一ღ✿✿、本公司董事会ღ✿✿、监事会及董事ღ✿✿、监事ღ✿✿、高级管理人员保证半年度报告内容的真实性ღ✿✿、准确性ღ✿✿、完整性ღ✿✿，不存在虚假记载ღ✿✿、误导性陈述或重大遗漏ღ✿✿，并承担个别和连带的法律责任ღ✿✿。

　　公司已在本报告中详细阐述公司在经营过程中可能面临的各种风险及应对措施ღ✿✿，敬请查阅本报告第三节“管理层讨论与分析”ღ✿✿。

　　五ღ✿✿、公司负责人季昕华ღ✿✿、主管会计工作负责人桂水发及会计机构负责人（会计主管人员）林明声明ღ✿✿：保证半年度报告中财务报告的真实ღ✿✿、准确ღ✿✿、完整ღ✿✿。

　　2019年3月17日ღ✿✿，公司召开2019年第一次临时股东大会ღ✿✿，表决通过《关于的议案》ღ✿✿，并修改公司章程ღ✿✿，设置特别表决权ღ✿✿。

　　根据特别表决权设置安排ღ✿✿，共同实际控制人季昕华ღ✿✿、莫显峰及华琨持有的A类股份每股拥有的表决权数量为其他股东所持有的B类股份每股拥有的表决权的5倍ღ✿✿。季昕华ღ✿✿、莫显峰及华琨对公司的经营管理以及对需要股东大会决议的事项具有绝对控制权ღ✿✿。

　　公司为首次公开发行股票并在科创板上市而发行的股票ღ✿✿，及公司在二级市场进行交易的股票ღ✿✿，均属于B类股份ღ✿✿。

　　2019年3月17日ღ✿✿，公司设置特别表决权ღ✿✿。特别表决权设立至今ღ✿✿，运行正常ღ✿✿。除非经公司股东会决议终止特别表决权安排ღ✿✿，公司特别表决权设置将持续ღ✿✿、长期运行ღ✿✿。

　　持有特别表决权股份的股东应当为对公司发展或者业务增长等作出重大贡献ღ✿✿，并且在公司上市前及上市后持续担任公司董事的人员或者该等人员实际控制的持股主体ღ✿✿。持有特别表决权股份的股东在公司中拥有权益的股份合计应当达到公司全部已发行有表决权股份10%以上ღ✿✿。公司共同控股股东ღ✿✿、实际控制人季昕华ღ✿✿、莫显峰ღ✿✿、华琨符合上述要求ღ✿✿。

　　4ღ✿✿、特别表决权股份拥有的表决权数量与普通股股份拥有表决权数量的比例安排根据《公司章程》规定ღ✿✿，公司上市前股本由具有特别表决权的股份（以下简称“A类股份”）及普通股份（以下简称“B类股份”）组成ღ✿✿。公司共同控股股东ღ✿✿、实际控制人设置特别表决权的数量合计为97,688,245股A类股份ღ✿✿，其中季昕华持有A类股份50,831,173股ღ✿✿，莫显峰持有A类股份23,428,536股ღ✿✿，华琨持有A类股份23,428,536股ღ✿✿。

　　根据《上海证券交易所科创板股票上市规则》第4.5.3条ღ✿✿、第4.5.9条及《公司章程》第十九条ღ✿✿、第二十一条规定ღ✿✿，华琨先生ღ✿✿、莫显峰先生2023年度辞去公司董事等职务后ღ✿✿，不再具备持有特别表决权的资格ღ✿✿，其所持有的公司特别表决权股份将按照1:1的比例全部转换为普通股份ღ✿✿，每一股对应1票表决权ღ✿✿，二人表决权数量均为23,428,536票ღ✿✿。

　　具体详见公司于2023年9月23日ღ✿✿、2023年10月11日ღ✿✿、2023年12月23日ღ✿✿、2024年1月5日在上海证券交易所网站（）披露的《优刻得科技股份有限公司关于部分特别表决权股份转换为普通股份的提示性公告》（公告编号ღ✿✿：2023-040）ღ✿✿、《优刻得科技股份有限公司关于完成部分特别表决权股份转换为普通股份的公告》（公告编号ღ✿✿：2023-041）ღ✿✿、《优刻得科技股份有限公司关于部分特别表决权股份转换为普通股份的提示性公告》（公告编号ღ✿✿：2023-045）ღ✿✿、《优刻得科技股份有限公司关于完成部分特别表决权股份转换为普通股份的公告》（公告编号ღ✿✿：2024-001）ღ✿✿。

　　根据《公司章程》的规定ღ✿✿，A类股份及B类股份持有人就所有提交公司股东大会表决的决议案进行表决时ღ✿✿，A类股份持有人每股可投五票ღ✿✿，而B类股份持有人每股可投一票ღ✿✿。尽管有前述安排ღ✿✿，公司股东对下列事项行使表决权时ღ✿✿，每一A类股份享有的表决权数量应当与每一B类股份的表决权数量相同ღ✿✿：

　　股东大会对上述第（ii）项作出决议ღ✿✿，应当经过不低于出席会议的股东所持表决权的三分之二以上通过ღ✿✿，但根据《上海证券交易所科创板股票上市规则》的相关规定ღ✿✿，将相应数量A类股份转换为B类股份的不受前述需要三分之二表决权以上通过的约束ღ✿✿。

　　本报告所涉及的未来计划ღ✿✿、发展战略等前瞻性陈述ღ✿✿，不构成公司对投资者的实质承诺ღ✿✿，请投资者注意投资风险ღ✿✿。

　　嘉兴云显企业管理合伙企业（有限合伙）ღ✿✿，系公司员工持 股平台（曾用名ღ✿✿：西藏云显股权投资合伙企业（有限合伙））

　　嘉兴云华企业管理合伙企业（有限合伙）ღ✿✿，系公司员工持 股平台（曾用名ღ✿✿：西藏云华股权投资合伙企业（有限合伙））

　　嘉兴云能企业管理合伙企业（有限合伙）ღ✿✿，系公司员工持 股平台（曾用名ღ✿✿：西藏云能股权投资合伙企业（有限合伙））

　　嘉兴云巨企业管理合伙企业（有限合伙）ღ✿✿，系公司员工持 股平台（曾用名ღ✿✿：堆龙云巨股权投资合伙企业（有限合伙））

　　嘉兴云优企业管理合伙企业（有限合伙）ღ✿✿，系公司员工持 股平台（曾用名ღ✿✿：堆龙云优股权投资合伙企业（有限合伙））

　　一种通过互联网以服务的方式提供可伸缩的虚拟化的资源 的计算模式ღ✿✿，可使用户通过与云计算服务商的少量交互ღ✿✿， 快速ღ✿✿、便捷地进入可配置的计算资源共享池ღ✿✿，并按用户需 求调取计算ღ✿✿、存储ღ✿✿、网络等各类资源并按用量付费

　　云计算服务商作为第三方服务商通过公共互联网提供的一 类计算服务ღ✿✿，面向希望使用或购买的任何人ღ✿✿，公有云产品 可以按需出售ღ✿✿，且支持客户根据自身业务所需要的CPUღ✿✿、 GPUღ✿✿、存储以及带宽的使用量进行界面化ღ✿✿、灵活化选择ღ✿✿， 并支付相关费用

　　通过允许在公有云和私有云之间共享数据和应用程序将两 种云组合起来ღ✿✿，当计算和处理需求波动时ღ✿✿，混合云计算使 企业能够将其本地基础架构无缝扩展到公有云ღ✿✿，而无需授 予云计算服务商访问其整个数据的云部署模式

　　InfrastructureasaServiceღ✿✿，即基础设施即服务ღ✿✿，向客户提供 计算ღ✿✿、存储ღ✿✿、网络以及其他基础IT资源ღ✿✿，客户可以在其上 运行任意软件ღ✿✿，包括操作系统和应用程序ღ✿✿。用户不管理或 者控制底层的云基础架构ღ✿✿，但是可以控制操作系统ღ✿✿、存储ღ✿✿、 发布应用程序ღ✿✿，以及可能有限度地控制选择的网络组件

　　PlatformasaServiceღ✿✿，即平台即服务ღ✿✿，客户使用云供应商支 持的开发语言和工具ღ✿✿，开发出应用程序ღ✿✿，并发布到云基础 架构上

　　SoftwareasaServiceღ✿✿，即软件即服务ღ✿✿，客户使用服务商提供 的运行在云基础设施上的应用程序ღ✿✿。这些应用程序可以通 过各种各样的客户端设备所访问ღ✿✿。客户不管理或者控制底 层的云基础架构ღ✿✿，包括网络ღ✿✿、服务器ღ✿✿、操作系统ღ✿✿、存储设 备ღ✿✿，甚至独立的应用程序机能

　　以一定方式储存在一起ღ✿✿、能与多个用户共享晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿、具有尽可能 小的冗余度ღ✿✿、与应用程序彼此独立的数据集合

　　CentralProcessingUnitღ✿✿，即中央处理器ღ✿✿，是一块超大规模的 集成电路ღ✿✿，是一台计算机的运算核心和控制核心ღ✿✿，它的功 能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据

　　整合了计算ღ✿✿、存储与网络资源的IT基础设施能力租用服务ღ✿✿， 能提供基于云计算模式的按需使用和按需付费能力的服务 器租用服务

　　通过集群应用ღ✿✿、网络技术或分布式文件系统等功能ღ✿✿，将网 络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来 协同工作ღ✿✿，共同对外提供数据存储和业务访问功能的系统

　　通过虚拟化技术将一台计算机的各种实体资源ღ✿✿，如服务器ღ✿✿、 网络ღ✿✿、内存以及存储等予以抽象ღ✿✿、转换后呈现出来ღ✿✿，虚拟 为多台逻辑计算机

　　在通信系统中完成信息交换功能的设备ღ✿✿，它应用在数据链 路层ღ✿✿。交换机有多个端口ღ✿✿，每个端口都具有桥接功能ღ✿✿，可 以连接一个局域网或一台高性能服务器或工作站

　　ContentDeliveryNetworkღ✿✿，即内容分发网络ღ✿✿，依靠部署在各 地的边缘服务器ღ✿✿，使用户就近获取所需内容ღ✿✿，降低网络拥 塞ღ✿✿，提高用户访问响应速度和命中率

