专访北电数智谢东：星火AI云2.0重构生产力，从单点迈向系统化升级

驱动新质生产力的双OS引擎现已正式发布。

科技发展的历史规律表明，任何底层技术的颠覆性影响，都需要一次彻底的系统重构才能真正释放。1913年，亨利・福特通过重构汽车装配流水线，将汽车从奢侈品变为大众消费品；1964年，IBM以System/360统一指令集架构，奠定了现代计算平台的基石。

当前AI产业正面临相似的拐点。尽管国产芯片、大模型与智能体技术不断突破，但单点技术的繁荣并未有效转化为企业可规模化复用的生产力。AI要深度赋能千行百业，亟需一场系统级的重构。

这场重构的实践，正从北京酒仙桥——新中国电子工业的摇篮——向外辐射。近日，国资背景的AI原生企业北电数智在此主办第二届酒仙桥论坛，正式推出新一代核心产品星火・AI云2.0，为AI的产业落地提供了系统性解决方案。

北电数智的核心使命，是构建AI时代的新型基础设施，将分散的算力、数据与模型能力整合为稳定、可规模化部署的工业化生产力系统。

在论坛前夕，我们与北电数智CTO谢东进行了深入交流。他指出，AI产业真正的转折点，并非取决于单一模型能力的突破，而在于AI能否以完整、稳定的系统形态，无缝融入产业生产体系。

单点繁荣与产业断层：AI亟需系统性重构

从技术参数看，AI似乎已具备落地条件。国产芯片迭代加速，大模型性能持续优化，智能体开始处理复杂任务。然而现实是，企业将AI集成至核心业务流程仍障碍重重，大量项目停留在试点阶段，难以实现规模化与长效运营。

谢东认为，这一困境源于产业结构性失衡，而非单纯的技术短板。当前行业普遍以算力、模型、数据等独立模块推进发展，这种割裂的进步模式难以凝聚为规模化生产力，反而在产业链各环节间制造了断层。

“近两三年国产芯片产业快速发展，但芯片问世后的断层问题非常典型。”谢东分析道，“拥有芯片不等于拥有系统；有了系统不等于能组成高效服务器；即便建成集群，模型训练也未必能顺利收敛。”他透露，国内已出现万卡集群搭建后训练不收敛的案例，问题根源往往在于网络、存储、调度等系统级能力不匹配。

模型与智能体的发展，因其对系统协同要求更高，进一步凸显了这些断层。谢东观察到，在部分通用场景，国内主流基础模型的能力已足以支撑产业应用，智能体技术的演进正进一步释放模型价值。当前瓶颈已不在模型本身。

然而，当智能体从个人工具转向企业级部署，现实挑战接踵而至。“例如备受关注的‘龙虾’（OpenClaw），其能力看似全面，却难以直接嵌入企业环境。”谢东指出，部署模式、多租户管理、数据共享、结果可追溯性与合规安全等一系列问题，都无法通过单一API解决。核心症结在于：各类能力尚未被组织成面向产业需求的完整系统。

在所有断层中，数据通常是首要瓶颈。谢东在交流中反复强调“数、算、模、用”的优先级序列，将数据置于首位。“数据是企业应用的前提。没有企业自有数据，就谈不上真正的企业级AI应用。”他表示，人事、财务、医疗、合规等高敏感核心场景，必须依赖私有数据，公共数据无法替代。

当前企业数据普遍存在两大问题：一是系统孤立导致数据不通；二是大量历史数据为人类阅读设计，其结构与逻辑并不适配AI处理。“许多数据是给人看的，不是给AI用的。直接用这类数据构建AI应用，往往与真实业务逻辑脱节。”谢东补充道。

面对这一系列挑战，北电数智提出了“AI计算新基座”的构想，并明确其本质是系统性重构，而非局部优化或单点性能提升。

“我们的核心不是打造更强的模型或更快的芯片，而是将算力、数据、模型等能力协同整合，围绕具体的AI任务，将其串联成完整的系统，并进行面向应用的整体优化。”谢东强调。

