云計(jì)算有限公司究院云計(jì)與大數(shù)據(jù)研2025年月2編委會(huì)璐3算力供給、彈性資源調(diào)度和多模型API及MaaS工具鏈能力，成為AI應(yīng)用產(chǎn)業(yè)落地的核心載體之一。中國(guó)信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示，務(wù)框架與范圍、剖析技術(shù)服務(wù)典型案例以及展望技術(shù)服務(wù)前瞻趨勢(shì)，4 3一、公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)概述 71.1公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)內(nèi)涵 71.2公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)價(jià)值 81.2.1銜接云計(jì)算產(chǎn)品，構(gòu)建遷移上云基石 81.2.2深化云計(jì)算應(yīng)用，釋放深度用云效能 81.2.3夯實(shí)AI云底座，加速用云賦智進(jìn)程 8二、遷移上云，基礎(chǔ)專業(yè)技術(shù)服務(wù)保障 92.1基礎(chǔ)支持服務(wù) 92.1.1自助支持服務(wù) 2.1.2遠(yuǎn)程支持服務(wù) 2.1.3故障應(yīng)急服務(wù) 2.2遷云與改造服務(wù) 2.2.1應(yīng)用系統(tǒng)遷移與改造服務(wù) 2.2.2數(shù)據(jù)庫(kù)遷移與改造服務(wù) 2.2.3大數(shù)據(jù)遷移與改造服務(wù) 2.3咨詢與設(shè)計(jì)服務(wù) 2.3.1云基礎(chǔ)環(huán)境框架（LandingZone）咨詢服務(wù) 2.3.2容量設(shè)計(jì)與規(guī)劃服務(wù) 2.3.3行業(yè)方案咨詢服務(wù) 2.4技術(shù)服務(wù)平臺(tái)與工具 2.4.1技術(shù)服務(wù)綜合平臺(tái) 2.4.2遷移與改造工具 2.4.3診斷與分析工具 2.4.4巡檢與治理工具 三、深度用云，高階專業(yè)技術(shù)服務(wù)加持 3.1穩(wěn)定性保障服務(wù) 3.1.1高可用容災(zāi)服務(wù) 3.1.2健康檢查與診斷服務(wù) 3.1.3重保護(hù)航服務(wù) 3.2FinOps成本治理服務(wù) 273.2.1成本分析服務(wù) 3.2.2成本運(yùn)營(yíng)服務(wù) 3.2.3成本優(yōu)化服務(wù) 3.3云卓越架構(gòu)技術(shù)服務(wù) 3.3.1云卓越架構(gòu)咨詢服務(wù) 3.3.2云卓越架構(gòu)實(shí)施服務(wù) 3.3.3云卓越架構(gòu)演進(jìn)服務(wù) 3.4全鏈路優(yōu)化技術(shù)服務(wù) 3.4.1全鏈路技術(shù)咨詢服務(wù) 3.4.2全鏈路診斷與調(diào)優(yōu)服務(wù) 四、用云賦智，大模型專業(yè)服務(wù)價(jià)值凸顯 54.1大模型應(yīng)用咨詢技術(shù)服務(wù) 4.1.1AI需求分析與成熟度評(píng)估服務(wù) 384.1.2生成式AI應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)劃服務(wù) 4.1.3技術(shù)支持與調(diào)優(yōu)培訓(xùn)服務(wù) 404.2大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)服務(wù) 414.2.1知識(shí)工程建設(shè)服務(wù) 424.2.2智能體與MCP建設(shè)服務(wù) 434.2.3檢索增強(qiáng)生成（RAG）工程建設(shè)服務(wù) 434.3大模型優(yōu)化技術(shù)服務(wù) 444.3.1算力搭建與運(yùn)維優(yōu)化服務(wù) 454.3.2模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)服務(wù) 464.3.3模型推理部署與優(yōu)化服務(wù) 474.3.4模型評(píng)測(cè)與質(zhì)量驗(yàn)證服務(wù) 48五、公有云技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)格局及典型案例 495.1產(chǎn)業(yè)格局概述 495.2典型案例分析 5.2.1小紅書(shū)：大數(shù)據(jù)遷移改造服務(wù)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)湖上云 5.2.2新能源車(chē)企：重保護(hù)航服務(wù)保障客戶新車(chē)發(fā)布會(huì)穩(wěn)定性 