　　计算机设备或计算/数据中心处理信息的能力ღ✿✿，是计算机硬 件和软件配合共同执行某种计算需求的能力

　　GenerativePre-Trainedღ✿✿，是一种基于互联网的ღ✿✿、可用数据来 训练的ღ✿✿、文本生成的深度学习模型

　　GraphicsProcessingUnitღ✿✿，即图形处理器ღ✿✿，又称显示核心ღ✿✿、 视觉处理器ღ✿✿、显示芯片ღ✿✿，是一种专门在个人电脑ღ✿✿、工作站ღ✿✿、 游戏机和一些移动设备（如平板电脑ღ✿✿、智能手机等）上做 图像和图形相关运算工作的微处理器

　　ArtificialIntelligenceGeneratedContentღ✿✿，即生成式人工智 能ღ✿✿，是指基于生成对抗网络ღ✿✿、大型预训练模型等人工智能 的技术方法ღ✿✿，通过已有数据的学习和识别ღ✿✿，以适当的泛化 能力生成相关内容的技术

　　分布式计算ღ✿✿，在两个或多个软件互相共享信息ღ✿✿，这些软件 既可以在同一台计算机上运行ღ✿✿，也可以在通过网络连接起 来的多台计算机上运行

　　基于分布部署和统一运管的分布式云ღ✿✿，以容器ღ✿✿、微服务ღ✿✿、 DevOps等技术为基础建立的一套云技术产品体系

　　经调整的税息折旧及摊销前利润ღ✿✿，指剔除以下项目的净利 润ღ✿✿：利息收入ღ✿✿、其他收益ღ✿✿、利息费用ღ✿✿、其他净收支ღ✿✿、所得 税费用ღ✿✿、投资收益ღ✿✿、土地使用权摊销ღ✿✿、无形资产摊销ღ✿✿、固 定资产折旧ღ✿✿、长期待摊费用摊销ღ✿✿、股权激励费用ღ✿✿，我们认 为上述事项并未反映我们在报告期内的核心运营业绩

　　公司IPO的法定持续督导期为首发上市之日 至2023年12月31日ღ✿✿，2023年12月31日后 对未使用完毕的募集资金相关事项进行持续 督导ღ✿✿；公司2020年度向特定对象发行A股股 票的法定持续督导期为2020年1月20日至 2024年12月31日ღ✿✿，2024年12月31日后对 未使用完毕的募集资金相关事项进行持续督 导

　　2025年上半年ღ✿✿，公司营业收入较上年同期增加6,106.75万元ღ✿✿，同比增长8.37%ღ✿✿。归属于上市公司股东的净利润同比增长2,880.12万元ღ✿✿。

　　公司继续深化“高质量发展”的长期战略目标ღ✿✿，在AI和海外发展两个重点业务领域都取得显著成效ღ✿✿。尤其是AI领域ღ✿✿，依托公司对自建智算数据中心的持续投入ღ✿✿，高毛利的智算服务收入占比继续提升ღ✿✿，边缘云等低毛利率业务占比继续减少ღ✿✿。

　　伴随收入增长的同时ღ✿✿，公司的毛利率从上年同期的 18.43%上升至 24.96%ღ✿✿，毛利润同比增加6,291.19万元ღ✿✿。毛利润增加主要有两方面的原因ღ✿✿，首先伴随公司两个自建智算中心产能的逐步释放ღ✿✿，高毛利的智算服务收入占比继续提升ღ✿✿，其次公司持续对第三方数据中心机柜和服务器资源进行优化整合ღ✿✿，取得降本增效的效果ღ✿✿。

　　公司经营活动产生的现金流量净额同比减少1,603.30万元ღ✿✿，主要系本期支付给职工的现金增加和支付其他与经营有关的现金增加ღ✿✿。以上两项的合计影响超过销售商品ღ✿✿、提供劳务收到的现金增加和购买商品ღ✿✿、接受劳务支付的现金减少所致ღ✿✿。

　　公司归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润较上年同期有所回升ღ✿✿、亏损收窄ღ✿✿，主要系归属于上市公司股东的净利润回升ღ✿✿、亏损收窄所致ღ✿✿。

　　公司基本每股收益ღ✿✿、稀释每股收益ღ✿✿、扣除非经常性损益后的基本每股收益ღ✿✿、加权平均净资产收益率ღ✿✿、扣除非经常性损益后的加权平均净资产收益率均较上年同期有所回升ღ✿✿、亏损收窄ღ✿✿，主要系归属于上市公司股东的净利润较上年同期回升ღ✿✿、亏损收窄所致ღ✿✿。

　　计入当期损益的政府补助ღ✿✿，但与公司正常经营 业务密切相关ღ✿✿、符合国家政策规定ღ✿✿、按照确定 的标准享有ღ✿✿、对公司损益产生持续影响的政府 补助除外

　　除同公司正常经营业务相关的有效套期保值业 务外ღ✿✿，非金融企业持有金融资产和金融负债产 生的公允价值变动损益以及处置金融资产和金 融负债产生的损益

　　企业取得子公司ღ✿✿、联营企业及合营企业的投资 成本小于取得投资时应享有被投资单位可辨认 净资产公允价值产生的收益

　　对公司将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》未列举的项目认定为非经常性损益项目且金额重大的ღ✿✿，以及将《公开发行证券的公司信息披露解释性公告第1号——非经常性损益》中列举的非经常性损益项目界定为经常性损益的项目ღ✿✿，应说明原因□适用√不适用

　　报告期内ღ✿✿，公司经调整EBITDA为7,552.97万元,同比增长719.64万元ღ✿✿，同比增长10.53%ღ✿✿，主要是公司净利润同比增长2,956.85万元ღ✿✿，同时折旧费用同比减少3,750.93万元ღ✿✿。

　　根据中国证监会《上市公司行业分类指引》（2012年修订）ღ✿✿，公司所属行业为“信息传输ღ✿✿、软件和信息技术服务业——互联网和相关服务”（I64）ღ✿✿。公司是国内领先的中立ღ✿✿、全栈式第三方云计算服务商ღ✿✿，主要从事以自主研发并提供计算ღ✿✿、存储ღ✿✿、网络等企业必需的基础IT架构为核心的云计算服务ღ✿✿。近年来ღ✿✿，伴随着云计算技术的迭代与产业变革加速ღ✿✿，公司敏锐把握行业发展趋势ღ✿✿，在2025年ღ✿✿，基于国家宏观政策导向ღ✿✿、市场环境演变及技术演进方向ღ✿✿，公司开启从云计算领域向AI赋能的战略深化进程ღ✿✿。基于此ღ✿✿，公司聚焦“AI发展与海外拓展”两大发展主线ღ✿✿：一方面顺应人工智能产业化浪潮ღ✿✿，深化AI技术在云计算领域的融合应用与创新ღ✿✿；另一方面ღ✿✿，积极布局海外市场ღ✿✿，把握全球数字化转型带来的广阔增量机遇ღ✿✿。通过聚焦这两大重点领域ღ✿✿，公司将持续夯实智算云服务能力ღ✿✿，打造具有市场竞争力的行业品牌ღ✿✿，为数字经济时代的可持续发展贡献力量ღ✿✿。

　　随着产业结构的不断升级调整ღ✿✿，我国软件和信息技术服务业发展迅速ღ✿✿。其中ღ✿✿，云计算作为我国信息化建设的重要形态和重要支撑ღ✿✿，已成为国家战略性新兴产业的重要组成部分ღ✿✿，推动产业升级和数字化转型ღ✿✿。我国政府高度重视云计算产业发展ღ✿✿，自“十二五”时期起将其纳入国家重点发展任务ღ✿✿；“十三五”期间夯实基础ღ✿✿、培育龙头企业及打造完整的云计算产业链ღ✿✿，“十四五”时期被明确列为数字经济重点产业ღ✿✿。2025年上半年ღ✿✿，国家与地方层面聚焦全国算力体系构建与质效转型ღ✿✿。国家层面政策聚焦基础设施强化ღ✿✿、产业标准建设及行业应用ღ✿✿：基础设施强化上ღ✿✿，落实“东数西算”工程ღ✿✿，目标2025年底初步建成普惠易用ღ✿✿、绿色安全的综合算力基础设施体系ღ✿✿，完善东西部算力协同调度机制ღ✿✿，国家枢纽节点地区新增算力占比超60%ღ✿✿，新建数据中心绿电占比超80%ღ✿✿；产业标准建设上ღ✿✿，2025年4月工信部就《云计算综合标准化体系建设指南(2025版)》征求意见ღ✿✿，计划到2027年新制定30项以上云计算相关标准ღ✿✿；在行业应用上ღ✿✿，2024年12月工信部等四部门联合印发《中小企业数字化赋能专项行动方案（2025—2027年）》明确到2027年全国中小企业上云率需超过40%ღ✿✿。地方层面积极贯彻落实国家战略部署ღ✿✿，推进AI与云计算深度融合ღ✿✿，培育壮大智算云产业ღ✿✿。如上海市经济和信息化委员会于2025年3月24日发文ღ✿✿，力争2027年上海市智算云产业规模突破2,000亿元ღ✿✿，智算规模达200EFLOPSღ✿✿，自主可控算力占比超70%ღ✿✿。内蒙古自治区五部门于同期发文ღ✿✿，目标2027年引进落地智能算力中心项目30个以上ღ✿✿，智能算力突破100万PFLOPSღ✿✿，建成全国绿色算力保障基地ღ✿✿，力争人工智能产业规模达到500亿元ღ✿✿。

　　我国云计算市场持续活跃ღ✿✿，市场规模稳步增长ღ✿✿。根据中国信通院发布的《云计算蓝皮书》（2025年）显示ღ✿✿，2024年全球云计算市场规模为6,929亿美元ღ✿✿，同比增长20.2%ღ✿✿，预计到2030年全球云计算市场规模将接近2万亿美元ღ✿✿。我国2024年云计算市场规模达8,288亿元ღ✿✿，同比增长34.4%ღ✿✿，保持较高增速ღ✿✿，以云为基座的数智市场格局已经形成ღ✿✿。随着量子计算ღ✿✿、区块链ღ✿✿、人工智能与云计算的融合革新ღ✿✿，预计到2030年我国云计算市场规模将突破3万亿元ღ✿✿。

　　云计算的发展历经资源云化ღ✿✿、云原生化ღ✿✿、算力泛在化等阶段ღ✿✿，现已迈入智能化新阶段ღ✿✿。在人工智能与算力网络深度融合的背景下ღ✿✿，叠加“智转数改”带来的新需求ღ✿✿，企业上云用云需求不断深化ღ✿✿，对应用现代化ღ✿✿、稳定性保障ღ✿✿、云原生安全ღ✿✿、云成本优化ღ✿✿、垂直类应用及云算融合等能力的要求持续提升ღ✿✿，带动相关技术创新发展ღ✿✿。尤其是云计算与智算的加速融合ღ✿✿，将推动人工智能技术发展和应用快速革新ღ✿✿，“云+AI”作为新一代人工智能发展的驱动力量ღ✿✿，催生出新一代“云智算”技术体系ღ✿✿，正在重构云服务产业格局ღ✿✿，推动云计算向全栈智能ღ✿✿、开放融合的云智算升级ღ✿✿。

