2025AI行業升級生態戰：誰在“種樹”？誰在“造林”？_風聞

文 | 智能相對論

作者 | 陳泊丞

僅大會開幕當天上午，參展觀展人數就已突破十萬，三千餘名外籍人士專程參與，加上官方的高度重視，2025世界人工智能大會（WAIC）的火爆程度遠超往屆情況。

整個社會對AI前所未有的聚焦，而在這一場愈演愈烈的熱潮背後，AI行業的熱度早已超越技術討論本身，已然變成一場生態話語權的爭奪戰。以紫光股份旗下新華三集團為例，在這次WAIC的大規模展出中，可以看到其並不侷限於單點技術或硬件設備，而是以智算基座，結合AI使能平台等系統性解決方案，形成了從底層基礎設施到上層行業應用構建的全鏈路協同。

這種打破單點割裂，通過分層解耦的架構兼容異構算力、聚合生態夥伴，既將自身內部IT系統AI化重構，又賦能行業夥伴的實踐，就像是“造林”，即專注於讓算力、數據、模型、應用在開放生態中形成共生循環，最終為行業提供能落地、可生長的、系統的AI解決方案。

如果説“種樹”是專注單一能力或局部應用，那麼“造林”就是一場系統能力的全面升級，兩者之間的區別與進階正重塑整個AI行業的競爭邏輯。

AI行業的“種樹”困境

在AI技術狂飆突進的當下，一個看似矛盾的現象正在行業內悄然蔓延——這便是AI領域的“種樹”困境。斯坦福大學發佈的《2025年人工智能指數報告》揭示，儘管過去18個月算力價格降幅超280倍，企業在算力應用上卻仍深陷“用不起、用不好”的泥沼。

從技術底層邏輯審視，算力應用難題背後，異構算力調度難、數據治理複雜、場景適配不足等核心問題盤根錯節。而更深層次的矛盾在於，AI全鏈路體系尚未實現貫通，算力、數據、模型與應用等關鍵要素間仍存在顯著割裂，這種系統性失效嚴重製約了AI價值的有效釋放。

正如新華三集團高級副總裁、解決方案部執行總裁曾富貴在2025WAIC“智能趨勢論壇”上的觀點指出：“AI的未來絕非簡單的硬件堆砌，唯有實現算力、數據、模型及應用的協同使能，最大化釋放每一份算力潛能，才能真正跨越從‘可用’到‘好用’的鴻溝，引領產業智慧躍遷。”

新華三集團高級副總裁、解決方案部執行總裁曾富貴

在數據層面，中國智能算力規模已達1037.3EFLOPS，較去年激增43%。然而，麥肯錫2025年調研數據卻呈現出鮮明反差：中國企業生成式AI項目在三個以上部門落地的比例僅為28%，而全球平均水平也僅為45%，中國企業在AI技術落地廣度上仍存在明顯差距。

IDC發佈的《2025年中國人工智能計算力發展評估報告》則進一步指出，42%的企業明確要求服務商提供預集成的AI開發環境，但僅有15%的服務商能夠滿足這一需求。這些數據清晰地表明，AI產業供給側存在顯著短板，難以向企業提供系統、完善的AI落地解決方案。

這種現狀恰似種下了幾棵樹幹粗壯的樹，單看長勢尚可，但由於缺乏森林般的生態系統支撐，難以持續孕育新的樹木，無法形成持久的生命力。這種“種樹”困境，折射的正是當前AI產業發展中基礎設施與生態建設不同步的深層矛盾，亟待行業玩家破解。

新華三的“造林”策略

今年新華三以“聚合·智躍遷”為主題，全方位展示了最新成果、方案以及實踐成果。其中，也暗藏了其對當前AI生態建設的理解和踐行。

相比於“種樹”，新華三對AI行業的策略更接近於“造林”，具體呈現在四個層面。

一、土壤改良：整合智算核心要素，構建解耦式基礎設施

相比其他廠商通過堆疊服務器來擴大算力供給，新華三以算力、網絡、存儲、安全四大核心要素為基礎，構建瞭解耦式基礎設施底座。企業可以選擇不同品牌的GPU，通過統一接口實現協同調度，進而發揮出更強大的效能。

