百度智能云&IDC：2024AI原生應用生態白皮書（52頁）.pdf

1、AI原生應用生態白皮書 開創未來商業格局 探索大模型應用與生態的無限潛力CONTENTSIDC觀點第一章 生成式AI時代：探索應用前沿，引領未來發展.生成式AI成為智能數字化優先時代的催化劑.生成式AI重塑數字經濟格局.“應用為王”下生成式AI在各行業的實踐和價值第二章 AI原生應用生態：決定大模型落地應用能力上限.探索AI原生應用生態價值，構建數字化業務的全局框架.全球視野下的AI原生應用生態實踐.AI原生應用生態全面賦能伙伴，打造合作共贏的新局面第三章 AI原生應用生態評估框架及目前發展概述.AI原生應用生態評估框架.評估模型的價值與實踐.中國AI原生應用生態構建者發展水平評估結果與分析.

2、百度智能云表現特征分析：在優勢中持續突破，于挑戰中尋求新變第四章 前瞻思考AI原生應用生態的演進與未來發展路徑.AI原生生態引領智能化革新之路.生態構建者策略：構筑繁榮AI生態的基礎支柱.生態關鍵共建者和行業企業策略：在AI生態中找準自身定位第五章 百度智能云，塑造智能時代的生態基石.百度智能云千帆大模型平臺：打造大模型服務超級工廠，爭做AI原生應用生態的先鋒.百度智能云AI原生應用生態支持三層布局第六章 攜手共贏，生態合作實踐中的成功案例IDC觀點 生成式AI開辟商業新路徑，提升體驗并催生新的服務模式在智能數字化優先的新時代背景下，生成式AI以其快速迭代的特性開辟了一條充滿無盡可能的嶄新商業

3、路徑。該技術不僅大幅提升個人與企業用戶體驗，實現內容創作、個性化服務的高效化與精準化，還在優化生產流程、催生新商業機會（如AI訓練師、AI教育培訓等）方面發揮了關鍵作用，助力企業在全球競爭中搶占戰略先機的同時，釋放出龐大的市場潛力與經濟效益。IDC預計：年全球生成式AI市場規模將達,億美元；在中國，該市場規模將增至億美元，年年復合增長率高達.%。生成式AI的價值與挑戰并存，構建或參與AI原生應用生態體系成為企業戰略要務生成式AI技術在賦予企業顯著的效能提升與商業價值創造能力的同時，也帶來了一系列待解決的風險與挑戰，諸如對高性能計算資源的高需求、模型部署及優化的復雜度升高、數據管理的嚴謹要求提升

4、、安全保障措施的周密布局難以保證以及緊跟技術革新步伐的的持續適應能力不足等。為化解這些難題，確保AI技術更穩健地與實體經濟融合并協同發展，業界正積極推動由孤立的AI原生應用向健全完善的AI原生應用生態系統轉型。IDC指出，這一生態系統的核心在于以AI大模型為核心支柱，通過開發和部署各類AI原生應用來串聯產業鏈上的合作伙伴，創造新的服務模式，全產業鏈共同挖掘并實現商業潛能。此生態系統涵蓋生態構建主體、關鍵合作創新者以及各行業參與者，且隨著市場需求及環境的變化，對其中所有角色的功能定位和技術要求也在不斷提升：生態構建者須開放包容，與伙伴共筑協同繁榮之路：生態構建者在系統中發揮著核心作用，在生成式A

5、I時代下需展現出更為開放包容的姿態，積極倡導并鼓勵各合作伙伴及客戶間形成緊密協同效應，各自發揮核心優勢，共同砥礪前行，推動AI原生應用生態系統的繁盛壯大。生態關鍵共創者須深思定位，深化合作以推動AI應用革新：生態關鍵共創者是生態系統中的重要合作伙伴，其角色定位不應止步于簡單的“信息傳遞者”，而應深入挖掘自身潛力，進行戰略性的思考與革新。通過與生態系統內部其他伙伴開展深度合作和資源共享，多方合力促進AI原生應用領域的深化拓展和技術進步，實現互惠互利的長遠發展目標。角色交融促多元生態，深度協作驅動AI廣泛應用伴隨AI原生應用技術的迅猛演進與拓寬延展，生態系統內部的角色界定日益呈現交叉融合的趨勢，預

6、示著不同的參與者將在功能和責任上展開更為緊密和深入的互滲整合。這一過程對于塑造一個多維度、充滿創新精神的生態系統至關重要。這種角色交融的動態不僅增強了整個生態系統的多樣性和創新能力內涵，而且強有力地催化了各利益相關方之間的深層次協同合作與資源共享機制的建立，從而為AI原生應用的大范圍普及推廣提供了強大的驅動力量。在智能數字化優先的大時代背景下，IDC首次提出AI原生應用生態評估框架，以全面評估生態搭建者在AI原生應用生態系統中的綜合實力該框架涵蓋市場表現、平臺實力、服務支持、商業變現和社區建設等五大指標?；谠摽蚣?，IDC針對中國市場中的AI原生應用生態搭建者的綜合實力展開評估。評估結果顯示：

7、目前雖然整體行業在平臺實力和市場表現方面表現尚可，但在商業變現等維度仍有提升空間，面對挑戰與難題，各方需持續努力，以實現從技術理論到商業價值的有效轉換。生成式AI時代第一章探索應用前沿，引領未來發展.生成式AI成為智能數字化優先時代的催化劑隨著信息技術日新月異的進步與數字化轉型的深度滲透，智能數字化優先時代已悄然開啟。在這一嶄新時代中，生成式AI（GenAI）憑借其獨特的技術優勢和廣泛的應用潛力，正在扮演著企業數字化轉型及智能化升級的核心角色。生成式AI不僅顯著加速了信息技術的更新迭代速度，還在廣闊新興市場展現出強大的發展潛力，為企業開辟了商業藍海。IDC認為，企業的數智化轉型之旅已經邁過.階

8、段的初步試水與摸索，正在從數智化轉型.階段的大規模實踐應用，邁向智能數字化優先的全維度深度智能化融合階段。這一發展進程呈現出連續性和持續深化等特點，企業將以一種全新的視野重新審視自身從內部運營流程到外部市場競爭環境的各個層面，將智能化變革的觸角從產品服務的設計延展至用戶體驗，以展開一場由內而外、由底層到頂層的全方位智能化重塑。圖 生成式AI開啟智能數字化優先時代來源：IDC，核心競爭力塑造：企業將智能數字化作為塑造競爭優勢和規劃未來藍圖的關鍵手段。立體化全鏈條深度融合：AI技術不僅貫穿于產品與服務創新之中，更滲入組織結構設計、經營模式改革及人才培育等多元維度，實現三維立體式的智能化重構。試點創

9、新規?；瘎撔驴沙掷m創新智能數字化優先深度集成與戰略適配：智能技術在企業范圍內的應用由淺入深，力求與公司整體戰略高度貼合，實現跨職能團隊間的協同增效。精煉流程與結構性革新：通過深度嵌入AI技術，企業將對內在資源配置進行深度整合與流程再造。數智化轉型.試驗性啟動與驗證性實施：企業在有限的業務板塊導入智能數字技術，啟動探路性質的試行項目，旨在確認智能科技的實用性和商業潛能。初步效能提升與成本節約：初期智能化實驗集中于提升流程效率和壓縮成本，彰顯初級智能化應用的實效性和經濟效益。奠基性體系架構構筑：初步建構智能數字化轉型所需的基礎架構與前瞻性戰略構想，為下一階段的深化布局墊定基石。數智化轉型.數智化轉

10、型.：初試鋒芒在此階段，企業開始在部分業務流程中引入智能數字技術，旨在提升效率并降低成本。這些初期智能項目具有探索性特征，核心目標在于驗證智能技術的實際可行性及其商業價值。通過初步運用智能算法，企業逐步體驗到了智能化所帶來的便利性和經濟效益，并逐步建立起數智化轉型的基礎體系架構，為后續發展奠定堅實基礎，同時逐步形成創新性的戰略思維模式。數智化轉型.：深化擴展隨著智能試點項目的成功實施與推廣，企業步入數智化轉型.階段。這一階段，企業不再局限于單點智能技術的應用層面，而是著力于實現智能技術與業務戰略的高度契合以及跨部門協同效應的最大化。數智化轉型.標志著企業在智能技術應用、流程優化及組織結構調整方

11、面實現了質的飛躍，從而實現高效且智能的運營管理。通過整合內部資源與優化業務流程，企業提高了整體運營效能，并為長遠戰略發展注入持續動力。智能數字化優先時代：全面融合智能數字化優先時代標志著智能數字化發展的高級階段，企業將智能數字化視為塑造核心競爭力和未來發展藍圖的關鍵要素。在這一階段，企業不僅致力于打造智能數字化的產品與服務，更是在組織架構、運營模式乃至人才培養等方面全面推進數智化轉型。智能數字化優先時代倡導持續創新和快速迭代，以適應瞬息萬變的市場需求和客戶期望，確保智能技術與業務緊密融合。企業借助智能算法與大數據技術，實現業務流程的智能化決策與優化，有效提升了整體運營效率與客戶滿意度。至此，企

12、業的數字化轉型已超越單純的技術采納，深深植入企業運作的每一個環節，成為驅動企業持續增長的核心動能。作為智能數字化優先時代的重要催化劑，生成式AI的誕生不僅是技術創新上的重大突破，更是對傳統商業模式和邊界的一次重新界定。相比傳統AI，生成式AI具備獨特優勢，包括加速自動化進程、大幅提升企業內部效率、提供高度定制化的服務以及創造性的能力。對于全球經濟而言，生成式AI通過提升生產效率、激發創新能力并重塑產業鏈格局，開拓出巨大的發展空間。智能數字化優先不僅是一種技術部署策略，更是企業愿景、文化及思維方式的整體革新。面對新時代背景下的挑戰與機遇，企業亟需重新審視并調整自身的業務戰略、組織結構、運營模式以

