在AI加速渗透产业的今天，企业的转型焦虑从未如此强烈：一边是新技术的浪潮席卷而来；一边是庞大的历史系统与复杂的业务逻辑。如何让AI落地，不“推倒重建”，又能确保创新与稳定共存？
在这样的背景下，青云科技科技选择了一条不同的路——以“重构归一”的架构理念，为企业搭建通向AI时代的桥梁。
一座桥梁，连接过去与未来
“AI的发展速度远超预期，从GPU芯片增长、电力消耗到token使用量的飙升，AI的发展速度远超预期。”青云科技科技CEO 林源表示，AI已经不再是实验室的事情，而是企业转型的现实命题。
青云科技科技CEO 林源
从2023年至2025年，青云科技几乎完整地见证并参与了企业数智化转型的三阶段演进。
2023年是大模型的元年，市场的首要任务是智算中心的建设。彼时的焦点还停留在算力层面——如何让非专业的算力投资者高效运营、管理智算中心。于是，青云科技AI Infra 1.0应运而生，它解决了“建起来、用起来”的基础问题。
到2024年，随着智算基础设施逐渐完善，越来越多的行业客户开始尝试AI应用。青云科技在AI Infra 2.0中把重心放在“如何让不同的行业都能拥抱AI”，推出面向不同行业场景的定制化解决方案，帮助企业迈出“AI落地”的第一步。
进入2025年，伴随DeepSeek的出圈与大模型的加速普及，企业从“尝鲜者”变成了“践行者”，他们开始认真思考：AI如何真正落地？如何与已有系统共存？在这个阶段，问题开始显得更现实、更复杂——历史架构的包袱、IT与业务部门的拉扯、创新与稳定的矛盾，都摆在企业面前。
“不转型难，转型更难。”在林源看来，企业面临着典型的“三重挑战”：既要尊重历史投资，又要拥抱AI创新；既希望系统稳定简洁，又要满足业务多元化的需求；既渴望技术进步，又害怕创新带来的风险。许多企业“想转，却不敢转”，因为一次仓促的架构升级，可能让过去十年的积累化为乌有。
这正是企业数智化的“核心痛点”所在——技术迭代的速度是颠覆性的，而企业发展的步伐却是渐进的。两者之间的错配，构成了数字化转型最深层的鸿沟。
“企业要的不是颠覆，而是一座桥。”在林源看来，AI Infra 3.0正是青云科技为企业所搭建的桥梁——兼容客户既有的IT资产与存量业务；构建一个按需、可进化的架构，让不同阶段、不同能力的客户都能分步升级；确保转型过程中的业务连续性、数据安全与平滑升级，最终帮助企业以渐进式的创新思路去做数智化转型。
在技术架构上，青云AI Infra 3.0以“四层能力”重构了企业智能架构：底层由青云科技研发的PrimusOS信创操作系统提供支撑，确保国产服务器和算力设备的适配、安全与性能优化；其上是基于KubeSphere构建的统一容器平台，承担通算、超算、智算等多类任务的资源调度，实现算力在不同场景下的最优分配。这一层最大的特征在于“开放与开源”，通过打破封闭架构的边界，让企业可以灵活整合多元算力资源与生态工具。
再往上，青云科技构建了功能全面的能力模块层。集成了虚拟化管理、云原生平台管理、智算管理与数据存储管理等核心组件，覆盖从应用开发、模型训练到推理部署的全生命周期，实现了从传统IT架构向AI时代架构的平滑过渡。企业的不同部门、不同角色都能在同一平台上协同工作，这种“全栈一体化”的能力，成为企业以AI重构业务的关键基础。
在最上层，青云科技通过开放接口与生态协同机制打通了“最后一公里”。借助KubeSphere LuBan开放平台、MCP与A2A等协议，用户可轻松接入第三方服务或自研应用，以插件化方式扩展能力，实现业务系统与AI平台的数据互通和运营一体化。
此外，面对GPU服务器高成本的现实，青云科技将混合部署的理念深度融入AI Infra 3.0，通过公有云与本地私有化的“公私统一”模式，帮助企业灵活调度算力，实现“随需而用”的智能化架构。这一策略延续了青云科技在云计算时代的技术基因，也让企业能以更优的投入产出比拥抱AI浪潮。
“正是这四层结构，让AI Infra 3.0具备了‘全栈、按需扩展、标准化交付、可进化’的特性。它既能支撑企业从传统架构到AI架构的平稳演进，又能在复杂多变的业务场景中保持灵活与高效。”林源将这种能力概括为“四个安心”：投资安心、转型安心、运营安心、创新安心。
这不是口号，而是经过大量实践验证的结果：统一架构让客户节省高达75%的重构成本；平滑升级实现业务零中断；统一的管理界面让运维效率提升70%以上；而架构的开放性与可进化性，则确保了企业能持续应对未来的变化与挑战。
落地与共赢：AI基础架构的实践力量
