為了滿足行業(yè)市場(chǎng)客戶的大模型部署需求，算力服務(wù)需要進(jìn)行被重構(gòu)，與之對(duì)應(yīng)的是相關(guān)服務(wù)提供商也在進(jìn)行變革。比如我們常見的IDC向智算轉(zhuǎn)型，云計(jì)算提供商也不例外，還有MSP。他們大多是依靠自身的創(chuàng)新服務(wù)能力，以及生態(tài)合作，為客戶提供量身定制的解決方案。

在AI大時(shí)代，這些算力產(chǎn)業(yè)鏈的重要成員積極開展創(chuàng)新探索，將算力、網(wǎng)絡(luò)、安全、AI應(yīng)用資源互聯(lián)整合，應(yīng)對(duì)企業(yè)不同場(chǎng)景對(duì)于私域大模型構(gòu)建需求。

算力市場(chǎng)大變局：從硬件比拼到算網(wǎng)智一體化生態(tài)演進(jìn)

推理算力的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)邏輯正在重塑產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈條。第三方機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，2025年全球推理算力規(guī)模將達(dá)訓(xùn)練算力3倍，邊緣算力占比提升至45%，端側(cè)AI支撐的低時(shí)延場(chǎng)景需求呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。

雖然算力需求市場(chǎng)在爆炸式增長(zhǎng)，但行業(yè)調(diào)研顯示，企業(yè)在大模型落地過程中普遍面臨三重核心矛盾：私有數(shù)據(jù)安全要求、算力集群采購(gòu)和運(yùn)維的成本高企、AI技術(shù)人才供給與需求間的結(jié)構(gòu)性斷層。

“企業(yè)需要一種既能靈活調(diào)用算力資源、又能保障數(shù)據(jù)安全的‘專有算網(wǎng)即服務(wù)’，以支撐私有大模型的推理部署?！笔兰o(jì)互聯(lián)高級(jí)副總裁/第一線總經(jīng)理陳姵妏指出。

面對(duì)這樣的市場(chǎng)需求，對(duì)于算力產(chǎn)業(yè)鏈而言，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)維度已從單一硬件性能比拼，轉(zhuǎn)向“算網(wǎng)融合與生態(tài)協(xié)同”的立體競(jìng)爭(zhēng)。有研究報(bào)告顯示，通過將算力與網(wǎng)絡(luò)深度融合，可使資源利用率提升40%以上，業(yè)務(wù)響應(yīng)速度加快60%。在生態(tài)協(xié)同層面，開放、共享的產(chǎn)業(yè)生態(tài)能夠打破技術(shù)壁壘，促進(jìn)跨領(lǐng)域創(chuàng)新。

當(dāng)前，行業(yè)內(nèi)已展開多元嘗試。三大運(yùn)營(yíng)商積極布局算力網(wǎng)絡(luò)，通過構(gòu)建全國(guó)一體化算力網(wǎng)絡(luò)國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)算力資源的統(tǒng)籌調(diào)度；騰訊推出“星脈”高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，強(qiáng)化云服務(wù)中算網(wǎng)協(xié)同能力；阿里則依托阿里云，在物流、電商等場(chǎng)景中推進(jìn)算網(wǎng)融合應(yīng)用，提升數(shù)據(jù)處理效率。

與眾多公有云廠商聚焦智算中心集群計(jì)算網(wǎng)絡(luò)不同的是，云網(wǎng)MSP服務(wù)廠商利用自身網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)勢(shì)“從廣域?qū)＞W(wǎng)走向?qū)Ｓ兴憔W(wǎng)”，其中如世紀(jì)互聯(lián)全資子公司第一線與華為合作構(gòu)建AI原生超互聯(lián)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域算力資源的毫秒級(jí)調(diào)度；在教育行業(yè)案例中實(shí)現(xiàn)多區(qū)域資源協(xié)同時(shí)延優(yōu)化，解決了從預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理階段的速度衰減問題。據(jù)了解，這一融合“云-邊-端”的智算網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐，在破解碎片化算力資源整合利用難題的同時(shí)，形成了私域計(jì)算網(wǎng)絡(luò)空間的服務(wù)形態(tài)。這與當(dāng)前眾多企業(yè)預(yù)借助DeepSeek等開源模型與自身數(shù)據(jù)積累，構(gòu)建私有AI大模型的需求趨勢(shì)相適配。