13、及人才發展戰略，以更好地適應高速發展的技術環境并把握新的商業契機。.生成式AI重塑數字經濟格局隨著智能數字化浪潮的翻涌，生成式AI已然成為數字經濟變革的領航者，逐漸滲透至全球經濟體系的各個層面，猶如驅動經濟發展的“智慧引擎”。首先，生成式AI市場正在迅速膨脹，成為推動IT市場發展的重要驅動力。IDC數據顯示，預計到年，全球對生成式AI的投資總額將大幅躍升至,億美元。中國作為全球經濟的重要參與者，在這個領域內也展現出強勁的發展勢頭和堅定的戰略投入。IDC預計，年，中國對該領域的投資額將激增至億美元，年期間年復合增長率高達.%，其中，生成式AI軟件市場同期年復合增長率將高達.%，其擴容速度足以引領

14、行業創新前沿。此外，生成式AI對全球經濟的貢獻還體現在它深遠且廣泛的間接經濟效益上。IDC預測，得益于生成式AI技術的持續進步與廣泛應用，其每年能夠為全球經濟體系注入.萬億至.萬億美元的增值潛能，并在逐漸滲透企業運營的各個層面，推動著研發設計、生產制造、市場營銷、售后服務等關鍵環節的優化升級和轉型：在產品研發階段，生成式AI可提供強大的輔助支持。運用深度學習和大數據分析等技術，為研發團隊提供數據解析與趨勢預見。原本耗時繁瑣的產品試驗與數據分析過程，在生成式AI的支持下得以顯著提高效率并確保準確性。在軟件開發的過程中，生成式AI對于代碼生成的作用尤為突出。它可以通過對大規模代碼庫的學習，理解和掌

15、握各種編程模式、算法實現和最佳實踐，進而根據預定義的需求規格說明書自動生成符合規范且高效的代碼片段，甚至完成整個模塊的設計與實現。再生成和智能化能力的雙重作用下新產品研發周期能夠有效縮短。圖 中國生成式AI市場規模預測，-（百萬美元）來源：IDC，GenAI硬件GenAI軟件GenAI服務整體市場CAGR.%,.,.,在生產階段，生成式AI可助力流程優化。通過智能調度算法及自動化控制技術，生成式AI能夠實現對傳統生產線的高度智能化改造，不僅精細調控每一步工藝流程，還具備實時監測與預防潛在生產問題的能力，有力提升了整體生產效率，確保產品質量的穩定性與一致性。在銷售環節，生成式AI充當市場分析師與

16、策略規劃者的角色。通過對海量市場數據的深入挖掘和對消費者行為的精準預測，生成式AI能夠為企業提供詳盡且實用的市場洞察信息。這些洞察有助于企業精確鎖定目標市場、準確把握市場動態，并為其制定針對性強的銷售策略提供強有力的數據支持。此外，生成式AI還能夠通過智能客服、個性化推薦等自動化銷售手段來增強銷售效果。在服務領域，生成式AI可提升客戶服務平臺的智能化程度，迅速響應需求，按需提供個性化服務。無論是在售前咨詢、售后支持還是客戶關系管理過程中，生成式AI都能帶來高效、精確且個性化的服務體驗，從而有效提升客戶忠誠度，塑造良好的品牌形象，進一步拓寬企業的商業機會與發展空間。除了生產鏈，生成式AI還會給就

17、業市場帶來深遠影響。IDC預測，到年，全球強企業中%的現有工作角色，將因采用生成式AI而被重新定義或被淘汰。部分重復性勞動的傳統崗位可能會因自動化和智能化而面臨轉變，但同時也將催生出AI訓練師、人機交互設計師、AI審核員等大量新的工作崗位和職業機會。在此時代背景下，政府、企業和教育機構需要攜手共進，加強人才培養和職業教育改革，以積極應對這一變革所帶來的挑戰和機遇，共同塑造一個充滿活力的新時代勞動力市場。.“應用為王”下生成式AI在各行業的實踐和價值生成式AI的價值不僅在于帶來具有仿人類的創造力，更重要的是它可以通過實際落地，為生活方式的優化帶來新的動能。聚焦中國，在“應用為王”的背景下，企業正

18、在積極關注并推動AI的創新應用和場景落地，尤其關注先進技術在提升業務成效、響應市場需求等維度帶來的切實提升和價值。盡管模型的持續開發和優化不可或缺，但在資源有限的大環境中，深耕基礎大模型的研究并非大部分企業的首要選擇，如何站在巨人的肩膀上，進一步挖掘生成式AI的應用價值，重構產品思維，提升運營效率與市場競爭力，才是企業彎道超車的機會。從數量方面來看，IDC預計，到年，全球將誕生超過億個新應用，這一數字幾乎等同于過去年累積的應用總數。AI應用將為企業帶來深遠影響，其本身也具有巨大的市場潛力。IDC認為，縱觀企業級和消費級市場，生成式AI對于應用的影響主要包含三種情況：AI原生應用的創造、傳統應用

19、的AI重塑以及AI暫未觸及的領域。而前兩者正在當前“智能數字化優先”的大環境下，對企業和消費者產生重大影響。圖 生成式AI對于應用的影響來源：IDC，生成式AI對于應用的影響AI原生應用的創造傳統應用的AI重塑創建全新的內容，如自動生成文章、報告、設計稿、音樂作品甚至電影劇本在個性化推薦、客戶服務等領域，AI能實時生成定制化的內容和服務，如個性化的營銷郵件、聊天機器人等生成式AI輔助編寫代碼、調試程序，甚至直接參與架構設計，加速產品迭代周期內容創新智能算法顛覆傳統工序，顯著提升運作效率。同時，實時分析數據，驅動業務流程動態優化流程再造與效率提升整合資源，打破行業壁壘，催生新業態模式，AI深度挖

20、掘用戶需求，引領行業向高度定制化轉型行業生態重構生成式AI暫未觸及面對高度個性化需求、強人際交互特質及高度復雜決策情景時，生成式AI仍顯局限，AI技術尚未完全具備替代人工的專業洞察能力和情感交流特質高度定制化職業領域在涉及極為簡單、重復性強且勞動力成本相對較低的作業任務時，由于此類工作的經濟性和技術適應性考量，生成式AI的應用尚未得到廣泛推廣和深度滲透簡易低附加值工作范疇個性化服務產品研發在ToB（企業級）領域，生成式AI的核心影響力主要體現在對于傳統流程和應用的智能化重塑上：隨著生成式AI技術在各行各業核心業務中的深度融合，企業正高速推動其自身以及所在行業的革新與升級。以金融服務業為例，該技

21、術能夠嵌入至風險評估、智能投顧服務、客戶關系管理等多個層面，通過運用深度學習算法與大數據解析方法，金融機構能夠迅捷識別潛在風險，定制個性化投資建議，并提升客戶服務效率與滿意度。在醫療健康領域，生成式AI通過深化醫學影像解讀、疾病預測及個性化療法設計等功能，顯著提高了診療精準度和治療質量，進而為患者帶來更為卓越的醫療服務體驗。而在包括制造業、物流業、零售業等在內的其他行業中，生成式AI同樣在自動生產線優化、智慧供應鏈構建、個性化市場策略制定等方面扮演決定性角色，有力地推動了行業向數字化和智能化的轉型進程。從本質上講，生成式AI正在深度改造傳統業務場景，助力企業在既有應用場景中發現并挖掘新的價值源

22、泉，并持續驅動技術創新和商業模式的迭代更新。圖 生成式AI在企業級領域的應用場景來源：IDC，行業應用運行 攝入 訓練 推理 調整數據生成式基礎模型文本模型代碼視頻圖像語音金融-風險評估和信貸審查-投資策略優化-欺詐檢測-報告自動生成-智能客服制造-生產流程優化-產品設計輔助-供應鏈管理-質量控制自動化能源-能源消費預測-設備維護預測-能源存儲和分發優化-可再生能源管理-環境監測醫療-診斷輔助-治療建議生成-藥物研發-患者監控和預警-醫療文獻生成和分析政府-公共服務自動化-政策模擬-數據可視化零售-庫存管理預測-個性化推薦-客戶服務自動化-市場趨勢預測-虛擬試衣-數字主播在ToC（消費級）領域

23、，生成式AI催生出大量具有創造力和創新性的AI原生應用：智能音箱和聊天機器人等產品已經深入現代生活，以其便捷、個性化和智能化特點迎合了用戶多樣化的需求，極大地提高了居家生活的便捷性和舒適度。在智能出行方面，自動駕駛技術和智慧交通解決方案的應用，則保證了出行的安全高效性，徹底顛覆了過往的出行模式。在健康服務板塊，AI技術支持實時監控個人健康數據，預警健康隱患，并助力用戶實現精細化和智能化的自我健康管理。至于娛樂休閑，AI音樂創作工具能按用戶偏好創作個性化音樂曲目，而AI游戲內容生成技術則賦予玩家更加豐富多彩的游戲冒險體驗。在智能教育領域，智能教學系統依據學生的學習進展和個人能力差異提供定制化學習

