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Resource Regions: Asia Pacific

过去，ERP帮助企业把业务“管起来”；现在，AI正在让ERP把业务“跑起来”。

国际数据公司（IDC）于2026年5月发布的《IDC 中国AI增强的企业级ERP市场份额，2025：AI增强驱动下的中国ERP市场格局》（Doc# CHC54272126，2026年5月）报告显示，2025年，中国 AI-enabled ERP 市场规模达到3.157亿美元，同比增长96.1%。这一高速增长表明，中国企业对ERP智能化升级的投入正在快速释放，AI能力正成为企业管理软件市场的新增长引擎。

需要说明的是，IDC对于 AI-enabled ERP 市场的统计维度，聚焦于ERP场景中由AI产品、AI能力或AI相关模块所产生的收入，不包括传统ERP产品本身的收入。因此，该市场规模反映的是企业在ERP智能化升级过程中，对AI能力的新增投入与采购规模，而非整体ERP软件市场规模。

这一高速增长的背后，并非简单的功能叠加，而是ERP产品逻辑正在发生根本性转变。企业不再满足于用ERP“记录发生了什么”，而是希望系统能直接“参与业务执行”。市场的快速扩张，恰恰反映了这种需求侧的变化正在倒逼供给侧的产品重构。

ERP正在从“记录系统”走向“执行系统”

传统ERP的核心价值，是流程标准化、数据集中化和管理可视化。企业通过ERP记录业务、管理流程、沉淀数据，让组织运行更加规范。但AI进入ERP之后，系统的角色正在发生变化。AI-enabled ERP不再只是回答 “发生了什么” ， 而是开始帮助企业判断 “接下来可能发生什么” “应该如何处理” “哪些任务可以自动完成” 。

在财务、供应链、生产、采购、销售和经营分析等场景中，AI能力正在帮助企业实现需求预测、异常识别、资源调度、智能推荐和自动化执行。ERP的价值，也正在从“管流程”走向“提效率、控风险、助决策、促执行”。

市场变化：智能体正在把ERP带入新阶段

当前，中国AI-enabled ERP市场的增长，主要来自企业对智能化运营能力的迫切需求。随着业务复杂度提升，企业不再满足于ERP系统对流程和数据的被动管理，而是希望系统能够基于实时数据进行分析、预测和行动建议。

生成式AI和智能体的成熟，正在改变ERP的产品形态和使用方式。自然语言交互、业务智能体、跨模块任务执行和自动化决策支持，使ERP从“人找功能”逐步走向“系统理解意图并主动服务”。

与此同时，AI更深入参与企业数据处理和业务决策，也带来了新的安全与合规要求。未来，权限控制、模型治理、数据安全、审计追踪和决策可解释性，将成为企业部署AI-enabled ERP时的重要考量。

AI-Enable ERP市场正在形成三条演进主线：

IDC认为，AI-enabled ERP的下一阶段发展，不是给传统ERP简单增加一个AI助手，而是围绕数据、流程、智能体和治理能力，重构企业软件的使用方式与价值边界。从近期头部厂商的产品演进方向来看，市场正在形成三条清晰主线。

第一，ERP入口正在从“功能菜单”走向“业务意图”。随着生成式AI和智能体能力的成熟，ERP系统的交互方式正在发生变化。未来，用户不再需要在复杂菜单中寻找功能，而是可以围绕业务目标，通过自然语言交互、任务触发和智能推荐完成相关操作。例如，SAP围绕Autonomous Enterprise推出相关产品组合，用友发布YonClaw企业超级智能体，金蝶推出灵基企业AI操作系统以及浪潮数字企业发布的Mano企业级智能体平台，均体现出厂商正在将AI能力从单点工具延伸到业务入口和流程协同层。IDC认为，面向业务意图的智能交互，将成为AI-enabled ERP提升用户体验和业务效率的重要方向。

第二，智能体正在从“辅助应用”走向“流程执行载体”。过去，AI在ERP中的应用更多集中在数据查询、内容生成、报表撰写和知识检索等辅助性场景；未来，智能体将更深地嵌入财务、供应链、生产、人力和经营分析等核心业务流程，承担分析、判断、调度、预警和执行等连续任务。企业对AI能力的关注，也将从交互体验和响应准确性，进一步转向其能否稳定、安全、可治理地进入业务流程，完成从洞察生成到任务执行的闭环。

第三，市场竞争焦点正在从“功能完整”转向“智能落地”。传统ERP竞争主要围绕模块覆盖、行业经验和实施能力展开；AI-enabled ERP时代，新的竞争焦点将转向数据基础、业务语义理解、智能体编排、流程执行能力、安全治理和行业场景沉淀。IDC认为，企业不会只为“有AI”买单，而会更加关注AI能力能否带来可衡量的效率提升、风险降低和决策改善。未来，能够将AI能力真正融入核心业务流程，并形成可复制行业实践的厂商，将在市场竞争中获得更大优势。

IDC中国企业级应用软件市场高级研究经理徐文婷认为，2025年中国AI-enabled ERP市场的高速增长，表明ERP智能化升级正在从概念验证进入加速落地阶段。由于该市场统计的是ERP场景下AI产品、AI能力和AI相关模块的收入，而非传统ERP产品收入，因此其增长更能反映企业对AI驱动管理软件的新增需求。未来，AI-enabled ERP将不再只是ERP的功能增强，而是企业智能运营体系的重要组成部分。随着生成式AI、智能体、云原生架构和行业数据能力进一步融合，ERP系统将在企业经营管理中承担更主动、更智能、更关键的角色，推动企业软件市场进入以智能化价值为核心的新阶段。

IDC 2026年中国软件和服务领域研究计划：

文中引用的数据与观点来自IDC最新发布的ERP市场研究报告。无论您是希望深入了解市场数据、探讨报告发现，还是有定制化研究需求，IDC中国分析师团队期待与您进一步交流。

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Wenting Xu

Wenting Xu - Senior Research Manager

Analyst Profile
Wenting Xu, senior research manager with IDC China's Enterprise Application Research, focuses on research and analysis of the China enterprise system and software area. She provides intelligence and consulting services for local and multinational corporation IT vendors. Wenting has developed a deep…

What Happened in India’s PC Market in Q1 2026? 

India’s traditional PC market (encompassing desktops, notebooks, and workstations) delivered a standout performance in Q1 2026, with total shipments reaching 4.4 million units, representing 31.1% year-over-year growth, according to IDC’s Worldwide Quarterly Personal Computing Device Tracker. Notably, this marked the third consecutive quarter in which shipments exceeded the 4-million-unit threshold, a milestone that underscores the market’s sustained momentum. The growth came even as PC prices continued to rise due to component shortages. Nonetheless, this reflects strong demand across both consumer and commercial segments, fuelled by digital transformation, enterprise investment, and large-scale education procurement. 

