国际数据公司(IDC)在其最新报告《AI原生云/新型云厂商重构Agentic基础设施》中指出，生成式AI和Agent的采用势头强劲 ，显著推动了AI基础设施的增长 。在Agentic时代 ，技术栈已从线性转变为动态 、互联的生态系统，这一变化不仅扩展了老牌企业的角色 ，也促使许多企业跨界进入AI基础设施市场 。IDC特别研究了亚太地区AI基础设施市场的变化及其带来的新挑战 ，并重点调研了生态系统中的典型厂商如何适应这些新要求。
全球AI应用增长预测在大模型的驱动下，全球AI应用公司数量已达数千家 ，涵盖基础大模型类通用助手 、基于模型的AI搜索、社交 、音视频生成等 。IDC全球追踪的数据显示 ，预计到2029年底，全球使用这些生成式AI应用的消费者数量将超过57亿人，远超2024年底的31亿人 。在预测期内 ，用户数量的复合增长率预计将达到13.2%。整体付费用户预计将以32.3%的复合年增长率增长 ，而非付费用户的复合年增长率将为12.0% 。亚太市场对GenAI的采用也呈明显且加速的趋势 。
年份 全球消费者数量（亿人） 付费用户复合年增长率 非付费用户复合年增长率 2024年底 31 - - 2029年底 57 32.3% 12.0% 企业级市场对生成式AI的应用企业级市场也在将生成式AI扩展到各个部门。无论是消费级的AI应用还是企业级的AI应用，规模化的落地都离不开AI应用开发平台 、工具与生态 ，以及支撑AI应用的基础设施。尤其是面向不同的应用场景训练、各种大模型调优 ，都需要高计算效率 、高可靠的基础设施的保障 。
AI基础设施市场新入局者在AI基础设施市场爆发式增长的当下，越来越多的新入局者开始涌入这一市场 。公有云提供商提供全球化规模的 、弹性的集成化AI服务 ，加速企业的AI采用；边缘和混合云提供商让AI更接近数据源 ，为关键场景实现实时处理和本地化部署提供支撑；AI原生云提供商专注于高性能GPU集群和经济高效的基础设施，专门满足训练和推理需求；数据中心与托管服务提供商致力于打造安全、可靠且高性能的运行环境；AI硬件和平台提供商正在推进专用芯片和系统的发展 ，为下一代AI性能提供动力。此外 ，越来越多的电信公司正在进入这一领域，利用其广泛的网络基础设施支持边缘AI部署 ，增强AI工作负载的连接性 ，并跨分布式环境提供集成的AI驱动型服务 。
IDC给AI基础设施买家的建议随着GenAI从实验阶段转向企业级部署，对基础设施的需求现在已不再只是算力 。安全、韧性 、厂商支持和成本效益是影响能否成功落地的关键因素。IDC建议用户选型时考虑以下因素：
应优先考虑选择地域邻近的专用型AI基础设施：以处理对延迟敏感的工作负载和主权工作负载 。寻找在该地区部署高性能计算或定制芯片的提供商，以确保低延迟AI性能 、符合数据主权法律以及可扩展的GenAI和LLM训练/推理能力 。 谨慎选择厂商：确保部署模式的灵活性 ，以支持混合、公有和专用专有AI环境。正在从PoC向生产迈进的企业应优先考虑提供模块化 、可定制计算服务（例如GPU集群 、按需或混合编排引擎）的合作伙伴 ，这些服务能够根据业务需求和数据治理要求进行动态扩展和成本控制 。此外，亦应优先选择供应链稳定、资源充足的厂商 。 始终以强大的安全和合规为核心：选择可证明拥有强大的企业级安全实践 、认证资格以及相关数据保护法规合规能力的供应商。验证工作负载隔离 、零信任访问和加密等功能是否符合您的行业和区域需求 ，以保护敏感的AI数据 。在亚太市场 ，大型全栈云厂商诸如亚马逊云科技、谷歌云等已经赢得了众多AI应用企业的青睐 。对于新型云厂商/AI原生云厂商，本次报告IDC重点调研并推荐CoreWeave 、GMI Cloud公司。
