專訪北電數智謝東：從單點到系統，星火?AI云?2.0如何重構AI時代生產力體系｜甲子光年

雙OS驅動的新質生產力引擎正式發布。

作者｜田思奇

編輯｜栗子

在科技史的坐標系里，任何底層技術的爆發，往往需要經歷一次系統重構才能真正改變世界。

1913年，亨利?福特重構了汽車制造流水線，大幅降低裝配成本與周期，讓汽車從貴族專屬走入大眾生活；半個世紀后，IBM斥資50億美元推出System/360大型機，以統一指令集架構實現軟件跨機型兼容，奠定了現代計算平臺的基礎。

今天的AI產業也站在同樣的關口。國產芯片、大模型、智能體在技術層面多點突破，但單點繁榮仍難以轉化為企業真實可復用的生產效能。AI要真正走進千行百業，需要一場類似System/360的系統性重構。

這場變革的實踐，正發生在北京酒仙橋——新中國電子工業的發源地。扎根于此的國資背景AI原生企業北電數智，于近日主辦了第二屆酒仙橋論壇，并正式發布新一代核心產品星火?AI云2.0，給出面向產業落地的AI系統重構方案。

北電數智聚焦構建AI時代的新型基礎設施，把分散的算力、數據與模型能力整合為可長期穩定運行、可規模化落地的工業化生產力系統。

論壇前夕，「甲子光年」到訪酒仙橋，與北電數智CTO謝東展開深度對話。在他看來，AI產業真正的拐點，不依靠某一次模型能力躍升，而發生于AI以完整系統形態穩定進入產業生產體系的那一刻。

1.單點繁榮斷層顯著，AI產業亟待系統性重構

從技術指標看，AI似乎已經具備初步落地的條件。

國產芯片快速迭代、大模型能力持續提升、智能體逐步具備復雜任務執行能力。但現實是，企業將AI融入核心生產流程依然困難，大量項目停留在試點層面，難以規模化、長效化運行。

謝東將這一困局歸結為結構失衡，而非技術不足。當前行業普遍以算力、模型、數據等獨立模塊方式推進，但這種分散式進步難以直接形成規模化生產力，反而造成層層斷層。

“這兩三年，國產芯片產業快速發展，涌現出幾十家廠商，但芯片做出來后，斷層問題非常典型。”謝東直言，“有了芯片，不等于有了系統；有了系統，不等于有了服務器；有了服務器，也不等于能組成高效集群；即便集群建成，模型也未必能順利訓練收斂。”

他透露，國內已出現萬卡集群搭建后訓練不收斂的案例，問題不在硬件，而在網絡、存儲、調度等一整套系統能力不匹配。

模型與智能體的發展，由于其對系統能力要求更高，進一步放大了這種斷層。謝東觀察到，在部分通用場景中，國內主流基礎模型能力已足夠支撐產業應用，隨著智能體技術演進，模型價值被進一步釋放，當前產業瓶頸已不在模型本身。

但智能體從個人工具走向企業場景時，現實障礙接踵而至。“比如大家關注的‘龍蝦’（OpenClaw），看上去能力全面，但在企業環境中難以直接落地。”謝東坦言，部署模式、多租戶管理、數據共享、結果可追溯、合規安全等一系列問題，都不是單一API能夠解決的。關鍵問題在于：各類能力沒有被組織成一個面向產業的完整系統。

在所有斷層中，數據往往是首要瓶頸。謝東在交流中反復強調“數、算、模、用”的優先級，將數據放在首位。“數據對企業應用是首要的，沒有企業自己的數據，根本談不上企業自己的應用。”他表示，人事、財務、醫療、合規等高敏感核心場景，必須依賴自有數據，無法靠公共數據替代。

當前企業數據普遍存在兩大問題：一是系統割裂、數據不通；二是大量歷史數據為人類閱讀設計，結構和邏輯并不適配AI處理。“很多數據是給人看的，不是給AI用的，用它做AI應用，往往和真實業務邏輯對不上，”謝東補充道。

面對這一系列困局，北電數智提出“AI計算新基座”，且明確這不僅是局部優化或單點性能提升。

“我們的核心不是再做一個更強的模型或者更快的芯片，而是把算力、數據、模型這些能力放在一起，為了解決一個具體的AI任務，把它們串成一個系統，并圍繞應用去做整體優化，”謝東強調。