Why It Matters 

The Q1 2026 results signal the resilience of India’s PC market in the face of structural pricing pressures. Here’s what stakeholders should take away: 

  • Vendors should limit dependency on education-led demand and monitor the durability of government procurement pipelines. ELCOT was a major volume driver this quarter, but such big volume projects are rare.   
  • Rising prices are accelerating premiumisation, but they also risk squeezing out price-sensitive buyers in the consumer and SMB segments if unchecked. 

Market Dynamics: What Drove the Outcome? 

Three converging forces shaped the quarter’s strong performance: 

  • ELCOT education project led to notebook surge: The execution of the Tamil Nadu government’s ELCOT education procurement programme was the single largest growth catalyst. It drove the education segment to an exceptional 455.2% YoY growth and propelled the overall notebook segment to 3.3 million units, or a 55.4% YoY increase. 
  • Enterprise investment providing commercial resilience: Sustained domestic and global enterprise spending supported 24.2% YoY growth in the enterprise segment. Workstations, driven by high-performance computing needs in engineering and design, rose 31.8% YoY. 
  • AI adoption and premium segment expansion: Rising demand for AI-capable notebooks helped drive the premium notebook segment (above US$1,000) up 70.1% YoY. Consumer demand for premium devices outpaced commercial, growing 92.4% versus 56.1% YoY. 

Segment Snapshot: Winners and Laggards 

Notebooks: 3.3 million units | +55.4% YoY | Majority of total shipments 

Workstations: +31.8% YoY | Driven by engineering, design, and data-intensive sectors 

Desktops: −13.5% YoY | Elevated prices led to order deferments and cancellations 

Premium Notebooks (>US$1,000): +70.1% YoY | Consumer: +92.4% | Commercial: +56.1% 

AI Notebooks (total): +96.1% YoY  

India PC Market at a Glance: Q1 2026 

  • Total shipments: 4.4 million units (+31.1% YoY) 
  • Third consecutive quarter above 4 million units 
  • Commercial segment: 2.8 million units | Education: +455.2% YoY | Enterprise: +24.2% YoY 
  • Consumer segment: +11.7% YoY | eTailer: +23.1% YoY | Traditional retail: +8.7% YoY 
  • Top five vendors: HP Inc. (#1), Acer Group (#2), Lenovo (#3), Dell Technologies (#4), ASUS (#5) 

Analyst Insight 

“Despite persistent upward pressure on PC prices due to rising component costs, particularly DRAM and GPUs, consumer demand has remained resilient. With prices having increased over the past two quarters and expected to rise further in the coming months, proactive and transparent communication from vendors, partners, and channel stakeholders has encouraged early purchase decisions, thereby helping sustain overall market demand.” 

— Bharath Shenoy, Research Manager, Devices Research, IDC 

Vendor Landscape: Who Won the Quarter? 

HP Inc. retained the top spot with 26.6% market share, driven by ELCOT execution and solid enterprise demand (+27% YoY in commercial). Consumer growth was steady at 8.2% YoY, supported by strong large format retail (LFR) traction. 

Acer Group surged to second place with 21.3% market share, overtaking both Lenovo and Dell. ELCOT billing in the commercial segment, where it captured 25.5% share, was the key driver. A marginal 1.2% YoY dip in consumer shipments due to entry-level supply constraints was the only blemish. 

Lenovo held third with 18.3% market share. Commercial grew 32.3% YoY on enterprise and SMB strength, while consumer grew 20.8% YoY, bolstered by a gaming portfolio surge and e-commerce shipments up 58% YoY. 

Dell Technologies ranked fourth at 15.9% market share. Enterprise demand drove a 37.5% YoY segment increase, with overall commercial growing 38.7% YoY partly from ELCOT fulfilment. Consumer shipments grew 17% YoY despite pricing pressures. 

ASUS rounded out the top five at 6.9% market share. Gaming notebook demand lifted consumer growth 31.9% YoY, and an exceptional 241.1% YoY commercial surge reflected rising SMB momentum. 

IDC Outlook: What’s Next? 

The first half of 2026 is expected to sustain positive momentum, supported by favourable supply allocations, aggressive channel stocking, and front-loaded procurement ahead of anticipated price hikes. However, the second half presents a more cautious picture. 

  • What could sustain growth? Strong enterprise and SMB pipelines would drive 2Q 2026, continued AI notebook adoption, and successful rollout of products like Apple’s mass-market MacBook Neo (launched March 2026) might be some positive drivers for 2H 2026. 
  • What could slow it down? Inventory corrections in Tier 1 and Tier 2 channels, supply-side constraints, rising DRAM and GPU costs, and budget pressures in government and education segments. 
  • What should readers watch next quarter? Whether channel inventory levels normalise, how consumer demand responds to further price increases, and the pace of AI notebook adoption in SMBs. 

“Vendors have so far benefited from favourable supply allocations and are currently managing relatively high inventory levels across Tier 1 and Tier 2 channels. While enterprise and SMB segments continue to support volume-led procurement, shipments might decline in second half of the year. The government and education sectors could face challenges amid rising device prices and constrained budget allocations. The consumer segment may also witness a decline in the second half of the year unless pricing stabilizes. At the same time, Apple’s launch of the mass-market-focused MacBook Neo in March is expected to strengthen its position and potentially expand its presence across both consumer and SMB segments.” 

— Navkendar Singh, AVP, Devices Research, IDC 

Frequently Asked Questions 

Why did the PC market grow so strongly despite rising prices? 

The primary catalyst was the ELCOT education procurement project, which alone drove the education segment up 455.2% YoY and turbocharged notebook shipments. This institutional demand, combined with enterprise investments and early purchasing by both enterprises and consumers ahead of further price increases, more than offset the headwinds from elevated pricing. 

What risks could impact the PC market in 2026? 

The key risks include prolonged component cost inflation (especially DRAM and GPUs), potential inventory overhang in distribution channels, and weakening budget availability in government and education. If prices continue to climb, consumer spending moderation could also temper growth. 

About IDC 

International Data Corporation (IDC) is the premier global provider of trusted technology intelligence, advisory services, and events. With more than 1,000 analysts worldwide, IDC offers global, regional, and local expertise on technology, IT benchmarking and sourcing, and industry opportunities and trends in over 100 countries. IDC’s analysis and insights help IT professionals, business executives, and the investment community to make fact-based technology decisions and to achieve their key business objectives. To learn more about IDC, please visit www.idc.com. Follow IDC Asia/Pacific on X at @IDCAP and LinkedIn. Subscribe to the IDC Blog for industry news and insights. 

All product and company names may be trademarks or registered trademarks of their respective holders. 

For more information, contact Bharath Shenoy, Research Manager — Devices Research, or Navkendar Singh, AVP – Devices Research. 

