讓AI真正跑起來、用起來，企業還差什么？

近兩年，企業面對AI的情緒是既亢奮又焦慮：一邊是大模型和智能體不斷刷新想象力；另一邊是企業在真實落地中越來越清楚地感受到，AI應用并不只是接入一個模型那么簡單。一旦進入生產環境，成本、性能、業務適配度等現實問題就會接連浮現。

如何提升系統協同效率，正在成為各行各業日益關心的核心問題。對企業而言，真正的挑戰不是有沒有算力，而是算力、網絡、存儲、云、安全和運維能否協同起來，形成一個持續產出業務價值的整體。

這也是新華三始終關心的問題。在不久前舉行的NAVIGATE 2026領航者峰會上，新華三宣布AI基礎設施全棧能力升級，重磅發布以UniPoD S80000超節點為代表的七大核心產品，打通計算、網絡、存儲、云、安全、運維全鏈路，為客戶提供更優的Token性價比方案。它所回應的，正是企業AI從試點走向生產之后，對穩定運行、成本可控和持續迭代能力的系統性需求。

“算力再強，落不了地，就是一堆電費。新華三的目標是讓 AI 真正能落地到政企的業務場景中，創造實際價值。”新華三集團高級副總裁、解決方案部總裁曾富貴表示。在這種精耕務實的態度之下，多年來新華三持續深耕“算力×聯接”，從基礎設施的底層出發，為企業筑牢AI規模化落地的堅實基座。

AI規模化的瓶頸，在于系統能力

在曾富貴看來，AI應用進入規模化階段后，企業普遍會遇到四類結構性障礙。

首先是需求與能力之間的錯配。通用智能體強調靈活、開放和交互能力，但政企場景更看重穩定、合規和結果可控。一個會聊天的AI，并不天然等于一個能干活的AI。企業真正需要的，是能夠理解業務流程、遵守權限邊界，并執行具體任務的AI能力。

其次是安全合規壓力進一步放大了這種落地難度。對于政府、央國企、金融、能源等行業而言，數據不能隨意出域，模型調用必須可追蹤、可審計，AI也不能簡單接入公網模型。這意味著，企業需要的不是一個泛化的外部工具，而是一套安全可控、能夠私域部署的AI體系。

再次是AI與原有系統的融合復雜度同樣不可忽視。AI要真正進入業務，就必須對接既有的業務中臺、辦公系統、數據平臺和權限體系。如果不能嵌入原有流程，它很容易變成另一個孤立系統，最終形成AI與業務兩張皮。

最后，則是業務場景的缺失。不少企業已經投入算力、部署模型，卻依然停留在演示階段，遲遲無法形成可持續創造價值的場景，于是陷入“有算力沒算法，有模型沒場景”的尷尬局面。

這些問題的共同特點在于：它們都不是靠單點技術能夠解決的。AI進入生產環境后，真正考驗的往往不是某一個模型有多強，而是整個系統能否穩定協同。

這也是為什么，AI基礎設施領域的“木桶效應”會被進一步放大。算力、網絡、存儲、云、安全、運維，任何一個環節出現短板，都會拖累整體效率，甚至造成巨大的算力浪費。

也因此，AI競爭正在從單點能力競爭，進入系統能力競爭。企業真正需要的，不只是更強的模型，而是一套能夠支撐AI長期穩定運行的底層系統。

把AI變成真正可用的生產力

面對這些結構性問題，新華三給出的答案，是“算力×聯接”，把算力、網絡、存儲、云、安全和運維等底層能力真正協同起來。

現實中，很多廠商在AI基礎設施領域都存在“偏科”：有的強在算力，有的強在網絡，有的強在云平臺或安全能力。但真正能夠實現六位一體深度協同的廠商并不多。新華三希望解決的，恰恰是這些ICT環節之間的割裂問題。

曾富貴強調，早在2020年，新華三就提出“AI in ALL”的技術戰略。相比追逐單一風口，它更強調全棧智能，補齊了行業智能化規模化落地中至關重要的工程化能力短板。

這種選擇背后，其實是一種相對克制的產業判斷。盡管芯片、大模型、具身智能，都是當前AI產業最熱門的方向，但新華三更愿意把自己定位成“筑基者與賦能者”，幫助各行各業打造足夠可靠穩定的AI底座，把AI變成企業日常經營中真正可用的生產力。

基于這樣的技術戰略與產業判斷，新華三靈犀智算解決方案的思路，正是通過全棧軟硬協同降低 AI 落地復雜度。底層通過算力調度、網絡優化、存儲加速提升Token生成效率；上層則通過Agent開發平臺、行業模板和Skills工具庫，讓AI更容易進入真實業務流程。對企業而言，這意味著AI不需要推翻原有系統重來，而是可以更低門檻地嵌入現有組織和業務。

在開放生態中，什么才是護城河？

AI基礎設施領域還有一個越來越現實的問題：當芯片、服務器、開源模型和基礎軟件逐漸趨于標準化，廠商之間的差異到底還剩下什么？

近年來，新華三持續推進“開放、標準、兼容”的技術路線，積極參與UEC、UALink等產業聯盟。表面上看，開放似乎會削弱差異化，因為大家都在同一個生態里使用相似的硬件和標準。但實際上，開放并不等于同質化。恰恰相反，越是開放的環境，越能檢驗一家廠商真正的系統能力。

原因在于，企業真正需要的并不是某一個單點產品，而是一套可落地、可運維、可持續演進的整體方案。他們既不希望被單一技術路線綁定，也不愿意承擔多廠家、多架構拼接帶來的復雜性。所以在曾富貴看來，誰能在開放生態中完成多元芯片、多元模型、多種業務系統之間的適配與優化，誰就更有可能形成長期競爭力。

對新華三來說，第一層護城河是全棧技術閉環。靈犀智算解決方案整合算力、網絡、存儲、云平臺、安全和運維等全棧能力，既能兼容多元芯片和模型，也能通過統一調度和全鏈路優化提升整體效率。對于企業來說，這種能力的價值不只是“性能更強”，而是系統更穩定、資源利用率更高、運維更簡單。

第二層護城河，是行業場景深度落地。模型能力只是起點，真正難的是把行業規則、業務流程和專家經驗轉化為AI可以執行的任務。政務、金融、能源、制造等行業都有自己的復雜規則，僅靠通用模型并不能直接解決問題。新華三所做的，是把多年政企服務經驗沉淀成行業Skills，讓AI不僅懂語言，更懂業務。

第三層護城河，是AI產業的生態協同能力。比如，圖靈小鎮通過算力服務、技術研發、場景應用、產業孵化，把算力和模型變成像電力一樣隨取隨用的公共設施。而芯模社區則是國產芯片與大模型的“試金石”和“中試場”，把芯片和模型放到真實的工業、醫療、政務場景中去跑，篩選最優組合，縮短技術從實驗室到市場的周期。

曾富貴介紹，新華三布局芯模社區、圖靈小鎮，并非淺層迎合開放生態，核心是破解 AI 產業鏈普遍存在的芯模適配痛點。芯片廠商、模型廠商、行業伙伴和客戶之間，需要一個能夠完成驗證、優化和場景孵化的平臺。誰能把這些分散能力組織起來，誰就能在開放生態中形成新的平臺價值。

總之，從打破技術與業務的壁壘，到跨越規模與成本的鴻溝，再到在開放生態中建立獨特優勢——這條精耕務實的路徑或許并不總是站在聚光燈下，但它指向的，恰恰是智能時代最堅實的價值歸宿：讓AI從炫目的技術演示，轉變為驅動企業持續增長的可靠生產力。

周強 | 文

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