24、路徑與教育資源匹配；同時，AI助教還能實時輔助學生解答疑問，促進高效學習。實際上，AI原生應用的價值已經跨越了企業用戶和個人用戶的邊界，其在人機交互、自動化效率提升、場景智能化以及商業模式創新等方面產生了深遠影響：圖 生成式AI的在消費級領域的應用場景來源：IDC，生成式AI在消費級領域的應用模擬人類交互，提供實時問答和信息檢索服務可用于心理咨詢、情緒安撫、兒童教育等場景部分產品具備娛樂功能，如講故事、唱歌等通過物聯網連接，實現手機APP遠程控制內置AI算法，根據使用習慣自動調節溫度、亮度等參數智能冰箱配備食品管理功能，提醒食物保質期和營養搭配建議智能家居提供高水準的游戲對戰體驗，幫助玩家提升

25、技能自適應玩家水平，保證競技挑戰性和趣味性 優化游戲流程，實現智能化劇情生成基于用戶播放歷史、搜索記錄、點贊、收藏等行為數據，了解其音樂喜好考慮用戶的情境因素，如時間、地點、活動狀態等，為用戶適時推送合適的音樂基于用戶對推薦內容的反饋調整推薦策略，以更加貼合用戶即時需求分析機票、酒店價格趨勢，推薦最佳出行時間個性化定制旅游路線，結合用戶偏好與目的地信息實時更新交通、景點信息，提供便捷的旅行攻略娛樂休閑L-L級別的自動駕駛能力 實現自動跟車、變道、超車、自動泊車等功能通過傳感器融合和深度學習預測道路狀況，保障行車安全車載AI助手，提供人性化交互體驗，集成語音控制、導航、媒體娛樂利用AI預測城市交

26、通流量，動態調整紅綠燈時間提供最優路徑規劃，緩解擁堵情況 實時監控路面狀況，及時發現并處理交通事故智能出行實時監測心率、血壓、血氧飽和度、睡眠質量等生理指標提供運動量統計、卡路里計算、久坐提醒等健康管理功能部分設備支持ECG心電圖監測，有助于預防心臟疾病語音交互，能夠分析個人健康數據，預測慢性病風險提供定制化飲食計劃、運動指導和康復方案針對特定人群，如對孕婦、老年人提供特殊關懷和監護服務智慧健康根據學生的學習進度、能力水平和興趣愛好，推送定制化課程內容實時反饋學生學習效果，動態調整教學策略自動生成課后作業和練習題目，提升學習效率提供智能答疑、知識點解析服務 對學生作業進行自動批改和評分教學資源

27、生成，包括教案、課件制作等智能教育智能音響AI助手/聊天機器人AI驅動傳統家電（電視、空調、冰箱等）AI游戲伙伴智慧音樂推薦引擎智能旅游行程規劃助手自動駕駛智慧交通管理智能健康監測設備AI健康顧問、營養師智能個性化學習系統AI教師助手語音識別與喚醒 集成多種智能家居平臺，實現跨品牌設備聯動提供音樂播放、新聞播報、天氣預報、鬧鐘設置等功能支持查詢信息、叫車等多種生活服務人機交互界面的顛覆重塑：當我們談到AI原生應用的價值時，首先需要提及的是它對人機交互方式的革新。傳統的軟件和產品往往基于預設的、固定的交互邏輯，而AI原生應用則通過自然語言處理、語音識別等技術，打破了這種局限。它提供了一種更加自然

28、、直觀的交互方式，具有更高易用性。這種轉變不僅優化了用戶體驗，還進一步模糊了人與機器之間的界限，加速機器與日常生活和工作場景的無縫融合。釋放自動化潛能：AI原生應用的另一重要價值是它對重復性工作和流程的自動化處理能力。對于許多企業而言，大量的常規任務和流程往往消耗了大量的人力和時間資源。AI原生應用通過機器學習和數據分析等技術，能夠快速、準確地處理這些任務，提高工作效率。推動場景智能化的前沿：隨著AI技術的不斷進步，我們正逐步邁入一個“萬物皆可智能化”的新時代。AI原生應用通過深化學習和機器學習技術不斷提升自身的智能化水平，可以對更多領域的具體應用場景進行深度優化和重構，使其具備更高效、智能的

29、服務和運行能力。無論是智能家居系統自動調節環境參數，還是智能安防系統自主識別異常情況，這些應用都在拓寬智能化的邊界。這不僅提升了場景的智能化水平，也為企業在市場競爭中贏得了優勢。商業模式創新的催化引擎：AI原生應用不僅是技術創新工具，更是商業模式革新的平臺。通過對客戶需求和市場趨勢進行深度分析和預測，AI原生應用為企業孕育新產品和服務提供了無限可能。AI原生應用商店、MaaS等新的服務模式層出不窮，為企業打開了商業模式創新的大門，推動其開拓全新的市場和業務領域。AI原生應用是一場商業模式的革新。隨著技術的不斷演進和應用場景的不斷拓展，AI原生應用將繼續引領各行業的數字化轉型和升級。對于企業和組

30、織而言，抓住AI原生應用的機遇，將是其在數字經濟浪潮中取得競爭優勢的關鍵。AI原生應用生態第二章決定大模型落地應用能力上限.探索AI原生應用生態價值，構建數字化業務的全局框架 在積極推進并深度挖掘AI原生應用所蘊藏的巨大潛能、助力企業實現數字化轉型與業務創新的進程中，我們已然見證AI原生應用在眾多前沿領域內孕育出具有顛覆性效應的產品，并為用戶帶來了卓越體驗。然而，企業在獲得機遇的同時也面臨各項挑戰：底層算力制約：作為AI應用的基石，計算能力的瓶頸顯著阻礙了AI技術的快速迭代和廣泛應用。隨著數據規模和模型復雜度的增長，現有的計算資源難以滿足需求，尤其是在處理大規模數據集和復雜的深度學習模型時，算

31、力不足的問題尤為突出。此外，能效比也是亟待解決的關鍵問題，高算力需求往往伴隨著巨大的能源消耗，導致成本增加并可能對環境造成壓力。分布式計算和邊緣計算場景下的延遲、穩定性問題則影響了AI應用的實時響應。中層模型投入困境：傳統的模型訓練過程耗時耗力，效率低下且成本高昂。日益復雜的AI模型結構加大了對高質量數據和強大計算資源的需求，數據量激增則會導致模型訓練時間成本增加。同時，模型泛化能力是決定其在實際應用場景中表現優劣的關鍵因素，而當前許多模型在面對新場景時普遍表現出適應性不足，需要進行微調和優化工作以提升泛化性能。數據難題：數據量和質量問題也是構成AI應用發展的重大障礙。非結構化、標注不準確或包

32、含噪聲的數據嚴重影響模型訓練效果及最終應用性能。與此同時，數據標注的成本不容忽視，特別是在監督學習中，數據標注是一項必不可少卻極其耗費人力和時間的任務。此外，在獲取合適的數據集并實現有效共享方面，也面臨著諸多困難。除了上述挑戰外，AI原生應用還面臨諸如技術集成與兼容性、倫理法規遵從、安全性與隱私保護以及用戶接受度等多元挑戰。為了克服這些挑戰，并促進AI技術與實體經濟深度融合與聯動發展，行業正在積極倡導從單一的AI原生應用轉向建設全面的AI原生應用生態體系。這一轉型的核心戰略在于搭建統一的技術標準、共享的數據資源、開放的合作平臺和協同創新機制，把散落的AI技術和應用場景有機結合，形成打通基礎硬件

33、設施、中間層模型開發與優化、頂層多樣化應用服務，乃至跨行業跨領域的完整生態系統。IDC認為：AI原生應用生態是以AI大模型為基石，AI原生應用作為實施手段，連接合作伙伴、創新服務方式，從而實現商業價值。在生態系統中，AI大模型提供強大的自然語言理解、語音識別、圖片識別以及生成能力，為各種應用場景提供支持。AI原生應用則利用模型能力，創造出獨立應用軟件或嵌入到其他系統中的功能模塊，滿足用戶多樣化需求。通過合力，推動生成式AI生態的發展，催生出新的應用場景和服務方式，如藝術設計、數字員工、知識管理、代碼生成、市場營銷和客戶服務等。圖 AI原生應用生態能力全景圖來源：IDC，應用層行業應用創新行業專

34、用中間件行業數據交互與可視化技術應用商店基于AI的推薦引擎用戶畫像與行為分析微服務架構設計應用開發框架與SDK安全支付網關版權保護措施基礎層芯片存儲服務器網絡分布式計算開發框架數據服務平臺層模型開發微調與遷移學習算法庫強化學習與生成對抗網絡深度學習算法模塊AI原生應用開發模型管理工具鏈基礎大模型數據預處理工具模型訓練與驗證工具模型優化與轉換工具模型部署工具與服務API管理容器化與微服務架構超參數優化模型加密與密鑰管理賦能支持實訓基地建設證書認證體系技術模型共研人才培養&培訓支持市場洞察與研究客戶成功管理解決方案設計咨詢服務&銷售賦能社區運營項目孵化與推廣AI賽事開源社區與生態建設自研大模型第三

35、方大模型推理引擎自動微分訓練推理一體化量化壓縮在線學習與增量學習模型架構搜索進一步而言，AI原生應用生態的魅力在于其三大顯著特征：多樣性、協同性和持續創新。多樣性體現在生態內部匯集了眾多不同類型的AI應用企業，橫跨智能語音、自動駕駛、智能客服及智能制造等多個領域。協同性則表現為生態內各組成部分間的相互依賴與促進關系，共同構成了一個動態演進的整體，推動著AI應用的全面發展。創新性則是生態保持活力的核心驅動力，不斷激勵AI應用突破技術瓶頸，取得技術和應用上的新突破。面對算力、模型和數據方面的挑戰，AI原生應用生態構建者能借助云計算、邊緣計算等融合技術，實現算力資源的彈性分配與智能調度，為AI應用配