Bharath Shenoy

Bharath Shenoy - Senior Market Analyst

Analyst Profile
Bharath Shenoy is a Senior Market Analyst at IDC India. Based in Bangalore, Bharath is responsible for tracking and analyzing market trends of PCs and Printers for Bangladesh. Prior to joining IDC, Bharath has worked with Dataxis as a Telecom…
Navkendar Singh

Navkendar Singh - Associate Vice President, Client Devices & IPDS, IDC India

Analyst Profile
Navkendar Singh is a Associate Vice President with IDC India, based in Gurgaon. His research domains encompass deep-dive research and insights in and around mobile devices, smart homes, PCs, tablets, wearables, and the printing market in India, Bangladesh, and Sri Lanka.…

2025年，智算云（AI IaaS）市场进入新一轮重构周期。行业演进的核心驱动力，已从单纯的模型训练需求，转向AI应用场景的快速扩张、底层技术瓶颈的持续突破，以及推理时代对算力组织方式的重新定义。训练、推理等工作负载与算力、网络、电力等基础设施开始深度耦合，推动AI IaaS从”GPU资源供给”逐步进化为涵盖算力底座、调度平台、模型服务与效能优化的全栈能力平台。

IDC认为，AI IaaS市场的竞争逻辑已发生根本性跃迁—— 从”资源供给”的单一维度比拼，转向以”算力底座、平台调度、模型服务与国产化生态”为核心的全栈能力竞争。这一转变，将决定未来三年市场格局的最终走向。

IDC最新发布的《中国智算云服务市场（2025下半年）跟踪》数据显示，2025下半年AI IaaS市场同比增速高达132.1%，市场规模达288.0亿元，2025全年市场规模达486.7亿元。（IDC定义下的AI IaaS覆盖GPU实例、AI专属集群以及相关AI存储服务，不含AI PaaS/SaaS层收入。）

算力资源成为AI产业核心壁垒

AI产业的竞争维度正在发生变化。过去行业更关注模型能力与产品体验，而当前，决定企业竞争上限的关键变量，正转向大规模算力资源的获取能力。对于头部基模厂商而言，pre-train、post-train、fine-tune、inference以及Agent工作流的持续扩展，都意味着对稳定智算资源的长期占用。高估值AI企业若想维持模型迭代速度与商业化增长，必须持续获得大规模、高稳定性的训练与推理资源支持。这一趋势也意味着，AI行业的竞争开始向更底层的物理资源延伸，包括土地、电力、数据中心以及先进芯片供应链。能够掌控这些资源的企业，将更容易建立长期竞争优势。除超大规模云服务商外，AI公司通常难以独立建设同等级基础设施，因此通过长期合作、预定集群乃至联合建设智算中心，正在成为行业主流路径。今年5月，Anthropic与xAI围绕算力资源展开合作，也进一步体现出“算力资源战略化”已经成为全球AI产业的重要趋势。

算力涨价潮背后的供需结构性矛盾

自2026年以来，AI算力产品价格持续上涨，反映出供需两端的多重刚性约束。需求端，AI模型规模和应用场景持续扩张，推理和训练算力需求同步激增。供给端，HBM高带宽存储、先进封装产能、电力基础设施等成为短板，算力边际增量有限，导致全球范围内算力涨价。国内市场上，今年3月，阿里云、腾讯云等头部厂商多轮上调AI算力及相关产品价格，反映出供需失衡的现实。涨价不仅体现在GPU集群租赁，还波及API调用、存储、网络等配套服务。IDC预计，短期内算力涨价压力仍将存在，推动企业优化算力采购策略，云服务商则需提升资源调度和能效管理能力以缓解供需压力。

推理时代到来，AI基础设施形态正在重塑

AI工作负载正在从“训练主导”逐渐转向“推理主导”。随着智能助手、AI Agent和自动化工作流逐步进入企业日常运营，AI调用已不再是单次问答，而是覆盖规划、检索、工具调用、代码执行、验证反馈等完整链路。一次任务往往对应数十甚至上百次模型推理请求，推理负载开始呈现高并发、低延迟、持续在线的新特征。

相比训练场景，推理更加关注：

  • 低延迟响应能力
  • 弹性扩缩容能力
  • 推理成本优化
  • 多模型混部调度能力
  • 边缘与中心协同部署能力

IDC数据显示， 2025年推理算力支出将首次接近训练算力支出。IDC认为，推理正在成为AI IaaS市场最重要的新增需求来源。

市场格局演化：“双阵营”结构形成

经过近一年的市场调整，中国AI IaaS市场逐渐形成“云服务商+运营商”双阵营竞争格局。云厂商延续了传统云计算时代在资源调度、产品体系和生态能力上的优势，并进一步向模型、推理服务与Token计费等AI链路延伸。

其中，阿里云依托灵骏智能计算集群，在大规模集群调度、异构算力支持、网络架构以及推理优化方面持续投入；百度智能云通过“芯云模体”体系，强化训练与推理一体化能力，在自动驾驶、金融、智能制造等行业推进落地；火山引擎则更多依托内部大规模推理场景积累，在推理成本优化与资源利用率方面建立差异化优势。运营商阵营则主要依托政企市场基础与国家战略资源，强化“算网融合”能力。其中，中国电信通过“息壤”平台推进全国算力调度；中国移动则通过“算力新动能行动计划”等持续强化算网协同能力。整体来看，市场集中度仍在提升，头部厂商在资金、资源获取和基础设施运营上的优势进一步扩大。

行业应用驱动市场结构重塑

当前，互联网与基模公司仍是GPU集群的主要采购方，但行业需求结构正在发生变化。互联网行业的音视频、电商、在线教育、社区平台等场景，正在持续扩大内容生成与推荐模型的推理需求；而基模公司则仍以训练和模型服务为主要资源消耗方向。与此同时，汽车自动驾驶场景和金融行业风控与智能投顾等场景也因其持续且庞大的计算需求，成为算力消费的重要力量。

国产化生态深化，供应链安全与自主可控成行业共识

外部供应链约束正在加速国产算力生态建设。过去，国产AI芯片主要受限于训练性能、生态兼容性以及集群稳定性，因此更多应用于边缘或特定行业场景。但随着推理需求快速增长，市场对“极致训练性能”的依赖有所降低，国产芯片在推理场景中的可用性明显提升。头部互联网公司、自动驾驶厂商等行业已在文本生成、图像识别、自驾仿真等多个场景中采用华为昇腾、百度昆仑芯、平头哥真武等国产AI芯片。供应链安全与自主可控，已经从政策导向逐步演变为行业共识。

IDC建议：AI IaaS竞争将进入“全栈能力”阶段

未来AI IaaS市场的竞争重点，将从单纯算力供给转向全栈能力竞争。

对于云服务商而言，需要持续强化异构算力布局、推理基础设施建设以及国产生态适配能力，同时围绕重点行业推出场景化解决方案，提升客户长期粘性。未来，API调用、Token计费、推理优化服务等新模式，预计将成为重要增长方向。

