以“数据”为关键要素的“AI 数据操作系统”，如何实现客户的 AI 基础设施升级？
在登山界，有一句广为流传的名言。
有人问著名登山家乔治·马洛里“为什么要登山”，马洛里回答说：“因为山在那里。”
这已经被无数的登山人奉为经典。
正如在此次主题为“Data Inspire AI 数据激活智能”的浪潮数据2026 战略新品发布会的发布会上，笔者问浪潮数据董事长、首席科学家张东，为什么要推出“AI 数据操作系统”，他说因为“客户需要”。
他表示，面向 AI 的基础设施，需要 AI 时代的操作系统，它应该是以客户为中心，以数据为关键生产要素，以 AI 应用为导向，以系统设计为核心，以数据激活智能为主题，通过技术创新、产品引领和生态塑造满足客户的数智化转型需求。
而这，也正是浪潮数据此次企业战略全面升级的核心——从传统云计算、分布式存储服务商升级为“AI 基础设施服务商”，并正式发布自研 AI 数据操作系统。
AI 带来的四大基础设施挑战
张东表示，继蒸汽机推动的第一次工业革命、电气推动的第二次工业革命、计算机和互联网推动的信息化革命之后，人类正迎来新一轮的产业革命，这就是由 AI 带来的产业变革。
它改变的不仅是劳动工具，更改变了劳动者的定义，由人变成了“人+AI”的联合体。作为人类智力的延伸，AI 以数据作为关键生产要素，正在重塑人类社会的生产关系。
在高质量人工智能系统中，数据正变得日益重要。通过数据来训练模型，模型支撑智能应用，应用不断产生数据，数据回流又能够优化模型——数据和智能正形成一个循环转化的过程。而这个过程，就带来了对 IT 基础设施的全新挑战。
对于致力于应用 AI 的企业而言，由于高价值的数据沉淀在组织内部，本地化的 AI 基础设施部署将会成为更多他们的理想选择。而由于 AI 产业的迅猛发展，从算力芯片、模型、智能体都在快速演进中，这对于企业的 AI 基础设施的建设，带来了严峻的挑战。
首先是持续演进的挑战。企业原有的云计算、大数据基础设施需要继续沿用，新增 AI 算力与存力设备需融入已有环境以避免形成新的孤岛，AI 基础设施面临从通算向智算平滑演进、多芯算力融合池化等难题。
其次是数据就绪挑战。虽然多数组织已完成大数据基础设施建设，但数据孤岛普遍存在、价值挖掘不足，仍需对数据进行多源多模融合、高价值数据提取和全生命周期管理。
第三是生态协同挑战。在目前 AI 产业空前繁荣的情况下，丰富的技术选择带来了产业生态的割裂和技术选择的困难，缺乏融合底座，芯片、存储、模型、应用之间缺乏分层解耦与开放标准，系统集成和协同创新困难重重。
第四是应用落地挑战。智能体快速发展，大模型存在多种选择。如何将模型与业务场景结合，进行业务升级，实际遇到了众多难题。如何促进数据转化为知识、算力高效转化为 Token、Token 转化为业务价值，以及在此过程中如何评估优化投入产出，成为企业面临的重大挑战。
因此，在此人工智能全面深入各行各业，企业的云数基础设施需要向 AI 基础设施升级的起点，浪潮数据为满足客户需求，以 AI 数据操作系统为核心，完成从传统云数服务商到 AI 基础设施服务商的战略升级，以成为人工智能基础设施领导者。
张东强调：“浪潮数据的战略升级不是一次简单的定位切换，而是以十年技术积累为底气，面向 AI 时代的一次系统化升维。”
AI 数据操作系统：应对 AI 时代
在此次发布会上，浪潮数据正式发布了其完全自主研发的 AI 数据操作系统。该系统是管理算力、算法、数据三位一体资源的系统软件，为智能体提供统一运行环境，是软件定义 AI 基础设施的关键基础软件。
张东强调，每一个时代，都有全新的基础设施出现，每一次基础设施的升级，都需要全新的操作系统来进行管理。从小型机时代的 Unix、通用服务器的 Linux 到云计算时代的云操作系统，到了 AI 时代，自然也是需要面向 AI 基础设施的操作系统。
所谓 AI 数据操作系统，是指通过软件定义、软硬协同的方式来编排调度算力、存力和运力。与传统操作系统相比，AI 数据操作系统是面向智能体、传统应用的多任务混合调度，以及对新型异构算力、存力和网络的融合池化管理的系统。
此外，在数据管理方面，AI 数据操作系统从传统的内存管理演变为上下文、知识等记忆管理，文件系统则演变为实现多源多态数据全局智能感知的融合存储；在对外接口方面，AI 数据操作系统从系统调用演变为模型、工具、数据等 AI 服务，从多用户管理演变为 AI 资源配额、安全隔离的多租户管理。
据介绍，浪潮数据的 AI 数据操作系统采用“数据底座+算力引擎”双架构设计：“玄同”是面向 AI 的高性能全闪融合存储架构，具备创新数控分离架构、无锁协程调度框架、全闪原生布局算法等技术优势；“万象”是高效可控的智能体运行环境，拥有全时全域动态演化架构、多芯多模高效推理引擎、智能体 DesignRun 全流程运行环境。
