「魔力象限」里的权力交接。
文 ｜ 阑夕
千呼万唤始出来，Gartner发布了针对AI应用开发平台的2025年度全球报告，并启用了「魔力象限」（Magic Quadrant）这么一个经典的分类统计法。
在读这份报告之前，不妨先对Gartner做些了解，毕竟，这是一家长期入围标普500的咨询机构，数十年来行业里耳熟能详的那些IT概念——ERP、CRM、大数据——都是由它发明出来的。
就连Gartner的美股代码，都直截了当的设定为「IT」，足见它在业界的江湖地位，以及举手投足的权威度。
「魔力象限」是Gartner代表性的两大分析工具之一，另一个是「技术成熟度曲线」，它们共同构成了Gartner判断企业生态位和产业大趋势的底层逻辑，你们会在各种报告里看到类似的图谱。
作为一家「发报告的」公司，Gartner年赚超过60亿美金，在全球拥有2万多名员工，靠的就是这块金字招牌，非但厂商无法干预排名，连500强集团都会基于Gartner的分析结果来挑选供应商。
而这次的「魔力象限」，终于轮到了AI浪潮里的最核心基建之一：大模型开发平台。
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Gartner解释了为何要制作这份的理由——使用AI构建软件已经成为了当代工程师的标配技能，而完善成熟的大模型开发平台，能在最大程度上解决「术业有专攻」的需求，把AI自然嵌入新的开发流程里。
所以达标的大模型开发平台——其实都长在原生的AI云上——必须具备六大硬性条件，即对话助手、智能体调用、多模态功能、支持代码框架、自带基础模型、防护栏。
而在完整筛选下来之后，全球总共只有11个平台能够满足要求——像是甲骨文、英伟达、Meta都无法入围——Gartner将它们放在熟悉的那四个象限里，直观呈现出了市场格局的明确分布：
△ 图片来源于火山引擎官网
毫不意外地，全球三大云厂商悉数列为「领导者」象限，兼具长期战略和短期落地的叠加优势，加上一向因为「扮猪吃老虎」而被低估的IBM，组合成了AI云的第一阵营。
这是需要客观承认差距的地方，毕竟去年仅是AWS一家的收入，就超过了中国整个公有云市场的全部产值，就企业级市场的消费规模来说，国产云厂商还有很长一段路要走。
所幸的是。这条路也正开始越走越快、越走越顺了。
到了「挑战者」象限，几乎就由中国公司占满了，火山引擎、阿里云、腾讯云三箭齐发，死咬着「领导者」的象限，其中按点位来看，火山引擎几乎紧挨着象限边界，是国内云厂商里排名第一的身影。
Gartner对「挑战者」的定义是，它们具有强大的项目执行能力，能够跻身成熟市场里的主流供应商，但可能缺乏高价值主张的愿景，如果战略有所突破，「挑战者」最有机会转化为「领导者」。
相比之下，剩下的「远见者」和「细分者」两大象限就显得捉襟见肘了，有点还没有完成升级的剩余玩家味道，前者只有CoreWeave一家，虽然业绩不错，但从挖矿投机商「撞大运」赶上这波AI大浪、靠着提前囤卡拿到了大笔订单，但基本没有更大的想象空间了，只能在存量市场里巩固优势。
而OpenAI的上榜本身就已经很意外了，它在基础模型和消费级应用等领域的成就毋庸置疑，但AI云⋯⋯只能说在Gartner看来，OpenAI很有自建SaaS的野心，而它那高达1万亿美金的数据中心交易构想，也确实需要云业务作为回报路径，所以把OpenAI孤零零的放进了「远见者」象限，并对它实现使命的能力保持有限怀疑。
就这样，一曲英雄曲，道尽江湖事，靠着横竖两条线，Gartner把虽然是云服务行业里的新面孔、增长势头却空前生猛的AI MaaS产业，剖析得干干净净，一目了然。
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说回国产云厂商的位置，其实火山引擎能够领跑，某种意义上同时叠加了偶然性和必然性。
偶然性在于，自从2022年末ChatGPT上线创造的大模型周期，实际上给了云厂商一次重新洗牌的机会，作为成立时间最晚的火山引擎，这也恰好提供了去增量市场图谋发展的门票。
必然性则是，深植技术基因的公司，一定不会错过技术爆发的机遇，回归同一起跑线并不能影响赛果，真正重要的，还是得看奔跑的具体表现，只有经历了市场检验，火山引擎的禀赋才被全面发掘出来。