36、備高性能引擎，使其能在云端和邊緣端之間靈活應對各類計算任務。同時，生態體系內提供的模型壓縮、剪枝等優化技術，能夠幫助降低模型復雜度和運算負擔，使得AI應用能夠更快地完成訓練并進行部署。在數據層面，通過建立數據共享平臺和促進開放合作機制，生態體系可以有效緩解數據資源的稀缺性問題，為AI應用打開廣闊的知識庫，助力模型訓練效果的提升和應用價值的深化。在數字經濟蓬勃發展的今天，AI技術已成為驅動經濟轉型升級的關鍵力量，而AI原生應用生態作為這一技術落地應用的重要載體，其建設與發展將有力加速智能化進程，為數字經濟注入源源不斷的動能。.全球視野下的AI原生應用生態實踐AI原生應用生態不僅是一個龐大的系統理

37、念，更在全球范圍內催生了一系列具體且富有創新性的實踐。這一生態體系強調在AI技術驅動下，實現應用程序和服務的設計、開發及運營模式的根本變革，使AI成為產品與服務不可或缺的組成部分，而非附加的增值功能。為此，國內外眾多AI企業在模型優化應用開發與商業模式等領域展開了廣泛而深入的實踐。從全球視野來看，AI原生應用生態的實踐呈現出多樣化和創新性的特點在全球范圍內，AI原生應用生態體系的發展展示出多元和創新的趨勢。國際上的科技領軍企業和研究機構扮演著探路者的角色。憑借充足的資金支持，這些企業可以聚焦于AI底層技術的研發與革新，著力將AI技術整合到其核心產品與服務中，將技術驅動和開放式合作為其戰略發展的

38、支柱。技術方面，多模態數據處理與模型算法優化已逐漸取得結果，例如，Sora的出現標志著大模型在文本到視頻生成領域取得了重大突破，帶動了生成式AI在短視頻創作方面的應用，多模態大模型技術取得了重要進展。與此同時，開源文化的大行其道，使AI技術的開發過程變得更為透明和合作化，為整個生態系統的繁榮增添了強勁動力。以Tensor-Flow、PyTorch和飛槳等廣泛采用的開源框架為例，它們不僅加快了AI技術的快速迭代升級，而且吸引了全球范圍內的開發者加入到AI生態共建的隊伍中，合力推進AI技術的迅猛發展。這種協同創新的生態系統，為AI技術的廣泛應用奠定了穩固基石。在商業模式上，企業級公有云AI解決方案

39、讓企業具備了在云端部署和管理AI應用的能力，從而更容易借力AI技術提升競爭優勢。同時，訂閱機制的服務模式確保企業能隨時獲取必要的AI功能支持，這一模式的靈活性既滿足了不同企業的多樣化需求，也有力促進了AI技術的廣泛應用及其市場的高速增長。另外，海外AI原生應用商店為AI技術的廣泛應用和商業化實施對于中國來說樹立了新典范，這類商店匯集了大量基于AI技術的創新應用，用戶可通過訂閱機制獲取連續的服務，從而擁有豐富的選擇空間。這種商業模式既拓寬了AI技術的應用邊界，也為開發者創造了商業化變現的機遇，進一步激發了AI技術的創新循環與發展。AI原生應用生態在中國的實踐則彰顯出鮮明的本土特色和市場需求導向在

40、中國，AI原生應用生態的實踐凸顯出本土特色和市場需求為導向的特點。受到市場需求拉動和國家政策鼓勵的雙重推動作用，生成式AI技術在國內得以迅速普及和深化。各企業積極響應政策倡導，將AI技術滲透至金融、制造、醫療、能源等多元行業，加速產業的數字化轉型和智能化升級。在技術研發方面，中國企業重視AI技術與實際應用場景的緊密結合，圍繞行業痛點升級優化算法，依靠持續的技術創新增強AI應用的實際效能和性能表現。盡管如此，企業尚存在創新潛力不足等問題，因而也仍在不斷提升對底層框架和技術原創性的研發投入，力求增強在AI核心技術領域的自主創新實力。在商業模式探索上，國內技術提供商除了提供AI原生應用平臺和開發工具

41、，賦能行業用戶開發自己的AI應用之外，還針對特定行業場景和個性化需求，提供專業化的技術服務與支持，以及量身定制的AI解決方案，助力企業滿足個性化需求并實現商業價值最大化。值得注意的是，MaaS（模型即服務）已經成為中國市場上大模型商業化的主要途徑之一。在國內，AI原生應用商店的建設也在積極進行之中。眾多企業正致力于搭建和運營完善的AI生態環境，形成一個有利于AI技術健康發展的閉合循環?？傮w來說，國外通過技術驅動和開源開放，展示了深厚的AI技術積淀；中國以行業需求為導向，注重商業化發展。在生成式AI發展上，各國應因地制宜，結合技術基礎、市場需求和政策環境制定合適戰略，以推動創新和應用。.AI原生

42、應用生態全面賦能伙伴，打造合作共贏的新局面在AI原生應用生態實踐中，IDC觀察到，良性的生態運轉離不開多元主體的積極參與和相互協作。正是各方的共同努力，才塑造了這一新興領域的發展形態。參與生態的成員包括但不限于大型科技企業、科研機構、創新型初創企業、開發者社群以及各行各業尋求轉型的傳統企業。IDC認為，這些生態成員的角色大致可分為三類：生態構建者、生態關鍵共創者和行業企業。生態構建者通常為大型科技企業和科研機構，其發揮著樞紐作用，不僅構筑并維護底層基礎設施，更是連結共創伙伴與行業用戶的關鍵橋梁。通過提供先進的技術支持與服務，這些企業與機構持續推動生態的創新與發展。生態關鍵共創者包括SaaS服務

43、商、ISV和渠道服務商等多元角色，它們與生態構建者和其他共創者緊密協作，共同研發及推廣多樣化的生成式AI產品，滿足不同行業企業的個性化需求，并將AI技術切實融入到各個業務場景中，以提升生產效率、優化用戶體驗，實現商業價值的最大化。行業企業作為最終用戶，通過與生態構建者和共創者共同協作，將生成式AI技術融入業務流程，提升生產效率，改善用戶體驗，實現商業價值。在AI時代，行業用戶不僅是先進技術的使用方，也可以轉化為共創者；在研發和打磨先進AI應用的過程中，它們不僅實現自身智能化發展，還實現對外賦能，創新型初創企業在這一方面表現得尤為突出。這一全方位生態體系確保了行業的穩健與可持續進步，共同驅動生成

44、式AI新時代的到來。其中，生態構建者是核心力量，是資源、技術能力和人才的集合地和樞紐站。在日新月異的發展中，生態構建者兼具能力與責任，引領企業和個人共同塑造生成式AI的新紀元。隨著技術的不斷演進，企業級用戶和個人用戶的實際需求與對技術的期望和依賴也在不斷變化。這意味著，當我們從移動互聯時代跨入云時代，再到如今邁向AI原生應用時代，用戶對于合作伙伴的需求勢必會發生變化。圖 行業企業對于技術廠商能力需求演進示意圖：移動互聯時代云時代大模型時代來源：IDC，移動互聯時代云時代大模型時代用戶關注點對廠商的要求交付模式載體隨時隨地的便捷訪問，對移動設備和應用有高度依賴數據存儲、處理和分析能力，以及云服務

45、的安全性和穩定性個性化、易用性、功能強大且穩定的AI技術，強調技術賦能、高效部署及良好用戶體驗安裝標準化產品線下面向企業提供交付服務以及云計算技術能力綜合能力，包括底層算力數據支持、中層模型研發實力、應用開發能力、培訓賦能等移動設備（手機、平板等）云基礎設施基于大模型的解決方案和原生應用軟件交付模式，但需要適應移動設備的特性和應用需求采用云服務模式，提供即需即用的計算、存儲等資源MaaS、訂閱式服務等面對用戶的新需求、新要求，技術提供商必須深入理解行業特性，不斷融合跨領域的專業智慧與技術創新，精準回應具體且廣泛的實際需求。具體來說：在企業級市場中，大型企業往往尋求高度集成且可定制的AI解決方案

46、，技術提供商應當為之提供具有高度靈活性和可擴展性的AI平臺，并配備專業團隊保障實施效果；中小企業則更注重AI技術的簡易部署和實用性，因此，技術提供商應推出容易集成的AI工具及平臺，并配套詳盡的培訓服務與技術支持體系；初創企業的成功在很大程度上取決于能否實現技術創新與商業模式的獨特性，故技術提供商需提供一攬子孵化扶持計劃，覆蓋從技術研發到市場開拓的各個環節。在個人用戶市場上，生成式AI的普及正對合作伙伴提出多元化的訴求。一方面，專業用戶渴求功能強大、性能穩定的AI工具來應對復雜的任務處理，技術提供者有必要提供高級功能接口以滿足此類需求；另一方面，普通消費者則傾向于選擇簡潔易用、能無縫融入日常生活

47、與工作的AI應用，因此設計友好的用戶界面、提供完備的教程指引和客戶服務成為必不可少的一環。此外，對于熱衷于AI技術探索和創新的愛好者及開發者群體來說，豐富的教育資源、高效的開發工具以及活躍的社區交流平臺也是他們所期待的，這也促使生態構建者建立全面的賦能培訓機制和開放的技術互動空間，從而有力地支撐整個生態系統的蓬勃發展。IDC認為，為更好地賦能伙伴和用戶，生態構建者應重點夯實五大核心服務能力：構建AI原生應用工作臺，實現高效開發與敏捷部署；利用大模型平臺強化AI能力，促進降本增效；實施培訓賦能計劃，培養具備實戰能力的專業人才；建立創新應用孵化機制，激發創新思維并加速落地進程；搭建技術交流平臺，匯