企業(yè)AI部署深水區(qū)：私域大模型贏在效率與成本

大模型從通用走向私有大模型，因?yàn)槠髽I(yè)私有的數(shù)據(jù)不方便出域，而通用大模型沒法深度滿足企業(yè)的個(gè)性化需求，企業(yè)更需要貼合于業(yè)務(wù)、更懂業(yè)務(wù)的大模型，私域大模型成為首選。特別是DeepSeek開源，性能表現(xiàn)可圈可點(diǎn)，并不輸給閉源大模型，為諸多企業(yè)開展AI大模型私有化提供了非常好的選擇。

縱觀第一線的布局，始終聚焦和賦能企業(yè)私有部署，從最開始提供MPLS/SD-WAN幫助企業(yè)組建專有網(wǎng)絡(luò)，到現(xiàn)在組建私有算網(wǎng)，提供隱私計(jì)算平臺(tái)，其實(shí)也適配了當(dāng)下企業(yè)布局私域大模型，進(jìn)行私有訪問的需求。

比如在安全傳輸方面，企業(yè)布局私有大模型對(duì)企業(yè)內(nèi)部賦能，企業(yè)分支、移動(dòng)員工通過第一線SD-WAN+SASE訪問布局于第一線算網(wǎng)中的私域應(yīng)用。而AI算力專線的應(yīng)用場(chǎng)景，其實(shí)也是承載企業(yè)的大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸?shù)降谝痪€的算力側(cè)進(jìn)行訓(xùn)練和推理。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的安全性不容忽視，不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)安全的需求差異顯著，這就要求相關(guān)服務(wù)商在保障數(shù)據(jù)安全的同時(shí)，提供靈活的大模型服務(wù)，其數(shù)據(jù)隔離、權(quán)限管理等技術(shù)能力直接影響客戶信任度。

而第一線提供的“AI算力專線＋SD-WAN＋SASE”安全互聯(lián)體系，通過零信任訪問架構(gòu)與穩(wěn)私計(jì)算平臺(tái)，將網(wǎng)絡(luò)安全能力深度融入算網(wǎng)服務(wù)架構(gòu)的設(shè)計(jì)，使得行業(yè)客戶在滿足相關(guān)法規(guī)要求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)大模型推理效率提升。

TCO優(yōu)化的技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)正成為企業(yè)決策的核心變量。測(cè)算顯示，企業(yè)若采用全本地算力集群部署大模型，三年總擁有成本較混合部署模式高出數(shù)倍。

第一線依托母公司世紀(jì)互聯(lián)的數(shù)據(jù)中心資源，并聯(lián)合公有云、邊緣云、一體機(jī)以及華為、DeepSeek等技術(shù)合作伙伴，打造一個(gè)開放、統(tǒng)一的算力服務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)基于“AI原生超互聯(lián)總線”架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了多區(qū)域、多數(shù)據(jù)中心資源的統(tǒng)一管理與調(diào)度，而且第一線提供的算網(wǎng)服務(wù)是以租賃的靈活模式向企業(yè)交付，幫助企業(yè)免去自建算力的人力、設(shè)備等成本。

更值得關(guān)注的是技術(shù)人才缺口形成的“能力斷層”——智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)AI算力運(yùn)維人才缺口超50萬，而第一線AI MaaS服務(wù)提供的“模型訓(xùn)推與Agent開發(fā)”全流程技術(shù)支持，已幫助企業(yè)客戶實(shí)現(xiàn)從算力采購(gòu)到業(yè)務(wù)落地的閉環(huán)交付。

服務(wù)創(chuàng)新與生態(tài)整合 第一線實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)突圍

第一線構(gòu)建的金字塔型技術(shù)架構(gòu)展現(xiàn)出獨(dú)特的市場(chǎng)適配性。

一方面，第一線依托“專有AI算網(wǎng)”底盤，融合母公司AIDC、公有云伙伴（包括火山引擎、阿里云、華為云等）、OCD邊緣云、DeepSeek一體機(jī)等云邊端多梯次算力資源，并與合作伙伴進(jìn)行產(chǎn)研側(cè)創(chuàng)新，打造云安全等多方面安全服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)多主體、多架構(gòu)算力安全調(diào)度，對(duì)接企業(yè)面向“私域”與“公域”各場(chǎng)景的AI訓(xùn)推需求。

另一方面，針對(duì)企業(yè)打造AI Agent、開展AI互動(dòng)直播的多元化需求，第一線與火山引擎、騰訊云等伙伴形成AI合作生態(tài)，為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型輸出AI MaaS服務(wù)，依托豆包大模型、DeepSeek、智譜、數(shù)字人等領(lǐng)先AI服務(wù)架構(gòu)，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)AI化升級(jí)。

