政企AI落地难于上青天？新一代智能云底座探索最优解

蜀道之难，难于上青天。对数量庞大且具有风向标效应的政企客户而言，AI的规模化落地犹如一场新的“蜀道行”，其间会遇到诸多艰难险阻。

图：摄图网

在充满荆棘的智能化转型征途上，很多政企客户最容易犯的错误就是穿着“新鞋”走到“老路”上。当人工智能浪潮汹涌袭来，企业往往来不及做好充分准备，于是财务、客服、研发等部门纷纷以五花八门的姿势拥抱AI，单机、单模型对接单应用的现象屡见不鲜，传统的烟囱式建设思路卷土重来。

这条资源割裂、效率低下的路径，已在过去几十年被反复证明很难走通且要付出巨大的重建代价，但AI时代依然会上演类似的故事。一项针对356家国内政企客户的相关调查显示，在传统AI发展模式造成的困扰中，建设成本高、服务性能差、业务落地难、安全风险大的占比分别为41%、37%、32%、26%，摆脱既有路径依赖迫在眉睫。

事实上，技术路径的抉择并非表面上看起来那么简单，其背后通常意味着权力的分配与转移。AI预算的部门化、分散化不可避免地带来各自为政的局面，要想实现整个基础设施及相关应用的统筹规划与管理，就必须让决策权重新回到IT建设团队，并基于AI演进目标打造适宜的平台底座。

从技术平滑过渡、数据安全及提高投资回报率等维度看，搭建新的或升级已有的私有云平台，统一提供算力、模型、智能体服务及资源载体，也许是政企客户转变AI建设模式的最优路径。当然，这个过程不可能一蹴而就，需要行业探路者率先垂范，浪潮云海AI云基础设施平台InCloud AIOS恰在此刻脱颖而出，新一代智能云底座有望引领政企客户迈向数智化新境界。

可演进的私有云为政企客户搭建AI跃迁阶梯

今年初掀起的DeepSeek热潮显著降低了AI大模型开发及应用落地的门槛，一夜之间私有化部署“千树万树梨花开”。伴随各种试探性的尝试尘埃落定，政企客户逐步进入AI落地的“深水区”，架构和平台的重要性尤为凸显。

与分头出击或另起炉灶相比，已经受过实践验证的云平台无疑是客户集中发力的不二之选。浪潮数据云计算产品部副总经理张明灿认为，云是承载AI的最佳载体，私有云向智能云跃迁将为政企客户提供最具性价比和落地成效的平台选择。

首先，云具备充足的弹性和敏捷性，可满足客户对高性能算力、高SLA大模型等各种资源的调用需求，为纷繁的AI工作负载顺利运行保驾护航；其次，很多传统应用跟AI应用是并存关系，在云平台上管理和运维更简单易行；最后，AI智能体的部署、优化离不开海量数据和知识库体系的支撑，云平台能为数据的提取和流转创造必要条件。

在确定以云为底座构建AI Infra的基础上，政企客户还要清楚自身所处的发展阶段，并制定持续进阶的路线图。在初级阶段，首要任务是建立GPU的资源池，可以高效分配算力、存力，保障各部门的业务需求；在中级阶段，应着力建设大模型的资源池，在提高基础设施利用率的同时，改善安全合规水平；在高级阶段，打造统一的智能体开发平台变得至关重要，有助于改变应用纷乱的现象，为AI真正落地铺平道路。

对政企客户而言，欲将理想的路线图变成现实的回报尚需领路人的指引。作为国内虚拟化、超融合、私有云等领域的翘楚，浪潮云海已服务逾2万家行业客户，深谙政企AI落地的痛点，其重磅推出的InCloud AIOS采用分层架构设计思路，提供“平台＋工具＋服务”的一站式解决方案，能满足AI演进各阶段的差异化需求，助力初阶用户向中阶、高阶平滑升级。

