“十四五”規劃將2025年設定為數字經濟核心產業增加值占GDP比重提升至10%的關鍵年，人工智能正是核心驅動；大模型技術經過了3年的快速迭代，2025年有望進入場景化落地的爆發期；產業側隨著近兩年算力、算法的成熟，數字化轉型的需求已經完全被激發……

很明顯，在政策周期、技術演進與產業需求的三重交匯下，2025年將是“人工智能+”行動落地的關鍵一年。

浪潮集團執行總裁、總工程師，浪潮云董事長肖雪

浪潮集團執行總裁、總工程師，浪潮云董事長肖雪日前指出：“人工智能+”行動，正在國家的戰略部署中有序推進，技術的演進、模式的創新、范式的革命，發展速度一日千里，對浪潮云來說則面臨新的挑戰和機遇。”

客觀來說，“人工智能+”行動的落地，還需要云計算、人工智能、數據要素，與行業應用場景的深度融合。浪潮云則通過“智慧系統的全場景運營商”的新定位，正在成為推動“人工智能+”行動落地的的中堅力量。

01

戰略升級

與“人工智能+”行動同頻共振

實際上，“人工智能+”行動走向落地，要解決的本質命題，是技術先進性與行業普適性之間存在的“最后一公里”落地的難題。

首先，當下的很多科技企業普遍聚焦于智能體開發，但其實真正制約AI應用落地的并非智能體數量，而是“場景適配成本過高”這一根本障礙。智能體的部署需要跨越大模型選型、數據治理、算力適配、安全合規等復雜環節，導致一些企業陷入“有需求、無能力”的困境。

這就需要一種“開箱即用”的一體化方案，能夠通過將“智、數、云、安”能力封裝為標準化模塊，真正實現“最后一公里”的穿透，讓場景創新回歸業務本質。

其次，“人工智能+”行動，要解決的是全社會的智能化，而非讓大模型成為少數大型企業的“專利”，大部分企業數字化轉型仍面臨算力、數據、人才等重重壁壘。這必須要進行一場真正意義上的AI技術普惠，能夠承載這一責任的一定是一朵分布式的智能云。

而這兩大難題，也恰是浪潮云通過“分布式智能云”的戰略升級，并從“分布式云服務提供商”向”智慧系統的全場景運營商”轉型，所探索出來的“解題思路”。

肖雪坦言，“人工智能+”行動落地的過程中，大模型廣泛應用、新質生產力、算力資源的布局、數據基礎設施的布局、數據資源開發和創新鏈和產業鏈的無縫對接，均對云的形態、數據要素的發展、人工智能的應用提出了新的要求。

比如從DeepSeek的出現，看到更多的是行業的突進，更是技術平權所帶來的AI技術普惠。

“智能體會越來越多，但單一的智能體并不是一個能夠滿足大部分組織AI需求的方式，需要建立一個全棧的生態價值鏈，才能更好地驅動價值鏈和產業鏈的融合，才能更好的轉化‘行業最后一公里’。”肖雪說。

因此在浪潮云的戰略上，“有云處皆智能”要做到“皆智能”的前提，是先實現無處不在的計算，要有云；其次在業務定位上“智慧系統的全場景運營商”，通過DeepSeek加海若大模型的雙引擎，形成了公共服務平臺，可以部署上百個智能體為企業提供服務，加快打通面向組織的智能化落地“最后一公里”。

這次戰略升級的另一個關鍵則是運營能力的質變。不同于傳統云服務的靜態交付模式，浪潮云構建的可運營私有云體系，將算力部署、模型迭代、數據治理轉化為持續服務過程。這種運營態服務創新，有效應對了大模型本地化部署后的持續演進需求，使用戶能夠通過“開箱即用”的一體化平臺，實現智慧系統的全生命周期管理。

特別是在數據要素市場化配置進程中，浪潮云通過建立智能體運營平臺，形成了數據煉化、模型訓練、場景落地的完整價值閉環，真正將技術平權轉化為產業普惠，為“人工智能+”行動的落地，提供了重要的支撐。

