生成式人工智能（Gen AI）：重塑云计算价值与企业云迁移格局
一、企业云采用的现状：需求旺盛但挑战突出
应用迁移成本高、周期长：组织需更新现有应用以适配云服务，这一过程既费时又费钱。初步尝试用 AI 辅助应用修复与迁移显示，时间和成本可降低40%（该数据仍需进一步分析验证）。
云使用率偏低，增长缓慢：目前大型公司在云上运行的应用仅占15%-20%，即便已使用云服务多年（包括 SaaS 产品），过去一年云采用率也仅增长5%-10%。
ROI 获取困难：成熟企业虽认可云服务的吸引力，但变革与投资规模过大，导致难以获得良好的投资回报（ROI）。
本地环境适配惯性：过去几十年，企业构建的技术组织、流程与架构均适配本地环境，向云迁移需作出的调整较多，进一步增加了落地难度。
二、Gen AI 如何改变云投资回报率（ROI）？两大核心逻辑
云服务是 Gen AI 落地的核心支撑
Gen AI 加速云项目实施，降低成本
三、云计算价值的关键数据：规模与潜力
整体价值规模：预计到 2030 年，云计算可创造约3 万亿美元的 EBITDA；云计算带来的创新价值是降低 IT 成本的5 倍。
行业与区域差异：高科技行业从云计算中获得的 EBITDA 增长潜力最大，电力公用事业行业最小；区域层面，亚洲公司收益最高（2030 年预计 EBITDA 达1.2 万亿美元），其次是美国（约1.1 万亿美元）、欧洲（约7730 亿美元）。
企业价值获取现状：云计算公司平均可实现180% 的 ROI，但多数企业未达标；仅10% 的公司充分利用云计算价值，50% 处于起步阶段，40% 未看到实际价值。
Gen AI 的价值增量：Gen AI 可通过解锁新业务用例、减少应用修复与迁移成本、提高云端生产力，为云程序增加75%-110% 的 ROI。
决策逻辑转变：40% 的公司当前基于 “商业价值” 决定云迁移，较两年前的 27% 显著提升。
四、企业整合 Gen AI 与云计划的路径及保障
1. 三大整合方法
集成 Gen AI 支持的商业案例，明确云迁移的价值目标；
加快本地交易系统迁移，构建完整的 Gen AI 客户体验；
利用 Gen AI 提高应用修复与迁移的成本效益，降低落地门槛。
