大模型這么火，企業(yè)真的用起來了嗎？

這是《首席信息官》在走訪CIO時最常聽到的一個問題。表面上看，算力買了、模型上了、智能體喊了，但AI依舊沒有落地。

為此，我們提出一個更本質(zhì)的話題，那就是企業(yè)AI建設(shè)之路究竟該怎么走？如果當技術(shù)已然清晰，那道阻礙企業(yè)AI向上躍遷的能力斷層，又要如何跨越？而誰又能真正破解這場行業(yè)面臨的困局呢？

PART 01

AI 上云，真能治好落地難？

事實上，如果將企業(yè)AI建設(shè)視為一條進階之路，那么它有著清晰的三級臺階，而每一級都決定了企業(yè)能走多遠。

第一階段，我有顯卡。這是入門級，企業(yè)對AI的理解仍停留在算力層面，核心訴求是把GPU合理分配給有需求的部門。IT團隊的主要職責是統(tǒng)一納管多機多卡GPU資源，而不介入上層應(yīng)用。許多高校和科研機構(gòu)正處于這一階段，AI尚未形成真正的服務(wù)能力。

第二階段，我有模型。到這兒，企業(yè)意識到僅有算力遠遠不夠，模型的管理、調(diào)度、合規(guī)監(jiān)管變得至關(guān)重要。算力供給開始從資源交付向模型服務(wù)演進，但與核心業(yè)務(wù)的融合仍較淺，如一些三甲醫(yī)院的IT部門已能提供穩(wěn)定、合規(guī)的大模型API，供各科室直接調(diào)用。

第三階段，我有智能體。此時，企業(yè)不再滿足于調(diào)用通用大模型，而是希望各部門能自主開發(fā)面向具體業(yè)務(wù)場景的專屬智能體，如智能報銷助手、合同審核代理等。這就要求IT構(gòu)建一個統(tǒng)一的智能體開發(fā)平臺，將底層算力、模型、數(shù)據(jù)和工具鏈抽象為標準化能力。

事實上，《首席信息官》過往調(diào)研發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)企業(yè)仍處于從第一階段向第二階段過渡的進程中。但要真正邁向高階AI建設(shè)，并非易事。

正因如此，浪潮云海明確提出：云是 AI 的最佳載體。他們認為，將AI能力深度融入現(xiàn)有私有云，是破解當前企業(yè)智能化落地難題的理想路徑。浪潮數(shù)據(jù)云計算產(chǎn)品部副總經(jīng)理張明燦表示，這樣做將具備四大優(yōu)勢。

首先是彈性供給，智能體所需的大模型、GPU算力、存儲等資源，可由云平臺敏捷調(diào)度，加速AI落地；其次是平滑融合，AI無需從零新建，可與傳統(tǒng)應(yīng)用共處同一云環(huán)境，顯著降低運維復(fù)雜度；第三是數(shù)據(jù)就緒，企業(yè)自有知識庫和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)天然沉淀在云上，為智能體喂數(shù)據(jù)更高效、更安全；最后是開放兼容，云平臺支持異構(gòu)芯片與多模型并行，企業(yè)可輕松構(gòu)建多芯多模的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

“根據(jù)我們推測，將云與AI融合，企業(yè)推理成本可降低8倍，模型吞吐提升6倍，應(yīng)用上線效率提高7倍，安全風險下降3倍。這就意味著，借助云這一載體，企業(yè)可以一次性化解AI建設(shè)在成本、性能、運維與安全四大維度的核心挑戰(zhàn)，從而更好的擁抱AI。”

PART 02

InCloud AIOS ：全棧破局，全程陪跑

然而，再先進的理念，也需要一個能落地的平臺來承載。浪潮云海給出的答案，正是InCloud AIOS。

作為浪潮云海面向私有云用戶推出的全新產(chǎn)品，InCloud AIOS 并非單一工具，而是一套覆蓋從底層硬件到上層智能體應(yīng)用的全棧式AI平臺。其核心價值可凝練為一句話，即分層解耦+一體化交付，全面支撐企業(yè)從入門探索到成熟落地的全生命周期AI需求。

浪潮數(shù)據(jù)云計算產(chǎn)品部AIOS產(chǎn)品負責人呂廣杰指出，從傳統(tǒng)云向AI云演進的本質(zhì)，是一場底層架構(gòu)的范式轉(zhuǎn)移，也就是從以CPU為中心轉(zhuǎn)向以GPU為中心，調(diào)度對象也從虛擬機升級為智能算力單元。

而InCloud AIOS 正是在成熟的云海OS架構(gòu)基礎(chǔ)上增強而來，既繼承了傳統(tǒng)云平臺的穩(wěn)定性與可靠性，又將能力邊界延伸至AI全棧，并突破三大關(guān)鍵難題。

