IDC在近期的一份研究中指出，现阶段，生成式人工智能（GenAI）正在快速改变东盟和亚太企业的运营方式。
调查发现，91%的东盟企业预计在未来18个月内将面临GenAI带来的重大冲击。目前，已有16%的企业将相关应用投入生产环境，84%则处于测试或试点阶段。
研究显示，几乎所有企业都在依赖云基础设施来运行AI，其中96%使用公有云IaaS。同时，边缘计算的投入也在增加，用于支持远程业务和数据管理。相应的，单一的中心化云架构已无法满足规模化、实时性和合规需求，企业需要同时利用边缘服务，才能真正支撑AI的落地。
研究预测，到2028年，公有云边缘服务的复合年增长率将达到17%，市场规模预计接近290亿美元。而在此之前——到2027年，80%的首席投资官（CIO）将依赖云服务商的边缘能力，以满足AI推理在性能和合规上的需求——这一趋势也被称为“边缘演进”。
不过，从这一点出发，随着GenAI逐渐从实验走向实际部署，企业也将陆续暴露出其在基础设施方面的短板。
根据调研，亚太地区目前已有31%的企业上线了GenAI应用，64%正在测试阶段。但与此同时，49%的企业在多云环境下遇到管理困难，50%的大型企业担心应对各国不同的合规要求，24%的企业则认为不断上涨的云成本是最大压力。传统的“中心—辐射”式云模式因延迟过高，难以支撑实时AI应用。
于此，IDC强调，AI的效能取决于基础设施。分布式、边缘优先的架构正在成为亚太企业的主流选择，边缘战略也已从概念逐步转向实际执行。
调研也指出了当前亚太市场的一些差异。在区域层面，中国在公有云和边缘计算的双重驱动下快速扩张，37%的企业已上线GenAI，61%处于测试阶段；在日本，尽管数字化基础存在差距，但84%的企业认为GenAI将在18个月内带来颠覆，98%计划在公有云IaaS上运行AI负载；印度则在二三线城市加大边缘投资，以满足GenAI需求并控制成本，91%的企业依赖公有云IaaS，但费用压力和技能短缺推动了对更可负担基础设施的需求。
最后，调研也表示，企业若要保持竞争力，需要推动云与边缘的基础设施现代化，并根据不同工作负载灵活部署。同时，要通过零信任框架和持续合规来保障数据安全。更重要的是，企业在建设AI基础设施时，应确保不同系统和服务之间的兼容性，避免过度依赖单一供应商。