5.2.3鳴鳴很忙：全鏈路優(yōu)化技術(shù)服務(wù)實(shí)現(xiàn)零售業(yè)務(wù)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型 5.2.4伊利集團(tuán)：大模型咨詢與交付服務(wù)實(shí)現(xiàn)客戶之聲（VoC）智能分析 5.2.5金融科技企業(yè)：模型實(shí)施與調(diào)優(yōu)服務(wù)加速智能外呼場(chǎng)景落地 5.2.6初心互動(dòng)：大數(shù)據(jù)遷移與改造服務(wù)構(gòu)建云上大數(shù)據(jù)平臺(tái) 5.2.7通用磨坊：LandingZone咨詢服務(wù)打造云原生運(yùn)營(yíng)體系 605.2.8美妝企業(yè)：云卓越架構(gòu)咨詢支持亞太云平臺(tái)高效治理 62六、未來(lái)展望 64參考文獻(xiàn) 666圖1公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)內(nèi)涵全景圖 7圖2云遷移與改造服務(wù) 圖3LandingZone咨詢服務(wù) 17圖4穩(wěn)定性保障服務(wù) 圖5FinOps成本治理服務(wù) 27圖6云卓越架構(gòu)服務(wù) 圖7大模型專業(yè)技術(shù)服務(wù)體系 圖8大模型應(yīng)用咨詢技術(shù)服務(wù) 圖9AI需求分析與成熟度評(píng)估 39圖10大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)服務(wù) 42圖11大模型優(yōu)化技術(shù)服務(wù) 45圖12模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)服務(wù) 47圖13模型推理部署與優(yōu)化服務(wù) 487一、公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)概述1.1公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)內(nèi)涵專業(yè)化技術(shù)手段與服務(wù)體系，為企業(yè)提供從云架構(gòu)設(shè)計(jì)、遷移改造、運(yùn)維優(yōu)化到大模型部署、AI應(yīng)用落地，并在企業(yè)用云全生命周期提圖1公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)內(nèi)涵全景圖81.2公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)價(jià)值FinOps成本治理服務(wù)、云卓越架構(gòu)技術(shù)服務(wù)及全鏈路優(yōu)化技應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)峰值壓力；FinOps成本治理服務(wù)實(shí)現(xiàn)云成本的可視化、可9在企業(yè)用云賦智階段，公有云專業(yè)技術(shù)服務(wù)通過(guò)大模型應(yīng)用咨詢業(yè)挖掘大模型價(jià)值，推動(dòng)云與AI深度融合。大模型應(yīng)用咨詢技術(shù)服發(fā)技術(shù)服務(wù)聚焦知識(shí)工程建設(shè)、智能體與MCP建設(shè)及檢索增強(qiáng)生成（RAG）工程建設(shè)階段，為大模型應(yīng)用落地提供技術(shù)實(shí)現(xiàn)手段；大模推理部署與優(yōu)化及模型評(píng)測(cè)與質(zhì)量驗(yàn)證等能力，充分釋放“云+AI”二、遷移上云，基礎(chǔ)專業(yè)技術(shù)服務(wù)保障2.1基礎(chǔ)支持服務(wù)運(yùn)維，并通過(guò)阿里云技術(shù)支持中心7×24小時(shí)遠(yuǎn)程專家服務(wù)處理復(fù)雜問(wèn)題，采用三級(jí)故障應(yīng)急響應(yīng)體系應(yīng)對(duì)緊急事件；亞馬遜AWS利AWSPremiumSupport遠(yuǎn)程專家團(tuán)隊(duì)解決深度技術(shù)難題，采用AWSIncidentResponse機(jī)制處理突發(fā)狀況；微軟Azure采用AzurePortal自助運(yùn)維中心實(shí)現(xiàn)自主配置，結(jié)合MicrosoftLearn社區(qū)幫助技能提升，通過(guò)AzurePremierSupport遠(yuǎn)使用AzureServiceHeal務(wù)側(cè)重降本增效，培養(yǎng)客戶自主運(yùn)維能力。公有云廠商通過(guò)知識(shí)庫(kù)、降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)損失。