在第二届酒仙桥论坛发布的星火・AI云2.0，正是这一理念的载体。它以差异化的全栈架构重新定义了AI基础设施，走出了一条区别于单纯技术竞赛的独特路径。

星火・AI云2.0：双OS驱动，重构AI全栈运行体系

北电数智的目标，是将AI产业链上碎片化的能力重新整合。在谢东看来，这并非简单的“打补丁”，而是从数据通路、算力调度到AI运行环境，对整个技术栈进行系统性重构。

与行业内多数聚焦单一环节的产品不同，星火・AI云2.0的核心突破在于跳出了“资源堆砌”的思维定式。它以“双OS驱动”为架构核心，将数据、算力、模型、应用的全链路能力深度融合。这也是其区别于通用公有云和传统智算云的关键特征。

这套双OS架构如同平台的“双核引擎”，各司其职且深度协同：

前进・AIOS：作为AI时代的云原生操作系统，它统筹算力供给、调度、治理与运维，将分散的算力资源凝聚为合力。

新天・AgentOS：面向智能体全生命周期管理，支撑智能体的开发、运行与执行闭环，将底层的算力、数据和模型能力转化为真实的业务生产力。

谢东指出，行业普遍将AI云视为传统云的简单延伸，忽略了智能体时代的核心需求。“当智能体成为主流应用形态，云的定位正在发生根本性转变。它不再仅仅是资源分配器，而必须围绕AI工作流重新构建为运行系统。”

这种重构具体体现为：智能体的高并发运行需要强隔离的沙箱环境；工具调用、新协议兼容、多智能体协同成为必备能力；网络、存储、容器调度需全面针对AI场景优化。新天・智能体平台正是为此设计，旨在推动智能体从技术演示走向企业级规模化运行。

具体而言，星火・AI云2.0的全栈能力由四大模块支撑，形成“数据→算力→模型→应用”的完整闭环。

作为系统根基，北电首先重构了数据层。谢东强调：“数据问题本质上更偏向工程问题。”为此，北电推出了红湖・可信数据空间，其核心目标是在数据的“可用性”与“可控性”之间建立精准平衡。

谢东将其比喻为一个“物理空间”：“数据提供方将数据置于空间内，使用方可以调用数据进行模型训练或分析，但全程无法接触或带走原始数据，甚至可以在不感知具体内容的情况下安全使用数据。”

这一机制打破了数据流通壁垒，使数据共享与交易不再依赖繁琐流程，而是通过智能合约与数据目录实现技术化保障。该能力已通过国家级数据安全评测，并在医疗、政务等高合规需求场景实现规模化落地。

在算力层面，前进・智算平台作为前进・AIOS的核心，致力于解决国产芯片生态割裂的难题。当前各类芯片体系相互独立，企业构建集群时常面临“单卡强、集群弱”的困境。谢东认为，产业竞争早已超越“能用”阶段，关键在于实现“好用”与规模化调优。

北电通过统一调度实现异构芯片的融合管理与算力池化，并依托先进计算迭代验证平台，为国产芯片提供从适配到场景验证的全链条赋能，切实提升国产算力在实际应用中的可用性与性能优化。

在模型层面，宝塔・MCP模型开发平台专注于推理优化与部署效率，通过自研推理框架在国产硬件上实现性能最大化，降低企业AI落地的门槛与成本。

更能体现北电差异化定位的，是其面向城市与产业的落地范式。紧扣国家“十五五”规划与“人工智能+”行动方向，北电提出了“一底座、两突围”的产城发展新范式：

一底座，即基于星火・AI云2.0，整合“数算模用”全栈产品，为区域发展提供统一的智能支撑底座。

两突围，即推动AI赋能文旅、消费、工业等领域实现产业升级；同时赋能公共服务，促进AI技术与医疗、政务、教育等公共事业的深度融合。

目前，北电已在北京朝阳、珠海、佛山、安庆、马鞍山等地落地标杆项目，包括北京数字经济算力中心的建设运营、珠海“云上智城”的整体运营等，并在全国规划布局数十个AI底座，形成云边端协同的全国化算力网络。

谢东坦言，不同城市、不同行业无法套用单一方案，必须深入调研、找准切口、长期运营。这些工作看似细碎，却决定了AI能否真正落地生根。“我们的目标是让算力不仅可用，更能被规模化、长期化使用，帮助企业在使用中真正形成新质生产力。这也是我们作为国企，更强调长期价值的原因。”