对于企业用户而言，则需要更加关注算力供给稳定性、推理性能、资源弹性以及整体成本效率。在推理需求快速增长背景下，按需租赁、弹性扩容与混合部署模式，有望在部分场景下逐步替代传统重资产采购模式，成为AI基础设施建设的新常态。

IDC 相关研究

围绕 AI 时代智算云与AI IaaS相关研究内容、技术能力与市场格局，IDC 将持续开展系统性研究，包括但不限于：

  • 《IDC Market Presentation：AI云存储市场进展及主流产品竞争力分析，2026》（即将发布）
  • 《IDC Market Presentation：中国企业智算云服务采购偏好调研，2026》（即将发布）

如需进一步了解 AI 时代智算云与AI IaaS相关研究内容，或咨询 IDC 在云计算、AI 基础设施及数字化转型领域的其他研究成果，欢迎与我们保持联系。

Qijin Chen

Qijin Chen - Senior Research Analyst

Analyst Profile
Chen Qijin currently works as a Senior Research Analyst for IDC China Enterprise Research. He specializes in analyzing and researching IT services, cloud professional/managed services, and DEOT services, providing industry analysis, forecasts, and market insights in related areas. In addition,…

2026年5月20日，全球大模型市场迎来“超级发布日”：谷歌在I/O大会连发Gemini 3.5 Flash、Gemini Omni两大新模型，阿里同步推出Qwen3.7-Max/Plus系列。中美巨头同周期密集迭代，直指Agent化、全模态、普惠高效三大核心方向，标志着大模型竞争从“参数竞赛”全面转向“能力落地+生态博弈”，全球大模型市场格局加速重构。

核心观点：技术路线齐向Agent，能力侧重各不同

谷歌主打全模态+极速性价比，锚定消费者Agent生态：谷歌推出多款 Gemini 系列模型， Gemini 3.5 Flash 速度更快、成本更低，综合能力升级，已是多款主流应用默认模型且用户体量庞大。同时谷歌依托专属平台与私人智能体布局核心战略，推动 AI 转变为全天候自主助手，深耕多类实用应用场景。全能模型 Gemini Omni 可融合多类媒介内容，具备多模态实力，还支持对话式视频编辑。谷歌未来战略以Antigravity 2.0平台+Gemini Spark私人智能体为核心，推动AI从 “工具” 进化为7×24小时自主执行的个人助手，全面渗透搜索、电商、创意场景。

阿里短短几月模型迭代至Qwen3.7，聚焦超长程Agent+部分开源：阿里 Qwen3.7 系列实力出众，Qwen3.7-Max面向智能体设计，在编程、推理等方面进行了能力更新，具备任务目标对齐能力，拥有 35 小时超长程自主执行能力，全新升级的Qwen3.7-Max即将通过阿里云百炼平台正式上线，全面对齐OpenAI与Anthropic API协议,并与Claude Code、OpenClaw及Qwen Code等主流智能体框架实现即插即用的无缝集成。视觉版 Qwen3.7-Plus 提升阿里视觉领域能力，打破海外多模态技术壁垒。此次发布是阿里云 “芯片-云-模型-推理” 全栈Agent化升级的一部分，该系列坚持部分开源的发展思路，着力搭建普惠型全球 AI 基础设施。

全球大模型迭代三大核心方向:可执行Agent、全模态融合、生态路线分化

从推理增强迈向 Agent 原生，行业竞争聚焦落地执行:  除了5月20日密集发布的模型，百度文心5.1也在本月稍早升级了智能体、知识、推理及深度搜索等方面的能力。可以看出Agent能力提升成为行业头部企业的共识，大模型发展下一阶段核心是智能体式思考，不再局限于基础逻辑思考。全球大模型企业将锚定智能体时代发展方向，优化模型长任务处理与工具调用能力，搭建平台助力智能体系统搭建，补齐长任务运行短板。整体行业趋势下，大模型正从单纯对话工具升级为自主生产力载体，评判标准也从精准度转为任务完成效率、运行稳定性等实战指标。

进阶全模态深度融合，角逐多模态技术高地：当前大模型赛道竞争正式进入全模态融合阶段，该能力已然成为旗舰模型必备配置。头部厂商打通文本、图像、音视频、3D 等多元内容交互链路，拓展创意生成新场景，加强视觉识别、逻辑推理与代码等能力，行业竞争重心也从单一能力比拼，转变为全模态协同能力与实际应用场景的全面比拼。

行业路线走向分化，普惠高效成为发展主流：大模型产业商业模式逐步分化，形成闭源商用与开源普惠或两者兼有的发展路径。谷歌依托闭源路线打造高性价比模型，凭借高速低成本优势抢占大众与企业市场，依托庞大用户体量构筑商业生态；阿里新模型坚守部分开源路线，降低开发使用门槛，汇聚全球开发者共建开放 AI 生态。两大阵营殊途同归，均聚焦能效比提升，摒弃盲目堆砌参数，以低成本轻量化部署作为核心发展优势。

四大路径助力产业破局：产品化、开源、生态和企业级特性

面对近期基础大模型带来的技术变革与市场机遇，IDC 给出如下建议助力中国大模型产业破局：

产品组合的广度与复杂性平衡：基础大模型产品组合的广度能带来优势，全球市场的头部厂商构建了高端推理，大规模部署， API 密集型长上下文场景，Agent场景，代码/软件工程场景，企业知识库/应用集成场景，前沿模型等专有模型。中国市场技术供应商可以考虑针对不同场景模型建立深度优化能力，而不是在所有场景中采取同质化的竞争策略；产品组合的广度也可能增加复杂性，可能增加客户在选择、集成、治理和总拥有成本（TCO）方面的复杂性。

开源与商业化策略：在大模型行业提速发展背景下，国内厂商持续优化开源与商业化布局。依托开源优势契合合规行业需求，兼顾成本、性能与市场需求，灵活平衡技术开放与商业落地，探索适配本土市场的可持续发展经营模式。开源模型采用开放且透明的设计，因此对那些要求模型具备高度透明度和合规性的受监管行业极具吸引力。对于将可解释性、可审计性和模型溯源列为采购要求的行业而言，能够检查模型权重、审核训练数据文档，并在无需依赖供应商的情况下修改模型行为，这本身就是一种竞争优势；另外，用户也在模型质量/推理深度、性能与预算之间寻求平衡， 中国技术供应商在以低成本触达用户的同时，还必须平衡模型质量/推理深度、速度与商业成果。

生态为王：中国大模型厂商需要与自有产品生态深度集成，并和全球广泛的上下游合作伙伴、系统集成商网络建立合作，并对全球范围内的开放协议积极加持；市场需广泛覆盖个人用户、开发者及企业级用户。

