随着大模型和行业模型加速落地应用，企业推进数智化转型时普遍面临三大挑战：一是算力需求激增但分布不均，训练、推理等任务负载波动大，导致资源利用效率低下；二是技术栈复杂，涉及芯片、服务器、网络、存储及框架等多个环节，跨团队协作和运维难度大；三是数据迁移和业务系统升级过程中，安全合规要求提高，需要在效率和可控性之间取得平衡。 业内人士指出，这些挑战与当前产业发展阶段密切有关。一上，模型规模扩大和应用场景拓展推动算力从单点建设转向平台化供给，对资源调度和隔离提出更高要求；另一方面，企业现有信息化系统需要与新算力和应用协同，增加了建设难度。同时，算力底座的开放性和兼容性直接影响投资效率，缺乏统一管理容易导致资源碎片化。 算力基础设施和平台能力正成为产业竞争的关键因素。对企业来说，能否高效打通从底层算力到上层业务，直接影响研发效率和运营稳定性；对行业而言，制造、金融、政务等重点领域的智能化升级需要可扩展基础支撑；对区域发展来说，算力平台集聚效应有助于促进产业链协同和技术扩散。 围绕"融合、效能、安全"主题，青云科技展示了智能算力底座和智算平台解决方案，通过软硬协同降低部署复杂度，并分享了多个行业落地案例。重点包括：统一管理训练和推理资源，提升利用率；构建从底层算力到上层工具链的平台化支持，加速业务上线；强化安全管控能力，满足多租户使用和资源隔离需求。生态建设上，青云科技采用开放架构，支持多厂商硬件适配和异构算力管理，帮助客户降低系统整合风险。与会者普遍认为，算力投资趋于理性的背景下，兼顾性能、成本、安全和可运维的平台方案更具实用价值。 展望未来，产业发展重点将从试点示范转向规模化应用，算力底座的标准化、平台化和绿色化将成为主要趋势。一上，随着应用深入，算力管理将更注重精细调度和全生命周期优化；另一方面，开放生态将促进硬件、框架、数据和应用的深度融合，加速技术转化。同时，安全合规将成为方案选择的核心考量因素。
人工智能技术的价值最终要体现在产业应用中。从概念到规模化落地，不仅需要技术创新，更需要系统整合和生态协同。本次大会展现了中国人工智能产业的实践成果。如何让智能技术真正推动产业升级，仍是全行业需要共同面对的课题，需要技术提供商、用户和政策制定者的持续努力。