2025-12-05 10:10:34 中华网
当AI应用从实验室走向产业规模化落地，算力供给的矛盾开始从"有没有"转向"好不好用"。客户需要的不再是孤立的GPU资源，而是从硬件基础设施到上层应用的端到端解决方案，确切的说，即方便易用的智能体。正是在这样的产业转折点上，随着蓝耘北京酒仙桥液冷智算中心全面投入运营以及白城智算中心一期工程正式开工，蓝耘完成了从智算中心基础设施到AIDC OS(智算中心操作系统)的全链路落地能力实践。全链路覆盖：智能体-智能体开发平台-MCP Server-数据生成平台-RAG-MaaS平台-AI模型训推平台-异构计算调度平台-数据中心管理运维平台-AIDC设计建设运维。
酒仙桥智算中心
酒仙桥项目由蓝耘控股子公司小咸（北京）数据科技有限公司负责运营管理，从建设到满负荷万P智能算力投产，仅用6个月，在传统数据中心建设周期动辄12至18个月的行业惯例中，这样的速度堪称一场"逆向奔跑"。但这背后的意义，远不止工程效率的简单比拼——它标志着蓝耘打通了从算力基础设施到智能体基础设施全链路落地实践。
这场跃迁的核心，是蓝耘构建的全链路全栈能力体系：
1.硬件层，智算中心作为现代化“AI工厂”，其核心产出是AI计算的基本单元——Token。北京酒仙桥智算中心采用液冷技术实现高密度部署与快速交付，白城智算中心则依托绿色能源实现规模化低成本运营，共同构建起稳定、高效且可持续的Token生产能力底座；
2.系统层，元生代MetaGen智算中心操作系统（AIDC OS）作为整个技术栈的统一调度内核，实现对异构算力资源的标准化纳管、智能调度与弹性编排,确保“AI工厂”的生产流程顺畅、资源利用率最优；
3.平台层，基于元生代AIDC OS构建的GPU调度云平台、AI模型训推平台、MaaS服务平台与智能体开发平台四位一体，将底层算力资源封装为可被直接调用的AI能力，使Token从硬件产出转化为开发者与企业可便捷消费的服务；
4.应用层，在人工智能+驱动下，通过"AI Inside"战略深入垂直行业，针对教育、营销、视频、数字人等领域输出定制化行业智能体套件，以"免费用工具，付费买结果"的模式实现规模化复制。
这四层能力不是简单堆砌，而是通过统一身份、计量、路由与SLA体系深度耦合。其中，元生代AIDC OS向下对接多元算力“生产线”，向上支撑四大平台服务体系，形成“数据－模型－应用－反馈”的持续进化飞轮。截至目前，该全栈体系已累计服务超过120万注册用户及众多企业客户。
蓝耘的全链路实践，本质上是对"可用性"的系统性重构。客户真正需要的从来不是"算力"这个抽象概念，而是"单节点大规模的可用算力"——它必须稳定可得、弹性可配、成本可控、性能可验证、合规可审计。只有把硬件、系统、平台与应用纳入统一价值链，算力供给才能与产业需求在同一条时间轴上相遇。
这背后的故事，始于对市场供给能力局限性的深刻洞察，关乎AI业务对快速可用算力的迫切需求与传统供给模式之间的矛盾，也关乎一家深耕行业二十年的企业，如何在关键时刻做出"不得已"却又"必然"的选择——从探寻市场答案，到自己创造答案；从提供算力资源，到输出"可消费的AI能力"。
一、"单节点大规模可用算力"成破局关键
问题的根源，要从AI大模型的技术演进说起。随着参数规模从千亿迈向万亿、并行训练规模从百卡扩展到万卡，单台服务器的功耗已突破12kW，单机柜密度正在向48kW迈进。这意味着什么？传统风冷系统的散热能力已经逼近物理极限——空气的热传导效率低下，导致PUE（数据中心能效指标，越接近1越节能）普遍徘徊在1.4以上，不仅电费成本居高不下，更带来设备稳定性隐患。
此外，液冷技术的行业渗透率较低，且存在标准化程度低、交付周期长、运维复杂等一系列短板。要精准匹配"易部署、快速落地、运维可控"等核心需求，仍需针对性突破。
