這條由萌芽期—期望膨脹期—泡沫破滅低谷期—穩(wěn)步爬升恢復(fù)期—生產(chǎn)成熟期共同組成的成熟度曲線，見(jiàn)證并推動(dòng)了行業(yè)的發(fā)展。去年，Gartner首次發(fā)布聚焦中國(guó)本土市場(chǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略技術(shù)成熟度曲線（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“成熟度曲線”），得到了行業(yè)的廣泛關(guān)注和認(rèn)可。近日，Gartner對(duì)外正式發(fā)布了2025成熟度曲線，再次引發(fā)行業(yè)熱議。

Gartner研究總監(jiān)張吟鈴表示，盡管生成式AI已經(jīng)并將繼續(xù)帶動(dòng)技術(shù)發(fā)展，但持續(xù)的地緣政治和經(jīng)濟(jì)不確定性，將對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)產(chǎn)生更為顯著的影響。張吟鈴介紹，今年的成熟度曲線涉及四個(gè)方面共計(jì)29項(xiàng)技術(shù)，反映出市場(chǎng)的多樣性。

四大趨勢(shì)繼續(xù)強(qiáng)化

張吟鈴指出，2025年的成熟度曲線呈現(xiàn)出自主可控計(jì)劃、提升生成式AI采用的影響、確?；A(chǔ)設(shè)施韌性以及保持運(yùn)營(yíng)效率等在內(nèi)的四大主題趨勢(shì)；與去年相比，并沒(méi)有太大的調(diào)整，這也反映出了趨勢(shì)的長(zhǎng)期性。

首先時(shí)自主可控，越來(lái)越多的中國(guó)企業(yè)會(huì)采用自主研發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施軟硬件、工具，規(guī)避美國(guó)政府的技術(shù)限令?？蛻?hù)側(cè)的強(qiáng)烈需求也在驅(qū)動(dòng)供給側(cè)快速前行，本土軟硬件也得到了快速的發(fā)展、采用與規(guī)模落地。

包括國(guó)產(chǎn)人工智能處理器、國(guó)產(chǎn)芯片服務(wù)器、自主可控?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)產(chǎn)服務(wù)器虛擬化軟件等軟硬件產(chǎn)品，在Gartner成熟度曲線上都在快速的挪動(dòng)。尤其是業(yè)界關(guān)注比較高的國(guó)產(chǎn)AI芯片，根據(jù)Gartner 8月份發(fā)布的關(guān)于中國(guó)芯片新興技術(shù)報(bào)告。Gartner預(yù)測(cè)：“到2030年，中國(guó)本土AI芯片廠商將在中國(guó)國(guó)內(nèi)AI芯片收入當(dāng)中占據(jù)超過(guò)一半的份額，并且在中國(guó)以外的市場(chǎng)也會(huì)占據(jù)超過(guò)10%的份額?！?/p>

其次是生成式AI采用的影響，以DeepSeek R1的為代表的高品質(zhì)開(kāi)源大模型問(wèn)世，降低了AI推理對(duì)算力的需求，很多企業(yè)開(kāi)始使用DeepSeek來(lái)部署AI應(yīng)用。而隨著AI應(yīng)用的漸次落地，AI Agent和代理式AI開(kāi)始火爆，這都對(duì)底層基礎(chǔ)設(shè)施的服務(wù)交付提出了新需求。

第三是基礎(chǔ)設(shè)施韌性，隨著千行百業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速和深入，基礎(chǔ)設(shè)施作為其能力底座，需要有更高的穩(wěn)定性、可用性和韌性，確保在面對(duì)不確定性問(wèn)題時(shí)，它能夠抵抗、并且能夠快速恢復(fù)及提升自己適應(yīng)性的能力。在今年的曲線中，Gartner將低軌衛(wèi)星和安全訪問(wèn)服務(wù)邊緣SASE納入其中，希望業(yè)界能夠從網(wǎng)絡(luò)和安全角度，去考慮如何將兩個(gè)新興的技術(shù)運(yùn)用到確?；A(chǔ)設(shè)施的性能、韌性方面。

第四是基礎(chǔ)設(shè)施保持運(yùn)營(yíng)效率，受到經(jīng)濟(jì)大環(huán)境影響，最近幾年IT預(yù)算增幅非常小，甚至呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施的部門(mén)來(lái)說(shuō)，需要進(jìn)一步減少開(kāi)支并提高效率；在這方面，部分技術(shù)及創(chuàng)新可以去利用、并且推動(dòng)部門(mén)更有效的運(yùn)行。

把握新技術(shù)的戰(zhàn)略機(jī)會(huì)點(diǎn)