02

分布式智能云

破解“引擎”落地的三個尷尬

“2025年注定是智能體的元年，但同時也將是智能體的爆發之年。”浪潮云總經理顏亮如是判斷。

浪潮云總經理顏亮

類比傳統工業世界，從蒸汽機到內燃機的出現，都是化學能轉化成機械能。而大模型技術，則是將數據轉化成智能，這就是智能世界的新引擎。

但新的引擎要走向落地，在行業側仍然存在三個尷尬：數據主權與安全焦慮、系統化落地的落地鴻溝、數智能力的可持續進化。

首先，大模型作為“數據引擎”，需要直接調用組織核心數據，但數據主權歸屬、隱私保護、跨境流動等問題很容易成為掣肘。傳統加密技術難以適配大模型的動態數據交互需求，而公有云上的通用模型更讓政企用戶有無法釋懷的數據安全焦慮。

其次，系統化落地背后則是一種認知斷層。用戶對大模型能力經常高估其通用性，而低估其與組織流程的耦合復雜度。單點工具易成“玩具”，但將智能體融入業務流程、決策體系時，需重構組織要素關系。

最后，智能體并非靜態工具，而是需持續訓練的“生命體”。傳統IT系統的運維邏輯無法支撐其動態成長，導致智能體易陷入能力停滯甚至退化，使得數智能力無法持續進化。

面對如上這些難題，顏亮給出的答案是：分布式智能云，并從可信賴、可落地和可持續三個維度，化解了大模型作為引擎落地點的三個尷尬。

可信賴的關鍵，是建立一套數據主權防護體系。浪潮云不僅是國內唯一通過模型、智能體、算法三個主體備案的云服務商；同時，依托浪潮云過去多年的政務云服務經驗，已形成分等級、分區域、分數據、分域的安全基座；并且建立起智能體安全評測體系，海若大模型在首批評測中位列第一，將抽象安全轉化為可量化指標。

可落地的本質是打造場景化AI生產力工具。比如Agent OS操作系統，內置多個行業智能體，覆蓋客服、風控、運維等場景。以12345服務熱線為例，通過智能坐席與人工協同，實現了日均工單處理量翻倍。

可持續是構建智能生命體的進化生態。如通過數智大學，建立模型工廠流水線，實現智能體生產全流程自動化；通過數智醫院，建立模型健康度評估體系，可提前預警算法衰減風險。

03

為“人工智能+”行動落地

提供可行性方案

“人工智能+”行動的系統性落地，本質上是國家戰略與市場需求，以及AI創新的深度融合。

自2011年起，從“政務云系統集成商”到“分布式云服務提供商”，再到“智慧系統的全場景運營商”，浪潮云歷經三次戰略升級，搭建起貫通“技術研發-場景驗證-產業推廣”的價值閉環。為“人工智能+”行動落地，提供了可行性的方案。

很明顯，“人工智能+”行動落地的重點，在于能否將AI技術轉化為普適性生產力工具。浪潮云通過分布式智能云，打破了算力與場景的割裂。特別是將“智、數、云、安”四維一體化的能力進行封裝，將大模型選型、數據治理、算力調度等復雜的技術流程標準化，讓AI能力“開箱即用”，也推動了AI落地更多行業場景的適用性。

為了加快這一戰略升級的進程，浪潮云的分布式智能云戰略，計劃半年內完成現有分布式云節點的升級，今年內落地分布式智能云節點超過1000個，讓“智慧系統的全場景運營商”的新定位，切實做到“有云處皆智能”。

同時，可運營私有云作為分布式智能云落地的最佳路徑之一，IDC也與浪潮云合作發布《可運營私有云白皮書》，通過選取以浪潮云為代表的主流云服務商的運營實踐，提出可運營私有云能夠幫助用戶提升私有云平臺可持續運營能力，構建自身數字化轉型能力模型和智能應用支撐架構體系，最終實現智能化、服務化的云平臺運營能力。

總體而言，當AI與大模型技術正在成為中國數字經濟增長的新引擎。浪潮云通過戰略升級，化解了AI場景化落地的痛點，將分布式智能云構建成為數智時代的新型基礎設施，并將“有云處皆智能”踐行至千行百業的無數個場景。