隨著2025年的到來，云計算領域正迎來一個至關重要的轉折點。在人工智能與大模型的推動下，各行各業的智能化轉型步伐加快，云化算力因其靈活高效和高性價比，正逐步成為AI廠商的首選算力基石。

據Gartner最新預測，至2028年，AI服務器將占據全球服務器市場近70%的份額。云原生技術，憑借容器化、微服務和彈性擴展等優勢，已成為AI應用落地的關鍵支撐。這種“云為基礎，AI為核心”的協同模式，不僅推動了技術從實驗室走向大規模商用，更在智能制造、智慧醫療、金融科技等多個領域產生了深遠影響。

步入AI時代，機器不僅能按照指令完成特定任務，更能進行自主學習和設定整體目標。在國內，AI已成為企業數字化轉型不可或缺的手段。人工智能與云計算，作為推動科技進步和產業變革的兩大核心動力，正引領著前所未有的創新浪潮。

人工智能致力于賦予機器人類智能，通過機器學習、深度學習等技術，讓機器模擬人類思維和行為，實現智能化決策與執行。而云計算則憑借強大的計算、存儲和網絡資源，通過互聯網提供按需使用、靈活擴展的服務，極大地降低了IT成本，提升了資源利用效率。兩者的融合，開啟了智能云服務的新篇章，為各行各業帶來了全新的發展機遇。

智能云服務不僅提供高效的計算和存儲支持，更基于人工智能技術實現智能化的資源管理、數據分析和應用優化。從體系架構上看，智能云包括智能云基礎設施服務、智能云平臺服務、大模型服務和智能云應用服務等，正重構云服務產業格局，加速形成新的生產力。

當前，“AI轉型”正逐步取代“云轉型”，成為各行業的新趨勢。2025年，被視為大模型落地的關鍵之年。一方面，大模型的高門檻意味著只有少數企業能留在牌桌；另一方面，大模型落地的緊迫感前所未有，全行業都在期待大模型帶來實實在在的價值。

然而，直接將大模型運用好對企業來說難度較大。技術和行業的結合成為關鍵，行業化能降低大模型技術落地門檻，聚焦提煉出各行業共性難題，為大模型更好地適配不同行業提供基礎。業內普遍關心AI應用的爆發時間，而“降本”則是應用爆發的關鍵要素。

面對AI技術的普及和深入應用，云廠商面臨諸多挑戰。企業需要更加定制化、差異化的AI解決方案，同時AI技術的復雜性和不確定性也帶來諸多風險。當前，業務部門成為技術創新的重要推動力，企業希望通過AI技術解決實際問題、提升業務效率，這驅使云廠商在業務開展方面出現新變革。

在模型開發方面，云廠商需思考如何提升模型落地的工廠化能力，降低硬件成本、提高硬件性能，為企業提供穩定高效的AI運行環境。把握并識別企業需求是一大難點，企業往往只會提出直觀需求，而不會透露更深層次的需求，這成為云廠商的一大痛點。

IDC發布的“下一代云”白皮書指出，中國公有云市場正從資源驅動型延伸至技術和業務驅動。隨著智能算力逐漸成為算力結構的主要組成，傳統通用云計算正加速與智算融合，下一代云將是按需適配企業智能化發展的“智能云”。

智能云能融合與調度大規模異構智算資源，屏蔽底層復雜計算資源、兼容多種芯片架構和開源框架，提供豐富的云計算工具，提高算力資源利用率，保障AI模型算法在智能云平臺上高效便捷運行。云計算與AI緊密結合，將帶來諸多新機會。

隨著大模型的發展，參數量級已不是衡量效果的唯一標準。大模型將下沉到產業和場景，根據行業特性區分不同類型。數據的質量和有效性同樣重要，能提升大模型的準確度。云計算已發展成為一類技術體系，在不斷迭代中增強或更新技術。

在智算時代，云計算體系發生變化，從以通用計算為核心到以智能計算為核心。云計算不僅要兼容傳統應用，還要根據智算需求進行調整，基于GPU開發框架進行任務編排調度部署。未來數年，云計算在提升人工智能算力、算效等方面的價值將被持續發掘，深度影響社會發展、產業變革。

云計算的增長引擎已從價格渠道逐步向需求驅動、價值驅動轉變，這將倒逼云廠商改變市場策略，將資源投入核心領域，從“低水平內卷”重回理性增長軌道。未來的云服務將以場景為中心，基于大模型能力打破功能邊界，深入場景解決問題。云計算將漸漸剝離資源屬性，成為智能世界的“底層系統”。