寒风轻拂，万物静谧。在初冬的一个下午，浪潮云海蓄势已久的新品发布好似“一抹暖阳”，给AI基础设施创新带来了新的活力。InCloud AIOS，不仅仅是在过去产品基础上“加了智能”，而是在以往经验基础上重构了底层技术逻辑，这意味着传统操作系统的边界正在被打破。

　　“我们推出InCloud AIOS，不是突发奇想，而是在智算操作系统（智算OS）方面的深厚积累。过去，我们为政府、高校的科研智算中心提供服务，深度优化了以GPU为核心的资源调度、监控与分配能力。”当浪潮数据云计算产品副总经理张明灿，分享产品设计初衷的时候，脑海中立刻浮现出浪潮数十年发展的那些光辉时刻。

　　论打造自己的操作系统，浪潮可谓是“元老级”企业。从1960年的山东电子设备厂（浪潮前身）创立开始，到1970年“东方红1号”卫星的关键元件打造，再到1980年的第一台国产微机，以及进入新世纪之后“X86 架构”服务器的生产，浪潮一直是根红苗正的“国潮”品牌代表。为了满足客户把一台服务器切成20份的“抠门需求”，浪潮很早开始打造虚拟化系统，通过一台计算机同时完成多个任务。

　　之后，云计算时代来临，浪潮开始思考如何区别于阿里云、腾讯云这种公有云模式，把私有云部署在企业的数据中心，让数据完全受控制？于是，2010年“云海OS”的诞生，代表着浪潮正式进入云计算的领地。

　　今天，当科技发展的“飞轮”进入全新的人工智能时代，浪潮又看到了新的发力点——将AI能力融入现有私有云，是解决用户痛点的最 佳路径。

　　AI基建的“二次觉醒”

　　从AI应用现状来看，尤其是政企用户，在政策东风和效率红利的双重因素影响下，“智能化跃进”正在以前所未有的速度，全面铺开。

　　起初，企业只是小规模试点，通过集中采购DeepSeek一体机或集群，搭建智能问答等基础应用，实现快速部署AI的目的。之后，随着行业用户在AI领域的持续探索，需求逐渐向多芯片、多模型、多智能体方向延伸。客户不再满足于单一模型与智能问答应用，比如：财务部门要有智能报销系统、研发部门要有智能编程系统、销售部门要有智能营销系统……不同业务有不同的差异化需求，这就要求 AI 平台要具备多芯片、多模型、多智能体的兼容与统一管理能力。

　　智能化和标准化，是数智化转型的“AB面”。当AI应用走向“深水区”，矛盾开始凸显。

　　首先，类似于“资源割裂”和“AI烟囱”这类的问题开始浮出水面。传统数据中心过去那种由运维人员和信息中心主导的格局，在AI时代遭遇了前所未有的挑战。运维人员懂基础设施，但不懂AI；业务部门懂需求，但不懂技术。这种认知错位导致了一个尴尬局面——数据中心的权限和预算被拆分成无数碎片，分发到各个业务部门。结果就是“AI烟囱”林立，每个部门自主采购AI算力资源，独立部署专用应用，形成一个个垂直而封闭的技术栈。这不仅造成了严重的资源浪费，让跨部门的协同管理变得异常复杂。

　　其次，企业管理陷入困境，AI变成“失控的军备竞赛”。当每个部门都在运行自己的模型，使用自己的数据，遵循自己的优化标准时，企业级AI治理几乎成为不可能的任务。版本混乱、安全漏洞、合规风险……这些在集中式架构下相对可控的问题，在分布式AI时代被急剧放大，使得模型性能调优和统一管理变得异常困难。

　　当政企应用部署出现“巨大裂痕”，一场关于AI基础设施的重新定义，正在悄然来开帷幕。

　　简化部署，AIOS带来了分层解耦设计新范式

　　面对普遍的“AI落地焦虑”，浪潮云海InCloud AIOS顺势推出。InCloud AIOS的定位是以“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。

　　如果用一句话总结，InCloud AIOS给出的答案，是想解决之前AI落地混乱的局面，通过“乐高式”设计，将复杂的AI基础设施分为可独立组装，又能无缝咬合的产品模式。

　　“AIOS 平台的核心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。”浪潮数据云计算产品部AIOS产品负责人吕广杰，具体介绍了产品背后的设计思路。

