維瑞評級

產業報告

十大 AI 與資料服務供應商

2026年10月·維瑞評級 研究團隊

本頁排名的是把 AI 導入生產環境的廠商,而非擁有模型的品牌。這項區別很重要:一家銀行即使採購了前沿模型,仍然需要身分驗證層、資料管線、治理流程,以及當系統故障時在合約上負責的一方。此處列出的十家供應商,上一會計年度合計貢獻約 1.3 兆美元的雲端與資料基礎設施營收,而光是已揭露的 AI 待履約訂單就超過 4000 億美元。

我們從四個構面為供應商評分。部署與整合能力占 30%——他們能否在合約期限內,於受監管的環境中、使用客戶的資料,實際交付可運作的系統。平台完整度占 25%:運算、資料、模型存取、治理與安全能否納入同一份合約。商業持久性占 25%,以剩餘履約義務、待履約訂單成長,以及營收中屬於承諾性而非按用量計費的比例來衡量。推論經濟效益與成本地位占最後 20%,因為能以最低成本提供 token 的供應商,才能贏得可規模化的工作負載。四項合計得出 0 到 100 的綜合評分。

前六名全是基礎設施業者,這是本版的核心發現。Microsoft、AWS 與 Google Cloud 販售的是所有模型執行所需的運算;IBM 販售的是讓 AI 可被稽核的整合層;Databricks、Palantir 與 Snowflake 販售的是模型所消費的資料與決策層。十家之中只有三家——Baidu、iFLYTEK 與 SenseTime——以模型開發為主,而且各自賣的是部署,而非單純的推論。2025 至 2026 年的教訓是:AI 的利潤已從模型轉移到圍繞模型的管線。

方法說明:營收與待履約訂單數字為截至 2026 年 10 月最新揭露的會計年度或年化數值。供應商有揭露 AI 專屬營收者,我們採用該數字;未揭露者,我們採用雲端與資料部門營收並標註為估計值。匯率採期末匯率。

前三名

  1. 01微軟公司98
  2. 02亞馬遜公司98
  3. 03字母表公司98

10 排名企業 · 2 國家 · 2026.10

前十名排行

版本 2026.10

Microsoft 銷售大多數企業賴以運作的作業系統、生產力套件與雲端平台,並已成為前沿 AI 模型的主要轉售商。該公司創立於 1975 年,公布 FY2025 營收為 US$281.72 billion、淨利 US$101.83 billion,市值接近 US$3.93 trillion。Azure 在 60 多個區域營運超過 300 座超大規模資料中心;Microsoft 365 與 Dynamics 服務大多數《財星》500 大企業;該公司與 OpenAI 的合作夥伴關係,使其在 Azure 上獨家取得前沿模型。公司僱用約 228,000 名員工,業務遍及 190 多個國家。
優勢: 無可匹敵的企業通路,Windows、Office、Entra 身分識別與 Azure 皆銷售至同一批客戶;OpenAI 關係使 Azure 成為在企業合規下執行前沿模型的預設地點;混合雲方案讓客戶在 Azure 管理下將工作負載保留於地端;年金式授權使營收在景氣低迷時仍可預測。
弱點: Azure 的成長如今取決於受電力與晶片限制的 AI 容量,且所需資本支出正壓縮自由現金流;OpenAI 合作夥伴關係使其暴露於治理爭議,以及偏好模型中立平台的客戶;歐洲監管關注已迫使其調整 Teams 搭售方式;遊戲業務收購則以高價增添了一個低利潤率業務區塊。

