鑫恒盈配资助力算力国产化愿意做上下游的“连接器”——专访新华三集团高级副总裁徐润安

　　“由于AI大模型的发展，从芯片到网络传输，从软件到服务器整机，每个环节、每个层次都变得跟原来完全不一样，整个产业充满机遇，欣欣向荣……”谈及AI发展，新华三集团高级副总裁、云与计算存储产品线总裁徐润安近日在接受上海证券报记者采访时表示，这跟过去一二十年“ICT服务商只要跟着Intel、AMD、英伟达走就行”是完全不一样的业态，所有的创新都值得去努力实现。

　　作为紫光股份（000938）旗下控股子公司，新华三集团是全球领先的数字化及AI解决方案提供商。徐润安介绍，新华三正立足“算力×联接”战略，全面探索在AI时代，如何为客户提供全栈智能化的信息通信（ICT）基础设施和一流的云与智能平台，以及面向千行百业的数字化转型及智能化升级的解决方案。

　　在算力国产化方面，新华三进行了全链条式的尝试。徐润安介绍，新华三在AI服务器上几乎适配市面上所有的国产AI芯片，其当前算力中有超过三分之一为国产算力。未来，新华三将在网络、软件、整体适配方案等多个层面，支持本土AI芯片厂商提质增效、加快发展。

　　谈算力：

　　从买到用异构和效率是趋势

　　初见徐润安，他手里拿着一个四四方方的黑色“饼干盒子”。看到记者好奇地打量，他微笑着卖关子：“你可以用这个盒子替代DeepSeek一体机。”

　　AI大模型带动了算力的爆发式发展。而今年初，DeepSeek的推出，引发了用户接入AI的热潮，带动一体机风靡。

　　“当前用户对算力的需求，已经从‘买得到’转向‘用得好’。”提及DeepSeek一体机，徐润安表示，过去，企业采购算力更多是“跟风式”布局。现在，企业更加关注AI在具体场景的落地。

　　徐润安介绍，跟随用户需求，智算中心也正在从粗放的“堆算力”走向精细的“挤效率”发展阶段，异构多元算力和效率提升成为行业发展趋势。

　　“多元异构算力下，智算中心向着集中式训练、边缘化推理的架构演进。”徐润安介绍，智算中心不再依赖单一品牌GPU芯片，而是呈现“多品牌协同”的特征鑫恒盈配资，新华三服务器已经适配超过80种AI加速卡。算力效率最大化，则是指通过硬件优化和软件调优，使得异构集群的推理效率大幅提升。

　　站在用户端，即便是“开箱即用”的DeepSeek一体机，也依然存在部署难度较大、费用较高的问题。

　　“针对用户使用一体机的痛点，新华三推出了端侧AI盒子。”徐润安举起那个黑色的“饼干盒子”给记者介绍道，不管是DeepSeek一体机还是端侧AI盒子，新华三的核心逻辑都是“降低用户使用算力的门槛”。

　　据悉，新华三的DeepSeek一体机瞄准的是30万元预算以下的客户群体，该目标用户群体没有足够的技术实力进行大模型的调优适配，一体机可以快速帮助他们接入AI应用场景。端侧AI盒子则是针对预算更低的群体。“价格仅几万元的盒子，可以支持200B参数模型的推理，还可以两个盒子互联，这对小的B端用户或者C端用户，显然更加友好。”徐润安说。

　　谈网络：

　　云边端协同以太网开始崛起

　　AI大模型推动智算中心快速发展，随着万卡乃至十万卡数据中心建设箭在弦上，作为联接中枢的网络，正在成为新的关注点。

　　展望智算中心领域的机遇，徐润安告诉记者，网络正从“算力的附属”变成 “算力的倍增器”。AI怎么用GPU，知道的人已经很多；但AI怎么用网络、怎么用存储，现在还缺少研究。

　　徐润安介绍，AI应用的泛在化，正推动“云—边—端”算力协同成为刚需，网络正经历从“通用架构”到“AI专属优化”的重构。作为以网络技术起家的公司，新华三也将重点把握网络领域的机会，不断进行产品创新与迭代。

　　“网络技术路线变革正在成为智算中心发展的关键，过去，AI服务器集群多依赖于专用架构，现在，以太网正在加速发展，成为主流选择。”徐润安介绍，测试显示，以太网的传输效率，能够满足高密度算力集群的通信需求，并表现出良好的性能数据。

　　广域网性能的突破同样重要。随着边缘节点的增多，跨地域的算力调度对网络提出了更高要求，PCIe联接重要性凸显。

　　徐润安介绍，开放网络能拉通各厂商的技术优势，让算力在云边端之间“无缝联接”，这是AI规模化应用的前提。新华三的技术策略是“全栈开放”：既支持PCIe等传统协议的标准化互联，又通过以太协议的技术创新解决多端协同难题。

　　谈新华三：

　　立足“算力×联接” 提速国产化

　　满足AI爆发下的用户需求，除了端侧AI盒子，新华三近期推出了全新H3C UniPoD系列超节点服务器产品。记者了解到，基于领先的Scale-up南向互联技术，UniPoD实现了性能、密度、效率的三重提升。

　　“UniPoD超节点服务器产品以算力芯片多元化、互联协议标准化、基础设施集成化为核心设计理念，主要涵盖S80000和F80000两个子系列，基于不同协议路线，将为不同规模参数的模型训练、推理和精调提供有针对性的算力支撑。”徐润安介绍，UniPoD支持基于不同形态的AI服务器及AI加速卡灵活构建超节点产品，支持按需定义产品拓扑16/32/64卡，实现按需交付。

　　徐润安表示，在AI国产化进程中，新华三以“算力×联接”为核心战略，从硬件适配、架构创新到生态构建，全方位推动算力全链条国产化落地。

　　“几乎所有的本土算力芯片厂商都跟新华三有合作，新华三当前算力中有超过三分之一为国产算力。”徐润安介绍。

　　打造国产算力生态，新华三还以图灵小镇为载体，构建“算力厂商+整机厂商+行业ISV（独立软件开发商）”的协同体系。在这里，国产GPU的算力可与教育、制造等行业场景直接对接，最终形成“适配—验证—落地”的闭环。

　　徐润安认为，算力国产化不是“闭门造车”鑫恒盈配资，需要全行业共同努力，通过技术创新和开放协作，打造更高效、更适配中国场景的算力体系。在这个过程中，新华三愿意做上下游的“连接器”。

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