計算層面，面對跨廠商GPU生態(tài)碎片化的問題，浪潮云海憑借中立定位，已完成對主流GPU的深度適配；存儲層面，他們提出以存代算的分層架構(gòu)，支持大模型預(yù)加載、KVCache緩存，高效滿足千億參數(shù)級模型的高吞吐讀寫需求；網(wǎng)絡(luò)層面，基于多年沉淀的RoCE RDMA網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可為AI訓(xùn)推提供超低延遲、高帶寬的互聯(lián)支持。

依托這些獨創(chuàng)能力，InCloud AIOS就能精準匹配企業(yè)AI建設(shè)的三個演進階段。對于初階客戶，可僅啟用基礎(chǔ)設(shè)施與資源調(diào)度模塊，快速獲得可用算力；對于進階客戶，可疊加統(tǒng)一模型服務(wù)平臺，開展垂直場景試點；對于成熟客戶，可全面利用智能體開發(fā)能力，支撐規(guī)?；€性化的AI創(chuàng)新。

值得注意的是，浪潮云?？商峁募冘浖?、軟硬一體機到整柜交付的多種形態(tài)，并配套覆蓋咨詢規(guī)劃、模型部署、應(yīng)用接入到持續(xù)運維的端到端服務(wù)。

歸根結(jié)底，InCloud AIOS是在一個統(tǒng)一架構(gòu)之上，讓企業(yè)按需、漸進地構(gòu)建AI，既避免重復(fù)投資與煙囪式建設(shè)，又能隨業(yè)務(wù)發(fā)展持續(xù)進化，從而成為陪伴企業(yè)成長的智能底座。

PART 03

拆解痛點，AIOS落地場景穩(wěn)準狠

要真正理解InCloud AIOS的核心價值，必須回歸真實業(yè)務(wù)場景。你會發(fā)現(xiàn)，從算力調(diào)度到模型管理，從智能體構(gòu)建到安全防護，它的每一層都直擊企業(yè)痛點。

先說一云多算。當前，國產(chǎn)GPU品牌眾多、生態(tài)封閉，企業(yè)常常買了卡卻跑不動模型，算力利用率僅五六成。而InCloud AIOS采用開放解耦架構(gòu)，無縫兼容國內(nèi)外主流芯片，可完成統(tǒng)一調(diào)度，將算力效率最大化。

例如，某省級政府早年投入千萬余元采購GPU，但僅能支撐幾個模型。在上線InCloud AIOS后，不僅盤活了老舊設(shè)備，而且可并行19個大模型，同時支撐200多個智能體，算力利用率提升5倍，不同型號GPU的狀態(tài)與負載一目了然。

再說極簡運維。AI技術(shù)棧深且雜，傳統(tǒng)運維團隊難以快速上手。而InCloud AIOS將底層復(fù)雜性全面封裝，統(tǒng)一納管算力資源，用戶只需命名、選模型、發(fā)布三步，即可完成模型或智能體的部署，無需掌握繁雜的專業(yè)知識。

然后說智能調(diào)度。由于不同芯片運行同一模型的性能差異顯著，所以InCloud AIOS能基于具體業(yè)務(wù)場景，自動評估資源需求并推薦最優(yōu)配置。

呂廣杰介紹，部署DeepSeek-R1 685B這類超大模型時，平臺會自動調(diào)度8臺服務(wù)器、64張A100顯卡，全程無需人工干預(yù)。部署后，還可根據(jù)服務(wù)并發(fā)量實時監(jiān)測性能，動態(tài)調(diào)整資源配置，避免浪費。

再說智能體構(gòu)建。通用大模型只有融合企業(yè)私有知識庫，才能產(chǎn)生真實業(yè)務(wù)價值。InCloud AIOS構(gòu)建智能體同樣只需三步，建知識庫、上傳文件、關(guān)聯(lián)模型。以上傳《安全生產(chǎn)條例》為例，系統(tǒng)可自動按語義切分、結(jié)構(gòu)化入庫，幾分鐘后即可用于精準問答。

在更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景中，效果同樣顯著。報銷流程從1小時縮短至3分鐘，合同審核對常見問題的識別率提升至90%。目前，InCloud AIOS可提供50多個開箱即用的智能體應(yīng)用，實現(xiàn)場景秒級落地。

最后說AI安全網(wǎng)關(guān)。針對大模型幻覺問題，InCloud AIOS內(nèi)置AI安全網(wǎng)關(guān)，在輸入輸出全鏈路實施防護，可攔截違規(guī)提問、屏蔽敏感內(nèi)容、限制惡意資源占用。而這套機制，尤其受到政府、金融等高合規(guī)要求用戶的認可。