針對(duì)突發(fā)性業(yè)務(wù)中斷，如服務(wù)宕機(jī)、安全漏洞，2.2遷云與改造服務(wù)通過(guò)云遷移服務(wù)構(gòu)建端到端遷云專業(yè)技術(shù)服務(wù)，從遷移評(píng)估、方案設(shè)計(jì)到自動(dòng)化遷移工具支撐，解決企業(yè)海量數(shù)據(jù)遷移的效率與一致性問(wèn)題；騰訊云通過(guò)云遷移平臺(tái)服務(wù)以及技術(shù)團(tuán)隊(duì)，提供上云咨詢與方案設(shè)計(jì)，幫助企業(yè)應(yīng)用架構(gòu)實(shí)現(xiàn)云端轉(zhuǎn)型。圖2云遷移與改造服務(wù)三是全流程實(shí)施保障，包括數(shù)據(jù)全量/增量遷是云原生數(shù)倉(cāng)平遷，基于開(kāi)源Hadoop/Spark集群向云端云原生大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)遷移，通過(guò)遷移工具實(shí)現(xiàn)HDFS數(shù)據(jù)同步，確保組件版本一致性與任務(wù)零改造。二是異構(gòu)復(fù)雜組件遷移，例如Hive至云原生PB級(jí)數(shù)據(jù)。三是海量數(shù)據(jù)遷移，采用分階段增量同步策略與校驗(yàn)算2.3咨詢與設(shè)計(jì)服務(wù)咨詢服務(wù)；微軟Azure提供AzureMigrate遷移評(píng)估工具和AzureCostManagement成本管理方案的設(shè)計(jì)指導(dǎo)；阿里云提供云原生架構(gòu)咨詢服務(wù)，通過(guò)行業(yè)專業(yè)技術(shù)服務(wù)中心輸出金融、零售等領(lǐng)域?qū)嵺`。云安全基線能力，滿足等保三級(jí)/CIS合規(guī)要求及海外地區(qū)特定安全圖3LandingZone咨詢服務(wù)結(jié)合業(yè)務(wù)流程定制差異化方案，實(shí)現(xiàn)云資源2.4技術(shù)服務(wù)平臺(tái)與工具戶管理和追蹤遷移過(guò)程，提供自動(dòng)化優(yōu)化建議；微軟Azure提供AzureMigrate工具以簡(jiǎn)化應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的遷移，并通過(guò)AzureAdvi單管理平臺(tái)、主動(dòng)運(yùn)維平臺(tái)、技術(shù)服務(wù)協(xié)同平臺(tái)、故障應(yīng)急平臺(tái)等，集成云資源監(jiān)控、AI異常檢測(cè)引擎及事件管理系統(tǒng)，實(shí)時(shí)識(shí)別資源構(gòu)環(huán)境智能改造，提供數(shù)據(jù)庫(kù)SQL語(yǔ)法轉(zhuǎn)換、大據(jù)關(guān)聯(lián)分析與AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)告警到主動(dòng)發(fā)現(xiàn)、從簡(jiǎn)單排障到學(xué)習(xí)歷史故障模式，對(duì)類似問(wèn)題實(shí)現(xiàn)快速匹配與專業(yè)技術(shù)服務(wù)推薦。低運(yùn)維人員的壓力。四是多Agent協(xié)同診斷，針對(duì)跨領(lǐng)域復(fù)雜問(wèn)題，采用Multi-Agent系統(tǒng)模擬團(tuán)隊(duì)協(xié)作，網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用、安全等領(lǐng)域Agent獨(dú)立分析數(shù)據(jù)并通過(guò)內(nèi)部協(xié)調(diào)機(jī)制生成綜合診斷報(bào)告，Well-ArchitectedFramework框架，評(píng)估三、深度用云，高階專業(yè)技術(shù)服務(wù)加持3.1穩(wěn)定性保障服務(wù)圖4穩(wěn)定性保障服務(wù)高可用容災(zāi)服務(wù)致力于構(gòu)建業(yè)務(wù)系統(tǒng)的故障抵御與快速恢復(fù)能與容災(zāi)方案設(shè)計(jì)，基于業(yè)務(wù)SLA設(shè)計(jì)多地域容災(zāi)策略，定制化設(shè)計(jì)高3.2FinOps成本治理服務(wù)資源浪費(fèi)，Gartner進(jìn)一步指出35%的云計(jì)算支出因配置不當(dāng)或閑置態(tài)內(nèi)實(shí)現(xiàn)云成本的可視化分析。微軟通過(guò)AzureCostManagement為臺(tái)為企業(yè)提供培訓(xùn)指導(dǎo)，賦能企業(yè)云成本的分析圖5FinOps成本治理服務(wù)加入國(guó)家/地區(qū)標(biāo)簽維度，便于跨國(guó)成本統(tǒng)計(jì)賬，依托資源組與標(biāo)簽維度，實(shí)現(xiàn)跨國(guó)家/地3.3云卓越架構(gòu)技術(shù)服務(wù)具鏈和技術(shù)服務(wù)幫助企業(yè)構(gòu)建云上行業(yè)方案。