“帮助企业绕开技术复杂、成本高昂的升级陷阱，以更低门槛、更高效率拥抱 AI，让AI成为增长动力，而不是负担。”青云科技科技副总裁沈鸥认为这是AI Infra 3.0诞生的出发点。他强调，AI Infra 3.0并非凭空构想，而是青云科技十年技术积淀与市场洞察的自然结果。长期深耕云平台、云原生与智算云的青云科技，已经形成了从底层架构到上层产品的完整技术体系，同时积累了对客户业务场景与行业周期的深刻理解。这让青云科技具备了一个重要能力——打造既能满足当下需求，又能面向未来演进的AI底座。
青云科技科技副总裁沈鸥
在AI Infra 3.0的落地进程中，青云科技正用一系列真实的行业案例，证明“统一架构”并非概念，而是一种能切实解决企业痛点、激发创新潜力的现实路径。
在教育行业，青云科技的解决方案让AI从实验室走进课堂。面对高校在AI教学和科研中对智算资源的多样化需求，AI Infra 3.0为学校构建了一体化智算平台。师生可以直接申请GPU算力，而学校则通过完善的算力运营系统实现“按需分配、按量计价”，并且做到一旦释放则即刻回收，让昂贵的GPU资源得到充分利用。
更重要的是，青云科技帮助高校实现了“超算+智算”的融合，用一半的成本获得双倍的能力，使教学与科研从此拥有可持续的AI算力保障。这背后，实质上是青云科技解决了教育领域“算力多样性部署与管理”的结构性难题。
而在智能制造领域，AI Infra 3.0的价值则体现在“整合与提效”上。一家头部制造企业曾陷入典型的“三朵云”困境——虚拟化系统管理硬件，云原生平台管理应用，智算平台管理算力，三套体系割裂，协同成本极高。青云科技以AI Infra 3.0为基础，帮助客户实现了架构协同。如今，无论是数据分析、云原生部署还是推理算力，都在同一平台上协同运转。企业IT响应时间从一小时缩短至15分钟，不仅效率大幅提升，更重塑了研发到生产的AI落地周期。
如果说AI Infra 3.0在各行业的实践验证了技术底座的普适性，那么它与生态伙伴的协同则展示了开放架构的生命力。青云科技深知合作伙伴在面对复杂客户需求时的压力，因此在架构设计之初就为异构生态和信创环境预留了兼容性与开放性。无论是CPU、GPU、操作系统层面还是应用部署层面，AI Infra 3.0都经过充分验证，确保生态伙伴能够轻装上阵，快速交付。
例如，在生物制药行业，青云科技与合作伙伴联合帮助客户构建医疗AI分析系统，通过模型与推理引擎分离架构，实现快速对接专业模型；在企业服务领域，青云科技帮助运营商客户以统一平台支撑AI算法开发与业务部署，使IT部门从“成本中心”变为“业务增长中心”；在软件开发行业，AI Infra 3.0帮助多个团队在同一平台上完成AI算法开发、测试与部署，实现开发资源的精细化管理。
值得一提的是，青云科技自身同样是AI Infra 3.0的“首批受益者”。两年前在自家智算云平台建设中，青云科技充分利用了这一架构的模块化特性，将产品上线周期从数月缩短至数周。今年春节期间，DeepSeek模型爆火之际，青云科技成为国内最早提供在线推理服务的云厂商之一。
如今，每当新的大模型问世，都能在最短时间内上线至青云科技的CoresHub智算云平台，正是AI Infra 3.0的灵活性与扩展性让这一切成为可能。这种灵活性也让青云科技能快速适配各行业算力云的个性化需求，实现“千人千面”的平台交付。
与此同时，青云科技持续推动生态共建，与海光联合开发AI场景方案，与炎融科技共研高性能AI推理存储，与麒麟探索AI OS价值，并与华为、摩尔线程等国产芯片厂商保持深度适配合作，共同完善智算生态。
“AI时代，时间就是最大的成本。AI Infra 3.0已为企业准备好一条低门槛、可扩展的跑道。”沈鸥强调，AI Infra 3.0具备全栈能力，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。
Gartner近期发布的《2026年十大技术趋势》也印证了这一方向——AI超级计算平台的崛起将成为未来企业技术发展的关键支点。沈鸥透露，这正是青云科技的下一个目标：在AI Infra 3.0的基础上，进一步融合CPU、GPU、AI ASIC与神经计算单元，让企业真正实现“复杂工作负载的一体化调度”，释放更高的性能与创新潜能。
写在最后
从算力中心模式的AI Infra 1.0，到十大场景落地的2.0，再到如今“重构归一”的3.0，青云科技科技始终保持着清晰的技术逻辑：让企业以最小代价、最少风险进入AI时代。
“AI Infra 3.0不是颠覆，而是兼容；不是推倒重建，而是平滑升级；不是增加成本，而是让每一分算力都产生价值。”林源坦言，“企业的数智化转型，每一步都承载着历史的积累与未来的希望。我们希望用青云AI Infra 3.0这座桥梁，陪伴客户稳稳地走进AI时代。”
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