當 AI 技術以前所未有的確定性席卷各行各業，從實驗室走向產業深水區，傳統企業對 AI 轉型普遍陷入 “想轉不敢轉” 的困境。帶著對行業痛點的深刻洞察與破局決心，青云科技正式推出 AI Infra 3.0，以 “All in One, One for AI” 為核心理念，打造 “重構歸一” 的全棧架構。

青云科技 CEO 林源在發布會現場，分享了企業 AI 轉型的演進趨勢與困局，并以 AI Infra 3.0 破局，為企業構建起一座銜接歷史與未來的 AI 轉型橋梁，讓企業以低門檻、高安全、高效率擁抱 AI 價值。

三大趨勢，AI 發展的確定性信號

先看看 AI 帶來的一些變化和趨勢。

在大模型時代，AI 迎來了爆發式增長，變成了一個非常確定性的事情，我們可以從幾個維度的數據看到這樣的變化：第一就是 GPU 芯片的增長，OpenAI 在 2024 年底只有 10 萬顆 GPU，到今年年底預計增長 10 倍，到 100 萬顆 GPU；第二個維度是電力的消耗，全球 GPU 的電力消耗占全球電力消耗的比重，2023 年只有 0.1%，今年達到了 0.5%，預計到 2030 年將會達到 3%-5%，這是一個巨大的增長和變化；第三個維度是 Token 消耗量，與 2023 年相比，2024 年 Token 消耗量增長了 100%，進入 2025 年之后，Token 消耗量急速上升，今年上半年每月的環比增長就超過了 100%。

當 AI 大潮已經變得非常確定，企業客戶的數智化轉型也必須提上日程，尤其是今年年初 DeepSeek 的出圈更是堅定了企業客戶的信心。但是對于企業來說，“怎么轉？什么時機轉？能不能轉？”成為企業客戶在數智化轉型過程中的困惑和挑戰。

青云一直陪伴企業的數智化轉型，也觀察到了一些市場的變化。從 2023 年到 2025 年，企業的數智化轉型經歷了三個不同階段，有不同的需求與挑戰，青云也有對應的產品及解決方案。

2023 年是大模型元年，第一件事就是智算中心的建設，當時市場的主要的痛點是：非專業的算力投資者如何去解決算力管理和運營的問題，所以青云 AI Infra 1.0 的核心是幫助智算投資者運維運營智算中心。隨著智算中心的建設，到了 2024 年，越來越多的客戶也愿意嘗鮮 AI，有更多行業、不同場景的客戶去擁抱 AI，青云 AI Infra 2.0 要解決的問題是：如何讓不同的行業、不同的客戶、不同的場景能夠擁抱 AI，解決了不同行業差異化需求的問題，推出了不同行業的解決方案。

今年年初 DeepSeek 的爆火，標志著企業已經度過了嘗鮮階段，開始非常認真地考慮如何真正讓 AI 在企業內部落地。這時，更多、更突出、更嚴峻、更嚴肅的問題就暴露了出來，這也是青云 AI Infra 3.0 在架構設計時，我們考慮和解決的問題。

三重挑戰，企業 AI 落地的本質痛點

因此，在介紹青云 AI Infra 3.0 之前，我們先來看看，企業在真正落地 AI 時，到底都面臨哪些具體問題。

首先是歷史問題。企業客戶是非常嚴肅、非常復雜的，往往有很長的歷史。青云的企業客戶在最近的 10-20 年間，經歷了非常多 IT 技術架構的變遷。原來企業用的是傳統 IT 架構，后來開始擁抱虛擬化技術、開始上云，然后面臨著信創替代，又需要把云用得更好，去擁抱云原生技術，到現在又面臨 AI 時代。對于企業而言，不僅僅是多重架構，更是多重挑戰。

就現狀而言，企業內部 IT 團隊與業務部門也面臨著問題和沖突，企業的業務越來越復雜、越來越多元化，新技術讓企業業務的更迭頻率變快。在面對復雜多變的企業應用場景之下，企業的 IT 部門能力難以支撐，往往疲于奔命。

不僅如此，在現在的大環境之下，企業一方面要做技術創新，還要面對業務穩定性的剛性要求，讓企業內部的數字化團隊更加舉步維艱，做多反而錯多。

這么多問題在企業內部到底會帶來哪些核心挑戰呢？企業主要面對“既要又要還要”的三重核心挑戰。

第一，既要尊重歷史投資，又要擁抱 AI 創新，就是新老不兼容、“升級即淘汰”的核心挑戰。

第二，在當前 IT 團隊或者技術團隊里，需要的是簡化管理、簡單管理，因為越簡單代表越穩定，越簡單代表越不容易出錯；但是業務部門面對諸多市場競爭，擁有業務多元化需求，這就導致 IT 越支持就越復雜。

第三，企業需要滿足在創新過程的技術迭代性，還必須穩定。這樣一來，團隊就不敢升級，怕出問題。

所以企業數智化面對兩難選擇：不轉型難，轉型更難。

企業的問題恰恰就是我們廠商的機會。青云分析了企業面臨的挑戰，其本質是什么問題，我們又該如何去解決。我們知道，不管是虛擬化、云原生還是 AI，我們經歷的每一次技術變革、技術迭代都是跨越式的，甚至是顛覆性的。但是回到企業自身，企業的發展是漸進的，需要一步一步來。本質上企業所面臨的數智化轉型難題，是技術迭代的顛覆性和企業發展的漸進性之間的錯配。

