报告概述
本报告由PitchBook发布,聚焦2025年第四季度全球基础设施SaaS领域的风险投资活动。报告涵盖应用基础设施、数据软件与系统、IT运营和DevOps四大细分领域,通过交易金额、数量、退出事件及AI相关趋势进行季度分析。报告旨在帮助投资者理解市场动态,识别AI对基础设施投资的驱动作用,并展望2026年生产化差距带来的机会。
报告的核心结论
Q4交易活动回调但市场基础稳固
2025年Q4基础设施SaaS交易额32亿美元,环比下降38.8%,交易数量79笔,环比下降31.3%。但剔除2024年Q4 Databricks的102亿美元超大交易后,2025全年交易额同比增长28%,显示市场在恢复中,且投资分散于各细分领域,反映资产类别内在韧性。
DevOps因AI工具驱动成为交易领先板块
Q4 DevOps以18亿美元交易额(24笔)领跑,远高于应用基础设施的5.91亿美元和ITOps的3.32亿美元。报告认为AI正在加速软件交付,资本流向可测量劳动力缩减ROI的自动化工具,但该领域竞争已趋饱和。
退出市场活跃但估值披露有限
Q4退出数量达24笔,创下行业新高,显示流动性改善。但仅3家公司披露退出估值,总披露价值26亿美元(环比增长54.4%)。Xuncetech以19亿美元IPO表明实时数据基础设施故事仍受公开市场认可。
AI从副驾驶转向自主代理执行
AWS、微软及初创公司正推出可自主执行DevOps、安全和企业工作流的代理,而非仅提供建议。报告预计治理和运行时基础设施将集中下一波风投活动,因为企业采用代理的速度取决于治理能力。
AI支出向数据层集中,控制平台整合加速
AI工作负载直接变现存储、流式传输和移动基础设施,消费/容量定价优于座位制。微软、AWS、Palo Alto等巨头通过收购整合代码、运营、安全与AI治理到统一控制平面,独立点解决方案的窗口正在收窄。
报告回答的关键问题
2025年Q4基础设施SaaS VC市场表现如何?
Q4交易额32亿美元,交易量79笔,环比显著下降,主要由于缺乏超大交易。但排除2024年Q4的Databricks outlier后,2025全年交易额同比增长28%,表明市场在恢复且投资分散健康。
AI如何影响基础设施SaaS投资?
AI正驱动DevOps领域投资领先,因AI工具可量化劳动力减少ROI。同时AI支出向数据层倾斜,存储、流式传输和查询基础设施成为投资热点。代理从建议转向自主执行,需要新型治理基础设施,将吸引下一波VC关注。
哪些基础设施SaaS细分领域最受VC青睐?
Q4 DevOps以18亿美元交易额领先,应用基础设施以5.91亿美元次之(交易数量最多28笔),数据软件与系统5.22亿美元,ITOps 3.32亿美元。全年看,DevOps和DSS是AI驱动支出最受益的板块。
基础设施SaaS退出市场是否健康?
退出数量达24笔,创历史新高,显示流动性改善。但披露估值有限,仅3笔公开价值。Xuncetech的19亿美元IPO证明实时数据基础设施可成功上市,预计2026年有更多IPO(如Databricks、Stripe)。
报告中的代表性数据
Q4 2025基础设施SaaS交易额
2025年Q4,环比下降38.8%,同比受Databricks影响下降;但排除巨型交易后2025全年同比增长28%。
Q4 2025 DevOps交易额及交易数
2025年Q4,DevOps占Q4总交易额56%,是最大细分板块,反映AI驱动软件交付自动化需求。
Q4 2025退出数量
2025年Q4,创行业单季退出数量新高,表明流动性改善,但披露总价值仅26亿美元。
以上数据根据报告摘要整理,具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 基础设施SaaS市场全景图与公司分类列表,包括DevOps、应用基础设施、数据软件与系统、ITOps四大领域的详细细分。
- 完整的季度VC交易活动分析,包含2020-2025年逐年交易金额与数量走势图,以及Q4各细分领域的交易分布。
- 退出活动趋势,包括年度退出金额与数量、退出类型(IPO、收购、并购)以及关键退出案例列表。
- AI主题深度分析,涵盖AWS re:Invent 2025上的代理演进、数据层投资逻辑,以及控制平面整合的M&A动态。
- 结论与展望:2026年生产化差距、潜在IPO预期,以及对基础设施SaaS板块的长期建设性看法。
- Q4 2025关键早期VC交易列表(如Resolve AI、LangChain、Modal Labs),含交易金额、估值、领投方。
- Q4 2025关键退出交易列表(如Xuncetech IPO、SingleStore收购),含交易金额、收购方。
- 基础设施SaaS VC交易汇总表,含季度及TTM数据对比(交易量、金额、占比等)。
本页内容由川海智库整理,用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限,部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差,具体内容请以完整报告原文为准。
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