Omdia發布2025年度亞太區GenAI云廠商評測報告

Omdia預計GenAI將朝著兩個主要方向發展。一方面，隨著代理式AI系統采用多模態和多代理框架，基于云端的 GenAI應用程序正在獲得更多能力。另一方面，在許多關鍵任務和關鍵業務用例中，GenAI正越來越多地向邊緣和端側遷移。在這些使用案例中，延遲、數據安全和能效是重中之重。

因此，GenAI的未來是在內部部署、混合和多云環境中進行大規模多模式代理式AI部署。GenAI云廠商必須提供全面性的GenAI解決方案，幫助企業實現高度定制化的開發和無縫部署，同時支持所有關鍵的行業標準和框架。

目前有能力提供全面成熟的端到端GenAI解決方案的當屬第一梯隊的云廠商。為了應付來自各個不同垂直領域的需求，云廠商所提供的GenAI解決方案應包括以下能力：

• 具有不同模型大小的大型基礎模型庫

• 專門針對不同應用的創新模型壓縮和優化技術

• 易用的開發平臺，可承載各種GenAI開發工具和庫，包括支持GenAIOps和應用部署的工具

• 對代理式 AI 開發的強大支持

• 對GenAI治理、數據隱私和應用安全措施的高度重視

  
  

不同的GenAI云廠商在上述功能方面展示了不同的能力，市場領導者擁有更先進的解決方案。不過，亞洲和大洋洲的所有GenAI云巨頭都有顯著的共同點。

• 豐富的大模型庫：GenAI云廠商傾向于開發自己的開源大模型，同時采用模型即服務的業務模式，使客戶能夠為自己的應用挑選合適的模型。在所有供應商中，中國GenAI云廠商在模型創新方面最為積極，其中阿里巴巴云憑借其Qwen模型系列獨占鰲頭。

• 尖端的GenAI開發工具和服務： 所有GenAI云廠商都提供端到端的開發環境，支持預訓練、微調、壓縮和量化、推理加速、部署和監控。這些服務包括用于預訓練的數據、模型、流水線和專家并行化，用于后訓練的大型語言模型的低秩適配、監督微調和帶人類反饋的強化學習、連續預訓練、知識提煉、剪枝和量化。最近，GenAI云廠商也開始提供先進的提示工程工具、多模態檢索增強生成、智能體開發工具和基于GenAI的編碼協助器。

• 擁抱開源：GenAI云廠商通過采用流行的開源解決方案，包括 LangChain、LlamaIndex、DeepSeed、vLLM、SGLang、MCP、Dify 和英偉達 NIMs，不斷升級 GenAI 開發工具和服務。GenAI云廠商還積極推出開源模型和智能體開發框架。

• 強調落地和可信度：企業用戶在很大程度上依賴 GenAI云廠商來開發高度可靠、安全和可信的應用程序。所有 GenAI 云巨頭都提供模型治理。因此，它們都為及時工程、檢索增強生成和GenAIOps 提供了基礎工具。例如，AWS 推出了創新的自動推理功能，以確保模型的合規性和可解釋性，允許基于 GenAI 的應用程序與開發人員共享其推理框架。

與此同時，云廠商之間的焦點還是有差異：

• 阿里的大模型能力出色，同時在中國市場處于領先地位。

• AWS在模型上保持開放合作的姿態，著重開發者平臺、工具、用戶體驗和應用安全。

• 谷歌的模型能力也是屬于第一梯隊，對其技術棧持續進行深度的優化。

• 微軟靠著其和OpenAI的深度綁定和Office等企業軟件，一直在海外企業市場有著很深的影響力，在這些年對端側AI也有深度探索。

當選擇合作對象時，云廠商需要考慮以下幾個重點：

• 從業務成果倒推：所有 GenAI 解決方案投資都必須從評估業務成果開始。只有在能為企業帶來價值時才進行投資。一旦確認，企業應實施強大的GenAIOps，以確保服務監控和維護。

• 在設計系統時考慮到未來的增長：企業必須始終考慮增長空間。企業應根據現有的基礎設施需求，選擇可擴展且靈活的云服務。對于內部部署和私有云部署，企業應考慮實施模塊化架構以方便更新，并優先考慮與其他新興技術的集成能力。

• 優先考慮安全和安保：GenAI應用程序通常對業務連續性和日常運營至關重要。企業必須考慮部署冗余系統和故障轉移機制，同時配備強大的身份驗證和授權機制，并定期進行安全審計和漏洞評估。

• 當地區差異阻礙了完全本地化的GenAI應用程序的推廣時，請考慮混合云選項： 由于亞洲和大洋洲地區的多樣性，每個市場的數字成熟度各不相同。欠發達市場的企業如果急于推出本地GenAI產品，同時又要遵守當地的數據主權要求，則應考慮提供混合云和內部部署云支持的供應商。

• 擁抱可持續性：GenAI 服務需要消耗大量資源。企業在做出基礎設施決策時應考慮對環境的影響，并盡可能實施節能計算實踐。建立適應新技術的面向未來的系統也有助于減少未來的升級周期和資源浪費。