　　浪潮云海InCloud AIOS将复杂的AI基础设施分为多层组件：

　　第一层，基础设施层：这是物理基石，包括高性能AI服务器、超高速网络（如InfiniBand）和存储。如果AI构建是“高楼大厦”，基础设施要解决的是“有没有钢筋水泥”的问题。

　　第二层，模型生产层：这是系统的核心引擎。它的精妙之处在于“双向解耦”：向下，它能兼容并管理来自不同厂商的芯片、整机、网络，将异构算力统一池化；向上，它提供统一的大模型服务，无论是接入Qwen、DeepSeek等开源模型，还是为客户训练专属的行业模型，都能在此完成从训练、微调到推理的全生命周期管理。

　　第三层，智能体开发层：这是赋能工具坊。它提供统一的智能体（Agent）开发工具链，让业务人员能以“搭积木”的方式，将AI能力编排成解决具体问题的智能工作流，比如一个自动处理票据系统，或者是一个生成财报的财务智能体。

　　第四层，应用层：这是“AI最终成果的展示区”。各类行业应用（如智慧政务助手、医疗影像分析）在此运行。这一层的关键作用在于，基于底层平台的稳定支撑，让新应用的开发和部署速度可以大大加快。

　　InCloud AIOS整体设计的精髓在于，将AI部署从“毛坯房”演进为“精装智能大厦”，让客户灵活交付业务。对于刚起步的客户，可以只部署基础设施层，即可以获得强大、统一的算力资源池；对于开始探索模型应用的客户，可以叠加模型生产层，在算力池之上获得模型训练和推理的能力，步入“能用模型”的阶段；对于需求复杂的先进客户，则可以继续增加智能体开发层，让各业务部门能自主开发AI应用，实现“用好模型”的智能化进阶。

　　对于政企客户来说，使用浪潮云海InCloud AIOS，不仅获取了一个“开源即用”的组合方案，还会基于浪潮应用生态优势，让技术平台可拆解、可组合、可演进。

　　为什么是私有云？一次必然融合！

　　面对AI应用部署挑战，浪潮云海看到一个清晰蓝图，那就是将AI能力融入现有私有云。

　　为什么是私有云？原因很简单，出于对数据安全、自主可控和定制化的刚性需求，政企客户，尤其是政府机构和央国企，几乎清一色地选择了私有化或本地化部署路径。这就像为每个部门或企业都修建了一个专属的“AI锅炉房”。好处显而易见：数据不出域、服务更稳定、能深度贴合自身业务。

　　要知道，AI智能体所需的大模型、GPU算力、容器等所有能力，私有云平台均可以实现。同时，云是原有应用和AI应用的最 佳载体，二者通过云端结合，可以更便捷地获取数据，大幅降低管理运维复杂度。更重要的是，云有着天然的包容性，可以适配各类芯片、框架、大模型等资源，更容易帮助用户构建多芯多模的AI基础设施。

　　基于这一判断，浪潮云海将其InCloud AIOS定位为云原生的AI基础设施平台，而非一个孤立的AI工具集。最终目标，是让AI能力的获取和使用，变得像申请一台虚拟机一样简单。

　　浪潮云海InCloud AIOS的亮点包括:

　　1.一云多算，降低建设成本。依托自研框架，InCloud AIOS 可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。

　　2. 高效运维，降低AI学习使用成本。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。

　　3. 智能调度，精准“压榨”每一份算力。不同芯片承载模型的能力存在差异，有高端芯片，也有中低端芯片，InCloud AIOS 平台可根据不同业务场景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。

　　4. 高效构建智能体，解决业务落地难问题。采用InCloud AIOS构建问答智能体仅需三步（创建知识库→上传文件→关联模型与知识库）就能完成，构建复杂智能体通过拖拉拽分钟级即可完成任务，发布后即可直接使用。

　　5. AI安全网关，保障服务安全稳定。对于政府、金融、央国企等政策性客户而言，敏感信息泄露风险极高。InCloud AIOS平台通过部署AI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过滤，拦截违规提问；屏蔽敏感数据输出；限制复杂计算类问题占用过多资源；支持白名单配置，灵活管控可访问数据范围。

　　写在最后

　　InCloud AIOS最新产品形态的发布，让我们看到AI与云融合的未来已来，一场基于政企场景的“AI基础设施”革命正在悄然发生。下一代企业级云平台，将不仅提供更强大的计算、存储、网络这样的基础服务，还会把模型、算力乃至智能体作为一种标准服务，让用户获取AI能力像“打开水龙头取水”一样简单、自然。