成立

1975

員工

228,000

設施

300多座超大規模資料中心,遍佈60多個 Azure 區域;自有主幹光纖超過175,000英里

覆蓋

超過190個國家

總部

美國

市值

$3.9兆

生活服務與數位產業品牌生活服務與數位產業服務商人工智慧與資料服務品牌

Amazon 結合了西方最大的線上商城、領先的雲端基礎設施業務,以及其自行打造的物流網絡。該公司創立於 1994 年,並於 1997 年上市,公布 FY2025 營收為 US$716.92 billion、淨利 US$77.67 billion,市值接近 US$2.70 trillion。Amazon Web Services 營運 34 個區域、涵蓋 108 個可用區;零售網絡則運作超過 1,200 個履約與分揀據點及 110 艘專用貨機。該公司僱用約 1,576,000 名員工,配送範圍遍及超過 190 個國家。廣告業務已成長為其第三大利潤來源,而該公司目前營運全球數一數二的企業再生能源組合,為這些設施供電。
優勢: AWS 作為企業與新創公司預設雲端平台的地位,將資本支出轉化為高利潤的經常性收入;履約網絡的密度讓競爭對手難以經濟地複製隔日送達服務;廣告業務已成為第三大數位廣告事業,利潤率遠高於零售;以及 Prime 將媒體、配送與支付綁定為轉換成本。
弱點: 零售利潤率依然微薄,且易受工資與燃料成本影響;歐盟與美國的監管審查鎖定商城自我偏好行為與 Prime 綁定方案;AWS 在 AI 工作負載方面面臨 Microsoft 侵蝕市佔;而資料中心與衛星的資本支出成長速度快於營運現金流。

成立

1994

員工

1,576,000

設施

34 個 AWS 區域、108 個可用區;超過 1,200 個物流與分揀據點;110+ 架 Amazon Air 貨機

覆蓋

超過 190 個國家

總部

美國

市值

$2.7兆

生活服務與數位產業品牌生活服務與數位產業服務商家居傢俱

Alphabet 是 Google 的母公司,Google 為全球最大的廣告與搜尋業務,Alphabet 旗下還擁有 Google Cloud、Waymo 和 DeepMind。集團創立於 1998 年,並於 2015 年重組於 Alphabet 之下,FY2025 營收為 US$402.84 billion,淨利為 US$132.17 billion,市值接近 US$4.12 trillion。以搜尋與 YouTube 廣告為主的 Google Services 貢獻約十分之九的營收;Google Cloud 於 40 個區域與 121 個可用區運作,是第三大超大規模雲端業者。公司僱用約 190,820 名員工,觸及超過 200 個國家的使用者。
優勢: 競爭對手無法複製的搜尋分發能力,全球約每十次查詢就有九次經由其平台,並擁有業界利潤率最高的廣告庫存;從 TPU 加速器、Gemini 模型到消費者介面的垂直整合 AI 堆疊,降低每 token 的推論成本;YouTube 兼具最大影片平台與第二大搜尋引擎的雙重地位;以及 Waymo 在全自動駕駛叫車里程上的領先地位。
弱點: 廣告業務高度集中,使集團暴露於 AI 助理攔截搜尋流量所導致的查詢行為變化風險;美國與歐洲的監管壓力已產生涉及預設搜尋付款與廣告科技業務分拆的補救措施;儘管資本支出龐大,雲端業務仍遠遠落後於 AWS 與 Azure,位居第三;AI 基礎設施成本正壓縮自由現金流的成長。

