作为国内行业领先的制造企业，在多年数字化升级进程中，陆续部署了虚拟化平台、云原生系统，曾为企业业务扩张提供了坚实支撑，又紧跟 AI 趋势部署了 GPU 算力与管理平台。但随着 AI 技术在核心业务场景的深度渗透，“三朵云分立” 的弊端日益凸显，跨平台流程割裂、资源调度低效等问题，逐渐成为制约企业创新升级的核心瓶颈。

企业 IT 团队持久被跨平台协调的高内耗困扰：当业务部门提出 AI 模型推理、应用功能迭代等需求时，IT 团队需要先在智算平台申请算力资源，再协调云原生平台部署应用，最后通过虚拟化平台对接硬件存储，三套流程环环相扣，任何一个环节卡顿都可能导致项目延误。更棘手的是，数据需在三套系统间反复迁移同步，不仅效率低下，还存在数据安全隐患。

如何从根本上解决流程割裂、资源调度低效，成为摆在制造企业面前亟需解决的问题。若选择推倒重建，不仅需要承担巨额重构成本，还可能导致核心业务中断，风险难以承受。出于在已有合作中建立的信任，制造企业选择了青云 AI Infra 3.0 推进架构整体升级。

> 统一调度协同 CPU 与 GPU 资源。通过青云 AI Infra 3.0 的核心调度中枢和异构资源虚拟化能力，构建跨平台的统一资源池，将原有分散在三套平台的 CPU、GPU 硬件资源全面纳入统一管理，实现 “一套调度逻辑、两类算力协同”。无论是 AI 模型训练所需的 GPU 算力，还是日常应用运行依赖的 CPU 资源，都能通过 K8s 原生调度能力实现按需分配、弹性伸缩，完全打破资源壁垒，避免跨平台协调内耗。
> 搭建一站式应用开发平台。基于 AI Infra 3.0 的能力层，为客户集成了虚拟化、云、云原生、AI 智算四大核心能力，搭建一站式 AI 应用开发平台：内置主流 AI 开发框架与预置算法模板，业务研发人员无需切换多套工具，即可在统一界面完成数据预处理、模型训练、推理测试等全流程操作；同时支持开发环境与生产环境的无缝衔接，开发完成后可直接通过平台发起部署请求，无需手动适配不同平台的部署规范。
> 建立全链路的监控与运维体系。依托 AI Infra 3.0 的统一管理能力，构建覆盖 “开发 – 部署 – 运行” 全生命周期的运维监控体系：通过一套控制面实现 AI 应用、算力资源、数据流转的实时监控，支持性能告警、故障定位、资源用量统计等核心功能。当模型运行出现算力不足或性能瓶颈时，系统可自动触发资源扩容或调度优化，无需人工干预；同时提供全链路操作审计日志，满足合规管理需求，让 AI 应用运维从 “跨平台排查” 变为 “一站式管控”。

青云 AI Infra 3.0 通过全栈统一架构，不仅帮客户破解了 “三朵云” 割裂的困局，更构建起可持续的 AI 创新能力，让技术优势真正转化为业务竞争力。

● 终结了跨平台协调内耗，IT 部门响应业务需求的速度从原来的 1 小时压缩至 15 分钟，流程效率提升 75%。

● AI 模型从研发到生产的周期缩短 60%，模型微调与部署仅需 3-5 天。

● 故障排查时间缩短 80%，运维管理效率提升 70% 以上，IT 团队从 “协调员” 转型为 “创新赋能者”。

作为企业数智化转型的同行者，青云科技以 “渐进式创新” 为指引，帮助企业在保护历史资产的同时，实现架构协同与效率跃迁，让 AI 真正成为驱动业务增长的核心动力。