　　随着人工智能技术的不断革新ღ✿✿，人工智能开始走入千行百业ღ✿✿，从工作场景走入生活场景ღ✿✿，社会对算力的普惠化ღ✿✿、场景化ღ✿✿、生态化需求愈发凸显ღ✿✿。针对人工智能时代的新需求ღ✿✿，云计算服务模式正在加速向人工智能+转化ღ✿✿，呈现出AIIaaSღ✿✿、AIPaaSღ✿✿、MaaSღ✿✿、AISaaSღ✿✿、AIMSP等全产业链进化趋势ღ✿✿，协同推进AI技术从基础设施到商业价值的全链路转化ღ✿✿，形成人工智能时代的新质生产力范式ღ✿✿。其中ღ✿✿，AIIaaS层打破地域与设备限制ღ✿✿，实现东西部算力ღ✿✿、云端与边缘设备的动态协同ღ✿✿；AIPaaS层提供覆盖数据处理ღ✿✿、模型训练的全流程工具链ღ✿✿，极大降低AI开发门槛ღ✿✿；MaaS层汇聚多领域模型与智能体ღ✿✿，形成“模型超市”式的开放生态ღ✿✿；AISaaS层则赋能生产方式ღ✿✿、生活方式ღ✿✿、社会治理方式的数智化转型ღ✿✿，推动AI应用落地ღ✿✿。

　　2024年“AI+”行动的提出ღ✿✿，将AI产业的战略地位提升至全新高度ღ✿✿，使AI逐渐成为驱动产业创新和新质生产力的关键引擎ღ✿✿。而2025年正值国务院2017年发布《新一代人工智能发展规划》明确的阶段性关键节点ღ✿✿，标志着我国AI发展正式迈进深化落地的新阶段凯发国际官网ღ✿✿。在这一过程中ღ✿✿，生成式AI技术的突破尤为重要ღ✿✿：自生成式人工智能问世以来ღ✿✿，国内人工智能大模型快速发展ღ✿✿。截至2025年6月ღ✿✿，国家网信办备案的生成式人工智能服务已达到439款ღ✿✿，通用大模型和垂类应用大模型训练的智算算力需求迅速增加ღ✿✿。目前ღ✿✿，通用大模型和垂类应用大模型的已经逐步商用ღ✿✿，智算资源成为核心要素ღ✿✿，智算中心产业投资迅速增加ღ✿✿。根据科智咨询发布的《中国智算中心市场发展研究报告》数据显示ღ✿✿，截至2024年底ღ✿✿，全国在运营ღ✿✿、在建及规划中的智算中心项目数量已超过500个ღ✿✿，其中已投产项目超过100个晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿，全国智算中心资源供给规模达到2,485MWღ✿✿，智算资源供给快速提升ღ✿✿。

　　未来ღ✿✿，算力中心市场供给端将朝着规模化ღ✿✿、专业化ღ✿✿、低碳化方向加速演进ღ✿✿，进一步夯实AI时代基础设施底座ღ✿✿。

　　与此同时ღ✿✿，智算中心的资源需求覆盖范围不断扩展ღ✿✿，核心客户包括互联网企业ღ✿✿、政府政务单位ღ✿✿、金融ღ✿✿、教育ღ✿✿、科研ღ✿✿、电信ღ✿✿、交通及制造等行业用户ღ✿✿，成为新型数字基础设施的关键承载体ღ✿✿。

　　根据科智咨询《2024-2025年中国智算中心市场发展研究报告》测算ღ✿✿，截至2024年底ღ✿✿，中国智算中心资源需求已达2,016MWღ✿✿，预计至2027年将提升至9,480MWღ✿✿，三年复合增长率达66%ღ✿✿，智算中心整体上架率有望达到89%ღ✿✿。与此同时ღ✿✿，智算中心的建设重心也从AI模型训练逐步向大规模推理部署倾斜ღ✿✿。训练阶段需求具备阶段性与高集中度特征ღ✿✿，数据规模虽大但相对稳定ღ✿✿：而推理阶段则伴随AI产品的实际落地应用ღ✿✿，计算量持续且指数级增长ღ✿✿。长期来看ღ✿✿，其所需算力总量甚至将反超训练阶段ღ✿✿，成为未来智算中心扩容的主驱动力ღ✿✿。

　　云计算技术作为全球科技巨头和顶尖学术机构研发的关键领域ღ✿✿，为人工智能的蓬勃发展提供了坚实的基础设施ღ✿✿，其涵盖的海量数据存储ღ✿✿、强大的计算能力ღ✿✿、创新服务模式和安全保障等方面有力推动了AI技术的快速发展及其在多个领域的广泛应用ღ✿✿。

　　人工智能正成为新一波科技革命和产业变革的主导力量ღ✿✿，它通过赋予机器自主学习与推理的能力ღ✿✿，显著优化了生产流程ღ✿✿，提升了运行效率ღ✿✿，成为驱动经济结构转型ღ✿✿、增强产业竞争力的关键引擎ღ✿✿。鉴于此ღ✿✿，众多国家将AI技术的发展与应用能力视为衡量国家竞争力的关键指标ღ✿✿。

　　云计算技术对AI的发展起到了至关重要的作用ღ✿✿。AI进展与应用都高度依赖于云计算所提供的大规模计算能力与海量的数据存储资源ღ✿✿，这使得云计算技术不仅成为AI发展的底层基座ღ✿✿，更成为国际科技技术竞争的一个关键基础和支撑点ღ✿✿。

　　云计算属于高新技术行业ღ✿✿，具有显著的行业技术特征与较高的行业壁垒ღ✿✿。该领域不仅呈现出技术迭代迅速ღ✿✿、知识体系庞杂的特点ღ✿✿，更需覆盖从底层硬件架构ღ✿✿、操作系统ღ✿✿、分布式计算框架到上层应用开发的全栈技术能力ღ✿✿，且对算法优化ღ✿✿、资源调度ღ✿✿、安全防护等关键技术环节的深度把控提出严苛要求ღ✿✿。云计算企业需具备持续研发能力ღ✿✿，不断积累ღ✿✿、更新ღ✿✿、优化技术ღ✿✿，才能满足市场的需求ღ✿✿。新进入者缺乏对云计算核心技术的有效积累ღ✿✿，缺乏对前瞻性技术的掌控和研究ღ✿✿，难以建立全面且有深度的技术体系ღ✿✿，面临较大的技术壁垒ღ✿✿。

　　当前云计算市场多云格局已基本确立ღ✿✿，公司凭借创新的云计算技术ღ✿✿、完善的产品线ღ✿✿、优质的服务在行业中赢得了较高的品牌美誉度ღ✿✿。依托云计算为根基ღ✿✿，公司以“安全ღ✿✿、可信赖ღ✿✿、差异化”的全栈式产品与服务及中立性优势成为行业内的有力的竞争者ღ✿✿。同时ღ✿✿，公司不断加大对私有云ღ✿✿、混合云等业务的拓展ღ✿✿，在人工智能（AI）及海外发展等新兴业务上也加强投入力度ღ✿✿，并取得了显著的成效ღ✿✿，有效支撑了公司的稳定增长ღ✿✿。

　　在混合云方面ღ✿✿，混合云兼具了公有云和私有云的核心优势ღ✿✿，不仅能够帮助用户统一纳管多种IT系统和资源ღ✿✿；同时还能满足用户对边缘端资源的管理需求ღ✿✿，支持分布式云的构建ღ✿✿。混合云的灵活性可以更好地迎合市场发展趋势和用户对IT基础设施安全ღ✿✿、运维成本可控ღ✿✿、业务弹性拓展的需求ღ✿✿。

　　2024年ღ✿✿，公司屡获行业认可ღ✿✿，荣获“上海市创新型企业总部”ღ✿✿、上海市互联网协会“上海市互联网综合实力百强”称号ღ✿✿，同时入选AIIA联盟颁布的“2024年人工智能先锋案例集标杆案例”ღ✿✿、上海市通信管理局颁布的“上海算力新质先锋典型案例”及“中国信通院2024年首批智算中心典型案例”ღ✿✿。2025年上半年ღ✿✿，公司持续发力ღ✿✿，获评“出海黑马增速指数”ღ✿✿，斩获“综合能效卓越奖”“间接蒸发冷却成就奖”ღ✿✿，并入选“AIInfra应用案例-标杆案例”ღ✿✿。

　　从大环境看ღ✿✿，数字时代引发了生产生活方式的巨大变革ღ✿✿。在多因素的驱动下ღ✿✿，基于云计算基础设施构建技术架构ღ✿✿、应用架构ღ✿✿、数据架构ღ✿✿、组织流程和用户体验全面提升的现代化应用成为重要发展趋势ღ✿✿，云原生已成为数字基础设施ღ✿✿。除此之外ღ✿✿，在政策指引下ღ✿✿，中小企业上云意识和积极性显著提升ღ✿✿，上云进度不断加快ღ✿✿，应用程度不断加深ღ✿✿。叠加大模型驱动的人工智能产业全面爆发ღ✿✿，云计算服务需求将进一步扩大ღ✿✿。

　　据中国信通院2025年度7月发布的《云计算蓝皮书》（2025年）ღ✿✿，2024年ღ✿✿，我国云计算市场规模达8,288亿元ღ✿✿，同比增长34.4%ღ✿✿，保持高于全球的增速ღ✿✿。其中ღ✿✿，公有云市场规模6,216亿元ღ✿✿，同比增长36.6%ღ✿✿；私有云市场规模2,072亿元ღ✿✿，同比增长29.3%ღ✿✿。随着量子计算ღ✿✿、区块链ღ✿✿、人工智能等技术与云计算的融合革新ღ✿✿，云计算的市场边界将进一步扩展ღ✿✿，预计在“十五五”期间仍保持20%以上的增长ღ✿✿，到2030年我国云计算市场规模有望突破3万亿元ღ✿✿。

　　人工智能大模型快速发展ღ✿✿，引发数字应用使用方式和算力资源供给的双向变革ღ✿✿。算力资源呈现出算力异构ღ✿✿、算网融合的特点ღ✿✿，数字应用呈现出分布式ღ✿✿、多模态ღ✿✿、超大量级的特点ღ✿✿，云计算加速向面向大体量分布式应用的体系化ღ✿✿、工程化创新的操作系统演进ღ✿✿，向下加速催生算力服务新范式ღ✿✿，向上定义数字应用新界面ღ✿✿。