成立

1998

員工

190,820

設施

40個 Google Cloud 區域,涵蓋121個可用區;數十座自有 AI 資料中心;數條跨洋海底電纜

覆蓋

超過200個國家

總部

美國

市值

$4.1兆

生活服務與數位產業品牌生活服務與數位產業服務商人工智慧與資料服務品牌

IBM 於 2021 年將旗下託管基礎架構業務分拆為 Kyndryl 後,圍繞混合雲與企業 AI 重塑自身。2025 財年,集團公布營收為 US$67.50 billion,成長 8%,淨利為 US$10.6 billion,自由現金流創下 US$14.7 billion 的紀錄。軟體業務憑藉 Red Hat OpenShift(企業容器編排的參考平台)達到約 US$29 billion,而顧問服務貢獻 US$20.7 billion;軟體與服務合計占營收 75.3%。與 watsonx 相關的生成式 AI 預訂金額突破 US$12.5 billion,z17 大型主機在銀行業開啟新一輪汰換週期,而以 US$6.4 billion 收購 HashiCorp 則為產品組合增添了 Terraform 與 Vault。
優勢: Red Hat 在受監管產業中作為預設容器平台的地位,使 IBM 成為橫跨 AWS、Azure 與 Google Cloud 的中立層;一世紀以來在銀行、保險與政府交易處理領域的大型主機深耕,競爭對手難以輕易取代;顧問服務與軟體緊密結合,使導入專案能帶動授權銷售;以及由 12 座實驗室組成的研究組織,持續補充專利與標準地位。
弱點: 顧問服務營收隨可自由裁量的 IT 預算波動,並在 2025 年底因數個西方市場的公共部門支出凍結而放緩;IBM 在超大規模雲端基礎架構中仍遠遠落居第四,且向同時也是競爭對手的業者租用容量;大型主機營收具週期性,且集中在世代交替之間的汰換低谷;離岸系統整合商則以價格優勢在例行轉型工作上壓低其報價。

成立

1911

員工

282,000

設施

12 個 IBM Research 實驗室;超過 60 個交付中心;z17 大型主機與 Power 製造

覆蓋

175+ 個國家

總部

美國

市值

$2219億

生活服務與數位產業人工智慧與資料服務服務商

Databricks 是由 Apache Spark 創建者所打造的資料與 AI 平台。該公司於 2013 年由 Berkeley AMPLab 團隊創立,將現代資料產業多數仍賴以運行的開源技術棧商業化:用於分散式運算的 Spark、用於交易式儲存的 Delta Lake,以及用於機器學習生命週期的 MLflow。其 Lakehouse 架構讓企業能將資料保存在廉價的物件儲存中,同時在其上執行倉儲級 SQL 與模型訓練。優勢:難以複製的技術正當性。Databricks 維護客戶所依賴的開源專案,這使其在資料工程預算中佔有持久地位,並擁有龐大的開發者社群。成長極為突出:年化營收從 2024 年底約 24 億美元,到 2026 年中約達 70 億美元,其 AI 產品線年化營收突破 14 億美元。2026 年一輪超過 50 億美元的融資,估值約 1,900 億美元,使其成為全球最有價值的未上市軟體公司。弱點:採購複雜度高。Lakehouse 部署需要熟練的資料工程師,總持有成本比按席位計費的 SaaS 合約更難預測,尤其是無伺服器工作負載。競爭在兩側都很激烈——倉儲領域的 Snowflake 與超大規模雲端業者的原生分析引擎——而公司估值假設它能直接贏得 AI 資料層。它還帶有基礎設施業務的利潤率特徵,沉重的運算成本會轉嫁給客戶。

成立

2013

員工

9000

設施

AWS、Azure 和 Google Cloud 上的多雲區域

覆蓋

超過 10,000 位客戶遍佈 150 多個國家

總部

美國

類型

企業

市場

私營

人工智慧與資料服務品牌人工智慧與資料服務服務商

Palantir Technologies Inc. 為美國企業,股票於 NASDAQ 掛牌交易,股票代碼為 PLTR。本檔案記錄其股價、掛牌紀錄與市場歷史。月收盤價與完整股價歷史如下。數據來自交易所資料,並與公司申報文件交叉核對。

成立

2003

員工

4000

設施

政府級雲端區域(美國、英國、歐盟)與前線部署工程團隊

覆蓋

在40多個國家營運

總部

美國

市值

$4722億

生活服務與數位產業人工智慧與資料服務品牌人工智慧與資料服務服務商

Snowflake Inc. 為一家美國公司,其股份於 NYSE 掛牌交易,股票代碼為 SNOW。2020 至 2026 年各年度市值介於 461.6 億美元至 1,112.5 億美元之間,截至 2026 年 10 月市值約達 1,112.5 億美元。市值係綜合交易所收盤價與最新申報股數計算而得。

