讓AI真正跑起來、用起來，企業(yè)還差什么？

近兩年，企業(yè)面對AI的情緒是既亢奮又焦慮：一邊是大模型和智能體不斷刷新想象力；另一邊是企業(yè)在真實(shí)落地中越來越清楚地感受到，AI應(yīng)用并不只是接入一個(gè)模型那么簡單。一旦進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境，成本、性能、業(yè)務(wù)適配度等現(xiàn)實(shí)問題就會(huì)接連浮現(xiàn)。

如何提升系統(tǒng)協(xié)同效率，正在成為各行各業(yè)日益關(guān)心的核心問題。對企業(yè)而言，真正的挑戰(zhàn)不是有沒有算力，而是算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、云、安全和運(yùn)維能否協(xié)同起來，形成一個(gè)持續(xù)產(chǎn)出業(yè)務(wù)價(jià)值的整體。

這也是新華三始終關(guān)心的問題。在不久前舉行的NAVIGATE 2026領(lǐng)航者峰會(huì)上，新華三宣布AI基礎(chǔ)設(shè)施全棧能力升級，重磅發(fā)布以UniPoD S80000超節(jié)點(diǎn)為代表的七大核心產(chǎn)品，打通計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、云、安全、運(yùn)維全鏈路，為客戶提供更優(yōu)的Token性價(jià)比方案。它所回應(yīng)的，正是企業(yè)AI從試點(diǎn)走向生產(chǎn)之后，對穩(wěn)定運(yùn)行、成本可控和持續(xù)迭代能力的系統(tǒng)性需求。

“算力再強(qiáng)，落不了地，就是一堆電費(fèi)。新華三的目標(biāo)是讓 AI 真正能落地到政企的業(yè)務(wù)場景中，創(chuàng)造實(shí)際價(jià)值。”新華三集團(tuán)高級副總裁、解決方案部總裁曾富貴表示。在這種精耕務(wù)實(shí)的態(tài)度之下，多年來新華三持續(xù)深耕“算力×聯(lián)接”，從基礎(chǔ)設(shè)施的底層出發(fā)，為企業(yè)筑牢AI規(guī)?；涞氐膱?jiān)實(shí)基座。

AI規(guī)模化的瓶頸，在于系統(tǒng)能力

在曾富貴看來，AI應(yīng)用進(jìn)入規(guī)?；A段后，企業(yè)普遍會(huì)遇到四類結(jié)構(gòu)性障礙。

首先是需求與能力之間的錯(cuò)配。通用智能體強(qiáng)調(diào)靈活、開放和交互能力，但政企場景更看重穩(wěn)定、合規(guī)和結(jié)果可控。一個(gè)會(huì)聊天的AI，并不天然等于一個(gè)能干活的AI。企業(yè)真正需要的，是能夠理解業(yè)務(wù)流程、遵守權(quán)限邊界，并執(zhí)行具體任務(wù)的AI能力。

其次是安全合規(guī)壓力進(jìn)一步放大了這種落地難度。對于政府、央國企、金融、能源等行業(yè)而言，數(shù)據(jù)不能隨意出域，模型調(diào)用必須可追蹤、可審計(jì)，AI也不能簡單接入公網(wǎng)模型。這意味著，企業(yè)需要的不是一個(gè)泛化的外部工具，而是一套安全可控、能夠私域部署的AI體系。

再次是AI與原有系統(tǒng)的融合復(fù)雜度同樣不可忽視。AI要真正進(jìn)入業(yè)務(wù)，就必須對接既有的業(yè)務(wù)中臺(tái)、辦公系統(tǒng)、數(shù)據(jù)平臺(tái)和權(quán)限體系。如果不能嵌入原有流程，它很容易變成另一個(gè)孤立系統(tǒng)，最終形成AI與業(yè)務(wù)兩張皮。

最后，則是業(yè)務(wù)場景的缺失。不少企業(yè)已經(jīng)投入算力、部署模型，卻依然停留在演示階段，遲遲無法形成可持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的場景，于是陷入“有算力沒算法，有模型沒場景”的尷尬局面。

這些問題的共同特點(diǎn)在于：它們都不是靠單點(diǎn)技術(shù)能夠解決的。AI進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)境后，真正考驗(yàn)的往往不是某一個(gè)模型有多強(qiáng)，而是整個(gè)系統(tǒng)能否穩(wěn)定協(xié)同。

這也是為什么，AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的“木桶效應(yīng)”會(huì)被進(jìn)一步放大。算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、云、安全、運(yùn)維，任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)短板，都會(huì)拖累整體效率，甚至造成巨大的算力浪費(fèi)。

也因此，AI競爭正在從單點(diǎn)能力競爭，進(jìn)入系統(tǒng)能力競爭。企業(yè)真正需要的，不只是更強(qiáng)的模型，而是一套能夠支撐AI長期穩(wěn)定運(yùn)行的底層系統(tǒng)。

把AI變成真正可用的生產(chǎn)力

面對這些結(jié)構(gòu)性問題，新華三給出的答案，是“算力×聯(lián)接”，把算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、云、安全和運(yùn)維等底層能力真正協(xié)同起來。

現(xiàn)實(shí)中，很多廠商在AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域都存在“偏科”：有的強(qiáng)在算力，有的強(qiáng)在網(wǎng)絡(luò)，有的強(qiáng)在云平臺(tái)或安全能力。但真正能夠?qū)崿F(xiàn)六位一體深度協(xié)同的廠商并不多。新華三希望解決的，恰恰是這些ICT環(huán)節(jié)之間的割裂問題。

