人员只需点击一键操作，平台即可自动对云平台的各个关键组件和服务进行全面检查，包括服务器状态、网络连接、存储性能等多个方面。检查完成后，系统会自动生成详细的巡检报告，报告内容涵盖巡检时间、发现的问题、问题的严重程度以及相应的解决建议等。这一功能极大地简化了运维人员的日常巡检工作，提高了巡检的准确性和效率，同时也为平台的稳定性和可靠性提供了持续的监控和保障。5、平台国际化：成功实现了全英文页面管理，使平台能够支持中英双语切换，满足全球大部分地区和国家用户的使用需求。这不仅有助于公司拓展国际市场，提升品牌影响力，还为跨国企业客户提供了更加便捷、友好的运维运营服务体验。
　　拟达到目标：1、存储策略与运维增强：计划完善第三方存储的策略管理及运维操作功能。除了现有的基本监控功能外，将进一步提供精细化的存储策略配置，以满足不同业务对存储性能、可靠性和成本控制的多样化需求。同时，拓展第三方存储的运维操作范围，确保在整个云平台中稳定运行和高效服务。2、巡检能力提升：计划支持按时间周期和检查范围定制化巡检，并输出各角度巡检报告。运维人员将能够根据业务需求和运维计划，灵活设置巡检的时间间隔、周期（如每日、每周、每月等）以及检查的范围（如特定区域、特定资源池、特定服务等）。平台将根据定制化的巡检设置生成相应的详细报告，报告内容将更加聚焦于运维人员关注的重点领域，提供更具针对性的数据和分析结果，帮助运维人员快速定位问题并采取有效的解决措施。3、总览可视化与个性化定制：开发支持自定义全局总览功能，并根据不同使用角色预置总览内容。不同角色的用户（如运维管理员、系统管理员、业务部门负责人等）将能够根据自己的工作需求和权限，定制专属的平台总览页面。平台将提供丰富的总览模块，涵盖资源使用情况、性能指标、告警信息等多个方面，并允许用户按区域和可用区编排每个不同的总览模块。此外，用户还可按需拖动各模块展示位置和大小，以实现个性化的布局设计，提高信息获取的便捷性和效率。用户可保存总览配置以便下次登录时直接使用，并支持将定制好的总览页面投放大屏展示，满足监控中心等场景的可视化需求。4、基础设施及网络可视化管理：构建云平台管理节点及系统服务进程拓扑及管理面板。通过可视化的拓扑图，运维人员能够清晰地了解云平台管理节点之间的网络连接关系、系统服务进程的运行状态以及它们之间的相互依赖关系。这将大大提高运维人员对云平台底层架构的管理和维护能力，降低因管理节点故障或服务进程异常导致的业务中断风险。5、资源迁移与镜像管理：实现云服务器资源迁移，镜像资源上传制作和导出功能。云服务器资源迁移功能将允许用户在不同的物理服务器或云主机之间灵活迁移正在运行的业务系统，确保业务的连续性和高可用性，同时也为云平台的资源优化和负载均衡提供了有力手段。镜像资源上传制作和导出功能将方便用户创建和管理自定义的操作系统镜像和应用程序镜像，用户可以将本地的镜像文件上传到平台，经过简单的配置和制作后，即可在云平台内部署和使用。同时，用户还能够将平台上的镜像资源导出到本地，以便在其他环境中进行部署或备份，提高了镜像资源的灵活性和复用性。
　　20、青云云平台QKE容器引擎v3
　　进展或阶段性成果：1、支持一云多芯异构架构部署。2、worker节点支持BM节点。3、worker节点支持GPU节点。4、支持纳管扩展自定义节点。5、青云自主研发CNI插件hostnic已更新到v1.014版本。
　　拟达到目标：容器引擎QKE是在青云QingCloud上构建的企业级分布式多租户的Kubernetes容器服务管理平台，集成了青云QingCloud的云服务器、存储、网络等资源，可一键部署高可用、高性能的Kubernetes集群，支持可视化界面、多集群管理、自动伸缩、运维监控、CI/CD、微服务治理、应用管理、服务与网络管理等业务场景，让您轻松高效地在云端运行Kubernetes容器化应用。
　　21、青云云平台服务控制台3.0
　　进展或阶段性成果：1、实现云平台国际化；2、实现云平台一云多芯，满足企业云信创需求；3、实现基于企业组织架构的企业资源管理，支持自定义组织结构，支持添加、删除组织，支持自定义组织成员，及成员的角色权限，支持自定义工单审批流程，流程审批通过后自动创建云资源；4、持续构建Console平台自助式服务及管理能力。5、更新主体架构设计，实现业务/功能等组件的可插拔的微服务架构。
　　拟达到目标：1、一站式管理：CONSOLE平台旨在为用户提供一个集中统一的界面，以便对所有架构的云产品和服务进行管控。2、资源管理：CONSOLE平台需要满足中小企业、大型企业多场景的资源管理诉求。3、服务提供：CONSOLE平台通过对上提供应用使用的界面和API，将资源管理起来，通过运营，最终交付给用户的是一个一个服务，如计算服务、存储服务、网络服务等IaaS层面的，以及中间件服务、数据服务等PaaS层面的。4、可靠、高效、安全和经济：云计算运维的目标是确保云计算系统的可靠、高效、安全和经济地运行，以支持海内外企业的业务发展和创新。
　　22、青云云平台监控CloudSAT1.0
　　进展或阶段性成果：1、实现了云平台监控数据标准及接口标准的统一与抽象，成功完成监控服务的服务化转型，彻底达成监控服务与监控对象的解耦，有效提升了系统架构的灵活性与扩展性，为云平台监控体系的高效运作筑牢根基。2、接入便捷性实现质的飞跃，达成“配置即接入、接入即监控、接入即告警”的高效模式，最大程度缩减从需求萌生到为最终客户实现监控告警并形成整闭环的周期，大幅提升应急响应速度，强化系统实时保障能力。3、创新推出自定义告警功能：一方面，全方位满足青云既有用户及非青云用户对基础设施指标的精细化监控需求，无缝与CloudWatch服务其他功能集成融合，塑造全方位、多层次的立体化监控告警生态；另一方面，针对青云KA客户，支持上报非平台预置以及其他云平台的监控数据，拓宽数据视野，助力跨平台运维管理；对于非青云用户，在自定义功能框架下，赋予轻量、简易却高效的数据上报途径及监控管理实操方案，降低使用门槛，推动云监控服务的广泛覆盖与普适应用。
　　拟达到目标：1、数据流转高效实时，依托先进技术架构，打破数据延迟壁垒，确保每一份关键数据都能第一时间精准呈现，让客户时刻紧握业务脉搏，精准洞悉资源动态，不错过任何细微波动。接入设计极致便捷，秉持极简主义与高度兼容原则，无论是新兴初创企业的敏捷业务，还是大型集团复杂架构，皆能轻松嵌入，无缝对接各类业务场景，实现即插即用式的流畅接入体验，极速开启智能监控之旅。2、产品矩阵多元融合，覆盖Iaas和Paas，指标体系精细入微，深度覆盖从基础设施底层硬件到上层应用服务全链路，全方位洞察业务运行健康度，挖掘潜在效能瓶颈，提供360度全景视角，为决策制定输送详实一手数据。3、告警机制精准智能，基于精准算法与智能决策模型，多渠道多模式精准触达每位相关用户，无论是桌面弹窗的醒目警示、移动端推送的即时提醒，还是邮件通知的详尽汇报，确保告警信息分秒必争送达。同时，配备详尽明晰、步步为营的告警解决指南，以图文并茂、实例引导的方式，助力客户从问题洞察到根源定位，再到精准施策，一气呵成高效化解资源或平台潜藏隐患，将风险扼杀于芽，提前筑牢业务安全防线，保障运维和运营的连续性与稳定性，护航客户数字化征程稳健前行。4、用户体验：告警策略全资源关联支持和一键告警功能，提高了监控与告警的效率和便捷性。通过自定义监控来自由定义关键业务指标和告警规则，方便用户高效及时的管理自己的核心数据。5、创新特性：让监控更灵活，告警更精准，管理更简单，完全匹配客户业务需求。
　　23、青云云平台可视化部署WebInstaller1.0
　　进展或阶段性成果：完成功能性目标：1、支持云平台环境配置与部署；2、支持对接NeonSAN和第三方存储；3、支持在页面上查看在线文档库。
　　拟达到目标：1、功能目标：1）构建完善的在线文档库：在Web页面中集成丰富的实施操作在线文档，确保在任何云平台环境部署过程中，操作人员均可随时对照文档进行精准操作，并能便捷地访问相关技术资料，减少因操作不熟悉或文档查找困难导致的错误与延误。2）灵活的云平台环境配置与部署：支持标准与融合部署模式的选择，满足不同企业架构与业务需求的多样化部署要求。实现环境基础规划信息的便捷配置，包括但不限于IP地址规划、域名设置等基础参数设定。高效收集物理节点信息，对计算节点功能类型（如GPU直通、设备直通、GPU虚拟化）和存储模式进行灵活配置，以适配不同的应用场景与硬件资源条件。依据多种网络环境（vlan、bond、bgp等）实现物理网络和云平台业务网络的精准配置，保障网络的高效稳定运行。精准确定云平台部署的管理节点和服务组件，可按环境规划选择组件部署于物理节点还是创建虚拟节点，指定具体的节点服务器或创建管理虚拟机IP，支持自动或按需求配置服务组件的高可用。可实时部署各阶段状态与进度，并能在遇到问题时快速获取关键日志，以便及时定位与解决问题，确保部署过程的顺利进行。3）全面的云平台环境管理维护：支持已有云平台环境的扩展，包括新数据中心的无缝接入、部署节点的追加、核心虚拟机规格的灵活扩容，满足企业业务增长与架构扩展需求。支持第三方存储与neonsan存储的便捷对接，提升云平台的存储扩展能力。支持可视化配置和追加服务组件，提升云平台的功能底座服务能力实现一键升级云平台版本以及更新云平台补丁等功能，确保云平台始终保持在高效、安全且功能完备的状态。2、性能目标确保WebInstaller1.0能高效满足中大型云平台环境部署，要求可支持一次性部署250以上台物理节点组成的数据中心，至少可达到B类网络地址范围的管理规划。实现数据传输的安全性与完整性，采用先进的加密技术与数据校验机制，防止在配置与部署过程中数据被窃取、篡改或丢失，保障云平台的安全性与可靠性。优化系统资源利用效率，在进行云平台环境配置与部署过程中，合理分配计算、存储与网络资源，避免资源浪费与过度占用，确保系统在不同硬件配置下均能稳定运行且性能表现良好。
　　24、青云云平台密评增值服务1.0
　　进展或阶段性成果：1.实现与两家标准密码厂商对接，满足企业云客户通过商用密码评测的需求；2.支持开放对接其他三方密码厂商。
　　拟达到目标：1.合规性：确保产品符合国家密码相关法律法规和标准规范的要求，如《密码法》、《商用密码管理条例》以及相关的国家标准和行业标准。2.正确性：确保产品在实现密码功能时，使用的密码算法、密码技术和密码产品符合标准规范的要求，并能够正确地实现密码功能。3.有效性：确保产品能够有效地提供密码保障，包括数据加密传输和存储、用户身份认证等，以保护用户的数据安全和系统安全。4.安全性：确保产品自身的安全性，包括密码算法的安全性、密码技术的安全性以及与信息系统的互联互通性。5.可靠性：确保产品在实际应用中的可靠性，包括密码功能的稳定性、密码产品的耐用性以及密码服务的持续性。6.易用性：确保产品易于使用和管理，包括用户界面的友好性、配置和管理的简便性以及与其他系统的兼容性。7.可扩展性：确保产品能够适应用户的需求变化和技术发展，包括密码算法的升级、密码技术的更新以及密码产品的扩展。
　　25、青云云平台全局管理面高可用架构1.0
　　进展或阶段性成果：完成功能架构定义，支持两种企业云标准架构方案，输出标准实施文档。两种标准架构：1、一个Region内两个Global与Zone融合部署的机房，支持globalks高可用主备切换；2、两个独立Global部署的Region，支持对接成globalks主备做高可用切换。标准实施文档：1、两种架构的完整实施；2、部署过旧设计方案的老环境升级到最新架构的实施方法。
