客户故事l 大型航司核心业务云转型，这套国产方案超稳！
青云科技成功在某大型航司核心业务中台项目实现规模化高质量落地。该项目凭借突出的实践价值与示范意义，成功入选《2025 年中国云生态典型案例应用集》，树立了民航核心系统云化转型与自主创新的可复制标杆，彰显了国产云平台承载关键行业核心业务的硬实力。
方案大幅提升了云平台在复杂业务场景下的性能与稳定性，通过微服务架构、分布式部署等技术手段，实现了航司硬件资源利用率与业务响应效率的双重优化。该航司数智化转型项目的成功落地，充分证明了基于全国产技术栈构建的云解决方案，完全具备承载关键行业高并发、高复杂业务场景的能力，并且具备极强的行业复制性。
l 破解山区医疗痛点，崇阳县依托青云云易捷推动智慧医疗
为响应国家政策要求，同时满足群众对便捷、高效医疗服务的需求，崇阳县亟需构建统一的智慧医疗平台，打破县乡医疗机构间的信息壁垒，实现医疗资源优化配置与高效协同。青云云易捷凭借超融合架构优势与丰富的县域医疗数字化实践经验，成为崇阳县的技术合作伙伴，共同打造适配山区医疗场景的智慧医疗。
活动l 青云科技与朝阳园管委会共话 AI Agent 发展新机遇
围绕 AI Agent 技术发展趋势、政企场景应用落地及安全保障体系构建，青云科技与中关村朝阳园管委会企业服务处展开深度交流。
双方立足政府服务企业提质增效、政府内部管理流程优化的核心需求，分享技术实践、探讨发展方向，青云科技以 “中立安全 + 技术优势” 为核心立足点，解读 AI Agent 行业发展浪潮，提出贴合政企实际需求的智能化解决方案，为区域政企数智化转型注入新思考。
l 青云科技亮相第四届北京人工智能产业创新发展大会
第四届北京人工智能产业创新发展大会启幕，青云科技受邀参展，携 AI Infra 3.0 智能算力底座、AI 智算平台等核心技术成果亮相 AI＋行业体验区，全方位展示在智算基础设施领域的技术实力与行业落地成果，为产业数智化转型提供全栈式解决方案。
l 让 AI 真“干活”！青云与产业伙伴共话新型工业化新路径
在人工智能成为驱动新型工业化、培育新质生产力核心引擎的背景下，工业＋AI 赋能新质生产力论坛在广州召开，汇聚智能制造领域资深从业者与技术专家，共探产业升级新路径。在圆桌对话中，青云科技技术顾问高立作为特邀嘉宾出席，结合青云在工业数字化、AI 智算平台建设、智能体落地等方面的实践成果，分享观点，交流经验。
谈及 AI 应用的落地，青云指出，传统大模型局限于文本对话，难以支撑工业实操，而以 OpenClaw 为代表的智能体，可在工业场景自动执行任务、流程闭环、落地生产。依托 AI Infra 3.0 架构，青云不仅可以完美支撑智能体部署，更能够满足传统业务逐步云化、云原生化、智能化的渐进式发展需求，为工业 AI 落地提供稳定、高效的技术保障。
l 青云科技出席Token 词元出海产业链主题研讨会
由中关村朝阳园管委会（区科信局）指导，朝科创等单位联合主办的创投会客厅 Token 词元出海产业链主题研讨会在北京成功举办。青云受邀出席本次活动，分享青云 AI Infra 的技术实践与产业思考，为词元出海产业链上游提质增效提供实践思路。
基于对行业需求的深度洞察，青云已构建起全栈 AI Infra 产品与服务能力，以统一架构实现通算、超算、智算的一体化调度，兼容多元硬件架构与主流大模型，安全接入 OpenClaw，满足词元出海场景下对算力性能、成本控制与安全合规的三重需求。与此同时，青云通过资源整合与技术协同，为词元出海提供从底层算力底座到上层应用服务的全链条支撑，推动国内成熟的智算服务落地全球市场。
产品生态l 青云云易捷与云尖 AI 服务器完成兼容互认证
青云科技与云尖信息顺利完成青云云易捷与云尖 AI 服务器的兼容性互认证，并且基于各自技术优势融合推出软硬一体的企业智能助理解决方案，为企业级 AI 应用落地打造了高适配、高可靠的全新选择。
云易捷平台依托其灵活适配性，结合云尖高性能 AI 服务器的算力优势，打造出可覆盖小型企业简单场景、企业高并发复杂场景的一体化解决方案，既实现了 AI 应用的快速部署上线，又能为企业提供成本可控、数据本地化的安全 AI 服务。
实用指南与推荐阅读l 智能经济新时代，如何让算力真正变成生产力
2026 年，智能经济正式成为国家战略关键词。从 “人工智能 +” 到智能经济，标志着 AI 从技术应用走向产业重构，成为驱动新质生产力的核心引擎。当 AI 全面融入生产、决策、运营与服务，青云致力于成为智能经济时代可靠的 “算力操作系统” 与产业升级底座，让算力更高效、AI 更普惠、企业数智化转型更平滑。
l 黄仁勋刷屏的 AI 五层蛋糕，漏了个关键真相……
黄仁勋在 3 月 10 日发文，再次重申并细化了 “AI 五层蛋糕” 理念——这一最早在年初达沃斯论坛上提出的框架，清晰划分了 AI 产业的全链路：能源→芯片→基础设施→模型→应用。不可否认，黄仁勋这一理念为全球 AI 基建划定了清晰的全链路框架，但他只描绘了全球通用的蓝图，却没说出关键真相：中国企业的 AI 落地，从来不能照搬海外模式，必须贴合本土国情和自身现状，而这其中，AI 基础设施的建设与运营，直接关系着模型、应用是否会成为空中楼阁，更藏着中国企业面临的五大挑战。解决最后一大挑战，企业就能告别自己摸索踩坑。
l GPU 刚补上，CPU 又告急！企业 Agent 落地卡壳怎么破
一边是 Agent 时代不可逆的算力架构变革 ——CPU/GPU 配比快速向 1:1 靠拢，成为自主执行、逻辑编排、多任务并行的行业刚需；另一边是高端 CPU 涨价、交期拉长、结构性短缺成为行业常态。企业的算力架构升级就这样陷入双重困境。不盲目囤卡、高价追购硬件，无需硬凑 1:1 硬件配比，既跟上 Agent 时代的架构变革，又对冲供应链风险、控制算力成本。企业还能怎么做呢？
l 被 Agentic 改变的 Token，正在决定企业 AI 落地的成败
随着 Agentic AI 从概念走向落地，行业正在经历一场从 “模型中心” 向 “系统中心” 的深层转移，Token 也已跳出“工具属性”，成为 AI 思考、决策、执行的核心载体。Token 的变化倒逼整个行业重新思考：AI 基础设施的核心，到底是什么？答案其实一直很明确：自云计算兴起以来，软件定义就始终是基础设施的底层主线。Token 的三重重构更是把这份价值推到了台前。
