正如某位企业CIO所说，“我们不是不想拥抱AI，而是怕‘一脚踏空’，既丢了过去的积累，又抓不住未来的机会”。这是企业用户真实的心声，也是青云科技努力要消除的疑问。
众多行业成功实践证明，以渐进式的创新思路实现数智化转型是企业的必由之路。可又谁是那个值得企业信赖的承载平台呢？
赛迪顾问发布的《2025中国AI Infra平台市场研究报告》展示，2024年中国AI Infra平台市场规模高达34.5亿元，预计2025年将跃升至67.3亿元，同比增长95.1%。金融、政务、制造等对数据安全与业务连续性要求严苛的领域，依托内部数据和核心业务流的私有化AI Infra平台正成为主流选择。
夯实数智化转型的“地基”
从技巧价值、实践落地到行业趋势来看，AI Infra平台正是通过解决企业转型中的算力、模型、安全等关键痛点，成为数智化升级的“底层基石”。
相关产品的创新与迭代。就是大家可以从两个维度来审视AI Infra平台的发展，一是企业数智化转型的发展历程，二
先从企业数智化转型的不同阶段来看，AI Infra 1.0是智算中心投资建设阶段，主要解决的是算力管理和运营方面的问题，让投资者能运营、客户能运用；AI Infra 2.0是企业数智化尝鲜阶段，由于不同行业有不同的切入点，所以得多样化的产品能力组合与解决方案，以满足不同行业的差异化需求；当前，企业已经步入AI Infra 3.0，也就是数智化落地阶段，企业应该面对更多实际问题、更多艰难的因素，因此也需要更加谨慎的决策。
再从相关平台和产品的支撑能力演进来看，大约两年前，面对算力革命的挑战，青云AI Infra 1.0带来了AI智算平台及AI算力云服务，致力于打造算力中心建设运营的新模式，同时携手生态合作伙伴，为企业和开发者提供了从算力到应用的完整服务。一年前，面向新兴行业与场景，青云AI Infra 2.0全新升级了产品与服务，以及十大场景解决方案，与产业伙伴形成合力，突破了企业落地AI“最后一公里”的难题。2025年初，DeepSeek异军突起，大模型在各个行业中大行其道，带来了数据的爆炸性增长。企业又面临着新的挑战，即如何飞快跟上发展步伐，更高效地迎接技能变化。从技能和产品的适配来看，需要帮助企业绕开技术复杂、成本高昂的升级陷阱，让企业以更低门槛、更高效率拥抱AI，将AI有效转化为企业的增长动力。青云AI Infra 3.0应运而生。
“青云AI Infra 3.0绝非空中楼阁。它源自青云科技十年磨一剑的技巧沉淀以及对市场的深刻理解。”青云科技副总裁沈鸥表示，“青云科技从云平台、云原生到智算云的三位一体实践，确保了大家有能力去构建一个既满足当下需求，又能面向未来演进的AI时代新底座。”
青云AI Infra 3.0是“安心”之选
数智化时代，很多企业都有相同的困惑和纠结：一方面要持续实施技术创新，另一方面又要满足对业务稳定性的刚性要求，这让企业内部的数字化团队感觉举步维艰，甚至做多错多。
青云科技CEO 林源
青云科技CEO林源归纳了企业主要面对的三重核心挑战：第一，既要尊重企业的历史投资，又要拥抱AI创新，这就是新老不兼容、“升级即淘汰”的核心挑战；第二，对于IT团队来说，需要的是简化管理、简单管理，但业务部门面对诸多市场竞争，拥有业务多元化的需求，这导致IT越支持就越复杂；第三，企业既要满足技术迭代的需要，又要保持业务的稳定，这样一来，IT团队就不敢升级，怕出问题担责任。
“不转型难，转型更难。”林源指出，“本质上，企业面对的数智化转型难题，是技术迭代的颠覆性和企业发展的渐进性之间的错配。企业追求的不是颠覆性创新，而是需要从一个IT架构跨越到另一个IT架构的桥梁。青云科技致力于为客户架设一座衔接历史与未来的桥梁，既能兼容存量架构、保护既有投资，又能全面满足AI未来持续演进的需求，同时还能确保业务转型过程的平滑与稳定。”
青云AI Infra 3.0正是为了应对上述挑战和矛盾而生，以统一的底座更好地支撑企业的数智化转型。
让我们抽丝剥茧，看看青云AI Infra 3.0的“四层基础能力”：最底层的能力是内核层，青云科技PrimusOS信创操作系统是所有平台功能的内核与底座，确保与不同芯片的适配和信创适配，满足合规、安全和极致的性能调用需求；在操作系统之上是KubeSphere核心调度层，通算、超算、智算都在这一层完成调度，它是一个开放、开源的调度底座；在统一的调度层之上，是青云科技不同能力的呈现，包括完整的虚拟化能力、全栈云能力、云原生能力和AI智算能力，能够随着IT架构的变革逐步进化，同时确保业务的连续性；青云科技的产品在满足标准化的同时，还可与不同生态对接，打通“最后一公里”，这依靠的就是“开放层”，除青云科技KubeSphere LuBan开放平台、各个产品100%开放的API以外，还能兼容MCP协议等，方便生态伙伴和客户凭借AI原生的方式实现定制化开发，更好地支持差异化落地。