　　拟达到目标：1、高可用架构构建目标：1）小范围故障自愈：于每个数据中心内部精心部署多份或构建集群形式的KernelService（KS）组件，涵盖pgserver、webservice、zoocassa等关键管理服务。借由高可用设计与智能切换机制，当任一管理节点突发宕机状况，系统可即刻自动无缝切换至冗余组件或节点持续运作，保障管理服务不间断供应，将故障对业务的影响降至最低，实现用户无感知故障修复，维持业务稳定流畅运行。2）大面积意外应对：鉴于多区域多数据中心规模环境下机房面临地震、火灾、断电等不可抗力风险，架构规划增设冗余Global数据中心作为备用机房。精心设计两种主备机房搭建及切换方案，其中独立Global高可用方案里主备Global异地部署实现城际冗余，数据异步流复制确保可用性；融合Global高可用方案复用已有同步流复制数据库实现快速切换，全方位确保在极端灾难致使某机房整体停服时，其余正常机房管理控制不受干扰，迅速响应并执行应急策略，大幅缩减业务中断时长，守护数据安全完整及业务连续运转。2、产品适用性目标：精准定位业务规模庞大且云平台资源管理高频场景。业务维度上，以至少两个及以上IaaS数据中心为基础门槛，更适配多城市业务布局企业，满足其复杂架构与海量业务负载对云平台稳定性刚需；管理维度上，针对内部资源管理分工精细、云平台商业运营或依托开放API深度开发业务场景，凭借高可用架构确保管理数据及服务异动时平台稳定高效，提升管理敏捷性与精准度，降低因管理波动引发的业务风险，优化整体运营效率与用户体验。3、资源优化目标：创新的架构设计实现不同部署模式下资源智能精准分配，规避资源闲置与过度竞争困境。如融合Global环境下合理调配GlobalKS与ZoneKS资源，平衡管理与业务资源需求；独立Global环境中确保Global服务独立高效运行，杜绝资源抢占，以最少硬件资源投入支撑稳固高可用架构，降低企业TCO同时提升资源利用效率与投资回报率。
　　26、青云云平台统一计量计费系统2.0
　　进展或阶段性成果：1、跨平台卓越适配，全面覆盖公有云、企业云及智算平台的计费运营场景，打破云环境壁垒，一站式赋能多元架构下的精准计费需求，确保业务在不同云生态中计费环节无缝衔接、流畅运转。2、多元产品深度融合，配备直观界面化操作，高效实现规格设定与价格维护的精细化管理，为各类产品组合定制专属计费规则，全方位适配复杂业务矩阵，灵活支撑产品迭代中的计费动态调整。3、深度抽象构建高成熟度计费产品体系，凝练多种前沿定价模式，如线性式精准锚定、枚举式灵活适配、阶梯式梯度优化；4、融合多元计费类型，涵盖按需即时响应、包年包月稳定规划、按量弹性把控，全方位贴合业务全生命周期计费诉求，驱动财务效能最大化。5、极简对接赋能生态，计量计费系统以松耦合架构设计，达成极速接入体验，“一键配置，即刻启用”，接入瞬间解锁全功能模块，从规格价格雕琢到账单全流程精管，再到优惠策略灵活运筹，一站式激活计费管理全方位能力。6、账单呈现极致透明，多维数据精细解构，支持按项目全景洞察、标签精准聚焦、部门成本把控、账号明细追溯、可用区资源分配维度，实现全方位统计、可视化展示及高效筛选，为财务分析与成本管控呈上清晰数据蓝图，助力企业决策有的放矢。
　　拟达到目标：为云平台及智算平台匠心打造解耦式架构的计量计费系统，具备高度通用性，可灵活适配不同平台环境与业务场景，精准锚定资源使用细节，实现全量数据的精确计量，以标准化、专业化计费方案，全方位赋能平台经济高效运转，助力用户轻松驾驭成本管理，推动业务持续稳健增长。
　　27、青云云平台巡检工具1.0
　　进展或阶段性成果：发布了20250115、20250314、20250417和20250625版本，新增了40条巡检项，已实现计算资源和管理资源的深度扫描，所有版本可完成一键部署和升级，支持采集信息回传风控平台，支持巡检报告中部分巡检项提供一键修复脚本。
　　拟达到目标：1、全面风险检测：深度扫描计算资源、管理资源等基础设施运行状态，精准定位管理服务、管理组件运行异常，严格核查实施部署环境配置正误、网络畅通与否，及时揪出不规范使用情况及潜在遗留问题，全方位筑牢风险防线。2、灵活部署应用：以即插即用为设计理念，规避版本束缚，可依现场需求灵活采集环境信息，一键生成巡检报告。报告内容详实丰富，包含多维度运行状态、异常详情及精准整改建议，有力辅助决策优化。3、强化运维协作：无缝对接企业云风控平台，建立完备客户环境信息档案库。依托专业运维团队，提供深度环境风险评估与定制化整改咨询，实现从风险监测到优化提升的高效闭环。
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明
　　四、风险因素
　　(一)尚未盈利的风险
　　报告期公司尚未实现盈利，主要原因包括：一方面，公司前期购置云计算平台所需服务器、网络设备等固定资产的资本性支出金额带来的折旧成本较大；另一方面，公司目前的毛利贡献不足以覆盖期间费用，处于亏损状态。目前具备混合云形态及能力的同行业公司大多均处于亏损状态，公司业绩表现符合行业特点。
　　(二)业绩大幅下滑或亏损的风险
　　报告期内，公司营业收入和主营业务毛利有所下滑，但公司的利润结构发生了不小的变化，高毛利的云产品与渠道销售模式形成了双引擎，对冲了境外业务和云服务业务带来的损耗。公司正在从“营收规模导向”坚定地转向“高质量利润导向”。尽管公司已采取措施缓解盈利压力，但若未来公司私有云业务及算力业务市场开拓不及预期，高毛利产品收入无法按计划放量，或云计算行业整体下行及政策变化导致收入继续下降，公司仍面临业绩大幅下滑、减亏趋势未能延续甚至亏损扩大的风险。
　　(三)核心竞争力风险
　　核心技术与关键研发人员是公司核心竞争力的重要组成部分，因此客观上也存在核心技术泄露和关键研发人才流失风险。如果出现核心技术泄密情况，即使公司借助司法程序寻求保护，仍需要消耗大量人力、物力及时间，也将对公司未来经营和新产品研发带来不利影响；如果关键研发人员大量流失，公司的技术研发能力将受到一定影响。
　　(四)经营风险
　　由于互联网及信息技术行业的特性，客观上可能存在网络设备故障、软件漏洞、硬件故障、供电中断等问题，可能使得云服务用户的业务运营中断、数据丢失，从而造成客户的经济损失。此外，如果公司服务器所在地受地震、洪灾、战争等不可抗力或其他难以预料及防范的自然或人为灾害影响，公司的云服务可靠性也会受到较大的影响。
　　(五)财务风险
　　公司云产品业务，将通过渠道经销和直接销售两种模式向客户销售产品，其中以渠道经销销售模式为主，直接销售模式为辅；公司对总经销商账期收到发票后一个月内，且总经销商信誉良好发生坏账风险较小；公司云服务业务，将通过渠道经销、代理销售和直接销售三种模式向客户销售产品，其中以直接销售模式为主，渠道经销和代理销售占比较少；且公司云服务业务采用预收款模式，产生坏账的风险较小。但如果未来主要直销客户经营情况发生重大不利变化，将会影响公司应收账款的正常回收，公司将面临应收账款无法收回的风险，从而对公司经营活动净现金流量和经营业绩产生不利影响。
　　(六)行业风险
　　由于云计算行业技术迭代较快，创新产品和创新模式不断涌现，推动行业产品和服务的质量不断提升，如计算速度、系统稳定性等核心指标都有了较大提升。云计算作为技术密集型行业，产品性能和可靠性是客户在选择供应商时的核心考量因素。若公司不能准确把握行业发展趋势，针对性地研发技术和开发产品，导致产品性能和服务质量落后于竞争对手，可能存在已有客户流失、业务发展迟滞、市场份额下降的风险。
　　(七)宏观环境风险
　　(八)存托凭证相关风险
　　(九)其他重大风险
　　
　　五、报告期内主要经营情况
　　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。
　　
　　六、公司关于公司未来发展的讨论与分析
　　(一)行业格局和趋势
　　(二)公司发展战略
　　云计算行业已步入深度应用与价值释放阶段，呈现以下显著特征：
　　1、AI大模型浪潮全面重塑IT架构，智算算力成为新型基础设施，算力调度与算力运营能力成为行业核心壁垒；
　　2、信创产业从“政策驱动”向“价值驱动”转变，央国企全面进入核心业务系统替换期（2027年节点逼近），VMware替代等需求集中爆发；
　　3、云原生技术成为企业数字化底座标配，分布式云、边缘云加速落地，与AI算力深度融合。公司将持续顺应国产化替代深水区、企业数字化云上创新、AI智算基础设施建设爆发及渠道生态共建等市场趋势，结合云原生、分布式云、算力网络等技术演进，通过打造自主可控、全栈能力、安全可靠、生态开放的云与算力产品及服务，联合生态与渠道伙伴，面向金融、国央企、医疗、教育、算力运营等行业提供深度赋能，在各行业逐步确立技术和市场的领先地位，成为领先的企业级云服务商与算力运营商。
　　公司的发展战略将顺应市场的需求：
　　（1）企业数字化转型从“基础资源上云”迈向“云上业务创新”，市场规模持续扩大且要求提升。企业数字化领域是庞大而成熟的市场机会。在AI技术加持下，市场每年维持较高速的结构性增长。公司提供的云服务、企业云、云易捷、容器及AI算力平台等，是企业数字化与智能化升级过程中不可或缺的基础设施。公司聚焦提升IT敏捷性与AI赋能业务，进一步提高市场份额。
　　（2）AI算力基础设施建设与运营
　　国产AI大模型向多模态、万亿参数演进，训练与推理算力需求呈指数级激增；同时，各地城市智算中心密集落地，算力从“单纯建设”走向“商业化运营”。这导致对AI异构算力资源、跨地域算力调度服务及算力运营软件的需求爆发。为公司这类既拥有丰富算力运营经验，且从创立起就深耕算力调度技术的企业带来了历史性跨越机遇。
　　公司的AI智算平台，具备大规模集群部署、算力网络调度、商业化算力运营等独特市场价值，是市面上少有的经过大规模生产环境验证、可即刻交付的智算基座。
　　算力平台场景衍生出体系化的新增机会，除AI智算平台外，带动EHPC（高性能计算）、U10000（分布式存储）等产品的协同增长。
　　（3）2022年9月国家下发79号文，设定了2027年全面完成国产信创替代的明确时间表，涵盖OA、门户、邮箱等一般系统及重要基础设施。当前，信创已进入攻坚期，替换重点正从外围办公系统向核心业务系统延伸。
　　在国家刚性政策驱动下，信创产业是确定性极高、增速快的长期市场机会。国央企及金融行业的信创需求进入全面爆发期。公司的信创全栈云、虚拟化替代、信创桌面等产品不仅满足基础替代需求，更具备支撑核心业务运行的能力。公司将发挥金融等行业优势，将信创底座与AI场景（如智能风控、辅助编程、知识库等）深度融合，打造差异化竞争力。
　　（4）渠道生态建设是公司扩大标准化产品覆盖面的关键杠杆。公司超融合产品“云易捷”具备标准化、易交付特性，高度契合渠道分销模式。区域销售部将持续加码渠道体系建设，通过渠道下沉覆盖更广泛的地市区县及商业市场。
　　(三)经营计划
　　2026年，公司将继续聚焦核心优势赛道，坚持“有所为有所不为”，持续深化降本增效。开源的核心目标是实现商业端与产研端的高效协同，通过精准的产品定位与市场策略，实现高质量、高毛利的健康增长。
　　（2）针对不同的客户类型和对公司的价值，采取不同的销售策略立体式拓展客户
　　（3）大力发展渠道生态体系，将渠道从“通路”升级为“生态合伙人”。依托渠道的区域下沉能力与行业触角，规模化销售标准化、轻量级产品（如云易捷），优化收入结构，实现毛利额的显著提升。 收起▲

