青云头条
l 全域数智升级｜AI 原生统一架构，解锁下一代数智生产力
企业 IT 长期采用烟囱式建设模式：各业务系统独立建设，数据、算力、运维、安全、AI 能力彼此割裂，底层功能重复开发、标准无法统一，AI 模型、智能资产难以跨业务流转，企业想要快速落地智能化创新，始终面临成本高、周期长、体验不一致的困境。
青云科技依托经过大规模生产验证的 KubeSphere 内核，打造 AI 原生 UniDock 统一智能底座，打通从平台能力供给到客户业务创新的完整价值闭环。UniDock 作为统一能力中枢，沉淀成熟稳定、可复用、可持续进化的全域 AI 与基础设施能力，支撑全线产品共享 AI 原生底层能力。青云各类上层产品无需重复搭建底层基础，而是直接调用底座标准化算力、观测、安全、Agent 智能能力，持续为客户交付智能自治、资源提效、架构稳定、生态开放的完整数智化价值。
l 重磅喜报！青云航天领域标杆
青云科技与北京国科天迅达成长期深度合作深度匹配航天芯片仿真、智能测控研发全场景需求，精准解决客户多项核心诉求：高算力低时延支撑芯片仿真、测控运算高效运行；生产/研发双环境完全隔离，互不干扰；海量仿真测试数据高并发读写，安全留存；跨分支/数据中心/云端专线安全互通，带宽可灵活调整。最终，青云获得客户高度认可，敲定三年周期资源采购规划，搭建长效稳定合作纽带。
服务上新l 青云智算上线 Kimi-K3，解锁全新 AI 作业模式
青云科技旗下 AI 算力云——基石智算CoresHub 大模型服务正式上线 Kimi-K3！作为全球首个对外开放权重的 2.8 万亿参数 MoE 开源模型，Kimi-K3 在长文本处理、原生图文理解、工程项目开发、自主智能体运行四大方向完成全面升级，把对标顶级闭源模型的综合能力，以更经济的调用方式开放给企业与开发者使用。
AI 原生专题l 从大厂紧急限用外部大模型，看企业 AI 落地应该怎么做
当大模型、行业智能体成为企业标配，所有在 AI 转型路上的企业都面临同样的拷问：跑 AI 的同时，如何保证自家业务数据只属于自己，不会被第三方归集、复用、外泄？你的核心业务数据，到底应该放在哪里进行 AI 计算？头部大厂的策略调整，已经给出了最明确的答案：AI 能力可以外采，但核心业务的 AI 算力、数据计算、模型运行，必须牢牢掌握在自己手里。
l Agent 重塑数字生产关系，AI 原生架构定终局
未来的智能化形态，不再是“人操作软件、人调用算力”，而是无数个人、企业、机构的专属智能体，基于各自的终端、机房、算力入口，自主完成跨资源、跨系统、跨主体的协同交互。传统企业 IT、算力平台，都是典型的烟囱式、分层静态架构，但 Agent 的工作流是碎片化、跨系统、动态生成的。一个智能体任务，天然需要穿透多个系统、多个算力池、多个数据源。旧架构只能支撑“固定路径的人工操作”，无法支撑“自主动态生成的 AI 协作路径”。面对传统 IT 架构的系统性失灵，如果要实现破局，就必须告别在旧架构上修补适配，全面转向 AI 原生（ AI-Native ）下一代基础设施架构。
医疗数智化专题l 公有云影像 AI 退场，三甲医院如何低成本合规跑通影像大模型？
在医疗数据监管持续收紧、公有云 AI 路径受限、信创改造进入攻坚期的行业背景下，三甲医院影像大模型私有化落地，核心难点不在于模型应用本身，而在于如何在不重复建设、不推翻存量、不触碰合规红线的前提下，实现信创体系与 AI 体系的原生融合、平滑演进。
依托统一算力底座，青云科技适配三甲医院真实 IT 建设与合规节奏，为影像大模型规模化、合规化、可持续化落地提供可复用、可落地、可长期迭代的标准化底层支撑，实现医疗信创合规与临床智能创新的双向统一。
l 冲刺验收倒计时，医共体这样通关三重合规门槛
2026 年作为紧密型县域医共体建设收官考核关键年份，区域总院、乡镇卫生院、村卫生室跨机构电子病历、医学影像共享交换平台，设置硬性准入门槛：跨院数据交互平台必须同步完成等保 2.0 三级、商用密码应用安全性评估、医疗健康数据安全专项评估三重合规校验。
依托全栈自研分布式统一底座、多院区 Region 跨域纳管、通算智算一体化调度、中立开放全域生态四大自有差异化能力，青云科技以 一套底层平台同时承载信创改造、跨院数据互通、基层 AI 影像三大建设任务，一次性化解区域医疗协同转型堵点。
企业声明l 青云科技关于网传名称近似企业相关事宜的澄清声明
近期网络流传一则有关高端 AI 服务器相关案件的报道，内容提及名称含 “青云” 的企业被相关部门开展核查，相关自媒体传播时仅简写 “青云”，极易造成市场主体混淆，为消除误解、避免不实信息损害我司品牌声誉与正常经营，青云科技做出郑重澄清。