48、聚智慧力量共筑未來。AI原生應用工作臺支持：引領AI開發浪潮，打造高效部署基座AI原生應用工作臺作為集成開發環境，為AI應用的開發與部署提供了強大支持。工作臺應匯聚眾多尖端工具與資源，為企業/開發者提供從需求分析、設計、編碼、測試到部署的全流程支持。它不僅能夠簡化開發過程，降低開發門檻，還能夠提供高效的自動化工具，幫助企業/開發者快速構建出穩定、可靠的AI應用。同時，工作臺還應提供可視化的管理界面，幫助開發者實時監控應用的運行狀態，及時發現問題并進行調整。在AI原生應用工作臺的助力下，企業/開發者能夠更加專注于高價值內容，快速將AI技術轉化為實際價值。大模型平臺：釋放AI無限潛能，助力降本增效

49、大模型平臺作為AI能力的核心支撐，為企業提供強大的技術后盾。該平臺應集結各類先進自研大模型與第三方大模型，通過統一管理和調度，有效實現模型的便捷部署、訓練、推理與優化。平臺兼容深度學習、機器學習等多種模型形態，并提供豐富的API接口和服務，使得企業/開發者能輕松調用或將AI能力嵌入業務中。此外，大模型平臺需要支持模型微調，使企業在特定業務場景下能根據自身需求對通用模型進行針對性優化。培訓賦能支持：育才鑄基，助力業務飛速發展培訓賦能是激發AI應用潛力的關鍵環節。通過精心設計的培訓課程、實踐項目和認證考試，幫助開發者、業務人員等掌握AI技術的核心知識，提升應用能力。培訓課程注重理論與實踐相結合，讓

50、學員在掌握理論知識的同時，通過實踐項目鍛煉實際操作能力。認證考試則是對學員學習成果的檢驗，通過考試可以獲得行業認可的證書，進一步證明其專業能力。培訓賦能不僅為企業培養了具備專業知識和技能的團隊，也為AI技術在業務中的廣泛應用與發展提供了堅實的人才基礎。創新應用孵化支持：點燃創新火花，推動應用落地創新應用孵化支持是激發AI領域創新思維的重要舉措，涵蓋了從初期的資金、資源和技術扶持，到AI原生應用商店的商機支持。該支持體系鼓勵開發者與研究機構積極探索與突破，促進AI應用不斷涌現，為企業創造無限商機。尤其在與AI原生應用商店的合作中，新晉的創新應用得以優先展示、精準推廣，并通過用戶行為數據分析等工具

51、優化產品體驗，快速積累用戶。同時，商店舉辦的各類活動進一步激活創新氛圍，促使AI應用在激烈的市場競爭中實現快速迭代與高效轉化，形成一個從創新構思到商業成功的閉環生態系統。技術交流支持：聚智匯力，共創共享AI未來技術交流支持是推動AI技術迭代與進步的重要一環。通過舉辦各類技術沙龍、研討會等活動，為企業搭建了一個互動交流、共享學習的舞臺。在這個平臺上，企業可以緊貼最新的技術趨勢和動態，加強與同行的合作與資源共享，共同推動AI技術的整體進步與發展。同時，技術交流活動也強調知識傳遞和經驗分享，邀請行業專家進行講解和探討，讓參與者深入理解AI技術原理及其在各領域的應用場景。這種匯集智慧、共筑未來的氛圍有

52、力促進了技術間的交融與合作，共同開啟AI原生應用時代的嶄新篇章。AI原生應用生態第三章評估框架及目前發展概述.AI原生應用生態評估框架AI技術的深度集成與數據驅動不僅成為企業構建高效、精準的AI系統的核心，更是推動業務創新和價值實現的關鍵。AI原生應用生態體系的興起標志著企業在智能化轉型過程中的嶄新定位和高標準要求。為有效引導和促進AI原生應用生態體系的健康發展，以及幫助企業精準選擇并融入合適的生態系統，IDC創新性地提出了AI原生應用生態評估框架（GenAI Ecology Model）GEM-MPSBC模型。GEM-MPSBC模型的核心內容 GEM-MPSBC模型是IDC提出的AI原生應用

53、生態評估框架，它以市場（Mar-ket）、平臺（Platform）、服務（Service）、商業（Business）、社區（Community）等五大指標為核心，全面展現AI原生應用生態構建者的全貌。市場表現：這一指標反映了AI原生應用生態的市場接受程度和客戶反饋。通過合作伙伴的數量和質量、成功案例以及行業專業知識的積累等來體現企業在市場中的份額，以及其在行業中的領導力和影響力。平臺實力：平臺實力是AI原生應用生態的基礎，包括但不限于算法和模型的創新、系統的穩定性和安全性等。一個強大的平臺能夠為企業提供穩定、高效的技術支持，確保AI應用的順利運行和數據的安全。服務支持：服務支持可以通過用戶體驗

54、和滿意度來進行評估。企業可通過培訓課程、快速響應和專業服務以及技術賦能來提供全方位的支持，確保用戶在使用工具及技術的過程中能夠得到及時的幫助，獲得解決方案，是提升用戶滿意度和忠誠度的關鍵。同時，服務支持也是企業與用戶之間建立信任和合作關系的重要影響因素。商業變現：商業變現能力體現了AI原生應用生態體系的盈利情況以及是否能夠提供長期穩定的賦能。一個成功的AI原生應用生態不僅需要具備強大的技術實力、服務支持以及清晰的目標，還應具備穩定的盈利模式和良好的商業變現能力。這不僅能夠保證系統的持續發展，還能夠吸引更多的投資者和合作伙伴，推動整個生態的繁榮和發展。社區建設：作為生態持續發展的重要驅動力，社區

55、建設通過開發者的參與和貢獻、技術探討的縱深推進來促進生態的創新和活力。一個活躍的社區能夠吸引更多的開發者和企業加入，共同推動AI原生應用生態的發展和進步。.評估模型的價值與實踐GEM-MPSBC模型的重要性在于其可為企業選擇適合的AI原生應用生態體系提供明確方向和依據?；谠u估模型，企業可更加全面地分析不同生態體系在市場、平臺、服務、商業和社區等方面的表現，從而選擇最適配自身發展需求的生態體系。圖 AI原生應用生態評估框架GEM-MPSBC模型示意圖來源：IDC，社區建設商業變現服務支持平臺實力PlatformMarketServiceBusiness Community 市場表現AI原生應用

56、生態企業運用這一評估方案擇優選擇AI生態合作伙伴的實操過程包含三個關鍵步驟：實證數據采集與深度調研階段：遵照評估框架，企業首要的任務是對意向合作的生態體系在五大維度上的表現進行廣泛的數據挖掘與深入調研，包括但不限于市場分析報告、技術平臺能力評測、服務評價等調查研究。精細化權重配置與打分階段：在扎實的數據基礎上，企業需結合其戰略愿景和特定業務需求，為每個評估指標設定合適的權重比例，使得結果能夠凸顯重點又兼顧平衡。對每一個細化的二級指標進行嚴謹的量化評分，確保評估成績具備可比較性與實際指導意義。結果導向型決策與戰略規劃階段：根據評估結果得出的得分排名，企業能夠鎖定最符合自身發展訴求的AI原生應用生

57、態系統，并圍繞這一選擇制定詳盡周密的合作策略和實施方案。為了更好地評估中國市場AI原生應用生態構建者的發展水平，本白皮書基于GEM-MPSBC模型構建了一套有針對性的評估指標體系，該體系以五個一級指標為基礎，細化出二十四個二級指標，全方位覆蓋AI原生應用生態的關鍵領域，并緊密結合我國行業特點和市場需求，實現了精細化的指標拆解。在評估過程中，IDC嚴格依據公開披露的材料、IDC權威數據庫資源以及業界專家的深度訪談成果，確保評估結論的權威客觀性。而在權重確定環節，則采取了主觀判斷與客觀數據相結合的方式，兼顧了各指標內在的重要性與行業內外的實際反饋，力求使評估指標體系在針對生成式AI原生應用生態進行

58、評估時更加貼近現實、富有成效。最后，根據指標的得分（本次打分采用-分制，得分越高，表現越好）和權重計算出中國市場每項維度平均分。.中國AI原生應用生態構建者發展水平評估結果與分析 整體而言，當前中國AI原生應用生態尚處于發展階段，僅有部分生態構建者實現五大維度的全面布局主導這一生態建設的核心構建者普遍擁有雄厚的大模型技術研發實力，現階段各個主體在生態發展進度上存在梯次，發力點有所不同，商業化模式并未統一。著眼于市場需求動態，平臺效能的強化無疑是驅動整個生態系統持續躍進的基石。這意味著各構建者必須通力合作，加大支持力度，加速AI技術在不同場景中的深度應用和快速推廣。盡管生態內的廠商在過往的渠道拓

59、展中積累了深厚的生態資源整合能力，并形成了運作慣性，但在應對瞬息萬變的市場格局和技術迭代，以及用戶需求的精細化方面，仍迫切需要對技術迭代升級、市場推廣策略以及盈利模式進行深度挖掘與創新，以保持競爭力并實現生態價值最大化。圖 中國AI原生應用生態構建者發展水平評估指標體系實操來源：IDC，合作伙伴數量、質量、類型成功案例數量合作伙伴滿意度行業know-how應用領域覆蓋自身大模型技術能力大模型選擇多樣性模型微調能力數據集和工具鏈豐富度平臺接口標準化平臺穩定性安全可靠培訓課程數量、質量、覆蓋面服務能力技術賦能投入&效益持續優化能力AI原生應用數量應用品牌推廣力度產品&服務價格水平終端客戶數量銷售通

