新闻动态 - 安旭

2026/06/16

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从“力大砖飞”到“拟态共生”，新华三定义AI基础设施的系统级进化

　　过去几年，Scaling Law深刻塑造了AI行业的发展轨迹：不断堆算力、堆数据、堆参数规模，以换取智能的涌现。　　随着Agent时代的降临，对算力的需求渐渐从预训练转向推理，海量的Token消耗从根本上重塑了整个产业的评价体系。在“Token经济学”的叙事下，重心开始向更低的延迟、更高的能源效率倾斜。　　当单纯扩大规模带来的边际效益开始递减，行业亟需回答：怎么在限的能源、空间与信息边界内，产出更高密度的智能? 　　在5月8日举行的NAVIGATE 2026领航者峰会上，我们与新华三集团技术委员会副主席刘新民进行了一场对话，得到的答案是：AI基础设施正从单一的硬件竞争，进入系统重构与架构创新的“系统工程竞争”。　　全行业都在疯狂卷参数、卷规模的背景下，刘新民提出了一个直击灵魂的悖论：“设备参数这么强，为什么还需要调优呢?” 　　一语点破了AI时代最大的产业变革。　　在传统ICT的语境里，评价设备能力的逻辑很简单，比拼的是CPU性能、网络带宽、存储IOPS、单机吞吐等静态指标，似乎只要把最顶级的算力卡、最高速的无损网络和最大容量的存储连接在一起，就能发挥出最大效能。　　但在大模型推理环节，Token的产出是一个依赖动态协同的过程，即使单体硬件性能指标再高，如果底层架构的数据流转没有打通，实际运行大模型时依然无法跑得“通透”。硬件的堆砌只提供了理论上的性能上限，深度的系统级工程能力，才真正决定了算力转化为生产力的效率。　　为什么传统的“设备思维”注定走向终结?刘新民在NAVIGATE 2026领航者峰会技术创新峰会的演讲中提出了三个结构性“剪刀差”。　　首先是数据的　　目前互联网上的高质量文本数据已近枯竭，而大模型对高价值语料的渴求仍在爆炸式增长。在数据孤岛、合成数据质量差等约束下，核心矛盾不是数据不够用，而是缺乏可信好用的数据。　　其次是算力的　　当芯片制程无限接近物理学极限，摩尔定律的放缓已是不争的事实。更致命的是传统冯·诺依曼架构的瓶颈——在大模型的训练与推理中，95%以上的算时被消耗在数据搬运，而非真正的计算上。　　最后是能源的　　AI算力需求的翻倍仅需一年，传统电网基建的规划与扩容周期则要5到10年。能源的线性供给速度，可能永远都追不上功耗需求的指数曲线，单纯硬件扩容将不可避免的遇到一道道的“能源墙”。　　三个无法逾越的“剪刀差”，揭示了：算力底座的进化，绝非某个单一要素的优化，必须是一次全局性的系统进化。　　刘新民在对话中谈到了这样一段经历：“我们自己内部的一个解决方案，最初看上去，产品配置、参数指标、理论方案都很漂亮，但真正落到实战时，总感觉竞争力不够。后来团队花了半年时间，重新去抠每一个细节：设备如何组合、网络怎样优化、链路如何调度、资源如何分配，甚至细化到系统每一个层级的协同效率。最终发现，真正拉开差距的，并不是多堆几张卡，而是隐藏在系统背后的工程化能力。”...

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2026/06/15

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新华三技术服务的发展路径、技术能力和落地实践，与媒体进行了一场深入交流对话

