软通动力这次拿出了一个名叫AI Factory的全栈解决方案，想在企业级AI市场里抢个先机。他们打算从之前的技术服务商变成企业增长的发动机，把重心放在这个庞大的智能市场上。为了打破企业在智能化转型里遇到的难题——比如说只能单点使用、没办法大规模铺开，他们搞了个AI飞轮模型。这个模型能把数据、模型、智能体和场景这几个环节串起来，形成一个正向循环。 这个飞轮的具体玩法是先整合ERP、IoT还有OA这些系统里的全维度数据，给模型训练提供燃料；然后用天璇MaaS平台支撑智能体开发，把技术输出标准化；再把智能体矩阵嵌到业务流程里去，像制造、能源或者金融这些核心场景都能重新构建一遍；最后场景落地后产生的新数据又能反过来丰富知识库，推着飞轮转得更快。这样一来，AI能力跟业务价值就能实现指数级增长了。 要让这个飞轮转起来靠的是软通动力的全栈技术布局。在算力方面，他们搭了个混合架构，既有私有的智算中心，也有云端算力专区和边缘算力。怀来智算中心一期拿了定增资金重点支持，已经接入了国家算力互联网服务平台。在平台层上，整合了AIDE数据治理、ASDM研发流水线还有AutoAgent智能体开发这些工具。应用层上则打造了Agentic AI、Physical AI和Science AI三大体系。 能这么快落地还得靠生态协同。软通动力是华为昇腾生态认证级的应用软件伙伴，完成了Atlas推理卡的兼容性测试还有昇思框架的认证。他们推出了端云一体化的昇腾版产品，还和中科院院士团队搞了个“硅基实验室”，研究AI4S这个前沿领域。他们还跟矩阵起源这些企业一起共建生态。 在商业价值方面已经有不少成功案例了。比如在智能制造领域跟金盘科技签了“十五五”战略合作协议。一期的标书智能体落地后质检效率翻了三倍多，人工复检成本降了30%，复杂工艺计算时间从小时级缩短到了秒级。能源电力方面的具身智能设备替代了人工高危作业维护效率提升了40%以上。钢铁行业通过Science AI驱动生产工艺调优能耗降低了15%、排产调度效率提升了20%。 在天璇MaaS平台上也为国产AI芯片中试提供了全栈服务。这就是他们的AI飞轮战略创新加上资本赋能的硬实力还有生态协同的广覆盖优势。随着全球企业智能化转型的深入推进他们有望分食370亿美元规模的市场红利给股东创造价值。