更深层次的挑战在于时间。传统数据中心的改造周期短则一年，长则一年半，而AI业务迭代节奏已迈入"以周计"的阶段，客户期待的已不再是"三个月后的方案"，而是"下周即可上架测试"的即时响应，供给侧的反应速度与需求侧的变化节奏存在明显落差——这种矛盾在人工智能+浪潮席卷各行各业的背景下愈发尖锐。
蓝耘深知，客户真正需要的从来不是"算力"这个抽象概念，而是"单节点大规模的可用算力"。为精准兑现这种"可用性"，蓝耘选择自主打造适配需求的解决方案。
这不是理想主义的冲动，而是二十年行业沉淀后的战略必然。自2004年成立至今，蓝耘已服务超过120万注册用户与超万家企业客户，完整经历了从IaaS、PaaS、SaaS到AI MaaS时代的每一次算力范式变革。长期的客户服务让蓝耘洞察到一个朴素却关键的核心：只有把"可用性"握在自己手里，才能吃透业务需求，确保每一次技术落地都不跑偏。
蓝耘自建智算中心,始于对大客户大规模算力需求的极速响应。一方面,传统资源整合模式难以保证交付速度与服务质量,自建实现从需求响应到资源交付的全流程可控,确保关键时刻拿得出、用得上、靠得住——北京酒仙桥项目投产即满载,正是最佳验证。
另一方面,在高强度实战打磨中,蓝耘并未止步于硬件堆叠,而是深耕底层技术,沉淀出驾驭极致算力稳定性与高可用性的核心能力。从每个技术细节、每次故障排查、每轮性能调优中积累的全链路经验,成为从基础设施向应用层延伸的关键动力。正是基于这种"算力底座"的厚度,蓝耘完成了战略跃迁:从传统"算力基础设施"服务商,进化为"智能体时代的新基建"构建者,将底层算力的高可靠性转化为支撑智能体全天候运行的坚实土壤——这不仅是技术积累的自然延伸,更是通过人工智能+深度赋能传统行业、推动产业智能化的必由之路。
北京酒仙桥项目立项时，蓝耘给自己设定的目标不是"建一个机房"，而是"验证一套方法论"——如何在高密、低PUE、快交付之间找到最优解，如何让液冷不再是"技术展示品"而成为"工程标准件"，如何让智算中心真正成为"即插即用"的算力供给单元。更重要的是，如何通过这一过程的实践，打通从基础设施到应用赋能的完整链条，为人工智能+在千行百业的落地奠定坚实基础。
二、从液冷到全链路：一场系统性工程的试炼
液冷技术的选择，首先是物理层面的必然。液体的热导率约为空气的23倍，这意味着在相同散热需求下，液冷系统可以用更小的体积、更低的能耗完成任务。但蓝耘的液冷方案并非简单的"技术堆砌"，而是经过精心设计的系统工程。
蓝耘北京酒仙桥智算中心采用的是"一次侧冷却+二次侧全冷板液冷"架构。具体而言，GPU核心发热部件全部覆盖冷板，通过紧密贴合的金属板将热量传导至循环冷却液；冷却液在二次侧回路中完成一次换热，再通过CDU（冷却分配单元）与冷却塔进行二次换热。这套"分区分层"的水路设计，不仅实现了48kW/机柜的高密度部署，更将液冷散热占比提升至77%，PUE稳定控制在1.2以下——这意味着在典型应用场景下，相比传统风冷可节能22%，每台服务器能降低约3KW的能耗。
酒仙桥智算中心
但技术路线的确定只是第一步。真正的挑战在于工程组织与交付节奏。蓝耘将电力、制冷、网络、机柜直至液冷链路全部纳入统一的工程体系设计，避免了"多供应商拼接"导致的性能折损与责任模糊。从需求提出到设计方案锁定不超过一月，从智算中心土建开工到算力满负荷运行不超过六个月——这种"快响应能力"，正是AI业务窗口期竞争的决胜关键。
酒仙桥智算中心
北京酒仙桥智算中心投产即满载，它不仅完成了硬件层面的高密液冷部署，更同步实现了供配电系统的2N+DR架构优化、监控系统与AIDC软件栈的整体联调。客户所获得的，不再是一堆需要自行调试的设备，而是一个"即插即用"的标准化算力供给单元——这正是"可用性"的核心要义。
这套方法论随即被复制到蓝耘白城智算中心。后者依托绿色能源与资源禀赋，聚焦规模化、低TCO（总拥有成本）的长期供给，与酒仙桥形成"近场低时延+远场低成本"的互补。一个贴近AIGC产业生态，灵活响应短平快需求；一个基于绿电与规模效应，承接长期稳定的算力订单。这背后，是蓝耘对不同客户需求场景的深刻理解，以及对供给结构灵活性的系统布局。
