企业竞争力的推动使组织越来越深入云计算领域，从中受益于更多的服务。领先的组织正在实现从成本节约、深入洞察到成功创新的经济优势。同时，人工智能正推动云计算使用量的进一步增长。
预计，2025年将持续出现几大显著的云计算趋势，其中生成式AI（GenAI）的兴起是主要驱动力之一，云服务提供商正在大力投资于生成式AI技术，与芯片制造商合作以提升性能和可扩展性。这种合作使云平台能够支持不断扩展的下游SaaS生态系统，这些系统致力于构建更易于采用的AI解决方案。由此，生成式AI正在成为各行业采用先进AI能力的关键推动力，而云计算则成为其基础。
隐私问题以及围绕生成式AI使用客户数据权利的合同不明确性将成为越来越大的问题。尽管客户希望通过生成式AI获得洞察和效率，但他们可能并不愿意授予更广泛的数据访问权限。
随着企业应对AI技术带来的资源密集型工作负载，容量问题变得更加频繁。此外，不同地区独特的合规性和数据驻留要求可能会阻碍企业向其他云区域扩展，生成式AI将持续给企业施压，要求其变得更优秀、更快速、更高效。早期采用者已经取得收益，那些尚未开始尝试此项技术的企业面临落后的风险。
云安全也将成为一个更大的问题。安全团队将开始利用AI自动化响应流程，以检测基于云的暴露和威胁。
暴露和威胁的数量，再加上安全运营（SecOps）团队经验水平的差异，意味着有效的补救措施需要依靠AI提供指导性的修复流程，这将在2025年成为主流，许多企业在检测和响应能力上几乎没有进展，依然依赖设计用于保护本地基础设施的流程和技术，这已不足以应对问题。
以下是2025年需要关注的更多云计算趋势：
1. 多云和混合云将更加普遍
云服务提供商意识到客户更倾向于使用多个云平台，以实现灵活性、风险缓解和性能优化。为此，它们正在推动跨云互操作性，使用户无需移动数据即可在不同云平台上执行分析和利用数据。
企业及中小型企业似乎已经为即将到来的云计算趋势做好了准备，例如生成式AI的采用和多云战略。云提供商正在推出减少本地基础设施需求的技术，使企业更容易将工作负载转移到云端。”John Samuel表示。
过去一年主要的公共云提供商已经取消了数据传输费用，这使得从一个公共云迁移到另一个公共云变得更加容易。
通过采用多云方法，您可以在多个环境中训练分布式AI工作负载和模型。例如，您可以利用Azure的计算能力训练一个AI模型，同时使用AWS训练另一个。或者，您可以将传统的云工作负载保留在一个公共云上，而将AI工作负载放在另一个公共云上，这种方法使企业能够根据每个AI应用程序的需求量身定制云环境。如果环境或需求发生变化，迁移这些应用程序的成本也比过去大大降低。
然而，时间和成本可能会减缓这种采用。企业需要足够的时间研究和实施新的云解决方案，并有信心相信这种转变能带来期望的成本优化效果。在即时成本与长期云计算收益之间找到平衡是一个重要考量。
2. 首席信息安全官（CISOs）需要更好的云监控
安全运营中心（SOC）和SecOps团队需要将云上下文整合到其日常检测和响应操作中，以便在2025年有效地实时检测和响应暴露和威胁。
大多数SecOps团队仍依赖设计用于本地环境的基于警报的工具，而这些工具缺乏与云基础设施中所有元素相关的暴露和攻击路径信息，这导致无法识别真正的威胁，并需要花费大量时间调查误报。
3. 云支出将增加
大多数企业将在2025年大幅增加云支出。
像IT的其他领域一样，AI将成为2025年云计算趋势的主要推动力。企业需要增加云资源，以满足生成式AI模型训练所需的计算能力，此外，我们还看到IT团队正在投资新型AI工具和功能，以改善和自动化云管理。
4. 云登陆区（Landing Zones）将更受欢迎
云登陆区提供了一个标准化的云采纳框架，越来越受到关注，因为它们能够解决扩展性和安全性问题。
云提供商正在为各种行业（如金融和医疗保健）设计模板，使客户能够更快速地构建合规环境的解决方案，多数企业目前都在其云采纳和迁移路线图上取得了进展。关键在于，它们是否准备好扩展其能力，特别是在试图实现资源密集型技术（如LLM和生成式AI）的运营化时。
5. 网络恢复将利用数字孪生进行勒索软件演练
为了在混合和多云环境中实现更快的恢复，网络恢复演练将达到一个新的复杂水平。
网络犯罪分子正在利用AI增加攻击的频率、速度和规模。对此，组织也将利用AI进行反击，这些高级演练将很快成为监管的强制要求。
6. 云计算将扩展到外太空
卫星连接日益增长，2025年或许会推动太空计算的进一步发展。
太空中的数据中心具有许多优势。例如，独特的环境条件意味着更少的能量用于磁盘旋转或机架冷却。然而，传输延迟等挑战使得太空存储更适合只需偶尔访问的数据，例如备份数据。
在未来，着手克服太空计算的障碍，云计算的疆界将被重新定义。