生態(tài)協(xié)同的核聚變效應(yīng)正在重塑行業(yè)服務(wù)邊界。在這一進(jìn)程中，第一線與合作伙伴各自的持續(xù)升級(jí)，也將發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)，提升雙方聯(lián)合服務(wù)企業(yè)客戶的品質(zhì)。在近期2025火山引擎春季Force原動(dòng)力大會(huì)上，其豆包大模型1.6及Agent開發(fā)平臺(tái)等多AI云原生服務(wù)再迎升級(jí)突破。第一線與伙伴通過生態(tài)勢(shì)能的聚合釋放，共同打造創(chuàng)新解決方案，將實(shí)現(xiàn)服務(wù)效能的指數(shù)級(jí)躍升，為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入生態(tài)級(jí)驅(qū)動(dòng)力。

智算服務(wù)3.0時(shí)代：從算網(wǎng)融合到AI Agent自治域的躍遷

在智算服務(wù)3.0時(shí)代，數(shù)據(jù)、算力與算法深度融合，形成驅(qū)動(dòng)行業(yè)變革的強(qiáng)大引擎。海量數(shù)據(jù)不再是零散的信息孤島，通過智能感知與分析，驅(qū)動(dòng)行業(yè)智能化；算力資源突破地域與設(shè)備的限制，構(gòu)建起“云-邊-端”全域協(xié)同的算力網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)與調(diào)度；算法則演變?yōu)橹腔壑袠?，持續(xù)進(jìn)化的大模型能夠精準(zhǔn)理解行業(yè)需求，輸出定制化的智能解決方案。

在這樣的時(shí)代背景下，當(dāng)前大模型加速融入千行萬業(yè)，行業(yè)智能體成為關(guān)注焦點(diǎn)。從智算到應(yīng)用，面向未來，第一線提出的 “三步走” 戰(zhàn)略展現(xiàn)出清晰的演進(jìn)路徑，與智算服務(wù)3.0時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)高度契合，為行業(yè)發(fā)展探索出全新的方向與可能。

當(dāng)前第一線已完成從”網(wǎng)絡(luò)連接升級(jí)”到”算網(wǎng)融合構(gòu)建”的第二階段——通過智能網(wǎng)絡(luò)將AI大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)融入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)流量智能調(diào)度與故障預(yù)測(cè)自愈。下一階段將向“AI Agent自治域”升級(jí)。

第一線AI Agent自治域運(yùn)行在第一線AI算網(wǎng)上建立的私域計(jì)算空間上面，整合MCP、A2A、去中心化尋址等技術(shù)與協(xié)議棧，打造自組織、合約化、Token-Based交易交互體系。該體系支持構(gòu)建安全私域空間、專屬記憶空間，訓(xùn)練私域模型并構(gòu)建私有AI Agent與工作流，推動(dòng)多AI Agent協(xié)同交互。

全球化與技術(shù)革新構(gòu)成未來兩年的核心增長(zhǎng)極。第一線計(jì)劃將AI原生超互聯(lián)架構(gòu)的創(chuàng)新模式拓展至東南亞、歐洲等重點(diǎn)區(qū)域，構(gòu)建覆蓋AIDC、公有云、邊緣云的全球化算力網(wǎng)絡(luò)；在技術(shù)層面與更多生態(tài)伙伴共同推進(jìn)SD-WAN接入、數(shù)據(jù)中心互聯(lián)（DCI）、多云連接三大方向創(chuàng)新，目標(biāo)是打造支撐AI Agent、大模型訓(xùn)練推理的新型算力網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

在此架構(gòu)基礎(chǔ)上，第一線深入制造業(yè)、教育、新能源等多個(gè)垂直行業(yè)，圍繞行業(yè)特定需求提供“算力＋網(wǎng)絡(luò)＋場(chǎng)景”的定制化AI MaaS服務(wù)，幫助企業(yè)構(gòu)建專屬的AI Agent，并由AI原生超互聯(lián)總線架構(gòu)支撐其推理調(diào)用。

結(jié)語(yǔ)

站在智算服務(wù)3.0時(shí)代的入口，第一線以網(wǎng)絡(luò)為錨點(diǎn)重構(gòu)算力服務(wù)范式的探索，不僅為企業(yè)私有大模型部署提供了落地路徑，更揭示了算力市場(chǎng)從”硬件供給”向”能力輸出”的產(chǎn)業(yè)變革方向。隨著其”專有算網(wǎng)即服務(wù)”模式在金融、醫(yī)療、制造業(yè)等關(guān)鍵行業(yè)的深度滲透，這種融合網(wǎng)絡(luò)基因、算力整合與生態(tài)協(xié)同的差異化路徑，或?qū)⒊蔀槎x下一代智算服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的重要參考。

lixiangjing

算力豹主編