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人工智能技术的迅猛发展,正推动企业数智化转型从“可选项”变为“必选项”。然而,技术迭代的颠覆性与企业发展的渐进性之间的矛盾,让众多企业陷入转型困境。11月12日,青云科技发布新一代智能算力底座——AI Infra 3.0,以“重构归一”为核心思路,探索解决AI落地过程中的多重难题。
当前,AI技术正迎来爆发式增长,成为产业变革的核心驱动力。相关数据显示,全球GPU算力集群部署规模持续扩大,OpenAI的GPU数量预计从2024年底的10万颗增长至2025年底的100万颗,一年间实现10倍增长;全球GPU电力消耗占比也从2023年的0.1%攀升至2025年的0.5%,预计2030年将达到3%-5%;Token消耗量更是呈现指数级增长,2025年上半年每月环比增长超100%。
AI大潮的确定性,推动企业加速数智化转型进程。毕马威调研数据显示,85%的企业认为拥抱AI的科技企业更具竞争优势,81%的企业计划增加AI投入,70%的企业已通过AI实现降本,68%的企业预期从AI投资中获得10%以上的回报。
但转型之路并非坦途。青云科技CEO林源认为,过去10至20年间,企业经历了传统架构、虚拟化、云、信创、云原生到AI的多代际IT架构变迁,多重架构叠加形成沉重历史包袱。同时,业务复杂度与IT能力不匹配、监管合规约束等问题,让企业陷入“既要尊重历史投资,又要拥抱AI创新;既要简化管理,又要满足多元需求;既要保障业务稳定,又要支持技术迭代”的三重困境,导致“升级即淘汰”“不敢升级怕出问题”等现象频发。
面对行业共性痛点,“渐进式创新”成为破局关键,企业需要的不是颠覆性变革,而是能兼容存量架构、支撑未来演进的衔接方案。青云科技推出的新一代智能算力底座,通过统一架构的四层全栈能力,实践了这一思路。
据介绍,青云新一代智能算力底座最底层的内核层以信创操作系统为核心,全面适配不同芯片,确保信创合规与极致性能;第二层为核心调度层,实现通算、超算、智算的统一调度,优化资源分配;第三层能力层整合虚拟化、全栈云、云原生、AI智算四大核心能力,保障业务随架构变革逐步进化;最上层开放层通过开放平台与API、MCP接口兼容,实现生态协同与行业差异化落地。
青云科技副总裁沈鸥介绍,这一架构遵循三大原则:兼容存量资产,避免资源浪费;支持按需分阶段升级,降低转型风险;保障业务连续与数据安全。通过架构解耦与可插拔设计,企业可根据自身节奏灵活扩展,实现“最大灵活性”与“统一服务能力”的平衡。
实际应用中,青云统一架构方案已显现其价值。在教育行业,某高校借助平台兼容性构建“超算+智算”统一服务体系,通过多校区部署与算力云服务结合,以一半成本实现双倍算力供给,GPU资源利用率大幅提升。在智能制造领域,某龙头企业将原本独立的“三朵云”整合为一,IT部门响应业务需求速度从1小时缩短至15分钟,显著加快AI模型落地周期。在生物制药、企业服务等领域,统一架构及高度灵活性支撑多团队协同开发与专业模型对接,实现客户、伙伴与技术提供商的三方共赢。
当下,开放生态协同已成为AI基础设施产业发展的核心方向。沈鸥介绍,目前,青云AI Infra 3.0架构已全面支持信创国产化适配,与海光、摩尔线程、寒武纪、燧原科技等国产芯片厂商完成兼容验证,与炎融科技、麒麟等企业在存储技术、操作系统等领域开展联合研发,构建起多元化产业生态。
Gartner发布的2026年十大战略技术趋势显示,AI超级计算平台已成为行业重要发展方向,其核心是整合CPU、GPU、AI ASIC等多种计算资源,统筹复杂工作负载,释放更大性能与创新能力。对此,沈鸥表示,这与青云AI Infra 3.0的技术路线高度契合,也成为其下一阶段的发展目标。(宋雅娟)