蓝耘北京酒仙桥项目的成功，不仅树立了北京市乃至全国绿色智算的标杆，更向行业证明：液冷高密不是"PPT技术"，而是可以在6个月内工程化落地的现实方案。这场快速交付的背后，是蓝耘在供应链管理、工程组织、标准化技术上的系统能力积累——而这些能力，正是其"全栈闭环"战略的第一块基石，也是其向应用层延伸、通过人工智能+赋能传统行业的坚实底座。
三、从硬件到应用：元生代打通价值链的最后一公里
硬件到位只是起点。如何让算力真正"流动"起来、"被消费"起来，才是智算中心的终极命题。这正是蓝耘"元生代MetaGen"智算中心操作系统（AIDC OS）的使命所在。
作为系统层的核心，元生代AIDC OS向下实现对酒仙桥、白城等多地智算中心及第三方算力资源的统一纳管与调度，向上则为平台层产品提供统一的资源抽象、调度引擎与服务治理能力。基于这一操作系统，蓝耘构建了GPU调度云平台、AI模型训推平台、MaaS（模型即服务）平台以及智能体开发平台四大产品矩阵，覆盖公有云、私有化与混合云等多种部署形态。对于客户而言，他们不再需要自建复杂的调度系统、不再需要为模型迁移与调优投入大量工程资源——这些复杂度都被元生代屏蔽在底层，而四大平台产品则将算力资源转化为开箱即用的AI能力。
从能力积累到平台化输出
元生代AIDC OS及其上层平台能力的构建，与蓝耘在算力基建领域的客户服务实践密不可分。在服务大客户的过程中，蓝耘团队深入理解了不同业务场景对算力调度的差异化需求：训练任务需要长时间稳定占用、推理服务要求低时延高并发、数据处理强调吞吐量优化……这些在实战中积累的洞察，直接转化为元生代AIDC OS的设计理念——不追求功能的堆砌，而聚焦"可用性"的精细打磨。
正是这种从基础设施到系统平台的能力贯通，让蓝耘能够以更低的门槛、更高的效率向客户输出AI能力。而当这种能力输出的模式得到验证，蓝耘向应用层延伸、通过人工智能+赋能传统行业的路径也就水到渠成——平台化的能力封装降低了行业客户的使用门槛，标准化的服务交付提升了规模化复制的可能性。
这套系统与平台的可靠性已经历过充分验证。截至目前，元生代累计服务120万+注册用户。在清华大学与中国软件评测中心（CSTC）联合发布的《2025大模型服务性能排行榜》中，元生代Maas平台的推理性能表现尤为亮眼：DeepSeek-V3.1模型的首字延迟仅0.79秒，位居榜首；Qwen3-235B-A22B模型的首字响应更是达到0.58秒，领先于移动云、华为云等多家头部平台。这些数据背后，是蓝耘在模型推理优化、并发调度、资源弹性伸缩等技术环节的深度积累。
更值得关注的是元生代对生态连接的支持能力。其企业级智能体开发平台深度集成2000+个MCP Server，支持开发者一键调用、多渠道发布与运营。这意味着企业可以快速构建自己的AI应用，而无需从零搭建底层工具链——平台化适配降低了门槛，场景化落地验证了价值，形成了持续复利。
蓝耘的全栈模式，并非简单的"能力堆叠"，而是有一套统一的组织方法论，把所有环节——从硬件、系统到平台和应用——都整合起来，共同服务于一个核心目标：高效匹配“需求”与“供给”。在这个过程中，业务需求推动技术升级，技术能力又进一步反哺业务迭代，逐步形成了“小时级调整配置、天级更新产品”的快速响应体系。这种系统性的整合，也让蓝耘实现了从传统“资源提供者”向“能力输出者”的角色跃迁——将训练、推理、数据与工具链封装为标准化、可灵活组合的模块，为客户提供真正解决行业问题、具备高复用价值的解决方案，客户无需再自行搭建与调试底层设施，直接调用这些成熟能力，即可高效达成业务目标。
当硬件、系统、应用三层打通，蓝耘实现的不仅是技术栈的完整，更是商业模式的升级——从卖算力资源，到卖Token（可计量的AI能力消耗单位），再到按效果付费的行业解决方案。这正是"可消费的AI能力"的真实含义。
