2025AI行业升级生态战：谁在“种树”？谁在“造林”？_风闻

文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

仅大会开幕当天上午，参展观展人数就已突破十万，三千余名外籍人士专程参与，加上官方的高度重视，2025世界人工智能大会（WAIC）的火爆程度远超往届情况。

整个社会对AI前所未有的聚焦，而在这一场愈演愈烈的热潮背后，AI行业的热度早已超越技术讨论本身，已然变成一场生态话语权的争夺战。以紫光股份旗下新华三集团为例，在这次WAIC的大规模展出中，可以看到其并不局限于单点技术或硬件设备，而是以智算基座，结合AI使能平台等系统性解决方案，形成了从底层基础设施到上层行业应用构建的全链路协同。

这种打破单点割裂，通过分层解耦的架构兼容异构算力、聚合生态伙伴，既将自身内部IT系统AI化重构，又赋能行业伙伴的实践，就像是“造林”，即专注于让算力、数据、模型、应用在开放生态中形成共生循环，最终为行业提供能落地、可生长的、系统的AI解决方案。

如果说“种树”是专注单一能力或局部应用，那么“造林”就是一场系统能力的全面升级，两者之间的区别与进阶正重塑整个AI行业的竞争逻辑。

AI行业的“种树”困境

在AI技术狂飙突进的当下，一个看似矛盾的现象正在行业内悄然蔓延——这便是AI领域的“种树”困境。斯坦福大学发布的《2025年人工智能指数报告》揭示，尽管过去18个月算力价格降幅超280倍，企业在算力应用上却仍深陷“用不起、用不好”的泥沼。

从技术底层逻辑审视，算力应用难题背后，异构算力调度难、数据治理复杂、场景适配不足等核心问题盘根错节。而更深层次的矛盾在于，AI全链路体系尚未实现贯通，算力、数据、模型与应用等关键要素间仍存在显著割裂，这种系统性失效严重制约了AI价值的有效释放。

正如新华三集团高级副总裁、解决方案部执行总裁曾富贵在2025WAIC“智能趋势论坛”上的观点指出：“AI的未来绝非简单的硬件堆砌，唯有实现算力、数据、模型及应用的协同使能，最大化释放每一份算力潜能，才能真正跨越从‘可用’到‘好用’的鸿沟，引领产业智慧跃迁。”

新华三集团高级副总裁、解决方案部执行总裁曾富贵

在数据层面，中国智能算力规模已达1037.3EFLOPS，较去年激增43%。然而，麦肯锡2025年调研数据却呈现出鲜明反差：中国企业生成式AI项目在三个以上部门落地的比例仅为28%，而全球平均水平也仅为45%，中国企业在AI技术落地广度上仍存在明显差距。

IDC发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》则进一步指出，42%的企业明确要求服务商提供预集成的AI开发环境，但仅有15%的服务商能够满足这一需求。这些数据清晰地表明，AI产业供给侧存在显著短板，难以向企业提供系统、完善的AI落地解决方案。

这种现状恰似种下了几棵树干粗壮的树，单看长势尚可，但由于缺乏森林般的生态系统支撑，难以持续孕育新的树木，无法形成持久的生命力。这种“种树”困境，折射的正是当前AI产业发展中基础设施与生态建设不同步的深层矛盾，亟待行业玩家破解。

新华三的“造林”策略

今年新华三以“聚合·智跃迁”为主题，全方位展示了最新成果、方案以及实践成果。其中，也暗藏了其对当前AI生态建设的理解和践行。

相比于“种树”，新华三对AI行业的策略更接近于“造林”，具体呈现在四个层面。

一、土壤改良：整合智算核心要素，构建解耦式基础设施

相比其他厂商通过堆叠服务器来扩大算力供给，新华三以算力、网络、存储、安全四大核心要素为基础，构建了解耦式基础设施底座。企业可以选择不同品牌的GPU，通过统一接口实现协同调度，进而发挥出更强大的效能。

同时，通过与上层的AI业务平台之间进行软硬协同优化，提升了20%的训推效率，以及实现了分钟级的AI应用构建。最终，结合端到端的软硬一体化交付能力，这一体系成功支撑了AI能力一站式落地，为企业落地AI提供了强大且稳定的底座。

二、打通水系：依托全栈智能网络，增强数据治理

数据如同AI产业的水源，而网络则是输送水源的河道。当下多数企业AI项目折戟沉沙，症结正在于“河道不通”。比如，车间传感器的数据卡在边缘节点、医院影像因带宽不足难以传输、跨厂区设备数据形成“数据孤岛”——这些网络断层直接导致数据治理成为空谈。

新华三今年发布基于DDC架构的新一代无损网络解决方案。该方案聚焦AI时代智算中心面临的流量拥塞与调度复杂等核心难题，通过架构创新实现网络全链路的高效协同与无损传输，助力客户重塑智算中心网络底座，全面释放算力价值。

三、培育种苗：AI使能平台，让企业拥有更多的应用开发选择

在多数企业困于场景适配不足导致AI无法落地的过程中，新华三正试图将自己20年数字化转型经验转化为行业AI开发的“行业工具箱”，通过解耦式基础设施，再把场景能力封装起来，推给企业客户，让企业既能复用通用AI能力，又能低成本定制专属应用，最终实现从买算力到用智能的跃迁。

这种做法不同于把自己培育好的种苗塞给企业，而是帮助企业培育自己的种苗。因此，新华三的AI使能平台既支持异构算力适配，也支持多模型兼容，企业既可以基于开源框架自主研发，也能嫁接第三方模型进行二次训练，从而解决不同企业、不同行业、不同场景的适配性问题。

四、落地样本：图灵小镇全面验证“造林”成就

新华三的图灵小镇是其“造林”策略的核心落地样本，通过构建算力-数据-场景-生态的闭环体系和开放能力，全面验证了生态协同模式在破解AI落地难题中的实践价值。目前，新华三的图灵小镇模式已经在浙江、河南、陕西、安徽、贵州等多个省市落地，并取得了相当不错的反馈。

在图灵小镇模式下，通过算力资源的虚拟化和精准切割调度，构建一站式、多元化的算力服务平台和销售体系，为加快算力资源的销售和去化，探索出了一条可行的路径，并为地方创新企业提供更普惠、更有性价比的算力供给。与此同时，图灵小镇还可以通过“GPU+模型+应用场景”的精准适配，助力百行百业新质生产力的探索实践。

写在最后

回过头来看，新华三的“造林”策略背后，本质是AI行业的深层变革：技术壁垒正在让位于生态壁垒。新华三用“全栈解耦+生态开放”的模式走出了另一条路——其方案既兼容异构算力，也向ISV开放平台能力，不只是为了种下一棵树，而是创造生态环境造就一整片森林。

这种模式或许会在短期内需要牺牲部分效率，但是在未来必然会赢得社会的长期信任。从更深层看，“造林”不仅是一种商业策略，更是AI产业走向成熟的必然选择。当算力成为像水电一样的基础设施，当数据要素在开放生态中自由流动，当千行百业能低成本获取AI能力，技术才能真正从“实验室”走进“生产车间”。

新华三的实践证明，未来的AI竞争不是“一棵树的高度竞赛”，而是“一片森林的生态较量”——那些能构建开放协同生态的“造林者”，终将在产业变革中占据生态链的枢纽位置，推动AI从技术突破迈向社会价值创造的高质量发展新阶段。

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