在第二屆酒仙橋論壇上正式發布的星火?AI云2.0，正是這一理念的載體，它以差異化全棧架構重新定義AI基礎設施，也走出了一條區別于單純技術競賽的獨特路徑。

2.星火?AI云2.0：

雙OS驅動，重構AI全棧運行體系

北電數智要做的，是把AI產業鏈上的碎片化能力重新縫合為一體。在謝東看來，這不是簡單“打補丁”，而是從數據通路、算力調度到AI運行環境，對整個技術棧進行系統性重構。

不同于行業內多數聚焦單一環節的產品，星火?AI云2.0的核心突破，在于跳出了“資源堆砌”的思維定式，以“雙OS驅動”為架構核心，將數據、算力、模型、應用的全鏈路能力融為一體。這也是它與通用公有云、傳統智算云最鮮明的區別。

這套雙OS架構如同平臺的“雙核心引擎”，各司其職又深度協同：

• 前進?AIOS：作為AI時代云原生操作系統，統籌算力供給、調度、治理與運維，讓分散算力形成合力；

• 新天?AgentOS：面向智能體全生命周期管理，支撐智能體開發、運行、執行閉環，把底層算力、數據、模型能力轉化為真實業務生產力。

謝東對「甲子光年」直言，行業普遍將AI云視為傳統云的“延伸版”，忽略了智能體時代的核心需求。“當智能體成為主流應用，云的定位正在發生根本性變化。它不再只是資源分配器，而是必須圍繞AI工作流重新構建的運行系統。”

這種重構體現在：智能體高并發運行需要強隔離沙箱環境；工具調用、新協議兼容、多智能體協同成為必備能力；網絡、存儲、容器調度全面向AI場景優化。新天?智能體平臺正是為此設計，讓智能體從演示走向企業級規模化運行。

具體而言，星火?AI云2.0的全棧能力，由四大模塊支撐，形成“數據→算力→模型→應用”的完整閉環。

作為系統根基，北電首先重構了數據層。謝東強調：“數據問題本質上更偏向工程問題。”為此，北電推出紅湖?可信數據空間，核心不是數據集中或開放，而是在“可用” 與 “可控” 之間建立平衡。

謝東將其形容為一個“物理空間”：“數據方把數據放在空間內，使用方可調用數據訓練模型、開展分析，但全程接觸不到、也帶不走原始數據，甚至可以在不感知具體內容的情況下安全使用數據。”

這一機制打破了數據流通壁壘，讓數據共享與交易不再依賴繁瑣流程，而是通過智能合約、數據目錄實現技術化保障。該能力已通過國家級數據安全評測，并在醫療、政務等高合規需求場景規模化落地。

算力層面，前進?智算平臺作為前進?AIOS的核心，承擔起解決國產芯片生態割裂問題的責任。當前各類芯片體系相互割裂，企業建集群常面臨“單卡強、集群弱” 的問題。謝東認為，產業競爭早已超越 “能用” 階段，真正關鍵是實現 “好用” 與規模化調優。

北電通過統一調度實現異構芯片融合管理與算力池化調度，并依托先進計算迭代驗證平臺，為國產芯片提供從適配到場景驗證的全鏈條賦能，推動國產算力在實際場景中的可用性與優化。

模型層面，寶塔?MCP模型開發平臺專注推理優化與部署效率，通過自研推理框架實現國產硬件上的性能最大化，降低企業AI落地門檻與成本。

更能體現北電差異化定位的，是其面向城市與產業的落地范式。緊扣國家“十五五” 規劃與 “人工智能 +” 行動方向，北電提出“一底座、兩突圍”的產城發展新范式：

• 一底座，即基于星火?AI云 2.0，整合“數算模用”全棧產品，為區域發展提供統一的智能支撐。

• 兩突圍，即推動AI賦能文旅、消費、工業等領域實現產業升級；同時賦能公共服務，推動AI技術與醫療、政務、教育等公共事業深度融合。

目前，北電已在北京朝陽、珠海、佛山、安慶、馬鞍山等地落地標桿項目，包括北京數字經濟算力中心建設運營、珠海“云上智城” 整體運營等，并在全國規劃布局數十個AI底座，形成云邊端協同的全國化算力網絡。