浪潮数据 AI 存储产品部总经理刘希猛详细介绍了浪潮 AI 数据操作系统的数据底座 InData AIOS。 Indata AIOS 为人工智能应用提供高效的数据存储底座，是激活数据智能的关键支撑。该产品对下为数据空间，对接底层的硬件系统，通过全局编织、融合存储、数据索引为数据归集、模型训练提供高效的数据存储底座；对上则是通过数据引擎实现多元感知、知识库、记忆管理，为企业上层的推理应用提供加速能力，通过存算协同来满足各个阶段的存储需求。
浪潮数据智能云产品部副总经理张明灿深度解读了浪潮数据的 AI 数据操作系统的算力引擎——InCloud AIOS。他认为，在 AI 时代，客户侧所要管理的对象从最基础的算力资源演进到了大模型、Token 与智能体。企业需要将大模型作为基础设施管理，以提供 Token 服务，并把智能体作为最终服务对象。因此，InCloud AIOS 包含了算力基座、模型引擎、智能体运行环境三大模块，以及统一的运维运营体系和界面，可以高效地保障 Token 的生产、Token 的运营以及智能体应用稳定运行。
以全面生态协作助力企业向 AI 基础设施转型
张东强调，浪潮数据新战略的落地，离不开全新的产品与战略，更离不开技术创新和生态的支持。
因此，在 AI 数据操作系统以及可演进的 AI 基础设施技术体系之外，浪潮数据正式启动了“Data Inspire AI”生态计划，以构建“左手伙伴+右手伙伴”双向协同格局，围绕技术创新、一站式交付、生态协同、人才培育四大方向，通过资源共用、经验共享、服务共营、能力共建、市场共拓五大机制，面向金融、医疗、交通、能源、政府、企业等场景落地私有化 AI 解决方案。
浪潮数据副总经理黄日敏在发布环节表示，浪潮数据本次推出 Data Inspire AI 产业生态计划，秉持标准开放，能力互通的核心理念，以全新自研 AI 数据操作系统为核心枢纽，串联算力芯片、基础软件、大模型、数据、行业应用、集成服务全链条伙伴，聚焦金融、医疗、交通、政务、企业五大核心赛道，打通技术共创、市场共赢、方案共建完整链路，让 AI 技术真正下沉行业、落地商用。
此外，2026 年艾薇咨询的数据显示，基础 AI 的渗透率在互联网、金融、制造业已具备较高比率。Gartner 数据显示，仅 17%的企业真正部署了 AI 智能体，这意味着企业正在热烈拥抱 AI，但是在使用 AI 的过程中正遇到各种各样的问题。
因此，浪潮数据解决方案部总经理熊坤表示，浪潮数据正携 AI 数据操作系统以及开放的生态和合作伙伴，共同为行业客户提供面向 AI 基础设施转型的端到端解决方案，其中重点就是金融、智能制造和医疗行业。
为了帮助客户解决 AI 应用落地难点，“Data Inspire AI”产业生态计划提供三大核心支撑：一站式落地能力，全面适配各类算力芯片以及主流大模型的 AI 数据操作系统，配套上下游全链条资源，全栈交付，缩短交付周期，真正做到“交钥匙”。
在金融行业，浪潮数据的解决方案，能够帮助相关企业统一管理异构算力、实现模型运维的全链路监控，以及对智能体的全生命周期管理，确保智能体、Token 的运营实现安全可控、合规。金融的产品方案服务了绝大部分金融客户，帮助相关企业完成面向 AI 的转型。
在智能制造行业，浪潮数据的解决方案，通过 InData 的数据底座，能够帮助相关企业，提供分布式的 KV Cache 存储引擎，支持千亿文件、高 IO，彻底消除因为 IO 瓶颈导致的停机、丢帧、误检风险，保证产线可以 24小时稳定生产；相关的自定义标签和分布式检索技术，可以实现千亿文件的可准确查询、百亿文件的秒级返回，彻底解决质检的性能瓶颈，使得整个厂区质检效率可以提升 50%以上。
在医疗行业，浪潮数据能够提供可演进的解决方案，医院传统的 HIS、PIS 的应用无需推翻重建，也不需要独立新建独立的算力资源池，基于可演进轻量化的方案，直接融合纳管，基于上层的 AI 的诊断、导诊、辅助影像分析等，就可以实现和传统应用的原生打通。
AI 数据操作系统：以数据为核心的自然演进
自从 AI 大行其道以来，从消费电子到 IT 基础设施领域，与“AI OS”相关的产品可以说一直在被发布。那么浪潮数据的这款 AI 数据操作系统有何特别之处？
张东对笔者表示，浪潮数据的这款操作系统，核心是面向“数据”的操作系统，以数据为中心，调度相关的算力、存力，并实现存算协同和以存强算。
更重要的是，这款产品结合了浪潮数据自身具备的算力引擎 InCloud AIOS，与存力引擎 InData AIOS 互相配合之后，能够更好地服务智能体的算力和存储需求。
张明灿也在专访时强调，在智能体阶段，其应用工具链较长，包括了模型调用、知识库调用、技能库调用等，也包括多轮的推理，很难区分相关的资源在平台中还是在应用中，因此需要通过统一界面进行管理，将模型到 Token 到算力进行统一监控运维，如果只能管理存储，那么对企业客户来说将很不完善。
这才是浪潮数据所推出的 AI 数据操作系统，将算力和存储都统一到 AIOS 中的核心原因。
因为客户需要，因为客户转向 AI 所必须的 AI 基础设施需要。