如阿里云發(fā)布AlibabaCloudWell-ArchitectedFramework框架，包括安全合規(guī)、成本優(yōu)工具和FinOps成本管理；騰訊云通過(guò)安全、性能、成本、可持續(xù)、圖6云卓越架構(gòu)服務(wù)云卓越架構(gòu)實(shí)施服務(wù)聚焦企業(yè)云上架構(gòu)的精準(zhǔn)優(yōu)化與落地，為企進(jìn)改進(jìn)項(xiàng)落地，完成從架構(gòu)設(shè)計(jì)到生產(chǎn)環(huán)境部云卓越架構(gòu)演進(jìn)服務(wù)聚焦企業(yè)云上架構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化與迭代升級(jí)，型企業(yè)云管理復(fù)雜度；三是容器化與微服務(wù)改造，基于Kubernetes3.4全鏈路優(yōu)化技術(shù)服務(wù)務(wù)實(shí)施仍面臨異構(gòu)云環(huán)境兼容性和企業(yè)內(nèi)部通過(guò)FaultInjectionService開(kāi)展混沌工程對(duì)方案，通過(guò)Web應(yīng)用防火墻配置實(shí)現(xiàn)惡意流量攔截，通過(guò)容器調(diào)設(shè)施云產(chǎn)品性能，通過(guò)操作系統(tǒng)內(nèi)核網(wǎng)絡(luò)參數(shù)調(diào)通過(guò)SQL索引重建、執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化等手四、用云賦智，大模型專業(yè)服務(wù)價(jià)值凸顯大模型全棧專業(yè)技術(shù)服務(wù)是結(jié)合AI應(yīng)用、模型算力的整體服務(wù)為不同行業(yè)類型客戶提供企業(yè)級(jí)AI技術(shù)服務(wù)能力。圖7大模型專業(yè)技術(shù)服務(wù)體系4.1大模型應(yīng)用咨詢技術(shù)服務(wù)不僅在技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了廣泛影響，同時(shí)產(chǎn)業(yè)側(cè)針對(duì)生成式AI的需求供商開(kāi)始構(gòu)建覆蓋AI應(yīng)用、模型訓(xùn)練推理優(yōu)化、工程部署指導(dǎo)等咨模型技術(shù)和算力能力，為客戶提供大模型咨詢和實(shí)施服務(wù)，覆蓋AI成大模型應(yīng)用落地；騰訊云發(fā)布MaaS專業(yè)技術(shù)服務(wù)，為企業(yè)提供大大模型應(yīng)用咨詢技術(shù)服務(wù)旨在為客戶提供端到端的大模型技術(shù)調(diào)優(yōu)支持與技術(shù)培訓(xùn)服務(wù)三大服務(wù)模塊。AI需求分析與成熟度評(píng)估估，全面剖析企業(yè)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀、痛點(diǎn)目標(biāo)以及當(dāng)前企業(yè)AI所具備的能成式AI應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)劃將結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景設(shè)計(jì)端到端的大模型應(yīng)用圖8大模型應(yīng)用咨詢技術(shù)服務(wù)AI需求分析與診斷服務(wù)以剖析企業(yè)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀與技術(shù)底座為核心，點(diǎn)，通過(guò)多輪業(yè)務(wù)訪談與流程梳理，定位大模型可賦能的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，算力需求、網(wǎng)絡(luò)及存儲(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行全棧技術(shù)分析，評(píng)估算力供給選型、網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)及I/O吞吐等指標(biāo)對(duì)大模型訓(xùn)練推理的支撐能力。