雖然從四大趨勢(shì)的角度來(lái)看，沒(méi)有發(fā)生太大的變化，但創(chuàng)新卻是無(wú)處不在，特別是在AI基礎(chǔ)設(shè)施、生成式人工智能一體機(jī)、算力即服務(wù)以及分布式混合基礎(chǔ)設(shè)施（DHI）等技術(shù)領(lǐng)域。

在AI基礎(chǔ)設(shè)施層面，張吟鈴表示，Gartner將中國(guó)的AI基礎(chǔ)設(shè)施定義為支持AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作負(fù)載的開(kāi)發(fā)、部署及管理所必須的完整的技術(shù)棧和技術(shù)系統(tǒng)，包括計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)、、模型、AI平臺(tái)和工程化工具實(shí)現(xiàn)等在內(nèi)的多種組件。

張吟鈴指出，AI的發(fā)展需要非常強(qiáng)大并且靈活的AI基礎(chǔ)設(shè)施，但在考慮AI基礎(chǔ)設(shè)施，特別是異構(gòu)AI基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境投資時(shí)，需要充分考慮投資回報(bào)率以及人才技能，“企業(yè)需要全面考慮企業(yè)自身的需求和能力，不能過(guò)度的投資?！?/p>

在生成式人工智能一體機(jī)層面，張吟鈴表示，作為專(zhuān)門(mén)為運(yùn)行AI工作負(fù)載而設(shè)計(jì)的集成式計(jì)算設(shè)備，一體機(jī)可以給不同的用戶(hù)群體提供“開(kāi)箱即服務(wù)”的體驗(yàn)，縮短AI部署周期，降低技能需求及滿足數(shù)據(jù)本地化的要求，吸引了很多企業(yè)機(jī)構(gòu)的關(guān)注。

但張吟鈴提醒，是否采用一體機(jī)需要考慮企業(yè)內(nèi)部AI部署的戰(zhàn)略，以及對(duì)于未來(lái)基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃。因?yàn)殡S著市場(chǎng)的快速演進(jìn)，一體機(jī)的價(jià)值有可能會(huì)迅速的貶值。面對(duì)不同的AI應(yīng)用，企業(yè)不可能每一次都買(mǎi)一體機(jī)來(lái)做落地。同時(shí)，用戶(hù)還同時(shí)需要去評(píng)估一體機(jī)提供商，確保不是一次性的買(mǎi)入用完之后就不用了，而是需要廠商確保產(chǎn)品使用生命周期的持續(xù)支持。

在談到算力即服務(wù)（GPU as a Service）時(shí)，張吟鈴指出，“算力即服務(wù)”其實(shí)是一種基于“云”的消費(fèi)模式，企業(yè)可以按需付費(fèi)的形式使用高性能的GPU資源，用作短期的模型微調(diào)、可以突破當(dāng)前超大規(guī)模云地域的限制。

但張吟鈴認(rèn)為，“算力即服務(wù)”依然處于比較早期的階段，Gartner會(huì)推薦企業(yè)優(yōu)先考慮成熟度比較高的云服務(wù)產(chǎn)品。另外，企業(yè)還要去考慮將來(lái)“算力即服務(wù)”廠商的長(zhǎng)期投資能力，他們會(huì)不會(huì)長(zhǎng)遠(yuǎn)的在這個(gè)市場(chǎng)上面去運(yùn)營(yíng)下去。

除了上述幾個(gè)技術(shù)之外，“分布式混合基礎(chǔ)設(shè)施（DHI）”也出現(xiàn)在了成熟度曲線上。張吟鈴指出，分布式混合基礎(chǔ)設(shè)施還是以“云”為中心的運(yùn)營(yíng)模式，提升了公有云在基礎(chǔ)設(shè)施范圍以外的工作負(fù)載的靈活性和便捷性的部署要求。企業(yè)可以用到類(lèi)似于公有云的基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢(shì)，同時(shí)可以確保對(duì)于部署的位置管控，可以提供給到企業(yè)很多的便捷性。

無(wú)安全，不AI。生成式AI快速發(fā)展，也帶來(lái)一些諸如“數(shù)據(jù)安全、倫理道德”等問(wèn)題。張吟鈴指出，對(duì)于AI安全治理，Gartner非常關(guān)注，在今年的成熟度曲線上就增加了大語(yǔ)言模型可觀測(cè)性的技術(shù)，可以針對(duì)大模型的行為、性能監(jiān)控、分析洞察，解決大模型的一些指標(biāo)、幻覺(jué)、偏見(jiàn)，以及包括資源利用率等問(wèn)題。但大語(yǔ)言模型可觀測(cè)性技術(shù)仍處于研發(fā)早期?！皵?shù)據(jù)安全或者倫理道德的問(wèn)題，更多的是取決于模型的選型、以及國(guó)家政策的要求?！?nbsp;