从堆显卡到有智能体，中间或许差了个AIOS！

大模型这么火，企业真的用起来了吗？

这是《首席信息官》在走访CIO时最常听到的一个问题。表面上看，算力买了、模型上了、智能体喊了，但AI依旧没有落地。

为此，我们提出一个更本质的话题，那就是企业AI建设之路究竟该怎么走？如果当技术已然清晰，那道阻碍企业AI向上跃迁的能力断层，又要如何跨越？而谁又能真正破解这场行业面临的困局呢？

PART 01

AI 上云，真能治好落地难？

事实上，如果将企业AI建设视为一条进阶之路，那么它有着清晰的三级台阶，而每一级都决定了企业能走多远。

第一阶段，我有显卡。这是入门级，企业对AI的理解仍停留在算力层面，核心诉求是把GPU合理分配给有需求的部门。IT团队的主要职责是统一纳管多机多卡GPU资源，而不介入上层应用。许多高校和科研机构正处于这一阶段，AI尚未形成真正的服务能力。

第二阶段，我有模型。到这儿，企业意识到仅有算力远远不够，模型的管理、调度、合规监管变得至关重要。算力供给开始从资源交付向模型服务演进，但与核心业务的融合仍较浅，如一些三甲医院的IT部门已能提供稳定、合规的大模型API，供各科室直接调用。

第三阶段，我有智能体。此时，企业不再满足于调用通用大模型，而是希望各部门能自主开发面向具体业务场景的专属智能体，如智能报销助手、合同审核代理等。这就要求IT构建一个统一的智能体开发平台，将底层算力、模型、数据和工具链抽象为标准化能力。

事实上，《首席信息官》过往调研发现，大多数企业仍处于从第一阶段向第二阶段过渡的进程中。但要真正迈向高阶AI建设，并非易事。

正因如此，浪潮云海明确提出：云是 AI 的最佳载体。他们认为，将AI能力深度融入现有私有云，是破解当前企业智能化落地难题的理想路径。浪潮数据云计算产品部副总经理张明灿表示，这样做将具备四大优势。

首先是弹性供给，智能体所需的大模型、GPU算力、存储等资源，可由云平台敏捷调度，加速AI落地；其次是平滑融合，AI无需从零新建，可与传统应用共处同一云环境，显著降低运维复杂度；第三是数据就绪，企业自有知识库和业务数据天然沉淀在云上，为智能体喂数据更高效、更安全；最后是开放兼容，云平台支持异构芯片与多模型并行，企业可轻松构建多芯多模的AI基础设施。

“根据我们推测，将云与AI融合，企业推理成本可降低8倍，模型吞吐提升6倍，应用上线效率提高7倍，安全风险下降3倍。这就意味着，借助云这一载体，企业可以一次性化解AI建设在成本、性能、运维与安全四大维度的核心挑战，从而更好的拥抱AI。”

PART 02

InCloud AIOS ：全栈破局，全程陪跑

然而，再先进的理念，也需要一个能落地的平台来承载。浪潮云海给出的答案，正是InCloud AIOS。

作为浪潮云海面向私有云用户推出的全新产品，InCloud AIOS 并非单一工具，而是一套覆盖从底层硬件到上层智能体应用的全栈式AI平台。其核心价值可凝练为一句话，即分层解耦+一体化交付，全面支撑企业从入门探索到成熟落地的全生命周期AI需求。

浪潮数据云计算产品部AIOS产品负责人吕广杰指出，从传统云向AI云演进的本质，是一场底层架构的范式转移，也就是从以CPU为中心转向以GPU为中心，调度对象也从虚拟机升级为智能算力单元。

而InCloud AIOS 正是在成熟的云海OS架构基础上增强而来，既继承了传统云平台的稳定性与可靠性，又将能力边界延伸至AI全栈，并突破三大关键难题。

计算层面，面对跨厂商GPU生态碎片化的问题，浪潮云海凭借中立定位，已完成对主流GPU的深度适配；存储层面，他们提出以存代算的分层架构，支持大模型预加载、KVCache缓存，高效满足千亿参数级模型的高吞吐读写需求；网络层面，基于多年沉淀的RoCE RDMA网络架构，可为AI训推提供超低延迟、高带宽的互联支持。

依托这些独创能力，InCloud AIOS就能精准匹配企业AI建设的三个演进阶段。对于初阶客户，可仅启用基础设施与资源调度模块，快速获得可用算力；对于进阶客户，可叠加统一模型服务平台，开展垂直场景试点；对于成熟客户，可全面利用智能体开发能力，支撑规模化、个性化的AI创新。

值得注意的是，浪潮云海可提供从纯软件、软硬一体机到整柜交付的多种形态，并配套覆盖咨询规划、模型部署、应用接入到持续运维的端到端服务。

归根结底，InCloud AIOS是在一个统一架构之上，让企业按需、渐进地构建AI，既避免重复投资与烟囱式建设，又能随业务发展持续进化，从而成为陪伴企业成长的智能底座。

PART 03

拆解痛点，AIOS落地场景稳准狠

要真正理解InCloud AIOS的核心价值，必须回归真实业务场景。你会发现，从算力调度到模型管理，从智能体构建到安全防护，它的每一层都直击企业痛点。

先说一云多算。当前，国产GPU品牌众多、生态封闭，企业常常买了卡却跑不动模型，算力利用率仅五六成。而InCloud AIOS采用开放解耦架构，无缝兼容国内外主流芯片，可完成统一调度，将算力效率最大化。