四、权威背书：第三方认证的硬实力对照
在AI基础设施领域，第三方权威认证是衡量技术能力的重要标尺。2025年，蓝耘元生代AIDC OS通过了中国泰尔实验室&信通院ITU AICP"一测双证"评估——这是国内唯一引入ITU国际标准的评估体系，涵盖智算安全、AI能力中心、数据工程、模型训练与推理部署等全部核心能力域。元生代同时获得ITU国际标准与可信云双认证，比肩阿里云PAI、天翼云等头部云厂商。
这一认证的含金量在于其"全能力域覆盖"与"国际标准对标"。许多企业在单一能力域（如模型训练或推理）上可能表现优秀，但要做到从底层安全到上层应用的全链路认证，需要的是系统性的技术实力与工程积淀。蓝耘能够快速跻身这一梯队，正是其"全栈闭环"战略的直接验证。
除了ITU认证，蓝耘在2025年还收获了一系列行业认可：智能体开发全栈赋能技术方案入选信通院《高质量数字化转型技术解决方案集（2025）》，元生代智算云平台上榜《高质量数字化转型产品及服务全景图（2025）》，同时入选信通院"万卡智算集群服务推进方阵（ICCPA）成员单位"、"算力产业发展方阵"及"算力出海工作组首批成员单位"，并获信通院首批"可信算力大市场优质算力服务商入网入市标识码"……权威认证的背后，不仅是对蓝耘技术实力的肯定，更是其在推动产业提质增效过程中发挥积极作用的有力证明。
值得一提的是，这些认证并非"为了认证而认证"。对于蓝耘而言，每一次第三方评估都是对自身技术体系的一次全面体检，也是与行业最佳实践的一次对标学习。当认证结果与市场反馈形成正向循环，技术能力的"可信度"就转化为商业拓展的"加速度"——这正是蓝耘在2025年能够快速打开市场的重要原因之一。
五、面向未来：从算力供给到AI能力赋能的战略纵深
在近期业务布局上，蓝耘正以典型的高Token消耗场景作为突破口，将教育、营销、视频与数字人等高价值场景作为优先发力方向，围绕以上几大领域构建智能体基础设施的产品化与服务化能力。这一选择，正是人工智能+理念在垂直行业的具体实践——不是简单地提供通用工具，而是深入行业场景，将AI能力嵌入业务流程，实现从"技术赋能"到"价值共创"的转变。
这些布局并非空中楼阁——蓝耘已手握不少Token订单，证明了市场对"可消费AI能力"的真实需求；而随着上述产品能力在不同行业的逐步落地与复制，Token需求订单预计将呈现持续增长态势。
为应对这一增长，蓝耘正系统性构建算力供应商生态。通过平台化的纳管与调度能力，一端承接不断增长的Token需求，一端连接并赋能多元算力资源供应商，将其闲置或冗余的算力资源转化为可计量、可交易的服务单元，帮助供应商实现资产变现与价值释放。这种"需求聚合+供给激活"的生态模式，不仅让蓝耘在保证服务稳定性的同时实现了轻资产运营，更让原本分散、难以被充分利用的算力资源流动起来，真正服务于千行百业的AI应用需求。
围绕这一生态，蓝耘明确了独特的商业模式：客户可零成本使用蓝耘全栈的开发工具与平台，蓝耘仅对业务处理过程中实际消耗的Token与算力进行计费——"免费用工具，付费买结果"。这种以结果为中心的模式，将客户的前期投入转化为可预期的单位产出成本，显著降低试错门槛与集成复杂度；同时，结合蓝耘在资源侧的轻资产联动能力，企业能够在业务增长期按需扩容、在业务收缩期灵活缩容，形成技术与财务的双重弹性。
这个资源侧的弹性，反过来又支撑了"以Token为核心"的产品与交付路径，使平台能够在峰谷切换与大规模活动期间保持服务质量与成本可控。而当算力供给的门槛被降低、使用成本被摊薄，AI普惠才从理念走向可触达的现实——更多中小企业得以零前期投入体验AI能力，更多算力资源得以释放价值，形成供需双侧的正向循环。
