那些砸钱狂买GPU的客户，后来都怎么样了？

2025年过去了，真是不平凡的一年啊。

今天我们做个小回顾，去年那些砸钱狂买GPU的客户，后来都怎么样了。

差不多的“砸钱”力度，结局却天差地别

调研下来，我们发现，去年那波买算力、搞AI的客户，基本上可以分为三个段位。

▋初阶的，还是个「算力中心」

驻京某高校，就属于这种情况，建设思路和以前搞HPC差不多。

核心关注GPU资源，搞了多大的资源池，总算力是多少FLOPS，精度几何。

算力池搞好了，就开放给各院系使用。

主要用于原来的教学科研任务，也有人自己做基础推理，资源利用率往往不均衡，大家还嫌贵。

▋中阶的，搞成了「服务中心」

某医院属于这个阶段，他们已经开始关注大模型本身，可以直接提供一些模型服务，科室可以直接调API了。

但在多部门协作、模型管理、智能体开发上仍在摸索，大家觉得业务赋能不明显。

▋高阶的，建成「能力中心」

某制造企业走的比较靠前，他们核心已经转向了智能体开发工具链，追求业务应用的深度融合。

按照他们的说法，底层AI Infra已经很成熟了，他们更专注Agent Infra层面。

甚至，他们业务部门开发的一些智能体和AI应用已经跑起来了。

你看，就是这样，大家都没少砸钱，结果却截然不同——

好的，算力池化，MaaS Ready，模型共享，应用赋能，整合相当顺滑，运维部门、业务部门都点赞。

差的，都大模型时代了，又陷入“烟囱式”建设。AI资源割裂，算力浪费，模型性能低下，以前踩过的坑继续踩。

差距背后的真相，这里面到底缺了啥？

到底缺了啥？

我们不得不说说AI建设的四大“坑”了。

①建设成本高：花大钱办小事，资源无法共享，整体利用率极低。

②服务性能差：并发不足、业务卡顿、高延迟低吞吐，难以支撑大规模业务。

③落地难度大：大模型管理极其复杂，行业智能体开发难、上线慢。

④安全风险高：存在数据泄露、安全攻击及模型稳定性不足等诸多风险。

这些坑怎么填？

核心是需要一个能够打通算力、数据、业务，并实现统一管理运维的AI基础设施平台。

你缺的不是更多GPU，而是一套「AIOS」

准确的讲，这种AI基础设施平台，就好比是大模型的底层操作系统。

传统IT时代有通用OS，云时代有云OS，AI大模型时代就需要AIOS。

这些OS，就像是全副武装的「填坑装备」，帮我们在不同时代铺平道路，让业务丝滑运行。

那么，在AI大模型时代，理想的AIOS应该长什么样呢。

通过前期调研，我们从这些甲方客户的口中得到了一些答案——

大家最有共识的一点，AIOS首先必须是云OS。

如果没有云化这一步，AI基础设施就会变成一座座AI烟囱，这是资源割裂、利用率低下的根本原因。

大家注意到没？云计算一哥AWS最近悄悄涨价了15%。说明啥，AI大潮下，用云量也水涨船高。

所以，AI建设第一步，就是先完成基础设施云化，如果是对合规与隐私要求比较高的政企用户，则需要可演进的私有云方案。

搞定云化之后，接下来就要考虑演进到AIOS，给云加点AI料。

具体加哪些料呢？

01/ 一云多算，异构兼容

很多大甲方都有这样的苦衷：有些卡买不到、不够用，有些卡要利旧，有些卡要新适配，既影响建设成本，又耽误落地速度。

此时，如果AIOS已经提前预置了对各种主流AI加速卡、GPU的支持能力，可以快速把各种新卡、老卡全部纳入到算力池。

那么，无论从建设速度还是成本节省上，都能抢占先机，还解决了生态封闭的问题。

02/ 极致性能与成本控制

调研中就有客户吐槽：他们对内部各部门也是按照Tokens计费，但是太贵了，内部宁肯去外面调API，也不愿意用自家的。

AI建设不是一锤子买卖，尤其模型推理服务是常态，性能要拉满，成本要控严。

所以AIOS就要有能力榨干每颗GPU↓

①通过算力共享、协同调度、分层量化等手段，极致压缩推理成本；

②不能直接拿开源推理框架怼，最好有自研推理框架。

再配合KVCache优化、检索优化、弹性调度等手段，把TPOT、TTFT、并发、吞吐这些指标，全部拉满。

③不仅能支持大模型，还要支持中小模型、传统AI场景的使用。

这就要求AIOS能通过多机多卡、多卡、单卡、vGPU等各种细粒度切分和调度算力，充分提升GPU利用率。

03/ 高效开发，极简运维

业务部门的吐槽点不只是模型性价比，他们更关注如何与业务结合，如何快速开发AI应用和智能体。

所以，AIOS一定要能把智能体开发的路也铺平，做到开箱即用，缩短应用上线周期。

比如要集成智能体开发工具链、丰富的通用智能体，甚至还要预制一些行业AI应用的模板。

当然，这些端到端的功能和组件多了以后，作为AI平台建设的主力背锅侠，运维部门也不能给自己“挖坑”。

因此，AIOS需要提供GPU、模型、智能体的统一运维能力，让传统IT的运维人员也能顺利上手，降低学习门槛。

04/ 安全保障，稳定服务

在调研中，所有的用户基本上都对大模型服务的安全和合规问题高度重视。

所以，AIOS也必须守好安全关、合规关，比如合规监测、攻击拦截、数据脱敏、红线代答等等。

通过增强型AI安全网关再配合私域知识库，大幅降低安全泄露风险，提升系统稳定性。

好了，理想中的AIOS长啥样，已经很明白了。

那么，有这样的产品吗？当然，这就是浪潮云海InCloud AIOS。

浪潮云海InCloud AIOS，承载AI业务的最佳载体

InCloud AIOS是浪潮云海发布的AI云基础设施平台，是专为大模型“搬砖”场景设计的「融合型AI底座」。

之前政企客户调研中，大家心目中的AIOS理想型：低成本、高性能、开发运维体验、安全稳定…

浪潮云海每一条都命中了。

而且，云海做得更好——

在算力支持上，InCloud AIOS兼容8款CPU、6款GPU；

在模型服务上，提供自研推理框架InLLM，适配各种主流开源模型；

在智能体集成上，提供完整开发工具链，内置50+智能体模板库，开箱即用…

同时，InCloud AIOS既可以纯软件交付，也支持一体机交付，无论从零开始、单GPU，还是利旧资产、新建智算中心，都能立即升级AI能力。

助力客户快速进场，风驰电掣抢占大模型和智能体风口。

在大模型风起云涌的2025年，浪潮云海InCloud AIOS服务了众多政企客户的数智化转型。

这些客户的GPU没“吃灰”，他们全都一步到位，迈入了AI建设的高阶阶段。

某省级政府智能云：利用AIOS盘活旧算力（NV/ST/HG），统一池化，运行19个模型，支撑200+智能体应用。
某大型装备制造企业：接入行业专属知识库和200+法务经验，打造智能合同审核，审核周期缩短80%，风险识别率超95%。

GPU是动力澎湃的引擎，AIOS就好比高效传动装置和自动驾驶系统。

没有AIOS，引擎可能吃灰或者空转，只有配上AIOS，昂贵的算力才能真正转化为源源不断的业务价值。