“十四五”规划将2025年设定为数字经济核心产业增加值占GDP比重提升至10%的关键年，人工智能正是核心驱动；大模型技术经过了3年的快速迭代，2025年有望进入场景化落地的爆发期；产业侧随着近两年算力、算法的成熟，数字化转型的需求已经完全被激发……
很明显，在政策周期、技术演进与产业需求的三重交汇下，2025年将是“人工智能+”行动落地的关键一年。
浪潮集团执行总裁、总工程师，浪潮云董事长肖雪
浪潮集团执行总裁、总工程师，浪潮云董事长肖雪日前指出：“人工智能+”行动，正在国家的战略部署中有序推进，技术的演进、模式的创新、范式的革命，发展速度一日千里，对浪潮云来说则面临新的挑战和机遇。”
客观来说，“人工智能+”行动的落地，还需要云计算、人工智能、数据要素，与行业应用场景的深度融合。浪潮云则通过“智慧系统的全场景运营商”的新定位，正在成为推动“人工智能+”行动落地的的中坚力量。
战略升级
与“人工智能+”行动同频共振
实际上，“人工智能+”行动走向落地，要解决的本质命题，是技术先进性与行业普适性之间存在的“最后一公里”落地的难题。
首先，当下的很多科技企业普遍聚焦于智能体开发，但其实真正制约AI应用落地的并非智能体数量，而是“场景适配成本过高”这一根本障碍。智能体的部署需要跨越大模型选型、数据治理、算力适配、安全合规等复杂环节，导致一些企业陷入“有需求、无能力”的困境。
这就需要一种“开箱即用”的一体化方案，能够通过将“智、数、云、安”能力封装为标准化模块，真正实现“最后一公里”的穿透，让场景创新回归业务本质。
其次，“人工智能+”行动，要解决的是全社会的智能化，而非让大模型成为少数大型企业的“专利”，大部分企业数字化转型仍面临算力、数据、人才等重重壁垒。这必须要进行一场真正意义上的AI技术普惠，能够承载这一责任的一定是一朵分布式的智能云。
而这两大难题，也恰是浪潮云通过“分布式智能云”的战略升级，并从“分布式云服务提供商”向”智慧系统的全场景运营商”转型，所探索出来的“解题思路”。
肖雪坦言，“人工智能+”行动落地的过程中，大模型广泛应用、新质生产力、算力资源的布局、数据基础设施的布局、数据资源开发和创新链和产业链的无缝对接，均对云的形态、数据要素的发展、人工智能的应用提出了新的要求。
比如从DeepSeek的出现，看到更多的是行业的突进，更是技术平权所带来的AI技术普惠。
“智能体会越来越多，但单一的智能体并不是一个能够满足大部分组织AI需求的方式，需要建立一个全栈的生态价值链，才能更好地驱动价值链和产业链的融合，才能更好的转化‘行业最后一公里’。”肖雪说。
因此在浪潮云的战略上，“有云处皆智能”要做到“皆智能”的前提，是先实现无处不在的计算，要有云；其次在业务定位上“智慧系统的全场景运营商”，通过DeepSeek加海若大模型的双引擎，形成了公共服务平台，可以部署上百个智能体为企业提供服务，加快打通面向组织的智能化落地“最后一公里”。
这次战略升级的另一个关键则是运营能力的质变。不同于传统云服务的静态交付模式，浪潮云构建的可运营私有云体系，将算力部署、模型迭代、数据治理转化为持续服务过程。这种运营态服务创新，有效应对了大模型本地化部署后的持续演进需求，使用户能够通过“开箱即用”的一体化平台，实现智慧系统的全生命周期管理。
特别是在数据要素市场化配置进程中，浪潮云通过建立智能体运营平台，形成了数据炼化、模型训练、场景落地的完整价值闭环，真正将技术平权转化为产业普惠，为“人工智能+”行动的落地，提供了重要的支撑。
分布式智能云
破解“引擎”落地的三个尴尬
