文章核心观点 - 人工智能正从一种可能性转变为决定企业未来生存与发展的底线战略，重塑企业竞争力 [2] - 企业AI化的核心挑战在于解决技术迭代颠覆性与企业发展渐进性之间的结构性错配问题 [2][5] - 破局之道在于构建新一代智能算力底座，为企业提供包容历史、支撑当下、通向未来的内生性进化能力，实现平滑协同 [2][7] 企业AI转型的核心挑战 - 企业面临三重核心挑战：既要尊重历史投资又要拥抱AI创新导致升级即淘汰的两难境遇，既要简化管理又要满足多元需求导致IT越升级越混乱，既要保障业务稳定性又要技术持续迭代升级陷入不敢升级的困境 [3] - 多数企业遭遇三重经营关卡：数据割裂导致决策失准、洞察不足催生经验依赖、系统刚性限制业态适配，叠加运营端多业态适配能力薄弱、技术支撑跟不上业务需求等问题 [4] - 中国信通院调研显示近半数企业数字化仅聚焦提升业务规范性和运行效率，仅极少数企业能聚焦加速产品服务创新和培育数智业务 [5] - 德国制造业困惑于如何将AI技术与现有工业自动化系统结合确保稳定性，美国企业面临高昂技术成本和复杂数据治理困境 [6] 新一代智能算力底座的解决方案 - 解决方案需为企业带来四重安心：以投资安心保护存量资产，以转型安心降低升级门槛，以运营安心简化管理复杂度，以创新安心支撑长期发展 [6] - 青云科技AI Infra 3.0通过统一架构的四层全栈能力实践渐进式创新思路：内核层以信创操作系统为核心全面适配不同芯片，核心调度层实现通算、超算、智算统一调度，能力层整合虚拟化、全栈云、云原生、AI智算四大核心能力，开放层通过开放平台实现生态协同 [7] - 该架构遵循三大原则：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 [8] - 开放生态协同已成为AI基础设施产业发展的核心方向，服务型AI企业有广阔成长空间 [8]

战略核心与产品定位 - 公司正式发布AI Infra 3 0 战略核心为“All in One One for AI” 旨在通过重构归一的全栈架构降低企业AI落地门槛并转化为增长动能 [1] - 产品演进路径从AI Infra 1 0的算力中心模式创新 到2 0的产品升级与场景丰富 最终到3 0的“重构归一”以统一架构打破零散体系 [2] 解决的核心痛点 - 企业数智化转型的本质痛点在于技术迭代的颠覆性与企业发展的渐进性之间的错配 [2] - 企业面临三重挑战 既要尊重历史IT投资又要拥抱AI创新 既要简化管理又要满足业务多元需求 既要确保业务稳定又要技术快速迭代 [2] AI Infra 3 0 关键特性 - 具备全栈能力 统一平台支持虚拟化 云 云原生 AI智算等多维技术栈 无需多平台切换 [3] - 支持按需扩展 架构可解耦 可插拔 支持企业分阶段升级 避免一步到位的风险与成本压力 [4] - 实现标准化交付 降低企业IT扩展和升级难度 减少维护成本 [5] - 保障平滑进化 确保业务连续性 数据安全性与升级平滑性 [6] 全栈架构与技术底座 - 构建四层全栈能力架构 内核层为PrimusOS信创操作系统 确保信创适配 合规安全与极致性能 [7] - 调度层以KubeSphere为核心 实现通算 超算 智算的统一调度 基于开放开源架构打破技术壁垒 [7] - 能力层整合虚拟化 云 云原生 AI智算四大核心能力 保障业务全面支撑 [7] - 开放层通过LuBan可插拔架构 100%开放的API及MCP协议兼容 满足行业差异化需求 [7] 为企业创造的核心价值 - 投资安心 无需推倒重建 兼容现有IT资产 可节约75%的成本 [8] - 转型安心 实现100%平滑升级与扩展 确保业务零中断 [8] - 运营安心 通过一套控制面实现多种工作负载统一调度 运维管理效率提升70%以上 [8] - 创新安心 架构具备可进化性与生态开放性 持续满足未来AI需求 [8] 行业落地案例与成效 - 在教育行业 通过统一平台提供GPU算力 模型推理服务与高性能计算资源 支持混合算力供应与多层次算力配额 解决高校算力多样性部署难题 [9] - 在智能制造行业 通过统一架构实现虚拟化 云原生 GPU算力协同管理 使IT响应速度提升75% 并显著缩短AI模型从研发到生产的周期 [9] - 在媒体行业 依托可插拔架构快速兼容多种硬件架构 实现多元算力统一供应与管理 解决算力部署分散 交付效率低的痛点 [9] 生态合作战略 - 生态合作与开放是公司在AI时代的核心战略 AI Infra 3 0在设计 研发 测试到交付全过程坚持标准化与开放性 [11] - 产品模块适应异构需求 通过开放性和插件架构帮助合作伙伴满足客户个性化需求 并对市场领先的信创产品实现兼容认证 与海光 昇腾 摩尔线程等厂商深化合作 [11] - 统一架构和一致的使用体验帮助合作伙伴降低学习成本 减少产品和技术挑战 [11] 合作伙伴受益案例 - 在生物制药领域 与ISV合作通过开放架构帮助某医药研发集团快速上线医疗AI分析能力 解决产品集成和对接的技术挑战 [12] - 在企业服务领域 帮助某运营商实现“通算 + 智算”一体化部署与管理 加速AI方案落地 使IT部门从成本中心转型为业务中枢 [12] - 在软件服务领域 帮助应用开发商通过统一平台支持多团队并行开发AI应用 按需分配资源并按使用量核算成本 提升服务质量与升级效率 [12]