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明　　（一）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，以领先的技术实力见长，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。　　（二）主要经营模式　　1、盈利模式　　公司... 查看全部▼

　　一、报告期内公司所属行业及主营业务情况说明
　　（一）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，以领先的技术实力见长，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。
　　（二）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）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，公司主要提供多层完整的公有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）公有云服务：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，公司建立了云产品销售团队，根据客户体量的不同，将客户分为行业关键客户、区域关键客户和中小企业客户。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。比如金融行业，行业客户团队聚焦银行和保险行业领先的大型企业，区域则关注在本区域的典型金融企业，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，公司主要由渠道发展部通过经过认证的合作伙伴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，公司大力开拓渠道经销模式，逐步转为渠道销售模式为主，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行业展会、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以标准化产品为主，并根据客户需求向其提供基于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，零食、节日卡、礼品等福利用品，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（销售部、产品管理部、基础设施及运营部等）、采购及供应链部、固定资产管理部、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仅采用集体采购模式，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。
　　（三）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）行业发展阶段
　　1）私有云市场情况
　　根据中研普华产业研究院发布的《2024-2029中国私有云行业深度调研及投资机会分析报告》，中国私有云市场正经历着显著的增长浪潮，其扩张速度引人注目，据行业预测，至2025年，该市场的总规模预计将突破2,401.4亿元人民币的大关，这一数字预示着私有云领域在未来数年间将维持其蓬勃发展的强劲动力。根据赛迪顾问发布的《2024-2025年中国私有云市场研究》报告，2024年中国私有云市场规模达到2,133.6亿元，同比增长16.8%，这一数据不仅彰显了市场总量的稳步增长，更凸显了其在增速维度上的卓越表现。在金融领域，私有云的应用尤为广泛且深入，这主要归因于金融行业对数据安全的严苛要求及其对IT技术的高度依赖。私有云的部署为金融机构提供了更为坚实的后盾，不仅促进了业务创新的加速推进，还确保了数据安全的稳固防线。与此同时，制造业、交通运输、教育、医疗卫生以及能源等多个行业也在积极拥抱数字化转型的浪潮，它们对私有云的需求日益增长，成为推动该市场持续扩张的重要力量。这些行业的积极参与，无疑为私有云市场的未来发展注入了更为强劲的动力。
　　根据信通院《云计算蓝皮书（2025）》显示，各国持续提升云计算战略价值，安全发展成为关注重点。其次大模型推动云计算产业开启新一轮增长，我国市场保持较高活力。2024年，全球云计算市场规模为6,929亿美元，同比增长20.3%，我国云计算市场规模达8,288亿元，同比增长34.4%。在生成式AI、大模型的算力与应用需求刺激下，云计算市场将保持长期稳定增长；同时AI原生带来的云技术革新和企业战略调整，正带动我国云计算开启新一轮增长，预计2027年我国云计算市场将突破2.1万亿元，2030年突破3万亿元。同时云计算技术“人工智能+”融合趋势明显，赋能多产业加快形成新质生产力。在“智转数改”的新需求下，企业上云用云需求不断深化，对应用现代化能力、稳定性保障能力、云原生安全能力、云成本优化能力、垂直类应用能力以及云算融合能力等方面要求不断提升，带动相关技术创新发展，特别是云计算与智算的加速融合，推动人工智能技术发展和应用快速革新。“云+AI”作为新一代人工智能发展的驱动力量，正在重构云服务产业格局，加速形成新质生产力。
　　私有云系统平台是构建私有云的核心组成部分，为数据中心云化和大型企事业单位自建私有云提供支撑，在私有云市场中的地位持续上升，随着信创技术的成熟和信创需求的全面普及，以及智算在云计算市场的需求开始逐步显现，私有云市场存在巨大的增长空间；私有云市场积极拥抱云原生，云原生成为私有云建设的重要组成部分或者核心模块，据Gartner预测，到2025年超过95%的应用将采用云原生技术，AI应用的蓬勃发展更是推动了这一切的发展速度。应用架构从传统三层往分布式架构的演变，继而在以大模型为核心的AI native应用架构的升级将带动云原生产品在私有云服务中的比例。
　　随着智能算力逐渐成为算力结构的主要组成，传统的通用云计算，高性能计算，都在加速与智算融合，升级成为可服务于人工智能技术和应用发展的智算云平台。智算云平台通过对异构、跨域的智算资源的融合与调度能够屏蔽各种底层复杂的计算资源、兼容国产GPU芯片，提供丰富的模型开发和海量并发推理服务，提高算力资源利用率，保障各种AI模型在智算云平台上实现高效稳定可靠的运行。从体系架构来看，智算云平台包括智算云基础设施管理、智算云应用服务、大模型市场MaaS等，智算云平台作为“AI+云计算”发展的支撑力量，正在重构云服务产业格局，加速形成新质生产力。
　　2）公有云市场情况
　　公有云市场在2024年的发展有一定的放缓，特别是传统算力市场。但同时，AI大模型和AI创新又推动了GPU云，智算云服务的市场增长。
　　AIGC带来的大模型市场的火热导致GPU算力资源紧缺，这是继互联网行业出现发展停滞后又一个具备巨大发展空间的公有云服务场景。基于智算云服务的庞大算力资源和不断推陈出新的AI云服务，将会有更多的企业使用智算云服务来进行模型训练和推理，基于灵活的任务调度机制和海量的智能算力将有助于公有云的单位营收增加。
　　毫无疑问，AI大模型和AI应用对云计算市场的影响巨大而深远。云计算成为AI大模型发展与应用的战略选择，带动了云计算市场规模的增加。据有关数据预测，2024-2030年全球整体云计算市场规模年复合增长率为16.8%，AI云的占比为34%。
　　3）混合云市场情况
　　智算云服务给混合云带来了新的概念。智算云服务通过整合AI算力与传统算力，使混合云突破了传统「公有云+私有云」的简单组合模式，转向支持普算、智算、超算三类算力场景的混合计算。传统混合云以基础设施交付为主，而智算云服务进一步深化为“算力+工具链+全流程支持”的模式，以实现AI场景落地的同时降低企业的投资成本。同时智算云服务强化了混合云对海量异构资源的高效调度能力，算力资源池可以更为广泛地进行分布，但在推理任务的执行过程中则可以按需进行调度和资源分配，提升智算云的服务能力，降低使用者的成本。智算云服务还正推动混合云向跨平台互联互通发展，国家层面，信通院主导算力互联互通标准的制定，强调需构建开放生态，促进智算服务与具体业务场景深度融合。而各城市区域，则正在实现算力资源与最终用户的精准匹配与共享。
　　（2）行业基本特点
　　1）虚拟化、云原生及裸金属等多种云计算形式并存
　　虚拟化作为云计算的传统形式仍占据一定市场份额；云原生技术逐渐走向成熟，并成为现代应用上云的主流形式；与此同时，随着生成式AI的崛起，云端AI算力更多的以裸金属+云原生的形式对外提供服务，GPU虚拟化切分则类似计算虚拟化，丰富了AI算力场景的同时提升了算力的利用率。青云科技在虚拟化、云原生、裸金属服务等领域均有较深厚的积累与实践。
　　2）云原生技术的发展推动了应用现代化
　　云原生作为新型基础设施已发展得日趋成熟，强大而丰富的云原生技术生态有效地推动了应用现代化的进程；分布式云原生方案也使得多云应用部署成为可能，为多云环境下应用生命周期的管理提供了底层架构支持。青云科技在云原生平台，云原生应用集成框架等领域持续投入研发，通过打造云原生应用服务生态来更好服务企业客户的数字化转型。
　　3）对云服务稳定性保障的需求推动了可观测性技术和产品的演进
　　近年来，云服务平台及大型互联网平台运行事故频发，云服务的稳定性保障面临较严峻的挑战，端到端的可观测性成为复杂系统故障发现和定位的关键。国内外云厂商及独立的可观测性产品公司纷纷提供了相关产品。青云科技在云平台可观测性、云原生可观测平台等方面均有较深厚的积累和较丰富的实践经验。
　　4）云原生加持的AI算力调度
　　生成式AI的浪潮兴起于云原生技术成熟之后，大模型开发、训练、推理、应用均可以运行于云原生平台之上，充分利用丰富又成熟的云原生技术生态。随着大模型技术的演进与成熟，除了训练与微调的常规需求之外，AI应用带动的模型推理的需求也逐渐兴起，进而促进了对国产GPU/NPU卡的需求。对多个异构GPU/NPU资源池形成的算力网络进行算力调度能很充分地体现青云科技构建于KubeSphere容器平台之上的AI智算平台的优势。
　　5）软件定义存储突破传统架构桎梏，成为业务数据存储的主要技术实现
　　当前，随着全社会信息化、网络化、智能化进程的不断推进，数据量以前所未有的速度迅猛增长，传统集中式存储架构由于资源孤立、数据封闭、管理复杂、无法大规模扩展且成本高昂等众多缺陷，已逐渐难以满足企业对存储系统灵活扩展、成本降低、运维简化等需求，而软件定义存储作为一种全新存储架构，解决了传统集中式存储的众多问题，已成为存储领域的发展潮流。
　　软件定义存储是一种软件驱动型的存储模式，其将控制平面与数据平面进行解耦，将硬件的可控成分按需求、分阶段地通过编程接口或者以服务的方式逐步暴露给应用，分阶段地满足应用对资源的不同程度、不同广度的灵活调用。其中又以对象存储为代表的非结构数据存储，已经成为事实上的海量数据存储标准。
