当前，AI芯片、大模型、智能体、数据规模均呈爆发式增长，但企业AI规模化落地仍面临多重阻碍。

　　浪潮数据董事长、首席科学家张东表认为，行业存在四大核心痛点：一是持续演进挑战，原有云数基础设施资产不能浪费，新增AI算力与存力设备需融入已有环境，AI基础设施面临从通算向智算平滑演进、多芯算力融合池化等难题。

　　二是数据就绪挑战，虽然多数组织已完成大数据基础设施建设，但数据孤岛普遍存在、价值挖掘不足，仍需进行多源多模融合、高价值数据提取和全生命周期管理。

　　三是生态协同挑战，丰富的技术选择带来产业生态割裂，缺乏融合底座，芯片、存储、模型、应用之间缺乏分层解耦与开放标准，系统集成和协同创新困难重重。

　　四是应用落地挑战，场景结合困难，业务升级受阻，如何促进数据转化为知识、算力高效转化为Token、Token转化为业务价值，以及如何评估优化投入产出，成为企业面临的重大挑战。

　　如何破解四大挑战？张东认为，要以AI数据操作系统为核心，完成从传统云数服务商到AI基础设施服务商的战略升级——以AI应用为导向，以系统设计为核心，以数据激活智能为主题，通过技术创新、产品引领和生态塑造满足客户数智化转型需求。

　　浪潮数据提前战略全面升级，从传统云计算、分布式存储服务商升级为AI基础设施服务商，发布自研AI数据操作系统。“这不是一次简单的定位切换，而是面向AI时代的一次系统化升维。”张东说。

　　该系统是管理算力、算法、数据三位一体资源的系统软件，为智能体提供统一运行环境，是软件定义AI基础设施的关键基础软件。采用“数据底座+算力引擎”双架构设计：“玄同”是面向AI的高性能全闪融合存储架构，具备创新数控分离架构、无锁协程调度框架、全闪原生布局算法等技术优势；“万象”是高效可控的智能体运行环境，拥有全时全域动态演化架构、多芯多模高效推理引擎、智能体DesignRun全流程运行环境。

　　此外，“Data Inspire AI”产业生态计划启动，构建“左手伙伴+右手伙伴”双向协同格局，围绕技术创新、一站式交付、生态协同、人才培育四大方向，面向金融、医疗、交通、能源、政府、企业等场景落地私有化AI解决方案。（王若蘅）