当 AI 从“能力涌现”迈向“价值兑现”的关键拐点， 当 Token 成为衡量智能经济的新标尺， 运营商如何从“比特管道”跃迁为“词元运营”的引领者？ 紫光股份旗下新华三集团发布《NEXT 新运营》运营商行业专刊， 以“极致 Token 性价比，激活运营商新质生产力”为核心命题， 汇聚行业权威洞察、 前沿技术探索与落地实践， 系统呈现从智能底座到产业跃迁的完整图景。 序启新章 锚定 Token 经济时代新坐标 Token 经济时代的序幕已经拉开。 中国信息通信研究院深度解析“算电”到“Token”的底层逻辑，揭示智能经济新形态的普惠之路；新华三集团高级副总裁、运营商BG…

引言 ICT智能体的价值，远不止于“修故障”。它的能力贯穿了ICT系统的全生命周期——从需求分析到方案规划，从设备上架到配置下发，从日常巡检到故障自愈，从性能调优到能效优化，从安全运营到风险预判。五个阶段，环环相扣，层层递进。紫光股份旗下新华三集团联合中国信息通信研究院发布的《AI赋能数字基础设施：ICT智能体的技术突破与建设指南》详细解读了ICT智能体全生命周期的五大关键能力，以下为指南原文。 ICT智能体关键能力 ICT智能体的关键能力贯穿ICT全生命周期——规划、建设、运维、调优、运营，聚焦各阶段核心痛点，以专业化、智能化、自动化为核心目标，提供全流程支撑能力，各阶段能力相互衔接、层层递进，形成完整的能力体系，具体可分为以下五大类，均结合行业实践数据与技术标准，确保能力描述的严谨性与可验证性： 规划阶段关键能力，核心是解决规划效率低、出错率高、贴合度不足的痛点，主要包括需求分析辅助、方案规划辅助、设计文档生成、典配参考等。该能力可基于ICT业务需求与现有资源状况，结合多种常见网络典配指导，辅助生成规划方案与设计文档，结合历史数据与行业最佳实践，为规划决策提供精准的数据支撑，有效降低规划难度与出错概率，确保规划方案的合理性与可行性，为后续建设阶段奠定基础。 建设阶段关键能力，聚焦建设流程繁琐、配置易出错、标准化程度低的核心问题，涵盖网络建设辅助、IT建设辅助、安全建设辅助、资源配置辅助等。该能力可实现设备配置的自动化下发，生成标准化配置脚本与部署方案，辅助完成设备上架、布线建设等工作，提供硬件适配指导与升级参考，有效规避人工配置错误，提升建设效率与标准化水平，确保建设过程合规、高效，缩短建设周期。 运维阶段关键能力，是ICT智能体的核心能力，重点解决运维依赖专家、效率低、故障处置慢的痛点，主要包括ICT知识问答、告警分析、故障诊断与根因定位、菜单导航、运维代码辅助等。其中，知识问答依托产品配置规范与体系化运维知识库，实现全天候自助答疑，破解专业知识获取效率低的行业痛点；告警分析通过多维度告警聚合与深度研判，精准定位ICT故障节点，提升告警处置的响应效率与精准度；故障诊断覆盖数据中心、数字园区、广域网、智算中心等场景典型故障，实现故障处置的分钟级闭环，压缩业务中断时长；菜单导航涵盖主流运维软件核心功能，降低运维操作的专业门槛与复杂度；通过运维代码辅助来生成运维代码片段，提升脚本编写效率，减少人工重复性工作。 调优阶段关键能力，核心是解决传统ICT系统调优依赖专家经验、调优滞后被动、多域资源协同难、性能与能效失衡的核心痛点，主要包括网络性能优化、算力资源调度调优、存储系统智能调优、安全策略迭代优化、全系统能效优化等核心方向。依托Native AI原生能力，基于运维阶段采集的全链路运行数据、性能指标与业务体验数据，实现从被动式、经验式调优向主动式、预测式、智能化调优的转型。