同時，通過與上層的AI業務平台之間進行軟硬協同優化，提升了20%的訓推效率，以及實現了分鐘級的AI應用構建。最終，結合端到端的軟硬一體化交付能力，這一體系成功支撐了AI能力一站式落地，為企業落地AI提供了強大且穩定的底座。

二、打通水系：依託全棧智能網絡，增強數據治理

數據如同AI產業的水源，而網絡則是輸送水源的河道。當下多數企業AI項目折戟沉沙，癥結正在於“河道不通”。比如，車間傳感器的數據卡在邊緣節點、醫院影像因帶寬不足難以傳輸、跨廠區設備數據形成“數據孤島”——這些網絡斷層直接導致數據治理成為空談。

新華三今年發佈基於DDC架構的新一代無損網絡解決方案。該方案聚焦AI時代智算中心面臨的流量擁塞與調度複雜等核心難題，通過架構創新實現網絡全鏈路的高效協同與無損傳輸，助力客户重塑智算中心網絡底座，全面釋放算力價值。

三、培育種苗：AI使能平台，讓企業擁有更多的應用開發選擇

在多數企業困於場景適配不足導致AI無法落地的過程中，新華三正試圖將自己20年數字化轉型經驗轉化為行業AI開發的“行業工具箱”，通過解耦式基礎設施，再把場景能力封裝起來，推給企業客户，讓企業既能複用通用AI能力，又能低成本定製專屬應用，最終實現從買算力到用智能的躍遷。

這種做法不同於把自己培育好的種苗塞給企業，而是幫助企業培育自己的種苗。因此，新華三的AI使能平台既支持異構算力適配，也支持多模型兼容，企業既可以基於開源框架自主研發，也能嫁接第三方模型進行二次訓練，從而解決不同企業、不同行業、不同場景的適配性問題。

四、落地樣本：圖靈小鎮全面驗證“造林”成就

新華三的圖靈小鎮是其“造林”策略的核心落地樣本，通過構建算力-數據-場景-生態的閉環體系和開放能力，全面驗證了生態協同模式在破解AI落地難題中的實踐價值。目前，新華三的圖靈小鎮模式已經在浙江、河南、陝西、安徽、貴州等多個省市落地，並取得了相當不錯的反饋。

在圖靈小鎮模式下，通過算力資源的虛擬化和精準切割調度，構建一站式、多元化的算力服務平台和銷售體系，為加快算力資源的銷售和去化，探索出了一條可行的路徑，併為地方創新企業提供更普惠、更有性價比的算力供給。與此同時，圖靈小鎮還可以通過“GPU+模型+應用場景”的精準適配，助力百行百業新質生產力的探索實踐。

寫在最後

回過頭來看，新華三的“造林”策略背後，本質是AI行業的深層變革：技術壁壘正在讓位於生態壁壘。新華三用“全棧解耦+生態開放”的模式走出了另一條路——其方案既兼容異構算力，也向ISV開放平台能力，不只是為了種下一棵樹，而是創造生態環境造就一整片森林。

這種模式或許會在短期內需要犧牲部分效率，但是在未來必然會贏得社會的長期信任。從更深層看，“造林”不僅是一種商業策略，更是AI產業走向成熟的必然選擇。當算力成為像水電一樣的基礎設施，當數據要素在開放生態中自由流動，當千行百業能低成本獲取AI能力，技術才能真正從“實驗室”走進“生產車間”。

新華三的實踐證明，未來的AI競爭不是“一棵樹的高度競賽”，而是“一片森林的生態較量”——那些能構建開放協同生態的“造林者”，終將在產業變革中佔據生態鏈的樞紐位置，推動AI從技術突破邁向社會價值創造的高質量發展新階段。

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