就像Gartner在这份报告里写的，受访团队普遍认为将AI能力「内化」到工程系统里，是最优先的考虑事项，从而推动了一个年增长率超过30%的大模型开发平台市场出现。
而这类平台的「好用」与否，取决于上限和下限的组合关系：
上线体现在模型的智能水平和处理效率，太笨的AI，自然无法担当大任，下限体现在用AI开发出来的应用能不能快速落地，门槛要足够低，开发者才有用武之地。
于是，豆包大模型家族和火山方舟服务平台的搭配，直接把火山引擎带到了这场新型工业革命的风口尖上，在视线范围内技压群雄。
△ 图注：2025年豆包大模型里程碑事件
豆包的本事可能知道的人更多一些，作为App的它已经是中国排名第一的原生AI产品，而在开发者市场，豆包大模型也是以一己之力把Tokens价格打入「厘时代」的那个角色，并以全模态、全尺寸的满功率优势，成为了国内使用量最大、应用场景最丰富的大模型。
在接入豆包大模型之后，火山方舟又提供了最优秀的调用环境，时至今日，AI应用的开发早已不是写一个对话助手出来就可以了的市场需求，大量的复杂任务、协作链路以及Agentic AI化的趋势，都让「有好模型」远远不够，「用好模型」才是开发平台的核心竞争力。
Gartner在设计火山引擎的报告篇章里，特意点出了去年开源的强化学习框架veRL，在短短一年时间里就变成了全球产业界和学术界最受欢迎的技术路线之一，「集成到火山方舟后，支持通过低代码的工作流来为客户提供先进的强化学习能力。」
除此之外，火山方舟推出的PromptPilot、Responses API、Viking记忆库等产品都在为开发者「上强度」，可以最大限度的发挥模型潜能，同时并不需要承担过高的适应成本。
工欲善其事，必先利其器，事与器都齐全了，才好全力以赴，火山引擎杀出重围领跑「挑战者」象限的秘诀，就在这里。
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如果说大模型带领开发者脱离了手搓代码的过去，那么大模型开发平台就是在让开发者送上一个独立管理整座软件工厂的未来。
在2025年Gartner的调查统计里，高达73%的受访团队表示更愿意把工作环境配置到MaaS平台而非单一AI工具里，毕竟在一个智能体已经学会自主调用工具、跨系统合作的时代，没有企业愿意用生产稳定性去赌一个GitHub星标的活跃度。
再者，时至今日的AI开发流程已经已经超出了单个模型所能掌控的范围，就像OpenAI带着GPT-5孤零零的坐在「远见者」象限，正是整个行业最诚实的写照：
拥有最前沿的模型，不等于拥有企业级交付能力，用户既要一个外挂的大脑，还要一套能为大脑提供指挥躯体行动支持的神经系统。
所以火山引擎才会以如此快的速度坐上全球领先、中国第一的交椅，根据IDC的报告显示，今年上半年，火山引擎占到了中国公有云几乎一半的市场份额，每两个Tokens中就有一个是由火山引擎吞吐的。
卡（算力）、钱（采购）、人（客户）都在流入，还是在今年上半年，中国MaaS市场的同比增速达到421.2%，虽然存在基数较低的影响，但如此猛烈的爆发性，仍然在为AI产品的商业化供给丰沛可见的燃料。
近一年来，MCP和A2A协议的推出标志着大模型行业也提前进入了互联互通时代，协议的本质是权力的让渡——供应商必须放弃封闭生态的幻想，承认客户不会把所有鸡蛋放在一个篮子里。
就像Google捐出A2A，表面上是开源精神，实际上是战略阳谋——当智能体可以跨平台协作，拥有最丰富工具链和操作系统的玩家自然成为事实标准，生态位的竞争先于技术路线的分歧。
在Gartner的预测里，未来的平台格局还会进一步分化：
「领导者」继续堆砌全栈能力，用规模换取持续创新；「挑战者」必须把场景打穿打透，用深度对抗广度；「远见者」需要证明商业化能力，把技术领先转化为市场份额；「细分者」要么被收购，要么在垂直领域活成隐形冠军。
无论如何，技术的浪潮不会停止，但商业的本质不变：为企业创造可衡量、可持续、可控制的价值，那些能在创新与成本之间找到平衡的玩家，才会是最后的赢家。
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