通过流量时空预测、异构资源预测性调度、智能分级存储等技术，动态优化ICT全栈资源配置，平衡业务性能与能耗水平，持续迭代系统防护策略。 运营阶段关键能力，核心是实现运营精细化、风险可预判、决策有支撑，包括安全辅助运营、预测类能力、智能问数、运营报告生成等。安全辅助运营可实现安全告警降噪、攻击载荷分析、安全事件研判、处置建议生成等，提升安全运营效率，降低安全风险；预测类能力涵盖硬盘故障预测、内存故障预测、存储容量预测等，实现故障的主动预警与预防，减少业务中断风险；智能问数可快速查询资产统计、资源使用情况、趋势分析等信息，为运营决策提供精准的数据支撑；运营报告可实现模板化、自动化生成，减少高频重复性工作耗时，提升运营管理的精细化水平。 规划、建设、运维、调优、运营—— 五种能力，相互衔接、层层递进。ICT智能体的价值不是某一环节的“单点突破”，而是贯穿全生命周期的系统性变革。下一期，让我们来看ICT智能体的分级演进路径。

　　随着全球Token调用量指数级暴涨，很多企业陷入困境：盲目堆叠GPU，算力空转、通信拥堵、故障频繁中断业务，单位Token成本居高不下，陷入“规模越大、成本越高”的恶性循环。 　　WAIC 2026期间，紫光股份旗下新华三集团重点展示了灵犀智算解决方案。该方案摒弃碎片化交付模式，依托“算-网-存-云-安-维”全栈协同能力，覆盖Token从建设、运行、治理到调优的全生命周期，构建起完整的降本闭环。通过全栈软硬件的深度协同优化，已实现Token生成全链路TCO下降30%以上、能耗成本降低40%以上的系统级成效，让企业真正走出“Token产出规模越大、单位成本摊薄越明显”的良性增长曲线。 　　四大核心能力 　　一站式搞定Token生产全链路 　　1. 建设：弹性快速交付，轻量化灵活落地 　　灵犀智算方案采用一体化交付模式，有效规避多厂商硬件兼容与跨系统联调带来的漫长交付周期，支持标准化批量自动开局，软硬件平台统一上线。架构层面支持逐层弹性扩容，从单集群平滑拓展至万卡乃至十万卡跨域规模；同时兼容中心智算、边缘算力、混合云三类部署形态，企业现有异构GPU可统一接入、复用，无需一次性替换全部硬件。针对中小型项目，AI业务可做到天级上线，大幅压缩Token算力底座的基建周期，帮助客户更快进入Token生产阶段。 　　2. 运行：高稳定自愈底座，保障Token不间断产出 　　训练中断、推理宕机会直接作废已产出的Token，任务重做带来额外的算力损耗与时间成本。灵犀智算方案配备全链路自治运行体系——硬件异常3秒感知、分钟级完成隔离自愈；网络闪断仅小幅降速、不会直接中断业务；双平面无损网络实现毫秒级链路切换，远距离跨域集群近乎零丢包。搭配灵犀运维智能体，可主动进行故障巡检与定位，有效训练时长稳定维持在99%，确保模型迭代与高频智能体调用全天候平稳输出Token。 　　3. 治理：全链路统一管控，Token安全合规可控 　　灵犀智算方案提供算力、数据、模型、智能体多层级精细化治理，破解管控分散、安全隐患难防的痛点。统一资源后台支持租户分级隔离与算力任务可视化调度，Token用量按API Key颗粒度统计，方便政企客户对内对外开展算力运营。底层以微VM沙箱实现租户隔离，AI网关开展内容审计、按API Key限制Token调用频次，有效抵御提示词注入、算力恶意刷取等风险，Token从生成到交付全程可追溯，安全合规。 　　4.优化：全栈软硬协同，持续压低Token生产TCO 　　灵犀智算方案以硬件工程与软件优化的深度协同，将每一份算力都精准转化为Token输出。 　　硬件工程系统能力： 　　液冷散热：高功耗部件采用液冷散热，系统液冷占比可达80%，更可支持两相冷板、全液冷等创新液冷散热技术，PUE降至1.04以下，常年大规模运转下的能耗开销被大幅削减；…

