行业趋势与市场洞察 - 生成式AI爆发背景下，AI基础设施市场正经历变革，AI原生云厂商凭借稳定供应链、价格优势及专业化能力已站稳脚跟[2][3] - 亚太地区企业GenAI采用率呈爆发式增长，65%的亚太企业将在2025年实现超50个GenAI场景投产，26%的企业计划部署超100个场景[4] - 2025年起，AI基础设施市场焦点将全面转向推理侧，2025年亚太地区使用AI推理基础设施的组织占比达84%，但超过24%的企业受基础设施成本过高困扰[4] - 企业在从概念验证向规模化生产迈进时面临三大核心挑战：高性能推理基础设施短缺、数据主权合规压力、多云环境下资源调度效率低[4] - 供应链稳定性成为AI算力选型关键，31.1%的亚太企业将获取AI GPU及高性能基础设施列为阻碍GenAI落地的首要难题[8] 公司技术与产品布局 - GMI Cloud自研Cluster Engine与Inference Engine双引擎形成技术壁垒，Cluster Engine提供灵活弹性资源调度能力，支持长期预留与按需使用结合模式，同时支持定制化私有云服务、K8s集群管理、InfiniBand虚拟化组网[6] - Inference Engine集成全球近百个前沿大语言模型、语音及视频生成模型，通过对开源模型深度优化实现API调用延时缩短、Token吞吐效率提升，并提供差异化定价的on demand模型部署托管服务[6] - GMI Cloud计划于2025年10月完成Inference Engine底层升级，打造面向全球的混合云GPU系统，整合AWS、GCP、阿里云等公有云服务、企业自建IDC及私有集群，通过统一管理平面实现跨平台GPU资源调度[7] 公司战略与生态合作 - 作为NVIDIA认证合作伙伴及全球六大Reference Platform NCP之一，GMI Cloud实现新一代GPU资源零滞后对接，从2024年率先支持NVIDIA H200 GPU到2025年同步上线GB200，并优先锁定下一代B300资源[9] - GMI Cloud通过深度陪伴式AI专家顾问服务形成差异化优势，提供从资源配置、AI应用构建到性能优化的全流程技术建议[11] - 公司以技术创新、生态整合、区域深耕的模式，成为多智能体协同时代下AI基础设施的核心推动者[11]