
“神州数码财报解读。
9月初,神州数码(000034.SZ)举行了2025年中期业绩说明会,就财报数据做进一步解读。数据显示,神州数码在2025年上半年实现营业收入715.9亿元,同比增长14.4%;其中AI相关业务收入达到133.32亿元,同比大增56%,AI软件与服务业务收入更是实现翻倍增长。盈利能力进一步向高价值业务集中,切实注重高质量发展。
很显然,神州数码身上的标签正在发生深刻变化——从传统IT分销巨头向AI时代的全栈服务商转变。令人好奇的的是,在国内AI市场竞争激烈与技术快速演化的双重压力下,神州数码是如何走出这样一条让人惊喜的业绩增长曲线?这条AI成长路径,又能否成为可供市场借鉴的参考样本?
技术热潮背后,
企业级AI有哪些真实需求?
2025年,人工智能话题仍然喧嚣热烈。从大模型参数之争到算力芯片博弈,从AI绘图到代码自动生成,技术进步似乎每周都在刷新认知。但在企业决策者眼中,AI的火热与现实落地之间,仍有一道待跨越的深壑。
近些年,随着大模型技术迅猛发展,DeepSeek、百度文心、阿里通义、字节豆包、腾讯元宝等相关产品遍地开花,模型能力已经逐步逼近通用人工智能的边界。然而,企业应用AI,并不只是选择一个模型或购买一个云服务那么简单。
笔者通过与一些企业交流后发现,企业最常见的困惑在于:
·“我该用AI做什么?”
大多数企业没有能力从0设计AI应用流程,不清楚如何找到“投入小、回报快”的应用场景。
·“我有数据,AI能用吗?”
企业数据非结构化程度高、质量差、分散严重,缺乏知识图谱、语义标注等“AI可读”前置工作。
·“我有没有能力长期运维AI系统?”
从项目部署到模型管理、数据流转、安全合规,AI系统的后期维护比传统软件复杂数倍。
·“我怎么评估AI投入的ROI?”
AI项目从验证到部署,再到产生业务价值,往往需要耗费较长周期,加上不同项目之间的复杂度不同,AI项目投入往往很难建立一套统一的ROI标准。
换句话说,AI并非即插即用的通用工具,而是一项“需要组织能力重构”的系统性工程。这一阶段,能够理解企业业务流程、管理知识、持续交付的全栈AI服务商,就会出现新的增长逻辑。
神州数码正是以这样一种“服务-技术-场景融合者”的身份,重新进入了AI赛道。接下来,我们将从其中期财报中,进一步拆解它的增长逻辑。
AI,不再只是“讲故事”
2025年上半年财报数据显示,神州数码AI相关业务收入高达133.32 亿元,同比增长56%。其中,AI软件与服务业务实现翻倍增长,成为本期财报中增速比较快的业务板块之一。
神州数码当前的收入结构由三大业务构成:
·IT分销与增值服务:营收683.9亿元,是现金流来源与稳态支柱,涵盖了与智算相关的第三方AI算力服务业务;
·自有品牌产品:营收31亿元,增长16.6%,强调自主可控,构建起了以神州鲲泰为核心的算网一体化产品服务体系;
·数云服务与软件:营收16.4亿元,毛利率达21.4%,主攻MSP和ISV业务,这两年常听到的明星产品“神州问学”平台也归属于此;
不难看出,AI相关业务已横跨以上各业务条线,渗透进神州数码整体业务体系,成为业务增长的“通用引擎”。
仔细拆解AI相关业务,笔者发现神州数码正在构建从“底座”到“场景”的三维组合拳:
a. 算力基础设施:补位信创产业发展刚性需求
以神州鲲泰为核心的自有品牌产品加快迭代,推出一系列智算产品和相关解决方案,如神州鲲泰问学一体机、企业级AI私有化部署解决方案「KunTai Cube」、业界首款基于鲲鹏技术路线的大模型训推一体服务器KunTai R624 K2等,满足多样化算力需求;同时,在客户的建议下,神州鲲泰还与多家国产基础算力厂商开展合作,共同满足客户需求。多点发力,上半年自有品牌AI算力设备业务实现营收6.6亿元,同比增长14%,表现稳健。
b. 第三方AI算力服务:满足不同客户不同算力需求
与AWS、Azure、GCP、阿里云等头部云厂商合作,为企业客户提供“即用型”AI算力服务;第三方AI算力服务上半年实现收入9.5亿元,同比增长62%,显示出云侧AI算力服务强劲需求;神州数码并未试图自建公有云平台,而是选择扮演“服务聚合器”角色,降低资本开支、提高交付灵活度。
c. AI软件及服务业务:企业级AI流程平台初具闭环能力
核心平台包括“神州问学企业级Agent中台”与“神州问学智能流程工作台”:Agent中台整合企业知识、模型管理、算力调度,支撑专属智能体生产;流程工作台聚焦企业业务流程闭环管理,提高执行效率。此外,神州数码支持私有化部署、行业定制、小团队交付(POD模式),可复制性强,已在医药、医疗等行业完成多个项目落地。上半年,该部分业务营收同比增长100%。
基于多重能力叠加,神州数码的多个AI项目,目前已进入交付和运营阶段。
比如,在医药行业,为某大型药企搭建AI知识平台,实现业务洞察与智能问答;为某知名三甲医院开发胰腺外科术后辅助诊断智能体,提升医生诊断及随访环节效率;在教育行业,参与江苏、宁夏、四川智慧校园建设;在金融、电力、运营商等传统优势行业,持续扩大方案集成交付。
种种案例表明,神州数码不仅已经越过“概念验证”,而且开始在多个行业建立场景壁垒与客户粘性。
值得注意的是,神州数码并非简单“扩张AI收入”,而是在进行系统性组织能力的重构:建立AI研发与咨询能力;建立覆盖“战略-流程-组织-IT-运维”的全栈交付能力;推出敏捷POD交付机制,实现小团队快速上线、灵活适配等。这些变化意味着,神州数码不仅在卖AI产品,更在试图成为一家“AI时代的全栈服务商”。
神州数码的这份财报,不仅展示了AI业务的强劲增长,更标志着它正从“卖硬件、卖服务”转向“卖系统能力”的阶段性跃迁。它的AI不是依附于模型,也不是沉浸于算法,而是从组织、流程、咨询到交付的一整套服务架构。
但问题也随之而来:这种“系统集成+行业理解+平台支撑”的AI打法,是否具备可复制性与可持续性?
从一份财报,
到AI商业化破局的样本思考
神州数码这份增长强劲的财报,或许更像是一次小范围的“验证性突破”——证明To B企业在AI落地上,确实可以走出一条依靠流程重构和场景深耕的中国式道路。
无论是“神州问学”作为企业级智能体平台的构建,还是以POD团队推动的小型化、敏捷化交付机制,抑或是在金融、医疗、运营商等领域的垂直深耕,神州数码都在尝试构建一种标准化与行业化之间的“柔性中台”结构。这种结构的优势在于,它既不依赖重研发投入,也不需要海量用户流量,却能形成一个基于“服务+平台”的稳定收入模型。
归根结底,AI服务商的比拼,已经不再是单点技术之争,而是一场“谁更懂业务流程、谁更能贴近场景、谁更能稳定交付”的系统战。
神州数码的这份中期财报,固然在数据上呈现出一种“稳中加速”的态势。但必须清醒地看到,其所在的企业级AI服务市场,本质上依然处在一个快速演化、极度不确定的初期阶段。增长,并不意味着护城河已经筑好。
To B AI的下半场,才刚刚开始。最终谁能在这一波AI红利中取得优势占位,让我们拭目以待。