通信世界网消息（CWW）“我国2025年6月日均Token消费量达到30万亿，较2024年的日均1000亿暴涨300倍！”青云科技副总裁沈鸥在AIInfra 3.0发布会上抛出的这组数据，直观展现了AI产业的爆炸式增长态势。

与此同时，OpenAI的GPU数量从2024年底的10万颗预计飙升至2025年底的100万颗，全球GPU电力消耗占比也从2023年的0.1%跃升至2025年的0.5%，预计2030年将突破3%-5%。一系列数据都表明，AI已从“选答题”变成企业生存发展的“必答题”。

然而，对于企业来说，“怎么转？什么时机转？能不能转？”也成为企业客户在数智化转型过程中的困惑和挑战。青云AI Infra 3.0以“All in One, One for AI”的全栈架构为企业架起了一座衔接历史IT资产与未来AI需求的转型桥梁。

AI转型已无退路，“三座大山”待解

青云科技CEO林源在发布会上明确指出，当前AI领域的三大趋势已不可逆转，企业推进AI转型刻不容缓。

首先是算力需求的指数级爆发。随着大模型应用规模化落地，算力逐渐成为企业核心生产力，OpenAI GPU数量1年增长10倍的案例，正是算力需求激增的典型体现；其次是能源消耗的持续飙升，全球GPU电力消耗占比的快速提升，意味着绿色算力将成为未来企业布局AI的重要考量；此外，Token消耗量呈爆炸式增长，2025年上半年每月Token消耗量环比增长超100%，标志着AI应用已从实验室走向实际业务场景。沈鸥进一步补充道，Software 3.0时代已来临，“一句提示词=秒级热更新”的软件开发新模式，让业务迭代速度从“周”级迈入“小时”级，在这样的行业变革下，企业不推进AI转型就意味着被市场淘汰。

基于十余年服务企业客户的经验，青云科技精准捕捉到企业AI落地过程中的核心困境，林源将这些困境概括为“既要又要还要”的三重矛盾。

第一重是新老割裂之痛。传统企业在过去10-20年间历经传统IT架构、虚拟化、云、云原生等多轮技术变革，形成了碎片化的IT架构，如今推进AI创新时，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。

第二重是管理效率之困。IT部门为保障稳定倾向于“简单化管理”，而业务部门面对市场竞争需要“多元化、灵活化需求支撑”，这种需求差异导致IT越支持就越复杂，越升级越混乱。

第三重是稳定创新之难。技术迭代的颠覆性与企业发展的渐进性存在严重错配，企业既需要通过技术迭代实现创新，又要保障业务稳定性，导致团队不敢轻易升级，怕出现问题影响业务，最终陷入“不转型难，转型更难”的两难境地。

本质上企业所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。林源认为，企业要的不是颠覆性创新，企业需要的是从一个IT架构跨越到另一个IT架构的桥梁。

而青云科技要做的就是为客户架设一座衔接历史与未来的桥梁：第一，它能兼容存量架构，保护既有投资，第二，它能全面的支撑未来持续演进的AI需求，第三，它还能确保业务转型中的平滑性和稳定性。

青云AI Infra 3.0的全栈架构革命

针对企业AI转型的痛点，青云科技推出“重构归一”的AI Infra 3.0，以四层全栈架构实现“兼容历史资产、面向未来AI需求”的核心目标。

其中，最底层的内核层是全栈架构的核心底座，搭载了青云PrimusOS信创操作系统，能全面适配国产芯片与算力设备，在确保合规安全的同时，实现极致的性能调用。

调度层以KubeSphere为统一调度平台，可实现通算、超算、智算的一体化调度，且基于开源开放架构搭建，能打破封闭技术壁垒，最大化提升资源分配效率。

能力层整合了虚拟化、云、云原生、AI智算四大核心技术能力，覆盖从传统应用到智算应用的全生命周期管理，满足企业不同业务场景的需求；最上层的开放层可通过LuBan可插拔架构、100%开放API及MCP协议兼容，支持第三方应用无缝接入，能灵活满足不同行业的差异化需求。

