9月3日消息（岳明）提起商業(yè)與技術(shù)洞察公司Gartner，絕大多數(shù)業(yè)內(nèi)人士的第一印象就是成熟度曲線。

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，見證并推動了行業(yè)的發(fā)展。去年，Gartner首次發(fā)布聚焦中國本土市場的基礎(chǔ)設(shè)施戰(zhàn)略技術(shù)成熟度曲線（以下簡稱“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)張吟鈴在接受包括C114在內(nèi)的媒體采訪時表示，盡管生成式AI已經(jīng)并將繼續(xù)帶動技術(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方面共計29項技術(shù)，反映出市場的多樣性。

四大趨勢繼續(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)營效率等在內(nèi)的四大主題趨勢；與去年相比，并沒有太大的調(diào)整，這也反映出了趨勢的長期性。

首先時自主可控，越來越多的中國企業(yè)會采用自主研發(fā)的基礎(chǔ)設(shè)施軟硬件、工具，規(guī)避美國政府的技術(shù)限令。客戶側(cè)的強(qiáng)烈需求也在驅(qū)動供給側(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。

包括國產(chǎn)人工智能處理器、國產(chǎn)芯片服務(wù)器、自主可控數(shù)據(jù)庫、國產(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。尤其是業(yè)界關(guān)注比較高的國產(chǎn)AI芯片，根據(jù)Gartner 8月份發(fā)布的關(guān)于中國芯片新興技術(shù)報告。Gartner預(yù)測：“到2030年，中國本土AI芯片廠商將在中國國內(nèi)AI芯片收入當(dāng)中占據(jù)超過一半的份額，并且在中國以外的市場也會占據(jù)超過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)開源大模型問世，降低了AI推理對算力的需求，很多企業(yè)開始使用DeepSeek來部署AI應(yīng)用。而隨著AI應(yīng)用的漸次落地，AI Agent和代理式AI開始火爆，這都對底層基礎(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，確保在面對不確定性問題時，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，去考慮如何將兩個新興的技術(shù)運(yùn)用到確保基礎(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。對于基礎(chǔ)設(shè)施的部門來說，需要進(jìn)一步減少開支并提高效率；在這方面，部分技術(shù)及創(chuàng)新可以去利用、并且推動部門更有效的運(yùn)行。

把握新技術(shù)的戰(zhàn)略機(jī)會點

雖然從四大趨勢的角度來看，沒有發(fā)生太大的變化，但創(chuàng)新卻是無處不在，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)，包括計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)、、模型、AI平臺和工程化工具實現(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，需要充分考慮投資回報率以及人才技能，“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，作為專門為運(yùn)行AI工作負(fù)載而設(shè)計的集成式計算設(shè)備，一體機(jī)可以給不同的用戶群體提供“開箱即服務(wù)”的體驗，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，以及對于未來基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃。因為隨著市場的快速演進(jìn)，一體機(jī)的價值有可能會迅速的貶值。面對不同的AI應(yīng)用，企業(yè)不可能每一次都買一體機(jī)來做落地。同時，用戶還同時需要去評估一體機(jī)提供商，確保不是一次性的買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，張吟鈴指出，“算力即服務(wù)”其實是一種基于“云”的消費模式，企業(yè)可以按需付費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“算力即服務(wù)”廠商的長期投資能力，他們會不會長遠(yuǎn)的在這個市場上面去運(yùn)營下去。

除了上述幾個技術(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)可以用到類似于公有云的基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)勢，同時可以確保對于部署的位置管控，可以提供給到企業(yè)很多的便捷性。

無安全，不AI。生成式AI快速發(fā)展，也帶來一些諸如“數(shù)據(jù)安全、倫理道德”等問題。張吟鈴指出，對于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言模型可觀測性的技術(shù)，可以針對大模型的行為、性能監(jiān)控、分析洞察，解決大模型的一些指標(biāo)、幻覺、偏見，以及包括資源利用率等問題。但大語言模型可觀測性技術(shù)仍處于研發(fā)早期。“數(shù)據(jù)安全或者倫理道德的問題，更多的是取決于模型的選型、以及國家政策的要求?！?

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