云计算是将数据存储与计算能力从本地设备转移到云端服务器上的新型计算模式，以高效、灵活、低成本的特性成为个人和企业生活办公首选。随着当前AI技术的快速进步，云计算与AI的融合趋势正在加速，在为人们提供全新体验的同时，也将改变云计算领域的发展格局。

云计算与AI结合趋势日益明显

DeepSeek日前披露R1推理系统成本利润率之举引发行业震动。相关披露数据显示AI大模型企业的盈利闭环正在形成，未来AI技术的产业化进程将全面提速。云计算作为AI扩展的最佳载体也将迎来全新的发展机遇。

目前各大云服务提供商纷纷将AI技术深度植入自身产品当中，通过智能化升级提升用户体验与满意度。

紫光云日前宣布，将全新推出新一代紫鸾6.0及紫鸾知识平台，提供从云资源到AI推理及知识管理的全栈智能服务，降低企业智能化转型门槛。紫鸾知识平台聚焦私域知识管理与AIGC（生成式AI）落地应用，帮助企业将海量数据资产转化为可调用的智能知识服务，实现从原始数据到智能服务的跃迁。

对此，紫光云公司总裁王燕平指出：“AI与行业应用的深度融合，正在加速云计算的快速变革。”中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚也表示，云计算与AI的结合将会愈发明显，作用也更显著。国际国内主流服务商正在积极调整技术架构，将AI深度嵌入进云体系架构，使之更加完整和统一，能够适应未来AI发展的需要。

将依托云平台推进智能化进程

随着云服务提供商持续整合AI技术，云计算平台已不再仅是单纯提供计算资源租赁，而是演变为具备强大智能决策能力的综合性服务平台。企业用户在使用云计算服务时，不仅能够获得高效的算力支持，更能借助AI技术实现业务流程的优化与创新。

谈到“云+AI”的融合发展趋势，紫光云首席技术官柳义利首先强调了云平台的一站式、智能化发展。在此背景下，云计算与AI技术不断融合，未来的智算云平台将提供更加一体化、智能化的服务，将涵盖从芯片算力到AI应用的全链条服务。用户可以通过云平台轻松获取所需的计算资源、存储资源以及AI开发框架和工具，从而实现快速开发和部署。紫光云近日发布的紫鸾6.0就围绕普惠AI进行了产品升级，打造高性能的智算中心，以实现云上的“三算合一”。

其次是未来的智算云平台将具备更高效的资源调度能力。通过智能算法和预测模型，云平台能够动态调配计算资源，满足用户在不同时间段、不同场景下的需求，从而提高资源利用率和降低运营成本。目前市场上持续火热的智算一体机需求，就是在DeepSeek加持下所形成，将极大地促进“云+AI”的落地与普及。紫光云在日前活动中也同期发布了紫鸾大模型一体机，快速实现大模型推理及在行业的应用落地。

第三是更加开放的生态。智算云平台将构建更加开放的生态系统，吸引更多的开发者和合作伙伴加入。通过提供丰富的API和微服务架构，云平台将促进AI技术的普及和应用，推动整个行业的创新发展。对此，王燕平表示，未来的智算云平台的辐射范围将越来越大，预计今年大约70%的企业，尤其是B端企业，都将采用云平台推进自身智能化的进程。

私域知识管理平台重要性凸显

随着云+AI的不断融合，其对行业赋能的能力也越来越强，医疗、金融、制造业、教育等行业都能从中受益。通过云平台，行业用户可以实现智能数据分析、预测性维护、个性化医疗，以及开放式教育等新模式。

以教育领域为例，借助云+ AI 技术，学生可以实现个性化学习。学校通过对学生学习数据的分析，智能系统能够为每个学生量身定制学习计划，提供针对性地辅导，提高学习效果。金融行业可以利用云平台强大的算力和 AI 的风险预测模型，金融机构能够更精准地评估客户信用风险，优化投资决策。在交通领域，云+ AI可以实现智能交通调度，通过对实时交通数据的分析，优化信号灯时长，减少交通拥堵，提高道路通行效率等。

不过，紫光云产品与研发部副总裁唐元武在接受媒体采访时，也强调了在AI的行业落地应用过程中，私域知识管理的重要性。大模型必须与机构组织私域数据结合，才能解决实际应用问题。在实践中通常的做法，一是对通用大模型进行微调，将其改造为行业模型，进而实现行业应用的落地；另一种做法是开发面向行业的知识平台，将海量数据资产转化为可调用的智能知识服务，进而实现从原始数据到智能服务的跃迁。为此，紫光云发布了紫鸾知识平台。唐元武表示，目前紫鸾知识平台已在政府、医疗、教育等多个行业实践落地。

解决芯片算力融合挑战

芯片算力依然是智算云平台当前面临的主要挑战之一。随着人工智能技术的飞速发展和应用场景的不断拓展，对数据处理、模型训练及推理的需求日益增长，这对芯片算力提出了更高要求。

根据柳义利的介绍，面对不同的计算芯片（如CPU、GPU、NPU等）及架构并存的局面，云平台在功能、性能和资源分配等方面的优化正变得越来越复杂。智算云平台需要采用软件定义算力的解决方案，将不同类型的算力资源进行池化和统一管理，提供统一类型的算力实例供用户使用。

而面对大量智算中心存在的算力低效问题，智算云平台需要采用虚拟化技术和容器化技术，将物理计算资源抽象成虚拟资源池，实现计算资源的按需分配和高效利用。同时，这也有助于提高智算云平台的灵活性和可扩展性。

当前，如何打造高性能、低成本的国产算力是一大挑战。紫鸾6.0提升了芯片云能力，将AI能力融入芯片设计环境和芯片设计服务当中。针对芯片大规模仿真的环境，通过AI技术和算力调度平台，可以解决芯片企业短时急需的高算力要求。同时针对芯片的后端设计，AI技术将加速布局布线的速度和精度。这不仅节省了成本，还缩短了时间。