一个正在被低估的变化：云，已经不只是“算力池”
过去十多年，云计算的核心价值在于弹性、规模和成本效率。但 IDC 指出，随着生成式 AI 和智能体（Agentic AI）走向生产环境，云计算正在发生一次根本性转变——它不再只是承载应用的基础设施，而正在演进为 AI 运行、治理与协同的核心平台。
在中国市场，这一变化尤为明显。一方面，AI 应用对算力、数据、网络和安全提出了更复杂、更高频的需求；另一方面，数据安全、数字主权和成本压力，使企业无法简单依赖单一公有云模式。云计算，正在被迫“进化”。
在《IDC FutureScape：全球云计算2026年预测——中国启示》（Doc# ,2026年，1月）中，IDC 系统性地刻画了未来五年云计算将如何围绕 AI 重构自身形态与价值。
十大预测：AI 如何重新定义云计算的形态与边界（原文引用）
预测 1｜云基础架构现代化
到 2027 年，海量的计算和数据需求将强制超过 85% 的中国组织将传统云环境转型适配 AI 工作负载的新型平台。
这意味着，传统以 IaaS/PaaS 为中心的云架构已难以支撑 AI 应用规模化，云基础架构现代化将成为企业发展智能业务的前提条件。
预测 2｜代理式 AI 云运营
到 2027 年，80% 的中国 500 强企业将会部署代理式 AI 平台，为自动化 IT 云运营提供大规模、持续性的监控、分析、故障修复能力，最小化人工干预。
云运维正从“人驱动”走向“智能体驱动”，IT 团队的角色将随之发生转变。
预测 3｜专业的 AI 云服务提供商
到 2029 年，区别于 GPU 资源提供商，至少 30% 的高等级 GPU 将由 AI 云服务商的具备云特性、灵活计费、API、软件服务的资源覆盖。
企业将越来越倾向于选择“懂 AI 的云”，而不仅仅是提供算力的云。
预测 4｜边缘 AI 智能体
到 2028 年，具身智能将迎来爆发式增长，云服务提供商将通过在企业边缘环境部署 AI 基础设施和智能体支撑其中 60% 的业务场景。
AI 正从中心云走向边缘，云计算的服务边界被显著拉长。
预测 5｜基于私有云的企业级 AI 平台
到 2028 年，为了满足数据隐私需求以及降低公共大语言模型的数据泄露风险，60% 的中国组织将采用能够在数据治理方面提供更多控制能力的私有云平台方案。
私有云正在成为企业级 AI 的关键承载平台，而非“过渡选择”。
预测 6｜AI 成本治理
到 2028 年，没有把 AI 投入并入成本治理范围的企业 FinOps 团队将在 AI 相关项目方面面临 30% 的成本增长以及更低的总体回报。
AI 时代，成本治理能力将直接影响云与 AI 投资的可持续性。
预测 7｜异构云基础设施
到 2028 年，超过 80% 的中国组织将采用异构云基础设施，用于平衡混合的 CPU、GPU、存储技术以优化 AI 工作负载的性价比。
单一算力形态已无法满足 AI 需求，异构成为常态。
预测 8｜云端风险管理
到 2029 年，基于地缘政治的不确定性，50% 的实施数字化自治的中国组织将迁移敏感的工作负载到新的云平台以降低风险和提高自主能力。
云计算正在被纳入更宏观的风险与主权考量。
预测 9｜AI 辅助工作负载替代
到 2029 年，60% 的中国组织将采用云端的 AI 融合工具用于评估成本和性能指标，通过部署 25% 的 AI 智能体自动化工作负载的协同，以优化工作负载的替代。
AI 将参与云资源与工作负载的“自我优化”。
预测 10｜智能体 SaaS 平台
到 2029 年，50% 的中国企业应用将采用 SaaS 平台模式进行实时工作流中的预定义 APP 功能和 AI 智能体的协同，构建模块化和共享交互的解决方案。
SaaS 正在向“应用 + 智能体”的平台形态演进。
这些预测共同说明了什么？
IDC FutureScape 2026 反复传递出一个清晰信号：AI 已经成为云计算发展的第一驱动力。
云不再只是支撑 IT，而是直接决定 AI 能否落地、能否规模化、能否在合规和成本可控的前提下持续运行。忽视云基础架构演进的企业，将很难在 AI 投资上获得长期回报。
分析师观点
IDC 中国高级研究经理张犁认为，中国云计算市场正从“规模增长期”迈入“能力重构期”。FutureScape 2026 显示，云计算正在围绕 AI 重塑自身的架构、服务形态与商业模式——从基础架构现代化、代理式 AI 运维，到私有云与异构云并行发展。那些能够将云战略与 AI 战略深度融合的企业，更有可能在复杂环境中实现业务韧性与持续创新；而仍将云视为单一基础设施选项的组织，将面临更高的成本、风险与转型阻力。
一个面向管理层的综合建议
IDC 并不建议企业孤立地“上云”或“上 AI”。更重要的是，以 AI 为核心，重新审视云基础架构、云运营模式、成本治理与风险管理能力。
云计算，已经从“是否采用”的问题，转变为“是否足以支撑下一代智能业务”的问题。
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