如何让AI“跑起来”？新华三发布面向万亿级大模型算力平台
新华三在领航者峰会上发布面向万亿参数大模型的算力平台，指出AI发展需应对Token经济范式转移、自主结构性矛盾及系统性性能瓶颈三大命题，强调关键在于算、网、存、云、安、维的整体协同。为此，公司升级全栈AI基础设施，致力于通过“算力×联接”提供高性价比解决方案，推动AI实际落地与价值实现。
当前，AI的狂飙突进究竟为千行百业打开了怎样的机遇之门？与此同时，我们又必须直面哪些具体而微的挑战？这恐怕是萦绕在每一位行业观察者心头的问题。
峰会现场。
就在近日，以“算力×联接，AI×未来”为主题的NA VIGATE 2026领航者峰会在北京落下帷幕。紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛在峰会上，针对AI发展带来的种种“变数”，给出了他的系统性“答案”。
他的开场白直指行业普遍心态：这是一个亢奋与焦虑并存的时代。新概念、新技术层出不穷，从大模型、智能体到“养龙虾”（指AI在农业等领域的深度应用），令人眼花缭乱。但喧嚣之下，行业必须冷静面对三个不可回避的核心命题：Token经济下的范式转移、AI自主的结构性矛盾，以及AI性能瓶颈的系统性陷阱。
于英涛现场分享。
数据最能说明变革的规模：中国日均Token调用量在短短两年内激增了1400倍，而全球在AI基础设施上的投入已超过万亿美元。大模型早已走出实验室，正全面渗透进百行百业的生产流程。
面对如此巨变，于英涛将三大命题进一步具象化：
命题一：Token经济重塑一切，范式转移已成现实
Token作为AI计算与消费的基本单元，其经济模式正在重构商业逻辑。这并非未来时，而是现在进行时。
命题二：AI自主是生存挑战，结构性矛盾悬而未决
如何让AI系统具备更高程度的自主决策与演进能力，同时确保其安全、可控，是横亘在产业发展道路上的核心矛盾。
命题三：瓶颈在系统，而非单点，警惕系统性陷阱
AI的性能天花板，往往不是由某一款顶尖芯片或单一算法决定的。一个普遍被忽视的真相是：真正的瓶颈在于系统整体协同。Token的性价比，取决于算、网、存、云、安、维六个维度的深度耦合与优化。
活动现场展示。
基于这些判断，于英涛阐述了新华三的应对之道：核心在于不贩卖焦虑，也不兜售幻想，而是聚焦于让客户的AI能够实实在在地“跑起来、用起来”，让每一分投入都转化为可感知的业务价值。
为此，新华三在此次峰会上全面升级了其AI基础设施全栈能力。重磅发布包括面向万亿参数大模型的全系列超节点UniPoD S80000高性能算力平台在内的七大核心产品。这一系列举措旨在彻底打通从算力、网络、存储到云平台、安全、运维的全链路，依托“算力×联接”的乘数效应，为客户提供Token级的最优性价比整体解决方案。
说到底，AI的竞赛已经进入下半场。上半场比拼的是单点技术的突破与概念的创新，而下半场，决胜的关键在于能否构建一个高效、稳定、协同的系统工程能力。这或许才是穿越当前亢奋与焦虑迷雾，真正抵达AI赋能未来彼岸的坚实路径。
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