来源：IT之家

当前，通用大模型赛道逐步进入存量内卷，AI 产业重心正从数字内容生成，加速转向具身智能、智能驾驶、AI for Science 等面向现实物理世界的高价值领域。

这些赛道对算力要求高，工程复杂度远高于传统 AI 业务，但客户付费能力强、项目粘性高，也成为云厂商拉开差异化竞争的关键战场。

处于 AI 云转型关键期的金山云，正在这些高价值赛道持续取得突破。在具身智能、自动驾驶领域，完成了头部客户的大规模算力集群交付; 在 AI for Science 领域，也与国家级头部科研院所及实验室深度合作，提供稳定可靠的大模型服务。

物理 AI 领域的布局和突破，正在从客户结构、产品壁垒、生态协同、收入质量四个维度重塑金山云的核心竞争力。

第一，拓展高价值 B 端客户池，跳出传统公有云存量竞争。

传统互联网云市场增长放缓，而机器人企业、车企、药企、科研机构等属于增量客户群体，这类客户将 AI 基础设施投入置于战略优先级，更加看重平台的行业适配能力、稳定性与全链路服务能力。在高价值赛道的持续落地，能够持续带来增量订单，打开更大的市场空间。

第二，从算力资源出租升级为行业平台服务商，增厚产品壁垒与毛利空间。

凭借全栈 AI 能力，金山云在这些赛道不是只提供算力资源，而是输出仿真引擎、数据工程、故障自愈、异构调度等行业化平台能力。例如面向机器人行业打造数据、模型、仿真一体化引擎; 面向自动驾驶构建便于客户接收、处理海量数据的闭环数据平台，属于软件与平台增值服务，相比单纯算力租赁，具备更高附加值。

第三，放大生态协同优势，形成内外双向业务增长。

对内，深度联动小米金山生态，汽车、人形机器人、MiMo 大模型等业务，与金山云多场景技术能力形成协同共振，完成生态内部场景打磨与技术验证。对外，将经过验证的平台能力向外输出给外部客户，实现生态能力对外商业化变现。生态内外双向发力，既降低新产品打磨成本，又拓宽外部客户来源，形成技术 — 场景 — 商业化正向循环。

第四，优化收入结构，助力经营质量持续改善。

具身智能、智能驾驶、AI for Science 等项目普遍具备项目周期长、续约率高的特征，区别于互联网业务波动较大的算力需求，能够带来更加平稳、可预测的智算收入。高粘性行业客户占比提升，有利于平滑算力业务的周期波动，持续优化整体毛利率与现金流表现，推动公司走向可持续高质量增长。

业内分析认为，物理 AI 是 AI 产业下半场的核心主线。尽管下游产业尚处于发展阶段，商业化释放需要过程，但随着具身智能、智能驾驶、AI for Science 产业持续演进，相关业务有望为金山云带来放量增长机遇，巩固其在国内产业智算领域的差异化定位。