AI狂潮下，企業轉型絕不是推倒重建！

通信世界網消息（CWW）“我國2025年6月日均Token消費量達到30萬億，較2024年的日均1000億暴漲300倍！”青云科技副總裁沈鷗在AI Infra 3.0發布會上拋出的這組數據，直觀展現了AI產業的爆炸式增長態勢。

與此同時，OpenAI的GPU數量從2024年底的10萬顆預計飆升至2025年底的100萬顆，全球GPU電力消耗占比也從2023年的0.1%躍升至2025年的0.5%，預計2030年將突破3%-5%。一系列數據都表明，AI已從“選答題”變成企業生存發展的“必答題”。

然而，對于企業來說，“怎么轉？什么時機轉？能不能轉？”也成為企業客戶在數智化轉型過程中的困惑和挑戰。青云AI Infra 3.0以“All in One, One for AI”的全棧架構為企業架起了一座銜接歷史IT資產與未來AI需求的轉型橋梁。

AI轉型已無退路，“三座大山”待解

青云科技CEO林源在發布會上明確指出，當前AI領域的三大趨勢已不可逆轉，企業推進AI轉型刻不容緩。

首先是算力需求的指數級爆發。隨著大模型應用規模化落地，算力逐漸成為企業核心生產力，OpenAI GPU數量1年增長10倍的案例，正是算力需求激增的典型體現；其次是能源消耗的持續飆升，全球GPU電力消耗占比的快速提升，意味著綠色算力將成為未來企業布局AI的重要考量；此外，Token消耗量呈爆炸式增長，2025年上半年每月Token消耗量環比增長超100%，標志著AI應用已從實驗室走向實際業務場景。沈鷗進一步補充道，Software 3.0時代已來臨，“一句提示詞=秒級熱更新”的軟件開發新模式，讓業務迭代速度從“周”級邁入“小時”級，在這樣的行業變革下，企業不推進AI轉型就意味著被市場淘汰。

基于十余年服務企業客戶的經驗，青云科技精準捕捉到企業AI落地過程中的核心困境，林源將這些困境概括為“既要又要還要”的三重矛盾。

第一重是新老割裂之痛。傳統企業在過去10-20年間歷經傳統IT架構、虛擬化、云、云原生等多輪技術變革，形成了碎片化的IT架構，如今推進AI創新時，既要尊重企業的歷史投資，又要擁抱AI創新，這就是新老不兼容、“升級即淘汰”的核心挑戰。

第二重是管理效率之困。IT部門為保障穩定傾向于“簡單化管理”，而業務部門面對市場競爭需要“多元化、靈活化需求支撐”，這種需求差異導致IT越支持就越復雜，越升級越混亂。

第三重是穩定創新之難。技術迭代的顛覆性與企業發展的漸進性存在嚴重錯配，企業既需要通過技術迭代實現創新，又要保障業務穩定性，導致團隊不敢輕易升級，怕出現問題影響業務，最終陷入“不轉型難，轉型更難”的兩難境地。

本質上企業所面對的數智化轉型難題，是技術迭代的顛覆性和企業發展的漸進性之間的錯配。林源認為，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。

而青云科技要做的就是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。

青云AI Infra 3.0的全棧架構革命

針對企業AI轉型的痛點，青云科技推出“重構歸一”的AI Infra 3.0，以四層全棧架構實現“兼容歷史資產、面向未來AI需求”的核心目標。

其中，最底層的內核層是全棧架構的核心底座，搭載了青云PrimusOS信創操作系統，能全面適配國產芯片與算力設備，在確保合規安全的同時，實現極致的性能調用。

調度層以KubeSphere為統一調度平臺，可實現通算、超算、智算的一體化調度，且基于開源開放架構搭建，能打破封閉技術壁壘，最大化提升資源分配效率。

能力層整合了虛擬化、云、云原生、AI智算四大核心技術能力，覆蓋從傳統應用到智算應用的全生命周期管理，滿足企業不同業務場景的需求；最上層的開放層可通過LuBan可插拔架構、100%開放API及MCP協議兼容，支持第三方應用無縫接入，能靈活滿足不同行業的差異化需求。

