从行业用云热力值来看，政务云占据领头地位， 逐年跨级增长。
过去十多年，在政策引导和产业界各方共同努力下，我国云计算 发展已从概念期进入到创新活跃、广泛普及、应用繁荣的新阶段，取 得了积极进展。市场规模从“十二五”期间的几十亿元增长至现在的数千亿元，技术创新持续突破，部分指标达到国际先进水平，行业应 用加速向政务、金融、制造、交通、能源等领域渗透，成为加速我国 新型工业化、推动形成新质生产力的重要支撑。
今年恰逢中国信通院第 10 次发布云计算白皮书，为客观全面地 梳理我国各地区各行业云计算发展水平，中国信通院云计算团队基于 多年来对云产业的研究，形成了云计算发展评价体系，该体系包含云 资源供需发展水平、云服务应用发展水平、云技术融合发展水平，旨 在衡量一个地区或行业的云计算供需水平、应用深度、技术融合等情 况。 其中，云资源供需发展水平评价包括供云量、用云量两个维度， 展现我国云计算资源供需现状；云服务应用发展水平评价包含行业应 用发展水平、企业上云发展水平、云服务体验水平三个维度，反映云 服务应用落地能力和应用服务深度；云技术融合发展水平评价包括算 云融合水平和数智云化水平，主要反映通用计算、智算、超算等算力 云化进程以及新技术云化赋能水平。
1.供云量 供云量指云服务商在各地区能够提供的云计算供给规模，反映各 地区云计算供给水平。供云量评价综合考虑云服务商的云服务覆盖范 围、IaaS/PaaS/SaaS 服务规模、云服务价格等因素。根据中国信通院 测算，我国 31 个省（自治区、直辖市）云计算对用户可供给 vCPU 核 数超过 10 亿个，云存储规模超 50EB。从区域上看，中东部地区供云 量领跑全国，目前各大云服务商在中东部地区的云计算供给量占整体 公有云资源的 60%左右；西部地区整体处于发展和蓄能阶段，如贵州数据中心资源储备量大，但云化程度较低，其整体供云量处于中游水 平，未来结合政策将有巨大发展空间。
2.用云量 用云量指各地区使用云计算相关产品或服务的情况，反映各地区 上云用云的程度。用云量已成各省数字经济发展晴雨表和数字经济发 展活力的指标，各省用云水平深度与数字经济发展成正相关。用云量 排名前十的省份与数字经济发展较好的省份基本一致，随着省市用云量提高，云计算所拉动的产业数字化增长随之升高。从地域分布看， 全国大部分省份已完成初步上云，用云量第一梯队主要集中在京津冀、 长三角、珠三角等地，东南地区用云量明显高于中西部地区。结合各 地区供云量数据来看，我国部分省份存在云资源供需不平衡的情况， 例如贵州、宁夏、内蒙古等省份的供云量远高于其用云量，川渝地区 的用云量则高于其自身供云量。
1.行业应用发展水平 行业应用发展水平通过行业过去五年间云计算市场规模，横向对 比各行业间的云化热度，纵向对比行业用云量占比，从而反映各行业 企业上云用云的程度。从行业用云热力值来看，政务云占据领头地位， 逐年跨级增长。金融云、工业制造云暂处“温带”，在行业政策推动 下，上云用云积极性将大幅度提高。医疗、交通行业发展速度相对较 慢，随着医疗云行业应用落地及汽车云概念兴起，未来发展空间巨大。 从行业用云量占比看，以泛互联网、电商为代表的互联网原生行业数 字化、信息化程度较为领先，占市场总额的 1/3 左右。以政务、金融、 工业制造为代表的传统行业呈追赶状态，随着“上云用数赋智”理念 深入，用云量规模将不断扩张。
2.企业上云发展水平 企业上云发展水平通过企业信息系统的上云率来体现，反映不同 规模企业应用云计算的程度。大型企业通常自身盈利能力较强，IT 基 础设施投入较大，已从“资源上云”向“深度用云”阶段发展，各类 核心业务系统已逐步迁移到云端。目前我国大型企业上云率超过 80%， 正在成为提升企业应用发展水平的主力军。中小企业数量众多遍布各 行各业，具有资金流转快、技术人才需求高、上云周期短等特点，主 要通过 SaaS 模式快速上云，如协同办公、客户管理、财税费控、电 子合同等。我国中小企业接近 5000 万户，是经济发展的重要力量， 目前整体上云率在 15%左右，未来发展空间巨大。
3.云服务体验水平 云服务体验水平指用户使用云服务时感知到的服务体验质量。根 据中国信通院可信云监测，我国东部地区 IaaS 服务质量水平较高， 整体运行情况较为稳定，2023 年平均服务可用性达 98.43%；西南、 中部地区公有云 IaaS 服务质量在可用性、访问时延等方面仍有优化 空间，服务质量相比于京津冀、长三角、粤港澳三大经济区低 20%左 右。2023 年，我国 SaaS 服务的年度可用性高于 99.5%，服务平均响 应时间波动较大，服务稳定性体验方面仍有较高提升空间；其中，企 业协作、财务管理、点播直播等企业级 SaaS 服务的整体运行情况表 现较好。
1.算云融合水平 算云融合水平指通用算力基础设施融合虚拟化、云原生等云计算 技术实现算力及其关联资源的云服务化输出，反映各区域的算力云化 程度。指数综合考虑各区域算力规模、算力云化比例及云化资源利用 率，对 31 个省份展开客观评价。整体上，我国各省份算力规模及算 力云化程度差异大，云化势头强劲，发展空间巨大。以北京、广东、 上海、浙江为代表的省份处于第一梯队，算力建设布局普遍较早，算 力云化程度高。此类省份对算力规划布局早，云化比例均超过 65%， 算力建设经验丰富且已经形成了规模化的算力基础，同时大力开展云 计算、算力服务相关技术研究与落地，形成了体系化的算力云化输出， 算云融合指数高。以宁夏、甘肃为代表的省份处于第二梯队，算力建 设布局较晚，但算力云化程度较高。这些省份算力规划和建设虽然较 北上广等起步晚，但及时拥抱算力等新技术，在建设过程中即与云计 算深度融合，算云融合程度较高。以贵州、内蒙古为代表的省份处于 第三梯队，算力建设布局较晚，算力云化程度相对较低。这些省份基 于地理、环境等优势完成了较大规模的算力资源建设，但整体云化比 例偏低，在算云融合方面仍需要持续投入，以实现算力资源的高效利 用与价值转化。
2.数智云化水平 数智云化水平指数据服务与智能计算服务融合虚拟化、云原生等 云计算技术实现在不同场景的应用和服务部署的云化程度，指标包括 数据服务云化部署比例、智能计算服务云化部署比例。在数据服务云 化部署方面，云原生数据库由于其高弹性、高可用等优势逐渐成为用 户数据库服务的主流选择，云化部署比例极高，如 PolarDB、Snowflake、 GaussDB、TiDB 等，均超过 70%。在智能计算服务云化部署方面，图 形渲染、AI 推理等场景云化部署比例较高，均超过 25%，生物科学、科学计算等场景因受其计算范式所限，多使用本地部署的智能算力， 云化部署比例在 10%-20%之间。