企业级特性纵深发展：在垂直领域，仍需配套企业级软件组合，通过生态合作伙伴网络加速行业知识的积累以及定制化解决方案的交付周期， 并配合专业服务。

IDC中国研究经理程荫表示，当前全球大模型正式迈入 Agent 迭代高速发展阶段，全球和中国市场技术供应商相继推出全新系列模型，开启行业新一轮竞争, IDC建议中国技术供应商从差异化产品、开源和商业化策略布局、全域生态搭建，到深耕企业级服务，多维度统筹发展，推动行业稳健提质、落地提速。

IDC在大模型与生成式AI领域有深入丰富的研究，欢迎广大技术供应商、行业用户、投资机构垂询。

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Anne Cheng

Anne Cheng - Research Manager

Analyst Profile
Anne Cheng is a research manager in IDC China whose research focuses on the AI and big data markets. She collaborates with IDC's regional and global consulting teams and is involved in the business development of related markets. Prior to…

AI正在深刻重塑数据架构，并显著提升企业对其的关注度。随着生成式AI与Agent技术的爆发式发展，商业智能与分析、数据目录与血缘、数据质量评分、湖仓一体、数据治理等议题，已经成为超过40%组织的首要建设重点。

这一变化的深层逻辑在于，Data与AI正在形成一种前所未有的紧密交互关系，而非传统的运维流程管理。Scaling Law依然成立——高质量的数据支撑着上层AI与Agent的开发，而Agent本身又以数据库、数据湖、数仓、数据中台、数据分析平台为基础设施。更重要的是，Agent所产生的频繁交互，正在催生大量运行时数据和记忆的出现，这对数据的存储与管理提出了全新要求。

一、Data Agent：定义与趋势

IDC对Data Agent的定义是：利用Agent管理和治理数据，通过对话式或低代码入口实现精准查询、分析、决策，降低获取洞见的门槛。需要强调的是，Data Agent并非指向Agent工具本身，而是在广泛的数据场景中嵌入Agent能力，以实现更快速的数据集成、管理、开发、查询、分析和可视化内容生成。其核心覆盖场景包括数据集成、数据治理、数据发现、指标开发与知识管理、查询分析、Memory与上下文管理等。

从市场趋势来看，Data Agent已成为数据与分析行业未来的重要发展方向。IDC预测，到2028年，60%的中国500强企业将部署企业级Data Agent；到2026年，50%将部署数据分析Agent，以自动化日常任务、加速战略决策。

二、为什么Data Agent会成为趋势

要理解Data Agent的兴起，需要从政策、技术与市场需求三个维度来看。

首先是政策环境向好。2026年作为“十五五”开局之年，政府及央国企有望加大数字化预算。国家明确要激活数据要素潜能，深化“人工智能+”，这为Data Agent提供了坚实的政策土壤。

其次是基础模型的持续演进。过去大模型能力集中在文娱对话，而当前技术突破重点已转向数学、代码、长上下文理解与任务执行。这些能力对于数据开发和管理至关重要，使得Data+AI场景更加成熟可落地。

第三，Agent标准协议和框架的成熟正在加速发展。MCP、A2A等协议的快速普及，大幅降低了数据软件之间的互操作性难度，使得Data Agent的技术成熟度足以支撑大规模应用部署。

最后，企业技术架构正在螺旋式演进。2025年头部企业将预算优先投入湖仓一体与数据治理；随着基础设施完善，2026年企业希望通过Agent直接获取洞见、提升决策效率并降低人力成本。

三、为什么一定是Data Agent有更大需求

Agent可以在各个场景落地，但Data Agent会成为最先落地的方向，这可以从三个维度来回答。

从需求端看，企业的核心资产是数据。企业在对外合作和对内管理中沉淀了庞大的经营、财务、代码等数据资产。企业真正需要的，不是通用Agent，而是能够处理内部全流程的Data Agent。

从商业闭环看，Data Agent的盈利模式最容易实现。相比C端Agent仍处探索阶段，Data Agent面向企业客户，部署后可以快速显现效率提升。未来付费模式可能转向Tokens消耗或RaaS（结果即服务），且Data Agent的“每Token价值”比文字、视频内容更加清晰可衡量。

从技术迭代看，数据市场已发展数十年。所有企业都已接受并落地了各种数据底座。在已有IT基础之上，企业进一步“+AI”更容易实现，且能够保持技术延续性。

四、Data Agent在2026年会发展到什么程度

当前，Data Agent市场呈现出明显的供需错配：技术厂商的投入热情超过了客户的实际需求意愿。2025年厂商密集推出Data AI Agent产品，但在需求侧，企业仍处于基础设施建设和数据治理过程中，对新技术缺乏完整认知。这意味着2026年仍需厂商持续的市场培育。

OpenClaw的爆火远超预期，这一现象值得数据厂商深思。它反映出企业和用户真正需要的是“互操作性”和“主动性”。映射到数据层，这恰恰需要Data Agent来更好地接入和管理企业数据与Memory。

但必须承认，Data Agent的商业模式仍然未定。当前企业明确投入算力与数据，但对上层Agent功能是否单独付费尚未形成共识。Agent是附加价值还是下一代必需品？是单独付费还是默认“+AI”即为未来产品形式？市场倾向于后者，但尚未有定论。

此外，Data Agent最快落地的场景不是营销，而是商业分析。企业当前对AI的认可仍集中在“降本增效”上。Data Agent擅长执行内部数据工作，但复杂多变的营销场景仍需能力提升。

五、可能的抑制因素有哪些

在讨论抑制因素时，需要先明确一个判断：数据的高价值不会改变，但未来的话语权不一定仍在数据厂商手中。在AI逐步替代多种场景功能的趋势下，掌握数据的可能是AI软件而非传统数据产品。当前来看，做“中间层”（衔接数据与AI出口的综合引擎）的企业更有机会。

另一个重要判断是：Data Agent市场似乎不会出现“DeepSeek/Manus时刻”。数据市场更符合稳定增长路线，难以复现AI领域的轰动效应。数据厂商真正的护城河，在于多模态数据管理、治理与垂直行业经验。

此外，轨道偏移也可能带来不确定性。智慧办公等Personal Data产品可能颠覆传统SaaS交付逻辑，企业核心资产将从经营数据扩展为“经营数据+员工办公数据”，但市场目前缺乏对应产品。

最后，合成数据可能影响高质量数据的价值。虽然尚未完全成熟，但当合成数据的价值高于真实数据时（拐点取决于成本与准确率对比），数据资产价值可能被重构。

六、技术厂商应该怎么应对

面对上述趋势与挑战，技术厂商需要从四个方面着手应对。

第一，打造轻量化的数据平台。企业不会再经过漫长周期建设颠覆性数据底座，而是通过AI实现快速数据集成与应用，包括流式集成、Data Flow管理、本体与指标分析等。

