智通財經APP獲悉，Canalys的最新數據顯示，2025年第一季度全球雲基礎設施服務支出達909億美元，按年增長21%。雲與 AI 基礎設施的大規模投入，已成為2025年市場發展的關鍵主題之一。與此同時，為加速企業大規模採用AI，領先雲廠商正加快基礎設施優化，尤其通過自研芯片的方式，旨在降低 AI 使用成本、提升推理效率。2025年第一季度，三大雲廠商(亞馬遜雲科技、微軟Azure和谷歌雲)的市場排名保持不變，合計佔據全球雲支出的65%。三家頭部雲廠商的雲相關支出合計按年增長24%。
2025年第一季度，頭部雲廠商的增長態勢出現分化。微軟Azure和谷歌雲均實現超過30%的按年增長(儘管谷歌雲的增速較上一季度略有放緩)，而亞馬遜雲科技(AWS)增長17%，較2024年第四季度的19%出現放緩。這一減速主要受到供應側限制影響，限制了其滿足快速增長的AI相關需求的能力。對此，頭部雲廠商持續加大對AI基礎設施的投資，擴大算力容量，佈局長期增長。
整體來看，2025年第一季度，全球雲服務市場保持穩健增長，聚焦於兩大戰略重點：一是加速雲遷移，包括將更多工作負載轉移至雲端，或重啓原本擱置的本地系統轉型;二是積極探索生成式AI的應用。生成式AI的崛起高度依賴雲基礎設施，反過來也進一步強化了企業的雲戰略，加快了遷移進程。
Canalys高級總監Rachel Brindley表示：「隨着AI從研究階段邁向部署階段，企業越來越關注推理階段的成本效益，開始對模型、雲平台以及GPU與定製加速器等硬件架構進行對比評估。與一次性投入的訓練不同，推理是一項持續的運營成本，成為AI商業化道路上的關鍵制約因素。」
Canalys分析師章一補充道：「當前許多AI服務採用按使用量計費的模式——通常按token或API調用次數計費——在使用量擴大後，成本預測變得愈發困難。當推理成本波動較大或過高時，企業往往不得不限制使用、降低模型複雜度，或僅在高價值場景中部署，導致AI更廣泛的潛力尚未充分釋放。」
為應對這些挑戰，領先的雲廠商正在加大對AI優化基礎設施的投入。包括AWS、微軟Azure和谷歌雲在內的頭部雲廠商，已推出如Trainium、TPU等自研芯片和專用實例系列，旨在提升推理效率、降低AI的整體使用成本。
亞馬遜雲科技(AWS)在2025年第一季度繼續穩居市場領先地位，佔據全球32%的市場份額，營收按年增長17%。其AI業務仍處於早期發展階段，但保持着三位數的年增長率。2025年3月，AWS推出降價策略，推動客戶採用其自研的Trainium AI芯片，以替代成本更高的英偉達，並強調Trainium 2在價格性能比方面具備30–40%的優勢。與此同時，AWS加速擴展其Bedrock服務，新增集成了Anthropic的Claude 3.7 Sonnet和Meta的Llama 4模型，併成為首家全面託管DeepSeek R1與Mistral的 Mixtral Large模型的雲廠商。為進一步彰顯其對全球基礎設施的長期承諾，AWS 於 2025年5月宣佈投資超過40億美元，計劃在2026年底前在智利設立新的雲區域。
微軟Azure在2025年第一季度繼續位居全球第二大雲服務提供商，市場份額為23%，實現按年增長33%。微軟報告稱，AI為Azure帶來了16個百分點的增長提升，為自 2024年第二季度以來單季度最大漲幅。2025年4月，Azure宣佈GPT-4.1模型系列正式在Azure AI Foundry和GitHub上線，進一步拓展開發者在其生態體系中獲取先進AI能力的渠道。Azure AI Foundry是微軟構建和管理AI應用與智能體的平台，當前已被超過7萬家企業的開發者使用。本季度，該平台處理的 token 數量超過100萬億，按年增長五倍。微軟還持續致力於降低AI應用成本，報告顯示其AI性能在相同功耗下提升近30%，同時每個token的成本降低超過50%。作為全球基礎設施擴張計劃的一部分，微軟在第一季度內於四大洲的10個國家新設數據中心。
谷歌雲在2025年第一季度維持10%的市場份額，實現了31%的按年增長。截至3月31日，其營收積壓總額達924億美元，較上一季度略有下降。該下降主要歸因於供應限制，尤其是算力容量的短缺，制約了谷歌雲滿足客戶全面需求的能力。2025年3月，谷歌推出Gemini 2.5模型系列，其中Gemini 2.5 Pro憑藉領先的基準測試表現和在 Chatbot Arena中的排名獲得廣泛認可。該模型在推理與編程能力方面均有顯著提升，為開發者和企業用戶帶來了更多應用可能。自年初以來，谷歌AI Studio和 Gemini API的活躍使用量激增逾200%，反映出開發者強勁的採用熱情以及市場對生成式AI解決方案的旺盛需求。谷歌還在瑞典開設了其全球第42個雲區域，並宣佈將投資70億美元擴建位於愛荷華州的數據中心，以進一步支撐其不斷增長AI與雲工作負載。