　　首先，软件定义存储采用分布式存储架构，突破了传统存储的性能瓶颈，从而可以根据业务发展的需要在不干扰程序运营的情况下逐步扩展容量和提升性能，具有很高的数据可靠性和可扩展性；其次，软件定义存储将软硬件解耦，降低了对高性能、高成本硬件和特定厂商的依赖，同时将底层资源池化，提升了资源利用效率，降低了综合成本；同时，近年来如数据分析平台、数据仓库、数据湖等数据应用平台，都开始原生支持将数据存储在非结构化存储（对象存储）上，以获得更高性价比的数据服务能力，包括金融行业为主的企业都开始将应用数据存放在非结构化存储上，以构建企业的数据湖平台。最后，软件定义存储通过软件自动进行编排调度，根据业务需求快速交付最适宜的存储服务，极大降低了管理难度，减少了人工操作带来的潜在错误。随着软件定义存储优势的显现和相关产品应用的推出，企业在存储方面的支出不断从传统集中式存储产品转移至软件定义存储产品。
　　软件定义存储为数据基础设施领域的关键技术之一。国家《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》深刻研判了“软件定义”在赋能实体经济新变革中的突出价值，提出加快发展软件定义存储的战略部署，为其在企业存储市场深度拓展提供了难得的战略机遇。
　　AI的发展离不开海量数据作为训练基础，几乎每个智算中心都需要以分布式存储技术为底层的高速并行文件存储和对象存储，数十PB级的存储系统已经日渐普及。
　　据Gartner及中国信息通信研究院预测，2021年有35%的企业采用软件定义存储，2026年将有75%的企业采用软件定义存储，数据存储及管理设施市场规模预计2025年将达到1700亿元人民币左右，年复合增长率约为20%。同时，随着社会数字化转型的不断推进，数据量呈现爆炸式增长，驱动存储行业整体市场规模快速提升，进一步带动软件定义存储细分领域的发展，行业市场前景十分广阔。
　　（3）主要技术门槛
　　云计算行业具有较高的技术壁垒，主要体现在核心技术复杂艰深、更新迭代速度快、定制化开发和专业化服务需求强等方面。首先，云计算核心技术范围广泛，涵盖计算虚拟化、软件定义网络、软件定义存储、云原生、超融合架构、容器、数据库、微服务、DevOps、高可用、安全等众多领域，且技术难度较高、对产品性能影响较大，只有拥有全面深入技术储备，在产品化上进行多年投入来满足企业级客户的苛刻功能、性能以及可靠性要求的公司才能提供稳定高效的云产品和服务。
　　其次，云计算处于新一代信息技术前沿，创新理念和技术层出不穷，企业需要准确把握技术发展趋势，持续进行技术创新；同时，随着AI智算的需求兴起，技术的迭代发展很快，以网络举例，原都是10G、25G网络，在AI智算时就发展成为了200G/400G的高速网络，基于RoCE的三层网络构建技术难度成倍提升，且由于造价昂贵，就需要有对应工程经验的技术团队和产品来支撑。
　　最后，云计算落地过程中，不同行业用户对云计算产品存在个性化需求，云计算厂商需要根据客户要求快速进行针对性的研发并不断提升产品质量水平，这一方面对企业产品更新速度提出了较高的要求，另一方面也要求企业掌握产品底层技术，确保技术独立自主。因此本行业存在较高的技术壁垒。
　　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。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。
　　“十四五”规划《纲要》提出，加强原创性引领性科技攻关，提升企业技术创新能力。“二十大”报告提出，加强基础研究，推进关键核心技术攻关和自主创新，完善科技创新体系，加快实现高水平科技自立自强。随着“十四五”数字经济发展规划的落地，产业数字化转型走向深入，进一步推动了普惠型“上云用数赋智”服务及企业上云。近期围绕即将到来的“十五五”规划所开展的一系列研讨与前瞻布局，都清晰展现出国家对科技创新的坚定决心。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，为持续增长创造空间。
　　2）私有云系统平台呈现行业集中化和重点行业规模化
　　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。
　　3）软件定义存储和超融合需求强劲，公司建立优势地位
　　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《中国软件定义存储（SDS）及超融合存储（HCI）系统市场跟踪报告，2025年Q1》（2025年7月发布），公司超融合软件市场份额位列行业第三。
　　（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。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，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》。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Azure Stack，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VMware Cloud on AWS服务，形成全面的混合云体系；微软Azure Stack、AWS Outposts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Red Hat，强化混合云服务。
　　相较全球市场，中国混合云市场尚处于发展初期，采用混合云的企业比例相对较低，但需求在持续提升，未来仍有较大发展空间。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，2024H2》（2025年6月发布）显示，越来越多的企业构建新业务时倾向采用容器架构，以满足敏捷迭代需求，并预测在所有工作负载中，容器的使用会继续迅速扩大。
　　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6月末，KubeSphere获得超100多个国家和地区用户青睐，下载量近百万，GitHub上Star数超16,000个，Fork数超2,200个，论坛注册用户数超7,800人，全球贡献者累计超500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、KubeSphere LuBan云原生操作系统、KubeSphere Marketplace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：Vendor Identification for Container Management in China》（《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。

　　二、经营情况的讨论与分析
　　公司2025年1-6月营业收入10,011.22万元，较上年同期减少30.56%；营业成本7,430.28万元，较上年同期降低22.12%；实现毛利2,580.94万元，较上年同期4,875.07万元有所减少。实现净利润-4,140.33万元，较上年同期无较大变化。
　　1、云服务
　　2025年1-6月云服务业务持续聚焦于有稳定数字化需求的价值企业客户，大力发展AI算力服务，抓住人工智能算力市场的重大市场机遇；另一方面提升云服务的运营效率，优化基础设施的投入成本，提高投资收益比。2025年1-6月公司云服务业务毛利为437.73万元，已实现毛利转正，比上年同期的毛利-94.16万元，增加531.89万元；本期云服务毛利率6.60%，较上年同期-1.29%增加7.89个百分点。2025年1-6月，公司实现AI算力云收入2,282.07万元。
　　2、云产品
　　公司延续高毛利发展的道路，持续增加高毛利业务规模，大力发展公司核心优势产品，2025年1-6月云产品毛利率为63.04%，较上年同期减少6.57个百分点，波动属于正常情况。

　　三、报告期内核心竞争力分析
　　(一)核心竞争力分析
　　1、技术实力上，核心技术自主可控，以中国科技服务数字中国
　　公司深耕云计算领域已超13年，长期致力于技术自主研发创新和产品应用实践，技术实力雄厚，是中国原创科技的典型代表。
　　在技术自主性上，公司独立设计产品架构，自主编写核心底层代码，在国家信息技术安全、数据私密重要性不断提升的背景下，保证技术独立自主，避免了潜在的安全隐患；在技术产品化方面，运行稳定性、运维便捷性、功能完备性均具有突出优势；在技术服务方面，实现了对产品代码的深入掌握，具备了按客户要求快速更新、灵活交付的能力，提高了客户满意度，强化了市场竞争力。
　　2、技术架构上，以“公私统一”架构实现公有云和私有云的一致化交付与管理
　　随着云计算在百行千业的深入应用，传统企业上云、用云已经成为云计算行业增长的核心动力，开启云计算新一轮增长周期。对于传统企业，混合云逐步成为主流架构，企业利用公有云的弹性资源供给，满足并发量较大的应用的峰值处理需求，可有效减少私有云所需的IT基础设施投资，同时利用私有云的安全合规性实现对核心业务数据的自主可控。
　　在传统企业上云和混合云快速发展趋势下，公司以“公私统一”架构实现公有云、私有云的一致化交付与管理，为客户提供一致的使用体验和运维管理，显著降低运维难度，并实现多云环境的打通，便于数据和应用的迁移，减少了产品拓展所需要的研发投入，以较低的开支实现了更具价值的技术成果，在混合云领域建立起独特的领先优势。同时，公司拥有强大的云网边端融合服务能力，帮助客户实现各业务节点的高速互联。
　　面对日益旺盛的AI算力需求，公司率先面向智算中心建设者和运营者推出经过实践检验的多元异构算力统一调度、统一管理的智算平台，面向智算资源使用方推出AI算力云服务，帮助企业紧追AI创新步伐，并通过早期项目的成功经验持续优化迭代产品，形成了正向循环，建立起智算“混合云”模式。
　　3、产品布局上，聚焦核心优势产品，打造差异化优势
　　公司长期以来依靠自主研发获得核心技术，始终保持在前沿领域的研发投入，始终根据市场的发展，进行前瞻性战略布局。随着技术的成熟、行业的进步，公司聚焦核心优势产品的投入和打磨，快速响应市场需求，不同产品逐步为公司贡献收入，以此获得长期的发展潜力。
　　公司AI智算产品与服务已在全国不同地区的、不同规模的智算中心落地，在金融、高校科研、大模型/多模态、自动驾驶、医疗医药、具身智能等多行业、多场景中提供专业的解决方案，服务数家头部客户，不仅带来了直接的收入增长，形成了极具行业特色的最佳实践。同时，与产业上下游合作伙伴展开更深层的融合创新，连接优秀国产硬件与AI应用，保障产品创新活力、解决方案满足客户需求的基础上，通过联合创新推动了产业链的成熟。凭借对大模型的良好兼容与实践，公司于2025年4月入选信通院“开源大模型+”软件创新应用典型案例。
　　公司面对云原生技术的成熟商用趋势，不断完善升级云原生相关产品，在具有世界级影响力的KubeSphere开源容器平台基础上，推出了完整产品家族，通过可插拔的开放架构连接更多云原生应用服务商与个人开发者，打造完善的商业化云原生产品和服务体系和生态服务能力，深度服务客户云原生转型。KubeSphere已入驻合作伙伴Amazon Web Services（AWS）Quick Start、Azure Resource Manager templates、DigitalOcean Marketplace等平台，也与Ubuntu的发行商Canonical等达成深度合作，为全球用户提供多集群管理、微服务治理、应用管理、可观测性、DevOps、函数计算等功能，以极简的部署与管理，帮助企业快速落地云原生。