例如，某省级政府早年投入千万余元采购GPU，但仅能支撑几个模型。在上线InCloud AIOS后，不仅盘活了老旧设备，而且可并行19个大模型，同时支撑200多个智能体，算力利用率提升5倍，不同型号GPU的状态与负载一目了然。

再说极简运维。AI技术栈深且杂，传统运维团队难以快速上手。而InCloud AIOS将底层复杂性全面封装，统一纳管算力资源，用户只需命名、选模型、发布三步，即可完成模型或智能体的部署，无需掌握繁杂的专业知识。

然后说智能调度。由于不同芯片运行同一模型的性能差异显著，所以InCloud AIOS能基于具体业务场景，自动评估资源需求并推荐最优配置。

吕广杰介绍，部署DeepSeek-R1 685B这类超大模型时，平台会自动调度8台服务器、64张A100显卡，全程无需人工干预。部署后，还可根据服务并发量实时监测性能，动态调整资源配置，避免浪费。

再说智能体构建。通用大模型只有融合企业私有知识库，才能产生真实业务价值。InCloud AIOS构建智能体同样只需三步，建知识库、上传文件、关联模型。以上传《安全生产条例》为例，系统可自动按语义切分、结构化入库，几分钟后即可用于精准问答。

在更复杂的业务场景中，效果同样显著。报销流程从1小时缩短至3分钟，合同审核对常见问题的识别率提升至90%。目前，InCloud AIOS可提供50多个开箱即用的智能体应用，实现场景秒级落地。

最后说AI安全网关。针对大模型幻觉问题，InCloud AIOS内置AI安全网关，在输入输出全链路实施防护，可拦截违规提问、屏蔽敏感内容、限制恶意资源占用。而这套机制，尤其受到政府、金融等高合规要求用户的认可。

综上所述，InCloud AIOS真正做到了随场景而用，而且是简单用、快速用。浪潮云海建议，企业可采用平滑演进的方式，可先建设小规模AIOS资源池，再逐步迁移、扩容，最终实现统一管理和规模化智能运营。

PART 04

不止产品能打，浪潮云海靠什么铺平AI上云的路

俗话说，产品能力决定下限，而市场格局、生态粘性等软实力才真正定义上限。在这些维度上，InCloud AIOS同样蕴藏着几大关键优势，值得深入推敲。

其一，是扎实的市场根基。作为国内云计算领域的老玩家，浪潮云海在虚拟化领域已连续四年稳居Gartner中国品牌第一，超融合出货量全国第二，更在金融、能源等行业的私有云市场常年领跑。目前，浪潮云海服务超过2万家私有云客户，从几个节点的小型集群到数千节点的超大规模部署，实战经验覆盖全场景、全规模。

正因长期扎根一线，浪潮云海比谁都清楚，企业并非不愿拥抱 AI，而是卡在如何从传统以 CPU为中心的云过渡到GPU驱动的智能云。于是，他们干脆把这条路铺平了。

其二，是开放兼容的技术基因。作为一家不自研芯片的中立基础设施厂商，浪潮云海最大的优势恰恰在于与所有生态都能协同。在CPU层面，全面支持 x86、C86、ARM 等多种架构；在GPU层面，与国内外主流芯片厂商均建立深度合作。

但真正的杀手锏，藏在其智算操作系统的深厚积累中。多年来，浪潮云海为政府、高校等大型科研计算中心提供底层支撑。这类场景对GPU的调度精度、资源隔离、监控粒度要求极高。正是在这些高压、高要求的环境中，浪潮云海将智算OS反复打磨，为后来InCloud AIOS的出现打下了坚实基础。

因此，将这三点内功结合起来，浪潮云海的优势便清晰浮现。再叠加其面向不同行业、不同发展阶段的灵活产品设计，可以说他们切入私有云AIOS赛道，未来的想象空间极为广阔。

而随着技术与市场的双重成熟，浪潮云海也顺势将布局推向更高的生态维度。此前，浪潮云海牵头成立“云图智能体联盟”，已吸引20余家来自医疗、政务、企业服务等领域的合作伙伴加入，聚焦行业场景化创新，共同基于InCloud AIOS 打造从底层算力到上层智能应用的一体化解决方案。

在ISV合作策略上，浪潮云海通过客户资源推荐、联盟实验室、渠道互锁激励等机制，持续吸引优质开发者和解决方案商加入，共同繁荣生态。

展望下一步，浪潮云海将聚焦两大方向，夯实支持多芯片的物理基础设施，以及强化统一模型服务平台能力。同时，依托在私有云与边缘超融合领域的领先优势，加速推进大模型在中心侧完成训练，将轻量化推理任务下沉至边缘，实现高效分发与实时响应。

总之，浪潮云海正通过构建生态、引领标准、布局全局，以InCloud AIOS为支点，撬动企业智能化的新未来。

PART 05

结论：让AI加速跑进业务

众所周知，未来做 AI，拼的不再是谁堆的卡多，而是谁能让AI真正跑在业务里。而这正是AIOS的价值所在。

它为处于不同阶段的企业提供了一个统一、可进化、可信赖的智能底座。无论你是刚刚起步，还是已深入探索，都能在这个平台上稳稳地把AI跑起来、用下去。

当然，这或许正是私有云时代最务实、也最具生命力的智能进化路径吧。