分布式智能云，浪潮云的第三次跃迁

这是浪潮云的又一次跃升，相当于我们的第三次创业。

文｜周享玥

编｜赵艳秋

2025年的AI大潮，从开年起就汹涌澎湃，正在驱动云市场上的玩家纷纷进入新一轮跃迁。

3月19日，浪潮云在北京举办战略发布会，正式发布分布式智能云战略，计划半年内完成现有分布式云节点的升级，今年内落地分布式智能云节点超过1000个。同时，明确了“智慧系统的全场景运营商”定位，最终实现“有云处皆智能”的战略愿景。

“这是浪潮云的又一次跃升，相当于我们的第三次创业。”浪潮集团执行总裁、总工程师，浪潮云董事长肖雪告诉数智前线。浪潮云这次战略发布，是向着即将来临的全新产业时代吹响的冲锋号角。

这种公司级战略的跃升，浪潮云已完成了三次：2011年，浪潮云初入云市场，将自己定位为政务云系统集成商；2019年，紧跟国家新基建，升级成为分布式云服务提供商。

而如今的第三次跃升——向智慧系统的全场景运营商的升级，既是为积极响应“人工智能+”的国家战略交出的一份全新答卷，也是为满足当下组织智能化落地“最后一公里”过程中各种新需求而提出的全新战略。

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为什么提出分布式智能云？

这次公司级的战略发布，正值一个重大历史机遇到来之际。

过去两三年间，一些企业和厂商围绕大模型和数据的基础设施展开了工作。今年，业界观察，大规模铺开的时机已经到来。不管从国家战略需求，还是技术平权和普惠，以及市场需求几个层面，都在推动产业深刻的变革。“要趁势而为。”肖雪说。

一方面，人工智能已成为国家的战略部署。2025年《政府工作报告》中，提出要持续推进“人工智能+”行动，“支持大模型广泛应用”。

另一方面，年初DeepSeek爆火，带动了技术的平权和普惠。IDC中国区副总裁兼首席分析师武连峰披露的数据显示，DeepSeek是2025年2月全球科技界最热的话题，从芯片厂商、云厂商到行业用户，都在接入或部署DeepSeek。

“越来越多人正在意识到，能够驱动数据这个‘新石油’的‘引擎’已经出现。”浪潮云总经理颜亮告诉数智前线，这之后，大家要做的是用这个“引擎”，去“造车，造船，造飞机”，将炼化之后的数据，通过“引擎”转化成智能体。

“所以，2025年不但是智能体元年，大概还是爆发年。这个产业机会，对全世界、对中国的从业者来说，都是千载难逢的。”颜亮说。

IDC数据显示，到2025年，50%的组织将使用针对特定业务功能配置的智能体，而不是专注于单一的Copilot技术，以便更快从AI中获取业务价值。

但同时，这一轮产业的变革，也倒逼云计算企业做出架构性的改变。“云厂商需要更多的升级，无论从算力、数据、智能应用，在技术演进过程当中要进行一个重构。”肖雪告诉数智前线。

过去，大家都希望云越集中越好，一朵云能解决所有问题。但大模型时代，分布式云正成为更优选择。大模型刚出来时，不少人曾误以为它是基础设施，但大模型不是基础设施，而是引擎，在很长一个阶段，数据都会跟着它走。数据跟着大模型走的时候，云的集中度一定要合理地分散。

尤其在这一轮DeepSeek催生的应用热潮中，基于对数据不出域等需求，出现了不少私有化部署。但国务院研究室副主任陈昌盛强调，防止过多采用“私有化部署+项目制”的方式，避免市场“碎片化”问题。

“所以最好的方式还是结合着分布式的云部署，一些特殊的场景，一体机去解决，它会求得一个适度的分布式支撑体系，既不是大集中，也不是完全离散。”颜亮判断，云会走分布式的大趋势，“不管是哪一朵云，如果是为智能化服务的，没得选，这是路径。”

IDC中国区副总裁兼首席分析师武连峰也强调，云的现代化将是未来数字化发展的关键趋势之一，它将提升基础设施利用率，并推动业务和技术创新。而云的现代化具有三个特征：高度互操作的混合云架构，AI应用可移植性与数据共享，以及分布式计算与多访问能力。