　　随着AI基础设施加速演进，多元算力之间的互联互通与生态协同，正成为影响算力效能释放的重要因素。面向这一产业趋势，标准建设成为推动技术创新、产业协作和规模化落地的重要支撑。中国电子信息产业发展研究院党委副书记、人工智能工委会会长胡国栋在致辞中表示，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。面向人工智能技术快速演进与产业规模化发展的关键阶段，业界需要进一步凝聚共识，坚持需求牵引、应用导向和前瞻布局，扎实推进人工智能芯片重点标准研究与应用验证，更好支撑我国人工智能芯片产业和人工智能产业高质量发展。 图注：中国电子信息产业发展研究院党委副书记 　　当前，随着国产多元算力加速发展，硬件架构各异、接口标准不统一、软件生态碎片化等问题，导致产业链重复开发、重复适配成本居高不下，成为制约异构算力高效协同的重要挑战。面向这一产业需求，本次论坛正式启动G-Link通用高速互连标准建设工作。G-Link是在人工智能工委会的牵引下，由新华三在内的数十家产业链上下游伙伴共同提出的开放高速互连架构，面向AI高性能计算和Scale-Up互连场景，旨在通过开放统一的互连架构和标准，降低产业适配成本，促进不同芯片、不同系统之间实现高效互联互通与协同创新，为超节点和大规模AI集群构建开放互联底座。此次启动G-Link标准化工作，标志着G-Link正式面向产业开放，将联合产业链伙伴共同推进标准建设，为多元异构算力高效协同和开放智算生态建设提供新的支撑。启动仪式上，新华三与来自标准组织、科研院所、AI/GPU和互连芯片企业、算力应用等AI产业链核心伙伴代表共同见证G-Link标准面向产业开放迈出关键一步。 图注：标准工作相关核心企业代表出席启动仪式 以多元开放生态，打造AI高性能基础设施 　　随后举行的圆桌对话环节，新华三集团副总裁、解决方案开发部总经理李飞与来自张江浩珩、天数智芯、东方算芯、阿里云、字节跳动等企业的专家同台交流，围绕算力释放核心瓶颈、算力效能提升路径以及开放互联生态建设等话题展开深入探讨，结合新华三在算力基础设施领域的实践，从整机系统、集群架构、互联能力和生态适配等维度分享了系统级协同思路。 图注：新华三集团副总裁 　　解决方案开发部总经理李飞参与圆桌对话 　　多元算力要真正形成价值，关键在于开放互联与高效协同。面向AI应用规模化落地的新阶段，新华三将继续携手产业链伙伴，推动开放智算生态繁荣发展，依托开放兼容的基础设施能力与协同适配能力，持续释放多元算力效能，助力行业客户以更高效率、更优成本推进AI应用落地。 来源：浙江安旭旧站新闻归档

　　近两年，全球高端AI芯片的出口管制政策经历了多次调整。从2022年10月的首轮限制，到后续的多次修订和补丁规则，H100、A100、H20、H200等高端GPU的供应环境始终处于动态变化之中。 　　从被动应对到主动规划：算力供应链连续性思维 　　面对上述风险，企业需要从关注单张GPU的性能参数，转向关注整体算力供应链的连续性。这包括： 　　1.供应路径多元化：不依赖单一渠道或单一型号，建立至少两条可行的算力获取路径 　　2.技术栈弹性：评估核心模型在不同平台上的可迁移性，为可能的平台切换预留技术方案 　　3.需求分级管理：区分关键业务和非关键业务的算力需求，优先保障核心产线的算力连续性 　　4.前瞻性评估：定期审视算力供应链状态，在问题暴露之前制定应对预案 　　联系我们 　　正在评估H20、H100或其他高端GPU替代路线的企业，可以先做一次现有模型与算力环境评估。联系安旭，我们根据训练、推理、EDA、工业视觉等业务，判断哪些可以迁移、哪些需要保留原平台，再给出新华三、超聚变或华为的配置方案。 来源：浙江安旭旧站新闻归档

