2025年過去了，真是不平凡的一年啊。

今天我們做個小回顧，去年那些砸錢狂買GPU的客戶，后來都怎么樣了。

差不多的“砸錢”力度，結局卻天差地別

調研下來，我們發現，去年那波買算力、搞AI的客戶，基本上可以分為三個段位。

▋初階的，還是個「算力中心」

駐京某高校，就屬于這種情況，建設思路和以前搞HPC差不多。

核心關注GPU資源，搞了多大的資源池，總算力是多少FLOPS，精度幾何。

算力池搞好了，就開放給各院系使用。

主要用于原來的教學科研任務，也有人自己做基礎推理，資源利用率往往不均衡，大家還嫌貴。

▋中階的，搞成了「服務中心」

某醫院屬于這個階段，他們已經開始關注大模型本身，可以直接提供一些模型服務，科室可以直接調API了。

但在多部門協作、模型管理、智能體開發上仍在摸索，大家覺得業務賦能不明顯。

▋高階的，建成「能力中心」

某制造企業走的比較靠前，他們核心已經轉向了智能體開發工具鏈，追求業務應用的深度融合。

按照他們的說法，底層AI Infra已經很成熟了，他們更專注Agent Infra層面。

甚至，他們業務部門開發的一些智能體和AI應用已經跑起來了。

你看，就是這樣，大家都沒少砸錢，結果卻截然不同——

好的，算力池化，MaaS Ready，模型共享，應用賦能，整合相當順滑，運維部門、業務部門都點贊。

差的，都大模型時代了，又陷入“煙囪式”建設。AI資源割裂，算力浪費，模型性能低下，以前踩過的坑繼續踩。

差距背后的真相，這里面到底缺了啥？

到底缺了啥？

我們不得不說說AI建設的四大“坑”了。

①建設成本高：花大錢辦小事，資源無法共享，整體利用率極低。

②服務性能差：并發不足、業務卡頓、高延遲低吞吐，難以支撐大規模業務。

③落地難度大：大模型管理極其復雜，行業智能體開發難、上線慢。

④安全風險高：存在數據泄露、安全攻擊及模型穩定性不足等諸多風險。

這些坑怎么填？

核心是需要一個能夠打通算力、數據、業務，并實現統一管理運維的AI基礎設施平臺。

你缺的不是更多GPU，而是一套「AIOS」

準確的講，這種AI基礎設施平臺，就好比是大模型的底層操作系統。

傳統IT時代有通用OS，云時代有云OS，AI大模型時代就需要AIOS。

這些OS，就像是全副武裝的「填坑裝備」，幫我們在不同時代鋪平道路，讓業務絲滑運行。

那么，在AI大模型時代，理想的AIOS應該長什么樣呢。

通過前期調研，我們從這些甲方客戶的口中得到了一些答案——

大家最有共識的一點，AIOS首先必須是云OS。

如果沒有云化這一步，AI基礎設施就會變成一座座AI煙囪，這是資源割裂、利用率低下的根本原因。

大家注意到沒？云計算一哥AWS最近悄悄漲價了15%。說明啥，AI大潮下，用云量也水漲船高。

所以，AI建設第一步，就是先完成基礎設施云化，如果是對合規與隱私要求比較高的政企用戶，則需要可演進的私有云方案。

搞定云化之后，接下來就要考慮演進到AIOS，給云加點AI料。

具體加哪些料呢？

01/ 一云多算，異構兼容

很多大甲方都有這樣的苦衷：有些卡買不到、不夠用，有些卡要利舊，有些卡要新適配，既影響建設成本，又耽誤落地速度。

此時，如果AIOS已經提前預置了對各種主流AI加速卡、GPU的支持能力，可以快速把各種新卡、老卡全部納入到算力池。

那么，無論從建設速度還是成本節省上，都能搶占先機，還解決了生態封閉的問題。

02/ 極致性能與成本控制

調研中就有客戶吐槽：他們對內部各部門也是按照Tokens計費，但是太貴了，內部寧肯去外面調API，也不愿意用自家的。

AI建設不是一錘子買賣，尤其模型推理服務是常態，性能要拉滿，成本要控嚴。

所以AIOS就要有能力榨干每顆GPU↓

①通過算力共享、協同調度、分層量化等手段，極致壓縮推理成本；

②不能直接拿開源推理框架懟，最好有自研推理框架。

再配合KVCache優化、檢索優化、彈性調度等手段，把TPOT、TTFT、并發、吞吐這些指標，全部拉滿。

③不僅能支持大模型，還要支持中小模型、傳統AI場景的使用。

這就要求AIOS能通過多機多卡、多卡、單卡、vGPU等各種細粒度切分和調度算力，充分提升GPU利用率。

03/ 高效開發，極簡運維

業務部門的吐槽點不只是模型性價比，他們更關注如何與業務結合，如何快速開發AI應用和智能體。

所以，AIOS一定要能把智能體開發的路也鋪平，做到開箱即用，縮短應用上線周期。

比如要集成智能體開發工具鏈、豐富的通用智能體，甚至還要預制一些行業AI應用的模板。

當然，這些端到端的功能和組件多了以后，作為AI平臺建設的主力背鍋俠，運維部門也不能給自己“挖坑”。

因此，AIOS需要提供GPU、模型、智能體的統一運維能力，讓傳統IT的運維人員也能順利上手，降低學習門檻。

04/ 安全保障，穩定服務

在調研中，所有的用戶基本上都對大模型服務的安全和合規問題高度重視。

所以，AIOS也必須守好安全關、合規關，比如合規監測、攻擊攔截、數據脫敏、紅線代答等等。

通過增強型AI安全網關再配合私域知識庫，大幅降低安全泄露風險，提升系統穩定性。

好了，理想中的AIOS長啥樣，已經很明白了。

那么，有這樣的產品嗎？當然，這就是浪潮云海InCloud AIOS。

浪潮云海InCloud AIOS，承載AI業務的最佳載體

InCloud AIOS是浪潮云海發布的AI云基礎設施平臺，是專為大模型“搬磚”場景設計的「融合型AI底座」。

之前政企客戶調研中，大家心目中的AIOS理想型：低成本、高性能、開發運維體驗、安全穩定…

浪潮云海每一條都命中了。

而且，云海做得更好——

在算力支持上，InCloud AIOS兼容8款CPU、6款GPU；

在模型服務上，提供自研推理框架InLLM，適配各種主流開源模型；

在智能體集成上，提供完整開發工具鏈，內置50+智能體模板庫，開箱即用…

同時，InCloud AIOS既可以純軟件交付，也支持一體機交付，無論從零開始、單GPU，還是利舊資產、新建智算中心，都能立即升級AI能力。

助力客戶快速進場，風馳電掣搶占大模型和智能體風口。

在大模型風起云涌的2025年，浪潮云海InCloud AIOS服務了眾多政企客戶的數智化轉型。

這些客戶的GPU沒“吃灰”，他們全都一步到位，邁入了AI建設的高階階段。

某省級政府智能云：利用AIOS盤活舊算力（NV/ST/HG），統一池化，運行19個模型，支撐200+智能體應用。
某大型裝備制造企業：接入行業專屬知識庫和200+法務經驗，打造智能合同審核，審核周期縮短80%，風險識別率超95%。

GPU是動力澎湃的引擎，AIOS就好比高效傳動裝置和自動駕駛系統。

沒有AIOS，引擎可能吃灰或者空轉，只有配上AIOS，昂貴的算力才能真正轉化為源源不斷的業務價值。