另一方面，随着大模型的快速普及，用户需求正从单点智能迈向系统智能，要求云厂商从全局、全流程来考虑问题。

过去，组织用户的采购，多是一次性交付的项目态模式，但大模型是不断迭代、演进的，已经不是一个交付概念，而是一个是持续化的过程，过往那种项目态的运维逻辑，很难支持如今大模型和智能体的落地。

肖雪告诉数智前线，这对云厂商提出了新的要求，能在这个过程中，以服务态、运营态，提供不同位置和不同结构的云。且在这个服务态中，智、数、云和安全的一体化交付，将会更符合人工智能的发展路径。

“这也是我们为什么提出分布式智能云战略，把自己定位为智慧系统的全场景运营商，并发布‘有云处皆智能’的新Slogan的原因。”肖雪表示。

依托“人工智能+”行动部署，浪潮云将面向组织用户，完整构建起“智数云安”一体化融合的发展路径，并基于PoweredBy模式，依托云舟联盟形成全场景生态价值链，加快打通面向组织的智能化落地“最后一公里”。

02

如何解决落地最后一公里问题？

DeepSeek带来的技术平权，虽然极大刺激了人们去用大模型这个引擎“造车”的热情，但组织用户在迈向智能化落地的“最后一公里”时，仍需克服不少挑战和困难。

安全性，是组织落地智能化过程中，首先会碰到的问题。和过去很多IT设施不同，大模型直接面向数据，安全敏感神经天然更紧。作为引擎，其也会大量吸纳数据，不少组织用户都意识到，这会是建立自己数据权力的一个机会，因此都希望应用数据的过程可信安全。

第二个典型问题是系统性。单点智慧不难，但系统性的智慧却涉及大量的组织要素和复杂关系，并非简单拼凑就能实现。

第三则是持续性。当数智员工进入组织后，作为一个硅基生物，如何实现更长的生命周期，如何持续化运营、迭代升级，都是组织用户关心的。

浪潮云正尝试着去解决这些问题。锁定这三大突出问题，浪潮云打造的“分布式智能云”，具备三大特性：即可信赖（Credible）、可落地（Concrete）、可持续（Continuous），简称为“3C”。这也是浪潮云目前服务组织用户的过程中，去重点关注的几大指标。

在“可信赖”方面，肖雪透露，浪潮云的模型、智能体、算法均已通过备案。浪潮云也是国内目前唯一一家“三备案”的公司。而除了模型本身的安全，它也在安全承载层面，基于在政务云市场服务用户的经验，构建了分等级、分区域的安全基座，网信办《通过云计算服务安全评估云平台》数量，浪潮云排名第一。

在可落地方面，业界观察，目前不少政企用户存在人工智能价值预期理想化、数据基础设施不成熟、组织挑战预估不充分等阶段难题。

“2024年，大家已经做了一年的大模型落地尝试，结果发现，场景价值的体现是很困难的，‘玩具’做出来不难，但要把它打造成一辆能在高速上跑的车，很困难。”颜亮说，为此，浪潮云根据过去一两年的经验，总结了一套大模型（智能体）落地三部曲，简称为“3M”。

第一部曲，即场景匹配。这要求企业和服务商要首先找准高价值场景，集中精力重点突破，提升落地效率。

浪潮云打造了Agent OS智能体平台，用了一年时间，造出了一批智能体，可以供给用户去“试驾”。通过试驾，组织用户可以快速总结出哪些智能体是与自己的需求场景能够最先适配。

比如浪潮云在打造12345服务热线智能体时，就优先选出了智能客服、智能坐席、智能处置、智能分析四大场景智能体，来“试驾”。最终，“智能坐席智能体”跑得最快，效果最好，原先一个坐席一天能处理平均80个工单，而在智能体帮助下，截至今年2月，一个坐席能处理的工单数已经达到160个，效率直接翻番。其他几个智能体也都在试车后，相继用到了实际业务中。

第二部曲，则是数据匹配。怎么快速找到数据、整理数据、治理数据，将“原油”炼化成大模型能用的“汽油、柴油等成品油”，是决定这一轮人工智能谁能胜出的一个关键能力，它影响着整辆车行驶的快慢。而浪潮云提供了相应的“炼化”工具、平台、载体和数据。