　　面向信创产业发展，公司打造包括“信创云平台、信创容器、信创虚拟化、信创存储、信创云易捷”在内的全栈信创产品体系，和国产主流芯片、服务器兼容良好，和上层软件应用厂商合作广泛，生态合作伙伴超130家，帮助金融、能源、政务等行业客户顺利实现IT架构改造升级，业务系统及应用迁移等。
　　在数字经济蓬勃发展的时代，公司核心产品与服务涵盖了云计算、AI智算、云原生、信创等领域，并且能够屏蔽底层基础设施差异，从基础资源、运营管理等多方面满足企业日益增长的算力需求。
　　4、产品方案打造上，走精品化创新路线，产品标准化、方案场景化，在重点行业获得稳定客户资源
　　公司核心技术自主研发，云产品和云服务高度标准化、模块化，可快速组合形成行业解决方案。在实际落地过程中，公司根据客户业务特点提供场景化解决方案，充分满足客户数字化转型需求，强化公司的市场竞争力，有利于公司业务规模的进一步扩大。
　　得益于突出的技术优势、全面的产品布局和卓越的服务能力，公司在对产品性能要求高、看重稳定与安全性的金融、政企、教育、医疗、能源、交通等行业率先取得显著优势，已实现众多标志性项目商业落地。长期稳定服务中国人民银行、光大银行、中国银行、招商银行、泰康保险、阳光保险、中国国航、江苏交通控股、新疆交投、华润创业、人民网、国家电力投资集团、国网黑龙江电力公司、陕西燃气集团、国家超算济南中心、西部矿业集团、中通快递、洋河股份、清华大学、中国农业大学、武汉协和医院、西昌市人民医院、宜昌人福药业等行业领先企业或机构。未来，公司有望凭借现有业务的标杆效应，实现对重点行业的进一步渗透，迅速扩大业务规模，实现业绩快速增长。
　　5、销售方面，商业组织架构持续优化，向更广的区域、行业渗透
　　公司持续优化商业组织架构，除深耕优势区域及行业客户外，加强渠道建设，加快从一线城市向二、三线城市渗透，同时迎合更多传统行业企业的数字化转型需求，持续将数字化服务能力下沉，提升业务规模，推动技术普惠，2025年在福建、广东、河南、浙江、湖北、江西、山西等多省市陆续收获新客户。
　　在销售团队搭建层面，公司根据区域与行业内的项目拓展与部署进度，合理调整和配置相应的销售人员，形成项目到人的长期跟踪和稳定服务，与客户建立起可持续的、亲密的合作关系。此外，公司会定期开展销售人员产品、技术、服务等培训活动，提升项目“作战力”，实现更好地业务拓展。公司也会借助于优质开源项目的影响力，加持销售团队业务拓展，形成交叉销售，在国内外市场中协同为公司创收。
　　6、客户服务方面，产品稳定可靠，产品交付与服务能力突出
　　公司高度重视产品交付与服务工作，客户满意度较高。公司建立了一支经验丰富、能力突出的售后支持服务团队，覆盖架构设计、功能开发、产品交付、部署实施、系统测试、使用培训、项目验收、更新升级、问题咨询、故障修复全流程。
　　由于公司核心技术均为自主研发，产品和服务均高度自主可控、稳定可靠，所以在售后的故障排除、技术指导、产品控制等方面具有强大的服务水平，为客户提供全面的技术咨询和支持服务，帮助客户从传统IT架构快速、流畅迁移上云，最大化释放云的效能，敏捷构建云原生应用，获得市场价值，从而赢得稳定的客户关系，2025年上半年收到包括华数传媒、信达金租等客户在内的近10封感谢信，获评浙江信息化协会颁发的“数字化赋能服务先锋”。
　　(二)报告期内发生的导致公司核心竞争力受到严重影响的事件、影响分析及应对措施
　　(三)核心技术与研发进展
　　1、核心技术及其先进性以及报告期内的变化情况
　　（一）技术先进性
　　公司自成立以来，始终紧跟云计算技术发展潮流，围绕云计算市场需求，坚持独立自主进行前沿性、突破性技术创新，现已取得多项重大突破，形成了一套成熟、经验证的核心技术体系，在行业内取得先发优势。其中，公司在云计算相关技术领域有多年的技术研发和实践，数据中心P2P机器人资源调度技术、软件定义网络技术、分布式数据块存储技术、非结构化数据存储技术、企业级分布式Server SAN存储技术、智能广域网SD-WAN调度技术、云应用开发及运行平台技术、跨多可用区Region多活技术、高并发负载均衡集群技术、SDN容器网络直通技术、DPU弹性裸金属主机、SDN网卡加速，云原生虚拟化、分布式云可观测等技术领域都已经相对成熟，并且通过产品化在商业领域落地于海量的客户，成为企业云计算系统建设的技术基础。
　　公司在云原生上进行了大量研发投资，基于开源社区模式，发布多集群云原生管理平台，云原生虚拟化平台、分布式可观测产品能力、全新的云原生可插拔架构以及在线云原生服务平台。研发容器版数据库管理平台，发布云技术和云原生融合的技术方案，取得一系列科研成果，让数万企业更容易地在进行应用容器化和云原生系统的建设。
　　从2022年以来，公司落实国家的算力建设战略，结合自身的技术特长，在高性能计算、弹性EHPC、AI智算的技术和产品上进行了深入探索，让GPU智算、容器计算和HPC技术相结合，为科研院校和企业提供融合高性能计算服务。随着大模型能力和算力需求的快速增长，公司在多个项目中交付了大模型训练和大模型推理等服务。青云AI智算平台致力于打造算力中心建设运营的新模式，为人工智能和机器学习应用开发者，提供快速构建AI集群、立即提交分布式训练任务、对接各种存储管理用户数据的企业级开发平台，支持数据托管、代码开发、模型训练和部署的全周期工作流程。平台支持对GPU算力、HPC算力、多存储、多模型资源、数据资源等多元资源的统一管理，打破网络速度瓶颈和环境搭建复杂等制约，面向多业务场景，提供多租户、计量、计费等丰富的运营功能，达到“像管理本地资源一样管理AI基础设施”的目标，全面提升算力中心的运营效率与平台能力。
　　（二）模式创新性
　　公司以创新的架构帮助企业构建更加可靠、敏捷、高效的IT基础设施、平台层服务与应用管理平台，显著降低基础设施构建成本和运维投入。传统架构下，企业需要在初期采购大量设备构建IT基础设施，前期投入高，设备安装周期长，无法根据业务需求快速扩展；同时，内部的IT资源被物理设备天然分割，存在大量资源浪费；此外，运营维护极为繁琐复杂，传统IT架构无法应对数字化转型背景下，应用快速开发、迭代，保障企业业务创新的需求。公司以统一的架构实现公有云、私有云和混合云的一致化交付和管理，帮助企业节约IT基础设施初期投资，实现资源的按需弹性敏捷扩展，提高资源利用效率，并极大降低了IT设施的运维难度，从而优化资源利用，提高社会生产效率。在云计算领域进入分布式计算的时代，公司在分布式云上做了从技术到运营的双维创新，让客户更为自由地在公有云、私有云的混合模式中进行切换，可以根据企业的需求和商业技术能力来动态地建设混合云。同时，在继续加强公司在IaaS、PaaS模式的基础上，积极拓展全新的如订阅、SaaS模式、合作开发模式、OEM模式等，在公司产品化能力提升的基础上结合不同规模的需求来探索更为灵活的商业模式，一方面提升基于渠道的商业拓展，另一方面则满足特定客户的自主可控的需求，积极地为客户提供灵活、可靠、便利的技术服务化能力。
　　（三）研发技术产业化情况
　　公司成立以来，在ICT领域已成功研发多项软件产品，包括QingCloud公有云、企业云、EHPC弹性高性能计算平台、工业仿真云、AI智算平台、桌面云、青立方超融合系统、QingStor企业级分布式存储、KubeSphere容器平台、KubeSphere Cloud云原生在线服务平台、KubeSphere Virtualization云原生虚拟化平台、iFCloud统一多云管理平台、SD-WAN智能广域网服务和RadonDB分布式数据库、RadonDB DMP管理平台及OpenFunction函数计算平台等，涵盖分布式操作系统、分布式存储（含块存储/文件存储/对象存储）、应用开发框架、软件定义网络、智能广域网、分布式数据库、Serverless等云计算核心技术领域。公司以丰富的产品组合为大量企业提供服务，帮助客户构建和运维更加可靠、敏捷、高效的ICT基础设施、平台层服务与应用管理平台，显著降低基础设施构建成本和运维投入，客户主要有中国人民银行、中央债券登记结算中心、中国银行、中金、光大银行、泰康保险、中国太平、大家保险、中国人寿、高深智行、中国农业大学、中国远大集团、中国国航、江苏交通控股、新疆交投、中移金科、华数传媒、国家超算济南中心、当升科技、浙江日报、洋河股份等机构或企业。
　　智算作为2025年公司重点发展的业务，随着DeepSeek开源模型得到广泛应用后，大模型训练的需求在下降，而同时大模型推理的需求则快速增加。为此公司根据客户需求调整了研发重心，一方面继续在模型训练和AI算法开发上迭代产品，以更为成熟的产品特性让客户的开发部门效率得到有效提升；另一方面则加大了模型市场(MaaS)、大模型推理服务、AI应用开发平台等能力的建设。其中青云大模型推理服务在业界最早提供DeepSeek满血版推理服务能力。随着AIGC业务场景在企业更为广泛地被接受和落地，青云智算平台被包括TCL、金蝶软件等企业所采纳以成为企业级的AI应用中心，为客户提供了从AI应用开发、模型推理服务，AI应用发布的完整闭环服务，确保青云科技可以在这波AI浪潮中为各类型企业客户提供AI的相关算力服务和平台服务。
　　（四）未来发展战略
　　随着国家大力提倡企业数字化，通过数字化来提升企业的综合竞争力，数字化建设已经成为企业发展的重要且核心的组成部分。云计算作为数字基建的底座，已经成为作为国家数字化建设战略中最为重要的组成部分。云计算不但是互联网和企业IT的基础设施，也成为了很多行业的基础设施，比如能源勘探、生物医药、工业仿真等行业；同时算力成为企业数字化建设的基础和核心，科研和工业生产都需要有强大的算力来支持。随着2024年中国IT行业和全球AI、大模型产业的快速发展，作为一家专注于云计算和AI智算软件的公司，需要进一步深化“广义混合云战略”，紧跟技术趋势和市场变化，在云计算、AI智算平台及信创领域持续创新，以巩固行业领先地位并满足企业日益增长的数字化需求。
　　1、强化智算平台技术研发与行业应用
　　加大对智算平台及其相关AI基础架构领域技术的研发投入，聚焦大模型的训练、AI算法开发、大模型推理等场景，为模型研发和场景使用提供可靠的算力调度和管理平台。推动大模型与云计算平台的深度融合，打造超级智算平台和分布式混合模型推理服务，满足企业在AI开发和数据处理中的高算力需求，结合AI驱动的行业应用，助力企业加速数字化转型。
　　2、深化信创生态合作与技术创新
　　深化与国产CPU、操作系统、数据库及应用厂商的合作，优化产品在多种国产芯片和系统上的兼容性与性能，提供更高效的信创解决方案。在持续扩展信创生态联盟的同时，加强与行业龙头企业的合作深度，推动国产软硬件与公司产品的全面适配，为客户提供一站式信创服务。在金融行业持续推进“双栈”战略，确保客户在信创云服务上的平稳过渡，同时深度参与金融信创技术标准的制定，提升行业影响力。
　　3、拓展“云+边+端”全场景混合云
　　优化分布式云架构，实现算力按需跨域调度和数据快速流转，打造覆盖“云、网、边、端”的统一混合云平台。持续开发面向边缘计算的协同推理服务，云端大模型+边缘轻量级LLM双重部署，通过多层级智能决策和智能路由，实现边端资源优化配置，从而兼顾性能与效率。
　　4、推动云原生平台的深度发展
