“商业与技术洞察公司Gartner最新发布的2025中国基础设施战略技术成熟度曲线显示，尽管生成式AI已经并将继续带动技术发展，但持续的地缘政治和经济不确定性，将对基础设施技术产生更为显著的影响。

商业与技术洞察公司Gartner最新发布的2025中国基础设施战略技术成熟度曲线显示，尽管生成式AI已经并将继续带动技术发展，但持续的地缘政治和经济不确定性，将对基础设施技术产生更为显著的影响。

Gartner研究总监张吟铃女士表示：“今年的基础设施战略技术涉及四个方面共计29项技术，反映出市场的多样性，四个方面分别为：加快实施自主可控计划、提升生成式AI采用的影响、确保基础设施韧性以及保持运营效率。虽然入选本技术成熟度曲线的创新并未涵盖基础设施战略涉及的所有领域，但均为中国CIO和I&O领导者应优先考虑的关键技术趋势。”

今年，中国基础设施战略技术成熟度曲线上有几项创新被公认为具有颠覆性影响力。分布式混合基础设施和安全访问服务边缘有望在2~5年内成熟。前者使企业能够利用类云基础设施，同时保持对部署位置的控制，而后者可以降低成本，并减少IT运营和安全团队的运营工作量。 

尽管AI基础设施技术预计将在5~10年内成熟，但近年来生成式AI的采用势头已显著增强。 这一创新使得企业机构能够提高运营效率、提升客户体验、增强数字生产力、降低成本，并创建新的业务模式。 

软件定义广域网（SD-WAN）技术已经成熟；该创新可以显著降低基础设施广域网服务的资本性支出（capex）和运营成本。 

图1：2025年中国基础设施战略技术成熟度曲线

AI基础设施

AI基础设施是指开发、部署和管理AI和机器学习工作负载所需的综合技术栈和基础设施，其中包含了多种组件，这些组件协同工作，可提供运行AI任务所需的必要算力、网络、存储、AI工程化工具、中间件和库。

Gartner研究副总裁周玲女士表示：“AI基础设施可为各行各业广泛的数字化转型计划提供支持，帮助企业利用数据科学、机器学习和AI来提高运营效率、增强客户体验、提高数字生产力、降低成本并创建新的业务模式。”

分布式混合基础设施

分布式混合基础设施（DHI）是指能够提供云原生特性的产品，这些产品可根据客户的需求在本地、边缘或公有云部署和运行。DHI可构建基础设施框架，以在分布式环境中部署应用；同时遵循以云为中心的方法，提升公有云基础设施范围以外工作负载的敏捷性与灵活性。

Gartner研究总监张吟铃女士表示：“DHI解决方案提升了在本地、边缘和云环境中进行基础设施配置和资源管理的灵活性和可扩展性，使企业机构能够利用类云基础设施的优势，同时保留对部署位置的管控。此外， Broadcom对VMware的收购增加了迅速探索替代策略的紧迫性，而DHI已成为主要选择之一。”

中国的算力即服务

算力即服务（GPUaaS）是一种基于云的消费模式，按需提供对GPU算力的访问。GPUaaS指的是公有云或专用云模式，而非本地部署或私有云产品。在中国，GPUaaS产品包括主要由中国厂商提供的AI加速卡和美国厂商提供的GPU，对AI推理任务的支持能力强于对训练任务的支持能力。

Gartner高级研究总监曾劭清表示：“借助GPUaaS，中国的基础设施和运营（I&O）领导者能够以只占初始资本性支出一小部分的成本，使用先进的GPU和AI加速卡资源，推动硬件资源的按需付费和高度可扩展的使用模式。对于缺乏数据中心资源来运行应用和AI基础设施的企业而言，GPUaaS同样具有重要价值。在中国GPU供应受限的背景下，无法从市场采购GPU基础设施的企业可以转而采用 GPUaaS服务。”

生成式人工智能一体机

生成式人工智能（AI）一体机是一种专门为运行AI工作负载而设计的集成式计算设备，通常包括图形处理器（GPU）或AI加速器服务器、基础设施软件、模型库、AI工程化工具或预先设置的AI应用。此产品为各种用户群组提供了开箱即用的体验。

Gartner研究总监张吟铃女士表示：“中国的许多企业机构，特别是缺乏IT知识和技能的政府部门、公共服务机构和中小型企业，倾向于购买生成式AI一体机来测试和部署生成式AI用例，而硬件、基础设施软件和云服务提供商，以及独立服务供应商和解决方案集成商，则会根据自己的优势提供产品。”

中国的云原生

云原生旨在最大化地运用或实现云特性。这些特性是云计算最初定义的一部分，包括可扩展性和弹性、共享性、按使用计量、基于服务以及借助互联网技术而无处不在。中国的云原生可以理解为充分利用供应商的云功能，或是通过容器等技术，使用云计算首创的方法，在需要的领域提供优势。

Gartner研究副总裁周玲女士表示：“云原生被视为数字化转型的加速器，可以提高生产力和敏捷性，包括加快和简化应用的生命周期。鉴于这一优势，该技术有助于实现工作负载在不同环境之间的可移植性，有效提高资源利用效率。微服务/现代化架构和敏捷开发需要全新的专业知识和技术/工具，如容器、服务网格、基础设施自动化、AI增强型持续集成/持续交付（CI/CD），以及专业运营能力。”