2025年,AI不再僅僅是一個熱門賽道,而是賦能各行各業的底層技術。隨著對人工智能解決方案需求的增加,從芯片的處理能力,到數據中心的計算和存儲能力,再到運行和冷卻設備所需的能源消耗,圍繞運行人工智能模型所需的技術創新和產業鏈融合,將為整個基礎設施市場帶來新的發展機遇。
其中異構算力需求正面臨爆發式增長。IDC預測,中國智能算力五年年復合增長率達33.9%。在智算產品百花齊放、AI大模型百家爭鳴的時代,大模型正走向“技術摸高+工程創新”并行的階段。高質量的AI體驗,將前所未有地依賴軟件與基礎設施的協同優化。IDC數據顯示,AI在互聯網、金融、運營商、制造和政府等行業滲透較為深入,教育、醫療、能源等行業的應用也逐漸在增強。
對此,新華三集團高級副總裁徐潤安認為:“雖然 ChatGPT 和 DeepSeek 這些通用大模型和其他終端側的模型不斷涌現,但我們發現在企業級市場,AI的應用可能并不像我們想象的那么快。雖然從宏觀上來說AI的發展沒有天花板,但也不會是線性上升的狀態,而是螺旋上升。因為影響AI發展的因素很多,包括算力、算法、數據、應用場景以及人才培養等等,某一個細分領域的突破都可能讓AI的發展跨越當前的平臺期,進入一個高速發展的階段。”
除了算力供應的水平提升,未來3-5年,模型壓縮、邊緣計算、工具鏈成熟還將大幅降低AI開發與應用門檻。企業無需組建龐大算法團隊,即可通過低代碼平臺調用AI能力,“AI即服務”成為基礎設施標配。新華三推動的“云端協同”架構,正是為了讓算力像水電一樣隨處可得。
徐潤安表示:“現在各行各業都有更多的算力涌現,但如何把算力應用到場景上,使AI的效果能夠真正提升效率,且能夠被衡量仍是企業關心的問題。對于傳統企業的決策者們來說,應該抱著持續投入的心態來看待AI戰略投資。因為這對任何企業而言,都是一個不斷學習的過程,需要給予足夠的重視和足夠的授權。”
隨著通用大模型向垂直場景縱深演化,在醫療、制造、交通等領域,“專業數據+領域知識+實時反饋”閉環催生的行業模型,其價值將遠超通用能力。AI不再僅是對話機器人,而是深入生產線質檢、城市管網監測、金融風險推演、尖端科學研究等核心業務系統,成為決策中樞。
AI將從工具升級為“智能體”(Agents),通過多模態交互、自主任務分解與云端協同,實現對人類意圖的深度理解與執行。這要求基礎設施具備實時響應、安全可控、倫理合規的能力,實現人機關系與社會價值重構。AI創造的增量價值將遠超替代成本,重塑千行百業的生產力范式。
作為業內為數不多擁有全棧智算產品及方案的數字化及AI解決方案提供商,新華三不僅強調技術硬實力,更注重價值創造能力,以解決真實世界問題的創新能力作為自身的核心競爭力。
關于AI基礎設施的未來發展,新華三的核心判斷是:云端協同將是主導演進方向。這并非簡單的云強端弱或端強云弱,而是云與端各自發揮所長、深度融合、協同增效的新范式。未來單一類型的算力(如GPU)難以滿足所有AI場景需求。
“我相信,隨著AI進入行業深水區,舊有的業務模式一定會被顛覆和淘汰。”徐潤安說,“這對于設備廠、硬件廠商來說是一個千載難逢的機遇。一方面,在數據中心側,我們構建更強的一個算力。另一方面,在端側去開發更多的 AI 應用,與云端協同。在提供設備、解決方案之外,更多地賦能客戶。”
未來云側將集成CPU、GPU、NPU、DPU等多種異構算力,針對訓練、推理、特定模型等不同任務提供最優組合。而大規模AI集群的算力效率是關鍵瓶頸。需要通過先進的網絡互聯(如無損網絡、RDMA)、存儲加速、液冷散熱、集群調度與管理軟件,實現算力的高效釋放和資源利用率的最大化。通過云原生架構、AI開發平臺、模型即服務(MaaS)等方式,讓開發者、企業用戶能夠便捷地獲取、調度和使用強大的云上AI算力資源。
而在端側,隨著芯片技術的進步,邊緣和終端設備的本地算力將顯著提升,能夠處理更復雜的實時推理任務,減少延遲和帶寬依賴。設備形態將更輕量、集成化,實現“開箱即用”或“即插即用”。端側設備將內置從框架、運行時到模型優化等全棧AI軟件能力,屏蔽底層復雜性。端側設備與云端的模型更新、數據同步、任務協同將更加智能、高效和安全,形成“云邊端”一體的智能體系。
為了加速AI應用落地,打破算力的天花板,新華三推出可支持多元異構算力的超節點集群;性能強勁、穩定可靠的新一代分布式存儲;開放解耦、超寬極致的DDC無損網絡方案;支持長穩訓練算力調度的傲飛算力平臺;為智算業務提供全方位保障的智算安全解決方案等等。基于這些產品,結合自研的AI業務平臺,新華三打造出全棧AI智算方案,并以“圖靈小鎮”模式,孵化算力技術產業鏈。
“‘圖靈小鎮’在構建云端協同的算力平臺之外,也在模型與算力之間搭建了橋梁,成為孵化應用的平臺。在這個過程當中,作為一個開放的平臺,一定會有全新的業務和商業模式在‘圖靈小鎮’提供的生態環境中出現。”徐潤安說。
據了解,新華三正憑借在聯接方面數十年的技術積累,與國內外標準組織一同,積極參與從Scale-up到Scale-out的下一代互聯技術攻堅,除了支持更大規模AI加速卡的南向互聯集群,還持續提升機間、集群間甚至跨遠距離數據中心間傳輸的網絡性能,實現算力資源的充分釋放。
“我們正通過構建開放、高效、安全的AI基礎設施和技術生態,加速產業鏈高效協同。支撐客戶在尖端科學、工業制造、醫學診療、自動駕駛等多個場景實現AI技術規模化落地。” 徐潤安表示,“我們能在宏觀上看到AI發展的大方向,但最后會有什么樣的結果可能都是未知的,我們當下唯一要做的事情就是擁抱它。在這個過程中,一切創新與嘗試都是值得的。”
沈建緣/文