“2025年注定是智能体的元年，但同时也将是智能体的爆发之年。”浪潮云总经理颜亮如是判断。
浪潮云总经理颜亮
类比传统工业世界，从蒸汽机到内燃机的出现，都是化学能转化成机械能。而大模型技术，则是将数据转化成智能，这就是智能世界的新引擎。
但新的引擎要走向落地，在行业侧仍然存在三个尴尬：数据主权与安全焦虑、系统化落地的落地鸿沟、数智能力的可持续进化。
首先，大模型作为“数据引擎”，需要直接调用组织核心数据，但数据主权归属、隐私保护、跨境流动等问题很容易成为掣肘。传统加密技术难以适配大模型的动态数据交互需求，而公有云上的通用模型更让政企用户有无法释怀的数据安全焦虑。
其次，系统化落地背后则是一种认知断层。用户对大模型能力经常高估其通用性，而低估其与组织流程的耦合复杂度。单点工具易成“玩具”，但将智能体融入业务流程、决策体系时，需重构组织要素关系。
最后，智能体并非静态工具，而是需持续训练的“生命体”。传统IT系统的运维逻辑无法支撑其动态成长，导致智能体易陷入能力停滞甚至退化，使得数智能力无法持续进化。
面对如上这些难题，颜亮给出的答案是：分布式智能云，并从可信赖、可落地和可持续三个维度，化解了大模型作为引擎落地点的三个尴尬。
可信赖的关键，是建立一套数据主权防护体系。浪潮云不仅是国内唯一通过模型、智能体、算法三个主体备案的云服务商；同时，依托浪潮云过去多年的政务云服务经验，已形成分等级、分区域、分数据、分域的安全基座；并且建立起智能体安全评测体系，海若大模型在首批评测中位列第一，将抽象安全转化为可量化指标。
可落地的本质是打造场景化AI生产力工具。比如Agent OS操作系统，内置多个行业智能体，覆盖客服、风控、运维等场景。以12345服务热线为例，通过智能坐席与人工协同，实现了日均工单处理量翻倍。
可持续是构建智能生命体的进化生态。如通过数智大学，建立模型工厂流水线，实现智能体生产全流程自动化；通过数智医院，建立模型健康度评估体系，可提前预警算法衰减风险。
为“人工智能+”行动落地
提供可行性方案
“人工智能+”行动的系统性落地，本质上是国家战略与市场需求，以及AI创新的深度融合。
自2011年起，从“政务云系统集成商”到“分布式云服务提供商”，再到“智慧系统的全场景运营商”，浪潮云历经三次战略升级，搭建起贯通“技术研发-场景验证-产业推广”的价值闭环。为“人工智能+”行动落地，提供了可行性的方案。
很明显，“人工智能+”行动落地的重点，在于能否将AI技术转化为普适性生产力工具。浪潮云通过分布式智能云，打破了算力与场景的割裂。特别是将“智、数、云、安”四维一体化的能力进行封装，将大模型选型、数据治理、算力调度等复杂的技术流程标准化，让AI能力“开箱即用”，也推动了AI落地更多行业场景的适用性。
为了加快这一战略升级的进程，浪潮云的分布式智能云战略，计划半年内完成现有分布式云节点的升级，今年内落地分布式智能云节点超过1000个，让“智慧系统的全场景运营商”的新定位，切实做到“有云处皆智能”。
同时，可运营私有云作为分布式智能云落地的最佳路径之一，IDC也与浪潮云合作发布《可运营私有云白皮书》，通过选取以浪潮云为代表的主流云服务商的运营实践，提出可运营私有云能够帮助用户提升私有云平台可持续运营能力，构建自身数字化转型能力模型和智能应用支撑架构体系，最终实现智能化、服务化的云平台运营能力。
总体而言，当AI与大模型技术正在成为中国数字经济增长的新引擎。浪潮云通过战略升级，化解了AI场景化落地的痛点，将分布式智能云构建成为数智时代的新型基础设施，并将“有云处皆智能”践行至千行百业的无数个场景。(文章来自科技正能量）
