智算时代，企业需要怎样的AI基础设施？

       e-works最新发布的《人工智能（AI）在制造业的应用现状报告》（基于364家企业调研）显示，制造企业对AI技术深刻影响自身发展已形成普遍共识，但绝大多数企业尚未做好AI落地准备，对AI的认知仍存在明显不足。在制约AI应用的多重因素中，包括应用成本高企、与业务系统集成难度大、数据质量与安全问题突出、AI基础设施薄弱等，直接影响着制造业企业AI技术的规模化落地与价值转化。

       作为云计算与AI基础设施领域的重要参与者，青云科技近日正式发布AI Infra 3.0版本，旨在以重构归一的核心理念，打造全栈整合的人工智能基础设施体系，为企业AI落地提供从算力到服务的全流程支撑。

       发布会现场，青云科技副总裁沈鸥回顾了青云AI Infra的演进历程：两年前，面向算力革命，青云AI Infra 1.0带来了AI智算平台及AI算力云服务，打造算力中心建设运营的新模式；一年前，面向新兴行业与场景，青云AI Infra 2.0发布了全新升级的产品与服务、十大场景解决方案，与产业伙伴形成合力，真正解决企业落地AI最后一公里的难题。        随着AI Infra 3.0的发布，青云科技进一步展现出在AI基础设施领域的技术沉淀，更折射出行业从分散架构向统一底座演进的发展趋势，对于推动制造业等实体产业智能化转型具有重要参考价值。
 
青云AI Infra 3.0：破解企业智能化核心难题

       企业AI落地之路为何如此坎坷？沈鸥在演讲中指出，企业正面临一种两难选择：选择停滞，业务将面临降维打击；选择盲目投入，则可能陷入技术复杂、成本高昂的升级陷阱。这种困境的根源，往往在于基础设施的割裂与僵化。

       青云科技提出的破局之道，是AI Infra 3.0所倡导的统一架构。沈鸥强调，这并非一个空中楼阁的概念，而是基于青云十余年技术沉淀，针对企业现实痛点构建的智能算力底座。其核心特性可归结为四点：全栈能力、按需扩展、标准化交付、平滑升级与可进化。        在技术架构上，青云AI Infra 3.0实现了从底层硬件到上层应用的全面整合。在大家熟悉的各种异构底层系统之上，青云科技的内核团队发布了自己的openEuler商业发行版PrimusOS，对国产服务器及算力设备有更好的兼容、适配和优化。其次，以KubeSphere容器平台为统一底座，服务于上层的能力模块。这种基于云原生的架构设计，既实现了通算和智算的统一调度与资源最优分配，更以开放与开源的理念，打破了封闭架构的局限。

       值得一提的是，青云AI Infra 3.0所倡导的统一架构赋予了企业前所未有的灵活性与可控性。在能力模块层，青云提供了虚拟化管理、全栈云平台管理、云原生平台管理、智算管理乃至应用数据存储管理，覆盖了从传统应用到智算应用的全生命周期管理。这意味着，客户可以在同一套架构上灵活组合、按需订阅、弹性伸缩，甚至将AI Infra 3.0的能力无缝扩展到现有平台，真正实现“最大灵活性”与“统一服务能力”的结合。

       沈鸥指出，青云AI Infra3.0的目标是致力于为客户带来满足业务发展的一站式技术和服务。其最终交付给客户的，是四个安心：投资安心、转型安心、运营安心和创新安心，以确保企业的AI投资能够转化为实实在在的增长动力。

统一架构助力制造业AI破局与提效

       再先进的理念，也需经实践检验。以智能制造领域为例，某领先的制造企业面临的困境极具代表性，它们正深陷典型的三朵云困境：虚拟化系统管理硬件、云原生平台管理应用、独立的智算平台管理算力——三套系统、三套流程，彼此割裂，造成了跨平台协调的内耗极高，IT资源响应业务需求的速度被拖慢至1小时以上。

       这正是当前许多制造企业AI基础设施薄弱、与业务系统集成难度大的缩影。分散的架构不仅推高了运维成本和复杂性，更使得数据流动受阻，AI模型从开发到部署的周期漫长，严重制约了AI价值的实现。

       青云科技基于AI Infra 3.0架构，为该企业提供了重构归一的解决方案。通过一个统一的平台，将数据存储分析、云原生应用部署以及推理算力供给等所有工作负载进行整合与交付。这一变革，实现了全链路的自动化，将IT部门响应业务部门的速度从1小时大幅缩短到15分钟。

       沈鸥在分享这一案例时指出，这不仅仅是效率的提升，更是业务竞争力的重塑。青云给这个客户带来的能力，其实质是显著缩短AI模型从研发到生产的周期。这个案例清晰地表明，一个统一、开放的AI基础设施，能够直接作用于企业的核心业务流程，使其在快速变化的市场中赢得先机。

智算时代的基础设施应是渐进式与开放进化的

       除了面向智能制造领域，青云AI Infra 3.0也在赋能教育、媒体、生物制药、企业服务、软件服务等不同行业客户和合作伙伴。在智算时代，这些行业企业需要怎样的AI基础设施？青云科技通过实践，给出了自己的回答：

       首先，它必须是全栈统一的，以化解烟囱式建设的枷锁。沈鸥强调，企业需要的不是一个增加复杂性的新孤岛，而是一个能够整合既有投资、打通通算与智算、支持混合部署的底座。青云AI Infra 3.0通过一套控制面，交付从通算、智算到高性能计算的多元化工作负载，让同样的硬件释放出更高的利用率，从而提升投资回报。其公私统一的架构，能灵活支持公有云智算服务与本地私有化部署的结合，为企业提供最大的部署灵活性。

       其次，它必须是开放进化的，能够应对未来技术的快速迭代。沈鸥以青云自身为例，阐述了架构的可进化价值：“我们既是AI Infra 3.0架构的开发者，同时也是第一个受益者。利用该架构，青云在开发自身智算云平台时，将产品上线时间从数月缩短到数周；在应对类似DeepSeek这样的新模型爆发时，能快速上线服务”。这种生长型架构，确保了企业今天的技术投资，能够平滑地适应明天的技术变革。

       其三，它最终要回归业务价值，提供低门槛的落地路径。无论是教育行业实现超算+智算的统一服务，以一半成本拥有双份能力；还是制造企业打通业务流，实现效率倍增，其核心都是让基础设施直接服务于业务增长。青云AI Infra 3.0不是颠覆，而是兼容；不是推倒重建，而是平滑升级；其最终目的，是让每一分算力都产生价值，让AI成为企业真正的增长动力。

后记

       从1.0的算力中心模式创新，到2.0的场景化突破，再到3.0的“All in One, One for AI” 的统一架构，青云AI Infra的演进史，恰是行业从追逐单点技术到追求体系化价值的一个缩影。

       沈鸥在发布会最后提及，Gartner将AI超级计算平台列为2026年首要战略技术趋势，这与青云AI Infra的未来目标不谋而合。在智算时代，时间是企业最大的成本。企业需要的AI基础设施，正是一个能够让其甩掉历史包袱、降低试错成本、并能随业务共同成长的跑道与底座。当企业能够将业务想法，轻松加载到这样一个提供四重安心的底座上时，AI的规模化价值转化才真正可期！