　　数字化转型迈入深水区，IT基础设施的复杂度正以前所未有的速度攀升。在新华三集团高级副总裁、技术服务部总裁毕首文看来，智算中心的建设热潮背后，是海量数据的洪流与算力调度的难题。“三分建设，七分维护” ——这句行业箴言，正是新华三技术服务在AI时代下的核心逻辑。　　2026年5月，北京中关村国际创新中心，NAVIGATE 2026领航者峰会现场，毕首文围绕新华三技术服务的发展路径、技术能力和落地实践，与媒体进行了一场深入交流对话。这次对话，更像是一次新华三技术服务二十多年进化史的浓缩回放，以及面向AI时代的技术宣言。　　在传统运维时代，企业的IT环境往往处于“被动响应”的困境。设备告警、业务中断、故障排查……几乎都依赖工程师的经验与反应速度。但在AI时代，这一逻辑正在被彻底改写。　　过去客户对技术服务的诉求相对简单：设备坏了能修、网络断了能通、系统崩了能恢复。但今天，这种”救火式”的服务模式已经远远跟不上客户需求。在与毕首文的交谈中，笔者了解到AI时代对于运维要求的三大显著变化：　　一是技术架构的复杂性正在压垮传统服务模式。云计算、大数据、人工智能、物联网……客户的IT环境早已不是几台服务器加一套网络那么简单。多云架构、混合云部署以及分散的边缘计算节点，让故障定位和根因分析变得异常困难。　　二是数据沉睡，经验难以被复用。过去，新华三服务了超过1.2亿台全球在网设备，积累了海量运维案例。大量数据沉淀在工程师的电脑里、日志文件中，无法形成有效的知识闭环。而在AI大模型时代，“数据即燃料”成为共识。如何唤醒数据，如何将经验转化为可复用的智能体能力，成为新华三必须跨越的鸿沟。　　三是人机交互方式正在被重写。传统运维人员需要记住大量命令行、产品手册、参数配置。即便是经验丰富的工程师，也难免遗漏或出错。而AI带来的最大变革之一，是自然语言交互的普及。这意味着，运维的门槛正在被拉低，但同时也对系统的智能化水平提出了更高要求——不仅要懂命令，还要懂上下文、懂业务逻辑、懂故障溯源路径。　　在笔者看来，新华三面临的挑战，并非个例，而是整个行业进入智能运维深水区的缩影。真正的难点不在于技术本身，而在于如何将过去二十多年积累的“经验资产”系统化、模型化、产品化。这不是一个算法团队能独立完成的任务，而是需要服务、产品、数据、工程多域协同的系统工程。　　面对上述挑战，新华三并没有选择“大而全”的空泛平台策略，而是走出了一条场景驱动、智能体优先的务实路径。　　新华三集团高级副总裁、技术服务部总裁毕首文发表主题演讲　　沟通会上，毕首文详细介绍了新华三在技术与产品层面的布局。其技术服务体系涵盖“规划、建设、开发、运维、运营”全生命周期，并根据不同行业的需求进行精细化定制。其中，AIO(All-in-One)一站式运维管理服务与灵犀运维智能体构成了新华三在运维领域的重要支柱。　　本次峰会正式发布的灵犀运维智能体，既是新华三“AI in ALL”战略落地的重要实践，也是新华三技术服务体系的“智慧引擎”。　　据新华三集团副总裁、技术服务部副总裁、基础服务产品部总经理李劲松介绍，灵犀运维智能体并非单一产品，而是一系列针对特定运维场景的智能解决方案集合。通过自然语言交互(LUI)，灵犀运维智能体打破了传统运维中复杂的命令行与菜单壁垒，让非专业人员也能轻松进行网络管理与故障排查。其背后依托的是新华三23年的运维积累、5000万+高质量数据、全系列AI Ready产品，为运维世界大模型提供了扎实的基础与持续进化能力。这使得智能体不仅能够“听懂”用户的需求，更能“理解”复杂的网络环境，并“执行”精准的操作。　　此外，新华三精选了开局上线、日常巡检、指标观测、告警处理、故障排查、业务变更六个客户最典型的运维场景进行智能体赋能，这些场景并非空中楼阁，而是新华三在与金融、政府、运营商、医疗等行业客户长期磨合中，提炼出的高频痛点。　　在具体的技术实现上，新华三采取了灵活的“多模”策略。针对互联网客户追求极致性能与速度的特点，采用通用大模型结合公有云部署，利用FP-Growth等算法实现告警的快速压缩与根因定位;而对于金融、政务等对安全性与可靠性要求极高的行业，则更多采用基于私域数据训练的垂直小模型，在本地化环境部署，确保数据安全与业务稳定。这种因需而变的技术路线，体现了新华三在AI落地应用上的务实与成熟。...