成立

2012

員工

7000

設施

在 AWS、Azure 和 Google Cloud 上的多雲部署

覆蓋

45+ 個國家/地區的 11,000+ 位客戶

總部

美國

市值

$1113億

生活服務與數位產業人工智慧與資料服務品牌人工智慧與資料服務服務商

Baidu 是中國最大的搜尋與資訊流平台,也是該國最完整的人工智慧技術堆疊,涵蓋晶片、框架、模型與應用。該公司於 2000 年 1 月創立,自 2005 年起在 NASDAQ 上市,公布 FY2025 營收為 人民幣 1,290.8 億元(約 185 億美元)。AI 雲端基礎設施年營收突破人民幣 200 億元,成長 34%;AI 原生應用超過人民幣 100 億元;AI 驅動的行銷在第四季成長 110%。Baidu App 每月活躍使用者達 6.79 億,ERNIE 助理達 2.02 億,Apollo Go 則突破 850 萬次全無人駕駛付費搭乘。ERNIE 4.5 與無程式碼代理建置工具 Miaoda 構成應用層的支柱。
優勢:從 Kunlunxin 加速器與 PaddlePaddle 框架,一路到 ERNIE 模型再到消費端應用的全端掌控能力,讓 Baidu 無須依賴外部供應商即可調校每 token 成本;仍能向數億使用者提供 AI 解答的搜尋分發基礎;以及在中國最大的商用 robotaxi 佈局,Apollo Go 在武漢全面運行全無人駕駛營運,並在該區域實現單位經濟效益轉正。
弱點:核心廣告業務因生成式解答取代贊助連結而處於結構性衰退,AI 原生營收尚未能彌補流失的利潤;營收規模約為 Alphabet 的二十分之一,限制了其可投入的運算資源;Apollo Go 仍屬資本密集型業務,其在中東與新加坡的海外擴張尚處早期階段;美國出口管制則限制其取得最先進加速器的管道。

成立

2000

員工

29,000

設施

在陽泉和保定自建 AI 運算中心;崑崙芯 P 系列加速器叢集;PaddlePaddle 上有 679 萬名開發者

覆蓋

中國大陸核心市場,服務遍及 10 多個海外國家和地區

總部

中國

市值

$273億

生活服務與數位產業人工智慧與資料服務品牌人工智慧與資料服務服務商

iFLYTEK CO.,LTD是一家中國企業,股票於SZSE掛牌交易,代號為002230.SZ。截至2026年10月,其市值約為130億美元。股價已調整拆股因素;近幾年之前的特定時點市值僅為約略數字。

成立

1999

員工

15000

設施

合肥總部、科大訊飛AI園區及面向300萬+開發者的國家級開放AI平台

覆蓋

以中國為主導,消費性裝置銷往超過100個市場

總部

中國

市值

$130億

生活服務與數位產業人工智慧與資料服務品牌人工智慧與資料服務服務商

SenseTime Group Inc. 為中國企業,股份於 HKEX 上市,代號 0020.HK。年度市值數據涵蓋 2021 年至 2026 年,介於 49.7 億美元至 234.7 億美元之間。截至 2026 年 10 月,市值約達 62.1 億美元。市值計算結合交易所收盤價與最新申報股數。

成立

2014

員工

4000

設施

上海和深圳的SenseCore AI算力集群;临港的AIDC

覆蓋

服務超過20個國家和地區的客戶,主要集中在大中華區

總部

中國

市值

$62.1億

生活服務與數位產業人工智慧與資料服務品牌人工智慧與資料服務服務商

常見問題

05
為什麼 IBM 在供應商名單上,卻不在品牌名單上?

