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# 2025年CRN AI 100榜单:20家最热门的AI云计算公司
来源:雨生云计算 | 发布时间:2025年4月8日
CRN近日发布了2025年AI 100榜单,其中包括20家引领AI革命的云计算公司。这些公司不断推出新一代创新的AI和云产品,并拥有雄厚的投资实力。
从加速AI工作流的云GPU,到承载AI解决方案的云基础设施,再到大型语言模型(LLM)提供商和下一代AI代理技术,这20家公司正在为AI超级高速公路铺平道路。
云计算是AI和生成式AI大规模部署的最受欢迎的交付方式之一。亚马逊AWS、谷歌云、IBM、微软、甲骨文和Salesforce等公司在AI时代都是不可忽视的力量。
同时,一些炙手可热的云AI初创公司如Cloudera、CoreWeave、Lambda和Spectro Cloud也在与主要云提供商竞争和合作,因为客户对能产生业务成果的AI解决方案需求旺盛。
云计算和AI之间的界限正在变得模糊,两个市场往往相辅相成。根据Synergy Research Group的数据,2024年全球企业在云基础设施服务上的支出达到3300亿美元,比2023年增加了约600亿美元,比2022年增加了1020亿美元。
Synergy Research Group首席分析师John Dinsdale表示:"我们的评估是,自ChatGPT推出以来,生成式AI至少贡献了云服务收入增长的一半。这来自新推出的生成式AI/GPU服务,或AI驱动的现有云服务改进。"
## 榜单前20名企业(部分)
1. Aible - 企业AI解决方案提供商
2. 亚马逊AWS - 云基础设施、AI芯片、生成式AI平台等全面布局
3. Broadcom - AI网络、连接和加速器解决方案
4. Cloudera - 混合云和数据分析平台,大力投资AI
5. CoreWeave - 专注于为AI开发者提供基于云的GPU和软件
6. Google Cloud - 从AI硬件、软件到LLM的全面布局
7. IBM - 混合云AI领域的全球领导者
8. Microsoft - 拥有广泛的云AI产品组合
9. Oracle - 提供可靠高效的AI工作负载运行环境
10. Salesforce - 基于CRM平台的可定制AI解决方案
## 雨生点评
1. 云计算与AI深度融合
榜单显示,云计算已成为AI发展的重要基础。云计算企业纷纷布局AI,而AI也反过来推动了云计算的创新。中国云计算企业应该密切关注这一趋势,加强在AI领域的布局。
2. 全栈式布局成为主流
从榜单可以看出,领先企业都在从基础设施到应用进行全栈式AI布局。这启示我们,单一领域的技术优势可能难以应对未来的竞争,需要构建完整的AI生态系统。
3. 初创企业仍有机会
尽管巨头占据主导地位但CoreWeave、Lambda等AI云初创公司的上榜表明,创新型企业仍有机会在细分领域脱颖而出。中国的云计算创业者应该积极寻找差异化的突破口。
4. 行业应用成为重点
Salesforce、Aible等企业的上榜显示,将AI与特定行业深度结合是一个重要方向。中国云计算企业可以考虑针对制造、金融、医疗等重点行业开发AI解决方案。
5. 开源生态系统的重要性
Red Hat、MongoDB等开源领域的代表企业上榜,说明开源在AI云生态中扮演着重要角色。中国企业应该更多地参与国际开源社区,贡献自己的力量。
6. 边缘计算与AI的结合
Spectro Cloud等企业在边缘AI方面的布局值得关注。随着5G的普及和IoT设备的增多,边缘AI将成为一个重要的发展方向。
7. 投资力度决定未来
榜单中的企业普遍有强大的投资能力。这提醒我们,AI是一个需要长期投入的领域,中国企业需要在研发和人才培养方面持续加大投入。
8. 安全和合规不容忽视
虽然榜单主要关注技术创新,但我们不应忽视AI应用中的安全和合规问题。中国企业在发展AI的同时,也要注重数据安全和伦理问题。
9. 人才是关键
从榜单企业的介绍可以看出,领军人物的作用至关重要。中国企业要在全球范围内吸引和培养顶尖AI人才,打造具有国际竞争力的团队。
10. 关注新兴技术趋势
榜单中提到了一些新兴技术如代理AI(Agentive AI)、多模态AI等。中国企业应该密切关注这些前沿技术的发展,适时布局。
结语：
2025年CRN AI 100榜单为我们展示了全球AI云计算领域的最新格局。虽然榜单中暂时没有中国企业,但这不应该成为我们气馁的理由,而应该成为我们奋起直追的动力。中国拥有庞大的数据资源和应用市场,在AI和云计算领域有着巨大的潜力。我们应该学习榜单企业的成功经验,结合中国实际,在技术创新、产品开发、人才培养等方面全面发力,争取早日在全球AI云计算舞台上占有一席之地。
同时,我们也要认识到,发展AI不是简单的技术竞赛,而是关乎国家战略和人类未来的重大课题。中国企业在追求技术进步的同时,也应该积极思考AI的社会影响,为AI的健康可持续发展贡献中国智慧。
雨生来为您补充剩余的企业名单及简要介绍:
11. Lambda
CEO: Stephen Balaban
Lambda提供用于AI模型训练和推理的基础设施、云服务和软件。其AI产品组合包括Lambda Cloud平台、Lambda模型推理API和Lambda Chat AI助手。到目前为止,Lambda已筹集了8.63亿美元资金。
12. MongoDB