謝東坦言，不同城市、不同行業無法用一套方案復制，必須深入調研、找準切口、長期運營。這些工作看似細碎，卻決定AI能否真正落地。“我們希望算力不僅能用，更能規模化用、長期用，讓企業在使用中真正形成新質生產力。這也是我們作為國企，更強調長期價值的原因。”

在這種路徑下，“全棧”便不意味著什么都做，而是圍繞應用場景不斷收斂能力邊界。正如謝東所言，北電數智解決的從來不是單一技術問題，而是“如何讓AI能力真正用起來”。

這也正是北電數智作為AI原生國企的定位：打造自主可控的AI計算新底座，推動AI與科研、產業、城市、民生深度融合，讓技術服務于真實社會價值。

3.錨定“十五五”戰略：

以自主可控底座助力國產算力破局

當AI進入系統重構階段，企業的長期競爭力究竟來自哪里？

在謝東看來，答案早已超越了單點技術比拼的范疇。當前AI產業的核心問題，不是能力不足，而是能力邊界尚未被行業充分認知與駕馭。人們既看不清AI的上限，也尚未建立與之匹配的系統化使用能力。

“當前行業普遍面臨的問題是，不知道AI到底還能強到哪一步。”他表示，部分傳統評測指標正在失去解釋力，圖靈測試等標準已不足以描述當前AI水平，行業正在重新定義智能的評價體系。

智能體的爆發，正是這一階段最鮮明的標志。“龍蝦”帶來的沖擊，并非模型本身突破，而是應用范式的變革——能力被重新組織、放大，并快速進入復雜業務場景。這種變革本質是系統級的，而非單點技術升級。

北電數智的核心優勢，恰恰在于更早轉向系統層面的布局：如何把算力、數據、模型組織成可運行、可擴展、可持續演進的生產系統。

謝東將這種壁壘總結為三點不可替代的優勢：第一是認知與工程落地的領先。早在智能體爆發前，北電就預判趨勢并在AI云底層完成高并發、強隔離沙箱等關鍵設計布局。“等到今年應用真正爆發時，我們的系統已經準備好了。”

第二是全鏈路數據能力。依托國資背景優勢，北電在可信數據空間、數據服務、知識工程到場景應用形成完整閉環，尤其在高安全、高合規領域具備難以復制的優勢。

第三是原生企業級服務基因。星火?AI云2.0從一開始就圍繞真實業務需求構建，兼顧性能、彈性與企業最關心的安全合規。這套復雜體系無法短期拼湊，只能長期深耕，也因此形成堅實壁壘。

本屆酒仙橋論壇以“國芯AI馭未來”為主題，緊扣國家“十五五”規劃推動科技創新與產業創新深度融合、全面實施“人工智能+”行動的戰略導向。謝東認為，人工智能并非虛擬經濟，而是關乎國計民生的實體產業，其核心競爭力不只體現在尖端科研能力，更在于將技術轉化為廣泛社會生產力的工業化落地能力。

借助本屆論壇，北電數智也希望向行業傳遞一份理性而務實的判斷。謝東表示：“我們希望大家對AI有更準確的認知，不要盲目過熱，也不要盲目擔心。”以智能體為代表的新技術并非萬能，也并非不可控。AI已經具備產業落地條件，但必須以可理解的決策，可追溯的結果，和可托付的安全為基礎。

在生產力重構的過程中，人與AI的關系正在深刻改變。目前謝東思考最多的，是未來哪些任務應該交給AI，以及人類如何與AI形成高效協作。“我們可能低估了AI的能力，同時又高估了我們使用AI的能力。”他認為，未來競爭不再是零散的提示詞技巧，而是人與AI之間體系化、制度化的協同模式。

放眼更長周期，AI產業的終局標尺可以用更具象的維度衡量。謝東對「甲子光年」表示，“如果類比蒸汽機和電力，Token正在成為重要的衡量單位之一。”所有AI產出本質上都以Token為載體，一個系統持續生產高質量Token的能力，在一定程度上反映其智能水平與生產能力。當Token從技術單位升級為衡量經濟活動、產業效率與社會價值的重要標尺，AI才真正從工具升級為新型基礎設施。

北電數智所做的，正是以系統工程重構算力、數據與智能的組織方式，打造自主可控、可持續演進的AI底座，以國企的長期主義與責任擔當，讓AI真正成為服務國計民生、驅動新質生產力的核心力量。

（封面圖及文中圖片來源：北電數智）