青云 AI Infra 3.0 :“CPU + GPU” 统一架构决胜 AI Agent 时代

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作者：微信文章

当 AI Agent 从概念逐渐走向规模化落地，行业正面临双重核心挑战：一是 Agent 高并发、强隔离、连续计算的运行需求，对底层基础设施的弹性调度与安全可控能力提出极致要求；二是 Agent “模型推理（GPU 核心）+ 任务执行（CPU 核心）” 的双算力诉求，传统分立架构难以实现资源高效协同，导致算力浪费与响应滞后。青云科技凭借前瞻性技术布局，以 “All in One, One for AI” 为核心战略，通过青云 AI Infra 3.0 架构，充分发挥出 “CPU + GPU” 混合统一架构的核心优势，为企业搭建起迎接 AI Agent 爆发的坚实底座，让技术红利高效转化为业务增长动能。

统一架构打破算力壁垒

AI Agent 的落地，离不开 “通用计算 + 智能计算” 的协同支撑。 GPU 作为智能大脑，支撑大语言模型的快速推理与复杂决策，是 Agent 具备认知能力的基础；CPU 作为执行双手，承担着任务调度、工具调用、进程管理等核心工作，尤其在 Agent 连续计算、高频工具调用、海量短生命周期进程处理等场景中，CPU 的算力支撑直接决定任务完成效率。二者的高效协同是 Agent 实现自主决策、多任务处理的关键。青云 AI Infra 3.0 直击行业 “多平台分立” 的核心痛点，通过 K8s 原生调度能力与异构资源虚拟化能力，将分散的 CPU、GPU 资源全面纳入统一资源池，构建起 “一套调度逻辑、多元算力协同” 的一体化架构，实现根据 Agent 任务特性动态分配资源：当 Agent 进行财报分析、代码生成等需要模型支撑的场景时，智能调度引擎优先调度 GPU 算力保障推理速度；当 Agent 执行数据整理、文件操作、网络交互等执行类任务时，自动切换至 CPU 高效处理，且支持毫秒级算力切换与负载均衡。这种 “算力按需匹配” 的模式，让 Agent 的 “思考” 与 “行动” 无缝衔接，有效解决了传统架构下算力错配导致的效率损耗。

弹性与安全并行不悖

AI Agent 的商业价值，终究需要通过规模化部署来实现，这不仅要求底层架构能承接高并发算力压力，更要在运行中持续保障数据安全。青云 AI Infra 3.0 基于 “CPU + GPU” 混合统一架构，搭配云原生 Serverless 特性，实现了算力的秒级弹性伸缩：面对峰值场景，可秒级启动数十万 Agent 实例，GPU 集群同步扩容支撑百万级 Token 并行推理，轻松应对高并发算力需求。与此同时，基于多租户安全隔离能力，青云 AI Infra 3.0 打造了角色明晰的多级权限管理体系，可按集群、项目等维度，为每个 AI Agent 分配独立的运行环境，实现不同 Agent、不同业务线之间的资源共享与互相隔离。GPU 的 Token 推理、CPU 的任务执行均限制在专属环境内，既避免单个 Agent 异常对全局业务的影响，更从根源杜绝跨环境的核心数据泄露风险，满足金融、制造、政务等行业的高隔离要求。所有日志可实时查询、全程追溯，一旦出现异常操作可快速定位溯源，最终为为 Agent 搭建起全流程的安全防护体系。

兼容开放，降本增效

对于企业而言， AI Agent 的部署可能面临推到重建的成本与风险。青云 AI Infra 3.0 具备极强的兼容性与扩展性，实现企业现有 IT 资产的平滑升级，大幅降低 Agent 落地门槛。基于统一架构，青云 AI Infra 3.0 可无缝对接企业现有虚拟化平台、云原生系统，让 CPU、存储、网络等基础资源实现全局池化复用，多个 Agent 可共享基础资源，且无需为每个 Agent 单独配置算力，有效降低硬件投入成本。另一方面，青云 AI Infra 3.0 支持 Token 级计量计费，便于成本核算与优化。经测算，采用青云 AI Infra 3.0 的企业，AI Agent 部署成本平均降低 40%，运营成本降低 35%。更重要的是，青云 AI Infra 3.0 可灵活对接第三方大模型、行业专用模型，适配客服、财务、研发、生产等不同场景 Agent 的 Token 处理需求，企业无需绑定特定技术栈，可根据业务进化持续迭代 Agent 能力，让 AI 基础设施始终跟上业务发展节奏。青云 AI Infra 3.0 以 “CPU + GPU” 混合统一架构为核心，从打破算力壁垒到实现弹性与安全的双重保障，再到以兼容开放降低落地成本，层层破解企业 Agent 规模化落地的核心痛点，让企业无需纠结技术细节与安全风险，只需专注于 AI Agent 的业务价值挖掘，从容迎接 AI Agent 的爆发时代，以智能算力驱动企业业务持续创新增长。
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