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　　随着2025年的到来，云计算领域正迎来一个至关重要的转折点。在人工智能与大模型的推动下，各行各业的智能化转型步伐加快，云化算力因其灵活高效和高性价比，正逐步成为AI厂商的首选算力基石。

　　据Gartner最新预测，至2028年，AI服务器将占据全球服务器市场近70%的份额。云原生技术，凭借容器化、微服务和弹性扩展等优势，已成为AI应用落地的关键支撑。这种“云为基础，AI为核心”的协同模式，不仅推动了技术从实验室走向大规模商用，更在智能制造、智慧医疗、金融科技等多个领域产生了深远影响。

　　步入AI时代，机器不仅能按照指令完成特定任务，更能进行自主学习和设定整体目标。在国内，AI已成为企业数字化转型不可或缺的手段。人工智能与云计算，作为推动科技进步和产业变革的两大核心动力，正引领着前所未有的创新浪潮。

　　人工智能致力于赋予机器人类智能，通过机器学习、深度学习等技术，让机器模拟人类思维和行为，实现智能化决策与执行。而云计算则凭借强大的计算、存储和网络资源，通过互联网提供按需使用、灵活扩展的服务，极大地降低了IT成本，提升了资源利用效率。两者的融合，开启了智能云服务的新篇章，为各行各业带来了全新的发展机遇。

　　智能云服务不仅提供高效的计算和存储支持，更基于人工智能Kaiyun官方网站技术实现智能化的资源管理、数据分析和应用优化。从体系架构上看，智能云包括智能云基础设施服务、智能云平台服务、大模型服务和智能云应用服务等，正重构云服务产业格局，加速形成新的生产力。

　　当前，“AI转型”正逐步取代“云转型”，成为各行业的新趋势。2025年，被视为大模型落地的关键之年。一方面，大模型的高门槛意味着只有少数企业能留在牌桌；另一方面，大模型落地的紧迫感前所未有，全行业都在期待大模型带来实实在在的价值。

　　然而，直接将大模型运用好对企业来说难度较大。技术和行业的结合成为关键，行业化能降低大模型技术落地门槛，聚焦提炼出各行业共性难题，为大模型更好地适配不同行业提供基础。业内普遍关心AI应用的爆发时间，而“降本”则是应用爆发的关键要素。

　　面对AI技术的普及和深入应用，云厂商面临诸多挑战。企业需要更加定制化、差异化的AI解决方案，同时AI技术的复杂性和不确定性也带来诸多风险。当前，业务部门成为技术创新的重要推动力，企业希望通过AI技术解决实际问题、提升业务效率，这驱使云厂商在业务开展方面出现新变革。

　　在模型开发方面，云厂商需思考如何提升模型落地的工厂化能力，降低硬件成本、提高硬件性能，为企业提供稳定高效的AI运行环境。把握并识别企业需求是一大难点，企业往往只会提出直观需求，而不会透露更深层次的需求，这成为云厂商的一大痛点。

　　IDC发布的“下一代云”白皮书指出，中国公有云市场正从资源驱动型延伸至技术和业务驱动。随着智能算力逐渐成为算力结构的主要组成，传统通用云计算正加速与智算融合，下一代云将是按需适配企业智能化发展的“智能云”。

　　智能云能融合与调度大规模异构智算资源，屏蔽底层复杂计算资源、兼容多种芯片架构和开源框架，提供丰富的云计算工具，提高算力资源利用率，保障AI模型算法在智能云平台上高效便捷运行。云计算与AI紧密结合，将带来诸多新机会。

　　随着大模型的发展，参数量级已不是衡量效果的唯一标准。大模型将下沉到产业和场景，根据行业特性区分不同类型。数据的质量和有效性同样重要，能提升大模型的准确度。云计算已发展成为一类技术体系，在不断迭代中增强或更新技术。

　　在智算时代，云计算体系发生变化，从以通用计算为核心到以智能计算为核心。云计算不仅要兼容传统应用，还要根据智算需求进行调整，基于GPU开发框架进行任务编排调度部署。未来数年，云计算在提升人工智能算力、算效等方面的价值将被持续发掘，深度影响社会发展、产业变革。

　　云计算的增长引擎已从价格渠道逐步向需求驱动、价值驱动转变，这将倒逼云厂商改变市场策略，将资源投入核心领域，从“低水平内卷”重回理性增长轨道。未来的云服务将以场景为中心，基于大模型能力打破功能边界，深入场景解决问题。云计算将渐渐剥离资源属性，成为智能世界的“底层系统”。

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