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      OpenClaw不僅讓token脫銷,還帶火了云計算!

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      OpenClaw(Clawbot)在GitHub上大受歡迎,這款開源AI智能體框架正以燎原之勢席卷開發者社區。

      這個框架讓AI大模型從傳統的對話生成進化為能夠自主規劃、調用工具、執行任務的"數字勞動力"。企業只需要簡單的配置,就能讓AI自動完成代碼編寫、數據分析、系統運維等復雜工作。

      這意味著云計算的商業模式正在被重構:從賣算力、賣存儲,到賣智能、賣Agent。

      對于所有云計算公司來說,要么抓住AI Agent的浪潮,要么被時代拋棄。

      2025年之后,并不是說傳統云服務沒市場了,而是游戲規則發生了根本變化。從資源驅動變成了智能驅動,從基礎設施租賃變成了AI能力賦能。

      對于那些還在抱著IaaS、PaaS不思進取的云廠商來說,難度大了一個數量級。

      在中國,阿里云主導了云計算行業,哪怕騰訊、華為都難以與之競爭。其余的中小云計算廠商,更是掙扎在盈虧線以下。

      比如優刻得,公司上市以來就沒盈利過,終于遇到了千載難逢的機遇。


      一、大幅減虧的優刻得

      2026年4月10日,優刻得發布了2025年年度報告。營業收入16.99億元,同比增長13.07%;歸母凈利潤虧損0.74億元,同比大幅減虧67.8%;經營性現金流凈額2.43億元,同比增長98.64%。


      數據來源:iFind

      在AI大模型席卷各行各業的大背景下,這家國內領先的中立第三方云計算服務商,正在用實打實的業績證明:獨立云廠商不僅能在大廠夾擊中生存,還能在AI時代找到新的增長曲線。

      這是一場關乎生存、關乎未來的突圍戰。優刻得能否在AI智算的浪潮中完成蛻變?

      優刻得2025年經營性現金流凈額達到2.43億元,同比大增98.64%,幾乎翻倍。這是公司連續第二年實現經營現金流為正,且創出歷史新高。


      數據來源:iFind

      要知道,現金流是企業的血液。對于云計算這種重資產、長周期的行業來說,經營性現金流比凈利潤更能反映企業的真實造血能力。優刻得能夠在營收增長的同時,實現經營現金流幾乎翻倍,說明公司的業務質量在顯著提升。

      另一個關鍵信號是凈利潤的大幅減虧。

      從2024年虧損2.41億元到2025年虧損0.74億元,優刻得用一年時間將虧損收窄了67.8%。如果保持這個趨勢,公司很可能在2026年實現盈虧平衡,甚至扭虧為盈。

      營收增長的質量如何?

      16.99億元的營收,同比增長13.07%,這個增速在云計算行業處于什么水平?對比行業巨頭,阿里云2025年營收增長約10%,騰訊云增長約8%,優刻得13%的增速實際上跑贏了大多數云廠商。

      這說明,作為獨立第三方云廠商,優刻得正在差異化競爭中找到生存空間。

      二、AI智算驅動的結構性復蘇

      2025年,優刻得營收增長13.07%,從15.03億元增至16.99億元,增加了近2億元。

      錢從哪里來?

      AI智算業務的高速增長是首要驅動力。

      優刻得在年報中披露,公司緊緊抓住人工智能發展的機會,圍繞"AI發展與全球化拓展"兩大主線布局。2025年,公司AI智算相關業務收入實現爆發式增長,成為推動營收增長的核心引擎。

      具體來說,優刻得在AI領域推出了多款重磅產品:

      "孔明"智算平臺是公司面向AI大模型訓練推理的核心產品。該平臺提供從底層算力獲取、訓練和推理能力到AI應用開發的全棧式技術解決方案,已經在生物醫藥、金融、智能客服等多個場景落地。

      大模型訓推一體機是2025年的創新產品。這款軟硬一體化的產品,讓政府、金融、醫療等客戶可以在企業內部一鍵部署專屬大模型,實現開箱即用的AI應用體驗。年報披露,該產品已經在多個行業客戶中廣泛運用。

      AstraFlow人工智能產品簇是公司面向AI算法與應用開發者打造的核心平臺,提供從模型加載到服務化輸出的全鏈路支撐,有效降低AGI應用開發的準入門檻。

      UPFS并行文件存儲是針對大模型訓練場景的高性能存儲產品,滿足大規模訓練數據的存儲需求。

      與此同時,傳統云計算業務也在穩步復蘇。

      公有云業務方面,優刻得的GPU云主機、GPU裸金屬云主機等算力產品,深度契合AIGC場景下的海量數據處理、模型訓練與推理需求。客戶群體已廣泛涵蓋AI技術研發的大模型公司、AI應用公司、機器人公司等創新型企業。

      混合云和私有云業務方面,公司持續拓展金融、政府、醫療等傳統行業客戶,提供"公有云+私有部署+專線網絡"的混合云解決方案。

      另一個容易被忽視的因素是行業周期的復蘇。

      2025年,隨著大模型應用的快速普及,云計算市場整體呈現復蘇態勢。根據中國信通院數據,2024年我國云計算市場規模達8,288億元,同比增長34.4%,預計到2030年將突破3萬億元。

      優刻得作為獨立第三方云廠商,憑借"中立、安全、可信賴"的定位,在AI時代獲得了差異化競爭的機會。

      三、AI東風:云計算行業的智能化革命

      優刻得的營收復蘇和減虧,離不開AI大模型的東風。

      所謂AI智算,并不是簡單的"AI+云計算",而是云計算從資源交付向智能交付的升級。在AI大模型普及的背景下,企業客戶的需求正在發生根本性變化,從租用服務器、存儲空間,到采購AI訓練推理能力、智能體服務。

      AI對云計算行業的沖擊有多深?