林源強調，這套架構的核心設計理念是“漸進式創新”，并非顛覆企業現有IT資產，而是通過搭建轉型橋梁，幫助企業平穩推進AI落地，無需“推倒重建”，可根據自身節奏按需分階段升級。

青云AI Infra 3.0通過技術架構革新，為企業帶來可量化的四大核心價值。

在投資方面，該架構能兼容企業現有IT資產與存量業務，避免重復建設造成的浪費，相比“推倒重建”的模式，可幫助企業節省75%的成本。

在轉型方面，架構具備100%平滑升級能力，能確保業務零中斷。某制造企業從“三朵云”分立架構升級到統一架構的過程中，未對生產環節造成任何影響。

在運營方面，一套控制面即可實現多工作負載統一調度，企業運維效率顯著提升。

在創新方面，開源開放的架構設計能適配未來AI技術演進需求，青云科技自身就是該架構的首個受益者，借助其將產品上線時間從數月縮短至數周，且在DeepSeek發布時，成為最早在線上提供相關服務的云廠商之一。值得一提的是，針對GPU服務器單價高昂的問題，青云AI Infra 3.0支持公有云智算服務與本地私有化部署的混合模式，企業可靈活組合資源，最大化提升GPU資源利用率。

行業持續實踐創新，從技術落地到業務增長

多個行業標桿案例直觀印證了青云AI Infra 3.0的實戰價值。在教育行業，高校普遍面臨“算力多樣性部署、交付和使用的難題”的雙重困境，通過青云AI Infra 3.0的統一架構，大學現在就可以建立智算平臺為學生提供GPU算力、模型推理服務，利用青云成熟的算力運營能力讓學校的智算中心可以按需分配、按需計量計價，通過完善的運營服務讓昂貴的GPU資源得到充分使用，同時，也可以逐步過渡到“超算+智算”的統一服務，一半的成本就可以擁有雙份能力。

在智能制造領域，某領先制造企業長期受困于“虛擬化管硬件、云原生管應用、智算平臺管AI”的分立架構，跨平臺協調內耗嚴重。通過基于青云AI Infra 3.0 架構，實現了全鏈路自動化，將IT部門響應業務部門的速度從1小時大幅縮短到15分鐘，顯著縮短 AI 模型從研發到生產的周期。

在媒體行業，某山東客戶因系統集成多個廠商的軟硬件，其中一款存儲產品出現技術問題且無法短時修復，導致整體系統面臨無法按時上線的風險。借助青云AI Infra 3.0的可插拔架構，該客戶快速適配替代存儲方案，適配成本大幅下降，同時實現多元算力統一供應，擺脫產品技術束縛的難題。

除上述行業外，在生物制藥領域，青云AI Infra 3.0幫助某醫藥研發集團快速對接專業大模型，通過模型與推理引擎分離架構優化性能，及時上線醫療AI分析能力；在企業服務領域，某運營商借助該架構搭建統一平臺，實現AI算法開發、業務應用運行與算力服務部署的一體化，不僅加速了AI從概念驗證到落地的速度，還讓IT部門從成本中心轉型為業務中樞，提升了部門在企業中的地位。

“AI Infra 3.0的成功落地，離不開開放共贏的生態體系支撐。”沈鷗在發布會結尾強調，青云科技始終將生態合作作為核心戰略，目前已與海光、華為昇騰、摩爾線程、麒麟軟件等眾多企業達成深度合作，持續深化信創適配工作，確保架構能兼容市場主流的國產軟硬件產品。

回顧青云AI Infra系列的演進歷程，從1.0時代的算力中心模式創新，到2.0時代的十大行業場景解決方案突破，再到3.0時代的“重構歸一”，始終圍繞“以客戶需求為核心”的理念，不斷優化技術與服務。目前，已有大量ISV（獨立軟件開發商）與渠道伙伴借助AI Infra 3.0的統一技術架構，降低了產品集成與客戶服務的門檻，實現了共贏。

在AI技術重構產業格局的當下，青云AI Infra 3.0不僅解決了企業“不敢轉、不會轉、轉不起”的痛點，更讓AI從抽象的技術概念，轉變為可落地、可創造價值的業務紅利。正如林源所說：“企業AI轉型不需要顛覆性的革命，需要的是一座平穩過渡的橋梁，而青云AI Infra 3.0，就是這座連接歷史與未來的橋。”