綜上所述，InCloud AIOS真正做到了隨場景而用，而且是簡單用、快速用。浪潮云海建議，企業(yè)可采用平滑演進的方式，可先建設(shè)小規(guī)模AIOS資源池，再逐步遷移、擴容，最終實現(xiàn)統(tǒng)一管理和規(guī)?；悄苓\營。

PART 04

不止產(chǎn)品能打，浪潮云?？渴裁翠伷紸I上云的路

俗話說，產(chǎn)品能力決定下限，而市場格局、生態(tài)粘性等軟實力才真正定義上限。在這些維度上，InCloud AIOS同樣蘊藏著幾大關(guān)鍵優(yōu)勢，值得深入推敲。

其一，是扎實的市場根基。作為國內(nèi)云計算領(lǐng)域的老玩家，浪潮云海在虛擬化領(lǐng)域已連續(xù)四年穩(wěn)居Gartner中國品牌第一，超融合出貨量全國第二，更在金融、能源等行業(yè)的私有云市場常年領(lǐng)跑。目前，浪潮云海服務(wù)超過2萬家私有云客戶，從幾個節(jié)點的小型集群到數(shù)千節(jié)點的超大規(guī)模部署，實戰(zhàn)經(jīng)驗覆蓋全場景、全規(guī)模。

正因長期扎根一線，浪潮云海比誰都清楚，企業(yè)并非不愿擁抱 AI，而是卡在如何從傳統(tǒng)以 CPU為中心的云過渡到GPU驅(qū)動的智能云。于是，他們干脆把這條路鋪平了。

其二，是開放兼容的技術(shù)基因。作為一家不自研芯片的中立基礎(chǔ)設(shè)施廠商，浪潮云海最大的優(yōu)勢恰恰在于與所有生態(tài)都能協(xié)同。在CPU層面，全面支持 x86、C86、ARM 等多種架構(gòu)；在GPU層面，與國內(nèi)外主流芯片廠商均建立深度合作。

但真正的殺手锏，藏在其智算操作系統(tǒng)的深厚積累中。多年來，浪潮云海為政府、高校等大型科研計算中心提供底層支撐。這類場景對GPU的調(diào)度精度、資源隔離、監(jiān)控粒度要求極高。正是在這些高壓、高要求的環(huán)境中，浪潮云海將智算OS反復(fù)打磨，為后來InCloud AIOS的出現(xiàn)打下了堅實基礎(chǔ)。

因此，將這三點內(nèi)功結(jié)合起來，浪潮云海的優(yōu)勢便清晰浮現(xiàn)。再疊加其面向不同行業(yè)、不同發(fā)展階段的靈活產(chǎn)品設(shè)計，可以說他們切入私有云AIOS賽道，未來的想象空間極為廣闊。

而隨著技術(shù)與市場的雙重成熟，浪潮云海也順勢將布局推向更高的生態(tài)維度。此前，浪潮云海牽頭成立“云圖智能體聯(lián)盟”，已吸引20余家來自醫(yī)療、政務(wù)、企業(yè)服務(wù)等領(lǐng)域的合作伙伴加入，聚焦行業(yè)場景化創(chuàng)新，共同基于InCloud AIOS 打造從底層算力到上層智能應(yīng)用的一體化解決方案。

在ISV合作策略上，浪潮云海通過客戶資源推薦、聯(lián)盟實驗室、渠道互鎖激勵等機制，持續(xù)吸引優(yōu)質(zhì)開發(fā)者和解決方案商加入，共同繁榮生態(tài)。

展望下一步，浪潮云海將聚焦兩大方向，夯實支持多芯片的物理基礎(chǔ)設(shè)施，以及強化統(tǒng)一模型服務(wù)平臺能力。同時，依托在私有云與邊緣超融合領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，加速推進大模型在中心側(cè)完成訓(xùn)練，將輕量化推理任務(wù)下沉至邊緣，實現(xiàn)高效分發(fā)與實時響應(yīng)。

總之，浪潮云海正通過構(gòu)建生態(tài)、引領(lǐng)標準、布局全局，以InCloud AIOS為支點，撬動企業(yè)智能化的新未來。

PART 05

結(jié)論：讓AI加速跑進業(yè)務(wù)

眾所周知，未來做 AI，拼的不再是誰堆的卡多，而是誰能讓AI真正跑在業(yè)務(wù)里。而這正是AIOS的價值所在。

它為處于不同階段的企業(yè)提供了一個統(tǒng)一、可進化、可信賴的智能底座。無論你是剛剛起步，還是已深入探索，都能在這個平臺上穩(wěn)穩(wěn)地把AI跑起來、用下去。

當然，這或許正是私有云時代最務(wù)實、也最具生命力的智能進化路徑吧。