从算力底座到智慧引擎：企业数智化的新范式

当云计算从基础设施的托管者蜕变为业务创新的协作者，当生成式AI从技术概念落地为可衡量的商业价值，中国企业正站在数智化转型的临界点。

近日，弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）联合头豹研究院发布了《2025年在华外商企业云计算服务采用研究报告》。亚马逊云科技凭借其全球标准一致的技术、领先的安全合规能力和深厚的本地化运营经验等综合实力，在核心能力和用户价值两个维度排名第一，位居“领导者”类别。

《2025年在华外商企业云计算服务采用研究报告》

不仅如此，在亚马逊云科技与战略合作伙伴德勤中国的合作中，双方进一步揭示：真正的企业数智化转型，已从过去单纯的技术迁移，升维为“场景-数据-人才”三位一体的价值重构。在这场由技术驱动转向价值驱动的变革中，亚马逊云科技凭借“全球领先的技术优势、安全可用合规的云服务、行业深耕、本地化支持”四大核心优势，与德勤等生态伙伴构建起覆盖咨询、实施、运营的全链路赋能体系，正助力本土与跨国企业穿越AI落地的“死亡之谷”，将技术潜能转化为可持续的业务增长。

信任基石：从“全球标准”到“本地合规”的双重兑现

弗若斯特沙利文报告的发布，为亚马逊云科技在华十二余年深耕提供了第三方验证。该报告在核心能力与用户价值两大维度均将亚马逊云科技评为第一，尤其在“高性能计算支持”、“企业级精细化资源隔离”、“全球一致的计算能力”、“跨境高速合规互联”等多项细分指标上得分领先。

全球化企业在中国用云面临三重挑战：技术体验的一致性、基础设施的韧性，以及合规实践的本地适配。而亚马逊云科技的破局之道，就在于其“深耕本地、链接全球”的双轨战略：一方面，亚马逊云科技通过光环新网和西云数据两家本地运营伙伴，确保亚马逊云科技中国（北京）与中国（宁夏）区域服务符合中国法律法规；另一方面，亚马逊云科技中国区域在技术、开发体验、运维管理、合规和治理及性能方面均提供与全球一致的技术和服务，从而保证跨国企业在中国获得全球一致的体验。

这种“全球标准+本地合规”的平衡术，正契合当下企业的核心诉求。仅2025年上半年，亚马逊云科技便在中国区域落地超190项服务与特性，并于下半年将自研芯片Amazon Graviton4引入中国——相比Graviton3，性能提升30%、核心数增加50%、内存带宽提升75%，同时保持与x86实例相比40%的性价比优势。技术同步的背后，是企业对“确定性”的渴求：在地缘政治与技术迭代双重不确定性中，一个既能满足本地监管要求、又不割裂全球技术生态的云平台，理所当然地成为了跨国企业与出海本土企业的共同选择。

价值跃迁：生成式AI从“技术炫技”到“业务解题”

“客户看待生成式AI时，看到的是不同层面的问题。”亚马逊云科技成长型企业及新兴业务总经理倪殿令表示，“企业内部关注的是业务战略，而非单纯的大模型或GPU算力。”

亚马逊云科技的这一深刻洞察，直指当前AI落地的核心痛点：技术供给与业务需求的错配。为此，亚马逊云科技提出了场景、数据、人才“黄金三角”方法论，将生成式AI价值释放锚定于三个关键要素的全面赋能：

1、场景维度：企业需识别“既能创造价值又适合AI解决”的具体业务场景。倪殿令将其分为三类：流程重塑类（通过自主Agent理解、规划和执行任务）、决策支持类（多专业化Agent协同提供全面建议）、创新突破类（要求Agent具备更强自主性与创造力）。亚马逊云科技推出的Strands Agents服务及针对中国市场的定制化SDK，正是为支持此类复杂场景而设计。

2、数据维度：数据质量决定AI效能上限。“生成式AI应用中，90%以上的影响力取决于底层高效数据处理能力，以及向量数据、数据库数据的有效存储与归类。”倪殿令强调。亚马逊云科技提供从Amazon S3数据湖存储、Amazon Glue数据目录治理到全栈分析工具的完整数据基础设施，使企业无论采用RAG快速启动、模型微调还是训练专属大模型，均能获得坚实的数据底座。

3、人才维度：面对AI人才短缺的现状，亚马逊云科技在中国实践“共创+培养+迭代”模式：与高校、职校共建Cloud Raiser项目输送技术人才；通过Skill Builder平台提供全方位培训；并对招聘企业进行技术赋能以提升人岗匹配效率。

这一方法论已在中国市场获得验证。调研显示，55%的中国受访者将AI安全与风险管理框架列为首要任务（全球平均39%），61%的安全决策者将数据防泄露视为AI Agent核心应用场景——中国企业对AI治理的关注度与实效性要求，显著领先全球。