通過(guò)壓用技術(shù)棧情況制定AI應(yīng)用的適配性驗(yàn)證，包括大模型如何和當(dāng)前技圖9AI需求分析與成熟度評(píng)估生成式AI應(yīng)用場(chǎng)景規(guī)劃服務(wù)結(jié)合生成式AI技術(shù)與行業(yè)實(shí)踐，打造端到端專業(yè)AI全鏈路設(shè)計(jì)與驗(yàn)證閉環(huán)，保障大模型應(yīng)用的技術(shù)可行性與業(yè)務(wù)價(jià)值，其核心能力通常覆蓋以下三個(gè)方面，一是生成式AI場(chǎng)景化方案設(shè)計(jì)，針對(duì)企業(yè)差異化業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)生成式AI應(yīng)過(guò)DEMO設(shè)計(jì)及POC測(cè)試驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)技術(shù)方案與業(yè)務(wù)目標(biāo)深度對(duì)齊。二是生成式AI技術(shù)方案全棧規(guī)劃，制定涵蓋應(yīng)用框架選型、數(shù)據(jù)預(yù)式AI方案可行性驗(yàn)證，通過(guò)沙箱環(huán)境部署與多輪迭代測(cè)試，驗(yàn)證模力通常覆蓋以下四個(gè)方面，一是概念驗(yàn)證（POC）支持，在業(yè)務(wù)場(chǎng)景推理部署能力。三是全周期調(diào)優(yōu)技術(shù)保障，建立7×24小時(shí)技術(shù)支4.2大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)服務(wù)化部署的轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)。IDC報(bào)告顯示,2024年中國(guó)AI大模型專業(yè)技術(shù)服圖10大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)服務(wù)估，建立RAG系統(tǒng)性能監(jiān)控體系，設(shè)計(jì)緩存策4.3大模型優(yōu)化技術(shù)服務(wù)求持續(xù)提升。IDC報(bào)告顯示，2024年中國(guó)MaaS（模型即服務(wù)）市場(chǎng)提供更高推理ROI；騰訊云通過(guò)智能優(yōu)化服務(wù)體系，為企業(yè)提供訓(xùn)練效果驗(yàn)證、安全性測(cè)試，確保模型符合業(yè)務(wù)圖11大模型優(yōu)化技術(shù)服務(wù)算力搭建與運(yùn)維優(yōu)化服務(wù)以構(gòu)建高效穩(wěn)定的算力基礎(chǔ)設(shè)施為核景適配增強(qiáng)服務(wù)，支持業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集定制化處理、監(jiān)督微調(diào)（SFT）、基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF/RLAIF）、模型蒸餾/壓縮等。三是顯存/算力使用等指標(biāo)，進(jìn)行框架選擇和超參精準(zhǔn)配置。提供定制化圖12模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)服務(wù)模型推理部署與優(yōu)化服務(wù)致力于提升大模型薦系統(tǒng)、搜索排序、廣告投放、語(yǔ)音交互、AI客服等，每一次用戶制。三是針對(duì)大模型全棧進(jìn)行Profiling，針對(duì)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行性圖13模型推理部署與優(yōu)化服務(wù)系構(gòu)建，從能力方面來(lái)看，主要從語(yǔ)言能力、知識(shí)掌握、推理通過(guò)vllm、sglang等推理框架驗(yàn)證特定并發(fā)、多樣化請(qǐng)求下的模型五、公有云技術(shù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)格局及典型案例5.1產(chǎn)業(yè)格局概述務(wù)提供商，如阿里云、亞馬遜AWS、微軟Az三是第三方生態(tài)提供商，例如AI技術(shù)廠商、開(kāi)源社區(qū)、行業(yè)專業(yè)技5.2典型案例分析高，其中熱數(shù)據(jù)總量500PB，需遷移數(shù)據(jù)處理任務(wù)超11萬(wàn)個(gè)，涉及2高效數(shù)據(jù)遷移：利用遷移工具鏈，實(shí)現(xiàn)PBs級(jí)數(shù)據(jù)自動(dòng)化遷邏輯校驗(yàn)方案。生成校驗(yàn)報(bào)告與偏差分析，合了數(shù)據(jù)分析與AI等核心業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)鏈路，為企業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和持續(xù)體運(yùn)營(yíng)成本，同時(shí)引入AI視頻自動(dòng)化巡店技術(shù)。HTTPS性能提升80%，故障定位至分鐘級(jí)，告警準(zhǔn)確