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近日，Gartner發(fā)布的2025成熟度曲線揭示四大趨勢：自主可控、生成式AI影響、基礎設施韌性及運營效率。

在解讀這一曲線時，Gartner研究總監(jiān)張吟鈴強調，中國AI芯片2030年將占本土市場過半份額，開源大模型降低算力門檻，但企業(yè)需警惕過度投資。AI安全治理成為焦點，大語言模型可觀測性技術正在崛起等，這些趨勢值得關注。

據(jù)悉，Gartner的成熟度曲線將每一項創(chuàng)新技術從“萌芽”到“成熟期”劃分為技術萌芽期、期望膨脹期、泡沫破滅低谷期、穩(wěn)步爬升恢復期和生產(chǎn)成熟期5個階段。

“這一理論框架幫助我們清晰地理解技術發(fā)展的生命周期，以及在不同階段企業(yè)應如何應對?！睆堃麾徴f。

具體來看，在技術萌芽期，新技術往往引起媒體和市場的廣泛關注，但商業(yè)可行性較低，主要是一些初創(chuàng)企業(yè)和大廠在進行概念驗證和POC嘗試。

張吟鈴分析指出，隨著技術進入期望膨脹期，大量成功案例和失敗案例并存，市場熱情高漲，但多數(shù)企業(yè)仍持觀望態(tài)度。泡沫破滅低谷期則是技術經(jīng)歷市場考驗的關鍵時刻，失敗案例增多，技術進行不斷改進和調整。穩(wěn)步爬升恢復期，技術逐漸成熟，實際使用案例增多，市場理解和期望更加現(xiàn)實。最終，在生產(chǎn)成熟期，技術達到高值，實現(xiàn)廣泛應用并產(chǎn)生實際價值。

此外，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設施韌性以及保持運營效率等在內(nèi)的四大主題趨勢；與去年相比，并沒有太大的調整，這也反映出了趨勢的長期性。

首先是自主可控，越來越多的中國企業(yè)會采用自主研發(fā)的基礎設施軟硬件、工具，規(guī)避美國政府的技術限令?？蛻魝鹊膹娏倚枨笠苍隍寗庸┙o側快速前行，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)芯片服務器、自主可控數(shù)據(jù)庫、國產(chǎn)服務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地挪動。尤其是業(yè)界關注度較高的國產(chǎn)AI芯片，根據(jù)Gartner 8月份發(fā)布的關于中國芯片新興技術報告。Gartner預測：“到2030年，中國本土AI芯片廠商將在國內(nèi)AI芯片收入當中占據(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的為代表的高品質開源大模型問世，極大降低了AI推理對算力的需求，很多企業(yè)開始使用DeepSeek來部署AI應用。隨著AI應用的漸次落地，AI Agent和代理式AI開始火爆，這都對底層基礎設施的服務交付提出了新需求。

第三是基礎設施韌性，隨著千行百業(yè)數(shù)字化轉型的加速和深入，基礎設施作為其能力底座，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，并且能夠快速恢復及提升自身適應性。在今年的曲線中，Gartner將低軌衛(wèi)星和安全訪問服務邊緣SASE納入其中，就是希望業(yè)界能夠從網(wǎng)絡和安全角度，去考慮如何將兩個新興的技術運用到確?；A設施的性能、韌性方面。

第四是基礎設施保持運營效率，受到經(jīng)濟大環(huán)境影響，最近幾年IT預算增幅非常小，甚至呈現(xiàn)出下降的趨勢。對于基礎設施的部門來說，需要進一步減少開支并提高效率；在這方面，部分技術及創(chuàng)新可以去利用，并且推動部門更有效率地運行。

在這種情況下，如何把握趨勢，迎接挑戰(zhàn)？

張吟鈴強調，Gartner的基礎設施戰(zhàn)略成熟度曲線在一定程度上揭示了當前基礎設施架構中的關鍵創(chuàng)新點及其發(fā)展趨勢。面對自主可控、生成式AI、基礎設施韌性和運營效率等四大主題趨勢，企業(yè)需要全面考慮自身需求和能力，制定合理的投資戰(zhàn)略。同時，面對AI基礎設施、生成式人工智能一體機和算力即服務等關鍵創(chuàng)新點，企業(yè)需要把握機遇，迎接挑戰(zhàn)，以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。