60、路支持質量開發者數量開發者交流頻率開發者探討深度社區建設商業變現服務支持平臺實力PlatformMarketServiceBusiness Community 市場表現AI原生應用生態評估結果與分析依據GEM-MPSBC模型分析，目前中國AI原生應用生態構建者在五個維度的得分情況如圖所示。整體評估顯示，行業內生態構建者在平臺實力、市場表現等維度具有卓越表現，但在多個維度上仍有顯著提升空間。尤為值得關注的是商業變現能力，其作為衡量行業成熟度和企業盈利能力的關鍵標尺，當前行業平均得分僅為.分，這意味著AI原生應用生態在實現商業價值的有效轉換方面還面臨較大挑戰，在通往價值釋放的道路上尚存諸多待攻克難

61、題。合作伙伴數量、質量、類型成功案例數量合作伙伴滿意度行業know-how應用領域覆蓋自身大模型技術能力大模型選擇多樣性模型微調能力數據集和工具鏈豐富度平臺接口標準化平臺穩定性安全可靠培訓課程數量、質量、覆蓋面服務能力技術賦能投入&效益持續優化能力AI原生應用數量應用品牌推廣力度產品&服務價格水平終端客戶數量銷售通路支持質量開發者數量開發者交流頻率開發者探討深度社區建設商業變現服務支持平臺實力PlatformMarketServiceBusiness Community 市場表現AI原生應用生態平均值：.平均值：.平均值：.平均值：.平均值：.圖 中國AI原生應用生態構建者發展水平評估結果與分

62、析整體概況 來源：IDC，注：評估生態構建者數量為就市場平均得分而言：市場表現 .分就市場表現而言，目前已有生態構建者圍繞某一領域深耕，如通過在智能手機、智能家居等領域的廣泛布局提高了市場滲透率，獲得市場關注、好評，但整體市場仍有大幅發展空間。目前，市場發展受到兩個核心問題制約：一是市場對AI原生應用的認知尚不充分，導致潛在市場需求未能得到有效釋放；二是部分構建者在聚焦技術創新的同時，相對忽略了市場滲透和合作伙伴網絡構建的重要性。因此，生態構建者亟需深入探究市場動態和用戶需求本質，精準定位目標市場，并采取高效的營銷戰略，以擴大市場份額，吸引更多在細分領域具備專業技術能力的合作伙伴。平臺實力 .

63、分就平臺實力而言，目前行業平均得分達到.分，這意味著，中國AI原生應用生態構建者在技術積累方面已取得一定成績。但各個廠商依舊存在差異化。部分優秀構建者之所以能在該維度取得更高分值，原因在于他們在人工智能算法、大數據處理、云計算等關鍵技術領域擁有深厚的技術積累和競爭優勢。這些構建者通過不斷創新和積極推動技術應用落地，為整個行業的進步提供了強有力的支撐。服務支持 .分在服務支持方面，已有構建者能夠提供全面的技術文檔、在線教程和培訓課程，而且還設有*的全天候技術支持服務，確保用戶能夠及時解決技術問題。盡管如此，隨著AI技術的普及和應用場景的拓展，用戶對服務質量和體驗的要求也越來越高。因此，構建者需要

64、持續完善售前支持和售后服務。通過提供優質高效的服務支持，更好地滿足用戶需求，增強用戶黏性，從而提升市場競爭力。商業變現 .分在商業變現方面，行業平均得分僅為.分，這一分數揭示了AI技術向商業價值轉化過程中所遭遇的嚴峻挑戰。當前，構建者正積極探索多種商業模式，如基于訂閱制或按使用次數收費的產品服務模式、通過開放API接口為第三方開發者提供技術服務并獲取收益、將AI技術整合到行業解決方案中實現一體化售賣、或是與合作伙伴共建垂直行業大模型、共享商業利益等。為了提高商業變現能力，構建者不僅需要探尋更多商業模式的可能性，拓展新的應用領域，優化收入結構，還需要借鑒成功企業的實踐經驗，加強與其他企業的合作協

65、同，以此推動AI原生應用生態商業價值的有效實現。社區建設 .分社區建設作為AI原生應用生態發展的重要一環，其市場平均得分為.分。一些構建者在AI原生應用生態社區建設方面表現出色，通過舉辦技術沙龍、開展線上線下交流活動等方式，積極吸引和培育開發者群體。這些舉措不僅為AI原生應用生態的發展提供了有力支持，也為構建者自身的長遠發展奠定了堅實基礎。一個活躍的開發者社區不僅可以為企業提供源源不斷的人才和技術支持，還可以促進技術的交流和分享，推動整個行業的創新和發展。.百度智能云表現特征分析：在優勢中持續突破，于挑戰中尋求新變從本次評估結果來看，百度智能云在AI原生應用生態領域具有一定優勢。其AI原生應用

66、生態評估結果如圖所示。就百度智能云而言：市場表現 .分百度智能云在AI原生應用生態領域的市場表現維度具有較為突出的表現。這得益于其與眾多頂尖合作伙伴建立的穩固關系，不僅在伙伴數量上取得領先優勢，更在質量和類型上展現了多元化的部署戰略。百度智能云成功案例眾多，合作伙伴滿意度較高，體現了其深厚的行業知識積累和廣泛的應用覆蓋度。平臺實力 .分在平臺實力方面，百度智能云取得了.的高分，展現了其在AI技術領域的深厚技術底蘊。百度智能云擁有強大的大模型技術能力，其大模型平臺還能夠提供多樣的模型選擇，平臺的模型微調能力也十分出色。此外，數據集和工具鏈的打造也是百度智能云發力方向之一，為開發者提供了全面的支持

67、。同時，百度智能云千帆大模型平臺接口的標準化程度較高，為合作伙伴提供了便捷的接入體驗。圖 AI原生應用生態評估結果與分析來源：IDC，市場表現平臺實力服務支持商業變現社區建設.百度智能云平均值服務支持 .分在服務支持方面，百度智能云獲得了.分，體現了其專業的培訓質量和廣泛的服務覆蓋面。百度智能云提供的培訓課程豐富多樣，且培訓質量得到了市場的廣泛認可。同時，百度智能云具備較為完善的服務體系，能夠幫助合作伙伴進行技術賦能提升用戶滿意度。商業變現 .分在商業變現方面，百度智能云得分為.分，略高于市場平均值，其在AI原生應用數量和應用品牌推廣力度上持續投入，展現了強勁的增長勢頭，并不斷通過MaaS、應

68、用商店等模式開拓商業邊界，擴大終端客戶數量，提升銷售通路支持質量，推動市場完成從技術到商業化落地的轉變。社區建設 .分在社區建設方面，百度智能云得分為.分。通過自身品牌技術，百度智能云吸引了大量開發者加入其社區。開發者在百度智能云社區中能夠充分交流，深入探討，為智能化市場帶來了源源不斷的創新動力和技術支持。百度智能云在平臺建設和市場表現方面表現優異，在社區建設和服務支持方面能夠持續創新，這些都彰顯了百度智能云的行業領導力和技術實力。在商業變現方面，百度智能云與市場仍需共同發力，優化變現模式，在面對新興業態競爭和用戶需求變化時，應持續創新，強化合作伙伴關系，提高流量轉化效率，以期在未來發展中鞏固

69、并擴大市場份額，實現商業價值和社會價值的雙重增長?？傮w來看，百度智能云正以其強大的技術實力和創新精神，引領AI原生應用生態領域的發展潮流。前瞻思考第四章AI原生應用生態的演進與未來發展路徑.AI原生生態引領智能化革新之路 隨著AI技術的飛速發展和應用的不斷深入，AI原生應用生態正成為推動智能化革新的核心力量。在這一背景下，如何有效地利用資源、優化應用，并在AI原生應用生態中找到自己的定位，成為擺在企業面前的重要課題。大模型參數紅利逐漸減退，未來資源精煉與應用革新將同步推進。在當前算力承壓加劇的大背景下，底層技術研發所需的高昂成本與潛在風險逐步暴露，大部分企業選擇聚焦于應用層面的創新和開發，通過

70、借助行業巨頭搭建的技術平臺，達到資源配置的最大化與業務效益的最優化，這將會成為企業內部資源深度優化利用和對外部AI技術應用場景精細化挖掘的雙重實踐。值得注意的是，隨著AI技術日漸成熟，大模型參數規模和單純算力提升所帶來的紅利已呈現下降趨勢，小模型、場景模型以及AI原生應用市場呈現出強勁勢頭。因此，中小企業應當緊跟這一市場趨勢，精準切入垂直行業細分市場，深刻洞悉用戶深層次需求，積累場景數據，打造更具針對性和貼合實際需求的AI應用產品，在日益壯大的AI原生應用市場中贏得競爭優勢和發展機遇。生態需適應多樣化市場需求。完善的AI原生應用生態須靈活適應不同層次、不同領域的多樣化需求，才能同時為企業級（T

71、oB）或消費級（ToC）市場帶來發展空間和機會。中小企業應當依據自身特色和優勢，選擇適宜的細分市場深耕細作，同時要意識到市場細分化過程中從通用向行業專業化轉型的趨勢。為了充分滿足各類用戶需求，整個生態系統需要不斷升級服務內容和專業能力，確保生態體系的精細化和高效性。企業聚焦產業落地實效。隨著AI技術日益實用化和場景多元性的增強，企業愈發重視技術在實際產業中的落地應用。這意味著，除了掌握先進的技術外，還需要深刻理解行業特性、熟練運用場景數據以及積累豐富的行業知識庫。這些要素將成為企業在AI領域贏得競爭優勢的關鍵所在。因此，在AI原生應用生態中，中小企業不僅要關注技術創新和應用推廣，更要注重與產業

