AI赋能服务器OS智能化升级：ToB产业观察

AI对各行业的重构已经是不争的事实，这点也体现在了服务器操作系统之上，操作系统上承各类模型应用，下接多元算力，是支撑大模型应用稳定运行的关键。在龙蜥社区技术委员会主席杨勇看来，AI与服务器操作系统之间的影响是相互的，一方面，要实现AI for System；另一方面，要推进System for AI。

AI时代，服务器OS面临更多挑战

在AI大模型时代，异构计算需求的爆发式增长正在重塑服务器操作系统的底层逻辑。根据IDC预测，2025年全球AI服务器市场规模将突破1200亿美元，而支撑这一算力洪流的操作系统，正从被动适配硬件的“工具” 进化为主动定义算力的“中枢”。在这场变革中，AI原生服务器操作系统不仅是技术突破的试验场，更是全球科技产业争夺的战略制高点。

第一是，万亿参数模型需要跨CPU、GPU、DPU、FPGA、ASIC的协同算力，另一方面，数据隐私与算力效率成为天平两端的核心命题，操作系统已从单纯的资源管理者进化为智能算力中枢。

从需求上看，AI时代对服务器操作系统提出了几大需求。首先，全架构兼容与动态资源调度的需求。AI大模型训练需要同时调用CPU、GPU、DPU、FPGA等多元化算力，这对操作系统的硬件兼容性提出了前所未有的挑战。

第二是，性能瓶颈突破与集群稳定性。万亿参数模型训练面临TB级显存需求和万卡集群故障率累积问题。

第三是，AI原生设计与自我进化。操作系统正从“工具”进化为“智能体”。作为调取大模型、智能体的底层核心，操作系统正在从一个简单的系统软件，向着更智能化的时代迈进。

目前来看，业界有两个技术方向，一个是学术派提出的用大模型打造操作系统内核，对计算机系统的软硬件资源进行智能分配。杨勇认为，这种方式从理想上是可行的，但是短时间内落地商用的前景并不明朗，“因为大模型推理存在延迟性，业界领先的推理性能都基本处于50毫秒吞吐量左右，但操作系统内核需要达到微秒级，甚至亚微秒级的延迟响应，从目前大模型技术上看，短时间内是无法实现的。”杨勇指出。

而且这种方式虽然理论上可行，但实践起来对于Token资源产生了极大的浪费，成本极高，这点也是目前没法商用落地的关键。

另一方向是，在原有的操作系统内核的基础上，通过MCP适配的方式，将操作系统进行智能化升级。杨勇认为，这个方向相对来说比较好实现。

第四是，数据隐私与全生命周期安全。医疗、金融等敏感领域的AI应用对数据安全提出严苛要求。目前大多数操作系统都在安全方面进行了一些布局。

第五是，软件、硬件生态统一。芯片厂商各自为政的SDK和驱动形成了严重的“软烟囱”。对此，浪潮信息系统软件产品部总经理苏志远表示，从技术上来讲，多元算力对于操作系统提出的需求基本已经可以满足，目前来看，软硬件适配，甚至是生态的复杂度才是操作系统在AI时代面临的最大挑战。因为多元异构算力不仅需要用起来，还需要在此基础上，对异构算力之间进行优化和协同，这就对服务器操作系统对多元异构算力的调度、协同提出了更高的要求。

无独有偶，中国工程院院士陈纯也曾表示，在数智时代，操作系统的作用显得更为重要，“软硬件体系在不断地创新演变，需要通过操作系统连接多样化硬件与软件，为应用的稳定运行提供保障。例如云计算的调度与弹性，大模型的训练与推理，都离不开一个稳定、安全、高效的服务器操作系统。”

而无论是浪潮信息这样的系统厂商，还是阿里云这样的云服务商，都在考虑如何更高效利用GPU算力的同时，让CPU也能充分工作，“我们不希望CPU的算力闲着。而在GPU层面，显存调度优化，需要推进一些新的硬件协议，”苏志远指出，“我认为这方面也存在一些技术难点，不过更多的还是打通生态，解决适配性的痛点。”