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2026/06/12

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浙江安旭携手生态伙伴赋能高校科研创新

　　在数字经济与人工智能快速发展的背景下，高校科研活动正加速向数据驱动、智能协同方向演进。大模型训练、科学计算、数据分析、数字孪生等新型科研场景不断涌现，推动科研数据规模从TB级向PB级乃至EB级迈进。科研数据已成为高校核心战略资产，如何构建安全、高效、智能的数据基础设施，成为高校数字化转型的重要课题。　　教育部发布的《中国智慧教育白皮书》指出，我国教育数字化正加速迈入智慧教育新阶段；截至2025年，国家智慧教育平台注册用户已突破1.64亿，覆盖220多个国家和地区，成为全球最大的教育资源数字化中心。与此同时，国家教育数字化战略行动持续推进，高校数字基础设施建设正迎来新一轮升级浪潮。　　在这一背景下，以新华三服务某知名985高校科研平台建设为代表的行业实践，为高校科研数字化建设提供了重要参考。　　行业标杆案例：新华三助力某知名985高校建设科研数据平台　　作为国内高校科研数字化建设的重要案例之一，新华三集团为某知名985高校大数据分析与应用技术国家工程实验室建设了科研数据存储平台，提供包括10PB对象存储、大数据服务器及万兆交换机在内的整体解决方案。　　该高校大数据分析与应用技术国家工程实验室由国家发展改革委批复建设，是我国大数据分析与应用领域的重要国家级创新平台，承担大数据分析系统开发、分布式数据挖掘、智能决策系统等关键技术研发任务。　　针对实验室科研教学需求，新华三基于对象存储平台构建统一云网盘存储体系，实现海量科研数据集中管理与共享，帮助该高校打造领先的科研数据平台。该项目也使该高校成为又一所采用新华三云网盘整体解决方案的国内顶尖高校。　　这些成功实践表明高校科研平台建设正在向“云+网+存储+算力”一体化方向发展。数据存储能力已成为科研创新的重要基础设施，科研数据统一管理与共享成为高校数字化建设的重要目标。这也意味着，AI时代对算力和数据平台提出了更高要求。　　作为深耕数字化建设领域的信息技术服务企业，浙江安旭信息技术有限公司长期专注于数据中心、云计算、大数据、人工智能基础设施及行业数字化解决方案建设。　　在类似某知名985高校科研平台建设场景中，浙江安旭不仅能够提供设备部署与系统集成服务，更能够承担从规划咨询到建设运营的全生命周期服务角色。　　在项目初期，安旭能够结合高校发展规划和科研方向，开展科研数据中心顶层设计、智算中心建设规划、云平台建设规划以及科研数据共享平台规划，帮助客户实现“一次规划、分步建设、持续演进”。　　借鉴某知名985高校对象存储建设经验，安旭能够提供校园私有云平台建设、超融合平台建设、网络升级改造、校园统一身份认证以及AI校园应用平台建设，推动教学、科研、管理和服务全面数字化升级。　　相关研究显示，在数据密集型科研场景中，高性能存储与计算资源协同能够显著提升科研数据处理效率，减少算力资源等待时间。安旭可协助客户建设AI智算平台、GPU资源池、高性能计算集群（HPC）、AI训练与推理平台以及算存协同架构，实现科研数据与科研算力深度融合。　　安旭为客户带来的核心价值　　提升科研效率：通过统一数据平台建设，实现科研数据集中管理和快速调用，减少数据查找和传输时间。科研人员能够将更多时间投入科研创新，而非数据管理工作。　　提高资源利用率：传统高校普遍存在存储资源分散、服务器利用率低、重复建设严重，通过统一云平台和资源池建设，可实现计算、存储和网络资源统一调度，提高整体资源利用效率。强化数据安全能力，科研成果是高校的重要资产。　　未来高校科研创新将更加依赖大模型训练、AI辅助科研、数据驱动创新、智能决策分析。安旭将帮助客户提前构建面向未来的数字底座，为AI科研时代做好准备。　　携手构建智慧科研新未来　　从新华三服务某知名985高校大数据分析与应用技术国家工程实验室可以看到，高校科研创新能力的提升离不开先进数字基础设施的支撑。　　作为行业数字化建设的重要参与者，浙江安旭信息技术有限公司将持续发挥自身在云计算、大数据、人工智能、数据中心及行业数字化领域的技术优势，携手新华三等领先生态伙伴，为高校、科研院所和教育主管部门提供覆盖咨询规划、系统建设、集成交付与运维运营的全栈式服务能力。...