　　中国信通院发布的“2024云计算十大关键词”涵盖了“大模型云服务”ღ✿✿、“智云融合”ღ✿✿、“一云多X”等方面ღ✿✿。其中ღ✿✿，“大模型云服务”正成为推动AI创新的关键力量ღ✿✿，加速AI应用的开发与落地晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿。智算作为AI的新引擎进入与云计算的深度融合阶段ღ✿✿，一方面传统云服务加速向智算云服务的转型ღ✿✿，另一方面ღ✿✿，云计算的海量异构资源调度能力ღ✿✿，实现了“云+AI”的统一调度和算力灵活供给ღ✿✿，支撑模型应用全流程ღ✿✿，构建了调度服务新方式ღ✿✿。同时ღ✿✿，企业需求复杂多样ღ✿✿，如底层芯片复杂异构催生一云多芯需求ღ✿✿，业务场景多元多样催生一云多算需求ღ✿✿，多种云形态混合部署催生一云多态需求ღ✿✿，构建“一云多X”能力已成为产业共识ღ✿✿。

　　由于客户通过使用公司的云计算服务来支撑自身业务的正常运营ღ✿✿，因此对上述基础资源的稳定性和可靠性有着较高的要求ღ✿✿。但云计算技术在国内仍处于不断发展ღ✿✿、优化的过程中ღ✿✿，由于互联网信息技术行业的特性ღ✿✿，客观上会存在网络设施故障ღ✿✿、软硬件运行漏洞的可能ღ✿✿，会给云计算用户带来业务运营中断ღ✿✿、数据丢失等负面影响ღ✿✿。因此目前云计算用户开始倾向于部署在多家云计算供应商ღ✿✿，将风险压制至较低水平ღ✿✿。另一方面随着社会信息化和智能化的不断深入ღ✿✿，多地区ღ✿✿、多行业ღ✿✿、跨业务ღ✿✿、跨平台的信息流愈发重要ღ✿✿，一家云服务商的生态很难覆盖所有业务ღ✿✿，为增加信息流通效率ღ✿✿，不同云服务商间不同生态下的多云服务将推动各个维度的信息资源融合ღ✿✿，多云部署将成为未来云计算发展的重要趋势ღ✿✿。

　　云计算在发展初期是一个相对标准化的服务ღ✿✿，但随着产业链日益完善ღ✿✿，云服务商数量不断增加ღ✿✿，云计算市场进入差异化竞争阶段ღ✿✿，用户对云服务能力的要求更加具体ღ✿✿，不同的业务场景对云服务商提供云服务的安全支持ღ✿✿、弹性ღ✿✿、集成ღ✿✿、升级和变更等特性的选择偏好不同ღ✿✿，如政务云ღ✿✿、金融云需要安全性更高的云服务ღ✿✿，而游戏类ღ✿✿、电商类企业则倾向于部署更富有弹性ღ✿✿、能够及时地动态调整资源的云计算系统ღ✿✿。当下云计算服务商开始着力于在用户规模大小ღ✿✿、垂直行业特点ღ✿✿、细分领域需求等多个维度结合自身拥有的资源ღ✿✿，更准确地定位自身业务范围及市场客户主体ღ✿✿，行业竞争趋向差异化ღ✿✿。

　　截至2025年6月30日ღ✿✿，共439款生成式人工智能服务在国家网信办完成备案ღ✿✿，共233款生成式人工智能应用或功能在地方网信办完成登记ღ✿✿。通用大模型任务处理能力不断提升ღ✿✿，文本理解和生成能力增强ღ✿✿，图像识别更加精准ღ✿✿；行业大模型深耕专业场景ღ✿✿，百度ღ✿✿、腾讯ღ✿✿、华为ღ✿✿、京东ღ✿✿、网易等企业已发布适用于特定领域的行业大模型ღ✿✿，提高业务效率ღ✿✿。在参数方面ღ✿✿，大语言模型的参数规模已从亿增长到千亿ღ✿✿，甚至达到万亿级别ღ✿✿，模型的计算效率和性能也逐步提高ღ✿✿，在推动经济社会数字化转型方面发挥重要作用ღ✿✿。

　　目前ღ✿✿，人工智能大模型正在由开发阶段步入行业应用阶段ღ✿✿，为金融ღ✿✿、医疗ღ✿✿、教育ღ✿✿、制造ღ✿✿、交通ღ✿✿、能源等多个行业的数字化转型提供了有力支撑ღ✿✿。企业可利用大模型对数据进行深度挖掘ღ✿✿，优化业务流程ღ✿✿，提高运营效率ღ✿✿。如制造业大模型可以用于生产线故障预测ღ✿✿、生产计划优化等ღ✿✿，从而降低生产成本ღ✿✿，提高生产效率ღ✿✿。金融机构可利用大模型创新业务模式ღ✿✿，制定金融产品开发策略ღ✿✿，并为客户提供分析和建议等ღ✿✿。在教育ღ✿✿、娱乐等领域ღ✿✿，大模型可提供智能问答ღ✿✿、个性化推荐等服务ღ✿✿，满足用户需求ღ✿✿。

　　公司是国内领先的中立ღ✿✿、全栈式第三方云计算服务商ღ✿✿，依托云计算为根基ღ✿✿，致力于为客户打造一个安全ღ✿✿、可信赖ღ✿✿、差异化的AI智算服务平台ღ✿✿，是通过可信云服务认证的首批企业之一ღ✿✿。自成立以来ღ✿✿，公司恪守中立的原则ღ✿✿，自主研发并提供计算ღ✿✿、网络ღ✿✿、存储等IaaS服务和数据库ღ✿✿、缓存ღ✿✿、容器等PaaS应用ღ✿✿，以及人工智能等产品ღ✿✿。

　　此外ღ✿✿，公司深耕客户需求ღ✿✿，深入了解互联网ღ✿✿、传媒ღ✿✿、金融ღ✿✿、制造等行业在不同场景下的业务需求ღ✿✿，不断推出适合各行业特性的综合性云计算解决方案ღ✿✿。

　　公有云是指云计算服务商作为服务提供商通过公共互联网提供的一类计算服务ღ✿✿，面向希望使用或购买的任何人ღ✿✿，公有云产品可以按需出售ღ✿✿，允许客户仅根据CPUღ✿✿、GPUღ✿✿、内存ღ✿✿、存储或带宽使用量支付费用ღ✿✿。在人工智能加速发展的背景下ღ✿✿，公司提供的公有云产品深度融合了先进的AI算力支撑能力ღ✿✿，主要包括计算（GPU云主机ღ✿✿、GPU裸金属云主机等）ღ✿✿、网络（RDMA高速网络ღ✿✿、接入网等）ღ✿✿、存储（高性能文件存储ღ✿✿、云盘等）ღ✿✿、数据库ღ✿✿、云缓存ღ✿✿、云分发ღ✿✿、云安全ღ✿✿、大数据ღ✿✿、云容器ღ✿✿、通用人工智能等类别ღ✿✿，能够高效满足AIGC场景下的海量数据处理ღ✿✿、模型训练与推理需求ღ✿✿。目前ღ✿✿，公司客户群体已广泛涵盖移动互联ღ✿✿、互动娱乐ღ✿✿、企业服务等互联网领域ღ✿✿，既包含了专注于AI技术研发的大模型公司ღ✿✿、AI应用公司和机器人公司等创新型企业ღ✿✿，同时也吸引了包括教育ღ✿✿、金融ღ✿✿、医药ღ✿✿、法务ღ✿✿、零售ღ✿✿、制造ღ✿✿、政府在内的积极探索人工智能应用的传统行业的企业客户ღ✿✿。

　　私有云平台ღ✿✿，是指能够帮助政企快速构建云计算基础架构的系统软件ღ✿✿，主要包括提供计算ღ✿✿、存储ღ✿✿、网络等基础IaaS云平台和提供应用运行环境的容器云平台ღ✿✿。相较于企业传统IT架构ღ✿✿，私有云具有云计算的一般特征ღ✿✿，即用户自助性ღ✿✿、资源伸缩性等ღ✿✿。公司私有云核心产品包括计算ღ✿✿、存储ღ✿✿、网络ღ✿✿、容器等ღ✿✿。公司私有云业务的主要客户为金融机构ღ✿✿、大型央国企ღ✿✿、电信运营商ღ✿✿、政府机构及医疗教育等传统企业ღ✿✿。公司私有云产品解决方案进入信创工委会信创图谱ღ✿✿，并入选上海2023/2024优秀信创解决方案ღ✿✿，同时获得了ITSS私有云一级服务能力认证ღ✿✿，可全面保障客户业务的高可靠运行ღ✿✿。

　　混合云ღ✿✿，通过允许在公有云和客户自有环境或者私有云之间共享数据和应用程序将两种云组合起来ღ✿✿。当计算和处理需求波动时ღ✿✿，混合云计算使企业能够将其本地基础架构无缝扩展到公有云ღ✿✿，而无需授予云计算服务商访问其整个数据的权限ღ✿✿。混合云有效地整合了公有云和客户自有环境或者私有云资源ღ✿✿，通过“公有云＋私有部署＋专线网络”的方式为用户提供解决方案ღ✿✿，兼具两种产品的特点ღ✿✿，可有效满足用户的特定需求ღ✿✿。其中金融晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿、政府等行业监管及合规要求特殊的机构ღ✿✿，较为适用混合云产品ღ✿✿。此外ღ✿✿，混合云产品作为过渡方案可最大限度降低企业IT架构转型上云产生的试错成本ღ✿✿，保障用户的业务稳定ღ✿✿，架构平滑过渡ღ✿✿。

　　在混合云管理方面ღ✿✿，公司提供了混合云多云管理平台UCMPღ✿✿，打造包含裸金属管理ღ✿✿、云上资源管理ღ✿✿、智能告警治理ღ✿✿、自动化运维为一体的全体系统一管理平台ღ✿✿，支持对各类公有云ღ✿✿、私有云运营数据进行整合ღ✿✿，帮助客户降本增效ღ✿✿。

　　公司紧紧抓住通用人工智能发展的机会ღ✿✿，进一步聚焦行业价值创造ღ✿✿，打造了三款AIGC细分领域产品——智能算力平台“孔明”（含大模型训推一体机产品）ღ✿✿、模型服务平台UModelverse和UPFS并行文件存储产品ღ✿✿。

