新华三发布算力平台如何支撑万亿级大模型高效运行

当前，人工智能技术的迅猛发展究竟为各行各业带来了哪些具体机遇？与此同时，企业又需要应对哪些现实挑战？这已成为业界普遍关注的核心议题。

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峰会现场盛况。

近日，以“算力×联接，AI×未来”为主题的NAVIGATE 2026领航者峰会在北京成功举办。紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛在大会上，针对人工智能发展带来的深刻变革，系统阐述了他的洞察与解决方案。

他开篇即指出当前行业的典型心态：这是一个充满希望与挑战并存的时代。从大模型、智能体到产业深度融合应用，新技术与新概念不断涌现。然而，在热潮之中，行业必须理性审视三个关键命题：Token经济引发的范式变革、AI自主化面临的结构性难题，以及AI性能提升中的系统性瓶颈。

于英涛总裁现场主题分享。

数据揭示了变革的深度与广度：中国市场的日均Token调用量在两年内实现了超过1400倍的增长，全球AI基础设施投资规模已突破万亿美元。大模型技术正从实验阶段快速走向千行百业的实际业务场景。

面对这一趋势，于英涛将三大命题具体阐释为：

命题一：Token经济驱动商业重构，范式转移正在进行

Token作为AI计算与消费的核心度量单位，其经济模式正在深刻改变商业逻辑与成本结构，这已是当前产业发展的现实。

命题二：AI自主化是必然趋势，安全可控矛盾亟待解决

如何使AI系统具备更高级别的自主决策与进化能力，同时确保其安全、可靠与可控，是产业迈向高阶发展必须破解的核心课题。

命题三：性能瓶颈在于系统协同，需避免局部优化陷阱

AI的整体性能上限，往往并非由单一硬件或算法决定。一个关键认知是：真正的瓶颈在于算力、网络、存储、云平台、安全与运维六大要素的系统性协同。Token的最终性价比，取决于这六个维度的深度融合与整体优化。

峰会现场产品与技术展示。

基于以上判断，于英涛分享了新华三的应对策略：核心在于摒弃空谈，聚焦于助力客户的人工智能项目真正“落地运行、创造价值”，确保每一项投入都能转化为可衡量的业务成效。

为此，新华三在此次峰会上全面升级了其AI基础设施全栈解决方案。重磅发布了包括面向万亿参数大模型训练的全系列UniPoD S80000高性能算力平台在内的七大核心产品与方案。这一系列升级旨在打通从底层算力、高速网络、数据存储到云化平台、全域安全与智能运维的全链路，依托“算力×联接”产生的乘数效应，为客户提供Token级别的、高性价比的整体AI基础设施解决方案。

总而言之，人工智能的竞争已进入新的阶段。上半场侧重于单点技术突破与概念验证，而下半场的决胜关键，在于能否构建高效、稳定、可扩展的系统工程能力。这或许是穿越当前技术热潮与落地焦虑，真正实现AI赋能产业未来的可靠路径。