通过基于上述四层能力，青云AI Infra 3.0能够为客户的数智化转型带来四个关键特性：第一，给出虚拟化、云、云原生、AI智算四个维度的全栈能力；第二，全栈能力是可解耦、可插拔的，并且支持客户按需、分阶段升级；第三，在架构标准化之上，支撑所有产品交付的标准化，从而降低扩展与升级的难度和运维成本；第四，统一架构能够确保业务稳定性、连续性和内容安全性，以及工艺架构本身的平滑升级，与时俱进。
“AI Infra 3.0让企业在数智化转型中享有“四重安心”——投资安心、转型安心、运营安心、创新安心。”林源如是说。
打通企业级AI落地“最后一公里”
青云AI Infra 3.0架构是一座衔接历史与未来的桥梁，以投资安心保护企业客户的存量资产，以转型安心降低客户的升级门槛，以运营安心简化客户管理的复杂度，以创新安心支撑客户的长期计划。
青云科技副总裁 沈鸥
“基于‘All in One，One for AI’战略，我们致力于帮助企业平稳迈入AI时代。”沈鸥表示，“我们有能力为企业给出满足其业务发展的一站式技术和服务。青云AI Infra 3.0架构实现了关键能力的统一：在上层，提供从算法制作、模型训练到模型推理服务的AI全生命周期管理；在底层，供应虚拟化、云原生的应用运行环境，支持异构的CPU、GPU硬件环境。”
青云AI Infra 3.0架构正高效融入到各个行业的具体应用场景中。
在教育行业，青云帮助用户解决了算力多样性部署、交付和使用的难题。基于青云AI Infra 3.0的整体化架构，学校能够构建智算平台，为学生给予GPU算力、模型推理服务；利用青云科技成熟的算力运营能力，学校的智算中心允许按需分配、按需计量计价，并通过完善的运营服务让昂贵的GPU资源得到充分使用。
在智能制造领域，青云帮助用户显著缩短了AI模型从研发到生产的周期，不仅带来了效率的提升，更是对业务竞争力的重塑。领先的制造企业面临着典型的“三朵云”的困扰，虚拟化管硬件、云原生管应用、智算平台管算力，三套框架、三套流程造成了跨平台协调的高内耗。青云AI Infra 3.0轻松实现了架构协同，无论是资料存储分析、云原生应用部署，还是推理算力供给，都可在一个平台上搭建和交付，实现了全链路自动化，将IT部门响应业务部门的时间从1个小时缩短至15分钟。
开源、开放的青云科技还与生态伙伴强强联手，加速AI在企业客户中落地。
在生物制药行业，青云AI Infra 3.0架构基于其开放性，解决了ISV的产品集成和对接上的技术挑战。举例来说，基于AI Infra 3.0架构中成熟的模型服务能力对接专业大模型，通过模型和推理引擎分离架构，献出最适配的推理引擎，让客户能够快速上线医疗AI分析能力。
在软件服务领域，青云利用AI Infra 3.0架构可能解决AI模型开发和对外服务中的挑战。举例来说，与青云科技合作的一家业内领先的应用软件开发商，需要为各行业客户提供“AI+”的应用产品升级版本。由于每个产品团队都有自己的AI应用开发需求和应用连续测试需求，这就必须一个统一的平台，能够覆盖从模型推理、模型算力分配调度、AI算法创建、云原生应用开发到应用运行测试的全生命周期管理。基于青云AI Infra 3.0架构，多个团队、多个开发任务可以在一个平台上结束，每个团队可按需申请资源并按使用量计算开发成本。一体化的开发环境加速了客户升级改造的速度，搭建了三方共赢。
“平滑升级”而不是“推倒重建”
青云AI Infra，从1.0时期的算力中心模式创新，到2.0时期的十大场景突破，再到今天3.0时期的“重构归一”，践行了“All in One，One for AI”理念，以统一架构降低AI在企业中落地的门槛。
借助青云AI Infra 3.0架构，企业不用费力“推倒重建”，而只需“平滑升级”，就能让每一分算力都发挥应有的价值，助力AI成为企业真正的增长动力。
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