在 AI 大模型技术发展一日千里的今天，千行百业智能化转型已步入“深水区”。企业的业务形态正在从传统虚拟化的“稳态”运维、云原生的“敏态”迭代，加速迈向 AI 驱动的“智态”创新。当智能化成为企业发展的必答题，诞生于通算时代的传统超融合架构，在面对 AI 时代的多元算力需求时，往往临适配难、调度散、效率低等挑战。变革，势在必行。
紫光云基于深厚的云原生技术积淀与丰富的智算实践经验，重磅发布紫鸾 AI 超融合。这不仅是一次技术架构的重构，更是为企业量身定制，提供低成本、高效率、全栈式的智算升级路径，助力企业实现从通算到智算的平滑跨越，重新定义 AI 时代的企业智算底座。
AI 转型深水区
传统超融合架构的三大核心瓶颈
据行业数据显示，2025 年中国超融合市场规模已突破171亿元。持续增长的背后，是越来越多的企业在实际AI落地中面临困境：
算力架构错配：传统超融合为通算场景设计，面对 AI 异构算力需求存在天然短板。比如 GPU 资源调度模式粗放，利用率低；对异构芯片适配能力有限，不同品牌设备无法统一调度，极易形成算力孤岛。
技术栈割裂：容器嵌套于虚拟机内运行，性能损耗大；僵化的调度体系无法适配云原生弹性需求。AI 模型开发与业务开发体系完全割裂，部署、管理等高度依赖人工，拉长落地周期、增加试错成本。
运维复杂度高：三类业务并行让企业 IT 架构复杂度翻倍，传统超融合缺乏全链路可观测能力，故障定位与隐患排查高度依赖人工，运维成本高企。
原生重构全栈使能
紫鸾 AI 超融合四大核心突破
紫鸾AI超融合打破资源边界，实现了一套平台实现虚拟机、容器、模型/知识库/智能体服务全生命周期的统一管理，打造覆盖算力调度、资源管理、模型调用、应用开发到智能运维的全链路能力。
原生双栈并行架构：实现虚拟化与容器双引擎原生并行，消除双重虚拟化的性能损耗，架构管理开销直降。CPU/GPU 资源统一池化管理，无需预先划分资源边界即可无缝弹性调度，一套架构同时承载稳态核心数据库、敏态云原生应用与 AI 推理训练任务，既全面保护企业过往 IT 投资，又可无缝适配未来业务创新需求。
全栈异构智算调度：针对企业算力投入高、利用率低的核心痛点，AI 超融合从调度层实现全维度优化，最大化释放算力价值。主要体现在两方面：
全生态异构兼容：深度适配国内外主流 CPU与GPU 架构，实现 pGPU与vGPU 统一纳管调度，支持国产化信创替代，彻底解决硬件绑定隐忧。
精细化算力调度：依托 vGPU 切分技术，提升 GPU 资源利用率；支持多卡聚合、跨节点统一调度，轻松应对高参数大模型运行挑战。
全链路 AI 使能：
模型全生命周期管理：内置丰富模型仓库，可同步紫光公有云模型市场，全面覆盖主流开源大模型，支持一键部署与全生命周期管理。
双模企业级智能体开发：深度对接 Dify 社区版，可轻松调用平台知识库能力，并自研企业级智能体开发平台，通过可视化拖拽，业务人员也能快速搭建专属 AI 应用，让“大模型 + 知识库 + 智能体”一站式落地，真正走入业务场景。
灵活交付极简运维：提供纯软件与一体机两种交付模式，梯度化产品矩阵满足不同企业需求，构建统一资源管理平面与全链路可观测体系，实现端到端监控、秒级故障定位，优化运维成本与运营效率。
千行百业规模化落地
全场景验证硬核实力
目前，紫鸾 AI 超融合已在政府、医疗、科研、能源、金融等重点行业实现规模化落地，经受住多种核心业务场景的严苛检验：
在政府领域，助力公共资源管理智能化，满足信创合规要求，同时高效承载核心业务与便民服务；
在医疗行业，支撑医疗信息平台的稳定运行，为大规模群众提供优质的医疗健康服务；
在科研领域，通过高效的算力管理，助力科研创新，提升研究效率；
在能源行业，终结了传统架构的资源浪费与运维难题，提升了业务连续性；
在金融行业，加速了业务容器化改造，保障了核心业务稳定合规的同时，实现了创新业务的敏捷上线。
以初心，致创新。架构从来不应成为创新的枷锁，而应为业务增长助力。作为国内领先的云与 AI 服务提供商，紫光云始终致力于通过技术进步，以更领先的产品与解决方案，降低智能化的门槛。紫鸾 AI 超融合的推出，正是我们交出的一份真诚答案。助力客户以更优的成本、更高的效率，完成智能化的跨越。AI 时代，未来已来。紫光云愿与您并肩，拥抱无限可能。
2026-05-15
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