從堆顯卡到有智能體，中間或許差了個AIOS！

大模型這么火，企業真的用起來了嗎？

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的話題，那就是企業AI建設之路究竟該怎么走？如果當技術已然清晰，那道阻礙企業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AI建設視為一條進階之路，那么它有著清晰的三級臺階，而每一級都決定了企業能走多遠。

第一階段，我有顯卡。這是入門級，企業對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一納管多機多卡GPU資源，而不介入上層應用。許多高校和科研機構正處于這一階段，AI尚未形成真正的服務能力。

第二階段，我有模型。到這兒，企業意識到僅有算力遠遠不夠，模型的管理、調度、合規監管變得至關重要。算力供給開始從資源交付向模型服務演進，但與核心業務的融合仍較淺，如一些三甲醫院的IT部門已能提供穩定、合規的大模型API，供各科室直接調用。

第三階段，我有智能體。此時，企業不再滿足于調用通用大模型，而是希望各部門能自主開發面向具體業務場景的專屬智能體，如智能報銷助手、合同審核代理等。這就要求IT構建一個統一的智能體開發平臺，將底層算力、模型、數據和工具鏈抽象為標準化能力。

事實上，《首席信息官》過往調研發現，大多數企業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，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能力深度融入現有私有云，是破解當前企業智能化落地難題的理想路徑。浪潮數據云計算產品部副總經理張明燦表示，這樣做將具備四大優勢。

首先是彈性供給，智能體所需的大模型、GPU算力、存儲等資源，可由云平臺敏捷調度，加速AI落地；其次是平滑融合，AI無需從零新建，可與傳統應用共處同一云環境，顯著降低運維復雜度；第三是數據就緒，企業自有知識庫和業務數據天然沉淀在云上，為智能體喂數據更高效、更安全；最后是開放兼容，云平臺支持異構芯片與多模型并行，企業可輕松構建多芯多模的AI基礎設施。

“根據我們推測，將云與AI融合，企業推理成本可降低8倍，模型吞吐提升6倍，應用上線效率提高7倍，安全風險下降3倍。這就意味著，借助云這一載體，企業可以一次性化解AI建設在成本、性能、運維與安全四大維度的核心挑戰，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，全面支撐企業從入門探索到成熟落地的全生命周期AI需求。

浪潮數據云計算產品部AIOS產品負責人呂廣杰指出，從傳統云向AI云演進的本質，是一場底層架構的范式轉移，也就是從以CPU為中心轉向以GPU為中心，調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架構基礎上增強而來，既繼承了傳統云平臺的穩定性與可靠性，又將能力邊界延伸至AI全棧，并突破三大關鍵難題。

計算層面，面對跨廠商GPU生態碎片化的問題，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，支持大模型預加載、KVCache緩存，高效滿足千億參數級模型的高吞吐讀寫需求；網絡層面，基于多年沉淀的RoCE RDMA網絡架構，可為AI訓推提供超低延遲、高帶寬的互聯支持。

依托這些獨創能力，InCloud AIOS就能精準匹配企業AI建設的三個演進階段。對于初階客戶，可僅啟用基礎設施與資源調度模塊，快速獲得可用算力；對于進階客戶，可疊加統一模型服務平臺，開展垂直場景試點；對于成熟客戶，可全面利用智能體開發能力，支撐規模化、個性化的AI創新。

值得注意的是，浪潮云海可提供從純軟件、軟硬一體機到整柜交付的多種形態，并配套覆蓋咨詢規劃、模型部署、應用接入到持續運維的端到端服務。

歸根結底，InCloud AIOS是在一個統一架構之上，讓企業按需、漸進地構建AI，既避免重復投資與煙囪式建設，又能隨業務發展持續進化，從而成為陪伴企業成長的智能底座。

