用系统工程重构AI算力底座，用双OS打通AI生产全链路，用在地运营让算力服务产业与民生，用科学指数引导城市差异化发展。
作者丨谢 俞
媒体丨算力网
过去两年，如果你身处国内的科技圈，大概率会被两个词反复轰炸：大模型、算力中心。从互联网大厂到地方城投，大家似乎都在参与一场没有退路的军备竞赛。手里没有几万张显卡，建不起一个像样的智算中心，都不好意思说自己在搞人工智能。
但这种靠堆砌算力换存在感的日子，可能快到头了。
2026年，也就是“十五五”规划的开局之年，国家全面推进“人工智能+”行动。政策风向的微妙变化在于，顶层设计的重心已经从“鼓励技术突破”转向了“推动产业落地”。这其实给全行业抛出了一个极其现实的灵魂拷问：当底层大模型的性能逐渐趋同，当算力不再是绝对稀缺的资源，AI究竟要如何转化为实实在在的经济效益？
在刚刚落幕的第二届酒仙桥论坛上，这种行业集体焦虑与探索未来的躁动交织在了一起。这场以“国芯AI驭未来”为主题的论坛，把目光瞄准了一个听起来有些枯燥，但却极为关键的领域——AI系统工程与产城融合。其中，北电数智**发布的 “星火·AI云2.0” 以及提出的 “一底座、两突围” 产城发展范式，提供了一种观察国内AI下半场走向的绝佳切片。
所以透过现象看本质，我们当下正站在AI行业一个微妙的转折点上。而要理解这个转折点，必须先弄明白，算力这玩意儿到底该怎么玩。
在过去的几年里，国内算力建设其实陷入了一种怪圈。砸重金建起了一座又一座算力中心，但很多机房里的超级计算机，却并没有产生与之匹配的产值。原因很简单：传统的算力架构和供给模式，已经无法适配AI时代的生产需求了。
中国工程院院士郑纬民在酒仙桥论坛上提出了一个非常犀利的观点：随着Agent时代的到来，Token成为了承载智能的计量单位，未来AI产业的竞争核心，将从“比拼算力集群规模”转向“比拼每瓦Token的生产效率”。这意味着，行业的发展范式正经历一次底层跃迁，从过去的MaaS走向TaaS。
这就好比在电力系统发展早期，大家比的是谁家的发电机功率大；但当电网成熟后，用户真正关心的其实是谁家供电更稳定、每度电的价格更低。TaaS就是这个时代的产物，它要求算力能够像水电一样被稳定调度、按需供给。
但要实现这种级别的算力调度和效率提升，单靠堆砌几万台服务器是做不到的，必须对底层的算力操作系统**进行重构。这恰恰是北电数智发布“星火·AI云2.0”的核心切入点。
与市面上大多数聚焦在大模型训练的传统智算云不同，星火·AI云2.0将“数算模用"全栈能力融为有机整体，致力于打造支撑客户业务全流程AI转型的工业化生产系统，加速AI规模化落地。它最大的亮点在于摒弃了传统的单体架构，采用了一种被称为“双OS驱动”的设计：一个是前进·AIOS，作为云原生操作系统，它负责统筹底层的算力供给、调度和运维，解决的是“算力的生产与输送”问题；另一个是新天·AgentOS，这是专为智能体全生命周期打造的操作系统，解决的是“算力的场景化应用”问题。
这两个系统一前一后，形成了一个完美的业务闭环。它能够把原本碎片化、断层化的算力、数据、模型等基础能力，高效转化为业务场景的实际生产力。对于很多企业来说，过去想要用上AI，得自己搞定底层算力调度、模型微调和部署加速，门槛极高；而现在，星火·AI云2.0相当于提供了一个标准化的“AI工厂”，企业只需要专注于自己的业务逻辑即可。
这种模式不仅解决了AI规模化落地的工程痛点，更为国产AI芯片的突围提供了一条务实的路径。过去我们总纠结于单颗国产芯片的性能是否能对标国际顶尖水平，但北电数智通过承建“先进计算迭代验证平台”，用系统工程的思路帮国产芯片做全产业链的技术适配和场景验证。
从“拼单卡性能”到“拼集群效率”，从“卖算力资源”到“提供智能服务”，星火·AI云2.0的底层逻辑其实就是一句话：让企业以更低成本、更简单的方式用好AI。这才是算力建设的终极归宿。
如果说算力的效率提升是技术层面的破局，那么在商业和应用层面，面临的更大挑战是如何打破“同质化内卷”。
在酒仙桥论坛的一场圆桌讨论中，几位学者和企业家达成了一个共识：“十五五”时期城市AI发展的核心，已经从重复建设算力中心、争抢同类企业的“技术竞赛”，转向了立足本地场景的落地实效比拼。