　　支持云原生技术发展，优化容器化部署能力，为客户提供灵活、高效的计算资源管理方案。支持企业核心和关键应用的容器化，通过集群技术来满足海量、高频等应用在云原生平台的长期稳定运行。
　　5、研究并落实QingStor和AI智算的结合,同时在信创数据领域为大型客户提供数据容灾保护能力。
　　1）将全面提升产品的企业级运维能力，通过智能化监控系统和AI驱动的预测性分析技术，实现存储集群的实时状态感知和故障预测，确保系统稳定运行；
　　2）重点加强数据安全能力建设，完善跨地域异步复制和同城多活架构，为企业级客户提供金融级的数据容灾保障；
　　3）深度适配AI应用场景，优化RDMA高性能存储方案，提升大模型训练场景下的数据吞吐效率，为智算场景深入整合；
　　4）将持续推进产品与信创生态的深度融合，完成与国产主流芯片、操作系统的全面适配，为客户提供自主可控的存储解决方案。
　　6、参与行业标准制定与生态建设
　　积极参与国内外AI、云计算、信创领域的技术标准制定，提升公司在行业内的话语权。通过生态联盟建设，与产业链上下游企业协作，打造开放、共赢的产业生态，巩固市场地位。
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　　2、报告期内获得的研发成果
　　截至2025年6月30日，公司累计获得发明专利35个，外观设计专利27个，软件著作权151个，其他作品著作权10个。
　　3、研发投入情况表
　　4、在研项目情况
　　说明1：完成1.0版本的功能需求实现，正在进行2.0版本的开发工作，重构了客户账单相关的功能，提供消费账单成本分析。
　　说明2：基于Flink实时计算和Hudi数据湖技术研发数据可视化运营平台，打造数据采集、存储、处理及分析的数据闭环，给客户提供实时的消费统计数据，给公司提供客观的数据和直观的图形化分析报告，来提升企业运营及决策的效率。
　　说明3：发布了企业云6.2版本。更新内容包括全新设计的监控大屏、优化了阈值告警配置和服务机制、新增事件告警的界面化管理、简化镜像注册流程、增加对GPU主机的适配型号和配置、新增多项安全配置参数、新增反亲和安置组管理、新增基于BOSS界面对租户资源的操作管理。
　　说明4：通过对云运行环境的监控和对业务流程的定义，帮助云服务提供者管理运营好云基础设施的硬件和软件，实现服务稳定和可持续运营。能够适配公有云，私有云多种云模式，降低维护成本。通过灵活的权限控制，满足集团化运行多角色权限的要求。通过集中的运行监控和告警机制，以及多维度的运行视图来实时了解运行状况，及时发现问题，从而高效管理云计算平台的环境运行情况。
　　说明5：完成里程碑版本v5.0和5.1的发布，进一步优化对国产操作系统适配与部署简化，在产品能力上，新增监控自定义、多集群管理、磁盘运维管理、资源转移、角色权限管理、GPU集群管理等能力，提升产品稳定性与易用性。
　　说明6：青云面向中小客户的轻量级产品，以虚拟化及其相关管理作为出发点，实现计算、存储、网络的弹性高效利用及GPU资源集群管理。实现资源的集中按需分配、动态调度调整、关键应用业务支撑、支持运行各种AI模型，如大型语言模型（LLM）、音频、嵌入和重新排序模型等，满足客户对于资源的可靠性、可用性、复用性、高性能及安全性的管理要求。
　　说明7：在对公有云持续进行迭代更新的同时，开始了企业云V7新版的开发和测试工作。1、发布了QKEv3.4的新版，支持新版本K8s及KubeSphere企业版的同时，新增了Cilium的支持；2、运营能力上新增了对智算平台计费的支持如按大模型服务的Token进行定价和计费等；3、运维方面对云平台的监控告警等能力进行了增强、重构和解耦；4、基础设施即服务（IaaS）方面，新增4项国内技术发明专利授权，持续提升运维效率、保障客户生产安全、稳定和业务连续性；IPv6的支持更加深入和全面；云原生技术赋能基础设施管理取得了一定进展；5、云平台管理后台对基础设施管理、云资源迁移、镜像管理、巡检能力、存储运维能力进行了全方位的升级和优化；6、大幅改善了web终端的用户体验。
　　说明8：使用公私托混同一架构模式及P2P机器人资源调度算法为企业用户提供可扩展、稳定性高、高性能的虚拟化、物理主机、分布式存储、SDN网络、安全及自动化运维管理服务。
　　说明9：进行计费服务通用化设计，便于集成第三方资源计费能力，通过新设计的glue架构实现对运营能力的解耦。
　　说明10：通过研发基于大数据实时采集及处理技术的计量计费系统，提供各种类型产品和服务的计量和计费能力，成为“资源为中心-->应用为中心-->服务为中心”战略落地的重要支撑系统。
　　说明11：新发布基于全新自研的HydroFS为底层分布式数据存储平台的5.2、5.3和5.4版本，提供全新的使用和管理交付界面，支持对存储底层拓展进行UI化展示并可根据业务需求调整存储集群读写调度、提供了跨集群跨平台的数据容灾方案与能力、优化对全局与存储桶的QOS支持，对存储集群业务访问做全面的监控。
　　说明12:提供云原生时代的全栈分布式存储服务，为结构化和非结构化数据提供高效存储，满足企业数字化对于海量数据的存储和处理需求，同时调研AI对于海量数据存储和访问需求，打造AI时代的分布式存储平台。
　　说明13：KubeSphere企业版4.2.0在产品架构上实现了重大升级，扩展能力迈上新台阶。通过引入更多扩展点、深度解耦功能模块、支持组件按需加载、提供灵活的配置机制及完善的生命周期管理体系，全面解决了模块耦合度高、无法独立更新、交付周期长等关键问题，大幅提升了平台的灵活性、可维护性与持续交付能力。
　　说明14：助力企业构建高效、可控、可演进的容器平台，全面提升平台治理能力与运维效率，为现代化应用管理和持续创新提供坚实支撑。
　　说明15：已实现应用。
　　说明16：为设备与云应用的交互提供安全连接，实现海量设备管理，结合QingCloud其他服务如QingStor对象存储、时序数据库、大数据等，对设备生成的数据进行收集、处理、分析，帮助用户轻松构建IoT应用。
　　说明17：提供大模型推理服务平台，支持异构分布式多渠道推理公共Tokens服务，支持模型一键微调到模型立即部署，支持用户自定义镜像管理，支持GPU卡级别配额控制，支持模型上下架到模型广场，完善模型全生命周期的平台化。
　　说明18：为大模型训练和推理、其它AI应用开发和上线运行提供端到端的能力支撑，支持跨区域的异构算力资源池，结合混合推理云、边缘云，支持如工业仿真、具身智能等计算业务。
　　说明19：完成里程碑版本v5.0发布，在原老版本基础之上，进一步提升宕机自恢复率，并且新增了多集群组件、扩容磁盘、替换磁盘、Vmware纳管迁移、NFS离线迁移、角色权限管理、资源配额、虚拟机快照、HTTPS一键改造等能力，让产品的稳定性和功能性都大幅提升。
　　说明20：青云面向中小算力规模客户的轻量级产品，以虚拟化及其相关管理作为出发点，实现计算、存储、网络的弹性高效利用及自动化资源管理，实现资源的集中按需分配、动态调度调整、敏捷部署、关键应用业务支撑、应用业务上云就绪，满足客户对于资源的可靠性、可用性、高性能及安全性的管理要求。
　　说明21：发布了redis、kafka、opensearch、zookeeper等应用的麒麟版。
　　说明22：实现国产主流数据库及中间件在Kylin系统（ARM/x86）的100%兼容适配，覆盖企业级核心场景需求。构建统一的国产化技术栈，补齐生态短板。支持至少10种数据库及中间件在双架构下的稳定运行。系统整体适配兼容，关键事务处理能力达到同类产品水平。
　　说明23：1、全面优化对第三方存储的支持能力，优化不同类型存储之间的迁移，备份，快照等能力。2、新增多种数据备份和保护机制，提升云平台数据安全性；3、支持可插拔的内存热扩容能力；4、支持对接PTP精密时钟，实现虚拟机和计算节点之间的高精度时间同步；5、完成镜像注册改版及优化，实现了用户自助完成镜像注册；6、支持自定义光驱管理，满足用户灵活加载驱动的需求；7、完成Intel Xeon5系列处理器适配；8、增加对国产软硬件产品支持的范围，从芯片、系统、云平台、网络层面，提供全链条信创产品；9、支持多种GPU虚拟化技术；10、完善IPv6功能，实现基于IPv6全场景的功能支持；11、网络产品能力持续增强，包括：LB监控优化及平滑升级、支持IKEv2VPN能力、VPC和NAT网关产品高可用能力增强、安全组性能增强等能力；12、适配华为、锐捷、Juniper不同型号的交换机，增强网络兼容性和稳定性；13、持续进行智算BM开发，通过DPU增强智算裸金属能力；14、持续构建IAAS2.0稳定性保障体系，包括巡检、告警、可视化监控等。
　　说明24：使用公私托混同一架构模式、基于P2P机器人资源调度算法为公有云服务和企业级用户提供可扩展、高稳定性、高性能的虚拟化、裸金属、软件定义存储、软件定义网络、安全及自动化运维管理服务。在云原生理念的指导下对系统架构进行升级和创新，以增量式开发为基本研发准则，保证核心稳定、推动技术迭代升级：采用k8s实现更加可扩展、更高稳定性的云服务和云产品业务，采用vhost-user技术实现更高性能的存储、网络组件，采用可观测技术实现更高的系统可靠性、更全的运维可视化、更加自动化的平台管理服务。从而为用户带来更加稳定、高效、便捷的一致性云体验。
　　说明25：1、调研既适合当前IaaS架构与技术现状，又能体现云原生理念和架构特点的演进路线；2、设计具备插件化、松耦合特点的新架构；3、调研提升平台在大规模、高负载和复杂异构（如信创）环境中稳定性和可靠性的方法；4、调研全方位提升平台侧和用户侧可观测性的方法；5、设计和实现基于DPU和云原生技术的BM组件；6、调研如何利用生成式AI技术提升运维和运行效率。
　　说明26：1、合理应用云原生理念、架构特点和相关技术，设计实现可对计算、存储、网络等资源进行高效管理的新架构的原型；2、将原耦合性较高的老架构中的系统组件进行重构，实现存储和网络等耦合性较高组件的插件化解耦，并对外部用户和系统提供统一的IaaS层API；3、平台稳定性和可靠性有显著提升，更好地保障业务连续性；4、降低平台和用户的运营和运维成本，提升资源利用率；5、为更完善的AI Infra服务提供更好的支撑；6、利用生成式AI技术建立运维知识库、将生成式AI技术与可观测性相结合提升运维和运营效率。
　　说明27：1、第三方存储资源管理与监控：实现了第三方存储资源池、物理卷、逻辑卷的全面展示及实时监控。这使得运维人员能够直观地了解第三方存储设备的资源分配情况和运行状态，及时发现潜在的性能瓶颈或故障隐患，为存储资源的合理调配和高效利用提供了有力支持。2、NeonSAN存储管理及运维：完成NeonSAN存储节点、资源池、云硬盘的展示、监控和运维操作功能。不仅能够实时呈现NeonSAN存储系统的详细信息，还提供了诸如创建、删除、扩展云硬盘等一系列运维操作接口，大大提高了对NeonSAN存储的管理效率和灵活性。3、一云多芯资源池及策略管理：该功能允许公司在多云多芯架构下，对不同芯片架构的计算资源进行统一的资源池化管理，并根据业务需求灵活制定资源分配策略。这有助于公司充分发挥异构计算资源的优势，提高资源利用率，降低运营成本，同时为应对多样化的业务场景提供了坚实的技术保障。4、云平台环境巡检：运维人员只需点击一键操作，平台即可自动对云平台的各个关键组件和服务进行全面检查，包括服务器状态、网络连接、存储性能等多个方面。检查完成后，系统会自动生成详细的巡检报告，报告内容涵盖巡检时间、发现的问题、问题的严重程度以及相应的解决建议等。这一功能极大地简化了运维人员的日常巡检工作，提高了巡检的准确性和效率，同时也为平台的稳定性和可靠性提供了持续的监控和保障。5、平台国际化：成功实现了全英文页面管理，使平台能够支持中英双语切换，满足全球大部分地区和国家用户的使用需求。这不仅有助于公司拓展国际市场，提升品牌影响力，还为跨国企业客户提供了更加便捷、友好的运维运营服务体验。
