紫鸾AI操作系统正式发布：面向政企私域，紫光云构筑AGI时代智能化系统

近日，紫光云正式对外发布紫鸾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，瞄准AGI时代政企智能化转型的现实痛点，致力于推动智能体从“能说”走向“会干”，帮助政企客户把AI从试验性演示工具转变为真实可落地的业务生产力。

随着大模型技术快速迭代，国内AI产业已经走过百模竞争、智算中心大规模建设阶段，全面迈入AI应用落地时代，智能体（Agent）成为产业落地的核心载体。但对于广大政企单位而言，AI落地依旧面临重重阻碍：异构算力分散、内外大模型难以协同调度、企业私域知识无法有效被大模型调用、数据安全风险突出、资源成本难以管控等。在此背景下，单纯堆砌硬件、开源组件或者零散解决方案，已经不能满足政企私域复杂生产环境的要求，一套完整、可交付的政企AI操作系统成为市场刚需。 紫光云总裁王燕平强调，紫鸾AI操作系统不是简单项目方案堆砌，而是一套面向政企私域环境、可落地交付的实体操作系统产品，可以向上承接各类办公、生产智能体应用，向下统一调度算力、数据资源，让AI应用在政企环境实现类似PC软件一样开箱即用、稳定运行。

“当前市场上同类定位的产品并不多。大模型厂商、硬件芯片厂商、办公应用厂商，商业模式和目标市场各有侧重，较少深耕政企私域AI操作系统这条赛道。紫鸾AI操作系统也并非从零开发，是在算力平台、知识平台、行业智能体、Token运营等项目实践中，基于客户真实需求迭代而来的标准化软件产品，而非定制化项目集成方案，以此解决开源组件拼凑、系统集成难以满足生产级稳定性的行业痛点。”王燕平如此说道。

以六维能力、五维统一打通AI全链路 紫光云首席技术官柳义利指出，传统主机操作系统管理CPU、硬盘硬件资源，云操作系统管理计算存储网络集群资源；而AI操作系统服务对象正在从“人”转向“智能体”，需要统一管控算力、模型、数据、私域知识、Skill技能集等全新要素，能力边界得到极大拓展。 具体来看，紫鸾AI操作系统采用“四层三列”整体架构，四层即算力层、模型层、数据知识层、应用使能层；三列对应安全保障、运营管理、运维管理三大配套体系。向上支撑办公类、生产类及第三方智能体应用，实现“六维能力汇集、五维统一”。六维能力覆盖算力调度、模型推理、知识体系、应用开发、自主型智能体、Token运营；五维统一指统一底座、统一用户、统一入口、统一运维、统一运营，破解政企多系统并存带来的数据孤岛、运维复杂、资源分散的痛点。 在算力层面，系统可以统一纳管多厂商异构算力池，对新旧硬件混合调度，智能分配模型任务，盘活政企存量GPU资产，同时支持RoCE无损以太网组网，以更低成本获得高带宽、低延迟网络能力。在模型调度层面，支持内外混合模型统一调度，依托AI网关，可基于安全、成本、业务需求自定义策略，灵活选择调用本地私有化模型或是云端大模型，兼顾业务效果、数据安全与使用成本，实现内外部模型的灵活调度。
 
知识能力是政企AI落地的关键。紫鸾知识平台能够处理非结构化资料，构建知识图谱，实现知识权限分级管控，帮助政企把沉淀的文档、业务资料转化为可被大模型调用的私域知识资产。“大模型原生能力很难直接适配政企生产业务，政企AI落地离不开六大核心要素：通用大模型、Skill技能集、企业私域知识、工具集、安全保障、持续进化能力”，柳义利强调，只部署开源模型或者一体机，缺少整套工程化体系，很难创造业务价值，紫鸾AI操作系统设计思路就是：“将复杂留给厂商，把简单留给客户”，厂商对复杂底层技术能力进行统一封装，让客户聚焦业务价值本身。