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2026/06/12

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新华三集团与昆山数智科技集团举行战略合作签约仪式，携手推进昆山数字经济快速转型发展

　　6月11日，紫光股份旗下新华三集团与昆山数智科技集团有限公司在江苏昆山举行战略合作签约仪式。双方将聚焦昆山市数字基础设施建设前沿需求，建立长期、稳定、深度的战略合作伙伴关系，共同深化技术协同与场景共建，携手推进昆山数字经济快速转型发展。　　在新华三集团高级副总裁、技术委员会副主席刘新民，昆山市人民政府副市长盛建峰共同见证下，新华三集团苏州办事处总经理全大鹏与昆山数科集团董事长、总经理曾诚代表双方签署协议。　　面对AI技术引领的智能新时代，新华三立足自身在“算-网-存-云-安-维”全产业链的深厚技术与实践积累，不断提升数字化和智能化赋能水平，以开放创新打造领先的数字化及AI解决方案。同时，结合昆山数科集团在本地政务信息化资源统筹与产业引导等方面优势，强强联手，共同探索城市数字化转型的“昆山模式”。　　此次合作，双方将本着战略协同、优势互补、资源共享、互利共赢的原则，立足昆山数字产业发展实际，在城市数字底座搭建、行业数字化转型、算力资源整合、智慧场景落地等多项重点领域开展合作。依托新华三在数字基础设施建设、人工智能及行业解决方案领域的成熟经验，结合昆山数科集团在本地产业招商、载体运营等优势，双方联动培育数字经济新业态、新赛道，集聚上下游优质产业链资源，共同推动城市智能化水平和数字产业升级。　　携手启新程，智绘新未来。此次合作协议的正式签署，标志着双方合作迈入全新阶段。下一步，新华三将以此为起点，持续深化同昆山本地产业的务实合作，助力昆山加快打造数字经济创新高地，构建政企协同、产研联动、生态共荣的高质量发展新格局。来源：浙江安旭旧站新闻归档

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2026/06/11

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新华三集团总裁兼首席执行官于英涛在NAVIGATE 2026领航者峰会上所言

　　5月20日消息(水易)在人工智能从技术探索走向产业落地的今天，Token已不仅仅是大模型输出的基本单位，更成为衡量算力效能与商业价值的核心指标。随着国内日均Token调用量迈入百万亿级时代，AI基础设施的竞争焦点正从单一的算力堆叠，转向对“算力×联接”协同效率的极致追求。　　正如紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛在NAVIGATE 2026领航者峰会上所言，Token经济的价值范式将从“我有多少算力的硬件采购思维”转换为“我的算力产出了多少有效Token”的新投入产出比思维。　　“网络已成为决定算力规模能否持续扩展、效能能否充分释放的关键变量。”新华三集团网络产品线总裁乔剡在接受C114等媒体专访时表示，新华三正基于Agentic AI-Defined Network(智能体定义网络)，通过“光电并行、算网调优、广域无损”三大技术创新，重构AI基础设施的联接底座，让每一个Token都具备极致性价比。　　在传统数据中心架构中，网络主要承担基础连通功能。然而，在万卡集群乃至更大规模的智算场景中，网络的微小抖动或带宽瓶颈都可能导致昂贵的GPU资源闲置，直接制约Token的产出效率。　　乔剡强调，当前的竞争比任何时候都更激烈，厂商必须进行极致的垂直整合与技术协同，才能获得10倍以上的增长因子。网络从物理层到链路层，到协议层到应用层，每一层都要去做创新，都要去做协同和整体性交付。　　例如在物理层，针对SerDes速率迈向224G后电信号传输距离受限的挑战，新华三提出了“光电并行”演进路线：在机柜内利用电互联保障可靠性与成本优势，在机柜间通过光互联突破密度与功耗瓶颈。这不是简单的“光电替代”，而是在不同场景中选择最优介质，通过工程能力把光和电都做到极致，从而实现更高的互联密度。　　另外，面对物理带宽利用率低，造成算力资源闲置与Token产出效率低下的问题，新华三依托多维度调优手段，在显著提升带宽利用率的同时，全面保障数据传输的高效与确定性。在实际的项目应用中，通过此项技术可以将万卡集群的GPU单卡带宽利用率提升到最高96%。　　此外，随着“东数西算”工程的推进及单机房供电、空间限制的显现，跨数据中心的协同训练与数据传输已成为必然趋势。为破解跨数据中心算力协同的远距离传输瓶颈，新华三依托新一代广域无损传输技术打破地域壁垒，实现远距离算力协同，顺畅打通Token跨域流转通道。　　当然，传统网络的开发和运维模式无法适应智算时代网络的要求，乔剡强调“AI for AI, Token for Token”愿景，用AI智能体来支撑智算时代网络的快速迭代，从而构建出智能、高效的新一代联接底座。为此，新华三正式发布全栈升级的Agentic AI-Defined Network(智能体定义网络)，实现三个层次的重构：　　管理平台侧，将数十年经验转化为网络运维排障Skills库，打造云上云下一体化智能运维体系;网络操作系统侧，依托H3C...