　　智算中心作为新型算力基础设施ღ✿✿，已成为当今社会经济发展阶段和企业数字化转型的关键ღ✿✿，其强大的计算能力正加速人工智能技术在大语言模型ღ✿✿、自动驾驶ღ✿✿、生物医药ღ✿✿、工业制造和城市管理等关键领域的深度落地ღ✿✿。在此背景下ღ✿✿，公司围绕智算中心业务推出了业界领先的多元异构ღ✿✿、高效便捷ღ✿✿、安全可靠的智能算力平台——“孔明”智算平台ღ✿✿，可为众行业用户提供一站式管理的算力资源和运营服务ღ✿✿。依托公司的算力资源支持ღ✿✿，“孔明”智算平台具备三大产品优势ღ✿✿：它能够胜任AI领域主流业务需求ღ✿✿，显著提升大模型训练效率与性能优化能力ღ✿✿，并有效降低开发成本ღ✿✿，从而为AI大模型在各行业的场景化落地提供坚实支撑ღ✿✿。

　　基于“孔明”智算平台的技术积淀与行业实践ღ✿✿，2025年ღ✿✿，公司把握AI技术飞速发展和普及及大模型开源的机遇ღ✿✿，创新推出大模型训推一体机ღ✿✿。该产品采用软硬一体化的交付模式ღ✿✿，提供从底层算力获取ღ✿✿、训练和推理能力ღ✿✿、AI应用开发的全栈式技术解决方案ღ✿✿。基于这一解决方案ღ✿✿，政府ღ✿✿、金融ღ✿✿、医疗等各行业客户均可在企业内部一键部署专属大模型ღ✿✿，获得开箱即用ღ✿✿、安全可靠的AI应用落地体验ღ✿✿。

　　面对企业对AI技术的应用需求持续增长的背景下ღ✿✿，大模型训推一体机既能够为企业保障数据安全ღ✿✿，又能提供更高效ღ✿✿、更专业的服务ღ✿✿，其依托卓越的推理性能ღ✿✿、多元的模型类型ღ✿✿、丰富的应用组件ღ✿✿、超高的性价比以及持续迭代的新特性等多种优势ღ✿✿，助力企业高效推进数字化ღ✿✿、智能化转型ღ✿✿。

　　UModelVerse是一款专为AI算法ღ✿✿、AI应用开发者打造的模型服务平台ღ✿✿，旨在为客户提供快速搭建通用智能应用（AGI）的能力ღ✿✿。作为AGI应用的开发者ღ✿✿，客户无需关注繁琐的底层算力资源调度和基础环境的模型部署ღ✿✿。通过UModelVerse控制台或统一对外APIღ✿✿，客户可以轻松地构建专属的AGI应用ღ✿✿。无论是智能问答ღ✿✿、文本分析还是长文本摘要等工具ღ✿✿，UModelVerse提供了各类大语言模型ღ✿✿，以满足不同应用场景的需求ღ✿✿。

　　UPFS作为一款高性能的并行文件存储产品ღ✿✿，可满足以大模型为代表的大规模训练数据和复杂的模型结构对存储的要求ღ✿✿。UPFS全面支持IB/RoCE网络ღ✿✿，能够提供数据百微秒级的访问速度ღ✿✿，同时实现最高TB/s的读写吞吐ღ✿✿，显著提升数据传输和通信的效率ღ✿✿。作为一款存储产品ღ✿✿，UPFS支持软硬一体化交付ღ✿✿，部署流程简单高效ღ✿✿，同时也可结合客户实际业务场景做到更深层次的定制处理ღ✿✿。

　　公司在原有云计算业务的基础上ღ✿✿，不断深入对数据流通关键技术的研发ღ✿✿，推出了数据可信流通平台安全屋ღ✿✿，安全屋产品将堡垒机ღ✿✿、密钥管理ღ✿✿、权限控制等安全技术相融合ღ✿✿，提供一整套基于云端的安全技术ღ✿✿、计算技术和流通规则ღ✿✿，确保数据所有者对数据的绝对控制权ღ✿✿，数据需求方仅可获得计算分析后的结果ღ✿✿，无法接触原始数据ღ✿✿，确保在数据所有权不变的情况下ღ✿✿，实现数据的安全共享ღ✿✿，规避了数据的二次交易ღ✿✿、数据泄露等风险ღ✿✿。目前公司已在政务数字治理ღ✿✿、金融数字分析ღ✿✿、医疗数据科研ღ✿✿、工业制造数字化等领域ღ✿✿，打造多个数字流通标杆案例ღ✿✿。2021年ღ✿✿，公司成为上海数据交易所首批签约数商之一ღ✿✿。

　　2025年上半年ღ✿✿，面对复杂多变的市场环境ღ✿✿，公司积极把握行业机遇ღ✿✿，持续深化高质量发展ღ✿✿，锚定AI发展与海外发展为两大领域ღ✿✿，坚持深耕主业ღ✿✿，不断提升核心竞争力ღ✿✿，致力于成为一家受人尊敬的云计算公司ღ✿✿。报告期内ღ✿✿，公司经营业绩稳步向好ღ✿✿，实现营业收入79,107.07万元ღ✿✿，较上年同期增长6,106.75万元ღ✿✿，涨幅8.37%ღ✿✿；归属于上市公司股东的净利润为-7,964.84万元ღ✿✿，较上年同期增长2,880.12万元ღ✿✿；归属于上市公司股东的扣除非经常性损益的净利润-7,888.01万元ღ✿✿，较上年同期增长3,594.34万元ღ✿✿。本期公司经调整EBITDA为7,552.97万元ღ✿✿，彰显出强劲的业务韧性ღ✿✿。

　　当前ღ✿✿，国内外AI大模型技术的快速迭代及AI应用领域的爆发式增长ღ✿✿，正持续驱动AI算力市场规模的升级与扩容ღ✿✿，从而成为人工智能行业增长的核心引擎ღ✿✿。在此背景下ღ✿✿，公司积极基于AI上下游生态进行全产业链贯通ღ✿✿，依托AI行业的发展态势ღ✿✿，着力于“基础模型ღ✿✿、行业模型凯发国际官网ღ✿✿、AIAgent/机器人ღ✿✿、AI应用”等四大方向ღ✿✿，在稳中求进中ღ✿✿，不断寻求业务突破ღ✿✿，深化AIGC在不同领域的融合进程ღ✿✿，全面加速推动AIGC深入各行各业ღ✿✿，报告期内AI收入占比达31.54%ღ✿✿，同比增长显著ღ✿✿。

　　在“基础模型”方面ღ✿✿，公司依托丰富多元的底层算力ღ✿✿、高速的网络互联互通能力和高性能的并行文件存储能力等ღ✿✿，为该类型企业提供安全ღ✿✿、稳定的智算基座ღ✿✿，确保业务平稳运行ღ✿✿。同时通过深入挖掘客户多样化需求ღ✿✿，持续开发和迭代相关产品ღ✿✿，从而进一步提升客户的服务体验ღ✿✿。在此基础上ღ✿✿，公司根据市场发展趋势和自身核心优势ღ✿✿，凭借专业的产品与服务能力积极拓展优质客户资源ღ✿✿；同时紧密跟踪北美技术发展趋势ღ✿✿，洞察技术演进方向ღ✿✿，不断进行整体服务水平的精进优化ღ✿✿，进一步提升了公司在AI基础服务领域的行业地位ღ✿✿。以自研的“孔明”智算平台为例ღ✿✿，该智算平台可为各行业客户提供高效ღ✿✿、便捷的异构算力资源及运营服务ღ✿✿，能够实现异构混训ღ✿✿、断点续训和智能调度ღ✿✿，切实助力AIGC用户更高效地进行算力资源调度管理ღ✿✿，有效提升训练效率ღ✿✿、优化模型性能ღ✿✿。报告期内ღ✿✿，针对“基础模型”的大量训推需求ღ✿✿，“孔明”智算平台进一步拓展了大模型训练ღ✿✿、AI业务在线推理部署的一站式服务能力ღ✿✿，其核心功能不断完善ღ✿✿。截至报告期末ღ✿✿，公司基础模型服务已成功拓展至包括“AI六小虎”成员企业在内的等多家客户ღ✿✿，并覆盖国内多家行业头部单位ღ✿✿，这一成果充分证明了“孔明”智算平台的市场价值与行业影响力ღ✿✿。

　　在“行业模型”方面ღ✿✿，公司凭借丰富的实战经验ღ✿✿，针对拥有足量价值数据的创新企业以及金融公司ღ✿✿，医药公司ღ✿✿、硬件终端及科研机构等传统客户群体ღ✿✿，进行具体业务场景与需求痛点的深入挖掘ღ✿✿，并通过产业协同的模式ღ✿✿，进行多维度合作ღ✿✿，共同打造面向各相关行业的智能解决方案ღ✿✿。例如公司自主研发的 UModelVerse一站式企业级模型服务平台ღ✿✿，集成了模型全景库ღ✿✿、智能调优引擎ღ✿✿、场景化测评工具和多维数据治理等核心模块ღ✿✿，构建了覆盖模型全生命周期的能力矩阵ღ✿✿，并在此基础上提供全栈式大模型微调服务ღ✿✿，有效提升模型准确性ღ✿✿、输出效率与泛化能力并降低数据需求ღ✿✿，助力客户打造专属业务模型ღ✿✿。报告期内ღ✿✿，UModelVerse持续迭代升级ღ✿✿，完成多类型模型训推适配ღ✿✿，支持市面上多款主流开源及闭源模型ღ✿✿，通过插件形式实现用户终端快速接入ღ✿✿，实现多模型适配集成ღ✿✿；同时紧随AI发展趋势ღ✿✿，新增文生图及多模态理解支持能力ღ✿✿，全面赋能开发者与企业的智能化升级ღ✿✿。截至报告期末ღ✿✿，公司行业模型服务已成功拓展至几十家客户ღ✿✿，形成具有示范效应的标杆案例ღ✿✿，并通过生态伙伴网络加速行业渗透ღ✿✿。

　　在“AIAgent/机器人”方面ღ✿✿，公司以前瞻性布局把握该领域的发展机遇ღ✿✿：公司依托其自建的内蒙古乌兰察布和上海青浦两大智算中心ღ✿✿，以可靠的AI智算云底座为支撑ღ✿✿，为AI客户提供高效稳定的资源保障ღ✿✿，全面保障AIAgent开发应用平台的稳定高效运行ღ✿✿。同时ღ✿✿，公司联合国产芯片厂商构建了自主可控的国产智算集群ღ✿✿，全面保障智能体开发全流程的数据隐私与模型安全ღ✿✿。在具身智能领域ღ✿✿，公司专注具身机器人大脑和小脑的训练及推理领域ღ✿✿，提供GPU训练集群ღ✿✿、GPU推理集群ღ✿✿、分布式冷热存储等服务ღ✿✿，近年来已取得重大突破ღ✿✿。例如ღ✿✿，公司已支持多行业客户开发出宠物陪伴类机器人ღ✿✿、物流机器人等ღ✿✿，推动其商业化落地ღ✿✿。

