文章核心观点 - 生成式AI与智能体（Agent）的采用势头强劲，正驱动AI基础设施市场爆发式增长，并促使技术栈从线性演变为动态、互联的生态系统，吸引了包括老牌企业和跨界新进入者在内的众多厂商参与竞争 [1] - AI应用的规模化落地，无论是消费级还是企业级，都高度依赖于AI应用开发平台、工具、生态以及高计算效率、高可靠性的专用AI基础设施的保障 [2][3] - 随着生成式AI从实验转向企业级部署，基础设施的选型标准已从单纯追求算力，扩展到对安全、韧性、厂商支持和成本效益的综合考量 [7] 亚太地区AI基础设施市场格局与趋势 - 生成式AI应用用户增长迅猛：预计到2029年底，全球使用生成式AI应用的消费者数量将超过57亿人，远超2024年底的31亿人，预测期内用户数量复合年增长率（CAGR）预计为13.2% [2] - 付费用户增长潜力巨大：全球生成式AI应用付费用户数预计将从2024年的1.368亿增长至2029年的5.541亿，期间复合年增长率高达32.3%；非付费用户数预计从2024年的29.632亿增长至2029年的52.199亿，复合年增长率为12.0% [3] - 亚太市场对生成式AI的采用呈现明显且加速的趋势 [2] AI基础设施市场参与者与角色 - 公有云提供商：提供全球化规模、弹性的集成化AI服务，加速企业AI采用 [4] - 边缘和混合云提供商：让AI更接近数据源，为需要实时处理和本地化部署的关键场景提供支撑 [4] - AI原生云提供商：专注于提供高性能GPU集群和经济高效的基础设施，专门满足训练和推理需求 [4] - 数据中心与托管服务提供商：致力于打造安全、可靠且高性能的运行环境 [4] - AI硬件和平台提供商：推进专用芯片和系统发展，为下一代AI性能提供动力 [4] - 电信公司：利用广泛的网络基础设施支持边缘AI部署，增强AI工作负载连接性，并提供跨分布式环境的集成AI驱动型服务 [4] AI基础设施买家选型建议 - 优先考虑地域邻近的专用型AI基础设施：以处理对延迟敏感的工作负载和主权工作负载，确保低延迟AI性能、符合数据主权法律以及可扩展的生成式AI和大模型训练/推理能力 [7] - 谨慎选择厂商，确保部署模式灵活性：应支持混合、公有和专用专有AI环境，优先考虑提供模块化、可定制计算服务（如GPU集群、按需或混合编排引擎）的合作伙伴，这些服务能根据业务需求和数据治理要求进行动态扩展和成本控制，同时应优先选择供应链稳定、资源充足的厂商 [7] - 始终以强大的安全和合规为核心：选择可证明拥有强大企业级安全实践、认证资格以及相关数据保护法规合规能力的供应商，验证工作负载隔离、零信任访问和加密等功能是否符合行业和区域需求 [7] 亚太市场典型厂商 - 大型全栈云厂商：如亚马逊云科技、谷歌云等，已赢得众多AI应用企业的青睐 [8] - 新型云厂商/AI原生云厂商：报告中重点调研并推荐了CoreWeave、GMI Cloud公司 [8]