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Agent是GenAI从 “概念验证” 迈向 “企业级应用” 的关键桥梁，其核心在于通过流程重构与数据整合释放AI的规模化价值。

Agent平台重要性：AI Agents由90%的软件工程和10%的AI组成

Agent平台案例：微软Azure AI Foundry（Open Agentic web）

2025年微软Build大会题目开放代理式网络（Open agentic web），强调发布多项工具含 GitHub Copilot代理、Azure SRE代理，助力开发及运维。

Azure AI Foundry：构建企业级 AI 模型与智能体全生命周期管理体系。已被80%的财富500强企业使用，25Q2处理的tokens超500万亿，同比增长超7倍，agent service客户数达1.4万。集成Grok-3等1900+模型。

Agent平台案例：微软Copilot Studio

Agent平台案例：谷歌数据与AI产品架构

海外Agent平台布局：微软、谷歌、亚马逊对比

总结：微软聚焦B端基础设施，是市场上模型支持最全面的平台，工具链和生态整合全面，安全与稳定性强；谷歌依托 AIStudio兼顾B/C端多场景，多模态强但生态不成熟、市场占有率低；亚马逊/Anthropic依托AWS服务中小企业为主，侧重算力销售与便捷部署，Claude模型实用性强，但工具链分散。

海外云厂25Q2云收入：微软云受AI驱动加速明显、势头领先

• 微软云: 云与Azure加速增长，本季度智能云收入为299亿美元，同比+26%，环比加速，其中Azure同比+39%，超业绩指引的34-35%。Azure年收入超过750亿美元，本季度未披露AI贡献Azure占比，上季度AI贡献Azure的16个点。尽管本季度新增数据中心容量，但需求仍高于供应，预26财年上半年仍有算力容量限制。

• AWS (Amazon): 25Q2 AWS业务收入309亿美元（同比+17.5%），目前AI相关收入继续保持三位数增速，数十亿美元规模。AWS目前仍处于供应能力不足，25Q2积压订单1950亿美元，同比+25%，原因最大的是电力限制，另外芯片和组件数量不足、芯片交付节奏延迟、服务器良率不达预期等，预计未来几个季度仍无法满足需求。

• Google Cloud :谷歌云收入136亿美元（同比+32%，环比+11%）。超过2.5亿美元的交易数量同比增长一倍，25H1签署的超过100万美元的交易数量与2024年全年持平。未完成订单在第二季度环比增长18%，同比增长38%，在本季度末达到1060亿美元。尽管公司加快了服务器的部署速度，但预计到26年供需环境仍然紧张。

国内Agent平台布局：字节、阿里、腾讯对比

PaaS/Agent平台变迁：客户将根据平台AI/工具部署能力重新选择

PaaS/Agent平台需求：提高开发交付效率，安全与隐私是最大障碍

PaaS平台的关键需求:围绕GenAI应用开发过程提高交付效率的功能/工具是主要需求，企业客户优先考虑有助于自动执行重复性任务并提供预测分析以协助数据驱动型决策的PaaS/应用程序平台，其次是GenAI相关功能（AIGC等）。

AI驱动的工作流自动化（如自动测试代码、模拟重复性任务）是首要需求。决策支持（如预测分析、场景模拟）、代码生成、聊天机器人/虚拟助手和数据增强合成的重要性也较高，超过30%客户会因此考虑平台的选择。

AI解决方案落地的主要阻碍：安全与隐私问题是影响企业AI项目落地最大的阻碍（19%），其次是数据质量（15%）和IT部门能力不足（13%）。另外预算、技术与伦理风险、输出结果可信度不足、数据使用控制不足也是重要挑战。

PaaS/Agent平台选择：AI模型为核心，借成熟生态（云、集成商）落地

•多数企业在开发和实施GenAI计划时，资源依赖模式表现得较为明显。尤其在模型调优/适配、评估/测试，方案集

成以及运营/监控、基础算力与数据等环节。

•企业AI战略“重心分层”，核心模型能力是企业AI战略的第一抓手、也是云厂必争环节。

① 第一层（核心）：生成式AI模型供应商+云服务商（算力） → 抢大脑；

② 第二层（支撑）：IT咨询（落地）+企业程序提供商（方案）+ → 保落地；

③ 第三层（补充）：初创企业（工具）、半导体（硬件） → 补细节。

PaaS/Agent平台选择：云为底座、场景落地优先

•企业落地AI方案时，最关注“技术整合能力（44%）”和“应用开发能力（44%）”。企业想要快速落地专属 GenAI应用（如客服、营销），大模型应用是核心环节，同时为了避免AI孤岛，需打通现有系统（如ERP、CRM），让AI真正融入业务流程。

•能帮助企业实现AI目标的供应商中云服务商（49%）碾压式领先，反映出AI应用依赖于AI平台，而AI平台=云算力+开发平台+生态的建设逻辑。

•其次为了使AI技术快速赋能现有业务，SaaS提供商和AI治理工具提供商/解决方案商的重要性也凸显。SaaS提供商可以帮助企业对现有业务系统进行AI化升级，AI治理工具提供商可以解决AI合规性和数据分析的痛点。

AI Data Infra（数据基础设施）：新需求与数据库产品份额变化

• 根据IDC数据2024年数据库细分市场增速差异明显，增长主力为数据湖管理系统（+27.7%）、低代码DBMS（+26.8%）、非结构化DBMS（+21.6%），而传统的关系型DBMS增速仅6.7%（虽仍占60%份额）。这一差异反映三大需求趋势：

• ①灵活、多模态数据处理需求上升：AI时代非结构化数据占比超80%，数据湖与非结构化数据库支持海量、多格式数据（如实时流数据、非定义化数据），适配倒逼技术架构向"湖仓一体(LakeHouse)"演进，要求支持多模态数据统一存储、高维矩阵计算、批流一体处理;

• ②低门槛开发需求增长：低代码DBMS让非专业用户（如知识工作者）无需DBA即可管理数据，提升协作效率；

• ③传统架构需求稳定但放缓：关系型数据库增速低于灵活型，企业更倾向于“核心系统保留关系型+新兴场景用灵活架构”的混合策略。

• AI对数据基础设施提出的全新要求，也包括云部署迁移：公共云服务占比从2023年的56.6%提升至2024年的62.2%；随着大模型在企业级市场应用场景的快速拓展，更需内置AI原生能力，实现"数据治理+模型训推"的无缝衔接。

AI Data Infra（数据基础设施）：格局壁垒演绎与主要玩家

• Microsoft：以30%+的份额领跑（同比+13.4%），凭借SQL Server、Azure SQL、CosmosDB的AI集成提升性能与开发者效率。

• AWS：份额14%（同比19.6%），推出无服务器分布式数据库AuroraDSQL，升级Redshift（AI增强）与DynamoDB（一致性/成本优化）；

• Google：份额4%（增速42.7%），新产品AlloyDB集成ScaNN向量搜索、Spanner新增图数据库功能（SpannerGraph）。

• Snowflake:份额4%（增速27%）,升级CortexAI提升AI驱动的数据分析与模型监控能力；Apache Iceberg表正式发布，推出开源跨引擎目

录PolarisCatalog，支持多格式数据管理；

• Databricks：份额2%(增速45%、头部厂商中最高），开源UnityCatalog、升级DeltaLake4.0，强化湖仓架构AI能力，。

• MongoDB:份额2%(增速22%)，作为非结构化数据库（NoSQL）代表，适配企业对动态、多模态数据的存储与检索需求。

Agent平台重要供应商：伴随Agent落地需求股价强劲