Omdia：到2029年亚太生成式AI软件市场将达到276亿美元

据XM外汇官网APP报道，到到亿Omdia的年亚最新报告《软件厂商的生成式AI商业化之路》指出，独立软件开发商（ISV）正在推进生成式AI的太生实际应用。预计到2029年，成式亚太地区生成式AI软件市场将增长至276亿美元，软件年复合增长率将达到52.3%。市场ISV与云服务提供商的将达合作，对于实现生成式AI的美元商业化至关重要。

生成式AI的到到亿全球创新热潮正在兴起，但实现规模化应用面临众多挑战。年亚主要云服务商已经将AI基础模型纳入核心战略，太生自主推理与行动能力的成式Agentic AI正成为新的增长动力。云服务商加快推出AI专用框架，软件并在全球范围内投资建设大型数据中心。市场

尽管市场热情高涨，将达AI应用仍处于初级阶段。Omdia研究显示，超过60%的生成式AI项目处于概念验证阶段，真正投入生产的项目相对较少。算力成本、系统集成复杂性和人才短缺，都是推动从实验到实际部署的主要障碍。

ISV在弥合这一差距中扮演了关键角色。Omdia预测，到2028年，生成式AI将为合作伙伴创造高达1586亿美元的新机遇，其中ISV是最大的受益者之一。亚太地区已经成为这一趋势的实验场，主要云服务商的基础设施建设正在加速，而中国ISV也开始迈向国际化。

数据进一步支持了这一增长趋势。Omdia预计全球生成式AI软件市场将从2025年的263亿美元增至2029年的1,013亿美元，年复合增长率达48.1%。在亚太地区，同期市场将从64亿美元增长到276亿美元，年复合增长率高达52.3%。对于中国ISV来说，东南亚成为其海外扩张的理想起点。

ISV需跨越的结构性障碍

尽管市场机遇诱人，难以把握的挑战依旧存在。本文聚焦于开发并销售应用软件的ISV，如Snowflake和PingCAP等，不涉及提供IaaS或PaaS服务的云厂商。这些ISV虽然处于AI商业化前沿，但面临多重结构性挑战。

首先，算力和集成成本较高，ISV在市场尚未验证前需投入大量资源于模型选型和数据准备，而投资回报不确定。即使成功推出产品，人才短缺的问题依然存在，尤其是精简的工程团队难以支持持续迭代与复杂集成。

其次，品牌信任与市场采纳障碍显现。很多ISV缺乏品牌知名度，销售周期不稳定；在海外市场拓展中，同样面临合规要求与缺乏地面曝光度的挑战。

最后，商业化的不确定性仍然显著，目前的定价模式尚未成熟，诸多项目仍处于试点阶段，难以形成可复制的盈利模式。虽然有许多原型产品受关注，但客户却未必真正成交。

云厂商的差异化策略

各大云服务商正调整策略，帮助ISV面对重重挑战，但路径不尽相同。

- **AWS**强调模块化组合，通过整合Bedrock、SageMaker和AgentCore等工具，并利用成熟的Marketplace，帮助ISV快速构建与推广AI解决方案。

- **Microsoft Azure**将AI深度融入企业级软件包，如Microsoft 365和Dynamics，使AI功能直接嵌入工作流程，但入驻门槛和激励机制相对较高。

- **Google Cloud**则以工程为导向，注重灵活性和可定制性，但也提出了对ISV自我扩展的高要求。

- **阿里云**通过PAI Studio和ModelScope等低代码开发工具激活本地生态，并提供资源扶持，然而其Marketplace生态仍显得分散。

这些差异至关重要，ISV选择合作伙伴时不仅要考虑技术匹配，还需评估厂商在其成长阶段能提供的市场化支持。

例如，AWS Marketplace通过集成采购、计费与品牌曝光机制，帮助ISV在新市场更快赢得客户信任。这一模式对国际化初期的中国ISV尤其重要，因为他们通常面临品牌认知度不足与合规挑战的双重压力。

ISV成长的四个阶段

展望未来，ISV在生成式AI领域的成长可分为四个阶段：

1. **AI Ready（探索阶段）**：通过API或演示进行实验，验证可行性，重点是针对高频简单用例（如客户服务自动化）。

2. **AI Embedded（深化阶段）**：将生成式AI集成至现有产品，进行初步试点，并围绕明确价值点打磨最小可行产品（MVP）。

3. **AI Native（共创阶段）**：进一步嵌入智能体功能，提升云市场的可见度，通过联合销售计划加速市场信任与采纳。

4. **AI Driven（生态阶段）**：成为生态系统的领导者，实现可复制的解决方案和国际化布局，深化与云厂商的联合品牌合作。

目前，大多数ISV仍处于前两个阶段，在探索可复用的应用场景和可持续的定价模式。然而，随着商业化进程的加速，能够提供端到端支持的云厂商将成为ISV最重要的合作伙伴。

预计到2028年，生成式AI将为合作伙伴带来约1586亿美元的市场机遇。真正释放这一潜力，ISV与云厂商需携手创造可规模化且落地的解决方案，让企业可以放心采用并获得实际成效。只有这样，生成式AI才能从实验阶段走向推动更具韧性、价值导向型的AI经济的核心力量。