　　说明28：1、存储策略与运维增强：计划完善第三方存储的策略管理及运维操作功能。除了现有的基本监控功能外，将进一步提供精细化的存储策略配置，以满足不同业务对存储性能、可靠性和成本控制的多样化需求。同时，拓展第三方存储的运维操作范围，确保在整个云平台中稳定运行和高效服务。2、巡检能力提升：计划支持按时间周期和检查范围定制化巡检，并输出各角度巡检报告。运维人员将能够根据业务需求和运维计划，灵活设置巡检的时间间隔、周期（如每日、每周、每月等）以及检查的范围（如特定区域、特定资源池、特定服务等）。平台将根据定制化的巡检设置生成相应的详细报告，报告内容将更加聚焦于运维人员关注的重点领域，提供更具针对性的数据和分析结果，帮助运维人员快速定位问题并采取有效的解决措施。3、总览可视化与个性化定制：开发支持自定义全局总览功能，并根据不同使用角色预置总览内容。不同角色的用户（如运维管理员、系统管理员、业务部门负责人等）将能够根据自己的工作需求和权限，定制专属的平台总览页面。平台将提供丰富的总览模块，涵盖资源使用情况、性能指标、告警信息等多个方面，并允许用户按区域和可用区编排每个不同的总览模块。此外，用户还可按需拖动各模块展示位置和大小，以实现个性化的布局设计，提高信息获取的便捷性和效率。用户可保存总览配置以便下次登录时直接使用，并支持将定制好的总览页面投放大屏展示，满足监控中心等场景的可视化需求。4、基础设施及网络可视化管理：构建云平台管理节点及系统服务进程拓扑及管理面板。通过可视化的拓扑图，运维人员能够清晰地了解云平台管理节点之间的网络连接关系、系统服务进程的运行状态以及它们之间的相互依赖关系。这将大大提高运维人员对云平台底层架构的管理和维护能力，降低因管理节点故障或服务进程异常导致的业务中断风险。5、资源迁移与镜像管理：实现云服务器资源迁移，镜像资源上传制作和导出功能。云服务器资源迁移功能将允许用户在不同的物理服务器或云主机之间灵活迁移正在运行的业务系统，确保业务的连续性和高可用性，同时也为云平台的资源优化和负载均衡提供了有力手段。镜像资源上传制作和导出功能将方便用户创建和管理自定义的操作系统镜像和应用程序镜像，用户可以将本地的镜像文件上传到平台，经过简单的配置和制作后，即可在云平台内部署和使用。同时，用户还能够将平台上的镜像资源导出到本地，以便在其他环境中进行部署或备份，提高了镜像资源的灵活性和复用性。
　　说明29：1、支持一云多芯异构架构部署。2、worker节点支持BM节点。3、worker节点支持GPU节点。4、支持纳管扩展自定义节点。5、青云自主研发CNI插件hostnic已更新到v1.014版本。
　　说明30：容器引擎QKE是在青云QingCloud上构建的企业级分布式多租户的Kubernetes容器服务管理平台，集成了青云QingCloud的云服务器、存储、网络等资源，可一键部署高可用、高性能的Kubernetes集群，支持可视化界面、多集群管理、自动伸缩、运维监控、CI/CD、微服务治理、应用管理、服务与网络管理等业务场景，让您轻松高效地在云端运行Kubernetes容器化应用。
　　说明31：1、实现云平台国际化；2、实现云平台一云多芯，满足企业云信创需求；3、实现基于企业组织架构的企业资源管理，支持自定义组织结构，支持添加、删除组织，支持自定义组织成员，及成员的角色权限，支持自定义工单审批流程，流程审批通过后自动创建云资源；4、持续构建Console平台自助式服务及管理能力。5、更新主体架构设计，实现业务/功能等组件的可插拔的微服务架构。
　　说明32：1、一站式管理：CONSOLE平台旨在为用户提供一个集中统一的界面，以便对所有架构的云产品和服务进行管控。2、资源管理：CONSOLE平台需要满足中小企业、大型企业多场景的资源管理诉求。3、服务提供：CONSOLE平台通过对上提供应用使用的界面和API，将资源管理起来，通过运营，最终交付给用户的是一个一个服务，如计算服务、存储服务、网络服务等IaaS层面的，以及中间件服务、数据服务等PaaS层面的。4、可靠、高效、安全和经济：云计算运维的目标是确保云计算系统的可靠、高效、安全和经济地运行，以支持海内外企业的业务发展和创新。
　　说明33：1、实现了云平台监控数据标准及接口标准的统一与抽象，成功完成监控服务的服务化转型，彻底达成监控服务与监控对象的解耦，有效提升了系统架构的灵活性与扩展性，为云平台监控体系的高效运作筑牢根基。2、接入便捷性实现质的飞跃，达成“配置即接入、接入即监控、接入即告警”的高效模式，最大程度缩减从需求萌生到为最终客户实现监控告警并形成完整闭环的周期，大幅提升应急响应速度，强化系统实时保障能力。3、创新推出自定义告警功能：一方面，全方位满足青云既有用户及非青云用户对基础设施指标的精细化监控需求，无缝与CloudWatch服务其他功能集成融合，塑造全方位、多层次的立体化监控告警生态；另一方面，针对青云KA客户，支持上报非平台预置以及其他云平台的监控数据，拓宽数据视野，助力跨平台运维管理；对于非青云用户，在自定义功能框架下，赋予轻量、简易却高效的数据上报途径及监控管理实操方案，降低使用门槛，推动云监控服务的广泛覆盖与普适应用。
　　说明34：1、数据流转高效实时，依托先进技术架构，打破数据延迟壁垒，确保每一份关键数据都能第一时间精准呈现，让客户时刻紧握业务脉搏，精准洞悉资源动态，不错过任何细微波动。接入设计极致便捷，秉持极简主义与高度兼容原则，无论是新兴初创企业的敏捷业务，还是大型集团复杂架构，皆能轻松嵌入，无缝对接各类业务场景，实现即插即用式的流畅接入体验，极速开启智能监控之旅。2、产品矩阵多元融合，覆盖Iaas和Paas，指标体系精细入微，深度覆盖从基础设施底层硬件到上层应用服务全链路，全方位洞察业务运行健康度，挖掘潜在效能瓶颈，提供360度全景视角，为决策制定输送详实一手数据。3、告警机制精准智能，基于精准算法与智能决策模型，多渠道多模式精准触达每位相关用户，无论是桌面弹窗的醒目警示、移动端推送的即时提醒，还是邮件通知的详尽汇报，确保告警信息分秒必争送达。同时，配备详尽明晰、步步为营的告警解决指南，以图文并茂、实例引导的方式，助力客户从问题洞察到根源定位，再到精准施策，一气呵成高效化解资源或平台潜藏隐患，将风险扼杀于萌芽，提前筑牢业务安全防线，保障运维和运营的连续性与稳定性，护航客户数字化征程稳健前行。4、用户体验：告警策略全资源关联支持和一键告警功能，提高了监控与告警的效率和便捷性。通过自定义监控来自由定义关键业务指标和告警规则，方便用户高效及时的管理自己的核心数据。5、创新特性：让监控更灵活，告警更精准，管理更简单，完全匹配客户业务需求。
　　说明35：完成功能性目标：1、支持云平台环境配置与部署；2、支持对接NeonSAN和第三方存储；3、支持在页面上查看在线文档库。
　　说明36：1、功能目标：1）构建完善的在线文档库：在Web页面中集成丰富的实施操作在线文档，确保在任何云平台环境部署过程中，操作人员均可随时对照文档进行精准操作，并能便捷地访问相关技术资料，减少因操作不熟悉或文档查找困难导致的错误与延误。2）灵活的云平台环境配置与部署：支持标准与融合部署模式的选择，满足不同企业架构与业务需求的多样化部署要求。实现环境基础规划信息的便捷配置，包括但不限于IP地址规划、域名设置等基础参数设定。高效收集物理节点信息，对计算节点功能类型（如GPU直通、设备直通、GPU虚拟化）和存储模式进行灵活配置，以适配不同的应用场景与硬件资源条件。依据多种网络环境（vlan、bond、bgp等）实现物理网络和云平台业务网络的精准配置，保障网络的高效稳定运行。精准确定云平台部署的管理节点和服务组件，可按环境规划选择组件部署于物理节点还是创建虚拟节点，指定具体的节点服务器或创建管理虚拟机IP，支持自动或按需求配置服务组件的高可用。可实时部署各阶段状态与进度，并能在遇到问题时快速获取关键日志，以便及时定位与解决问题，确保部署过程的顺利进行。3）全面的云平台环境管理维护：支持已有云平台环境的扩展，包括新数据中心的无缝接入、部署节点的追加、核心虚拟机规格的灵活扩容，满足企业业务增长与架构扩展需求。支持第三方存储与neonsan存储的便捷对接，提升云平台的存储扩展能力。支持可视化配置和追加服务组件，提升云平台的功能底座服务能力实现一键升级云平台版本以及更新云平台补丁等功能，确保云平台始终保持在高效、安全且功能完备的状态。2、性能目标确保WebInstaller1.0能高效满足中大型云平台环境部署，要求可支持一次性部署250以上台物理节点组成的数据中心，至少可达到B类网络地址范围的管理规划。实现数据传输的安全性与完整性，采用先进的加密技术与数据校验机制，防止在配置与部署过程中数据被窃取、篡改或丢失，保障云平台的安全性与可靠性。优化系统资源利用效率，在进行云平台环境配置与部署过程中，合理分配计算、存储与网络资源，避免资源浪费与过度占用，确保系统在不同硬件配置下均能稳定运行且性能表现良好。
　　说明37：完成功能架构定义，支持两种企业云标准架构方案，输出标准实施文档。两种标准架构：1、一个Region内两个Global与Zone融合部署的机房，支持global ks高可用主备切换；2、两个独立Global部署的Region，支持对接成global ks主备做高可用切换。标准实施文档：1、两种架构的完整实施；2、部署过旧设计方案的老环境升级到最新架构的实施方法。
　　说明38：1、高可用架构构建目标：1）小范围故障自愈：于每个数据中心内部精心部署多份或构建集群形式的Kernel Service（KS）组件，涵盖pgserver、webservice、zoocassa等关键管理服务。借由高可用设计与智能切换机制，当任一管理节点突发宕机状况，系统可即刻自动无缝切换至冗余组件或节点持续运作，保障管理服务不间断供应，将故障对业务的影响降至最低，实现用户无感知故障修复，维持业务稳定流畅运行。2）大面积意外应对：鉴于多区域多数据中心规模环境下机房面临地震、火灾、断电等不可抗力风险，架构规划增设冗余Global数据中心作为备用机房。精心设计两种主备机房搭建及切换方案，其中独立Global高可用方案里主备Global异地部署实现城际冗余，数据异步流复制确保可用性；融合Global高可用方案复用已有同步流复制数据库实现快速切换，全方位确保在极端灾难致使某机房整体停服时，其余正常机房管理控制不受干扰，迅速响应并执行应急策略，大幅缩减业务中断时长，守护数据安全完整及业务连续运转。2、产品适用性目标：精准定位业务规模庞大且云平台资源管理高频场景。业务维度上，以至少两个及以上IaaS数据中心为基础门槛，更适配多城市业务布局企业，满足其复杂架构与海量业务负载对云平台稳定性刚需；管理维度上，针对内部资源管理分工精细、云平台商业运营或依托开放API深度开发业务场景，凭借高可用架构确保管理数据及服务异动时平台稳定高效，提升管理敏捷性与精准度，降低因管理波动引发的业务风险，优化整体运营效率与用户体验。3、资源优化目标：创新的架构设计实现不同部署模式下资源智能精准分配，规避资源闲置与过度竞争困境。如融合Global环境下合理调配Global KS与Zone KS资源，平衡管理与业务资源需求；独立Global环境中确保Global服务独立高效运行，杜绝资源抢占，以最少硬件资源投入支撑稳固高可用架构，降低企业TCO同时提升资源利用效率与投资回报率。