服务器OS的智能化升级

面对如此多的挑战，服务器操作系统的智能化升级也迫在眉睫。在杨勇看来，企业如果想应用好AI大模型和智能体，操作系统是必不可少的一环，“企业通过AI原生的操作系统集成业内最好的推理应用部署框架，达到更便捷的部署需求，”杨勇展望未来AI智能体的发展趋势时指出，“未来，AI应用会像微信、支付宝小程序一样，运行环境开发商会做更多事情，让企业更容易接入。当然包括云计算也有相应的门槛更低的集成方式。”

AI原生操作系统的概念与云原生类似，需要服务商将原有的系统软件在AI的环境下，重构一遍。对此，杨勇表示，AI与服务器OS的关系是“相辅相成”的，一方面要实现“System for AI”；另一方面，AI也能反哺操作系统软件，实现“AI for System”。

在“System for AI”方面，AI原生操作系统首先需要解决的是异构算力调度问题，在硬件层面，实现从“单一适配”到“多元融合”的转变。比如，龙蜥操作系统实现了对各体系结构芯片的完善支持，提供了包括x86、ARM、RISC-V等在内最新芯片的支持。

在软件层面，AI原生操作系统将成为算力的智能调度引擎，让算力从“静态分配”到“动态优化”。总体来看，在“System for AI”层面，操作系统未来将不仅是算力的管理者，更将成为智能决策的中枢，进一步通过软硬协同实现效率突破，通过开源生态打破技术垄断。

在“AI for System”方面，服务器OS在为AI提供支撑的同时，也有越来越多的厂商尝试将AI的能力植入到服务器OS中，为服务器OS赋能。在杨勇看来，目前已经有很多操作系统的构建过程、管理过程可以通过智能体进行辅助，“目前来看，大多功能尚处于辅助阶段，仍需要有人进行接管，”杨勇表示。而从应用场景上看，如何将AI的能力融入操作系统之中，实现“AI for System”（人工智能支持操作系统），成为国内操作系统研发方向之一。

目前来看，“AI for System”的最佳应用场景就是智能的运维助手，“一般情况下，用户对服务器操作系统不会有感知，只有在宕机的时候才会感知到操作系统的存在，”杨勇指出，“如果能将AI的能力植入到操作系统运维工具中，让AI提供预警，以及自动化的运维操作，就能快速解决运维的问题，减少甚至避免掉很多宕机情况的发生，从而提升系统的稳定性和可用性。”

龙蜥社区已经在操作系统智能化方面进行了一些布局。日前，在2025开放计算技术大会期间，龙蜥社区成立了龙蜥智算基础设施联盟（以下简称“龙蜥智算联盟”），该联盟成员包括了主流AI芯片厂商、服务器厂商、操作系统厂商、大模型以及AI应用开发商等20+公司及机构。

在AI生态碎片化背景下，杨勇向笔者介绍了龙蜥智算联盟成立的初衷，他指出，联盟将以“开源开放求同存异”为宗旨，以“打造AI原生操作系统、形成开放兼容的AI生态体系、增强国内AI产业链竞争力”为目标，联合产业链上下游企业，解决大模型等AI技术落地过程中的兼容适配、系统稳定性、人才培养以及AI安全等问题，打造通用的AI原生操作系统，持续推动AI技术发展创新。

具体来看，在芯片厂商层面，龙蜥智算联盟成立之后将建立系统兼容性测试基准，围绕GPU兼容性测试形成一致性标准规范，减少GPU与不同商业版适配工作量，同时还将构建统一的标准技术规范，提升AI基础设施可靠性；在服务器OS层面，联盟将进一步统一维护并更新社区主线版本KABI白名单，加强上游原生版本兼容能力，“总体来看，龙蜥智算联盟成立之后将建设开源AI框架与国内AI芯片的适配平台，做好系统全栈适配及性能优化。”杨勇如是说。

在大模型、智能体快速发展的背景下，服务器操作系统不再是“沉默的后台”，而是决定算力价值的核心变量。当龙蜥、OpenCloudOS等国内开源操作系统及其相对应的开源社区，在异构兼容、智能运维、安全隔离等领域建立起更庞大的生态。未来，操作系统，将不仅是算力的管理者，更是AI时代生产力的底层语言。（本文首发于钛媒体APP，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）

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