2026年，全球AI Cloud架构解析 – AI重定义云计算

其一，模型技术显著加速了垂直架构的塌缩进程。单次模型API调用即可覆盖云原生架构中多个层级的functions，使这些原本独立的层级逐渐被整合、重构为模型自身的功能构成。

其二，企业的采购逻辑正从pay-per-layer向pay-per-token迁移。随着token经济的兴起，tokens已成为企业采购的核心计费单位。原有的部分分层结构因此丧失了相当一部分独立的商业价值，更多地退化为支撑AI Cloud的关键技术组件。

其三，人与机器的生产关系已不同于以往。模型、agents乃至AI整体，正越来越多地以"劳动力"的形态存在：Salesforce推出覆盖不同工种类型的Agentforce；Microsoft的Copilot已渗透至办公场景的多个领域；Anthropic则采取双线战略，分别发布数字同事版本的Claude Cowork与开发者版本的Claude Managed Agents。人类正逐步将控制权让渡给机器，云原生架构赖以成立的控制论逻辑随之松动。

正因如此，functions的跨层整合让原有分层失去了独立的技术意义；token化计费使"分层"失去了独立的商业意义；机器作为劳动力的崛起使"以人类对机器的控制深度为标准"的分层逻辑失效。

同时，Omdia注意到，需求侧具备两种不同的AI大模型使用理念：API-first和Agent-centric

API-first理念使用者坚信：模型的能力会得到不断的升级，模型的API就是劳动力。

Agent-centric理念的使用者坚信：Agent是处理复杂事务逻辑的唯一交互界面。

在层级塌缩与控制论松动的驱动，以及使用方的理念不同的情况下，2026年Omdia重新定义了AI Cloud的技术架构划分为AI Cloud Infra / MaaS / AaaS三层，并分别对应三个市场：

其中，AI Cloud Infra包含多租户的AI IaaS和物理独占资源型的AI BMaaS；模型即服务（MaaS）市场包含模型生产服务（MPS: Model Production Service）和模型消费服务（MCS: Model Consumption Service）；智能体即服务市场包含智能体平台服务（Agent Platform Service）和智能体劳动力服务（Agent Labor Service）。Omdia定义的每个赛道的市场空间均为互相独立，赛道统计口径为计收口径，不具体拆除成本。

全球AI Cloud Infra市场

2025年，全球AI Cloud Infra市场空间为657. 4亿美元。

其中，全球AI IaaS市场空间 247.9亿美元，从区域市场看，前三大市场分别为：第一为北美市场占据45.7%，第二为中国市场22.3%，其次为欧洲市场15.4%。

全球AI BMaaS市场空间为409.5亿美元，从区域市场看, 前三大市场分别为：北美市场占比54.5%占据第一，中国市场以13.7%占据第二，其次为欧洲市场9.2%。

全球模型生产服务（MaaS-MPS）市场

模型生产服务市场（该市场空间统计不单独拆除算力成本）包含数据与知识工程、模型开发与训练、模型评估与对齐、模型治理与管理4个子市场。

整体市场规模185.4亿美元，其中模型开发训练市场占比63.5%为主要市场。

从区域市场分布看，前三大市场分别为：北美43%，欧洲16.8%，中国14.8%。

Omdia 云与AI高级首席分析师（Senior Principal Analyst）詹墨磊（Raymond Zhan）表示："全球AI Cloud市场既是AI在行业应用的支撑性市场，也是数据中心的需求市场。从技术架构变化趋势上看，‘模型即资源’正在逐步走向事实。同时，由于资源层的上移，更多传统基础设施厂商也有能力触达应用层市场逻辑。但是，应用层的市场逻辑的支撑尚需要等待行业AI的ROI验证的成功时间点。另一方面，中国市场存在架构底层逻辑的异构、计费结构的不同、供应链市场的相对独立性三方面因素影响，需要以相对独立的分析框架来进行市场跟踪与洞察。“

未来的AI Cloud技术栈应该是以‘模型即资源’为主建立的技术体系，其市场热度也会逐渐从资源层不断迁移到应用层，Omdia希望为全球提供一个能够清晰展现这种市场迁移路径的定量数据支撑，并在每年年底发布相关数据跟踪报告。

Omdia的《2026年，全球AI Cloud架构 – 重新思考Agentic时代的云计算》报告对全球AI云技术架构变化趋势分析、对应市场分类规则阐述、主要厂商产品对应规则，以及部分主要市场的定量趋势预测。

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