曾富貴強(qiáng)調(diào)，早在2020年，新華三就提出“AI in ALL”的技術(shù)戰(zhàn)略。相比追逐單一風(fēng)口，它更強(qiáng)調(diào)全棧智能，補(bǔ)齊了行業(yè)智能化規(guī)?；涞刂兄陵P(guān)重要的工程化能力短板。

這種選擇背后，其實(shí)是一種相對克制的產(chǎn)業(yè)判斷。盡管芯片、大模型、具身智能，都是當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)最熱門的方向，但新華三更愿意把自己定位成“筑基者與賦能者”，幫助各行各業(yè)打造足夠可靠穩(wěn)定的AI底座，把AI變成企業(yè)日常經(jīng)營中真正可用的生產(chǎn)力。

基于這樣的技術(shù)戰(zhàn)略與產(chǎn)業(yè)判斷，新華三靈犀智算解決方案的思路，正是通過全棧軟硬協(xié)同降低 AI 落地復(fù)雜度。底層通過算力調(diào)度、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、存儲(chǔ)加速提升Token生成效率；上層則通過Agent開發(fā)平臺(tái)、行業(yè)模板和Skills工具庫，讓AI更容易進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)流程。對企業(yè)而言，這意味著AI不需要推翻原有系統(tǒng)重來，而是可以更低門檻地嵌入現(xiàn)有組織和業(yè)務(wù)。

在開放生態(tài)中，什么才是護(hù)城河？

AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域還有一個(gè)越來越現(xiàn)實(shí)的問題：當(dāng)芯片、服務(wù)器、開源模型和基礎(chǔ)軟件逐漸趨于標(biāo)準(zhǔn)化，廠商之間的差異到底還剩下什么？

近年來，新華三持續(xù)推進(jìn)“開放、標(biāo)準(zhǔn)、兼容”的技術(shù)路線，積極參與UEC、UALink等產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟。表面上看，開放似乎會(huì)削弱差異化，因?yàn)榇蠹叶荚谕粋€(gè)生態(tài)里使用相似的硬件和標(biāo)準(zhǔn)。但實(shí)際上，開放并不等于同質(zhì)化。恰恰相反，越是開放的環(huán)境，越能檢驗(yàn)一家廠商真正的系統(tǒng)能力。

原因在于，企業(yè)真正需要的并不是某一個(gè)單點(diǎn)產(chǎn)品，而是一套可落地、可運(yùn)維、可持續(xù)演進(jìn)的整體方案。他們既不希望被單一技術(shù)路線綁定，也不愿意承擔(dān)多廠家、多架構(gòu)拼接帶來的復(fù)雜性。所以在曾富貴看來，誰能在開放生態(tài)中完成多元芯片、多元模型、多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的適配與優(yōu)化，誰就更有可能形成長期競爭力。

對新華三來說，第一層護(hù)城河是全棧技術(shù)閉環(huán)。靈犀智算解決方案整合算力、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、云平臺(tái)、安全和運(yùn)維等全棧能力，既能兼容多元芯片和模型，也能通過統(tǒng)一調(diào)度和全鏈路優(yōu)化提升整體效率。對于企業(yè)來說，這種能力的價(jià)值不只是“性能更強(qiáng)”，而是系統(tǒng)更穩(wěn)定、資源利用率更高、運(yùn)維更簡單。

第二層護(hù)城河，是行業(yè)場景深度落地。模型能力只是起點(diǎn)，真正難的是把行業(yè)規(guī)則、業(yè)務(wù)流程和專家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為AI可以執(zhí)行的任務(wù)。政務(wù)、金融、能源、制造等行業(yè)都有自己的復(fù)雜規(guī)則，僅靠通用模型并不能直接解決問題。新華三所做的，是把多年政企服務(wù)經(jīng)驗(yàn)沉淀成行業(yè)Skills，讓AI不僅懂語言，更懂業(yè)務(wù)。

第三層護(hù)城河，是AI產(chǎn)業(yè)的生態(tài)協(xié)同能力。比如，圖靈小鎮(zhèn)通過算力服務(wù)、技術(shù)研發(fā)、場景應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)孵化，把算力和模型變成像電力一樣隨取隨用的公共設(shè)施。而芯模社區(qū)則是國產(chǎn)芯片與大模型的“試金石”和“中試場”，把芯片和模型放到真實(shí)的工業(yè)、醫(yī)療、政務(wù)場景中去跑，篩選最優(yōu)組合，縮短技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到市場的周期。

曾富貴介紹，新華三布局芯模社區(qū)、圖靈小鎮(zhèn)，并非淺層迎合開放生態(tài)，核心是破解 AI 產(chǎn)業(yè)鏈普遍存在的芯模適配痛點(diǎn)。芯片廠商、模型廠商、行業(yè)伙伴和客戶之間，需要一個(gè)能夠完成驗(yàn)證、優(yōu)化和場景孵化的平臺(tái)。誰能把這些分散能力組織起來，誰就能在開放生態(tài)中形成新的平臺(tái)價(jià)值。

總之，從打破技術(shù)與業(yè)務(wù)的壁壘，到跨越規(guī)模與成本的鴻溝，再到在開放生態(tài)中建立獨(dú)特優(yōu)勢——這條精耕務(wù)實(shí)的路徑或許并不總是站在聚光燈下，但它指向的，恰恰是智能時(shí)代最堅(jiān)實(shí)的價(jià)值歸宿：讓AI從炫目的技術(shù)演示，轉(zhuǎn)變?yōu)轵?qū)動(dòng)企業(yè)持續(xù)增長的可靠生產(chǎn)力。

周強(qiáng) | 文

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