青云AI Infra 3.0架起渐进式创新桥梁,四层能力带来四重安心

在2025年,很多企业看到了AI的机遇,很多个人用户也开始在日常把AI用了起来。一项数据显示,中国2024年日均Token消费量为1000亿,而到了2025年6月就已经达到30万亿,增长约300倍。这意味着,AI的使用率正迎来迅猛增长。然而,另一调查数据又凸显出企业与个人用户在面对AI浪潮时的冰火两重天,今年8月,美国麻省理工学院发布的一份报告显示,尽管企业在生成式 AI 上已花费了 300 至 400 亿美元,但 95% 的公司迄今并未能获得商业回报。企业虽在试点生成式AI工具,但是极少能够推进至部署阶段,其中在行业层面的转型推进中尤为明显。但在企业内部,很多员工却正在使用AI工具来辅助自身的日常工作。

飞象原创(魏德龄/文)在2025年,很多企业看到了AI的机遇,很多个人用户也开始在日常把AI用了起来。一项数据显示,中国2024年日均Token消费量为1000亿,而到了2025年6月就已经达到30万亿,增长约300倍。这意味着,AI的使用率正迎来迅猛增长。

然而,另一调查数据又凸显出企业与个人用户在面对AI浪潮时的冰火两重天,今年8月,美国麻省理工学院发布的一份报告显示,尽管企业在生成式AI上已花费了300至400亿美元,但95%的公司迄今并未能获得商业回报。企业虽在试点生成式AI工具,但是极少能够推进至部署阶段,其中在行业层面的转型推进中尤为明显。但在企业内部,很多员工却正在使用AI工具来辅助自身的日常工作。

两项数据的对比,无疑更加增添了很多企业在面对AI走向全面规模落地浪潮下的转型之困。“怎么转?什么时机转?能不能转?”成为企业客户在数智化转型过程中的困惑和挑战。究其原因在于,相比较个人用户的轻装拥抱,企业在数智化转型中有着更多的历史沉淀与转型枷锁,“既要又要还要”的平衡性挑战层出不穷。

破除转型枷锁的创新思路

假如个人用户使用AI,错了也就错了,同时也不会涉及全部个人数据迁移的问题。但对于企业而言,这些问题不仅是需要解决的现实需求,更可能对传统业务带来不可计量的风险。简而言之,企业在面对AI大规模落地时,面对两难选择:不转型难,转型更难。

历史问题首先摆在眼前,在近10~20年的发展过程中,架构的迭代、技术的叠加,让现有的多重架构变成了升级过程中的多重挑战。企业内部的IT团队与业务部门也面临着现实问题与冲突,复杂多变的业务场景需求,让IT部门疲于奔命。在大环境之下,还有着业务稳定性与技术迭代性的要求。

“本质上企业所面对的数智化转型难题,是技术迭代的颠覆性和企业发展的渐进性之间的错配。”青云科技CEO林源在谈到当前客户企业需求时谈到,甚至某企业CIO坦言:“我们不是不想拥抱AI,而是怕一脚踏空,既丢了过去的积累,又抓不住未来的机会。”

面对企业客户的现实需求,青云给出的转型答案是架设一座衔接历史与未来的桥梁。它能够兼容存量架构,保护既有投资,又能全面支持未来持续演进的AI需求,还能确保业务转型中的平滑性和稳定性。

“这座桥梁的思路是帮助企业以渐进式的创新思路去做数智化转型。”林源表示要确保做到三点:必须兼容客户已有的IT资产,必须尊重客户现有的存量业务;必须是一个按需、可进化的架构;在每一次IT技术、IT架构的变革中,确保客户转型中的业务连续性、数据安全性和升级平滑性。

务实笃行,山东的某媒体行业客户在转型升级中遇到的揪心课题,正是系统在集成多家厂商的软硬件的情况下,其中的某存储产品存在技术问题,因短时无法修复,导致系统无法及时上线。近日青云科技正式发布的AI Infra 3.0的可插拔架构助力客户及时找到了解决方案,帮助客户摆脱了产品技术束缚的难题。

构建数字化转型桥梁

“青云AI Infra 3.0正是为了解决这样的挑战和冲突而诞生。我们希望通过统一的底座,更好地支撑企业的数智化转型。”林源表示。

青云AI Infra 3.0拥有四层能力:首先是拥有虚拟化、云、云原生、AI智算四个维度的全栈能力;第二,能力按需扩展,架构可解耦、可插拔,支持企业按需分阶段升级,避免“一步到位”的风险与成本压力;第三,在架构的标准化之上,支撑所有产品交付的标准化。给客户带来的是扩展与升级难度的降低,带来的是运维成本的下降;第四,支持平滑升级、可进化,统一架构能确保业务的连续性、数据安全性与升级的平滑性,开放的底座、开放的架构也能够确保产品与能力与时俱进。

