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從堆顯卡到有智能體,中間或許差了個AIOS!

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大模型這么火,企業(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)能走多遠。

第一階段,我有顯卡。這是入門級,企業(yè)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(tǒng)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(yè)意識到僅有算力遠遠不夠,模型的管理、調度、合規(guī)監(jiān)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(yè)務的融合仍較淺,如一些三甲醫(yī)院的IT部門已能提供穩(wěn)定、合規(guī)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(yè)不再滿足于調用通用大模型,而是希望各部門能自主開發(fā)面向具體業(yè)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(tǒng)一的智能體開發(fā)平臺,將底層算力、模型、數(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn),大多數(shù)企業(yè)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(xiàn)有私有云,是破解當前企業(yè)智能化落地難題的理想路徑。浪潮數(shù)據(jù)云計算產(chǎn)品部副總經(jīng)理張明燦表示,這樣做將具備四大優(yōu)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(tǒng)應用共處同一云環(huán)境,顯著降低運維復雜度;第三是數(shù)據(jù)就緒,企業(yè)自有知識庫和業(yè)務數(shù)據(jù)天然沉淀在云上,為智能體喂數(shù)據(jù)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(yè)可輕松構建多芯多模的AI基礎設施。

“根據(jù)我們推測,將云與AI融合,企業(yè)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(yè)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(zhàn),從而更好的擁抱AI?!?/p>

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(chǎn)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(yè)從入門探索到成熟落地的全生命周期AI需求。


浪潮數(shù)據(jù)云計算產(chǎn)品部AIOS產(chǎn)品負責人呂廣杰指出,從傳統(tǒng)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。

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(tǒng)云平臺的穩(wěn)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(tài)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(shù)級模型的高吞吐讀寫需求;網(wǎng)絡層面,基于多年沉淀的RoCE RDMA網(wǎng)絡架構,可為AI訓推提供超低延遲、高帶寬的互聯(lián)支持。

依托這些獨創(chuàng)能力,InCloud AIOS就能精準匹配企業(yè)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(tǒng)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(fā)能力,支撐規(guī)?;?、個性化的AI創(chuàng)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(tài),并配套覆蓋咨詢規(guī)劃、模型部署、應用接入到持續(xù)運維的端到端服務。

歸根結底,InCloud AIOS是在一個統(tǒng)一架構之上,讓企業(yè)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(yè)務發(fā)展持續(xù)進化,從而成為陪伴企業(yè)成長的智能底座。

PART 03

拆解痛點,AIOS落地場景穩(wěn)準狠

要真正理解InCloud AIOS的核心價值,必須回歸真實業(yè)務場景。你會發(fā)現(xiàn),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(yè)痛點。


先說一云多算。當前,國產(chǎn)GPU品牌眾多、生態(tài)封閉,企業(yè)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(nèi)外主流芯片,可完成統(tǒng)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(tài)與負載一目了然。

再說極簡運維。AI技術棧深且雜,傳統(tǒng)運維團隊難以快速上手。而InCloud AIOS將底層復雜性全面封裝,統(tǒng)一納管算力資源,用戶只需命名、選模型、發(fā)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(yè)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(yè)務場景,自動評估資源需求并推薦最優(yōu)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(jù)服務并發(fā)量實時監(jiān)測性能,動態(tài)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(yè)私有知識庫,才能產(chǎn)生真實業(yè)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(lián)模型。以上傳《安全生產(chǎn)條例》為例,系統(tǒng)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(yè)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(xiàn)場景秒級落地。

最后說AI安全網(wǎng)關。針對大模型幻覺問題,InCloud AIOS內(nèi)置AI安全網(wǎng)關,在輸入輸出全鏈路實施防護,可攔截違規(guī)提問、屏蔽敏感內(nèi)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(guī)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(yè)可采用平滑演進的方式,可先建設小規(guī)模AIOS資源池,再逐步遷移、擴容,最終實現(xiàn)統(tǒng)一管理和規(guī)?;悄苓\營。

PART 04

不止產(chǎn)品能打,浪潮云海靠什么鋪平AI上云的路

俗話說,產(chǎn)品能力決定下限,而市場格局、生態(tài)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(yōu)勢,值得深入推敲。

其一,是扎實的市場根基。作為國內(nèi)云計算領域的老玩家,浪潮云海在虛擬化領域已連續(xù)四年穩(wěn)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(yè)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(jié)點的小型集群到數(shù)千節(jié)點的超大規(guī)模部署,實戰(zhàn)經(jīng)驗覆蓋全場景、全規(guī)模。

正因長期扎根一線,浪潮云海比誰都清楚,企業(yè)并非不愿擁抱 AI,而是卡在如何從傳統(tǒng)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(yōu)勢恰恰在于與所有生態(tài)都能協(xié)同。在CPU層面,全面支持 x86、C86、ARM 等多種架構;在GPU層面,與國內(nèi)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(tǒng)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(jiān)控粒度要求極高。正是在這些高壓、高要求的環(huán)境中,浪潮云海將智算OS反復打磨,為后來InCloud AIOS的出現(xiàn)打下了堅實基礎。

因此,將這三點內(nèi)功結合起來,浪潮云海的優(yōu)勢便清晰浮現(xiàn)。再疊加其面向不同行業(yè)、不同發(fā)展階段的靈活產(chǎn)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(tài)維度。此前,浪潮云海牽頭成立“云圖智能體聯(lián)盟”,已吸引20余家來自醫(yī)療、政務、企業(yè)服務等領域的合作伙伴加入,聚焦行業(yè)場景化創(chuàng)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(lián)盟實驗室、渠道互鎖激勵等機制,持續(xù)吸引優(yōu)質開發(fā)者和解決方案商加入,共同繁榮生態(tài)。

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(tǒng)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(yōu)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(xiàn)高效分發(fā)與實時響應。

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

PART 05

結論:讓AI加速跑進業(yè)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(yè)務里。而這正是AIOS的價值所在。

它為處于不同階段的企業(yè)提供了一個統(tǒng)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(wěn)穩(wěn)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。

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