　　智算网络时代呼唤主动安全新架构 　　运营商作为算力网络规划、建设与运营的核心主体，在云网融合、多云互通、分布式边缘算力、大模型全域部署等复杂业务场景下，网络攻击、数据泄露、算力资源滥用等风险更加智能、动态且隐蔽。 传统静态边界隔离、事后处置的安全防护模式，风险识别与预判能力滞后，已难以抵御 AI 时代迭代升级的新型攻击，防护短板凸显。行业亟需搭建一套覆盖 “总部-省-地市” 三级全域，融合 AI 智能分析，支持安全能力按需编排、智能调度、主动预判防御的一体化新型算网安全体系。 　　新华三“1+N+X”架构打造立体化安全防护体系 　　平台北向对接移动云官网，南向联动省级能力平台与近源节点，确保安全策略能根据业务需求动态下发、精准执行，真正做到了“安全随业务走、能力按需配”。 　　新华三方案的突出亮点体现在三个方面：一是架构先进性，首创“1+N+X”分层解耦架构，打破了传统安全设备“烟囱式”部署的局限，实现了安全资源的池化与服务化；二是能力全面性，平台内置等保合规、密码安全、数据安全、增强安全等16类安全原子能力，覆盖了从网络层到应用层、从数据传输到存储的全生命周期防护；三是运营智能化，通过AI驱动的态势感知中心与安全编排引擎，可实现威胁的自动识别、策略的智能推荐与事件的闭环处置，大幅提升了安全运营效率。 　　立足长远布局，新华三将持续深化“1+N+X”架构的迭代升级，探索与AI、5G-A、6G、量子通信等前沿技术的融合，进一步拓展安全能力的边界。同时，公司也将积极响应国家“东数西算”工程，将成熟的安全实践向更多区域、更多行业复制推广，助力构建更加安全、智能、高效的数字中国基础设施，为百行百业的数字化转型保驾护航。 来源：浙江安旭旧站新闻归档

　　2026 年 6 月 26 日，开放数据中心委员会(ODCC)夏季全会如期召开。本次大会上，ODCC AI 存储实验室正式公布了面向 KV Cache 存储系统的评测成果，XSKY 星辰天合自主研发的 MeshFusion 推理存储系统，凭借出色的性能表现与技术领先性，从众多参评方案中脱颖而出，斩获 ODCC 官方权威成果认证证书。 　　ODCC 作为国内数据中心领域最具影响力的行业组织之一，其 AI 存储实验室的评测体系涵盖架构设计、性能表现、兼容适配、系统工程等多个维度，认证标准极为严苛。此次…

　　7月9日，乌兹别克斯坦国立网络安全大学(Cyber University)校长Kayumov Shukhrat Shukurovich率代表团到访新华三集团北京总部，双方正式签署战略合作协议。新华三集团联席总裁、国际BG总裁黄智辉代表公司出席签约仪式，并与来访代表团深入会谈交流。今后双方将充分发挥各自产业与技术优势，围绕网络安全实训平台、校园数字化基础设施、联合创新等领域开展深层次合作，共同推动乌兹别克斯坦数字教育与网络安全产业创新发展。 　　Cyber University成立于2025年，是乌兹别克斯坦为落实《数字乌兹别克斯坦2030》战略目标而设立的国家级高校，专注于网络安全与数字技术领域，也是中亚地区唯一一所此类专业高校。学校致力于培养网络安全及人工智能领域人才，推动网络安全科研发展，并支持数字技能能力建设。 　　签约仪式上，Kayumov Shukhrat Shukurovich校长高度认可新华三在AI及数字化领域的技术能力与行业经验，并期待双方在高性能计算、数字教育解决方案、网络安全及智能基础设施等领域开展更深入合作。