“AI Infra 3.0绝非空中楼阁,它源自青云科技十年磨一剑的技术沉淀与市场理解。”青云科技副总裁沈鸥在介绍时表示,随着产品的版本迭代,AI Infra陪伴企业的数智化转型一路前行,从智算中心建设,到尝鲜AI方案,再到如今的推动AI真正落地。

在此过程中,青云的产品不断积累,通过从云平台、云原生到智算云的三位一体实践,确保了在AI Infra 3.0上去构建一个既满足当下需求,又能面向未来演进的AI时代新底座。

从AI Infra 3.0的架构上来看,底层内核层的PrimusOS信创操作系统是所有平台功能的核心Kernel和底座,以确保信创适配,包括与不同芯片的适配,确保合规、确保安全,也确保了极致的性能调用。

统一调度层以KubeSphere容器平台企业版为底座,服务于上层的能力模块。采用基于KubeSphere云原生架构来打造,既实现通算和智算的调度,实现资源的最优分配,更重要的是在于开放与开源,打破封闭架构的局限。

能力层包括企业需要的完整虚拟化能力、全栈云能力、云原生的能力,以及AI智算的能力,确保客户业务能够随着IT架构变革实现逐步进化与业务的连续性。覆盖了从传统应用到智算应用,从开发到发布,从运营到运维的全生命周期管理,全面支持企业的不同部门、不同角色用户的需求。

开放层除了青云KubeSphere LuBan开放平台、各个产品100%开放的API以外,还开放和兼容MCP等协议,让客户能够通过AI原生的方式去做定制化开发、去做差异化落地。

“青云打造AI Infra 3.0架构的目标非常明确:希望和我们的客户、合作伙伴一起面对这个快速变化和充分竞争的AI时代,一起共赢。”沈鸥在介绍产品架构时表示,AI Infra 3.0架构实现了公私统一、按需部署使用、从通算到智算的所有服务。

具备四层能力与统一架构的青云AI Infra 3.0也为企业带来了四重安心。

用四重安心为企业赋能

“通过青云AI Infra 3.0架构,我们为企业客户构建了一座衔接历史与未来的桥梁:以投资安心保护存量资产,以转型安心降低客户的升级门槛,以运营安心简化客户管理的复杂度,以创新安心支撑客户的长期计划。”林源在演讲的最后表示。

除了前文提到的媒体行业案例外,青云AI Infra 3.0还已成功赋能多个行业,帮助客户在AI时代实现突破。

在教育行业,青云科技通过AI Infra 3.0的全栈统一架构,助力某大学成功建立智算平台为学生提供GPU算力、模型推理服务,利用青云成熟的算力运营能力让学校的智算中心可以按需分配、按需计量计价,通过完善的运营服务让昂贵的GPU资源得到充分使用。解决了高校在拥抱AI时的算力多样性部署、交付和使用的难题。

在智能制造领域,青云AI Infra 3.0帮助企业解决“三朵云”的困境,实现了架构协同。无论是数据存储分析、云原生应用部署,抑或是推理算力供给,都在一个平台上进行搭建和交付。通过助力全链路自动化的落地,将IT部门响应业务部门的速度从1小时大幅缩短到15分钟。

在企业服务领域,一家运营商正在打包自身解决方案与青云产品进行联合销售。AI Infra 3.0架构带来的平台能力延续性,一体化通算和智算服务与成熟的运营,在一个平台上实现了AI算法开发、业务应用运行和算力服务部署。不仅加速了从AI概念验证到落地的速度,其弹性交付能力还使得该方案更为轻量,交付简单、运维简单,成功地让IT部门从成本中心转变为业务拓展的主角。

“AI时代,时间就是最大的成本。AI Infra 3.0已经为您准备好了一站式、低门槛的跑道。”沈鸥表示,AI Infra 3.0具备的全栈能力,可以按需扩展、以标准化交付来让企业快速实现业务目标,同时给予客户不断往前走,不断进化的阶梯。

面对AI浪潮,在青云AI Infra 3.0的助力下,企业无需在面对历史羁绊踌躇不前,而是能够化挑战为机遇,逐浪新未来。

来源:飞象网
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