PART 03

拆解痛點，AIOS落地場景穩準狠

要真正理解InCloud AIOS的核心價值，必須回歸真實業務場景。你會發現，從算力調度到模型管理，從智能體構建到安全防護，它的每一層都直擊企業痛點。

先說一云多算。當前，國產GPU品牌眾多、生態封閉，企業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，無縫兼容國內外主流芯片，可完成統一調度，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的狀態與負載一目了然。

再說極簡運維。AI技術棧深且雜，傳統運維團隊難以快速上手。而InCloud AIOS將底層復雜性全面封裝，統一納管算力資源，用戶只需命名、選模型、發布三步，即可完成模型或智能體的部署，無需掌握繁雜的專業知識。

然后說智能調度。由于不同芯片運行同一模型的性能差異顯著，所以InCloud AIOS能基于具體業務場景，自動評估資源需求并推薦最優配置。

呂廣杰介紹，部署DeepSeek-R1 685B這類超大模型時，平臺會自動調度8臺服務器、64張A100顯卡，全程無需人工干預。部署后，還可根據服務并發量實時監測性能，動態調整資源配置，避免浪費。

再說智能體構建。通用大模型只有融合企業私有知識庫，才能產生真實業務價值。InCloud AIOS構建智能體同樣只需三步，建知識庫、上傳文件、關聯模型。以上傳《安全生產條例》為例，系統可自動按語義切分、結構化入庫，幾分鐘后即可用于精準問答。

在更復雜的業務場景中，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用，實現場景秒級落地。

最后說AI安全網關。針對大模型幻覺問題，InCloud AIOS內置AI安全網關，在輸入輸出全鏈路實施防護，可攔截違規提問、屏蔽敏感內容、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，企業可采用平滑演進的方式，可先建設小規模AIOS資源池，再逐步遷移、擴容，最終實現統一管理和規模化智能運營。

PART 04

不止產品能打，浪潮云海靠什么鋪平AI上云的路

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

其一，是扎實的市場根基。作為國內云計算領域的老玩家，浪潮云海在虛擬化領域已連續四年穩居Gartner中國品牌第一，超融合出貨量全國第二，更在金融、能源等行業的私有云市場常年領跑。目前，浪潮云海服務超過2萬家私有云客戶，從幾個節點的小型集群到數千節點的超大規模部署，實戰經驗覆蓋全場景、全規模。

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

其二，是開放兼容的技術基因。作為一家不自研芯片的中立基礎設施廠商，浪潮云海最大的優勢恰恰在于與所有生態都能協同。在CPU層面，全面支持 x86、C86、ARM 等多種架構；在GPU層面，與國內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的調度精度、資源隔離、監控粒度要求極高。正是在這些高壓、高要求的環境中，浪潮云海將智算OS反復打磨，為后來InCloud AIOS的出現打下了堅實基礎。

因此，將這三點內功結合起來，浪潮云海的優勢便清晰浮現。再疊加其面向不同行業、不同發展階段的靈活產品設計，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維度。此前，浪潮云海牽頭成立“云圖智能體聯盟”，已吸引20余家來自醫療、政務、企業服務等領域的合作伙伴加入，聚焦行業場景化創新，共同基于InCloud AIOS 打造從底層算力到上層智能應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、聯盟實驗室、渠道互鎖激勵等機制，持續吸引優質開發者和解決方案商加入，共同繁榮生態。

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設施，以及強化統一模型服務平臺能力。同時，依托在私有云與邊緣超融合領域的領先優勢，加速推進大模型在中心側完成訓練，將輕量化推理任務下沉至邊緣，實現高效分發與實時響應。

總之，浪潮云海正通過構建生態、引領標準、布局全局，以InCloud AIOS為支點，撬動企業智能化的新未來。

PART 05

結論：讓AI加速跑進業務

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

它為處于不同階段的企業提供了一個統一、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穩地把AI跑起來、用下去。

當然，這或許正是私有云時代最務實、也最具生命力的智能進化路徑吧。