生态协同：德勤×亚马逊云科技的“咨询+技术”双引擎

如果说亚马逊云科技提供了技术底座，那么德勤中国则扮演了“价值翻译者”角色。

针对企业需求的变化，德勤中国亚马逊云科技联盟主管合伙人郭大江提出了一个关键判断：“企业对云的需求已发生根本性转变。过去云主要作为基础设施用于托管服务，而今客户期望云成为一个‘智慧的云’，具备创新能力，能分担‘动脑筋’的工作。”

这一转变催生了双方深度绑定的合作模式。2023年成立生成式AI联合实验室后，2024年双方推出“DelphAI”企业级AI平台——其模型层基于亚马逊云科技Amazon SageMaker、Amazon Bedrock及Amazon Nova构建，场景层则融入德勤多年积累的垂直行业资产，形成覆盖场景层、代理层、模型层、知识层、安全层的五层开放式架构。2025年进一步升级为“生成式AI勤智企业智能体工坊”，从五大层级协同驱动业务场景数字化升级。

“德勤与亚马逊云科技的合作远超传统服务模式，我们在技术研发与应用层面实现深度绑定。”郭大江解释道，“客户寻求的不再是单纯的‘房间’，而是‘精装修并配备智能家电’的整体解决方案。”这种“咨询+技术”的融合，使企业能跨越从AI概念到商业价值的鸿沟。

案例印证：从五流合一到六倍提升的行业实践

亚马逊云科技与德勤的携手合作，能够为企业客户带来怎样的价值？来自诸多行业客户的商业实践无疑最具说服力。

在化工领域，全球农化20强企业福华化学面临业务部门众多、流程复杂、数据分散的挑战。德勤中国联合亚马逊云科技与SAP，为其构建统一化、智能化的数据湖仓：利用亚马逊云科技弹性计算服务与云上SAP工作负载，支撑683项业务流程；通过“零ETL”方式实现数据分析现代化，统筹采购、库存、生产、销售与财务管理；最终在云上构建信息中枢，实现数据流、业务流、资金流、实物流、凭证流“五流合一”，为智能工厂等后续数字化项目奠定基础。

在生命科学领域，某跨国制药企业原有数据平台架构复杂、扩展性不足。德勤中国协同亚马逊云科技与Snowflake，设计覆盖原始层、清洗层、整合层到应用层的云端分层建模规范，构建标准化可复用的数据架构。通过分层ETL架构、通用处理函数开发及UC4统一调度，显著提升数据处理自动化水平；采用工程化手段推进大规模数据迁移，确保与原平台并行运行及主数据实时同步，实现业务无感知切换。项目最终将平台性能提升6倍，同时保障业务连续性。

这些案例印证了亚马逊云科技“效能导向”的本地化策略：43%的中国企业将安全功能成本效益比列为信任评估核心指标，52%的安全决策者特别关注安全投资的实际回报。当17%的中国企业预计IT支出持平、18%网络安全预算持平，市场正从规模扩张转向价值深挖——云服务的价值不再由资源消耗量定义，而由其驱动的业务效率提升与创新突破衡量。

未来图景：信任重构与价值共生的新周期

站在2026年初回望，云计算在中国已走过三个阶段：2013-2018年的“技术验证期”，企业试探性迁移非核心业务；2019-2023年的“规模扩张期”，疫情催化加速上云进程；2024年至今的“价值深水区”，企业聚焦云上创新与AI赋能。据《构建云信任：信任与安全如何塑造云增长的下一个阶段》全球调研报告显示，本地企业平均已有56%的应用程序在云端运行，并预计在一年内攀升至74%，这一增速与全球趋势保持同步，显示出本地企业正进入AI风险管控与云端应用深化的阶段。

这种演进的背后，是信任范式的根本重构。弗若斯特沙利文报告指出，亚马逊云科技在“构建全球和本土合规体系”、“促进本土多方共赢”、“创新资源聚合”等用户价值维度得分最高，这也印证了企业对云服务商的期待，已经从“技术供应商”转向“战略伙伴”——后者需兼具全球视野与本地洞察，既能提供前沿技术，又能理解行业痛点并共创解决方案。

“亚马逊云科技将持续把更多服务落地中国，通过全球领先技术、安全可靠合规服务、深厚行业专长及完善本地化支持四大优势，更好地服务在华客户。”亚马逊云科技的承诺，正通过与德勤等万余家中国合作伙伴的协同落地。目前，亚马逊云科技Marketplace（中国区）已上线超500款产品，覆盖SaaS与专业服务，形成从技术到应用的完整生态。

当云成为默认架构，当AI融入业务血脉，数智化转型的终极命题不再是“如何上云”，而是“如何借云生长”。在这场价值重构的长跑中，技术是基础，生态是杠杆，而信任——源于持续兑现的承诺、透明的行动与可验证的价值——才是企业穿越周期、赢得未来的终极护城河。亚马逊云科技与德勤中国的协同实践表明：唯有将全球技术力、本地洞察力与行业专业力熔铸为价值创造力，方能在AI驱动的新商业文明中，与企业共赴增长新程。