本项目拟投资 250,000.00 万元。项目基于国产 CPU、国产Kaiyun官方入口 AI 加速卡，提供高密度、高能效的 AI 算力，构建开箱即用、软硬协同的下一代高性能 AI 训推一体机；依托国产 AI 加速卡，通过统一计算框架实现 CPU 和 AI 加速卡的高效协同，并基于硬件平台、系统软件、训推引擎与工具链的深度整合，打造涵盖 AI 模型开发套件、全链路调试与性能优化工具、全生命周期运维监控在内的软硬一体解决方案。
项目建设内容可以分为四个主要模块：高性能 AI 训推一体机硬件研发、大模型一站式部署与管理平台、训推加速工具链、大模型一体机服务平台。通过硬件、模型、训推引擎、服务平台的深度耦合，将显著提升模型训练与推理性能，降低 AI 应用部署门槛与长期运营成本，支撑智能制造、智慧城市、智能交互等领域的规模化落地，推动人工智能技术深度融合实体经济，加速产业智能化转型升级。
经历多年发展，公司在高端计算、存储、安全、数据中心等领域拥有深厚的技术沉淀和领先的计算优势，拥有完整的 IT 基础架构产品线；同时公司积极布局云计算、大数据、智能计算的技术研发和产品服务，打造完备计算产业生态，已经形成一套成熟的核心竞争力体系。
AI 训推一体机是集成了人工智能软硬件技术的专用设备。它将高性能计算硬件、优化的算法模型、配套软件及行业解决方案预先整合于单一系统中，核心优势在于开箱即用、软硬协同优化，用户无需复杂的环境配置即可部署 AI 应用。当前，我国 AI 算力受限于生态碎片化等问题，大量一体机是“计算平台+推理框架+预装模型”的简单打包，难以满足行业特定需求，客户需自行投入工程师进行复杂的二次开发和调优，技术门槛高，基于国产 AI 计算平台的大模型部署难以规模化落地。
AI 训推一体机是打造智能计算体系的重要载体。本项目通过自主研发“芯片+算法+整机”全栈方案，可打通国产 AI 硬件与上层应用的协同链路，推动形成“芯片-整机-场景”的产业闭环，有助于提升 AI 算力应用效率。
当前，AI 大模型应用部署面临技术门槛高、成本不可控、周期漫长三大核心挑战。技术门槛上，要求部署大模型的企业需同时具备硬件选型、算法调优、系统集成等跨领域专业能力。硬件闲置、持续运维及人力投入显著推高总持有成本，许多企业因环境配置耗时过长或模型精度不足而被迫中止应用探索。传统方案从环境配置到模型训练需数月甚至更长时间，导致项目周期延长与资源浪费。
面对这些挑战，AI 训推一体机通过软硬件协同优化与场景化定制，正成为破局关键。它以“开箱即用”的便捷性大幅缩短交付周期，通过模型压缩与弹性扩容技术平衡性能与成本，为金融风控、医疗诊断、智能制造等高敏感领域提供自主可控的即插即用方案，显著降低大模型部署门槛，有效化解数据安全与效率瓶颈，从而加速 AI 从“头部示范”向“普惠落地”渗透，满足千行百业智能化转型的刚需。
当前，全球科技巨头已加速布局 AI 训推一体机市场。国内企业则主要以“通用服务器+GPU”模式参与竞争，尚未形成“场景深度适配+生态高度整合”的优势。本项目聚焦“垂直行业定制化”与“国产化生态融合”，通过三大差异化策略构建竞争壁垒：技术壁垒上，采用异构计算架构（CPU+GPGPU），较传统方案大幅度提升算力效率；
生态壁垒上，联合芯片厂商、算法商、ISV（独立软件开发商），建立“硬件-算法-应用”认证体系，覆盖 90%以上主流行业场景；成本壁垒上，通过模块化设计与规模化生产，显著降低单位算力成本。
我国正处在 AI 硬件场景落地“最后一公里”环节，本项目是构建竞争壁垒、抢占 AI 算力产业制高点的必然选择。
金融、医疗、制造等Kaiyun官方入口核心行业对智能化转型有迫切需求，要求相关行业企业规模化部署垂直场景私域大模型，这直接催生了对 AI 训推一体机的海量需求。金融领域需实时处理海量交易数据以防范风险，医疗场景需快速分析影像与病历以提升诊断效率，智能制造则依赖实时设备监控与预测性维护以降低停机损失，这些刚需场景为 AI 训推一体机提供了明确的市场定位与广阔的应用空间。
从商业化路径看，AI 训推一体机通过“硬件+软件+服务”的一体化模式，可成功破解传统 AI 部署成本高、周期长、技术门槛高的难题，其即插即用的特性可大幅缩短交付周期，而模块化设计与标准化接口则能实现从实验室到生产环境的无缝衔接，使企业能够快速将 AI 技术转化为实际生产力。本项目产品具有明确且迫切的需求。
在 AI 训推一体机技术可行性层面，全栈研发能力已成为支撑产业落地的核心引擎。从底层架构到上层应用，公司已构建起覆盖芯片适配、硬件集成、算法优化及系统调优的全栈技术体系：在硬件层，通过国产 AI 加速芯片与异构计算架构，实现算力密度与能效比的双重突破，同时支持液冷、风冷等多形态散热方案；
在软件层，基于深度学习框架与模型压缩技术，开发出轻量化、高兼容性的AI 引擎，支持金融风控、医疗影像分析等场景的毫秒级响应；在系统层，通过模块化设计与标准化接口，实现硬件与软件的即插即用，部署周期较传统方案极大缩短。关键技术验证方面，公司已攻克多模态数据融合、实时推理优化等难题。
这些技术突破与验证成果，不仅验证了 AI 训推一体机在复杂场景下的可靠性，更为其从实验室走向规模化商用提供了关键支撑。
在 AI 训推一体机的规模化商用进程中，风险可控性已成为保障技术落地与商业化的关键要素。针对技术迭代、供应链安全、数据合规等核心风险，公司已构建覆盖全生命周期的防控体系：在技术层面，通过模块化设计与标准化接口，实现硬件与软件的即插即用，有效降低跨平台兼容性风险，同时建立快速响应机制，应对 AI 框架或硬件架构的更新需求；
在供应链层面，通过多元化供应商策略与国产化替代方案，降低供应链风险；在数据合规层面，严格遵循《数据安全法》等法规，通过本地化部署与加密传输技术，规避公有云数据泄露风险，同时建立数据审计与追踪机制，确保高敏感领域的合规性。
本项目拟在中科曙光已有场地实施，不涉及新增土地。截至本报告出具之日，相关手续尚在办理过程中。