　　在“AI应用”方面ღ✿✿，公司紧密追踪创业公司动态及东南亚ღ✿✿、北美市场前沿趋势ღ✿✿，同时聚焦AI与硬件融合的创新方向ღ✿✿，通过模型服务平台广泛吸纳个人开发使用者ღ✿✿。依托专业技术团队和优质服务体系ღ✿✿，公司深度服务金融ღ✿✿、医疗ღ✿✿、教育等多行业的AI客户ღ✿✿，并开展细分领域的产业赋能ღ✿✿。

　　公司根据各行业特点与需求ღ✿✿，推出一站式AIGC解决方案ღ✿✿，涵盖算力基础设施建设ღ✿✿、训练流程优化ღ✿✿、智算调度平台ღ✿✿、高性能网络和存储等创新技术ღ✿✿，全方位满足用户在AI训练ღ✿✿、推理及应用开发部署过程中的需求ღ✿✿。截至报告期末ღ✿✿，公司在AI应用领域已成功拓展客户近百家ღ✿✿。2024年7月ღ✿✿，公司凭借高性能算力资源以及在AI智算平台的产品和运营服务能力ღ✿✿，成功入选北京市“算力伙伴”ღ✿✿。

　　近年来ღ✿✿，随着中国企业的出海需求持续增长ღ✿✿，海外云节点扩张也迎来快速发展期ღ✿✿。在此背景下ღ✿✿，公司产品凭借技术能力的领先性ღ✿✿、行业方案的多元性ღ✿✿、海外节点的丰富性以及商业模式的灵活性等特点ღ✿✿，在海外市场逐渐展现出较强的竞争力ღ✿✿。报告期内ღ✿✿，公司加速推进海外战略布局ღ✿✿，其在“海外探索”领域的经营成果逐步显现ღ✿✿。

　　截至目前ღ✿✿，公司已在全球22个地域成功构建30个可用区ღ✿✿，业务范围广泛覆盖欧美ღ✿✿、东南亚ღ✿✿、非洲等热门出海区域ღ✿✿。报告期内ღ✿✿，公司持续推进全球一体化算力平台建设ღ✿✿，依托全球化基础设施布局ღ✿✿，在美国华盛顿节点成功部署GPU裸金属集群ღ✿✿。其具备相比虚拟机更高的部署密度ღ✿✿、更低的资源开销和更快的部署效率ღ✿✿，能够为客户提供独享的高性能物理资源ღ✿✿，结合公司云原生技术ღ✿✿，可助力客户实现高性价比云化部署与敏捷的资源管理ღ✿✿，当前正加速服务于直播电商ღ✿✿、视频生成ღ✿✿、智能客服ღ✿✿、广告营销等多个AI企业出海场景ღ✿✿。同时ღ✿✿，公司依托自建全球专线网络ღ✿✿，以及在国内服务多行业积累的深厚技术经验ღ✿✿，以产品为基石ღ✿✿，抓住中国企业“走出去”契机ღ✿✿，积极开拓海外本地企业客户市场ღ✿✿。截至2025年6月底ღ✿✿，公司境外收入占比近20%ღ✿✿，较去年同期增长20.4%ღ✿✿。与此同时ღ✿✿，公司在境外领域已成功拓展了近百家客户ღ✿✿，海外业务布局成效显著ღ✿✿。

　　为助力企业跨境业务顺畅开展ღ✿✿，公司构建了网络ღ✿✿、算力ღ✿✿、安全等全方位保障于一体的“面向企业‘出海’的跨境赋能公共服务云平台”ღ✿✿，提供从基础设施搭建ღ✿✿、数据合规咨询到本地化运维支持的全周期服务ღ✿✿，全面满足出海企业对高性能ღ✿✿、高稳定性和高实时性计算资源的需求ღ✿✿。同时ღ✿✿，针对数据主权与合规需求ღ✿✿，公司坚定“主权AI”方案ღ✿✿，支持海外客户本地化部署AI算力及深度调优ღ✿✿，确保数据不出境ღ✿✿，帮助金融ღ✿✿、政务等敏感行业客户在海外业务拓展时ღ✿✿，满足区域政策要求ღ✿✿。

　　公司聚焦AI算力ღ✿✿、国产化替代与更广阔的全球化市场ღ✿✿，通过智算产品创新ღ✿✿，加速释放技术沉淀的长期价值ღ✿✿。

　　在人工智能产业化与全球数字化转型的背景下ღ✿✿，公司持续深耕公有云业务ღ✿✿，致力于AI技术生态链和AI资源供销链的打造以及中国产业出海和海外本地需求落地的助力发展ღ✿✿，从而公司在相关领域的市场份额持续扩大ღ✿✿，且整体业绩呈现稳健增长态势ღ✿✿。公司紧跟AI技术发展机遇ღ✿✿，在传统互联网领域ღ✿✿，通过深度洞察客户业务需求与核心痛点ღ✿✿，持续挖掘其新AI需求ღ✿✿，量身定制创新性互联网解决方案ღ✿✿，有效助力客户实现智能化升级ღ✿✿；针对其他需加速数字化转型的行业ღ✿✿，以及芯片ღ✿✿、智能硬件产业链等新兴领域ღ✿✿，公司立足行业未来发展趋势ღ✿✿，积极拓展其数字化转型需求ღ✿✿，开展持续性探索ღ✿✿，为公司后续业务拓展奠定了坚实基础ღ✿✿。与此同时ღ✿✿，报告期内ღ✿✿，公司积极把握海外市场机遇ღ✿✿，重点突破中国企业出海机会ღ✿✿，助力企业拓展海外市场ღ✿✿。

　　公司通过产品性能优化与产品线扩容ღ✿✿，创新打造专属云与专有云商业模式ღ✿✿，形成“公有云ღ✿✿、专属云ღ✿✿、专有云”三朵云协同体系ღ✿✿，深度贴合客户应用场景与需求并提供定制化解决方案ღ✿✿。如在全球化战略落地中ღ✿✿，公司以国内市场打磨的技术与产品为基础ღ✿✿，通过“专属云”平台构建云产业生态ღ✿✿，精准匹配国际市场的差异化需求ღ✿✿；专有云则深耕国产算力价值释放ღ✿✿，通过适配各类国产GPU芯片ღ✿✿，助力拥有闲置国产化算力的企业快速构建高效稳定的GPU集群ღ✿✿，支持模型快速接入以打造企业级国产AI应用并对外服务ღ✿✿，实现了算力资源的商业价值转化ღ✿✿。

　　公司作为国内领先的云服务提供商ღ✿✿，凭借卓越的产品性能与优质的服务晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿，在行业内树立了良好品牌形象ღ✿✿。报告期内ღ✿✿，公司在实现老客户粘性提升的同时ღ✿✿，亦成功吸引了众多新增客户ღ✿✿。公司成功吸引并拓展了涵盖互联网中小客户ღ✿✿、国资云ღ✿✿、海外运营商ღ✿✿、智算中心等多领域的多元化客户群体ღ✿✿，在提升客户满意度的同时培育出新的盈利增长点ღ✿✿，为持续稳健发展注入强劲活力ღ✿✿。

　　公司以“私有云突破”为方向ღ✿✿，持续深化私有云产品力ღ✿✿。公司基于公有云技术积累ღ✿✿，推出自研全栈解决方案UCloudStackღ✿✿，近年来持续迭代增强了其IaaS计算ღ✿✿、存储ღ✿✿、网络和配套的迁移服务能力的同时ღ✿✿，还拓展了数据库ღ✿✿、缓存ღ✿✿、容器等PaaS组件特性ღ✿✿。在虚拟化软件的信创背景下ღ✿✿，报告期内公司重点聚焦虚拟化场景ღ✿✿，在虚拟化层面显著增强了迁移等新特性ღ✿✿，以更优地服务虚拟化替代和超融合核心业务场景ღ✿✿。同时ღ✿✿，公司持续为包括政府ღ✿✿、运营商晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿、能源ღ✿✿、制造ღ✿✿、教育ღ✿✿、交通ღ✿✿、金融ღ✿✿、医药ღ✿✿、互联网等各行业客户提供轻量ღ✿✿、稳定的云基础设施ღ✿✿，结合AI等创新场景ღ✿✿，致力于为业务与数据的私有化交付提供全套解决方案ღ✿✿。

　　与此同时ღ✿✿，公司依托其十余年的运营运维管控能力ღ✿✿，打造了集团云平台ღ✿✿，可提供稳定可靠的集团私有云解决方案ღ✿✿，目前ღ✿✿，UCloudStack已成功与数家大型集团企业达成合作ღ✿✿，并为全国多家高校构建了安全可靠的私有化数字底座ღ✿✿。

　　国内自建内蒙古乌兰察布和上海青浦两大智算中心ღ✿✿，均处于国家“东数西算”算力网络枢纽节点ღ✿✿，其中ღ✿✿，乌兰察布智算中心坐落于西部枢纽内蒙古集宁大数据产业园ღ✿✿，青浦智算中心则位于东部枢纽长三角起步区上海市青浦工业园ღ✿✿。凭借成熟的云计算服务经验与工程化能力ღ✿✿，结合高性能的GPU算力ღ✿✿，公司既能为客户提供覆盖全生命周期的机房交付服务ღ✿✿，又能输出强大的智能算力ღ✿✿，助推人工智能技术的创新及应用ღ✿✿。同时ღ✿✿，公司联合国产芯片厂商构建了自主可控的国产智算集群ღ✿✿，全面保障工业智能体开发全流程的数据隐私与模型安全ღ✿✿。

　　上海青浦智算中心定位于“东数”智算中心ღ✿✿，其一期项目于2023年1月正式投产ღ✿✿。该中心依托长三角经济区的地缘优势ღ✿✿，同时作为国家（上海）新型互联网交换中心（SHIXP）的接入点ღ✿✿，具备高算力特性与高品质ღ✿✿、畅达的网络环境ღ✿✿。目前ღ✿✿，其已成为公司在华东区域的云计算核心基地ღ✿✿，主要用于承载AI推理ღ✿✿，芯片验证ღ✿✿，脑机接口等高时效要求的业务ღ✿✿。