更具战略意义的探索，在于"AI Inside"战略的首次落地——与灵活用工领域龙头公司合作开发"灵活用工智能分析平台"。作为平台的AI技术提供方，蓝耘科技基于自身成熟的MaaS能力，为平台提供了可弹性扩展、按需编排的多模型服务，实现对不同行业、不同岗位场景的精细化智能分析与决策支持；依托扎实的数据治理能力，蓝耘科技从数据采集、清洗、脱敏、质量监控到全流程合规审计，构建起安全可控的企业级数据底座，确保在灵活用工场景中实现数据可控可信；同时，蓝耘科技具备智能体全栈开发能力，将复杂的用工逻辑封装为具备自主规划与执行能力的"数字团队"。
正是这种从底层模型到上层应用的全链路技术支撑，让企业在"零新增管理负担"的前提下，真正享受到AI驱动的降本增效红利，推动灵活用工从单纯的人力补充升级为企业可落地、可复制的智能化战略选项。这一实践充分体现了人工智能+的核心价值：不是替代人，而是通过AI能力的深度嵌入，重构业务流程、提升决策效率、创造新的价值增长点。
这一合作的战略意义，远不止于单个项目的成功交付。它标志着蓝耘"AI Inside"战略在千亿级灵活用工市场的首次落地，验证了"将AI作为内核植入行业龙头"的模式可行性。从技术提供商升级为战略赋能者，蓝耘不仅证明了全链路技术能力可以转化为可复制的行业解决方案，更为其在垂直领域的规模化拓展奠定了方法论基础——当"免费用工具，付费买结果"的商业模式与"全栈技术能力"形成正向循环，AI Inside就从概念走向了可持续的商业现实。
六、复盘与展望：从"不得已"到"必然选择"的战略逻辑
回顾蓝耘的自建之路，一条清晰的战略演进逻辑逐渐浮现：
第一层：供需矛盾催生自建决策。AI算力需求的指数级增长与传统供给的相对滞后，形成了供给失衡与交付周期压力。面对大客户的大规模算力需求，蓝耘选择自建智算中心，确保关键时刻的供给能力与服务质量。
第二层：实践积累锤炼核心能力。在服务大客户的过程中，蓝耘团队深入理解了"可用算力"的真实内涵——不仅是硬件参数的堆砌，更是稳定性、可调度性、可扩展性的系统性保障。这些在一线服务中积累的经验与能力，成为蓝耘从基础设施向上延伸的基石。
第三层：能力内化推动平台构建。基于自建智算中心的实践，蓝耘构建了元生代AIDC OS及四大平台矩阵，将底层算力资源封装为可被直接调用的AI能力。这一过程不是简单的技术堆砌，而是对"可用性"的系统性重构——每一个调度策略、每一套容错机制，都来自真实场景的打磨。
第四层：平台能力支撑应用落地。当平台化能力得到验证，蓝耘向应用层延伸的路径水到渠成。通过"AI Inside"战略，将AI能力嵌入垂直行业，以"免费用工具，付费买结果"的模式降低使用门槛，实现人工智能+在传统行业的规模化落地。
第五层：生态扩展实现价值放大。基于自建经验形成的方法论，蓝耘构建算力供应商生态，通过平台化纳管与调度能力，连接多元算力资源，实现从"自建"到"生态"的战略延伸，让更多算力资源流动起来，服务更广泛的行业需求。
这五层逻辑环环相扣，形成了一个完整的价值闭环。自建智算中心不是终点，而是蓝耘全栈能力体系的起点——它既解决了当下的供给瓶颈，又为未来的能力输出积累了方法论；既满足了大客户的即时需求，又为人工智能+赋能传统行业奠定了基础。
蓝耘的商业价值落点最终回归到一个朴素的命题：如何把"可用算力"转化为"可消费的AI能力"。答案是通过全栈闭环——将硬件、系统、平台与应用纳入统一价值链，以平台化适配降低门槛，以场景化落地验证价值，形成持续复利。当算力像水电一样"连起来、管起来、用起来"，当客户不再需要成为基础设施的调试员，AI技术的普惠化才真正具备了现实基础。
从"探寻市场答案"到"自主创造答案"，从"6个月建成智算中心"到"构建全栈能力体系"，蓝耘的选择看似"不得已"，实则是对AI时代算力逻辑的深刻理解。当算力需求指数级增长而传统供给模式难以匹配时，最确定的路径就是：把复杂系统内化为可控能力，再以生态的方式向外扩展为可复制的价值。这不是一场技术冒险，而是一次战略必然——而白城智算中心的开工建设，不过是这场长期战役中的又一个节点。真正的征途，才刚刚开始。
