尽管企业仍持续不断地加大硬件投入，但行业数据显示，GPU 有效利用率长期徘徊在 30% 以下，企业 即便投入十倍预算采购硬件，真正获得的算力提升却常常不到三倍，结构性浪费愈发显现。 造成低效率的根源，被业内总结为三类：资源碎片、潮汐式负载波动、以及在线与离线任务的冲突。然 而，更深层的矛盾并不仅限于调度侧，而在于整个行业正面临的基础设施割裂：一方面，AI 训练与推 理规模持续爆发；另一方面，底层硬件形态、上层模型框架、编译环境与加速库均呈"百家争鸣"态势， 缺乏统一标准。这种生态碎片化，使得开发者在不同硬件、不同框架之间频繁进行适配、调优与迁移， 进一步拉低集群整体效率。 在这样的背景下，如何通过标准化体系重塑底层软件栈、如何在异构算力环境中实现统一编排与高效调 度，成为产业讨论的核心议题，这也是今年 OpenCloudOS 操作系统生态大会备受瞩目的原因。 1 聚焦"易用"和"安全"，南北软硬件生态全兼容 其次，针对大型模型镜像拉取耗时过长的问题，OpenCloudOS 构建镜像加速体系：基于 stargz- snapshotter 实现懒加载，在内核侧引入 fuse passthrough 降低访问开销， ...