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2026/06/10

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新华三超融合软件：云原生架构重构企业IT基础设施

　　在企业数字化转型的浪潮中，传统IT架构的痛点日益凸显：计算、存储分离部署带来资源利用率低、扩展性差、运维成本高，多集群分散管理导致运维复杂度陡增，面对业务弹性扩容需求，传统架构往往需要数周甚至数月才能完成部署，难以适配快速迭代的业务创新节奏。超融合架构凭借“软件定义、深度融合、弹性扩展、极简运维”的核心优势，已经成为企业IT基础设施转型的首选方向，而新华三凭借多年在云计算领域的技术积累，推出了面向全场景的新华三H3C UIS超融合软件，为百行百业提供了开箱即用、按需扩容、智能高效的新一代超融合解决方案。　　依托云原生架构，打造新一代超融合核心能力　　新华三超融合软件基于云原生架构深度开发，打破了传统超融合“硬件绑定、扩展性差”的瓶颈，将计算、存储、网络、虚拟化资源深度融合，一套软件即可完成企业私有云基础设施的全栈搭建，核心优势体现在四个维度：　　深度融合的软件定义架构，极简部署开箱即用　　新华三超融合软件将计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、云平台管理四大核心能力深度整合在一套软件系统中，不需要额外采购多个独立软件授权，也不需要复杂的多产品对接调试。无论是全新部署还是现有架构升级，标准集群只需要30分钟即可完成从硬件上电到业务上线的全流程，对比传统架构数天甚至数周的部署周期，大幅缩短了业务上线时间，帮助企业快速抓住市场机遇。　　针对不同用户的硬件选择需求，新华三超融合软件支持广泛的硬件适配：既可以搭配新华三自有标准服务器形成一体化超融合一体机方案，也支持用户利旧现有x86服务器部署，还能够兼容第三方主流品牌服务器，用户可以根据自身预算和已有资产灵活选择，最大程度保护现有IT投资。　　弹性扩展的分布式架构，按需扩容无瓶颈　　传统超融合架构往往存在扩展瓶颈：当集群节点扩容到一定规模后，分布式存储的性能会出现断崖式下滑，而新华三超融合软件采用全分布式对等架构，支持单集群从3节点平滑扩展到256节点，扩容过程不影响现有业务运行，用户可以根据业务需求“从小起步、按需扩容”，从几十TB到几PB的存储容量都能轻松适配，避免了一次性大规模投入带来的资金浪费。　　存储层面采用分布式块存储设计，支持三副本、纠删码等多种数据冗余策略，针对冷数据存储场景，纠删码可以将存储利用率提升到80%以上，对比三副本的33%利用率大幅降低存储成本;同时支持智能分层存储，将热点数据自动存放在高速SSD，冷数据迁移到大容量SATA盘，兼顾性能和成本，让硬件资源发挥最大价值。　　原生集成全栈能力，满足多元业务场景需求　　和很多第三方超融合产品需要外接虚拟化、云管理平台不同，新华三超融合软件原生集成了全套云计算核心能力：　　计算虚拟化：支持CPU、GPU虚拟化，适配从普通办公到AI推理、高性能计算等多元算力需求，资源调度效率比传统虚拟化提升15%以上; 　　网络虚拟化：原生支持SDN软件定义网络，提供虚拟交换机、弹性负载均衡、网络安全组等功能，不需要额外采购网络设备即可完成虚拟网络搭建，适配云原生业务的网络动态调整需求; 　　云原生支持：深度兼容Kubernetes容器平台，支持虚拟机和容器混合部署，既可以承载传统企业应用，也能够适配云原生微服务、DevOps等新型开发模式，保护企业过去的IT投资，同时支撑未来的业务创新; 　　灾备与高可用：原生支持数据备份、虚拟机高可用、跨机房灾备等功能，提供从本地高可用到异地灾备的完整数据保护方案，当单个节点或磁盘发生故障时，系统可以在30秒内完成业务自动切换，保证业务连续性，避免数据丢失带来的损失。　　智能运维自动化，大幅降低企业运维成本　　新华三超融合软件内置智能运维管理平台，将运维操作从复杂的多设备手动管理转变为统一平台自动化运维：　　支持集群硬件、虚拟化、存储全链路监控，实时采集各个组件的运行状态，一旦出现异常可以自动告警，并基于智能故障库给出处理建议，帮助运维人员快速定位解决问题; 　　支持一键系统升级，升级过程不中断现有业务，避免了传统架构升级需要停机、多产品逐个升级的繁琐操作;...