算力网理解的就是，过去大家搞AI，都是去买几张卡，建个数据中心，然后招商引资找几家大模型公司，不管东南西北，招来的企业都差不多，导致各个城市搞出来的AI产业园“千城一面”。但现在，这种粗放的模式走不通了。每个地方必须结合自己的产业禀赋来做AI，比如有的地方是旅游城市，有的地方是重工业基地，有的地方商贸发达，AI必须长出不同的面貌。
北电数智提出的“一底座、两突围”产城发展范式，正是为了应对这种差异化的市场需求。所谓“一底座”，就是依托前面提到的星火·AI云2.0，为区域构建一个统一的城市级AI共性能力底座。而“两突围”，则是面向产业端去促进经济增长，以及面向公共端去保障民生服务。
目前可以看几个已经落地的案例。在北京朝阳区，他们推动CBD转型为DBD；在珠海，他们参与了“云上智城”的整体运营。这些项目的本质，并不是去颠覆当地的原有产业，而是用AI这把锤子，去敲开传统行业的核桃。
比如在工业、消费和文旅领域，AI可以用来做智能化的供应链调度、精准的营销推荐或是沉浸式的游客体验升级，这直接拉动了城市的经济动能；而在医疗、政务、教育等公共事业中，AI又能极大地降低行政成本，提升老百姓办事和就医的效率。
但这里有一个极其容易被外界忽略的关键点：要做到这一切，光有技术是不够的，必须得有“长期的在地深度运营”。很多科技公司去地方谈合作，往往是交付完一套系统就拍拍屁股走人，至于这套系统到底有没有人用、能不能跑通业务流程，他们不管。但AI系统与传统IT系统最大的不同在于，它是需要不断喂养数据、不断根据业务流进行微调的。
北电数智的做法是打造一个从标杆落地到长期赋能的价值创造体系。短期先帮地方把城市级AI底座和几个标杆场景跑通；中期吸引上下游企业聚集，推动传统产业升级；长期则要帮助这座城市构筑AI转型的高地。这实际上是从一个“卖铲子的人”，变成了一个“陪跑的合伙人”。
从行业视角来看，这种转变是必然的。To B和To G的生意从来都不是一锤子买卖，尤其是在当前地方财政普遍吃紧的大环境下，任何无法量化产出、无法切实解决痛点的AI项目，最终都会被淘汰。只有那些真正愿意扎根泥土，帮地方算明白经济账、民生账的企业，才能在下半场的淘汰赛中活下来。
把视野再拉高一层，当我们审视整个中国人工智能产业的发展时，会发现我们正处于一个极为特殊的历史坐标上。
正如新加坡工程院院士李海洲**在论坛上所指出的，当前全球AI产业正迎来技术迭代的关键拐点，而中国AI力量已经取得了跨越式突破，不仅在开源模型领域全球领跑，中文更是成为了全球第二大AI交互语言。从追赶到并跑，甚至在某些领域开始领跑，中国AI的底气不仅来源于技术层面的迭代，更来源于我们拥有全球最完整的产业生态、最完善的算力基础设施以及持续壮大的人才队伍。
为了将这份报告的指导意义落到实处，论坛同期还启动了“AI中国行”计划。由学者、技术与产业专家组成的团队将深入全国各地，与地方主政者面对面座谈，输出可落地的产业发展思路。这种“理论指导+躬身入局”的组合拳，无疑为中国AI的区域协同发展提供了一剂良药。
最后回到本届酒仙桥论坛的核心命题：当AI进入规模化落地阶段，算力究竟该扮演什么角色？
星火·AI云2.0给出的答案很清晰：算力不是孤立的硬件，而是AI系统工程的基础；不是城市的面子工程，而是产城融合的核心底座；不是企业的成本负担，而是新质生产力的引擎。
过去几年，经常把P数、芯片型号当作核心指标，却忽视了AI最本质的价值——解决真实问题。而北电数智的思路，始终围绕“工业化、落地化、长期化”：用系统工程重构AI算力底座，用双OS打通AI生产全链路，用在地运营让算力服务产业与民生，用科学指数引导城市差异化发展。
当下AI产业的竞争逻辑早已改变，不再是比谁的技术更炫、算力更多，而是比谁的落地更实、转化更高、价值更久。星火·AI云2.0与“一底座、两突围”范式，或许不是最惊艳的技术方案，但一定是最实际最适配产城需求的务实路径。
正如谢东在论坛上所说：“我们提供的不仅是先进的计算和强大的智能，更是可理解的决策，可追溯的结果，和可托付的安全。当AI融入生活的方方面面，才是产城发展的真正基石。”
算力的终局，从来不是堆硬件、拼规模，而是扎根实体、服务产城，让每一座城市、每一家企业，都能低成本、高效率地用上AI，这才是新质生产力的真正内涵。在今年的这个春天，在酒仙桥论坛上，我们已经看到北电数智在这条路上越走越远。