　　说明39：1、跨平台卓越适配，全面覆盖公有云、企业云及智算平台的计费运营场景，打破云环境壁垒，一站式赋能多元架构下的精准计费需求，确保业务在不同云生态中计费环节无缝衔接、流畅运转。2、多元产品深度融合，配备直观界面化操作，高效实现规格设定与价格维护的精细化管理，为各类产品组合定制专属计费规则，全方位适配复杂业务矩阵，灵活支撑产品迭代中的计费动态调整。3、深度抽象构建高成熟度计费产品体系，凝练多种前沿定价模式，如线性式精准锚定、枚举式灵活适配、阶梯式梯度优化；4、融合多元计费类型，涵盖按需即时响应、包年包月稳定规划、按量弹性把控，全方位贴合业务全生命周期计费诉求，驱动财务效能最大化。5、极简对接赋能生态，计量计费系统以松耦合架构设计，达成极速接入体验，“一键配置，即刻启用”，接入瞬间解锁全功能模块，从规格价格雕琢到账单全流程精管，再到优惠策略灵活运筹，一站式激活计费管理全方位能力。6、账单呈现极致透明，多维数据精细解构，支持按项目全景洞察、标签精准聚焦、部门成本把控、账号明细追溯、可用区资源分配维度，实现全方位统计、可视化展示及高效筛选，为财务分析与成本管控呈上清晰数据蓝图，助力企业决策有的放矢。
　　说明40：为云平台及智算平台匠心打造解耦式架构的计量计费系统，具备高度通用性，可灵活适配不同平台环境与业务场景，精准锚定资源使用细节，实现全量数据的精确计量，以标准化、专业化计费方案，全方位赋能平台经济高效运转，助力用户轻松驾驭成本管理，推动业务持续稳健增长。
　　说明41：发布了20250115、20250314、20250417和20250625版本，新增了40条巡检项，已实现计算资源和管理资源的深度扫描，所有版本可完成一键部署和升级，支持采集信息回传风控平台，支持巡检报告中部分巡检项提供一键修复脚本。
　　说明42：1、全面风险检测：深度扫描计算资源、管理资源等基础设施运行状态，精准定位管理服务、管理组件运行异常，严格核查实施部署环境配置正误、网络畅通与否，及时揪出不规范使用情况及潜在遗留问题，全方位筑牢风险防线。2、灵活部署应用：以即插即用为设计理念，规避版本束缚，可依现场需求灵活采集环境信息，一键生成巡检报告。报告内容详实丰富，包含多维度运行状态、异常详情及精准整改建议，有力辅助决策优化。3、强化运维协作：无缝对接企业云风控平台，建立完备客户环境信息档案库。依托专业运维团队，提供深度环境风险评估与定制化整改咨询，实现从风险监测到优化提升的高效闭环。
　　说明43：1、合规性：确保产品符合国家密码相关法律法规和标准规范的要求，如《密码法》、《商用密码管理条例》以及相关的国家标准和行业标准。2、正确性：确保产品在实现密码功能时，使用的密码算法、密码技术和密码产品符合标准规范的要求，并能够正确地实现密码功能。3、有效性：确保产品能够有效地提供密码保障，包括数据加密传输和存储、用户身份认证等，以保护用户的数据安全和系统安全。4、安全性：确保产品自身的安全性，包括密码算法的安全性、密码技术的安全性以及与信息系统的互联互通性。5、可靠性：确保产品在实际应用中的可靠性，包括密码功能的稳定性、密码产品的耐用性以及密码服务的持续性。6、易用性：确保产品易于使用和管理，包括用户界面的友好性、配置和管理的简便性以及与其他系统的兼容性。7、可扩展性：确保产品能够适应用户的需求变化和技术发展，包括密码算法的升级、密码技术的更新以及密码产品的扩展。
　　说明44：1、合规性：密评增值产品严格遵守国家关于商用密码应用的法律法规和标准要求，确保其技术实现和操作流程的合规性。这包括使用符合国家规定的密码算法、密码技术和密码产品，以及遵循相关的安全管理和密钥管理流程。2、创新性：密评增值产品应具备较高的技术创新能力，能够不断推出新的解决方案和服务模式，以满足市场和客户的需求。3、先进性：密评增值产品应采用先进的技术架构和算法，以确保其评估结果的准确性和可靠性。4、可靠性：密评增值产品的技术实现应具有高可靠性和稳定性，能够确保在长时间和高负荷的运行条件下，仍然能够保持评估结果的准确性和一致性。此外，产品还应具备完善的故障恢复和灾难备份机制，以应对可能出现的意外情况。5、灵活性：密评增值产品应具备较高的灵活性，能够根据不同客户的需求和场景进行定制化的评估方案。6、可扩展性：密评增值产品的技术架构应具备良好的可扩展性，能够随着技术和市场的发展不断升级和扩展。
　　说明45：异构资源池卷的在线迁移、同时保证在线服务不中断、全量迁移与增量迁移结合，确保迁移过程中所有卷数据的一致性，无丢失、无错误。基于Bitmap的增量备份，增量备份过程中，数据冗余传输量减少≥50%；客户端条带化：单卷的I/O吞吐量提升2~3倍。
　　说明46：1、异构资源池卷的在线迁移：支持不同存储类型间的高效在线迁移，减少迁移时间对业务的中断影响；实现全闪、混插资源池之间的双向动态迁移功能；提高系统在多异构存储环境中的适应性，满足复杂企业存储场景的需求。2、基于Bitmap的增量备份：备份过程中减少50%的数据冗余传输；实现支持PB级数据规模的增量备份，确保存储利用率的最大化；提供快速增量恢复功能，可在分钟级时间内完成大规模卷的部分或全部数据恢复。3、客户端条带化：单卷数据吞吐量提升2~3倍，I/O延迟降低30%以上；在多节点场景中，实现均衡的负载分布和资源利用；适配高性能场景需求（如AI训练、大数据分析），满足用户对高吞吐和低延迟的要求。
　　说明47：完成了可观测数据的采集和展示。
　　说明48：可观测平台旨在通过全面的数据收集和分析，实现实时监控、异常检测、根本原因分析以及决策支持，以提升系统性能和用户体验。
　　说明49：实现灵活的元数据集群和数据集群的扩容和缩容的功能和方案，负载均衡机制；容错和高可用性设计，以及非常卓越的读写性能。
　　说明50：1、拥有完备协议且高性能的网关系统：能支持完备的S3协议，支持负载均衡，支持完善的业务监控和告警的系统，支持多种应用场景且不限于：灾备，生命周期管理，灵活的多租户权限管理，事件通知，多域名等等功能。2、可以动态扩容缩容的元数据集群：为整个存储系统提供高效的索引集群，提供完备的运维工具，按需缩容扩容索引集群。索引集群拥有高效且满足一致性的缓存设计，并且索引的持久化都是事务级别；该系统的设计兼顾高性能和冗余性，是非结构化存储集群关键一环。3、性能优异存储集群：使用最安全的且高效的现代编程语言RUST进行软件系统的实现；在系统设计上提供最短最优的IO路径，为极为苛刻的灾难场景提供完备的数据一致的冗余逻辑；完备高效的空间管理逻辑将随机IO顺序化；优秀IO pipeline设计简化复杂的IO逻辑且保证IO性能；完备事务日志逻辑保证了极端情况下的数据完备性等以上一系列的创新和突破的理念。
　　说明51：构建云边端一体化的协同计算架构，支持算力资源的统一管理和智能调度；开发适应边缘环境的轻量级AI推理框架，实现模型的高效部署和运行；提供边缘算力感知、度量和调度等关键技术，确保系统的高效运行和资源优化利用。
　　说明52：构建一个功能完备、性能优异、安全可靠的边缘智能平台。在功能完备性方面，平台将支持多种行业应用场景，包括工业互联网、智能交通、能源物联网、安防监控、车联网、环境监测和无人机等领域的应用需求。在性能方面，平台将实现毫秒级的实时响应能力，支持海量数据的实时处理和分析，满足边缘计算场景下的低延迟要求。在可靠性方面，平台将具备完善的容错机制和故障恢复能力，确保系统的持续稳定运行。在安全性方面，将实现端到端的安全防护，包括数据安全、设备安全和应用安全等多个维度。
　　说明53：在KubeSphere LuBan云原生可扩展开放架构的基础之上，能轻松实现应用的上下游联动、随时随地集成各类来自KubeSphere市场的优质扩展组件，并提供无缝融合的业务能力与高度一致的产品体验。
　　说明54：通过丰富的开发者工具和扩展组件市场建设，提升开发效率和灵活性，推动平台与第三方服务的兼容性，促进云原生生态的建设。最终，本项目将助力企业在数字化转型中更安全、敏捷地运行和创新，推动行业技术的发展和应用落地。
　　5、研发人员情况
　　6、其他说明

　　四、报告期内主要经营情况
　　本报告期内，公司营业收入10,011.22万元，同比下降30.56%；实现归属于上市公司股东的净利润为-4,156.27万元，同比增加10.43%。

　　五、风险因素
　　（一）尚未盈利的风险报告期内公司尚未实现盈利，主要原因包括：一方面，公司前期购置云计算平台所需服务器、网络设备、GPU服务器等固定资产的资本性支出金额带来的折旧成本较大；另一方面，公司目前的毛利贡献不足以覆盖期间费用，处于亏损状态。目前具备混合云形态及能力的同行业公司大多均处于亏损状态，公司业绩表现符合行业特点。（二）业绩大幅下滑或亏损的风险2025年上半年公司延续上年战略调整方案，一方面着力增加高毛利业务规模，大力发展公司核心优势产品，聚焦于有稳定数字化需求的价值企业客户；另一方面力行提质增效，优化组织和管理流程，产研和销售聚焦投入在核心优势产品，提升整体竞争力。2025年上半年公司云服务业务实现盈利，毛利较上年同期增长531.89万元，毛利率6.60%，较上年同期增加7.89个百分点。若未来公司私有云业务及算力业务市场开拓不及预期，或云计算行业整体下行或政策变化导致收入下降，公司未来营业收入存在下滑的风险。（三）核心竞争力风险核心技术与关键研发人员是公司核心竞争力的重要组成部分，因此客观上也存在核心技术泄露和关键研发人才流失风险。如果出现核心技术泄密情况，即使公司借助司法程序寻求保护，仍需要消耗大量人力、物力及时间，也将对公司未来经营和新产品研发带来不利影响；如果关键研发人员大量流失，公司的技术研发能力将受到一定影响。（四）经营风险由于互联网及信息技术行业的特性，客观上可能存在网络设备故障、软件漏洞、硬件故障、供电中断等问题，可能使得云服务用户的业务运营中断、数据丢失，从而造成客户的经济损失。此外，如果公司服务器所在地受地震、洪灾、战争等不可抗力或其他难以预料及防范的自然或人为灾害影响，公司的云服务可靠性也会受到较大的影响。（五）财务风险公司云产品业务，将通过渠道经销和直接销售两种模式向客户销售产品，其中以渠道经销销售模式为主，直接销售模式为辅；公司对总经销商账期收到发票后一个月内，且总经销商信誉良好发生坏账风险较小；公司云服务业务，将通过渠道经销、代理销售和直接销售三种模式向客户销售产品，其中以直接销售模式为主，渠道经销和代理销售占比较少；且公司云服务业务采用预收款模式，产生坏账的风险较小。但如果未来主要直销客户经营情况发生重大不利变化，将会影响公司应收账款的正常回收，公司将面临应收账款无法收回的风险，从而对公司经营活动净现金流量和经营业绩产生不利影响。（六）行业风险由于云计算行业技术迭代较快，创新产品和创新模式不断涌现，推动行业产品和服务的质量不断提升，如计算速度、系统稳定性等核心指标都有了较大提升。云计算作为技术密集型行业，产品性能和可靠性是客户在选择供应商时的核心考量因素。若公司不能准确把握行业发展趋势，针对性地研发技术和开发产品，导致产品性能和服务质量落后于竞争对手，可能存在已有客户流失、业务发展迟滞、市场份额下降的风险。 收起▲