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2025年被称为大模型落地元年。不过，企业要实现AI有效落地，必须突破三重壁垒：异构算力供给的动态平衡难题、模型迭代的可控性挑战和技术与业务的融合断层。面对这些挑战，新华三给出了系列技术答案：以开放姿态、工程能力与长期主义，破解当下AI基础设施“效率、供给、普惠”三大痛点。
在接受记者采访时，新华三集团高级副总裁、云与计算存储产品线总裁徐润安直言这是WAIC史上最火的一届，“机器人满地走”折射产业加速度。在他看来，论坛内容“很干”，场景落地密集，标志着AI从“看热闹”进入“看门道”。
与过去 IT 产业发展路径不同，当前 AI 领域的创新呈现全链条爆发态势。“过去从 IT 角度来说，跟着传统CPU和GPU大厂路线走就可以了。但现在，每个环节、每个层次都在进行创新，GPU 厂商、整机厂商、操作系统厂商等都在各自领域深耕，这种突破原有边界的创新活力，是前所未有的。” 徐润安强调。
多元算力与云边端协同成基础设施发展核心趋势
在 AI 走向“技术摸高”和工程创新并重的阶段，AI 基础设施的发展方向成为焦点。徐润安指出，多元算力泛在协同与云边端一体化是两大核心趋势。“算力结构在向集中式训练、边缘推理的架构进化，智算中心也从简单粗放的堆算力，转向追求效率，因为只有效率提升，才能实现商业闭环。”
为适应多元算力需求，新华三推出了丰富的产品形态，从服务器到整机柜超节点，涵盖多种 GPU 算力产品。“理论上服务器应追求规模化、标准化，但现在不同 GPU 在性能、功耗等方面特点各异，为适配更多 GPU 并提升算力效率，必须推出更多形态的产品。” 徐润安解释道。
网络层面，高带宽、低延时、高可靠的传输成为关键，以太网技术在此方面的优势比较明显。“包括传统GPU大厂，也在发展以太网技术，我们发现以太网的传输性能非常高，通过架构的创新还能够显著提升千卡、万卡规模集群的计算效率。” 徐润安补充。存储方面，高性能与绿色化并重，多协议融合、秒级加载能力、高 IOPS 要求成为核心指标，新华三 Polaris 存储产品正是为此而生，通过高 I/O 支持和多协议融合，为算力释放提供关键支撑。
开放生态构建：从硬件适配到协同创新
新华三在生态建设上秉持开放态度，已适配超过 80 张 GPU 卡，覆盖国内主流 GPU 厂商。“我们不仅是将他们的卡放进服务器，更在芯片未出时就联合设计规格，共同开发关键组件。” 徐润安表示，这种深度合作源于国产 GPU 厂商的创新活力，“他们的创新倒逼我们优化服务器体系架构”。
在体系架构层面，新华三超节点分为 S 系列和 F 系列，S系列强调高密单机与交换互联结合，F系列强调灵活拓扑，支持 16、32、64 等细颗粒度扩展。“这些架构设计不是简单整合 GPU 卡，而是从一开始就与 GPU 厂商对齐思路，共同定义技术路径。” 徐润安透露，随着下一代 GPU 推出，整机形态将迎来更多变化。
软件平台与业务模式创新同样重要。新华三通过产业模式创新的图灵小镇平台，汇聚 GPU 厂商算力与行业应用场景，让 ISV 在平台上测试不同算力的适配性与性价比。同时，提供培训与咨询服务，提升客户 IT 团队的 AI 应用能力，“现在客户从‘买算力’转向‘用算力’，需要知道 AI 如何提升生产效率、改变业务，这正是我们赋能的重点。”徐润安强调。
超节点 AI 集群：提升效率与适配多元场景
新华三超节点的核心价值在于提升卡间通信效率，进而优化训练与推理性能。“通过工程化优化，即便不做调优，推理效率也能提升 15%-20%。” 徐润安介绍，全液冷设计不仅支持 GPU 超频，还能降低数据中心能耗，提升整体性价比。
超节点在大规模训练场景中优势显著，尤其适用于 AI for science、自动驾驶、手机端大模型训练等需求明确的领域。“通信效率提升直接带来训练效率跃升，像手机端的 AI 应用，都需要这样的高性能集群支撑。”
对于开放与标准化，新华三集团云与计算存储产品线 智慧计算产品市场部总监汤涛强调：“封闭生态不利于产业发展，我们的超节点坚持算力多元化与接口标准化，支持国内主流 GPU 厂商，并基于 PCIe 做协议创新，解决多端互联难题。”未来还将推出应用商城，实现模型快速推送与安装，构建从硬件到软件的生态共荣。
平衡短期需求与长期布局，推动 AI 普惠
面对 DeepSeek 一体机引发的短期需求与企业长期算力规划的平衡问题，徐润安分析：“互联网大客户需求明确，运营商、电网等有长期策略，而中小企业更多是通过一体机降低门槛，解决‘想做但不会做’的困境。” 他认为，这种需求并非纯粹短期，“只是之前大家不知道如何落地，一体机让门槛骤降，原有需求得以释放”。
为推动 AI 普惠，新华三推出的一体机产品实现开箱即用，大幅缩短部署时间。“有些客户自己搭建开源模型，一个月都没成功，一体机帮他们快速启动应用。” 汤涛介绍，针对 30 万预算以下的企业、教育机构等，一体机提供高性价比选择，“比如支持 200B 推理的小盒子，价格约 3 万元，两台互联可支持 400B 模型，让更多中小客户用得起 AI”。
未来展望：存算网协同与场景爆发
徐润安指出：“GPU 已颠覆传统算力，接下来 AI 如何用网络、用存储，是亟待研究的课题。” 新华三作为网络、计算、存储全栈厂商，正加强这三方面的协同规划，推出 DDC 数据中心网络产品对标 IB 效率；并成为英伟达在中国唯一认证的 AIDP 合作伙伴，通过存储性能提升实现与DPU、交换机的高效互联。
对于未来场景，徐润安看好物理世界数字化与具身智能，“这不仅涉及大语言模型，还需要更多性能相关的集群支撑”。教育、科研、金融、电力等行业将成为算力需求大户，“一旦某个场景爆发，算力消耗将大幅增长，这正是产业机遇所在”。
当AI进入“大模型技术摸高与工程创新并重”阶段，新华三选择把难题留给自己，把选择权交给客户：用开放架构兼容多元算力，用工程化能力缩短交付周期，用标准化接口降低切换成本。正如徐润安所言，“为了极致的AI体验，一切尝试和创新都值得”，在这场没有标准答案的AI长跑中，新华三正试图成为那条最稳的“跑道”。
