“2026年开年以来，行业就发布了30个大模型，平均每1.5天一个。但热闹背后，很多企业的AI应用依然是‘一问一答’的玩具。”
这是羊城晚报记者在探访深圳神州数码DC·AI生态创新中心时，听到最多的一句感慨。当大模型以“日更”速度狂奔，企业却普遍陷入“技术繁荣、落地骨感”的迷思——算力利用率普遍低于20%，AI场景停留在单点试点难以规模化复制，安全风险如影随形。
6月24日，“原力企业虾城市巡游”第二季落地深圳。记者走进该生态创新中心，直击企业级Agent从“点状场景创新”到“规模化价值落地”的破局之道。
算力“碎片”变“活水”：GPU利用率从20%到提升5倍
“GPU的基因是物理硬连接，为了速度舍弃了多任务切换和内存虚拟化。”神州数码AIBG解决方案专家杨柳春在演讲中，用一个比喻点破算力困局。他算了一笔账：CPU有完整的虚拟化抽象层，GPU却不能“压缩”或“移动”显存。企业花费重金购买的算力卡，往往因为不会部署而大量闲置。
据悉，神州数码的破局工具是HISO异构智能算力调度平台。通过在物理卡之上构建虚拟资源池，HISO实现了整卡、分片、分时等多策略切分。白天跑推理业务，夜间自动切换做模型训练。实测显示，这套机制能将GPU整体利用率提升5倍以上。
深圳至简天成科技有限公司创始人李亚飞则从软件角度给出另一种解法。他创办的OpenClacky是一款开源的本地AI Agent，每天在平台上消耗近100亿Token。他直言：“效果已经不是当前最主要矛盾，成本才是。通过精简化工具集、智能上下文压缩和Cache命中优化，OpenClacky将Cache命中率稳定在95%以上。这是我们花2000万获得的经验教训。”
从“会聊天”到“能干活”：AI深度嵌入业务流程
算力只是地基。企业AI落地的真正难题，是让AI从“外挂聊天框”进化为“业务流程搭子”。
神州数码提出的“AI for Process”方法论，正是对此的回应。神州鲲泰产品专家黄天蛟指出：企业任务里有四种断点：数据散落在OA、CRM和个人电脑里；流程每次从零开始；经验停留在个人提示词里；结果缺乏系统校验。黄天蛟表示：“企业AI的下一阶段，不是再买一个更聪明的聊天框，而是补齐数据、流程、经验和验证的连接层。”
记者在展厅看到，这套方法论已落地多个真实场景。在金融领域，银行财富营销智能助手接入银行内部专属知识库，客户经理可快速筛选基金产品、自动生成话术，原本3-4人小组的工作，现在一人一智能体即可完成。在医疗领域，北京协和医院部署了术前麻醉评估智能体，仅需录入患者病案号，多智能体协同完成八大类信息抓取整合，输出标准化麻醉评估报告。
在制造领域，神州数码AIBG AI产品总监杜松推出的AI Factory 2.0，用1-3天时间在企业真实产线上打造可运行的AI原型。杜松举例表示，有一个光学制造客户，摄像头模组产线的不良发生后，以前要翻遍所有系统，现在Agent自动把关联数据拉出来，5分钟定位到贴片温度偏移，最终帮他们提升了0.1%的良率，带来大几百万的收益。
神州问学2.0 Agentic Process Workspace则让AI Agent融入企业实际工作流程。黄天蛟介绍，多轮对话可沉淀为Workflow/Skill/Template，“真正越用越懂企业。”
安全与生态：让企业级Agent“放心跑”
当企业从养一两只“虾”发展到管理成百上千的“虾池”，安全成为生命线。
神州数码EBG技术管理部技术总监曾毅在现场展示了一组数据：全球至少有135,000台OpenClaw实例暴露在公网，相当于给企业开了隐形后门。为此，他推出了DefenseClaw，一个专为AI Agent设计的安全框架，包含供应链安全扫描、运行安全检测和系统边界安全三层防御。“即使Agent被控制，也无法反弹Shell。”
值得注意的是，当前，神州数码还基于华为“鲲鹏+昇腾”技术路线打造了覆盖云、边、端的全形态算力矩阵。从4000亿参数整机柜到工程师桌面级AI工作站，实现“从集团总部到基层点位的全覆盖”。
对此，天使投资人、资深人工智能专家郭涛认为，神州数码正在用一套覆盖算力、平台、安全的全栈方案，回答行业的核心问题。企业AI的终局，从来不是给用户一个更强大的工具，而是给用户一支召之即来、来之能战的智能团队。当AI深度融入流程、创造可量化价值、实现低成本规模化复制，企业AI才算真正从“智变”走向了“质变”。
文、图｜记者 潘亮 实习生 周希祺配配网配资
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