第二，从被动工具型转向主动任务型。借鉴OpenClaw，让企业用户通过对话指令跨SaaS执行数据管理和分析。

第三，强化运行时安全。2026年预计会有更多厂商涌入Agent Infra赛道，保障Agent运行时安全与企业数据安全。

第四，关注Agent带来的数据变化。用户与Agent交互产生大量指令、记忆、中间态数据，厂商需尽快打造Data与AI之间的中间层，这将成为用户核心关注点。

七、市场应该如何选型

需要明确，Data Agent不是某一具体功能的代称，而是实现数据全流程AI自动化的总集。IDC调研显示，企业最希望建设的Data Agent类型包括：用户合规监管Agent、自动分析Agent、知识搜索Agent、动态执行优化Agent、自动决策Agent、Text2SQL Agent等。

在IDC《Data Agent MarketGlance 2026Q1》中，整体市场被划分为：Data Agent基础设施、数据集成与治理、平台厂商与通用智能体、轻量化工具与插件、垂直行业智能体、开源项目、安全方向。

从市场格局来看，传统Data Infra厂商正利用AI搭建数据开发入口；SaaS厂商基于客户资源拓展Data Agent能力；AI初创公司以轻量化插件快速对接数据格式，模仿Manus路径吸引用户。

分析师观点

IDC中国高级分析师李浩然表示，Data Agent将在2026年迎来快速落地。技术厂商需明确区分Data Agent与OpenClaw/AI办公软件的竞合关系，将自身开发经验沉淀为Skills和Mem-kit，加快轻量化部署。

与IDC同行，抢占Data Agent的战略先机

IDC长期追踪全球与中国Data Agent市场，已发布《Data Agent市场图谱2026Q1》《Data Agent市场预测，2026》《金融和零售行业Data Agent最佳实践》等报告，即将发布《中国Data Agent厂商评估，2026》《Data Agent开发平台技术能力评估》等重磅报告，并可为企业提供定制化场景评估与选型服务。

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Leo Li

Leo Li - Senior Market Analyst

Analyst Profile
Leo Li is a senior market analyst on artificial intelligence (AI) and big data for IDC China. He conducts research and analysis on AI and big data for the China and worldwide markets. He is also involved in regional and…

在全球AI竞争格局中，中国AI模型在技术能力上已与北美差距缩小，但在海外市场渗透与用户信任方面仍面临显著挑战。当前，AI模型正从“工具”演进为“基础设施”，其能力已成为衡量企业技术竞争力与未来增长空间的核心指标。与此同时，Agent的繁荣并未削弱模型的重要性，反而放大了模型能力的差距。未来，谁掌握更强的模型、数据与Agent能力，谁就有机会成为下一代智能经济时代的核心平台。对中国厂商而言，开源、低成本部署与本地化能力，或将成为跨越“信任鸿沟”、在全球Agent建设中占据一席之地的关键路径。

本文核心洞察：

  • AI模型能力差距正在被放大，而非缩小
  • 中国模型已跨越“技术鸿沟”，但未跨越“信任鸿沟”
  • 海外企业拒绝中国模型的主因是长期支持、合规与成本，而非性能
  • 开源市场已超闭源，且“拿来即用”成为主流
  • 中国厂商的最大机会是成为全球Agent建设的“默认系统”

Agent繁荣之下，模型重要性不降反升

2026年以来，OpenClaw、Harness及Hermes等开源工具与智能体的出现，降低了技术供应商打造AI产品的门槛，推动了更多x-claw类产品的落地。尽管有观点认为“应用层会吞噬模型层”，但实际上，随着AI系统承担复杂任务与自主执行，模型能力的差距反而被放大。大模型正从“工具”演进为“基础设施”，AI模型能力已成为衡量企业技术竞争力、生态影响力与增长空间的重要指标。

模型迭代也直接推动了Agent的繁荣。2026年，全球近80%的企业已将智能体用于实际生产活动。中国当前平均部署12.84个智能体，计划年底达30.87个，但仍低于全球平均水平（当前23.5个，计划年底43.15个）。

全球市场的光与影：中国模型与北美仍有较大差距

从全球企业AI模型选择看，OpenAI（43.4%频繁使用，30.3%部分应用）占据主流，Gemini、Claude、DeepSeek、Grok、Doubao等亦被广泛采用。Doubao、GLM、Qwen、Hunyuan、Kimi在不同地区拥有客户群体。OpenClaw的出现及DeepSeek、智谱等厂商的快速迭代，也推动了中国模型的实际应用。

关键发现：剔除中国市场后，除DeepSeek外，其他中国模型在亚太其他地区、北美、西欧、中东/土耳其和非洲的广泛使用比例均不足10%。仅有DeepSeek超过15%，其余均低于10%。中国AI模型厂商在海外用户覆盖上面临较大挑战。

海外用户的顾虑：信任问题重于能力问题

对比用户选择因素，选择中国AI模型的企业更看重成本效益、透明度要求及多模态用例支持；选择北美模型的企业则更看重安全/合规、回答质量与性能效果。中国模型正在跨越“技术鸿沟”，但仍未跨越“信任鸿沟”。

进一步问询不考虑使用AI模型的原因，海外企业主要担心：中国AI模型厂商的长期支持水平、不满足安全合规要求、需要过多定制与微调、与系统不兼容、使用成本过高。而模型性能并非主要担忧因素，说明用户认知中，中国厂商的AI模型能力与北美差距较小。

开源：中国企业重构全球AI权力的工具

IDC数据显示，50%-60%的企业会应用开源模型而非闭源/商业化模型。尽管闭源模型更新会带来波动，但开源市场占比已超过一半。2026年Q2，DeepSeek V4及Qwen、GLM的持续迭代，将进一步推动企业用户采用。企业选择开源模型的原因包括：成本优势、数据隐私保护、深度定制化、技术自主性高及社区支持强大。

IDC还有以下发现：

  • 小模型获得更多选择：2025年，41.81%的开源模型参数量在2B-15B之间，58.5%的受访者选择该量级。
  • AI业务场景覆盖度为30%-40%：其中阿里通义系列占比最高，为41.2%。
  • 模型“拿来即用”比例升高：45%的受访者不进行调优直接部署，79.3%在调优后不会二次开源。
  • 开源模型落地的三种形态：40.9%部署到企业内部业务，32.0%开发为C端App/网页应用，27.1%与企业内部SaaS/PaaS/服务结合对外B端售卖。

未来机遇：Agent时代的“Android化”将是中国AI厂商的新机会。除了模型性能的追赶，中国AI模型的最大机会是通过开源、低成本部署、本地化能力和应用工具化，成为全球企业Agent建设中的默认系统和选择，以此获得全球更多信任。

分析师观点

IDC中国高级分析师李浩然表示，AI和Agent在全球各区域均进入快速落地阶段。即使经济环境下行，AI、安全、数据分析仍是企业主要投入方向。中国厂商AI模型在全球仍处于小范围部署和POC考虑阶段，随着模型性能、开源及产品生态的丰富，未来可能在全球获得更多机会。

本文相关IDC报告

  • 《全球企业级大模型采用率调研，2026》
  • 《中国AI开源市场研究报告（2025）》

进一步交流

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Leo Li

Leo Li - Senior Market Analyst

Analyst Profile
Leo Li is a senior market analyst on artificial intelligence (AI) and big data for IDC China. He conducts research and analysis on AI and big data for the China and worldwide markets. He is also involved in regional and…

The AI Supercycle is not a hype cycle. It is a once-in-three-decades technology expansion, defined by two sequential and overlapping waves.