林源强调，这套架构的核心设计理念是“渐进式创新”，并非颠覆企业现有IT资产，而是通过搭建转型桥梁，帮助企业平稳推进AI落地，无需“推倒重建”，可根据自身节奏按需分阶段升级。

青云AI Infra 3.0通过技术架构革新，为企业带来可量化的四大核心价值。

在投资方面，该架构能兼容企业现有IT资产与存量业务，避免重复建设造成的浪费，相比“推倒重建”的模式，可帮助企业节省75%的成本。

在转型方面，架构具备100%平滑升级能力，能确保业务零中断。某制造企业从“三朵云”分立架构升级到统一架构的过程中，未对生产环节造成任何影响。

在运营方面，一套控制面即可实现多工作负载统一调度，企业运维效率显著提升。

在创新方面，开源开放的架构设计能适配未来AI技术演进需求，青云科技自身就是该架构的首个受益者，借助其将产品上线时间从数月缩短至数周，且在DeepSeek发布时，成为最早在线上提供相关服务的云厂商之一。值得一提的是，针对GPU服务器单价高昂的问题，青云AI Infra 3.0支持公有云智算服务与本地私有化部署的混合模式，企业可灵活组合资源，最大化提升GPU资源利用率。

行业持续实践创新，从技术落地到业务增长

多个行业标杆案例直观印证了青云AI Infra 3.0的实战价值。在教育行业，高校普遍面临“算力多样性部署、交付和使用的难题”的双重困境，通过青云AI Infra 3.0的统一架构，大学现在就可以建立智算平台为学生提供GPU算力、模型推理服务，利用青云成熟的算力运营能力让学校的智算中心可以按需分配、按需计量计价，通过完善的运营服务让昂贵的GPU资源得到充分使用，同时，也可以逐步过渡到“超算+智算”的统一服务，一半的成本就可以拥有双份能力。

在智能制造领域，某领先制造企业长期受困于“虚拟化管硬件、云原生管应用、智算平台管AI”的分立架构，跨平台协调内耗严重。通过基于青云AI Infra 3.0 架构，实现了全链路自动化，将IT部门响应业务部门的速度从1小时大幅缩短到15分钟，显著缩短 AI 模型从研发到生产的周期。

在媒体行业，某山东客户因系统集成多个厂商的软硬件，其中一款存储产品出现技术问题且无法短时修复，导致整体系统面临无法按时上线的风险。借助青云AI Infra 3.0的可插拔架构，该客户快速适配替代存储方案，适配成本大幅下降，同时实现多元算力统一供应，摆脱产品技术束缚的难题。

除上述行业外，在生物制药领域，青云AI Infra 3.0帮助某医药研发集团快速对接专业大模型，通过模型与推理引擎分离架构优化性能，及时上线医疗AI分析能力；在企业服务领域，某运营商借助该架构搭建统一平台，实现AI算法开发、业务应用运行与算力服务部署的一体化，不仅加速了AI从概念验证到落地的速度，还让IT部门从成本中心转型为业务中枢，提升了部门在企业中的地位。

“AI Infra 3.0的成功落地，离不开开放共赢的生态体系支撑。”沈鸥在发布会结尾强调，青云科技始终将生态合作作为核心战略，目前已与海光、华为昇腾、摩尔线程、麒麟软件等众多企业达成深度合作，持续深化信创适配工作，确保架构能兼容市场主流的国产软硬件产品。

回顾青云AI Infra系列的演进历程，从1.0时代的算力中心模式创新，到2.0时代的十大行业场景解决方案突破，再到3.0时代的“重构归一”，始终围绕“以客户需求为核心”的理念，不断优化技术与服务。目前，已有大量ISV（独立软件开发商）与渠道伙伴借助AI Infra 3.0的统一技术架构，降低了产品集成与客户服务的门槛，实现了共赢。

在AI技术重构产业格局的当下，青云AI Infra 3.0不仅解决了企业“不敢转、不会转、转不起”的痛点，更让AI从抽象的技术概念，转变为可落地、可创造价值的业务红利。正如林源所说：“企业AI转型不需要颠覆性的革命，需要的是一座平稳过渡的桥梁，而青云AI Infra 3.0，就是这座连接历史与未来的桥。”