1. 公司概况：金山小米生态核心云服务商

雷军系的金山软件和小米集团为前两大股东。金山云成立于 2012 年，2020 年美股上 市，2022 年港股双重主要上市。截至 2024 年 6 月 30 日，金山软件持股 37.4%，为第一 大股东；小米集团直接及间接共持股 12.25%。金山云董事长为雷军先生；CEO 为邹涛先 生，邹涛先生同时亦担任金山软件 CEO、金山办公董事长。

金山云业务以 IaaS 为主。公有云服务，以 IaaS 层的计算、存储和分发（CDN）为主， 9M24 收入占比 65%，为公司主要收入来源，亦是后续增长动力。行业云服务，主要为金 融、医疗等行业提供行业特定解决方案；此外，公司于 2021 年收购 Camelot（柯莱特）， Camelot 业务主要聚焦在软件层，包括云交付、IT 服务外包等。 金山云 2021 年前伴随国内公有云红利（4G 消费互联网红利带动泛互联网上云需求）， 收入高速增长；2022-2023 年收入下滑，由于国内公有云市场整体增长放缓，IaaS 业务同 质化较高竞争激烈，以及公司主动缩减低利润率业务。IaaS 业务需要重资本投入，营业成 本较多是公司当前仍处于亏损的原因。

金山云 2022 年管理层更换，邹涛先生（1998 年即加入金山软件）接任王育林先生成 为 CEO；一方面进行收入结构调整及人工智能转型，另一方面与金山软件、小米生态加强 业务合作（2022 年 12 月签订 2022-2024 框架协议；2024 年 11 月签订 2025-2027 框架 协议）。成效明显，公司收入同比增速自 24Q1 起环比提升，24Q3 达到 16%；毛利率亦 提升至双位数；24Q3 经调整净亏损率较 22Q1 缩窄 8.2pct。

调整缩减低利润率的 CDN 和行业云业务。公共云服务调整缩减 CDN，CDN 此前为公 司公有云服务的主要业务，收入端 2021 年后受下游客户需求影响，且价格战激烈影响利润 率。行业云服务聚焦高线城市的优质客户，当前行业云服务收入以 Camelot 为主。 AI 转型效果明显，收入快速起量。根据公司财报，AI 收入已从 23Q4 的 8400 万元迅 速提升至 24Q3 的 3.6 亿元，占公共云服务收入比例从 8%提升至 31%。

想 资料来源：金山云财报，百度百科，申万宏源研究 图 6：金山云分季度收入（亿元，%） 图 7：金山云分季度毛利率（%） 资料来源：金山云财报，申万宏源研究 资料来源：金山云财报，申万宏源研究 调整缩减低利润率的 CDN 和行业云业务。公共云服务调整缩减 CDN，CDN 此前为公 司公有云服务的主要业务，收入端 2021 年后受下游客户需求影响，且价格战激烈影响利润 率。行业云服务聚焦高线城市的优质客户，当前行业云服务收入以 Camelot 为主。 AI 转型效果明显，收入快速起量。根据公司财报，AI 收入已从 23Q4 的 8400 万元迅 速提升至 24Q3 的 3.6 亿元，占公共云服务收入比例从 8%提升至 31%。 图 8：金山云 AI 收入（百万元，%） 资料来源：金山云财报，申万宏源研究 金推出写作、阅读、数据及设计四款全新 AI 办公助手；针对企业用户推出 WPS AI 企业版，包括 AI Hub（智能基地）、AI Docs（智能文档库）及 Copilot Pro（企 业智能助理）。

小米集团-增量云服务需求主要来自智能车：小米 2024 年汽车业务突破性进展， 是小米云服务需求的主要新来源；研发环节 AI 算法需大量云服务；高分辨率影像 处理、自动驾驶系统的传感器数据及互联汽车生态系统的用户数据管理将增加数 据存储需求；生产及运营环节将需要云服务，来管理物流、监控性能及为车辆提 供无线(OTA)升级。小米的智能手机及 AIoT 业务亦持续需要云服务。