　　内蒙乌兰察布智算中心定位“西算”智算中心ღ✿✿，通过高功率机柜的定制ღ✿✿，无损网络环境的构建ღ✿✿、高性能存储的建设ღ✿✿，结合公司十余年的异构设备丰富适配经验ღ✿✿，能够有效协助用户解决算力资源短缺ღ✿✿、成本高昂ღ✿✿、建设困难等问题ღ✿✿。在大模型快速发展的当下ღ✿✿，该智算中心打造了全方位安全可靠的智算基础设施ღ✿✿，为AI企业的大模型训练需求ღ✿✿，提供更为丰富且低成本的智能算力支持ღ✿✿，从而达到智算普惠ღ✿✿、行业跃升的效果ღ✿✿。2024年7月ღ✿✿，优刻得乌兰察布智算中心荣膺“中国信通院2024年首批智算中心典型案例”ღ✿✿。

　　报告期内ღ✿✿，公司经调整EBITDA为7,552.97万元,同比增长719.64万元ღ✿✿，同比增长10.53%ღ✿✿，主要是公司净利润同比增长2,956.85万元ღ✿✿，同时折旧费用同比减少3,750.93万元ღ✿✿。

　　报告期内公司经营情况的重大变化ღ✿✿，以及报告期内发生的对公司经营情况有重大影响和预计未来会有重大影响的事项

　　公司依托云计算为根基ღ✿✿，是国内领先的中立ღ✿✿、全栈式第三方云计算服务商ღ✿✿，致力于为客户打造“安全ღ✿✿、可信赖ღ✿✿、差异化”的AI智算服务平台ღ✿✿。作为数字基础设施建设者ღ✿✿，公司不抢占云平台上客户的业务领域ღ✿✿，不会与客户发生业务上的竞争ღ✿✿，以技术和服务赢得客户信赖ღ✿✿。随着AI技术的发展ღ✿✿，公司中立定位与AI智算服务价值愈发凸显ღ✿✿，代表性客户包括以下几类ღ✿✿：（1）头部AI大模型公司ღ✿✿，公司可作为其第一或第二大供应商ღ✿✿，满足其大规模的训练和推理需求ღ✿✿；

　　（2）与行业巨头存在业务竞争关系的行业ღ✿✿，比如电商ღ✿✿、新零售ღ✿✿、社交ღ✿✿、消费电子等ღ✿✿，公司可以充分利用中立定位优势ღ✿✿，确保客户的业务ღ✿✿、数据在私密性ღ✿✿、安全性方面能得到较高的保障ღ✿✿。

　　云计算行业兼具技术密集型特点ღ✿✿。公司研发水平的高低直接影响公司的竞争能力ღ✿✿。公司在业务快速扩张的基础上重视研发创新ღ✿✿，近三年研发投入占营业收入的比例均高于12%ღ✿✿，研发人员数量占比均高于40%ღ✿✿。产品策略上基于领先的技术和对客户需求的深度理解ღ✿✿，公司坚持客户的需求是公司的下一个产品ღ✿✿。

　　公司的孔明智算平台支持同构和异构卡型的接入ღ✿✿，不仅包括了国际服务器配件厂商凯发国际官网ღ✿✿，还包括了各类国产GPU厂商ღ✿✿，同时支持训练和推理集群的统一调度和管理ღ✿✿；具备强大的高速网络运营能力ღ✿✿，支持多样的组网方式ღ✿✿，包括但不限于IBღ✿✿、RoCEღ✿✿、TCP/IP协议ღ✿✿，满足数据传输的低延迟和高吞吐量要求ღ✿✿；可全面满足大模型客户的要求ღ✿✿，为大语言模型提供分布式训练和断点续训的能力ღ✿✿。

　　针对用户普遍面临的混合云多云管理问题ღ✿✿，公司发布了涵盖裸金属管理ღ✿✿、云上资源管理ღ✿✿、智能告警治理为一体的“混合云多云管理平台UCMP”ღ✿✿。UCMP基于公司丰富的云计算运维经验ღ✿✿，制定统一的资源数据模型ღ✿✿，并结合资源管理系统ღ✿✿、裸机管理系统及公司自主研发的监控告警系统ღ✿✿，组成从云下到云上ღ✿✿，从运营到服务的全链路统一架构多云管理体系ღ✿✿，为处在多云IT部署中的企业ღ✿✿，打通混合架构下的协调管理能力ღ✿✿，通过与企业组织架构紧密结合ღ✿✿，对IT资源进行分层ღ✿✿、分部门的精细化运营ღ✿✿，为用户带来“懂运维ღ✿✿，精运营ღ✿✿，重服务”的运维全生命周期管理体验ღ✿✿。

　　针对金融行业隐私数据计算ღ✿✿，公司关注银行ღ✿✿、保险ღ✿✿、证券等行业的线上业务需求ღ✿✿，升级安全多方计算产品ღ✿✿，可广泛应用于金融行业联合风控ღ✿✿、联合统计ღ✿✿、精准营销ღ✿✿、智能投研等场景ღ✿✿。公司打造的安全多方计算平台ღ✿✿，是一套拥有自主知识产权的企业级高性能分布式隐私计算平台ღ✿✿。该平台通过数据隐私保护技术与数据流通管理流程相结合ღ✿✿，具有分布式凯发国际官网ღ✿✿、易于应用ღ✿✿、扩展性强ღ✿✿、监管友好等特点ღ✿✿，从而形成数据管理权限ღ✿✿、安全分布式加密ღ✿✿、安全加密数据库和云基础安全防护等全面的安全保障机制ღ✿✿。

　　在云计算行业的经营管理策略上ღ✿✿，管理层在2017年就设立了“CBA”——Cloudღ✿✿、BigDataღ✿✿、AI战略ღ✿✿。在2022年ღ✿✿，ChatGPT的成功面世后ღ✿✿，公司发现AIGC行业将会有较大发展的趋势ღ✿✿。基于此ღ✿✿，在2023年ღ✿✿，公司重点研究AIGC行业阶段性市场机会ღ✿✿，并针对性进行产品创新与解决方案组合构建ღ✿✿。2024年ღ✿✿，公司在AIGC领域持续发力ღ✿✿，整体业务规模迅速增长ღ✿✿。目前ღ✿✿，公司已经为多家用户提供了高效的AI算力支持ღ✿✿，推动了AIGC技术在各行各业的广泛应用与深入发展ღ✿✿。

　　自设立以来ღ✿✿，公司始终致力于成为具有国际化业务能力的云计算服务商ღ✿✿，将海外发展作为公司重要的发展战略之一ღ✿✿。公司长期重视境外数据中心建设ღ✿✿。截至目前ღ✿✿，公司在全球可用区数量达到30个ღ✿✿，覆盖全球22个地域ღ✿✿，包括中国大陆ღ✿✿、港台ღ✿✿、欧美ღ✿✿、东南亚ღ✿✿、非洲等地ღ✿✿，其中在东南亚地区的覆盖全面度业内领先ღ✿✿。

　　公司产品的销售以直销为主ღ✿✿。公司为用户提供“7×24小时技术团队在线分钟工单回复”服务ღ✿✿，后端技术支持部门一对一工程师支持服务ღ✿✿，以及重保活动的驻场服务ღ✿✿，形成了一套完整的客户服务体系ღ✿✿，在业内形成了良好的口碑ღ✿✿。而竞争对手主要为大型企业集团下属子公司或者业务部门ღ✿✿，相比之下公司更加注重以客户为先ღ✿✿，响应客户需求的速度更快ღ✿✿，提供灵活且定制化的服务ღ✿✿。

　　自研实现网络增强2.0技术ღ✿✿，具备1000万PPS的内网包量能力 自研基于RDMA技术的分布式块存储ღ✿✿，具备120万IOPS的IO 能力ღ✿✿，且IO时延低至100usღ✿✿，大幅提升了云主机的性能体验ღ✿✿。

　　基于DPU自研了网络卸载能力ღ✿✿，具备1000万PPS的内网包量ღ✿✿， 减少了对网关的依赖ღ✿✿；并基于DPU实现了云盘系统盘晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿，云盘数 据盘代替本地盘ღ✿✿，实现了计算存储分离ღ✿✿；大幅提升了物理云主机 的性能和弹性能力ღ✿✿。

　　通过独创的算法ღ✿✿，在虚拟网络中加入了用户透明的高速转发集 群ღ✿✿，用于将异构网络的南北向和东西向流量进行分割ღ✿✿，从而消除 异构网络的full-mesh互联ღ✿✿，同时极大的提高了异构网络之间的 包处理一致性ღ✿✿，在超大用户规模下ღ✿✿，能够保持线速转发ღ✿✿。

　　通过独创的算法ღ✿✿，能够将虚拟网络VPC中超大并发下的东西向流 量进行卸载ღ✿✿。使用边界网关进行信息的统一汇总ღ✿✿，并通过算法在 流量经过时将其卸载到宿主ღ✿✿，减小转发时延ღ✿✿，并经过算法进行卸 载数据回收ღ✿✿，从而达到转发速度和转发规则的平衡ღ✿✿，极大的提高 了通信稳定性ღ✿✿，并减少转发规则ღ✿✿。

　　在分布式负载均衡架构中ღ✿✿，通过在主负载均衡服务器上对业务报 文进行报文复制ღ✿✿，并将会话生成所需的关键信息携带在报文中ღ✿✿， 分发至其他负载均衡服务器ღ✿✿，实现了多台负载均衡服务器间的会 话同步ღ✿✿，保证了用户的会话连续性ღ✿✿，提升了系统的整体稳定性ღ✿✿。

　　通过一个全量转发规则网关ღ✿✿，将不命中转发规则的报文优先发送 到该网关进行转发ღ✿✿，后续逐步下发转发规则到数据面ღ✿✿，实现直接 转发ღ✿✿，降低了网络首包延时ღ✿✿，避免了控制面负载过高ღ✿✿。

　　该技术采用极轻量虚拟机作为容器安全沙箱环境ღ✿✿，相比于传统容 器提供了更高的隔离级别ღ✿✿，所有容器实例间完全隔离ღ✿✿，防止互相 干扰和漏洞风险扩散ღ✿✿。容器沙箱与物理机也完全隔离ღ✿✿，数据访问 及风险不会逃逸到物理机避免影响到整个平台的稳定性ღ✿✿。

　　智能化ღ✿✿、轻量级的企业级自研大数据基础服务平台ღ✿✿，全面兼容开 源技术生态ღ✿✿，持续优化各大数据服务组件兼容性和性能ღ✿✿，具备超 大规模大数据分析集群的高效管控能力ღ✿✿，助力企业级客户轻松构 建湖仓一体ღ✿✿、批流融合ღ✿✿、存算分离ღ✿✿、安全可靠的海量数据分析平 台ღ✿✿，具有自主可控ღ✿✿、开箱即用ღ✿✿、架构稳定ღ✿✿、持续进化ღ✿✿、灵活扩容 及开放兼容等特点ღ✿✿，兼容信创生态ღ✿✿。

