9月10日,紫光云公司在“鸾行智算 驭见未来”紫鸾AI操作系统产品发布会上,正式推出紫鸾AI操作系统。该产品定位为面向智能体的政企级AI操作系统,作为AGI时代政企的智能化系统,旨在解决政企AI落地的现实难题,支撑智能体从“能说”走向“会干”,助力政企客户将AI从试验性工具转化为真实业务生产力。

锚定政企私域智能体落地,紫鸾AI操作系统激活智能内核
当数智化系统的服务对象从"人"加速转向"智能体",政企客户需要的不再是静态的技术堆栈,而是一套能驱动AI持续运转的"操作系统",紫鸾AI操作系统由此诞生。对此,紫光云总裁王燕平强调表示,在AI技术快速迭代的背景下,紫鸾AI操作系统绝非简单的方案堆砌,而是专为政企私域环境打造、可落地交付的操作系统产品——向上承载智能应用,向下调度算力与数据,让AI在政企场景中像应用程序在PC上一样开箱即用、顺畅运行。

紫鸾AI操作系统采用“四层三列”架构,涵盖算力层、模型层、数据知识层和应用使能层,并配套安全保障、运营管理和运维管理体系,向上支撑办公、生产及第三方智能体应用,通过统一系统、用户、入口、运维及运营,为客户提供集大模型推理微调、知识平台、AI网关、安全围栏及智能体开发于一体的综合智能化系统。
王燕平进一步表示,随着智能体日益成熟,政企客户建设私域AI系统的决心愈发坚定。为更精准地服务客户,紫光云进一步明确了产品边界:应用生态交给伙伴,操作系统留给自己——上层多元化的智能体应用由生态合作伙伴构建,紫光云则专注于紫鸾AI操作系统的持续打磨,以坚实的AI Infra能力,确保各类智能体在政企私域环境中稳定运行、高效落地。
紫鸾AI操作系统,贯通AI应用落地全链路
相较于PC和云操作系统,AI操作系统的技术内核进一步拓展,需要统一管控算力、模型、数据、知识和Skill能力集。
紫光云首席技术官柳义利指出,国内AI产业已进入AI应用时代,产业竞争重心转向AI应用落地,智能体已成为AI落地的核心载体。大模型原生能力难以满足复杂的生产业务要求,需通过系统化工程加以支撑和约束,进一步释放大模型生产力。

他认为,政企AI落地需要具备通用大模型能力、Skill技能集、企业私域知识、工具集、安全保障、持续进化能力六大核心要素,单纯部署开源模型或大模型一体机无法满足真实生产需求。因此紫光云确立了紫鸾AI操作系统的设计思路:将复杂留给厂商,把简单留给客户。
紫鸾AI操作系统是紫光云技术积累融合演进的成果,产品实现私域大模型行业应用落地六维能力汇集、管理运维侧五维统一,解决政企多系统并存的各类痛点。

其中,紫鸾AI操作系统实现模型、数据、知识、应用四类Token统筹计量管理,构建Token增值的商业闭环,同时全栈调优提升Token产出效率。柳义利强调,私域知识对政企AI落地意义重大,紫鸾知识平台可帮助企业将沉淀资源转化为可调用的知识资产。
算力调度层面,系统支持异构算力池统一纳管,智能分配模型任务,盘活企业GPU资产;模型调度层面,系统支持内外混合模型统一调度,兼顾效果、安全与成本。
开发平台覆盖多种开发范式,实现智能体全生命周期管理,具备自研全链路监测能力,打通从硬件底层到AI应用全栈可视化能力,可快速定位开发运行故障。
安全能力深度耦合操作系统内核,在模型出入口内置防护,联动Token运营平台,实现风险拦截、全链路审计,降低企业数据泄露风险。
运营平台实现硬件资源全景可视,搭建统一应用入口,支持Skill和智能体上架、分发与生命周期维护,支持按部门、员工进行资源管控,有效防止AI资源滥用、成本失控,可对接企业组织架构,满足内部精细化运营需求。
词元重构商业模式,紫鸾AI操作系统释放智能体价值
面向智能体时代,紫鸾AI操作系统的研发视角发生了重大转变,云时代产品交付界面停留在虚拟机、容器层面,而AI时代交付的则是完整的智能体运行环境。借助该系统,紫光云对异构算力、模型、知识、运维及计量等底层复杂能力进行统一封装,帮助客户摆脱软硬件选型的困扰,聚焦于上层智能体的业务价值创造。
紫光云产品与研究开发部副总裁唐元武表示,紫鸾AI操作系统主要面向政企私域场景。尽管公域场景可通过API直接调用模型,但大量政企数据与知识不能出域,私域建设因此成为刚性需求。值得注意的是,私域并非意味着没有运营,政企内部各部门及下属机构之间,同样需要配额、计量、结算和资源管控能力。

他表示,Token正在推动AI产业商业模式演进,其内涵已超越单纯的模型调用计量,Token数据、Token知识及应用Token蕴含更高商业价值,Token生产效率也正在成为衡量AI平台能力的关键指标。
紫鸾AI操作系统承接紫鸾系列产品的技术积淀,是面向智能体时代的新一代政企AI操作系统。未来,紫光云将持续迭代系统能力,丰富工具与行业模型生态,联合产业上下游伙伴,助力更多政企客户推动AI技术融入业务场景,释放AGI时代的产业价值。
责任编辑:kj005
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