在开发层面，平台兼容零代码、低代码、高代码多种开发范式，支持工作流、MCP、技能集等新型智能体开发模式，覆盖智能体从开发、调试、发布、审计全生命周期管理。同时具备全栈监测能力，打通从硬件底层到AI应用的全链路可视化，便于快速定位故障。安全能力深度耦合操作系统内核，在模型输入输出环节内置防护，联动Token运营平台，完成风险识别拦截、全链路审计，降低企业数据泄露风险。

探索私域AI全新价值逻辑 在本次发布会中，Token成为紫鸾AI操作系统一个核心创新点。紫光云产品与研究开发部副总裁唐元武提出，Token的内涵已经不再局限传统模型调用计量，延伸出模型Token、数据Token、知识Token、应用Token，知识、数据资产Token化带来更高的商业价值，Token生产效率成为衡量AI平台能力的重要指标。

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，搭建起Token增值商业闭环。借助Token模式，政企客户可以在不交付原始数据的前提下，记录相关数据和知识服务的调用情况。即便是企业内部不对外商业化，Token计量统计，也可以完成各部门资源消耗统计，实现投入产出可量化，解决私域环境资源管控难题。

研发视角也因此发生重大变化。云时代交付的是虚拟机、容器；AI时代，紫鸾AI操作系统交付的是完整的智能体运行环境。长远来看，系统组件将大量Skill化，更多输出API接口，面向智能体本身调用，而不仅仅服务人的操作。“面向人的系统需要方向盘，面向智能体的系统不需要人机交互部件”，王燕平如此比喻未来操作系统演进方向，未来会逐步弱化可视化操作界面，更多服务Agent智能体调用。

多行业迎来私域AI升级机遇

从行业需求来看，医疗、高校、大型集团企业、数据运营集团等对紫鸾AI操作系统具备较强的需求。以紫光云服务的某市卫健委落地项目为例，该项目部署紫鸾AI操作系统，完成算力池管理、模型管理、数据采集、知识生产与开放、开发平台、运营中心整套底座建设，推动分散的数据和知识资源转化为可供大模型调用的知识资产，并探索基于Token的精细化运营，为医疗AI应用孵化提供支撑。
 
高校场景同样具备典型价值。目前，很多高校院系分散采购算力、模型资源，资源无法统一管控。紫鸾AI操作系统可以实现算力、模型、知识统一管理，落实院系资源配额，统计资源消耗与产出，完成科研AI资源精细化治理。在工业半导体领域，延续此前发布的工业图纸识别、芯片设计智能体，依托紫鸾底座，支撑生产环节AI深度落地。

对于政企客户，紫鸾AI操作系统提供灵活的切入路径。如果只是调用公域大模型API，则无需部署整套系统；当企业存在数据不能出域的私域诉求，不管是希望提升数据知识的使用效率，还是仅仅满足内部业务使用，都可以按需选用平台能力，算力纳管、知识平台、资源计量是绝大多数私域客户的共性刚需。紫光云不生产GPU硬件，与芯片硬件厂商有着清晰分工：硬件厂商完成整机、驱动算子输出；紫光云完成硬件接入、模型适配、上层平台调优，屏蔽底层硬件差异，上层业务无需感知底层硬件型号，目前已经和多家国产GPU厂商开展生态协同合作。

展望未来，王燕平判断，随着算力和模型能力逐步成熟，产业竞争重点将进一步转向AI应用，越来越多智能体需要统一的底层运行环境作为支撑。传统IaaS云能力将下沉作为AI操作系统底层支撑。紫光云后续将持续迭代紫鸾AI操作系统，不断丰富工具链、行业模型生态，联合硬件厂商、应用开发伙伴，共同完善政企私域智能体产业生态，推动AI深度嵌入政企业务流程，释放AGI时代产业价值，助力更多政企客户完成从数字化到智能化的跃迁。

(本文不涉密)
责任编辑：路沙

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