We are witnessing the strongest global IT spending growth since 1996. 14% growth on a $4.2 trillion market. Unlike the internet and eCommerce boom that defined that era, this one is being driven by something more structurally transformative: artificial intelligence at enterprise scale.

IDC calls it the AI Supercycle. And at IDC Directions Singapore held on 21 May, 2026, IDC senior vice president, Sandra Ng, delivered a keynote that made one thing clear—the organisations debating whether to move are already falling behind the ones that already have.

Key Numbers:

  • $4.2 trillion global IT market size
  • 14% year-on-year IT spending growth, the strongest since 1996
  • $110 billion projected AI infrastructure spend by end of 2026
  • 36% compound annual growth rate (CAGR) for AI infrastructure through 2029
  • 75% Asia/Pacific Japan (APJ) organisations that have deployed agentic AI in at least some initiatives
  • 61% CEOs identifying agentic and generative AI at scale as their top new investment priority
  • 45% APJ organisations citing vendor selection as their number one AI strategy priority

What Is the AI Supercycle?

The first wave, AI infrastructure and platforms, is already well underway. IDC projects $110 billion in AI infrastructure spend by end of 2026, with a compound annual growth rate of 36% through 2029. Compute, cloud, connectivity, and data infrastructure are being built at a pace and scale the market has not seen since the mid-1990s.

The second wave, and the one that will determine long-term competitive position, is AI applications and agentic workflows. This is where AI moves from infrastructure investment into operating model redesign, from procurement decisions into measurable business outcomes. A third curve, AI governance, trust, and compliance, is emerging in parallel and is fast becoming a revenue line in its own right.

As Sandra Ng framed it at IDC Directions: “The AI Supercycle is not one opportunity. It is three overlapping curves with different buyer profiles, sales cycles, and margin structures.”

The question for every technology and business leader in APJ is which curve, or curves, your organisation is actively climbing.

APJ Is Not One Market. It Is Five Moving at Different Speeds.

One of the clearer analytical frames from the keynote is “one supercycle, five speeds”. Asia/Pacific is not a monolithic AI market, and the strategic implications differ materially depending on where your organisation operates.

  • AI Superpower Built-Outs – China and Taiwan, competing at the infrastructure layer
  • Legacy Modernisers – Japan and Korea, navigating AI adoption within established enterprise architectures
  • Governance-led AI Enterprises – Singapore, Hong Kong, and ANZ, where regulatory frameworks are shaping the deployment sequence
  • Digital Native Scalers – India, with scale, talent, and a growing domestic AI ecosystem
  • Sovereign Stack Builders – Southeast Asia 5, where governments are becoming a new class of AI infrastructure buyer

For technology vendors operating across multiple APJ markets, a single AI narrative won’t resonate consistently. Localised, market-specific positioning, particularly around sovereign AI and governance, is not just a nice-to-have. It is a commercial imperative.

Where Is AI Budget Moving in APJ?

Presented at the Directions Singapore event, the data points to three areas attracting new and accelerating AI budget across APJ:

  • Agentic AI and workflow automation is the fastest growing new budget category among tech buyers. Finance, procurement, HR, supply chain, and customer experience are the first use cases in motion. Three-quarters of APJ organisations have already deployed agentic AI in at least some tech-driven initiatives. 61% of CEOs identified agentic and generative AI at scale as their number one new investment priority.
  • AI governance, risk, and compliance has moved from a legal consideration to a board-level priority. APJ regulators have moved faster than many vendors anticipated. The organisations treating governance as a competitive advantage, rather than a cost of compliance, are pulling ahead.
  • Sovereign AI is creating an entirely new class of infrastructure buyer. Governments across APJ are building national AI capability. Local language models, domestic data residency, and supply chain compliance requirements are cascading down to mid-market and SME organisations in ways that create both complexity and opportunity.

What Should APJ Leaders Do Now?

IDC’s competitive moat map from the keynote sets out a clear sequence of actions across three horizons:

  • Do now – credibility before you lose the room
  • Do this year – differentiation before the market commoditises
  • Bet on this – positioning before the next curve peaks

Frequently Asked Questions:

What is the biggest AI investment priority for APJ CEOs? Agentic and generative AI at scale. 61% of APJ CEOs identified it as their number one new investment priority in 2026.

What is the number one AI strategy challenge for APJ organisations? Selecting the right AI vendor partners. 45% of APJ organisations cite this as their top AI strategy priority, ahead of implementation, talent, and governance.

What should APJ tech leaders do now? Establish vendor credibility before the market commoditises. As Sandra Ng closed at IDC Directions Singapore 2026, “The vendors who win the APJ AI Supercycle won’t be the ones who moved fastest. They’ll be the ones buyers trusted first.”

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Vanessa Ong - Senior Marketing Specialist, Demand Generation - IDC Asia/Pacific

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Vanessa Ong is Senior Marketing Specialist, Demand Generation, at IDC Asia/Pacific, where she develops and executes integrated marketing programs that generate qualified leads and support business growth across the APJ region. A seasoned marketing professional with strong expertise in social media marketing and content creation, she is known for turning creative ideas into high-impact campaigns. Vanessa has played a key role in flagship programs including the Future Enterprise Awards and FutureScape, and is recognised as a collaborative team player who brings energy and expertise to every initiative.

核心洞察

AI 产业化正从“模型竞赛”迈入“应用深水区”。2025 年，中国 AI 应用公有云服务市场规模突破 137 亿元人民币，已显著超过大模型训推公有云市场的 79.4 亿元。IDC 认为，这一结构性变化表明：企业客户正从“探索模型能力”转向“为业务价值付费”。未来 12–18 个月，能够将 AI 封装为行业应用、并支持智能体（Agent）工程化的云厂商，将成为新一轮增长的主导者。单纯提供模型 API 或通用算力的服务商，将面临被市场边缘化的风险。

从“模型竞赛”到“应用深水区”

AI 产业化正从“模型竞赛”步入“应用深水区”。谁能将 AI 能力真正嵌入业务流程、带动规模化落地，谁就将在未来的云服务竞争中赢得先机。那些能够将 AI 从“演示 Demo”转化为“业务系统”的厂商，正在加速拉开与跟随者之间的差距。IDC 追踪了公有云上 AI 应用市场，以及支持 AI 应用的大模型训推平台市场，可以看到公有云上 AI 市场格局正在发生巨变。

