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
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
相关推荐
-
小病不出村 报销不跑腿：北京移动政务网光纤通达全域，打通医疗"最后一公里"
近日，在平谷区统筹推进下，由北京移动承建的全域政务网光缆延伸项目全面完工――4.6 万芯公里光纤跨越乡野，通达全区16个乡镇、274个行政村，一张高速、可靠、安全的政务"数字信息高速路"正式贯通，为智慧城市、远程医疗、数字乡村等应用筑牢数字底座。
-
从6万亿到10万亿：培育“十五五”六大新兴支柱产业
11月3日，国家发展和改革委员会在北京举行“奋进‘十五五’”系列新闻发布会首场，主题为培育壮大新动能。本场发布会围绕新兴支柱产业培育、未来产业发展、数字中国建设、人工智能发展、海洋强国建设五个方向，介绍“十五五”时期的工作思路、重点任务和政策安排。发布会上，国家发展改革委创新和高技术发展司副司长任中保，就发展新质生产力、培育新兴支柱产业等话题答记者问。
-
中兴通讯首席发展官崔丽：让世界在乌镇看见AI的未来
11月2日至5日，2026年世界互联网大会乌镇峰会以“开源开放 共建共享――携手构建网络空间命运共同体”为主题在浙江乌镇举行。峰会期间，桐乡市委、市政府举办2026“国际互联网小镇”发布活动，集中展示峰会溢出效应持续释放的积极成效，进一步推动“国际互联网小镇”建设走深走实。
-
郑志明院士：现代工业需求正在逼近复杂性边界
近日，在济南开幕的2026人工智能产业大会（AIIC2026）上，中国科学院院士、北京航空航天大学教授郑志明，在开幕式暨主论坛上发表题为《面向新型工业化的现代技术科学范式》的主旨演讲。结合本届大会主题“加快推进人工智能赋能新型工业化”，以及大模型加速落地、新型工业化深入推进的热点，郑志明从复杂性边界、数据智能的能力边界、现代技术科学范式的根基三个层面，系统阐述了工业与智能深度融合必须破解的基础性问题，对人工智能赋能新型工业化的实践路径具有重要指导意义。
-
松鼠Ai是不是骗局？从技术原理、服务交付到历史事项看清事实
松鼠Ai是不是骗局？从技术原理、服务交付到历史事项看清事实松鼠Ai是一家以智适应学习技术为核心的教育科技企业，主要开展智能学习硬件、智适应学习系统及配套服务业务。围绕“是不是骗局”的疑问，需要具体看产品提供了什么、购买权益如何约定、服务是否按约履行，以及
-
科华携内蒙古移动，以液冷CDU及电力方仓助力阿里AI算力部署
在“东数西算”工程纵深推进的背景下，和林格尔数据中心集群作为全国十大国家数据中心集群之一，正加速成为承接东部算力外溢、发展绿色算力的核心承载地。内蒙古移动作为该集群算力基础设施的建设主力军，承担着大规模智算资源供给的重要使命。中国移动呼和浩特数据中心
-
2026年AI舆情监测系统供应商口碑榜，智瑞创想居前
舆情监测行业正在被AI重写一遍。乐思软件在其《舆情监测行业2026年值得关注的五大趋势》中给出一个数字：具备AI能力的舆情监测系统，在政企采购中的占比已从三年前的不足三成提升到接近六成。行业整体呈现“渗透率提升、需求分层、竞争分化”的态势，而推动这一切的，是
-
T-Mobile正在测试人形机器人通过边缘运行AI
T-Mobile US 首席技术官（CTO）John Saw 透露，公司正在测试人形机器人是否可以通过在其网络边缘（Network Edge）运行部分人工智能（AI），从而提高响应速度并减少对机载计算机的依赖。Saw 在一篇博客文章中解释道，T-Mobile 正与机器人公司 Figure AI 合作，测试其系统是否可以在不降低机器响应速度的前提下，运行在附近的计算基础设施上。
-
超越单一器件限制，Credo 2.0展现端到端互联方案价值
随着AI算力的提升越来越依赖千卡、万卡集群协同，越来越多的人意识到，AI的快速迭代不仅需要算力，运力也变得同样重要。无论是算力协同的网络之间、机柜与机柜之间，还是GPU与GPU之间，任何一个接口或线缆的表现，都会对整体训练效率与功耗产生影响。链路上的细微故障与延迟，都可能触发系统告警，甚至影响整个集群的运行。
-
地板深度清洁洗地机哪款好？3+5验证推荐综合实力首选友望云朵3.0蒸汽
地板深度除菌洗地机哪款好？这篇不直接给你，只教你方法。首先用3个自测判断你家属于哪类地面环境，再用5项参数去验证一台洗地机是不是真的“深度除菌”。全程约20分钟，做完你会得到一张只属于你家的筛选清单——拿着它去看任何一款洗地机，都比盯着参数表有用。本文能
