青云AI Infra 3.0，为企业搭建一条通向AI能力落地的桥梁 原创

每一次周期切换，始终需要技术进步与产业升级牵引经济迈向新增长曲线。过去几年，生成式AI加速演进，并迅速向各行各业渗透，成为最具确定性的技术浪潮。

但正因为来得太快，也让企业的期待与困惑同时显现。年初DeepSeek的火爆，企业一拥而上，随之而来的问题也更加现实：有了DeepSeek，究竟该怎么用、用在哪里、又如何真正用好？

今天青云科技带着破解困境的答案而来，青云AI Infra 3.0 以“重构归一”为核心理念，为企业打造一条通向AI能力落地的坚实桥梁。

“三重挑战”与“两难选择”，企业该如何抉择

AI的爆发式增长有三个典型信号。首先是GPU芯片增长：OpenAI在2024年底还只有约10万颗GPU，预计今年底将增至100万颗，规模直接放大10倍。

其次是能源压力急剧上扬：全球GPU用电占比从2023年的0.1%升至0.5%，预计在2030年将扩大至3%—5%；

最后是Token消耗全面上升：2024年较2023年翻倍增长，2025年上半年更是连续数月环比超过100%。

在AI趋势已经清晰确立的当下，企业必须将数智化转型提到战略优先级。Gartner预测，2025年全球生成式人工智能（GenAI）支出将达到 6440 亿美元，较2024年增长76.4%。

青云科技CEO林源也在AI快速发展的几年间看到了一些市场变化。

青云科技CEO林源

2023年被称为大模型元年，核心任务是“建底座”，建设智算中心。大量非专业算力投资方进入市场，却缺乏对智算中心的管理与运营能力。青云科技推出AI Infra 1.0，帮助智算投资者高效运维运营智算中心。

2024年更多行业开始“试水 AI”。随着智算中心陆续建成，越来越多企业愿意尝试 AI，各行业开始探索自身场景下的应用可能。青云AI Infra 2.0聚焦“场景扩展”，解决不同行业、不同角色、不同业务场景的差异化需求，并发布了一系列行业方案。

2025年DeepSeek引爆需求，企业从“尝鲜”全面转向“落地”。如何让AI真正进入业务流程、进入组织系统、进入生产一线，成为更严肃、也更复杂的现实问题。所以青云AI Infra 3.0核心任务是破解企业在全面落地阶段面临的一系列深层挑战。

如今企业“既要又要还要”已经成为常态，这直接带来三重核心挑战：保留历史投资又拥抱AI创新，新旧兼容难；IT简化管理与业务多元化冲突；技术迭代需创新又要稳定，升级顾虑重重。

企业陷入“不转型难，转型更难”的两难选择。林源也认识到，企业面对的数智化转型难题，是技术迭代的颠覆性和企业发展的渐进性之间的错配。

因此，青云科技要为客户搭建一座连接历史与未来的桥梁：兼容存量架构、保护既有投资；全面支撑AI持续演进的需求；同时确保业务转型平稳稳定。

青云AI Infra 3.0正是为了解决这样的挑战和冲突而诞生。

青云AI Infra 3.0，“渐进式创新”构建转型桥梁

青云科技为渐进式创新来构建转型的桥梁时，充分考虑到要兼容客户已有IT资产、可按需进化的架构、确保转型中业务连续性等多种需求。

青云AI Infra 3.0统一底座，可以归纳为四层核心能力，每一层都承载着企业数智化转型的关键支撑。

内核层：青云PrimusOS信创操作系统作为平台的核心，不仅兼顾信创适配和多芯片兼容，还确保合规、安全与极致性能，是所有上层功能与算力调度的稳定基座。

调度层：通算、超算、智算的统一调度在这里完成。它不仅是一个开放系统，更是开源的调度底座，实现算力的灵活分配与高效调用，为多样化的AI业务提供弹性支撑。

能力层：整合了企业所需的完整虚拟化能力、全栈云能力、云原生能力以及AI智算能力。保证业务在IT架构不断演进的过程中可以平滑升级，实现连续性与稳定性，确保企业在转型中不丢失任何业务价值。

开放层：通过KubeSphere LuBan开放平台、全产品100%开放API以及对MCP协议的兼容，让客户和生态合作伙伴可以以AI原生的方式进行定制化开发，实现差异化落地。

青云AI Infra 3.0通过四层能力也展现出四个关键特性：第一，全栈能力：覆盖虚拟化、云、云原生与 AI 智算四大维度；第二，按需扩展：各能力模块可按需组合，支持分阶段升级，降低一步到位带来的风险与成本压力；第三，标准化交付，基于统一架构的标准化设计，确保所有产品交付流程标准一致，降低扩展难度与运维成本；第四，平滑升级、可进化：统一架构保障业务连续性、数据安全与升级平滑性，开放架构保证产品与能力持续演进，满足企业未来发展需求。