AI 应用公有云服务：137.3 亿元，应用落地成为核心战场

2025 年，中国 AI 应用公有云服务市场保持高速增长，市场规模突破 137 亿元人民币。在这一赛道上，头部云厂商凭借全栈 AI 能力和丰富应用场景占据领先地位。

百度智能云以 30.7% 的市场份额位居第一，依托包括智能客服、内容创作、知识管理等全面的企业级 AI 应用场景实现广泛落地。阿里云凭借智能语音、客服及视觉 AI 能力，在智能办公、营销创意等场景表现突出。腾讯云依托视觉 AI 能力、智能客服等在消费互联网、媒体、金融等场景持续发力。华为云则凭借盘古大模型在政务、金融、制造等行业的深度耕耘，稳居第四。

AI 应用市场的本质竞争，已从模型参数的“军备竞赛”转向场景价值的“落地之争”。
用户所需要的，并非孤立的模型 API 调用，而是一个能够真正解决业务问题、提升效率的完整应用。无论是智能客服、内容生成、数字人营销，还是企业知识库问答、代码辅助开发，云厂商需要将大模型能力封装为开箱即用的产品，方能打动最广泛的企业级客户。考虑到这一点，领先厂商均应将 AI 应用服务的投入重心，从底层模型能力向行业解决方案、数据接入、工作流编排等“最后一公里”能力快速倾斜。

应用背后的“算力暗流”：大模型训推市场持续扩张

AI 应用市场的繁荣并非凭空而来。每一次智能客服的响应、每一次营销文案的生成，背后都是大模型推理能力的消耗；而企业为打造差异化应用所进行的模型微调与训练，则构成了另一层刚需——大模型训推公有云服务市场。该市场虽然规模小于应用层，但其增长稳定性与客户粘性更高。

2025 年，大模型训推公有云服务市场规模达到 79.4 亿元人民币，呈现出与前文 AI 应用市场不同的竞争格局。

阿里云以 42.2% 的市场份额遥遥领先，凭借在 AI 算力领域的长期积累和完善的 MLOps 工具链，成为大模型训练和推理的首选平台。华为云（13.1%）依托昇腾 AI 芯片和全栈自主可控能力，在政企市场获得广泛认可。亚马逊云科技（7.1%）则凭借全球化的 GPU 资源和先进的模型训练框架，在出海企业和外资企业中保持优势。

大模型训推市场的快速增长，背后有三大驱动力

第一，生成式 AI 应用爆发驱动训推需求激增。
从文本生成到图像创作，从代码辅助到多模态理解，生成式 AI 应用的繁荣带来了对模型训练和推理的海量需求。企业不仅需要调用预训练模型进行推理，更需要基于自有数据对模型进行微调，以打造差异化的 AI 能力。

第二，智能体（Agent）应用推动复杂推理需求。
随着智能体从概念走向落地，多步骤任务规划、工具调用、长上下文推理等复杂能力成为标配。这对模型的推理效率、并发能力和响应延迟提出了更高要求，也推动企业寻求更专业的训推服务。

第三，算力调度、管理和优化成为刚需。
大模型训练和推理对 GPU 算力的需求呈指数级增长，但算力资源稀缺且昂贵。如何高效调度异构算力、优化模型推理性能、降低单位 Token 成本，成为企业面临的核心挑战。这催生了 AI 算力管理平台、模型推理优化、弹性扩缩容等一系列专业服务需求。

市场隐含的分化信号

值得注意的是，训推市场的增长并非均匀分布。头部三家厂商（阿里云、华为云、亚马逊云科技）合计占据超过 62% 的市场份额，而中小型 AI 算力服务商正在被加速挤出。IDC 判断，算力调度效率与模型优化能力正在取代“裸算力价格”成为客户选择的关键因素。这意味着，未来训推市场的集中度还将进一步提高，缺乏工程优化能力的算力提供商将难以维持竞争力。

IDC 展望：四个不可逆的市场趋势

趋势一：AI 产业化进入深水区，应用价值成为核心衡量标准

Token 经济的兴起降低了企业试用 AI 的门槛，但真正的商业价值在于应用落地。未来，能够提供端到端 AI 应用解决方案、或支持企业快速构建行业专属应用的厂商，将在竞争中占据优势。IDC 认为，市场正在从“技术可行性驱动”向“业务 ROI 驱动”加速迁移。

趋势二：训推一体化平台成为主流采购标准

随着模型迭代速度加快和应用场景复杂化，企业需要无缝衔接模型训练、微调、部署、推理的全流程平台。训推一体化不仅能够提升开发效率，更能通过持续优化降低 AI 应用的总体拥有成本（TCO）。IDC 观察到，2025 年已有超过 35% 的头部企业客户在选型时将“是否具备训推一体化能力”作为核心评估指标。

趋势三：多云与混合云策略成为常态

考虑到数据安全、成本优化和供应商风险，越来越多的企业采用多云策略部署 AI 应用。这要求 AI 云服务厂商提供开放的 API 标准、灵活的部署选项和跨云的一致性体验。单一云绑定策略正在被企业客户重新审视。

趋势四：行业垂直化与场景精细化并行

一方面，金融、医疗、制造、教育等行业对垂直领域 AI 应用的需求日益增长；另一方面，营销创意、智能办公、客户服务、代码开发等通用场景也在持续深化。厂商需要在“行业深度”和“场景广度”之间找到平衡。IDC 预计，未来两年内，行业定制化 AI 解决方案的增速将超过通用型 AI 应用。

IDC 建议：厂商与用户应如何行动

对云厂商的建议

  • 从“提供模型”转向“提供业务模板 + 低代码 Agent 构建能力”，降低企业落地门槛。
  • 投资训推一体化的工程能力，而非单纯扩大算力池。算力效率管理将成为差异化竞争的关键。
  • 主动拥抱多云生态，避免锁定策略带来的客户流失风险。

对企业用户的建议

  • 优先选择具备行业解决方案 + 训推闭环能力的云厂商，避免被单一模型或单一算力源绑定。
  • 关注跨模型迁移成本，在选择模型 API 或训推平台时，将标准化与开放性纳入长期评估体系。
  • 在智能体（Agent）类应用上，建议从非关键业务场景（如内部知识问答、辅助写作）起步，逐步向自动化流程演进。

IDC 中国研究总监卢言霞表示，中国 AI 公有云服务市场正处于从‘技术驱动’向‘价值驱动’转型的关键期。Token 经济打开了市场天花板，但只有真正解决业务问题的 AI 应用，才能为企业带来持续价值。未来，兼具模型能力、应用生态和工程化落地能力的厂商，将引领 AI 产业化的下一波浪潮。

本文相关报告：

IDC《中国AI软件市场半年度追踪，2025H2》

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Yanxia Lu

Yanxia Lu - Research Director

Analyst Profile
  Yanxia Lu is a research director, focusing on big data and artificial intelligence (AI). Her responsibilities include big data information management platform, and big data analytics and applications. She is also involved in research on AI technology and enterprise…