破解新一代智能云底座的核心基因

不难看出，面对AI浪潮带来的机遇与挑战，私有云正在加速进化，政企客户AI落地不再遥不可及。InCloud AIOS扮演了开路先锋的角色，其涵盖AI基础设施平台、智能体开发平台和智能应用等组件，具备纯软件和一体机两种形态，面向客户提供AI咨询规划、模型部署、智能体开发、应用接入等一体化解决方案，树立起新一代智能云底座的标杆。

“一云多算”显著减少建设成本，是政企AI落地的重要基石。InCloud AIOS可灵活适配国内外各种异构加速设备，盘活了客户的算力资产。据浪潮数据云计算产品部AIOS负责人吕广杰透露：某省级政府客户部署InCloud AIOS智能云平台，借助“一云多算”架构整合多厂商GPU资源，打破硬件品牌壁垒，高效支撑全省19个大模型与200+智能体应用，让利旧设备焕发新生。

一体化、智能化运维大幅降低AI使用门槛，解除了政企AI落地的后顾之忧。InCloud AIOS能提供 GPU、大模型、智能体统一运维，实现多架构GPU混合部署、模型业务跨架构无感知调度，以及智能体一体化管理调度。基于智能化运维手段，可保障模型与智能体稳定高效运行，并支持模型性能算力评估与调度，最大化“压榨”算力资源，全方位提升客户的运营效率。

高效构建智能体有助于化解政企AI业务落地“最后一公里”的难题。InCloud AIOS覆盖百问百答、智能决策、智能审核、预测分析、数字员工、运营优化等智能体模版，针对行业通用与专用场景开发定制、快速落地，让客户的每个业务环节都能享受到智能化红利。浪潮云海还发布了云上智能体联合计划，计划发展100+智能体应用伙伴，通过产业链上下游协同配合，打造标准、垂直一体化方案，助力政企客户达成AI落地的预期目标。

AI安全网关是确保政企AI行稳致远的终极防线。InCloud AIOS致力于建立、健全大模型安全体系，对大模型对话内容进行实时监测与审核，实现对话内容合法合规，保障在各类场景中安全合规的运用。对政企客户而言，这相当于吃下了“定心丸”，为AI向核心业务渗透奠定坚实根基。

创新驱动的智能云底座为政企AI勾勒未来图景

站在更长远的视角，新一代智能云底座的进化之旅才刚刚拉开帷幕，持续的技术创新不仅会打破私有云原有的边界，而且将绘制出政企AI全面落地的未来图景。

据浪潮数据云计算研发部AIOS研发负责人徐冠群介绍，InCloud AIOS进行了多项创新突破：通过设计可扩展的节点特性发现和异构设备调度框架，在生产环境中能实现零代码改动即可完成各类异构加速设备的快速适配，并且可支持模型的弹性部署和便捷运维，实现模型与算力的最佳匹配；在此基础上，针对多架构、多模态的分布式推理框架进行系统级优化，相同硬件下能达成更高的推理效率。此外，AIOS还首创了算力围栏机制、建立了全方位的模型测评体系，使企业级大模型落地及运维更加高效、便捷、易用。

令人欣喜的是，InCloud AIOS已在多个行业取得突破性进展，赢得政企客户的高度认可。在某重点高校，其借助云智融合、统一管理、高效分发、全栈支撑等优势，敏捷构建科研教学专属平台，成功破解算力管理与分发痛点；在某省交通集团，基于InCloud AIOS构建高速路网智能分析系统，聚焦模型全生命周期优化，支持定制化开发智能体应用，适配高速路网多样化场景需求。

这只是AI在细分行业落地的冰山一角，还有更大的潜能尚待释放。根据权威研究机构的测算，到2028年人工智能的推理负载占比有望达到85%，来自云端和边缘侧的推理需求将出现爆发式增长。张明灿表示，智能私有云和边缘云未来会出现融合的趋势，云边协同的未来图景值得期待。在下一个里程碑，谁会成为新主角呢？