72、界的深度融合與協同合作，最大化產業價值。.生態構建者策略：構筑繁榮AI生態的基礎支柱在AI原生應用生態構建過程中，供給方的戰略布局至關重要。作為生態構建者，須審慎思考如何打造一個穩固、繁榮且持續創新的系統。以下為IDC的幾點建議：明確生態定位與發展目標。生態構建者需要明晰自己的生態系統定位和發展目標，這意味著構建者需要深入了解目標行業、用戶群體以及技術方向。才能確保整個生態朝著正確、可控的方向發展。聚合多元合作伙伴，共筑生態價值鏈。健康的生態需要多樣化的參與者一同構建。生態建設者應積極招募各類合作伙伴，包括但不限于技術供應商、應用開發者、行業專家等，同時提供必要的扶持措施，培育和壯大伙伴力量。

73、構建緊密合作網絡，激發協同創新能力。除吸引多元伙伴之外，還需建立牢固的信任關系和共享合作模式，通過緊密的合作關系促進技術交流與協同創新，推動整個生態系統的進步與發展。精細化服務與支持，保障生態穩定與可持續性。優質的服務和支持是生態建設者的基石職責。應提供詳盡的技術文檔、專業的培訓指導和技術支撐，確保生態內的參與者能夠順利使用和集成AI技術。同時，應不斷完善生態服務體系并加強安全措施，確保其穩定性與安全性。敏銳洞察市場動態，緊跟時代脈搏。生態建設者須保持對行業趨勢和市場需求變化的高度敏感，適時推出契合市場的產品工具，保證生態系統的競爭力和吸引力。同時，需根據市場反饋調整和優化生態策略，以滿足用戶

74、的實時需求。.生態關鍵共建者和行業企業策略：在AI生態中找準自身定位在AI原生應用生態中，需求側的角色同樣重要。作為生態的參與者，無論是伙伴還是用戶，都需要深度理解市場需求，不斷強化專業性，挖掘生成式AI應用的實際效果，打造可用、易用的產品。以下是對生態參與者的幾點建議：深入洞悉市場，挖掘數據核心價值。作為生態參與者，首先要深植于業務實踐，積淀深厚的行業經驗，將行業數據潛在價值充分釋放出來，以此為基礎開發出符合市場需求的AI應用或解決方案。提升核心技術實力與專業素養。在競爭激烈的環境中，強大的技術實力和專業素養是立身之本。參與者需不斷提升自身的技術水平和專業能力，緊跟新技術、新方法的步伐，并將

75、其有效應用于實踐。積極聯動生態構建者，共創共贏未來。在AI原生應用生態中，合作是成功的關鍵。作為生態參與者，需要積極與搭建者建立良好的合作關系，共同推動生態的發展和創新。通過合作，可以實現資源共享、優勢互補、風險共擔等目標。明智選型，可根據GEM-MPSBC模型分析找到最合適的合作伙伴。在AI原生應用生態的建設與發展中，企業在選取合作伙伴時的明智策略至關重要。通過運用GEM-MPSBC模型進行詳盡分析，企業能夠作出更為精準且專業的選擇決策，有力助推AI原生應用生態的良性構建和可持續發展。百度智能云第五章塑造智能時代的生態基石.百度智能云千帆大模型平臺：打造大模型服務超級工廠，爭做AI原生應用生

76、態的先鋒在當今數字化、智能化的時代，AI技術的應用已經滲透到各個行業領域，成為推動企業數字化轉型和智能化升級的關鍵力量。在這一背景下，百度智能云千帆大模型平臺憑借其深厚的技術積累和對行業需求的敏銳洞察，致力于打造大模型服務超級工廠，爭做AI原生應用生態的先鋒?！俺壒S”這一構想的核心在于將云計算與人工智能緊密結合，實現技術與業務的深度融合。百度智能云千帆大模型平臺通過構建三層架構和五種服務，為企業提供全方位、一站式的AI解決方案。三層架構包括算力層、模型層以及應用層，每個層次都經過精心設計和優化，以確保AI應用的高效穩定運行。五種服務涵蓋了AI基礎設施建設、AI模型開發與管理、AI應用部署與

77、運維、AI業務分析與優化以及AI安全與隱私保護等全方位需求。這些服務不僅滿足了企業在AI應用過程中的各種需求，還為企業提供了強大的技術支持和保障。百度智能云千帆大模型平臺不僅關注技術的創新和應用，還致力于與行業用戶實現合作共贏。通過與“千行百業”的合作伙伴緊密合作，為用戶提供AI解決方案。緊密的合作模式不僅促進了技術的快速落地應用，還推動了行業的數字化轉型和智能化升級。同時，平臺還積極構建協同發展的合作伙伴網絡，與各類企業、研究機構等共同推動AI原生應用生態的繁榮發展。這種開放、協同的生態模式為AI技術的發展提供了強大的動力和支持。在未來發展中，百度智能云將繼續秉承“云智一體”的理念，不斷推進

78、技術創新和應用落地。通過打造更加完善的“超級工廠”和全鏈路生態支持體系，為更多企業提供高效、穩定的AI解決方案。這不僅可以加速企業的數字化轉型和智能化升級進程，還可以推動整個AI原生應用生態的持續發展。同時，平臺還將積極參與全球AI產業的合作與交流，為推動人工智能技術的全球發展貢獻力量；加強與政府、學術界等各方的合作與溝通，共同推動AI技術的健康發展和社會應用。此外，百度智能云還將持續關注新興技術的發展趨勢，并積極探索將這些技術與AI技術相結合的可能性；這種跨領域的創新合作將為AI技術的發展帶來新的機遇和挑戰。百度智能云打造大模型服務超級工廠，致力于為企業提供全方位、一站式的AI解決方案，推動

79、AI原生應用生態的繁榮發展。.百度智能云AI原生應用生態支持三層布局百度智能云千帆大模型平臺的產品矩陣，展現了其在AI原生應用生態中的深厚布局。該平臺通過整合大模型、智能算力和AI原生應用研發新范式，構建了一個強大的生態基礎。在這一基礎上，數據飛輪的作用不可忽視，它持續驅動生態的進化和創新。大模型生態的三層布局與數據飛輪，共同構成了百度智能云千帆大模型平臺在AI原生應用生態中的核心競爭力，引領著行業向更高的發展階段邁進。.底層架構：GPU算力在AI原生應用生態中，底層架構是支撐整個生態穩定運行的基石。百度智能云以GPU算力為核心，搭建起強大的AI集群，為AI應用的訓練和部署提供了堅實的硬件基礎

80、。這一集群能夠實現高達%的訓練加速比，確保有效訓練時間占比達到%，從而顯著提升AI應用的訓練效率和性能。同時，百度智能云兼容國內外多型號芯片，可滿足用戶多元化的需求。無論是高端的GPU還是低成本的CPU，平臺都能夠靈活適配，為用戶提供最佳的算力支持。這種跨芯片的兼容性不僅降低了用戶的硬件成本，還有助于推動AI應用的廣泛部署和高效運行。通過優化底層架構，為AI原生應用生態提供了強大的算力支持，推動了AI技術的快速發展和應用落地。無論是深度學習、自然語言處理還是計算機視覺等領域，平臺都能夠提供穩定、高效的算力服務，滿足用戶不斷增長的需求。.中堅支撐：模型開發平臺在AI原生應用生態中，模型開發平臺是

81、連接底層算力和頂層應用的橋梁。在支撐層面，百度飛槳深度學習平臺和文心知識增強大模型為AI原生應用生態提供了強大的模型開發支持。飛槳深度學習平臺作為業界領先的深度學習框架，為開發者提供了從模型訓練到部署的全流程支持。在模型層面，目前百度智能云千帆大模型平臺ModelBuilder上已經入駐了包括百度自研的文心大模型在內的個業界常見的大模型，這些模型均由海量數據經過預訓練所得，具有強大的特征提取和泛化能力。用戶可以直接調用包括最新的文心.在內的API接口，輕松實現AI應用的開發和部署。這種即插即用的方式大大降低了用戶的開發門檻，提高了開發效率。此外，平臺還提供了支持大模型微調和持續預訓練的完整工具

82、鏈。用戶可以根據自己的業務需求，對模型進行微調優化，使其更加適應特定的場景和任務。同時，持續預訓練功能也能不斷提升模型的性能，保持其在不斷變化的數據環境中的競爭力。通過提供全面的模型開發支持，百度智能云千帆大模型平臺ModelBuilder為AI原生應用生態的構建和發展提供了堅實的基礎。這不僅降低了用戶的開發成本和時間成本，還有助于推動AI技術的廣泛應用和創新發展。.頂層布局：AI原生應用在應用開發層面，AI原生應用開發平臺百度智能云千帆AppBuilder全新升級。該平臺通過提供應用組件和應用框架兩個層面的服務，幫助開發者更加高效地進行AI應用的開發。應用組件庫提供了豐富的AI功能和模塊，這

83、些組件均經過精心設計和優化，具有高度的可重用性和可擴展性。開發者可以直接使用這些組件來構建自己的應用，無需從零開始進行開發，從而大大提高了開發效率和質量。而應用框架則提供了完整的開發流程和工具鏈，幫助開發者快速搭建起穩定的AI應用架構。無論是前端界面設計、后端數據處理還是模型部署等環節，框架都提供了豐富的工具和庫供開發者使用。這使得開發者能夠更加專注于業務邏輯的實現，而無需花費大量時間和精力在基礎設施的建設上。通過打造強大的應用開發平臺，百度智能云千帆AppBuilder為AI原生應用生態的繁榮提供了有力支持。這不僅促進了AI技術的應用和創新發展，還有助于推動行業的數字化轉型和智能化升級進程。