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2026/06/10

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浙江安旭携手新华三，共筑英特尔®至强®6+全栈智算新底座

　　近日，由英特尔主办的“重塑智能体时代芯引擎”英特尔®至强®6+新品发布会暨数据中心创新日盛大启幕。紫光股份旗下新华三集团作为核心合作伙伴之一参会，在主题演讲中深度分享AI原生存储UniStor X20000的创新实践，并在展区展示展区展示基于英特尔®至强®6+的两款旗舰服务器R4900 G7、R3900 G7以及R6900 G7 AI训推一体化方案，以全栈智算能力与英特尔深度协同，共筑智能体时代高效、普惠的算力底座。　　浙江安旭信息技术有限公司作为新华三集团合作伙伴，深度参与本次智算生态共建，以“硬件+方案+服务”一体化能力，助力千行百业跨越智能门槛。　　一、AI原生存储X20000|以存强算提速智算全流程　　在大会演讲环节，新华三集团存储产品线首席产品经理王其勇带来《AI原生存储X20000助力智算效率提升》的主题分享，直击AI推理时代KV Cache膨胀、Token吞吐压力激增、存储瓶颈制约算力释放等核心痛点，给出以存强算的完整解法。　　依托英特尔®至强®6 处理器强劲算力，新华三UniStor X20000打造面向大模型训推的AI原生存储，实现三大核心突破：　　1.协议融合，降本提效：文件、对象、大数据协议互通，存储成本下降 60%，数据免搬迁，准备时间减少35%。　　2.极致性能，加速训练：单节点带宽达200GB/s、300万IOPS，减少30% GPU训练等待时间；MLPerf Storage v2.0 RoCE...

