AI應用指數級裂變，新型云廠商重構Agentic基礎設施
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生成式AI以及Agent的采用勢頭強勁，大幅帶動了AI基礎設施的增長。在Agentic時代，曾經相對線性的技術棧已經演變為動態、互聯的生態系統。這種變化不僅擴展了老牌企業的角色，也刺激很多企業跨界進入到AI基礎設施市場。國際數據公司（IDC）在2025年第三季度研究了亞太地區不斷變化的AI基礎設施市場及其帶來的新挑戰，也重點調研了整個生態系統里的典型廠商如何適應這些新要求，并于近日發布了《 AI原生云/新型云廠商重構Agentic基礎設施》（Doc# CHC 53815525，2025年9月）報告。
2024年中國大模型平臺市場格局
在大模型的驅動下，目前全球AI應用公司達數千家，這些應用既有基礎大模型類通用助手，也有基于模型的AI搜索、社交、音視頻生成等。IDC全球追蹤的數據顯示，預計到 2029 年底，全球使用這些生成式AI應用的消費者數量將超過 57 億人，遠超 2024 年底的 31 億人。在預測期內，用戶數量的復合增長率預計將達到 13.2%。整體付費用戶預計將以 32.3% 的復合年增長率增長，而非付費用戶的復合年增長率將為 12.0%。在亞太市場，消費者對GenAI的采用也呈明顯且加速的趨勢。
企業級市場也在將生成式AI擴展到各個部門。無論是消費級的AI應用，還是企業級的AI應用，規模化的落地離不開各種AI應用開發平臺、工具與生態，以及支撐AI應用的基礎設施。尤其是面向不同的應用場景訓練、各種大模型調優，都需要高計算效率、高可靠的基礎設施的保障。
專用AI基礎設施加速AI應用落地
在AI基礎設施市場爆發式增長的當下，越來越多的新入局者開始涌入這一市場。如下圖所示，
● 公有云提供商提供全球化規模的、彈性的集成化AI服務，加速企業的AI采用；邊緣和混合云提供商讓AI更接近數據源，為關鍵場景實現實時處理和本地化部署提供支撐；
● AI原生云提供商專注于高性能GPU集群和經濟高效的基礎設施，專門滿足訓練和推理需求；
● 數據中心與托管服務提供商致力于打造安全、可靠且高性能的運行環境；
● AI硬件和平臺提供商正在推進專用芯片和系統的發展，為下一代AI性能提供動力。
此外，越來越多的電信公司正在進入這一領域，利用其廣泛的網絡基礎設施支持邊緣AI部署，增強AI工作負載的連接性，并跨分布式環境提供集成的AI驅動型服務。
IDC給AI基礎設施買家的建議
隨著GenAI從實驗階段轉向企業級部署，對基礎設施的需求現在已不再只是算力。安全、韌性、廠商支持和成本效益是影響能否成功落地的關鍵因素。IDC建議用戶選型時考慮如下因素：
1
應優先考慮選擇地域鄰近的專用型AI基礎設施：以處理對延遲敏感的工作負載和主權工作負載。尋找在該地區部署高性能計算或定制芯片的提供商，以確保低延遲AI性能、符合數據主權法律以及可擴展的GenAI和LLM訓練/推理能力。
2
謹慎選擇廠商：確保部署模式的靈活性，以支持混合、公有和專用專有AI環境。正在從PoC向生產邁進的企業應優先考慮提供模塊化、可定制計算服務（例如GPU集群、按需或混合編排引擎）的合作伙伴，這些服務能夠根據業務需求和數據治理要求進行動態擴展和成本控制。此外，亦應優先選擇供應鏈穩定、資源充足的廠商。
3
始終以強大的安全和合規為核心：選擇可證明擁有強大的企業級安全實踐、認證資格以及相關數據保護法規合規能力的供應商。驗證工作負載隔離、零信任訪問和加密等功能是否符合您的行業和區域需求，以保護敏感的AI數據。
典型廠商推薦：在亞太市場，大型全棧云廠商諸如亞馬遜云科技、谷歌云等已經贏得了眾多AI應用企業的青睞。對于新型云廠商/AI原生云廠商，本次報告重點調研并推薦CoreWeave、GMI Cloud公司。
盧言霞 IDC中國研究總監
IDC中國人工智能研究總監盧言霞表示，IDC預計，到2028年，中等以上規模的企業中將有至少上百個智能體在運轉；消費級智能體的個人用戶也將達到57億人。面向多智能體協同的未來，企業需要重新構建高性能、高可靠、高效率的AI基礎設施。滿足企業高效規模化訓練和運行AI工作負載的專用AI基礎設施將推動這一市場的高速增長。
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