在这种路径下，“全栈”并不意味着大包大揽，而是围绕应用场景不断收敛能力边界。正如谢东所言，北电数智解决的从来不是单一技术问题，而是“如何让AI能力真正用起来”。

这也定义了北电数智作为AI原生国企的独特定位：打造自主可控的AI计算新底座，推动AI与科研、产业、城市、民生的深度融合，让技术服务于真实的社会价值创造。

锚定“十五五”战略：以自主可控底座助力国产算力破局

当AI进入系统重构阶段，企业的长期竞争力究竟源自何处？

在谢东看来，答案早已超越了单点技术的比拼。当前AI产业的核心问题，并非能力不足，而是能力的边界尚未被行业充分认知与驾驭。人们既看不清AI能力的上限，也尚未建立起与之匹配的系统化使用能力。

“当前行业普遍面临一个挑战：不清楚AI到底还能强到哪一步。”他表示，部分传统评测指标正在失效，图灵测试等标准已不足以准确描述当前AI的智能水平，行业正在重新定义智能的评价体系。

智能体的爆发，正是这一阶段最鲜明的标志。“龙虾”带来的冲击，并非源于模型本身的突破，而是应用范式的变革——能力被重新组织、放大，并快速切入复杂业务场景。这种变革本质上是系统级的。

北电数智的核心优势，恰恰在于更早转向系统层面的布局：专注于如何将算力、数据、模型组织成可运行、可扩展、可持续演进的生产系统。

谢东将这种壁垒总结为三点不可替代的优势：

第一，认知与工程落地的领先性。早在智能体爆发前，北电就已预判趋势，并在AI云底层完成了高并发、强隔离沙箱等关键设计布局。“当今年应用真正爆发时，我们的系统已经准备就绪。”

第二，全链路数据能力。依托国资背景优势，北电在可信数据空间、数据服务、知识工程到场景应用方面形成了完整闭环，尤其在高安全、高合规领域具备难以复制的优势。

第三，原生企业级服务基因。星火・AI云2.0从设计之初就围绕真实业务需求构建，兼顾性能、弹性与企业最关心的安全合规。这套复杂体系无法短期拼凑，只能通过长期深耕构建，也因此形成了坚实的竞争壁垒。

本届酒仙桥论坛以“国芯AI驭未来”为主题，紧扣国家“十五五”规划中推动科技创新与产业创新深度融合、全面实施“人工智能+”行动的战略导向。谢东认为，人工智能并非虚拟经济，而是关乎国计民生的实体产业，其核心竞争力不只体现在尖端科研，更在于将技术转化为广泛社会生产力的工业化落地能力。

借助本届论坛，北电数智也希望向行业传递一份理性而务实的判断。谢东表示：“我们希望大家对AI有更准确的认知，既不盲目追捧过热，也不无端担忧恐惧。”以智能体为代表的新技术并非万能，也并非不可控。AI已经具备产业落地的条件，但必须以可理解的决策、可追溯的结果和可托付的安全为基础。

在生产力重构的过程中，人与AI的关系正在发生深刻变化。目前谢东思考最多的是，未来哪些任务应该交给AI，以及人类如何与AI形成高效协作。“我们可能既低估了AI的能力，同时又高估了我们使用AI的能力。”他认为，未来的竞争将不再是零散的提示词技巧，而是人与AI之间体系化、制度化的协同模式。

放眼更长周期，AI产业的终局可以用更具体的维度衡量。谢东表示，“如果类比蒸汽机和电力，Token正在成为一个重要的衡量单位。”所有AI产出本质上都以Token为载体，一个系统持续生产高质量Token的能力，在一定程度上反映了其智能水平与生产能力。当Token从技术单位升级为衡量经济活动、产业效率与社会价值的重要标尺时，AI才真正从工具升级为新型基础设施。

北电数智所做的，正是以系统工程重构算力、数据与智能的组织方式，打造自主可控、可持续演进的AI底座，以国企的长期主义与责任担当，推动AI真正成为服务国计民生、驱动新质生产力的核心引擎。

（封面图及文中图片来源：北电数智）