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2026/06/08

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于英涛在NAVIGATE 2026领航者峰会上演讲

　　在今年3月国新办举行的新闻发布会上，Token被正式命名为“词元”，即AI大模型处理信息的最小单元。AI理解问题，再返回答案，都需要拆解成词元来进行。举个例子，你问豆包“红伞白杆杆的蘑菇能吃吗?”或是让DeepSeek帮你写一段短文案，都会消耗词元。据行业通用估算，AI完成一次普通对话约消耗750词元，长文档分析约1.15万词元。　　截至3月，我国日均Token调用量已突破140万亿，相比2024年初的1000亿，两年内增长超千倍，背后是海量的算力成本。这也是为什么，近日来多个AI大模型进入了“是否收费”的拐点。　　在AI影响日常生活和百行百业的当下，有人给出了自己的时代答案——5月8日，新华三集团主办的NAVIGATE 2026领航者峰会上，紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛提出，“让每一个Token都具备极致性价比”。　　从算力堆砌到系统协同　　“Token不是一阵风的热词。”于英涛在峰会主旨演讲中指出，“它确定性地正在重塑一切。”在他看来，Token是AI基础设施的核心产出，是百行百业迈向智能化的动力引擎与协作语言。　　那么问题来了，新华三如何做到“让每一个Token都具备极致性价比”? 　　于英涛抛出了一个行业共有的焦虑：全球AI基础设施投入已超万亿美元，部分数据中心GPU利用率却不足六成;万卡集群中，网络拥塞导致的算力损耗高达30%以上，数据IO瓶颈让GPU空等时间占比超过40%。简单堆砌算力，并不能自动转化为高价值的Token产出。　　新华三的判断是，Token性价比不由某一张GPU卡决定，而是由计算、网络、存储、云、安全、运维六个维度的深度协同决定。于英涛用一个比喻解释：如果AI是一辆超级赛车，只盯住发动机(算力)而忽略变速箱、轮胎、底盘，这辆车跑不远。　　为此，新华三提出“算力×联接”的系统级战略。区别于简单的加法，“×”意味着整体适配调优。在AI训练和推理中，跑不同模型、不同版本，对存储配置和网络拓扑的要求都不一样。新华三要做的，是让算力和联接不再是各自为政的产品线，而是融合为一个“六位一体”的同花顺。　　这一思路直接体现在峰会重磅发布的UniPoD S80000全系列超节点上。该产品覆盖从32卡到1024卡的弹性规格，最高可扩展至16384卡。通过软硬协同优化，训练性能提升70%，推理性能提升3倍。将高密液冷计算、无损网络、AI原生存储、智能云调度、AI防火墙和运维智能体融为一体，成为系统级算力平台。　　新华三集团高级副总裁、首席技术官张弢在技术解读中指出，超节点解决了行业普遍面临的集群规模扩容难、资源利用率低、安全防护弱、运维复杂等现实挑战。尤其针对推理场景，256卡超节点的整体效能比传统8卡多机堆叠方式高出4倍。这对于运营商、金融等需要向内部或公众提供稳定推理服务的客户来说，意味着可量产的Token成本优势。　　超节点的价值在于，它将原本分散的技术能力整合为一个有机整体。　　“它是一个集大成的产品。”新华三集团高级副总裁张力表示。　　超节点需要企业在算力、联接、存储、软件调度等全栈能力上都有深厚积累。其背后，是新华三在六大技术方向上的长期积累和同步突破。本届峰会发布的系列新品，恰好构成了超节点的能力基石。现场，新华三特地铺设数千平米展区，深度诠释其“算-网-存-云-安-维”全栈协同能力和行业实践。　　在计算侧，高密液冷整机系统S90000实现了1U空间6颗CPU的业界最高密度，整机全液冷无风扇设计，PUE低至1.04.从能耗端摊薄每个Token的成本。在网络侧，单芯片102.4T智算交换机通过算网协同调优，带宽速率提升100%，时延降低15%，让网络成为算力的倍增器而非瓶颈。在存储侧，AI原生存储X20000系列单节点带宽达200GB每秒、IOPS达300万，解决了数据喂不饱GPU的痛点。在云侧，新一代AI智能云支持100多种GPU/NPU统一纳管，模型浮点运算利用率达82%，避免算力闲置。在安全侧，业界最高性能AI防火墙M9000-X将防护从流量层面升级到AI指令级。在运维侧，灵犀运维智能体凝聚了新华三23年运维经验和1.2亿台在网设备的积累，将运维从经验驱动转向智能驱动。　　产品之外，新华三同步推进着产业生态的“地基”工程。近年来，新华三敏锐地察觉到，AI产业发展中“有算力无应用、有企业无集群”的核心矛盾。　　为此，新华三创新性地推出了“图灵小镇”与“芯模社区”双引擎模式。图灵小镇定位为城市级AI产业发展引擎，提供算力服务、技术研发、场景应用和产业孵化，把算力和模型变成像电力一样随取随用的公共设施。芯模社区则是国产芯片与大模型的“试金石”和“中试场”，将芯片和模型放到真实的工业、医疗、政务场景中去跑，筛选最优组合，缩短技术从实验室到市场的周期。　　这一模式正在全国复制。贵州贵阳“图灵小镇”将建设成为大规模、绿色低碳的国产算力训练集群，不仅承载贵州智算中心，更是“东数西算”国家算力枢纽的关键节点，承接东部算力需求。项目启动一年即取得显著成果，创造了“贵安速度”。在广西贺州，凭借毗邻珠三角区位和绿电优势，未来将面向广西和东盟提供智能算力服务。在内蒙古呼和浩特，中央实验室不仅是研发中枢平台，还承担着人才培养和本地产业赋能的角色。张力透露，依托中央实验室已与内蒙古大学等高校深度合作，打造校企合作基地。...