企業要的不是顛覆性創新，企業需要的是從一個 IT 架構跨越到另一個 IT 架構的橋梁，而這恰恰是我們廠商應該要去考慮的、更重要的事情，青云要為客戶架設一座銜接歷史與未來的橋梁：第一，它能兼容存量架構，保護既有投資，第二，它能全面的支撐未來持續演進的 AI 需求，第三，它還能確保業務轉型中的平滑性和穩定性。

正如某位企業 CIO 所說的，“我們不是不想擁抱 AI，而是怕一腳踏空，既丟了過去的積累，又抓不住未來的機會”。這是客戶真實的心聲，也是青云需要滿足的客戶需求：幫助企業以漸進式的創新思路去做數智化轉型。

當青云為這種漸進式創新來構建轉型橋梁時，我們確保首先要做到以下三點：

第一，必須要兼容客戶已有的 IT 資產，必須要尊重客戶現有的存量業務，因為只有尊重過去，才能更好地展望未來。

第二，必須是一個按需、可進化的架構。所有的客戶都非常擔心一步到位的技術革命，企業會面臨極大的風險與極高的成本壓力。同時，不同客戶的階段不同、能力不同、需求不同，青云需要滿足不同客戶的按需、分階段升級的需求。

第三，也是最重要的，在每一次 IT 技術、IT 架構的變革中，青云需要確保客戶轉型中的業務連續性、數據安全性和升級平滑性。

青云 AI Infra 3.0 正是為了解決這樣的挑戰而誕生。青云希望通過統一的底座，更好地支撐企業的數智化轉型。

四重安心，從技術架構到業務價值

下面簡單介紹一下青云 AI Infra 3.0 的四層能力。

最底層的能力是內核層。青云推出了 PrimusOS 信創操作系統，這會成為我們所有平臺功能的核心 Kernel 和底座，以確保信創適配，包括與不同芯片的適配，確保合規和安全，也確保了極致的性能調用。

在操作系統之上是 KubeSphere 核心調度層。不管是通算、超算、智算，都在這一層完成調度，這既是一個開放的系統，更是一個開源的調度底座。

在統一的調度層之上，是青云不同能力的呈現，包括企業需要的完整虛擬化能力、全棧云能力、云原生能力，以及 AI 智算能力，都可以在這個統一平臺去呈現。這一層既是全功能的，確保了客戶的業務能夠隨著 IT 架構的變革實現逐步的進化，以確保客戶業務的連續性。

企業的環境是復雜的，需求是復雜的，業務是復雜的。當平臺在不同行業落地的時候，都會面臨差異化的需求。如何能夠在保證青云產品標準化的同時，還能夠滿足不同生態的對接，滿足不同行業最后一公里的落地呢，那就要靠“開放層”。

除了 KubeSphere LuBan 開放平臺、各個產品 100% 開放的 API 以外，我們還會開放和兼容 MCP 協議，讓我們的生態、我們的客戶能夠通過 AI 原生的方式去做定制化開發、去做差異化落地。

在這四層能力的支撐之下，青云 AI Infra 3.0 給客戶帶來四個關鍵的特性。

第一，擁有虛擬化、云、云原生、AI 智算四個維度的全棧能力。

第二，能力是可解耦、可插拔的，并且可以支持客戶按需實現分階段的升級，避免一步到位的風險與成本壓力。

第三，在架構的標準化之上，支撐所有產品交付的標準化。給客戶帶來的是擴展與升級難度的降低、運維成本的下降。

第四，帶來客戶業務穩定性的提高，統一架構能確保業務的連續性、數據安全性與升級的平滑性，開放的底座、開放的架構也能夠確保我們的產品與能力與時俱進，持續滿足客戶未來的需求。

因此，青云 AI Infra 3.0 給企業客戶帶來的四點價值，也回應剛才企業在數智化轉型中面臨的困難和挑戰：投資安心、轉型安心、運營安心、創新安心。

這都是我們在實際交付客戶的過程中，真實的給客戶帶來的價值。

首先，統一的架構，相比于推倒重建的 IT 架構創新，它能夠幫助客戶節約高達 75% 的成本。

第二，在面對企業客戶擁抱 IT 架構變革的顧慮時，我們能做到 100% 的平滑升級、業務零中斷。

第三，統一架構一定是統一的管理控制臺，在同一個管理界面上，企業內部的運維和運營團隊的支撐效率能夠提升 70% 以上。

第四，在當前的環境下可以確保業務的穩定性，企業能夠不再畏懼創新，同時可進化的技術架構也能夠確保青云與客戶的需求與時俱進。

通過青云 AI Infra 3.0 架構，我們為企業客戶構建了一座銜接歷史與未來的橋梁：以投資安心保護存量資產，以轉型安心降低客戶的升級門檻，以運營安心簡化客戶管理的復雜度，以創新安心支撐客戶的長期計劃。

我們深知，企業的數智化轉型的每一步，都承載著歷史的積累與未來的希望。青云也愿以統一架構為橋，與企業共赴 AI 時代。