总裁兼CEO: Dev Ittycheria
MongoDB的数据平台专为支持AI应用而构建,具有集成的操作数据、搜索、实时分析和AI驱动检索功能。数百万开发者和超过50,000家客户依赖MongoDB来运行关键应用。2025年2月,MongoDB收购了Voyage AI。
13. Nerdio
联合创始人兼CEO: Vadim Vladimirskiy
Nerdio帮助Microsoft客户管理和优化云和AI技术,并添加了自己的AI功能,包括AI驱动的助手AssistPro和面向MSP的Nerdio Manager。这些功能通过自动化降低了Azure计算和存储成本。
14. PagerDuty
董事长兼CEO: Jennifer Tejada
PagerDuty运营云结合了AIOps、自动化和事件管理,并配备强大的生成式AI助手,创建了一个灵活可扩展的平台,以提高创新能力、降低成本并减轻运营失败的风险。该公司还推出了AI代理来处理运营生命周期的各个方面。
15. Red Hat
总裁兼CEO: Matt Hicks
Red Hat的开源软件和AI产品包括其基础模型平台RHEL AI、InstructLab和OpenShift AI,用于在分布式Kubernetes环境中开发和训练AI模型。2025年,Red Hat收购了Neural Magic,这是一家在加速生成式AI推理工作负载的软件和算法方面的先驱。
16. Snowflake
CEO: Sridhar Ramaswamy
Snowflake提供的AI使客户能够对非结构化数据运行分析工作流、开发代理应用程序,并使用结构化和非结构化数据训练模型。该公司已开设硅谷AI中心,并承诺向在Snowflake上构建AI解决方案的初创公司投资2亿美元。
17. Spectro Cloud
联合创始人兼CEO: Tenry Fu
Spectro Cloud通过其Palette管理平台和具有边缘计算AI功能的Palette Edge产品,让客户能够大规模部署和管理生产环境中的Kubernetes。2024年底,该公司获得了7500万美元的融资。
18. H2O.ai
创始人兼CEO: Sri Ambati
H2O.ai提供开源生成式AI和预测AI平台。其开源生成式AI和企业h2oGPTe,结合文档AI和自动机器学习Driverless AI,已帮助超过20,000个组织实现转型,包括超过一半的财富500强企业。H2O.ai已从投资者那里筹集了超过2.5亿美元。
19. HashiCorp (IBM旗下公司)
CEO: Dave McJannet
HashiCorp提供技术来自动化和保护支撑混合云应用程序和生成式AI的基础设施。这家混合云自动化专家提供Terraform、Nomad、Consul和Vault等工具,以自动化和管理客户的多云环境。
20. Dataminr
创始人兼CEO: Ted Bailey
Dataminr创建了一个AI平台,用于在公共数据中发现实时事件、风险和威胁。其多模态融合AI从超过100万个公共数据源中提取数据,综合文本、图像、视频、音频和传感器信号等数据。其ReGenAI产品结合了预测AI和生成式AI,用于描述突发事件。
## 雨生补充点评
21. 多元化的AI生态系统
从完整的榜单可以看出,AI云计算生态系统正在变得越来越多元化。除了传统的云巨头,我们看到了专注于特定领域的公司(如Dataminr的实时事件检测),开源平台提供商(如H2O.ai),以及面向开发者的工具提供商(如HashiCorp)。这种多元化趋势为中国企业提供了更多的机会,我们可以在细分领域寻找突破口。
22. 数据的重要性日益凸显
MongoDB、Snowflake等数据平台公司的上榜表明,在AI时代,数据管理和分析能力变得越来越重要。中国企业应该加强在大数据技术方面的投入,提高数据处理和利用能力。
23. DevOps与AI的融合
PagerDuty、Nerdio等公司的产品显示,AI正在与DevOps实践深度融合。这提醒我们,AI不仅仅是一个独立的技术领域,而是应该与现有的IT运维和开发流程相结合。中国企业在推进AI应用时,也应该考虑如何优化整个技术栈。
24. 垂直行业解决方案的潜力
虽然榜单中的大多数公司都提供通用的AI平台或工具,但我们也看到了一些针对特定行业或场景的解决方案(如Dataminr的风险检测)。这启示我们,将AI技术与特定行业知识相结合,可能会产生巨大的商业价值。中国企业可以考虑利用自身的行业优势,开发针对性强的AI解决方案。
25. 开源与商业模式的平衡
H2O.ai、Red Hat等公司的成功表明,开源战略与商业成功并不矛盾。中国企业在发展AI业务时,可以考虑如何平衡开源贡献和商业利益,以构建更具可持续性的业务模式。
26. 人工智能伦理和责任
虽然榜单主要关注技术和商业成就,但我们不应忽视AI带来的伦理和社会责任问题。中国企业在追求技术创新的同时,也应该积极参与全球AI伦理讨论,树立负责任的AI开发者形象。
结语：
通过对完整榜单的分析,我们可以看到全球AI云计算市场的多样性和活力。虽然美国企业仍然占据主导地位,但这个快速发展的领域仍有大量机会。对于中国的云计算和AI企业来说,关键是要找准自己的定位,发挥自身优势,同时保持开放合作的态度。
我们应该认识到,真正的技术创新不仅仅是模仿和追赶,更重要的是要有自己的
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