北京，2025年5月13日——2025年1月以来，中国市场 AI 创企深度求索开发的 AI开源 大模型 DeepSeek的爆火引起广泛关注，近期DeepSeek等大模型的迭代也推动了一体机产品的密集发布，吸引了包括硬件与服务器、云服务、行业应用开发、大模型和AI技术供应商等多方参与，根据IDC统计，市场上已迅速有接近百家厂商推出AI一体机产品。AI大模型一体机市场生态、未来发展趋势如何？有哪些市场机会？基于市场上的普遍问题，IDC于近日发布了《 AI 大模型一体机市场分析与品牌推荐》（ Doc# CHC53138525 ， 2025 年 5 月） 报告，旨在为技术供应商和行业用户提供参考。
AI大模型一体机市场生态与品牌推荐
AI一体机，是专为AI大模型应用和部署而设计的集成计算设备，通常包含CPU/GPU等算力组合、存储器、操作系统、AI平台软件及各类模型算法、推理服务等软硬组件。从去年开始，AI一体机市场上主要产品形态包含训推一体机、推理一体机等，训推一体机具备开箱即用、私有化部署等特性，支持完整的AI模型开发流程（包括训练和推理部署等多个环节）。也有部分推理一体机，专注于高效能推理场景。当前已经在政务、教育/科研、医疗、金融、泛工业等领域得到初步落地。
当前提供AI大模型一体机市场的主要参与者与代表厂商有：
• 硬件与服务器企业：以浪潮通用软件有限公司、联想智能云为代表，这类企业在硬件制造和本地化适配上有优势，支持本地算力芯片的混部调度，且在AI推理、训推大模型一体机产品均有布局，硬件优势+软件全面协同，在制造能源等领域落地具备优势。
• 云计算厂商：以百度百舸/千帆一体机、深信服为代表，基于基础的云服务，强调全栈自主研发和性能优化，注重软硬件融合调优和推理加速，支持性能要求高的复杂推理，能够满足实时性要求高且资源有限的场景，强调开箱即用，从硬件上架到AI服务上线仅需简单操作。当前已经在政务、医疗、公检法、金融、教科研等领域得到应用。
• 大模型和AI基础设施创企：以商汤科技、云轴科技ZStack、星环科技、阡视科技、九章云极DataCanvas为代表，优势在于提供专为大模型部署与应用设计的软硬协同产品，提供模型优化和工具链支持，让中小企业也能低成本获得AI能力。
• 运营商及行业应用开发商：以天翼云、联通数智为代表，能够为客户提供私有化全场景的智算解决方案，在央国企、金融、医疗等领域的本地化部署具备优势，且逐渐支持垂直场景的定制化解决方案，满足深层次客户需求。
未来发展趋势、市场机会与建议
产品技术趋势：
• 产品技术迭代：一些用户反馈目前一体机和解决方案仍有不成熟的地方，也面临着一些问题，比如和业务场景结合的效果不佳、算力效率、硬件配置与生态兼容出现问题等等，需解决这些问题以满足长期需求；取长补短——服务器企业在硬件制造和本地化适配上有优势，支持本地算力芯片的混部调度，云计算厂商强调全栈自主研发和性能优化，注重软硬件融合调优和推理加速，强调开箱即用，从硬件上架到AI服务上线仅需简单操作，运营商及行业应用开发商在垂直场景的定制化解决方案上有专长，大模型和AI基础设施创企则在软硬协同、提供模型优化和工具链支持有优势。未来一体机的核心竞争力就是这些不同类型厂商产品特性优势的集合；需注重模型安全，模型安全围栏定制化需求需要满足；明晰定价模式，软件授权费、升级费的定制化解决方案收费要透明，要注重持续的运维服务。
• 多模型与软件/工具封装：一些厂商仅推出单一模型及尺寸选择的一体机和解决方案，未来技术迭代后此策略风险略高，需接入市场上效果较佳的主流模型，不仅仅包括基础NLP大模型，也需要考虑加入多模态模型，可以通过自动模型评测匹配到和业务适配的模型，以便快速输出模型的价值；也需根据业务场景预置RAG知识库和AI Agent 应用开发平台等软件栈，使得用户可以低门槛构建AI应用。
行业应用趋势：
• 产品需求变化：往年更关注基础功能和性能，今年可能更强调效果更佳的AI模型能力集成、软硬件协同优化和行业定制化、安全性等。
• 市场落地及未来机会：都在初步落地阶段，行业比较通用的场景比如基础对话、简单代码补全、文本分类与理解、内容生产、多模态任务、科研辅助、大规模数据处理等场景，这些场景目前多数还处于POC/初步的落地阶段，行业特有的场景目前仍在探索中，如教育教科研领域课程辅助、问答助手、科研辅助等，医疗领域的诊断助手、智能导诊，金融领域的智能问答、财务分析、投研助手、智能风控、理赔审核等，泛工业领域的工业质检/产线一体化、自动化等，传媒领域的多模态生成/搜索、智能问答，交通领域的视频图像采集与数据分析决策等场景。长期来看，应用需求也会在除政务领域的其他行业中小企业的私有化部署比较集中，应抓住市场机会。
• 重点行业：短期来看，政务领域，从地方政府到中央部委、委办局、央国企由于积极政策的影响，需求将会爆发，但有窗口期，且技术供应商之间的产品竞争激烈；可选择教育科研、医疗、金融、制造、能源、汽车、传媒、交通等领域进行差异化竞争。
企业部署建议：
• 场景适配与数据质量：生产端智能化需确保企业数据的完整性与准确性，否则可能影响模型效果；建议优先选择已验证的场景进行试点。
• 硬件配置与动态扩容：避免盲目追求高性能硬件，需根据实际需求 “适度超前” 配置，同时预留动态扩容能力以应对业务增长。
• 数据安全与生态兼容性：本地化部署需定制安全方案，尤其金融、政府等行业倾向优先选择本地化适配，需避免数据泄露风险。本地芯片需完善对主流AI框架及软件的支持，并提升与异构计算环境的兼容性，以适配企业多样化的部署需求。
• 分阶段推进与规模化应用验证：从非核心业务场景切入，逐步向生产端延伸，降低初期试错成本。尽管大量技术供应商已推出DeepSeek一体机，但在稳定性、能耗比等方面仍需更多实践验证。
IDC中国 AI研究经理程荫认为，当前AI大模型一体机的需求主体切入点和价值有部分脱钩，采用AI大模型一体机的大型企业用户主要考虑可以把其快速上线和跑通，采用本地化算力，具有初步的大模型推理能力，未来会逐步考虑推理的效果、结合场景定制化能力等，而AI大模型一体机市场的进一步发展也应重视未来中小企业的私有化部署需求，软件能力建设、行业know-how及结合场景定制化能力，数据+RAG的能力的建设也是未来中小企业关注的重点。技术供应商应审时度势，在优势行业领域内进行差异化竞争。
如需进一步了解AI研究相关的信息，请与IDC中国研究经理程荫（邮箱：acheng@idc.com）联系。
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