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当前，AI 产业正处于快速发展的新热潮之中，模型能力的不断提升、算力需求的持续膨胀以及 AI 逐渐走向普惠化，这些趋势正深刻地改变着产业格局。近日，紫光股份旗下新华三集团高级副总裁、解决方案部执行总裁曾富贵在2025世界人工智能大会“智能趋势论坛”上深刻指出：“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
热潮背后的现实挑战
AI 落地需突破三重壁垒
人工智能的迅猛发展，背后暗藏着技术攻坚与商业落地的双重考验。曾富贵认为，企业要实现 AI 的有效落地，必须率先突破三道核心壁垒。
异构算力供给的动态平衡是首要难题。随着异构计算成为行业主流，企业既要满足多元化场景的差异化算力需求，又要在性能提升与成本控制之间找到精准平衡点。这绝非简单的硬件叠加，而是需要通过创新的跨资源调度平台与统一的软件栈，构建“算力像水电一样随取随用”的高效体系。
模型迭代的可控性同样至关重要。大模型技术的日新月异，让企业陷入 “追新” 与 “实用” 的两难困境。破解之道在于构建标准化的量化评估体系，既能精准衡量模型应用效果，又能支持基座模型的灵活切换，确保 AI 的投入方向始终锚定业务价值而非技术热点。
更深层的挑战在于技术与业务的深度融合。AI 商业化的本质不是技术参数的比拼，而是对业务场景的深刻理解与价值创造。当前大量 AI 解决方案停留在 “能用” 的初级阶段，实验室中表现优异，到了实际生产场景却因数据适配、流程磨合等问题难以落地。曾富贵强调，从“可用”到“好用”的核心在于甄选高价值场景，推动技术与业务的深度耦合，并通过标准化产品交付实现场景复制，这是 AI 从试点探索走向规模化应用的必由之路。
AI落地的关键
高质量数据与高效应用搭建
在 AI 的发展过程中，数据的重要性不言而喻。高质量的数据是 AI 模型能够输出准确、快速结果的关键。然而，政企全域数据面临着数据分散、质量差、时效性不足以及合规要求严等四大挑战。为了解决这些问题，新华三集团推出了系统化的大模型数据工程，实现了数据盘点与评估、采集与存储、清洗与治理以及质量监控等一系列环节的有效管理，能够确保业务数据以高质量、持续有效的方式投喂给大模型，从而让大模型在业务场景下发挥出更大的价值。
另一方面，让 AI 真正 “好用”，离不开高效便捷的应用构建能力，这正是应用使能的核心价值所在。灵犀使能平台（LinSeer Hub）在这一领域展现出强大的赋能作用，通过多维度的功能设计，最大化降低 AI 构建的复杂性，为 AI 应用的快速落地提供坚实保障。以往，AI 应用开发往往被视为 “高技术门槛的专家工作”，需要专业的算法工程师、数据科学家全程参与，不仅开发周期长，还难以满足业务部门的即时需求。而灵犀使能平台通过构建从数据准备、模型训练到应用部署的一站式流程，将复杂的技术环节进行封装和简化，让业务人员无需深入掌握底层技术，就能通过简单的操作完成 AI 应用的开发，让 AI 应用能够快速响应业务变化。
这种多方位使能模式推动了 AI 产业从技术密集型向应用普及型的转变。当开发门槛大幅降低后，更多行业和企业能够参与到 AI 应用的创新中来，催生出大量贴合实际业务场景的解决方案。
全栈开放与产业协同
AI发展的未来方向
在 AI 产业的发展中，新华三集团始终践行开放包容的理念，通过在基础设施层、AI 业务层、行业及服务层的全面开放，聚合了 AI 产业链的各方力量。目前，新华三汇聚了上百家生态合作伙伴，并通过“图灵小镇”创新产业模式，推动了算力与应用场景的双向匹配。这种开放合作的模式，不仅有助于推动 AI 技术的创新和发展，更为 AI 产业的规模化发展提供了有力的支持。
在 AI 时代，企业需要不断深化对 AI 技术的理解和应用，积极探索适合自身发展的创新模式。新华三集团将继续秉持开放合作的理念，携手更多生态伙伴，持续推动 AI 技术的创新与应用。未来，随着 AI 技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，新华三将继续引领行业走向更加智能化、高效化的未来，助力百行百业实现智慧跃迁，共同开创智能新时代。
