公司战略与产品升级 - 金山云宣布其智算平台“金山云星流”完成从资源管理平台向一站式AI训推全流程平台的战略升级，针对AI大模型推理、具身智能等场景提供技术保障 [2] - 升级后的平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型API服务商业化落地的全链路闭环 [3] - 平台提供模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，具备开发、训练、推理和数据处理四大模块能力，旨在实现“开箱即用”的AI开发体验 [3] - 公司进行场景细分的战略是从单纯提供通用算力向深度定制行业解决方案的关键升级，旨在提升算力资源利用率、优化成本并增强客户粘性 [4] 公司财务表现 - 2025年第三季度，金山云总收入为24.78亿元，同比增加31.4%，环比增加5.5% [5] - 同期毛利约为3.81亿元，同比增加25.6% [5] - 2025年第三季度净亏损为784.7万元，同比收窄99.26% [5] - 2025年第三季度非公认会计准则净利润为2870万元，同比扭亏为盈，调整后净利润为2873万元，调整后经营利润为1536万元 [5] - 作为收入主力的公有云业务，2025年第三季度实现收入17.52亿元，同比大幅增长49.1%，环比增长7.8% [6] - 公有云业务中，智算云业务账单收入达到7.82亿元，同比增长约120%，在公有云收入中占比高达45% [6] 行业背景与市场机遇 - 在AI浪潮下，云厂商作为“矿主”收获颇丰，行业算力红利预计至少能维持8年左右 [2] - 中国算力规模从2020年的136.2 EFLOPs增长至2024年的617 EFLOPs，期间年均复合增长率为45.9% [6] - 预计到2029年中国算力总规模将达到3442.89 EFLOPs，预测期年均复合增长率达40% [6] - 智能算力是引领增长的核心，其规模从2020年的59.2 EFLOPs增长至2024年的438.07 EFLOPs，期间年均复合增长率高达64.9% [6] - 预计2025年至2029年，智能算力将以45.3%的年均复合增长率增长至3035.91 EFLOPs [6] - 分析师预计算力市场的红利期仍有5至8年的发展机遇，主要因AI等新技术需求持续爆发，中期行业格局趋于集中 [7] 业务驱动因素与挑战 - 智算云业务的爆发式增长是公司盈利的最重要因素，其高附加值特性持续优化公司利润结构 [6] - 智算业务的大幅增长是盈利的关键，计算业务的高毛利率能快速拉升整体毛利水平 [5] - 云厂商盈利的可持续性取决于持续的技术创新、云服务规模扩张、成本结构优化及运营费用率控制等综合能力 [5] - 公司未来维持盈利并不容易，需关注客户群体需求，并围绕训练、推理和应用三大核心场景迭代技术和优化服务 [7]

金山云星流平台战略升级 - 金山云的智算平台“金山云星流”已完成从资源管理平台向一站式AI训推全流程平台的战略升级 [1][3] - 升级后的平台构建了从异构资源调度、训练任务故障自愈到机器人行业应用支撑、模型API服务商业化落地的全链路闭环 [1][3] 训推平台能力与效率 - 金山云星流训推平台提供从模型开发、训练到推理的完整生命周期管理，具备开发、训练、推理和数据处理四大模块能力 [1][3] - 平台通过降低多模块协同复杂度，能实现“开箱即用”的AI开发体验 [1][3] - 平台采用自研的GPU故障自愈技术结合任务可观测性设计，可实时监控硬件健康状态与任务进程，自动触发故障迁移与任务重调度 [1][3] - 该技术旨在降低算力中断风险，保障长周期训练任务稳定运行 [1][3] 机器人平台功能 - 金山云星流机器人平台是面向机器人开发与落地的全链路云原生平台 [2][4] - 平台深度融合数据采集、存储、标注、模型开发、训练、部署与仿真等核心环节 [2][4] - 平台旨在打造具身场景专属的数据、模型、仿真一体化引擎 [2][4] 模型API服务 - 金山云星流平台模型API服务面向大模型应用开发者和企业用户，提供高可用、易集成的模型调用与管理能力 [2][4] - 该服务覆盖模型调用的全生命周期，支持高并发推理与多模型管理，能够帮助用户高效接入多种模型资源 [2][4] - 目前，该模型API服务已积累诸多行业客户 [2][4] 平台模型生态 - 金山云星流平台的模型生态持续丰富，目前平台已支持近40种不同模型 [2][4] - 支持的模型包括DeepSeek、Xiaomi MiMo、Qwen3、Kimi等 [2][4] - 客户通过一站式访问即可高效接入多种模型，从而更加聚焦AI业务创新和价值创造 [2][4]