“四大价值也回应了企业在数智化转型中面临的困难和挑战：投资安心、转型安心、运营安心、创新安心。”林源说道。

可以说AI Infra 3.0是青云科技十年磨一剑的技术沉淀与市场理解。通过云平台、云原生与智算云的三位一体实践，打造了一个既能满足当下需求，又可支撑未来演进的 AI 新时代底座AI Infra 3.0。

青云科技副总裁沈鸥谈到，帮助企业避开技术复杂与高成本的升级陷阱，以更低门槛、更高效率拥抱AI，将其转化为增长动力，正是AI Infra 3.0的源动力。

青云科技副总裁沈鸥

客户优先、伙伴共赢的价值赋能路径

业务需求的变化是核心驱动力，企业正围绕大模型迭代业务与应用，从Cloud Native向AI Native转型，而这种业务变革带来的技术压力巨大且持续攀升。

如今，青云科技打造AI Infra 3.0的目标非常明确：希望和客户、合作伙伴一起面对这个快速变化和充分竞争的AI时代，实现共赢。

AI Infra 3.0通过统一控制面，支持多元化工作负载，从通算到智算，再到高性能计算。在相同硬件条件下，算力资源调度可显著提升利用率，帮助客户获得更高投资回报。考虑到 GPU 服务器建设成本高，企业常采用公有云与本地私有化部署结合的模式，在AI Infra 3.0中，也同样实现了公私统一、按需部署，并覆盖通算到智算的全链路服务。

今年很多高校都开始向师生提供智算服务，支撑其在AI上的教学和研究。教育行业也是青云科技一直深耕的行业之一，通过青云AI Infra 3.0，高校可以快速搭建智算平台，为学生提供GPU算力和模型推理服务。依托青云科技成熟的算力运营能力，学校的智算中心可实现按需分配、按需计量计价，让昂贵的GPU资源得到充分利用。同时，平台支持平滑过渡到“超算+智算”的统一服务，用一半成本获得双倍算力能力。解决了高校算力多样化部署、交付与使用的核心难题。

这样的问题同样出现在一家领先的制造企业中，其正面临典型的“三朵云”困境：虚拟化管硬件、云原生管应用、智算平台管算力，三套系统、三套流程导致跨平台协调效率低下。依托AI Infra 3.0实现了架构协同，数据存储分析、云原生应用部署、推理算力供给均在同一平台完成，构建全链路自动化。最终IT 响应业务的速度从1小时缩短至15分钟，不仅提升效率，更重塑业务竞争力。

在媒体行业，青云科技的一家客户集成了多家厂商的软硬件。其中某存储产品出现技术故障，短期内无法修复，导致整个系统上线受阻。青云AI Infra 3.0提供可插拔架构，其开放性让客户不被单一技术绑定。同时“虚拟化+云原生”整合能力，传统系统可以快速接入，无需额外开发。最终方案按时交付，适配成本显著降低，帮助客户突破了产品技术束缚，实现系统灵活交付。

青云AI Infra 3.0也将在生物制药、企业服务、软件服务等领域持续发挥作用。同时为让合作伙伴与客户更放心选择，AI Infra 3.0在架构设计、研发、测试到交付的全流程中主动拥抱国产化，及时解决兼容性问题，缩短部署周期，并提升后续运行的可靠性。

写在最后

两年前，面向算力革命，青云科技推出AI Infra 1.0，打造AI智算平台和算力云服务，开创算力中心建设与运营新模式，并联合生态伙伴，为企业与开发者提供从算力到应用的全链条支持。

去年，针对新兴行业与场景，青云科技发布AI Infra 2.0，推出升级产品与服务、十大场景解决方案，并与产业伙伴协同发力，真正解决企业 AI 落地的“最后一公里”难题。

如今的AI Infra 3.0，青云科技也是第一个受益者。在开发智算云平台时，青云科技充分利用 AI Infra 3.0的特性，将产品上线周期从数月压缩到数周。同时，AI Infra 3.0提供更灵活的定制与扩展能力，去年在医疗行业提供算力服务时，青云科技快速交付了千人千面的算力平台，实现不同行业算力云的高效落地。

可以说“All in One，One for AI”，这一战略背后，是青云科技对企业AI转型的深度思考，是对企业历史资产的兼容与尊重，更是对企业平稳迈入AI时代的助力与陪伴。