AI 服务的开展需要增加资本开支，金山云与小米签订融资服务框架。2023 年金山云 资本开支总额为 20 亿元，主要为采购新服务器已用于 AI 服务。2024 年重签战略协议中表 示，预计未来三年将每年存在 20-30 亿元融资需求；融资来源包括第三方商业银行及金融 机构，亦包括小米集团及金山软件集团。本次金山云亦与小米签订融资服务框架。

2. 新增长点：AI 大模型和智能驾驶 2.1 DeepSeek 低成本路线将加速国内 AI 渗透 海外，23Q4 起 AI 带动云厂收入增速上行。22H2-23H1 以来由于美国宏观预期悲观， 企业削减 IT 开支并推迟上云，导致云厂商增速下行；但 23 年开启的 AI 浪潮带来大量大模 型训练和推理侧的需求，23Q2 逐渐企稳，此后收入增速逐渐上行。根据微软财报，AI 对 于 Azure 和其他云业务的增长贡献从 23Q2 的 1 个百分点提升至 24Q4 的 13 个百分点。

国内 GenAI IaaS 需求亦开始高速增长。根据 IDC 数据，24H1 国内 GenAI IaaS 市场 同比增长 203.6%；远超整体 IaaS 市场增速（同比增长 5.2%）；其他 AI 业务场景（如传 统渲染、仿真、视联网推理等业务场景）IaaS 市场规模已开始收缩，24H1 同比缩减 13.7%。

国内互联网公司在 AI 云时代竞争力提升。2021-2023 年以阿里巴巴为代表的互联网 大厂的云业务由于泛互联网上云需求疲软，政企客户难获取，以及主动缩减低毛利的集成项目，收入增速放缓，份额下滑。AI 云时代，核心竞争要素包括算力、算法、数据、场景； 互联网公司已经加大投入广泛地采购芯片，且部分公司有自研芯片能力；生态场景丰富， 掌握 toC 主要线上场景（社交娱乐、生活服务等），云会议等 toB 场景亦占有一定份额， 数据丰富。

AI 对于国内云厂业务拉动正在体现。 根据阿里巴巴财报，阿里云 AI 相关收入 24Q1-24Q3 连续三个季度实现三位数同 比增长，阿里云整体收入增速截至 24Q3 实现连续四个季度环比提升。 根据百度业绩电话会，生成式 AI 和大模型相关收入占智能云收入的占比从 23Q4 的 4.8%提升至 24Q3 的 11%。 根据腾讯 24Q3 业绩电话会，当前 AI 算力对腾讯 IaaS 收入贡献已超过 10%。 金山云收入体量小，AI 转型后占比快速提升，根据财报，截至 24Q3，AI 收入已 占公司公有云收入 31%，占公司整体收入的 19%。

近期，幻方量化旗下 AI 公司深度求索(DeepSeek)连续发布多款开源大模型，其中 2025 年 1 月 20 日开源 DeepSeek-R1 模型，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性 能比肩 OpenAI o1 正式版； 需求端：根据杰文斯悖论，DeepSeek 代表的低成本路线 会带来更大 AI 渗透率提升，将加速企业数字化转型上云，规模效应下进一步提升云业务利 润率，供给端：推理需求加速，ASIC 芯片，算卡选择多元化、国产化，云厂有望实现成本 优化。 金山云在公有云场景和国资云/政务云场景已支持 DeepSeek-R1/V3。1）公有云场景 针对 DeepSeek-R1 蒸馏模型的多种镜像服务，用户可在公有云 GPU 云服务器、GPU 裸 金属服务器分别搭建推理服务并进行调参验证。2）国资云/政务云场景全面支持 DeepSeek-R1/V3 推理服务。

