随着当下AI技术产业化进程提速，智能算力已然成为政企市场的核心生产资料。据中商产业研究院研报预计，2026年中国 AIDC市场规模将达 1778 亿元。同时，IDC亦预判，中国AI软件私有化市场将长期保持高增速，聚焦垂直行业场景、工具链成熟度兼顾安全合规能力的专属智算服务，正成为行业下半场竞争的核心。

　　在此背景下，作为云国家队核心成员之一，中国电子云日前在天津正式发布“专属AI云”产品战略。会上，中国电子首席科学家、中国电子云总工程师朱国平宣布，公司完成战略迭代，全面向AI领域转型，产品战略从信创专属云升级为“专属AI云”，实现从传统云服务商向AI时代全栈专属智能服务商的跨越式升级。

　　随后，朱国平在接受《中国经营报》记者采访时表示，对中国电子云而言，这不是简单地加一层AI能力，而是把基础设施、平台和应用重新按AI时代的逻辑重构一遍。朱国平直言，公司过去几年的演进，与国家信创产业和云计算升级节奏“同步共振”，而这一次则是面向国防、科研院所和央国企等关键行业客户，进一步将战略重心聚焦到AI底座之上。

　　为何“通用云”痛点凸显

　　当前，全球算力需求呈指数级增长，平均每3至4个月实现总量翻番。但不同于互联网行业通用化AI部署模式，关键行业客户无法直接套用公有云与通用AI云服务模式，长期深陷算力自主难、数据安全风险高、模型可控性不足三大发展困境。

　　这也正是通用云服务的局限性，对此，朱国平直言：“采用通用的公有云能够支撑关键行业的智能化需求吗？肯定不能。”他进一步解释道，关键行业存在天然的行业红线：其一是严格的数据主权；其二，定制化行业模型依托企业核心数据训练，通用公有云极易出现模型泄密、生成内容幻觉等问题；其三，企业智能体工作流、大模型闭环训练推理等业务场景，必须依托专属、隔离、安全的运行环境。

　　与此同时，AI时代云服务的技术需求已发生根本性变革。算力层面亟须大规模并行计算、十万卡级集群调度能力；数据层面需搭建全链路安全的多模态数据治理体系；应用层面，原生智能体（Agent）编排能力成为落地关键。多重需求叠加之下，朱国平表示，兼具安全可控、专属部署、全栈适配特性的专属AI云，成为关键行业客户的最优解，也是唯一解。

　　在朱国平看来，AI时代算力竞争的核心仍是“性能更高、价钱更低”，但比单点算力更重要的，是云的形态正在发生变化：过去围绕数据中心展开的云服务，已经不足以满足边缘、端侧、空天海一体化场景的需求，尤其是在机床、工业现场、能源交通等“不能把数据都送回中心”的场景里，边缘算力与Agent能力会变得越来越重要。他甚至将边缘AI视为“新实践”，认为真正的智能化不应只停留在数据中心。

　　针对这一需求，中国电子云将“专属AI云”拆成了三层：基础设施、平台、应用。基础设施层对应算力调度和推理服务平台，强调多地多活、零信任安全、开放架构和全栈解耦；平台层则覆盖多模态数据智能、模型开发和智能体开发；应用层则面向关键行业推出AI软件工厂、产业级超级智能体、AI+仿真平台和穿透式监管等产品。

　　朱国平表示，过去云计算市场谈论的“云原生”“虚拟化”等词汇，距离今天用户的AI落地需求已经相对遥远。自2020年聚焦信创专属云赛道以来，中国电子云已累计稳定运行了300多朵信创云案例，支撑了国家关键基础设施的稳定运转。而今天，随着信创云产品的广泛考验与完全成熟，将产品战略正式升级为“专属AI云”，成为拥有数据主权和专属AI环境诉求的核心客户的最佳选择。

　　保持“克制”生态边界

　　从商业逻辑考量，中国电子云显然也在重新排序收入结构。朱国平向记者坦言，在目前的业务分支中，短期内最先形成市场收入能力的将会是AI基础设施，原因很现实：它是标品，客户更容易理解，也更容易采购；相比之下，AI应用仍处在早期阶段。

　　与此同时，他透露，过去几年云业务积累的计算、存储、安全能力，加上GPU智算云的技术基础，将成为公司新一轮增长的抓手。更关键的是，中国电子云并不执着于“所有应用都自己做”，而是希望以基础设施和平台带动生态，遇到更合适的Agent就联合合作，做端到端的垂直方案。这一思路，也解释了为什么中国电子云要同时推进基础设施、平台和应用，而不是只押注单一产品。

　　在基础设施层面，中国电子云给出的重要卖点则是“兼容”和“可管”。朱国平向记者表示，公司AI基础设施目前可管理国内主流的12种GPU平台、40款GPU卡，目标是把不同硬件差异屏蔽在云之下，让用户直接部署；同时还与国内主流厂商在算子和优化层面合作，尽量把性能调到云上即用的状态。因为，对关键行业客户而言，这一能力的意义，不只是在采购端少走弯路，更在于其将异构算力、国产生态和安全运维统一到了一个可交付的体系里。

　　但如此多的业务谱系，也引来对其战略聚焦的疑问。对此。朱国平明确表示，中国电子云在行业智能体上的布局有着明确的生态边界，公司不会做“很多行业的智能体”，而是将服务对象收缩到传统关键行业客户，原因有三：一是行业场景本身差异大，二是数据获取和训练高度依赖行业合作，三是商业上必须提高产出，做精做透。朱国平直言，在AI竞争越来越同质化的当下，真正的壁垒未必来自“更大模型”，而更可能来自对行业更深的理解、更强的数据协同能力以及更稳定安全的交付。

　　此外，针对行业热议的AI算力过剩问题，朱国平并不认同。“目前算力并非过剩，而是优质算力供给紧缺。英伟达H100、H200等高端算力卡保值甚至升值，国产寒武纪算力卡产能被头部企业全额采购，足以印证市场缺口。”在他看来，现阶段少量低端算力闲置不具备参考性，随着Agent应用持续普及，未来算力消耗将稳步攀升，Token经济仍处于发展初期。

　　他进一步指出，目前智算应用刚刚起步，市场上之所以让人产生局部过剩的错觉，是因为某些模型厂提前规化建设的算力中心由于卡不好用、用户不愿意用，属于结构性闲置。而真正的有效智算能力依然存在巨大缺口。随着Agent应用在行业中的逐渐丰富和普及，Token的消耗量将会呈指数级爆发，为此，中国电子云也在通过构建无处不在的算力网络，部署空天地海立体化算力，以在未来持续优化推理成本，普及AI的实体应用。