近日，市场咨询机构赛迪顾问发布《2025中国AI Infra平台市场研究报告》（以下简称“报告”），围绕AI Infra（人工智能基础设施）、厂商竞争格局和未来预测建议，对中国人工智能基础设施市场展开全面分析。九州云数智凭借GPU利用率优化、流式推理调度、算力国产替代的解决方案，以及在云边异构算力调度领先性与创新性场景等优势，成功入选AI Infra平台算力管理层挑战者象限，也进一步证明了九州云数智在算力管理与AI基础设施领域的实践成果与持续创新。

报告指出，2024 年，企业用户对 AI私有化部署、异构算力资源高效管理需求的持续提升，以及大模型能力、推理加速等技术的快速迭代，AI Infra 平台算力管理层主要提供计算、存储、网络、安全等基础资源和服务，形成了以服务器厂商、云服务商、专业私有云厂商等为主要参与者的市场竞争格局。

在此背景下，九州云数智基于在云计算与边缘计算技术能力的积累，推出异构算力调度平台与深度学习训练推理平台为企业提供从算力调度运营、数据到模型、从训练到应用的全流程智能化解决方案，实现AI价值的可复制与可持续增长。

市场趋势

智能体落地，离不开AI Infra贯通算力与应用

报告指出，大模型与智能体应用加速从技术验证走向规模化业务落地，AI Infra 平台正从幕后走向前台，成为连接底层异构算力与上层智能服务的关键枢纽。头部厂商正通过软硬协同、模型感知调度、统一运行时等技术路径，推动 Infra 平台从“能跑模型”向“高效交付智能”演进。

九州云数智构建从算力、模型到应用的全栈 AI 基础设施体系。底层构建多租户云边异构算力的统一调度与管理，中层提供大模型训练、评测、推理编排等一致性能力，上层支持智能体开发、工作流构建与知识服务。形成贯通底座与应用的工程化链路，实现算力高效利用、模型敏捷迭代、智能体快速落地的一体化 AI Infra 体系。

企业需要稳定性、经济性与可运维性兼顾的推理服务

报告指出，用户要求平台在高并发、多模型共存及异构硬件环境下保障低延迟、高可用的服务能力:经济性则聚焦于通过动态批处理、模型量化、稀疏化、冷热模型分层调度以及 Serverless 弹性扩缩容等手段，显著降低单位推理成本;而可运维性强调平台需提供全链路监控、日志追踪、自动扩缩、灰度发布与故障自愈等能力，以支撑复杂生产环境下的高效运维。

九州云数智推出的异构算力调度与协同平台（aimindserve）集 GPU 集群管理与大模型自动化部署于一体。支持紧凑、分散、标签、指定 GPU 等多种调度策略，用户无需手动干预即可自动获取合适的异构算力来推理大模型。结合新一代智能网关技术，可实现精确的Token 计量与策略化流量分发，提供全链路监控、日志追踪以及自动扩缩容、灰度发布等运维能力。

AI私有化部署的AI Infra平台愈发受到用户青睐

报告指出，用户对基础设施的掌控力要求持续提升，私有化已从安全合规的底线选择，转变为支撑业务敏捷性的关键路径。

九州云数智算力资源调度与管控平台(aiFare)可有效支撑企业私有化算力平台，支持管理员自定义算力规格，实现GPU资源的统一调度、基于不同粒度计量计费，企业内部门可按需开通使用。平台采用容器化技术，实现GPU实例的快速创建与销毁，支持按需弹性扩展，极大提升企业内部资源利用率。