因為 IBM 賣的是讓 AI 得以部署的整合,而不是讓 AI 成名的模型。

IBM 2025 會計年度營收達 675.4 億美元,其中軟體占 45%,年度經常性收入基期為 236 億美元,生成式 AI 業務規模超過 125 億美元。這些數字來自顧問服務、混合雲,以及受監管買家在把模型放到客戶資料附近之前所需的治理工具。該公司以 64 億美元收購 HashiCorp,補上了大型環境所需的基礎設施自動化層。

這是供應商定位,而非品牌定位。IBM 不以模型能力取勝,也從不如此宣稱。它勝出的原因是:銀行或政府部門若沒有稽核軌跡、資料落地,以及對整合負責的一方,就無法推出生成式功能——而 IBM 往往是最常已經在客戶內部的廠商。

AWS 是更大的雲端業者,為什麼排名低於 Microsoft?

因為規模是一個構面,平台完整度是另一個構面。

AWS 2025 會計年度營收 1287 億美元,成長 20%,第四季年化運行率達 1420 億美元,生成式 AI 年化營收在 2026 年初突破 150 億美元。這是本類別中最大的基礎設施業務。Microsoft 排名第一,是因為 Azure 將運算與 AI 功能實際部署的企業環境結合:超過 95% 的 Fortune 500 企業已在使用 Microsoft 軟體,因此 Copilot 無須另行走採購流程就能觸及買家。

我們的評分獎勵這種貼近性。對於從零打造 AI 原生產品的公司,AWS 仍是更強選擇,其自研晶片與區域廣度讓它與榜首僅差一分。差距在通路,不在能力。

你們如何處理 Databricks、Palantir 與 Snowflake 這些不開發模型的廠商?

視為決定模型是否有用的那一層。

沒有受治理資料的模型只是展示品。Databricks 掌握訓練與檢索資料所在的 lakehouse,年化營收接近 70 億美元,AI 產品線超過 14 億美元。Snowflake 掌握資料倉儲與共享網路,營收 46.8 億美元,擁有 745 家 Forbes Global 2000 客戶,淨收入留存率 126%。Palantir 更上層,為國防、醫療與工業客戶把資料轉化為營運決策,2025 會計年度營收 44.8 億美元,成長 56%。

這三家都在商業持久性而非模型能力上得分。它們的合約期長、資料重力高,拆除的成本高於當初合理化它們的 AI 專案。在底層模型可能一年換兩次的市場裡,這正是企業買家願意支付溢價的定位。

中國的 AI 供應商能在供應商層級競爭嗎?

可以,但靠的是交付成果與成本,而非前沿能力。

Baidu 的 AI 雲端在 2025 年突破人民幣 400 億元,成長 48%,其 Kunlun P800 加速器降低了對進口晶片的依賴。iFLYTEK 在 5 萬所學校與擁有 750 萬註冊使用者的開發者平台上將應用型 AI 變現,AI 產品占營收超過 85%。SenseTime 超過 60% 的營收來自生成式 AI,並在上海營運一座 14000 PFLOPS 的資料中心。

限制在於取得最先進加速器的管道,這限制了它們跟隨前沿的緊密度。優勢在於中國買家採購的是整合式部署——硬體、模型、應用與支援納入同一份合約——價格往往是西方供應商無法匹配的。對在中國營運的跨國企業而言,這使它們成為預設的本地供應商,即使集團標準是美國平台。

什麼因素會讓供應商在本名單上升或下降?

待履約訂單品質、推論利潤率,以及主權部署能力。

上升的動能來自於能在四季內轉為營收的合約待履約訂單、以低於對手的單位成本提供 token,以及贏得能鎖定某區域數年的主權或受監管部署。Google Cloud 待履約訂單翻倍與 Microsoft 的能源合約是第一類的例子;自研晶片計畫是第二類;歐洲與波斯灣的主權交易是第三類。

下降的動能則相反:待履約訂單遞延、壓縮利潤率的降價,或客戶基礎集中於單一產業。我們也觀察供應商是否揭露 AI 營收——停止單獨揭露的廠商,通常是在告訴你成長已經放緩。未來十二個月將區分出擁有真實推論經濟效益的供應商,與轉售他人利潤的供應商。