近日，全球權(quán)威市場研究機(jī)構(gòu) IDC 發(fā)布《AI 原生云/新型云廠商重構(gòu) Agentic 基礎(chǔ)設(shè)施》報告，深度剖析生成式 AI（GenAI）爆發(fā)背景下，AI 基礎(chǔ)設(shè)施市場的變革趨勢與核心玩家價值。報告明確指出，“AI 原生云廠商憑借穩(wěn)定的供應(yīng)鏈、顯著的價格優(yōu)勢及專業(yè)化能力，已在 AI 基礎(chǔ)設(shè)施市場站穩(wěn)腳跟”，并將 GMI Cloud 與 CoreWeave 列為新型 AI 原生云廠商中的重點調(diào)研推薦對象，從技術(shù)實力、生態(tài)資源、產(chǎn)品布局及戰(zhàn)略視野四大維度，肯定其在推動企業(yè) GenAI 落地中的核心作用。

IDC 洞察 AI 應(yīng)用市場焦點：AI 原生云成 GenAI 跨越“PoC 到生產(chǎn)”關(guān)鍵，推理與合規(guī)需求凸顯

IDC 在報告中強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前亞太地區(qū)企業(yè) GenAI 采用率呈爆發(fā)式增長——65%的亞太企業(yè)將在 2025 年實現(xiàn)超 50 個 GenAI 場景投產(chǎn)，26%的企業(yè)甚至計劃部署超 100 個場景。但企業(yè)在從概念驗證（PoC）向規(guī)模化生產(chǎn)邁進(jìn)時，面臨三大核心挑戰(zhàn)：高性能推理基礎(chǔ)設(shè)施短缺、數(shù)據(jù)主權(quán)合規(guī)壓力、多云環(huán)境下資源調(diào)度效率低。

隨著大模型預(yù)訓(xùn)練逐漸收斂，IDC 在報告中明確預(yù)判：“2025 年起，AI 基礎(chǔ)設(shè)施市場焦點將全面轉(zhuǎn)向推理側(cè)”，而推理場景對 “高吞吐、大并發(fā)、成本可控” 的需求，正倒逼廠商突破傳統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)。報告數(shù)據(jù)顯示，2025 年亞太地區(qū)使用 AI 推理基礎(chǔ)設(shè)施的組織占比已達(dá) 84%，但超過 24% 的企業(yè)仍受 “基礎(chǔ)設(shè)施成本過高” 困擾，如何在 “性能” 與 “成本” 間找到平衡點，成為行業(yè)核心挑戰(zhàn)。

對此，IDC 明確提出解決方案方向：“企業(yè)應(yīng)優(yōu)先選擇地域鄰近、供應(yīng)鏈穩(wěn)定的專用 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，尋找具備 GPU 加速能力、支持混合云部署且符合區(qū)域合規(guī)要求的 AI 原生云合作伙伴”。而這一判斷，恰好與 GMI Cloud 的核心戰(zhàn)略高度契合，也成為報告重點關(guān)注并推薦 GMI Cloud 的關(guān)鍵依據(jù)。

同時，GMI Cloud 自研雙引擎突破性能瓶頸，匹配 IDC“推理效率優(yōu)先”趨勢。針對 IDC 強(qiáng)調(diào)的“2025 年 AI 基礎(chǔ)設(shè)施焦點轉(zhuǎn)向推理側(cè)，需滿足高吞吐、大并發(fā)與成本平衡”需求，GMI Cloud 自研 Cluster Engine 與 Inference Engine 雙引擎，形成技術(shù)壁壘：

• Cluster Engine（IaaS 層）：提供靈活彈性的資源調(diào)度能力，支持長期預(yù)留與按需使用結(jié)合的模式，同時支持定制化私有云服務(wù)、K8s 集群管理、InfiniBand 虛擬化組網(wǎng)，確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全與資源效率最大化，契合 IDC“模塊化、可定制計算服務(wù)”的推薦標(biāo)準(zhǔn)；
• Inference Engine（MaaS 層）：集成全球近百個前沿大語言模型、語音及視頻生成模型，通過對開源模型的深度優(yōu)化，實現(xiàn) API 調(diào)用延時縮短、Token 吞吐效率提升，同時提供差異化定價的 on demand 模型部署托管服務(wù)，幫助企業(yè)平衡“性能需求與成本控制”，直接響應(yīng) IDC“需優(yōu)化 AI 項目總擁有成本（TCO）”的建議。同時，作為面對 AI 推理場景的核心引擎，其具備高并發(fā)、低延遲及動態(tài)彈性擴(kuò)縮容能力，能夠精準(zhǔn)匹配全球范圍內(nèi)企業(yè)對推理基礎(chǔ)設(shè)施“彈性適配業(yè)務(wù)波動”的核心訴求。