      2025年底以來,以OpenClaw(Clawbot)為代表的開源智能體框架快速普及,AI技術正逐步向具備獨立規劃、工具調用及長效記憶能力的"數字勞動力"方向拓展。

      AI Agent的快速發展,又推動了新的算力需求——推理算力需求以更快的速度提升,未來有望成為云計算規模最大、持續最強的需求板塊。

      云計算市場的空間有多大?

      據中國信通院2025年7月發布的《云計算藍皮書》,2024年全球云計算市場規模為6,929億美元,同比增長20.2%,預計到2030年全球云計算市場規模將接近2萬億美元。

      我國2024年云計算市場規模達8,288億元,同比增長34.4%,預計到2030年我國云計算市場規模將突破3萬億元。

      其中,AI相關的智算云領域需求旺盛,帶動了存儲等其他云資源的需求上升。云計算市場在2026年初出現了漲價趨勢,國內主流廠商包括優刻得、阿里云、騰訊云、百度智能云,海外主流云廠商如亞馬遜AWS、谷歌云、微軟Azure等,都相繼發出漲價信息。

      優刻得在AI智算領域的競爭優勢是什么?

      中立。

      與阿里云、騰訊云等巨頭相比,優刻得作為獨立第三方云廠商,不與客戶在業務上形成競爭,這種"中立性"在AI時代更加珍貴。大模型公司、AI應用公司更愿意將核心業務部署在優刻得這樣中立的平臺上,而非競爭對手的云上。

      全棧式服務能力是護城河。

      優刻得通過公有云、私有云、混合云三種模式為用戶提供服務,能夠覆蓋從互聯網、傳媒、金融到制造等不同行業在不同場景下的業務需求。

      差異化定位是突破口。

      在AI時代,優刻得聚焦"AI發展與全球化拓展"兩大主線,避開與巨頭在通用IaaS領域的正面競爭,在AI智算這個細分賽道建立差異化優勢。

      然而,AI智算業務也面臨著激烈競爭。

      華為云、阿里云、騰訊云等巨頭都在加碼AI算力投入,優刻得作為獨立云廠商,在資金實力、品牌影響力方面仍有差距。能否在巨頭的夾擊中守住陣地,是公司面臨的最大考驗。

      四、大廠降價潮下的生存之道

      優刻得雖然實現了營收增長和大幅減虧,但面臨的競爭壓力并不小。

      阿里云在AI大模型領域布局最早,通義千問大模型已經廣泛應用于多個行業。更重要的是,阿里云擁有最完整的AI基礎設施棧,從芯片、服務器到云平臺、大模型,形成了完整的閉環。

      阿里云通過降價策略快速搶占市場,2024年以來多次下調云產品價格,對中小云廠商形成巨大壓力。

      騰訊云依托微信、QQ等超級應用,在互聯網、游戲、社交等領域擁有天然優勢。在AI時代,騰訊云將AI能力與社交、游戲場景深度結合,形成了獨特的競爭力。

      華為云在政企市場擁有強大的銷售網絡和品牌影響力,其"云網安"一體化的解決方案,深受政府、國企客戶青睞。在AI算力領域,華為昇騰芯片+華為云的軟硬一體方案,具有很強的競爭力。

      天翼云、移動云、聯通云等運營商云,憑借國資背景和政企客戶資源,在政務云、國企云市場占據重要份額。

      優刻得的應對策略是什么?

      聚焦差異化賽道。

      優刻得避開與巨頭在通用IaaS領域的正面競爭,聚焦AI智算、混合云、私有云等差異化賽道。公司在年報中明確表示,將"深化AI技術在云計算領域的融合應用與創新"。

      五、風險:轉型期的三大挑戰

      持續虧損的風險。

      雖然2025年大幅減虧,但優刻得仍未實現盈利。如果2026年不能扭虧為盈,公司的資金儲備和融資能力將面臨考驗。截至2025年底,公司累計未分配利潤虧損仍高達20.64億元。

      阿里云、騰訊云、華為云等巨頭在AI智算領域的投入力度驚人,優刻得作為獨立云廠商,在資金實力、品牌影響力方面仍有差距。能否在巨頭的夾擊中守住市場份額,存在不確定性。

      AI商業化的風險。

      AI智算業務雖然前景廣闊,但大規模商業落地仍面臨挑戰。客戶對AI智算產品的價值認知、付費意愿、部署復雜度等因素,都可能影響業務的擴張速度。

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