2.2 小米建立人车家全生态，加大 AI 投入

小米在 AI 上的投入 24 年以来明显加大。 研发投入：24 年 12 月 27 日小米人车家全生态合作伙伴大会上，小米集团合伙 人、总裁卢伟冰指出，24 年小米研发投入预计 240 亿元，25 年预计达 300 亿 元，研发投入提速，主要聚焦于人工智能（AI）、操作系统和芯片等关键领域。 人才储备：根据 2023 雷军年度演讲，小米 16 年组建视觉 AI 团队，23 年 4 月组 建大模型团队，AI 团队扩张至 3000 多人。根据雷锋网报道，24 年 11 月，小米 基础技术平台部成立 AI 平台部，本质上属于小米技术委员会，由张铎（16-21 年任职于小米，曾负责小米开源工作的规划与推进，参与了小米多个核心项目的 开发）担任 AI 平台部负责人。据第一财经报道，24 年 12 月 DeepSeek 开源大 模型 DeepSeek-V2 关键开发者之一的罗福莉加入小米，或将负责领导小米大模 型团队。 算力储备：根据 24 年 12 月界面新闻报道，小米集团正着手搭建 GPU 万卡集群， 投入 AI 大模型建设。根据小米官方公众号，24 年 12 月 24 日，全生态 AI 智能助手超级小爱首次向正式版 用户开放，增加了屏幕识别和视觉交互能力，并增强 Agent 功能。

除手机、IoT 以外，智驾是小米 AI 投入的重要增量场景。 智能驾驶从传统方案向端到端方案转变。端到端核心是输入原始数据（摄像头、雷达 等传感器数据），直接输出最终结果（车辆的转向、加速和制动等控制信号）。相比于此 前传统方案采用模块化部署策略，端到端模型将感知、决策、控制等模块整合在统一框架 内，简化了系统架构；此外，模块间的信息传递和转化减少，模块间信息传递的累积误差 也因此减少；能够进行全局优化。

各车企公司纷纷转向端到端技术路线，陆续推出“车位到车位”功能。特斯拉 FSD （Full-Self Driving，完全自动驾驶）24 年 3 月在推出基于端到端的 V12 版本后，行驶里 程增长迅猛。国内车厂和智驾供应商 24 年也相继跟进，基于端到端智驾的“车位到车位” 陆续推出，从原始车位出发到目的车位，车辆全场都能够进行智能驾驶。相比于此前“城市 NOA”功能仅能实现在城市道路场景中实现点到点辅助驾驶，“车位到车位”功能覆盖 场景更多（不局限于城市），流畅度也更高。

端到端模型依赖大量数据和算力支持，既是技术比拼，同时也是资源竞赛。端到端方 案完全由数据驱动，需要大量高质量数据输入，从而能够识别和预测各种驾驶场景；并需 要即时处理大量传感器数据转化为控制指令，也因此需要大量算力。特斯拉自 23Q4 起明 显加大算力投入，根据特斯拉，截至 24Q3 云端训练算力等效为超过 6 万张英伟达 H100 芯片。

小米相比其他新势力汽车业务起步较晚，但快速起量，智驾全面追赶。 小米 SU724 年销量超额完成目标，汽车业务第二曲线明确。21 年 3 月成立子公司负 责小米智能电动汽车业务，24 年 3 月发布首款纯电动轿车 XIAOMI SU7。根据小米，SU724 年实际交付量超过 13.5 万辆（超此前目标），25 年目标交付量 30 万辆。

小米智驾全力追赶，迈入行业一梯队。根据 36 氪，小米 21 年宣布造车后开始组建支 架团队；22 年 8 月展示包含城市、高速和泊车三大场景的 L2+级辅助驾驶系统路面实拍视 频；24 年 6 月为部分通过审核的用户推送城市 NOA，8 月底推送全国都能开”版本辅助 智能驾驶，9 月北京、上海、广州等十座城市的用户，在满足 1000km 的智驾安全里程后， 将实时开通城市 NOA。小米仅用三年多时间即实现从成立团队到交付城市 NOA，而华为 与小鹏均使用五年。 端到端进展积极。根据小米汽车官网，小米 23 年 12 月 28 日发布自研的可量产的机 械库位泊车场景，可实现 5cm 精度的极窄库位泊入和 23km/h 巡航的代客泊车。根据 36 氪，小米汽车智能驾驶团队 24 年 9 月左右已经完成新一轮组织架构调整。原有“感知”和 “规控”两个二级部门，重组合并为“端到端算法与功能部”，负责量产方案开发。根据 小米汽车公众号，Xiaomi HAD（Xiaomi Hyper Autonomous Driving） 全面接入端到 端大模型，24 年 11 月开始内测，计划 12 月底开启推送。此外小米智驾系统也接入了成熟 的 VLM 视觉语言大模型，可识别复杂道路环境和特殊交通规则区域。

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