　　数据以离线与在线结合的方式实现多方数据安全融合计算ღ✿✿，离线 计算部分不需要与其它参与方通信ღ✿✿，可本地并行计算ღ✿✿。协议以结 合离线计算的方式ღ✿✿，减少了在线计算的通讯量ღ✿✿，实现了乘法门计 算平均每个参与方发送的数据元素少于1ღ✿✿，大大地提高了多方安 全计算的整体性能ღ✿✿。

　　该计算方法特征在于ღ✿✿，所诉隐私保护计算方法包含n个拍卖参与 者Pi及浮点报价ღ✿✿，实现了保护各参与方隐私输入的前提下获得最 终报价的方法ღ✿✿，能够用于安全数据交易隐私保护撮合或拍卖等场

　　通过独创的算法对加载热补丁的核心模块和管理工具进行改进ღ✿✿， 提供了一种内核热补丁提高加载成功率的方法ღ✿✿，使用户业务在不 被中断的情况下ღ✿✿，完成内核热补丁升级的工作ღ✿✿，大大地提升了用 户体验ღ✿✿。

　　通过独创的算法快速将远程磁盘镜像挂载到目标物理机上ღ✿✿，该技 术可以使磁盘挂载瞬间完成ღ✿✿，过程简单ღ✿✿、快速且成功率高ღ✿✿，并可 随时访问远程物理机上的磁盘镜像数据ღ✿✿，大大地提高了用户原有 镜像数据的利用率ღ✿✿，也在很大程度上提升了客户创建虚拟机的效 率ღ✿✿。

　　通过独创的算法ღ✿✿，可最大化地发挥出磁盘的读写能力ღ✿✿，不至于浪 费ღ✿✿。该技术可以发挥出SSD高速块设备的最佳性能ღ✿✿，给用户带来 极大的性能提升ღ✿✿。

　　通过独创的算法ღ✿✿，实现了对目标进程热补丁状态可以进行动态查 询ღ✿✿，避免了保存热补丁状态的静态文件丢失和损坏的风险晚上在车上吃我的葡萄ღ✿✿，解决 了因丢失热补丁信息而无法对目标进程和热补丁进行操作的问 题ღ✿✿。本技术极大地提高了热补丁加载成功率ღ✿✿，提升了用户体验ღ✿✿。

　　通过IPv4/IPv6地址转换实现高效的VPC与共享公共服务之间的 互访ღ✿✿，并且该技术不需要额外的网络设备的引入ღ✿✿，无状态的地址 转化为高性能访问共享公共服务提供了保障ღ✿✿。

　　通过独创的算法和技术在经典网络环境下实现VPC网络（虚拟私 有网络）ღ✿✿，使存量的不可迁移的服务具有VPC功能ღ✿✿，确保了使用 这批服务的客户同样能体验到VPC网络带来的先进技术（如租户 隔离ღ✿✿，自定义网段等）ღ✿✿。

　　传统上ღ✿✿，业界在云环境的防御方法对于单个用于防御的IP能支持 的并发能力十分有限ღ✿✿，或只能处理数据中心内部网络受到的 DDoS（分布式拒绝服务攻击）攻击ღ✿✿。公司通过独创的算法支持 了端口复用以及大并发ღ✿✿，同时使用基于连接的清洗技术凯发国际官网ღ✿✿，使之能 够很好的在云环境下提供大流量高性能精准的DDoS防护ღ✿✿。

　　公司基于Ceph分布式文件技术ღ✿✿，研发了一套兼容块存储ღ✿✿、对象 存储ღ✿✿、文件系统接口的软件定义存储技术ღ✿✿。公司提供大规模存储 集群的部署支持ღ✿✿，具备完整的容灾备份方案ღ✿✿，并支持集群扩容ღ✿✿。 存储集群带有的存储管理平台支持用户按需灵活分配存储资源ღ✿✿， 以不同的存储接口形式将存储资源提供给使用者ღ✿✿。

　　UCloudStack私有云平台是以UCloud公有云为模型ღ✿✿，自主研发 的云计算管理平台ღ✿✿，提供虚拟化ღ✿✿、SDN网络ღ✿✿、分布式存储ღ✿✿、数据 库ღ✿✿、缓存ღ✿✿、对象存储ღ✿✿、文件存储及云管等核心云服务的统一管理 资源调度ღ✿✿、监控日志及运营运维等一整套云资源管理能力ღ✿✿，具有 自主可控ღ✿✿、稳定可靠ღ✿✿、持续进化及开放兼容等特点ღ✿✿。经权威机构 测评ღ✿✿，核心代码自研比率达到96.4%ღ✿✿。

　　通过独创的算法ღ✿✿，在虚拟网络的各类异构网关控制面中进行高效 准确的路由信息计算和交换ღ✿✿，消除由于full-mesh互联控制器中路 由信息交换的不确定性ღ✿✿，极大提高了异构网络的路由一致性ღ✿✿。在 超大规模用户网络中保证路由交换和下发ღ✿✿。

　　一种支持高性能数据存储和访问的分布式文件存储ღ✿✿，支持RoCE 网络ღ✿✿，支持POSIXღ✿✿，提供对数据百微秒级的访问和最高数百GB/s 的读写吞吐ღ✿✿。已广泛应用于AIGCღ✿✿、EDA仿真等业务场景ღ✿✿。

　　在公有云网域内ღ✿✿，通过独创的自学习转发模型ღ✿✿，从入向报文中学 习通信对端的信息ღ✿✿，转换为数据面的转发规则ღ✿✿，以供包含同宿主 内云主机互访在内的出向报文使用ღ✿✿，从而大幅度提升VPC东西向 流量的转发效率ღ✿✿，减少转发延时ღ✿✿，精简宿主机上转发规则的数量

　　该平台采用双层结构设计ღ✿✿，分为有状态的状态节点和无状态的转 发节点ღ✿✿。状态节点实现具体NAT功能ღ✿✿，并维护CT表ღ✿✿，转发节点 通过卸载状态节点的CT进行快速转发ღ✿✿。用统一的模型实现 了snatღ✿✿、dnat凯发国际官网ღ✿✿、fullnat以及负载均衡ღ✿✿、访问控制ღ✿✿、限流等核心网关 能力ღ✿✿，可接入外网NATღ✿✿、四层负载均衡ღ✿✿、私有连接等产品ღ✿✿，且能 给接入产品赋予高性能ღ✿✿、高可用ღ✿✿、可运维ღ✿✿、可升级等能力ღ✿✿。

　　对于比较大的镜像ღ✿✿，使用“预加载”技术ღ✿✿，即事先将镜像下载并 解压到一个共享存储设备里面ღ✿✿，在Pod启动的时候ღ✿✿，使用懒加载 技术ღ✿✿，可以立马使用镜像了ღ✿✿。从而把容器启动速度从几十分钟降 低到数十秒（针对超过10G的镜像）ღ✿✿。

　　对于H系列云主机ღ✿✿，在initramfs阶段判断虚拟机GPU数量ღ✿✿，切 卡场景修改nvidia内核模块加载参数ღ✿✿，关闭nvlinkღ✿✿。系统启动后 切卡场景可正常使用GPUღ✿✿。使用该技术可保证整机与切卡场景使 用同一镜像ღ✿✿，以应用于线上H系列GPU云主机ღ✿✿。

　　根据宿主机GPU的NUMA归属及与虚拟机的映射关系ღ✿✿，利用q35 和pcie-expander-bus搭建合理的拓扑结构凯发国际官网ღ✿✿，虚拟机启动后能够正 确识别GPU的NUMA归属ღ✿✿。采用该技术可避免额外注入虚拟拓 扑文件ღ✿✿，并解决依赖GPUNUMA归属的场景ღ✿✿，在Kubernetes和 StableDiffusion场景下ღ✿✿，能够有效替代物理机ღ✿✿。

　　针对OVS-DPDKdatapath缺乏通用网卡全流表卸载能力的问题ღ✿✿， 基于DPDKrte_flow接口实现了对Mellanox网卡的完整流表卸载 支持ღ✿✿。该方案突破了传统流表卸载对特定硬件或协议的限制ღ✿✿，通 过标准化接口实现流规则全生命周期管理ღ✿✿，解决了硬件加速能力 与用户态转发架构间的兼容性问题ღ✿✿，同时避免软件流表查询带来 的性能损耗ღ✿✿。该设计显著提升了大规模流表场景下的转发效率ღ✿✿， 并通过解耦硬件差异增强了架构灵活性ღ✿✿，为多厂商网卡兼容提供 了可扩展的技术路径ღ✿✿。

　　在DPDK用户态转发平面架构中创新性地引入热升级机制ღ✿✿，实现 了OpenvSwitch主进程升级时转发平面零中断ღ✿✿。通过分离控制面 与数据面生命周期ღ✿✿、构建状态持久化通道等关键技术ღ✿✿，解决了传 统方案因进程重启导致的连接状态丢失和业务中断问题ღ✿✿。该能力 使得关键网络业务具备持续服务能力ღ✿✿，在保证高可用性的同时ღ✿✿， 大幅降低了系统维护对实时流量的影响ღ✿✿。

　　设计实现了OVS-DPDK用户态分片重组子系统ღ✿✿，通过专用线程 池ღ✿✿、无锁队列和分片流状态机等机制ღ✿✿，在DPDKdatapath中实现 了快速IP分片重组能力ღ✿✿。该方案突破传统内核协议栈分片处理的 性能瓶颈ღ✿✿，解决了用户态转发架构因分片重组导致的线程阻塞ღ✿✿、 缓存竞争等问题ღ✿✿，在保持原有转发平面低时延特性的同时ღ✿✿，新增 重组功能不影响原业务转发性能ღ✿✿。

　　该系统基于独创的探测协议ღ✿✿，通过在不同网域的网关上进行协议 支持ღ✿✿，实现了覆盖整个云计算虚拟网络的连通性探测ღ✿✿。该系统支 持轻量化的全网探测和异常链路问题节点的快速定位ღ✿✿，极大地缩 短了网络故障的发现ღ✿✿、定位时间ღ✿✿。解决了虚拟网络复杂链路的故 障定位困难的问题ღ✿✿，保证了大型云网络的可用性ღ✿✿。k8凯发天生赢家ღ✿✿，K8凯发一触即发ღ✿✿。室内装修ღ✿✿，凯发k8娱乐官网入口新中式风格ღ✿✿，k8凯发官网ღ✿✿，凯发,凯发k8,K8ღ✿✿，k8凯发娱乐