他表示，Cyber University正积极推进国家级网络靶场和网络安全科研平台建设，持续提升网络安全人才培养与创新能力。 　　黄智辉表示，新华三长期致力于通过创新技术和行业实践赋能数字化转型。此次合作不仅是双方技术能力的融合，也将进一步促进人才培养与生态合作。他指出，未来新华三将依托在智慧校园、网络安全、云计算及智能基础设施等领域的积累，与Cyber University探索人才培养、联合创新等方面的合作机会。 　　访问期间，代表团参观了新华三创新体验中心，深入了解了新华三在智能计算、智能联接、人工智能及网络安全等领域的最新技术创新成果与行业实践。 　　深耕国际市场多年，新华三持续助力全球客户数字化变革。面对数字经济新机遇，新华三将把领先的数字化创新经验全面注入乌兹别克斯坦的教育与企业生态，在合作伙伴Wave Solution的协同下，通过构建安全、智能的数字基础设施底座，持续推动当地数字教育与网络安全产业发展。 　　Cyber University副校长Abijdanov Alisher Sakhibovich、Khe Vladimir…

　　近年来，全球半导体产业正在进入新一轮技术升级周期。2024年，中国半导体行业协会副理事长兼秘书长张立曾指出，中国作为全球最大的半导体市场，在人工智能、新兴应用等领域持续发展的推动下，半导体行业有望迎来复苏。 　　这一趋势正在逐步显现。经历前期市场调整后，全球半导体产业正在进入需求修复阶段，以人工智能、高性能计算、新能源汽车、智能制造为代表的新兴应用，正在成为推动半导体产业增长的重要动力。 　　随着芯片设计复杂度提升、制造工艺不断演进，半导体企业对于研发效率、生产管理和数据处理能力提出了更高要求。 　　当前，半导体产业竞争已经不仅是芯片技术的竞争，更是产业数字化能力和基础设施能力的竞争。 　　芯片研发，需要高性能计算平台支撑 　　在IC设计阶段，企业需要依赖EDA（Electronic Design Automation）工具完成芯片设计、仿真验证、版图分析和性能优化。随着芯片规模不断扩大，设计数据量持续增长，传统计算资源已经难以满足复杂研发任务需求。 　　以新华三UniServer R4950系列服务器为例，该系列服务器针对高性能计算、AI计算以及企业核心业务场景提供稳定算力支撑；具备高可靠、高扩展计算能力，可满足半导体企业研发环境中的通用计算需求；能够通过更强的CPU性能、更高速内存以及丰富扩展能力，可应用于EDA设计、芯片仿真验证、高性能计算等场景；进一步面向AI和复杂计算场景升级，支持多GPU扩展，为AI辅助芯片设计、模型训练以及大规模计算任务提供算力基础。 　　智能制造，需要稳定可靠的数据基础设施 　　在晶圆制造和封装测试环节，半导体生产流程高度依赖自动化系统和数据管理平台。 　　MES Server（制造执行系统服务器）负责生产流程管理、设备状态监控和制造数据采集； 　　MCS Server（物料控制系统服务器）负责协调AMHS（自动物料搬运系统），实现晶圆在生产设备之间的自动化流转。 　　随着晶圆尺寸升级、生产流程复杂化，半导体企业对于服务器稳定性、网络传输效率以及存储可靠性的要求持续提高。 　　AMHS作为半导体制造过程中的“物流大动脉”，需要依靠服务器系统实现实时调度和智能控制。 　　数据驱动产业升级，存储与安全能力不可或缺 　　半导体企业每天都会产生大量设计文件、生产数据、测试数据和设备运行数据。如何实现数据高效存储、快速访问和安全管理，成为企业数字化建设的重要挑战。…