在AI云服务领域，近期两则动态引发市场广泛关注。其一，阿里云高管公开表示，到2032年其全球数据中心能耗将较2022年增长十倍。这一数据背后，折射出的是行业对算力的爆发式需求——大模型训练动辄需要数十亿参数运算，工厂智能化改造、医院AI诊断等场景均依赖云服务商的基础设施支撑。若不扩大投入，根本无法满足市场需求。
另一则动态则指向市场对云服务商的复杂态度。金山云宣布配售募资27亿港元用于AI业务扩张后，股价不升反降。这一反常现象背后，是投资者对金山云“高增长与高亏损并存”模式的担忧。数据显示，2025年上半年其营收同比增长17.8%，二季度AI业务毛收入飙升1.2倍至7.29亿元，占公有云收入近四成。但与此同时，公司自2012年成立以来持续亏损，2021-2024年累计亏损达84亿元，2025年上半年又亏损7.7亿元，资产负债率从68.7%升至71.6%，对外部融资的依赖日益加深。
有观点认为，AI行业初期普遍需要大量资金投入，技术研发和基础设施建设的回报周期较长，不应以普通公司的盈利标准衡量。但金山云的问题在于，其融资节奏过于密集——2025年4月刚完成超20亿港元募资，此次又计划募资27亿港元。若现金流无法及时改善，公司可能陷入“融资-亏损-再融资”的恶性循环，这正是投资者用脚投票的核心原因。
2025年二季度，金山云来自小米和金山生态的收入达6.3亿元，同比增长69.5%，占总营收的26.8%。更值得关注的是，2024年签署的三年协议将年度关联交易上限从8.68亿元提升至23.1亿至40.35亿元，三年累计订单超94亿元，为AI业务构建了基本盘。金山云还为WPSOffice提供云支持，后者在政企端渗透率达78%，移动端市占率超90%，可反哺大量企业客户，推动AI技术在政务、企业服务等领域落地。
这种聚焦单一生态的深度布局，被视为避开巨头竞争的有效策略。头部厂商追求全栈算力覆盖，而金山云通过绑定小米生态的垂直场景，将资源集中于技术优化，无需与巨头在全面性上硬拼。例如，小米生态中的智能座舱、自动驾驶等场景，为金山云提供了细分领域的试验场和稳定客源，使其能在特定领域形成技术壁垒。
对于募资后股价下跌的现象，市场分析认为，投资者主要担忧两方面：一是近八成募资将用于基础设施扩张，意味着短期内成本将进一步上升；二是公司13年未盈利的历史，让市场对“何时扭亏”存在疑虑。但AI行业的特点决定了，技术从研发到商业化通常需要5-10年，当前投入实则是为未来的算力红利铺路。
长期来看，金山云的价值取决于两点：一是生态合作能否持续变现。例如，里昂证券预测小米自动驾驶训练可为金山云贡献4-5亿元收入，WPS政企客户能否转化为AI云用户；二是技术能否在细分场景落地。2025年二季度推出的第九代云服务器和星流数据管理平台，已在数字健康、政务领域获得订单，这些细分市场的增长才是支撑公司穿越亏损周期的关键。