84、此外，百度智能云還致力于打造百度智能云千帆AI原生應用商店。這一應用商店為AI原生應用的供需雙方提供了交易平臺，促進了供需雙方的生產力轉化進程。應用商店中匯聚了眾多經過嚴格篩選和測試的AI原生應用，這些應用均基于百度智能云千帆大模型平臺的技術架構和生態體系開發而成，具有高度的可靠性和性能保證。應用涵蓋了不同行業和場景的需求，包括智能客服、智能推薦、智能風控等多個領域。用戶可以在應用商店中輕松找到滿足自己需求的應用，并通過平臺提供的便捷交易服務進行購買和使用。同時，應用商店還為開發者提供了展示和推廣自己應用的渠道。開發者可以將自己的應用上傳到應用商店中，通過平臺的推廣和營銷服務獲得更多的曝光和用

85、戶。這不僅有助于擴大開發者的影響力和商業價值，還能夠推動AI原生應用生態的持續發展。通過打造AI原生應用商店，百度智能云為AI原生應用生態的持續發展注入了新的活力。這不僅促進了AI技術的應用和創新發展，還有助于推動行業的數字化轉型和智能化升級進程。攜手共贏第六章生態合作實踐中的成功案例在構建生成式AI生態系統的過程中，眾多合作伙伴通過與生態搭建者緊密協作，實現了多方共贏的局面，產生了許多值得借鑒的成功案例。這些案例不僅體現了生態合作對重塑用戶體驗、引領效率革命以及推動商業模式創新的重要性，而且揭示了共同繁榮的價值理念。軟通動力信息技術（集團）股份有限公司（以下簡稱“軟通動力”）是中國軟件與信息

86、技術服務商，為行業企業提供數字化創新業務服務、通用技術服務和數字化運營服務。在當今企業人力資源管理日益追求數字化、智能化的時代背景下，軟通動力積極擁抱變革，與百度智能云達成了深度戰略合作關系，共同探索和實踐了一場針對提升傳統招聘效率和人才質量的革新運動。雙方強強聯手，傾力打造出一款名為“梧桐招聘”APP的AI原生應用，該應用深度融合了百度智能云領先的AI技術，特別是基于文心大模型算法的智能分析與匹配功能，并融合軟通動力在人力資源場景下的know-how。梧桐招聘APP可實現崗位自動生成、一鍵生成面試題以及智能人崗匹配，智能化重構招聘場景。以往繁瑣復雜的簡歷處理工作，常常需要耗費人力資源專員全天

87、甚至更多時間才能完成；而現在，通過人工智能的精準賦能，這一耗時的過程被大大縮短，僅僅在一分鐘之內就能完成高質量的簡歷篩選與崗位匹配，工作效率得到了前所未有的提升。這一重大突破不僅極大地解放了人力資源，使得人力資源團隊得以從重復性工作中解脫出來，投入到更具戰略意義的人才發展和組織建設工作中，同時也顯著降低了企業的招聘成本，提升了招聘質量，從而在根本上促進了整個企業人力資源管理效率及效能的跨越式進步。案例軟通動力合力探索智能場景，聯手提升招聘效能生態構建者貢獻的核心價值：與軟通動力合力探索生成式AI和大模型的實際應用場景，通過提供易于使用且性能強大的工具和服務，協助軟通動力打造出創新的AI驅動招聘

88、解決方案；利用自身大模型技術的優勢，使得梧桐招聘APP能夠簡化招聘流程，顯著提升招聘效率，減少人力成本支出，釋放人力資源潛力，從而積極推動人力資源管理行業的智能化轉型進程；提供商業變現渠道，基于AI原生應用商店，為軟通動力創新AI應用的商業化推廣提供支持。FOSHO深圳自在必得科技有限公司（以下簡稱“FOSHO”）是一家基于AI和大數據技術的智能營銷科技公司，通過提供一站式智能出海營銷解決方案，專注于品牌全球化發展。FOSHO洞察市場趨勢，捕捉到AI技術在營銷領域的巨大潛力，與百度智能云結成緊密的戰略同盟，依托百度智能云強大的AI技術和生態系統，共同致力于推進海外聯盟營銷模式的創新升級。通過接

89、入百度智能云千帆AI加速器計劃，FOSHO對其主打的AI聯盟營銷云平臺“FOSHO AFF”進行了智能化重構與數據智能優化，使其運營效能提升三倍。在此次合作中，百度智能云扮演了關鍵的技術支撐角色，向FOSHO提供了包括但不限于大模型在內的多項核心技術，并通過一體化的服務平臺，為FOSHO的研發團隊鋪就了一條通往成功的快車道。得益于此，FOSHO成功研發出AFF Copilot這一海外聯盟營銷旗艦產品聯盟營銷行業中首個實現自然語言交互的智能機器人。它憑借出色的交互能力以及智能營銷協作功案例FOSHO自在必得科技發揮大模型平臺效能，合力加速業務能力升級能，有效地解決了聯盟營銷中的兩大痛點知識查詢困

90、難和數據獲取效率低下，極大地改善了品牌全球化的運營效率和效果。生態構建者貢獻的核心價值：集成了AI與大數據的核心技術優勢，賦能合作伙伴定制開發高水準的AI應用，降低技術準入門檻，加快產品的商業化步伐，有力支撐企業在全球化競爭格局中搶占先機，贏得市場優勢。百度智能云千帆大模型平臺幫助FOSHO一站式完成數據清洗、訓練、調用，減少了專業人力的投入和部署成本，加速了企業的AI商業化落地。百度智能云有配套團隊提供指導，解決初創企業專業人力短缺和AI切入慢的難題，而且溝通順暢，有很多相關活動，可以提升我們專業性的同時拓寬視野，加速企業全面擁抱AI。FOSHO自在必得科技 聯合創始人&CTO，陳燦圖 FO

91、SHO AFF平臺上的海外聯盟營銷Copilot來源：百度智能云，情報洞察策略、洞察聯盟交易多平臺管理一件了解主流行業、萬+品牌分銷策略，萬+活躍分銷數據多元渠道網絡直達全球活躍紅人/媒體/聯盟客，智能閉環交易全流程一站式數據平臺實現多個聯盟平臺、所有分銷渠道數據的可視化運營及反作弊管理創客貼（北京藝源酷科技有限公司）成立于年，是國內起步較早、發展迅速快的創意內容科技服務商。作為一站式AI視覺創意設計平臺，創客貼致力于通過極簡的交互工具和海量高品質版權設計素材、模版資源，打破專業軟件的復雜繁瑣，為企業和個人提供創意設計支持。作為國內設計與創新行業的佼佼者，創客貼深知把握技術潮流對于企業發展的重

92、要性。如何幫助市場將AIGC能力滲透進工作流中，在降低內容制作成本、提高內容制作效率的同時，提升內容的多樣性及質量，是一個關鍵議題。創客貼通過與百度智能云建立重要戰略伙伴關系，一同探索和實踐Al技術在內容生產領域的廣闊應用。通過深度整合百度智能云一體化的AI視覺創意設計平臺和智能設計工具，創客貼幫助其重要合作伙伴某知名地產集團在國內率先引入并落地先進的AI設計創新能力，開啟全新的智能內容生產時代。在雙方的合作框架下，創客貼和百度智能云共同努力，將海報自動生成、模板管理系統以及海報編輯等多個環節完全自動化、智能化，且實現與該地產集團內部素材庫的無縫對接。這一系列舉措帶來了立竿見影的效果：該集團的

93、內容生產效率提高了%；與此同時，通過對素材的高效復用，降低了%的成本投入，真正意義上提升了企業面對市場需求快速變化時的反應速度和內容創新能力。生態構建者貢獻的核心價值:基于百度智能云生態體系中便捷高效且功能齊全的設計工具和豐富多樣的設計資源，幫助創客貼提升內容創作過程中的智能化和規范性，強化內部資源的高效利用和協同作業能力，合力為行業企業和終端用戶實現內容創新、成本控制以及業務增值等戰略目標。案例創客貼共創智能內容生產體系，共享高質高產新成果這些案例有力證明了生態合作在生成式AI領域的巨大潛力和實際價值，也為未來更多跨行業、跨領域的合作實踐樹立了成功的標桿。通過深化協同創新，各參與方得以共享技

94、術進步帶來的紅利，共同描繪更加智慧化、人性化的未來圖景。關于 IDC國際數據公司（IDC）是在信息技術、電信行業和消費科技領域，全球領先的專業的市場調查、咨詢服務及會展活動提供商。IDC 幫助 IT 專業人士、業務主管和投資機構制定以事實為基礎的技術采購決策和業務發展戰略。IDC 在全球擁有超過 名分析師，他們針對 多個國家的技術和行業發展機遇和趨勢，提供全球化、區域性和本地化的專業意見。在IDC 超過 年的發展歷史中，眾多企業客戶借助 IDC 的戰略分析實現了其關鍵業務目標。IDC 是 IDG 旗下子公司，IDG 是全球領先的媒體出版，會展服務及研究咨詢公司。IDC ChinaIDC中國（北京）：中國北京市東城區北三環東路號環球貿易中心E座室郵編：+.Twitter:IDC版權聲明凡是在廣告、新聞發布稿或促銷材料中使用 IDC信息或提及IDC都需要預先獲得IDC的書面許可。如需獲取許可，請致信。翻譯或本地化本文檔需要IDC額外的許可。獲取更多信息請訪問，獲取更多有關IDC GMS信息，請訪問https:/ IDC。未經許可，不得復制。保留所有權利。