第三部曲，即组织匹配。这轮AI的一大特点是更具角色扮演的能力，当智能体扮演了一个岗位角色时，组织体系也要相应匹配，才能实现效应最大化。

组织匹配将来会涉及到流程、组织体系的变更，包括对数字员工的管理，目前在政府侧，济南已经在筹划数字员工的管理办法，这是过去很难想到的。

最后，AI需要具备可持续性。不同于传统软件，它并不是一锤子买卖，而是需要随着大模型技术的发展，持续成长、优化和升级。

数智人是动态成长的，要关注它的培训和健康。浪潮云构建了专门的数智人大学和数智人医院——海若大模型工厂和浪潮云全球运行指挥中心OpsCenter，前者负责解决AI能力提升的可持续，后者负责AI健康度的可持续。目前，浪潮云已在全国范围内建设了济南、上海、北京三个OpsCenter。

03

组织用户呼唤全套解决方案

虽然DeepSeek点燃了各行各业的热情，但大模型落地门槛仍较高。越来越多的组织用户，希望能获得覆盖全栈能力的一整套解决方案，开箱即用。

浪潮云在分布式智能云战略中，也强调了这一点——通过打造智、数、云、安“3+1”一体化服务产品体系，面向组织用户的人工智能+落地“最后一公里”，提供全面、全栈的技术服务体系。

在云这一层面，除了公有云、私有云、属地云、专属托管服务四大传统模式，今年浪潮云提出了可运营私有云，这是分布式智能云落地的最佳路径之一。“这次我们做了一个结构性突破，把私有云升级成可运营私有云，它是完全运营态的云化，它更能理解到我们‘有云处’的问题。”肖雪说。

肖雪进一步介绍，这种模式最大的特点可以理解为是“断掉的边”。可运营私有云可根据场景安全属性的需求，决定可不可连接。“比如工厂，理论上应该是私有云生产，但在柔性的协同生产情况下，需要5个产线、5个工厂统一做一个订单，要协同做管理时，它可连，不需要时又可断。”

更重要的是，它将带来成本的降低。“以前的私有云成本非常高，往往数以亿计，但现在可能百万级、千万级就能持续这个业务了。”肖雪说。

3月19日当天的发布会上，IDC还与浪潮云联合发布了一份《可运营私有云白皮书》。

在数的层面，浪潮云通过打造可信数据空间，提供了从数据采集、存储、治理、标注到应用的全流程支持，并将其打造的行业高质量数据集通过可信数据空间做了共享、开放、运营和流通。

而在智这一层面，其主要基于大模型工厂和智能体平台，对外提供智能体服务。

智能体平台则覆盖了软件智能体和硬件智能体两大方向的开发构建。目前，在软件智能体方向的数字员工和行业智能体上，浪潮云的智能体平台已沉淀100多个应用场景的智能体，能直接对外提供服务。

一些组织用户已经通过浪潮云的智、数、云、安一体化方案，快速推进了大模型的落地，并开始将成果向外复制。

在水利行业，基于水利部信息中心“上善”水利大模型开源框架，浪潮云与多家生态伙伴携手打造全国首个生产级水利行业大模型簇——海若·上善水利大模型，解决了防洪预报、预警、预演、预案的难题，树立起值得借鉴的行业标杆。

在政务领域，浪潮云基于可信数据空间和可运营私有云，搭载海若+DeepSeek双引擎，帮助黑龙江省构建了龙政系列智能体。比如在找数环节，数据局的工作人员原来依据经验找数，要耗费1-3天的时间，而通过龙政找数智能体，2-3分钟左右即可完成，且7X24小时在线。

但光有技术和产品，显然还远远不够，在大模型时代，生态是更为关键的一环。各厂商们也都在比拼这一环的能力。

浪潮云也不例外，3月19日当天，浪潮云联合百度智能云、宇树、云深处、亿联、Rokid等生态伙伴共同发布了海若一体机、AI安全巡检、水利巡检、应急管理及智能会议终端等海若智能体产品，并联合12家海若智能体生态伙伴代表签署战略合作协议，希望通过生态伙伴的聚合力量，共同推动分布式智能云发展和应用。

“大模型是一个引擎，在炼化数据，我们提供云作为它炼化的工具，在这个过程中，我们需要更多的伙伴一起实现这样的过程。”肖雪说。

大模型时代，云的转型成为大势所趋，浪潮云已迈出关键一步。