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2026/06/06

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新华三稳居中国软件定义计算市场第一梯队，AI智能云领跑算力新时代

　　近日，IDC发布《2025年中国软件定义计算软件市场跟踪报告》，紫光股份旗下新华三集团依托在云技术领域的技术积累与持续产品创新力，连续三年位居中国软件定义计算(SDC)和云系统软件(CSS)两大市场份额第二，连续八年位居虚拟化软件(VMS)市场份额第三，稳居行业第一梯队。　　报告显示，2025年中国软件定义计算市场由政务、金融、制造、能源四大行业强力驱动，传统虚拟化筑牢底座、云系统软件主导市场、容器基础架构软件成为核心增长引擎，新华三在三大细分领域均实现稳健增长：　　中国软件定义计算(SDC)整体市场：新华三位列头部阵营，同比增长6.72%，在国产化替代与AI算力需求爆发中持续扩大领先优势; 　　中国虚拟化软件(VMS)市场：新华三同比增长3.69%，凭借CAS虚拟化、UIS超融合等成熟方案，成为百行百业核心系统稳定运行的首选国产底座; 　　中国云系统软件(CSS)市场：新华三同比增长8.43%，以CloudOS云操作系统为核心，持续领跑混合云统一管理与企业级云原生架构建设。　　在垂直行业布局中，新华三优势进一步凸显，在政府、交通、通信、能源等关键领域收入份额稳居前列，深度覆盖数字政府、智慧交通、能源数字化等核心场景，成为用户数字化转型的可靠伙伴。　　当前，生成式AI为软件定义计算带来智能基础设施、AI原生工作负载、开发范式革新三大机遇，容器化、异构算力、混合云部署成为行业主流趋势。IDC预测，到2030年容器基础架构软件将占据SDC市场40%份额，成为核心增长引擎，70%的数据中心将采用多元处理器混合运行工作负载。　　作为AI及数字化解决方案领导者，新华三在云计算领域拥有近17年技术积累，15年商用实践，形成以IaaS为基础、覆盖PaaS与SaaS层的全栈业务能力。面向AI时代，新华三重磅发布新一代AI智能云，以CloudOS为核心底座，依托通智融合架构、智算加速引擎、数智融合MaaS平台三大核心能力，直击异构算力分散、调度低效、训推成本高、行业落地难等痛点，实现100+GPU统一纳管、模型浮点运算利用率(MFU)82%+、100+MaaS服务支撑，为百行百业打造全域统一、高效稳定、可信开放的AI算力底座，让每一份算力随需而动。　　同时，新华三提供从咨询规划、集成部署、业务上云到数据智能、运维管理的全生命周期专业服务，依托覆盖全国的服务网络与本土化交付能力，为政务、金融、制造、能源、交通等行业客户提供安全、稳定、高效的云智基础设施，已落地19个省级政务云、数千个行业数字化标杆项目。　　未来，新华三将持续深耕软件定义计算与云智技术创新，以新一代AI智能云为核心抓手，紧跟AI发展趋势与行业转型需求，不断迭代升级全栈云产品与解决方案，以更强大的算力底座、更敏捷的云原生能力、更全面的行业服务，助力各行业锻造新质生产力，为数字中国建设筑牢坚实云智根基。来源：浙江安旭旧站新闻归档

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