当前，以大模型为代表的AI技术正加速落地：一方面在垂直领域持续深耕；另一方面应用场景也日趋多元。在此前的小规模试点阶段，行业诉求集中于快速部署AI体系、搭建智能问答等基础应用；如今，金融、医疗等已布局AI的垂直行业，需求逐渐向多模态、多芯片、多模型方向延伸。企业不再满足于单一模型与智能问答应用，不同部门亦产生差异化需求：财务部门需要智能报销系统、研发部门需要自动化编程系统等。
在这一需求背景下，企业的AI建设也面临诸多的痛点。首先是资源割裂与浪费问题，浪潮数据云计算产品副总经理张明灿表示，“企业各部门自主采购AI资源、独立部署应用，形成‘烟囱式’架构，不仅造成严重的资源浪费，更显著增加了跨部门管理协同与整体运维的复杂度。”其次，分散的架构加剧了资源浪费，同时让模型性能调优和统一管理变得异常困难。面对这些挑战，企业该如何破局？近日，浪潮云海给出了答案——浪潮云海InCloud AIOS。
如何破解企业AI落地的痛点？
在笔者看来，破解企业AI落地痛点的关键，在于先明确两个核心问题：一是企业真正的需求是什么？二是如何实现简单快速地落地？这其实也有相应的答案：结合当前多模型、多场景深化的行业趋势，企业对AI平台的核心诉求已聚焦于多芯片、多模型、多智能体的兼容与统一管理能力；而云作为AI技术的最佳载体，将AI能力融入现有私有云架构，正是解决这一系列核心痛点的最佳路径。
而浪潮云海AI云基础设施平台InCloud AIOS，给出了这一路径的落地方案。作为面向政企智能化转型的“融合型AI底座”，其以“开放兼容、平滑演进、简化运维、极致性能”为核心，解决客户AI落地中面临的“AI建设成本高、服务性能差、应用难落地、高安全风险”等痛点，为客户提供的纯软或软硬一体化AI私有化解决方案，实现“从传统IT到智能IT”的无缝衔接，让客户低成本、高效率的接入AI能力。
张明灿在分享中谈及，政企AI建设主要分为三个阶段，不同阶段的客户有着差异化需求：入门型客户的核心需求是AI算力资源的分配；进阶型客户则聚焦于搭建稳定、高效、可靠、合规的大模型服务，同时需实现异构算力的统一管理与调度适配；成熟型客户的需求进一步升级，倾向于拥有统一的智能体开发平台。为精准匹配各阶段客户的核心诉求，AIOS平台采用分层解耦的设计理念，自下而上分为基础设施层、模型生产层、智能体开发层与应用层：
基础设施层包含高性能算力服务器、高速互联网络及存储设备；模型生产层向下兼容物理资源，向上提供统一大模型服务；智能体开发层专注智能体全流程开发支持；应用层则覆盖行业垂直应用与智能体落地场景。基于这一分层架构，平台可实现按需灵活交付，面向入门型客户，仅需提供基础设施层能力与资源分配功能；针对进阶型客户，叠加统一大模型服务能力；对于成熟型客户，能进一步开放智能体开发平台。
“这一设计可支持客户从初级阶段向高级阶段平滑演进。”张明灿如是说。
InCloud AIOS有哪些能力？
除了按需灵活交付外，浪潮数据云计算产品部AIOS产品负责人吕广杰还分享了浪潮云海InCloud AIOS的亮点。其中，“一云多算，降低建设成本”是一大亮点。该平台的能力之一是通过开放解耦的设计，广泛适配国内外主流芯片，并在此基础上进行深度优化，最大化提升算力利用率，实现“花同等成本运行更多模型、提供更高算力”的目标。可以说，依托自研框架，AIOS能够将国内主流芯片纳入统一资源池，实现统一管理与调度，自动分发调度大模型。
某省级政府客户的实践印证了这一价值，该客户21-23年累计投入超五千万元采购多品牌GPU服务器，但仅能运行32B、70B参数量的模型，25年初尝试部署DeepSeek满血大模型时，却遭遇芯片兼容性与性能瓶颈。自从接入浪潮云海InCloud AIOS平台后，该客户的异构算力资源被充分盘活，目前已支持19个大模型（含DeepSeek满血版、千问等），承载两百余个智能体，资源利用率提升500%。
“高效运维，降低AI学习使用成本”是InCloud AIOS的另一大亮点。通常情况下，人工智能技术栈深厚，主要涵盖GPU、云原生、推理引擎、大模型等多个领域，而运维人员的学习成本极高。吕广杰表示：“在AIOS平台接管统一算力后，能够最大化简化操作流程，使运维人员无需深入掌握复杂技术，即可快速搭建大模型与智能体应用。”
不仅如此，平台还具备模型性能算力评估与调度能力，能够最大化压榨算力资源。不同芯片承载模型的能力存在差异，例如高端芯片性能较强，可承载高参数量模型；中低端芯片可满足小参数量模型的算力需求。客户往往不清楚不同业务场景（如服务人数、吞吐量）所需的模型规格与资源配置。AIOS平台可量化评估不同模型的资源需求，通过界面直观呈现推荐配置，帮助客户精准规划资源。
InCloud AIOS还构建了高效的智能体开发工具链。事实上，大模型如同“大脑”，需结合私域知识库与智能体才能形成具备实际业务能力的AI应用。以AIOS平台构建基础级智能体为例，全程仅需创建知识库、上传文件、关联模型与知识库三步，发布后便能直接投入使用。更值得关注的是，发布后的智能体应用可灵活集成至企业门户、内部办公网或互联网平台等多类场景。“通过该流程，客户可实现分钟级智能体应用发布，快速落地基础AI场景。”吕广杰如是说。
安全是AI应用的生命线，尤其对于政府、金融、央国企等政策性客户，数据安全与服务稳定至关重要。考虑到大模型存在“幻觉”问题，且敏感信息泄露风险极高，InCloud AIOS配备了AI安全网关，实现全流程安全管控：所有输入输出数据均需经过网关严格过滤，既能有效拦截违规提问，又能屏蔽敏感数据输出；同时可限制复杂计算类问题过度占用资源，保障服务稳定性，并支持白名单配置，灵活管控可访问数据的范围，为AI应用筑牢安全屏障。
写在最后
在AI加速落地的进程中，企业需求正随着应用场景的深化而动态演变，如何精准响应并持续满足企业在不同阶段的核心诉求，成为行业共同探索的课题。这一背景下，浪潮云海的实践路径尤为值得关注。在此前的2025中国算力大会上，浪潮云海发布智能体联盟，截至目前，已签署二十多家合作伙伴，这些合作伙伴通过将应用部署于AIOS平台，为客户提供从底层到应用的整体解决方案。
不仅如此，作为《智能云服务通用技术要求》国家标准的核心参与厂商，浪潮云海用实际行动验证了AIOS平台所代表的理念所具备的行业适配性与前瞻性。而面向未来，浪潮云海也将持续基于分层解耦设计理念，聚焦AI物理基础设施层与模型统一服务层，深化智能体联盟合作伙伴生态，为客户提供从底座到平台再到应用的整体解决方案，满足不同阶段的客户需求。
“我们将致力于实现云边协同的统一AI基础设施落地。依托浪潮云海在私有云和边缘计算（超融合）的优势，将在中心侧部署高算力、支持训练/微调的AIOS，在边缘侧部署轻量化的AI超融合平台，实现模型的中心训练、边缘推理与在线分发。”张明灿如是说。
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