“人工智能+”成国策，天翼云如何打造大模型时代的驱动力样板？

当“人工智能+”上升为国家战略，大模型从技术竞赛走向产业落地，云计算厂商的角色正在被重新定义。单纯卖算力的时代渐行渐远，能否让大模型“用得起、跑得快、落得实”，成为检验云厂商成色的新标尺。在这条赛道上，天翼云给出了一份值得拆解的样本。

一、国策定调：从“互联网+”到“人工智能+”

“人工智能+”之所以成为国策，核心在于人工智能已经跨越单点技术验证阶段，进入与千行百业深度融合的窗口期。政策层明确推动大模型在制造、政务、医疗、教育、金融等领域的规模化应用，这意味着市场需求不再只是训练一个大模型，而是要有稳定、安全、低门槛的AI基础设施作支撑。

对云厂商而言，这既是机遇也是压力。机遇在于AI带来的算力与平台需求呈指数级增长；压力在于，客户要的不是一堆GPU，而是能直接解决问题的一体化能力。

二、天翼云的底座逻辑:以“云智一体”承接大模型需求

天翼云的应对思路可以概括为“底座+平台+应用”三层联动。

底层是算力底座。天翼云依托“4+4+31+X”资源布局和多个智算中心，构建了覆盖全国的异构算力池，支持GPU、NPU等多类芯片的统一调度。特别值得一提的是，其“息壤”一体化算力调度平台，能够实现跨区域、跨架构算力的统一纳管与按需分配，让算力像水电一样随取随用，这直接回应了大模型客户对弹性算力和成本可控的痛点。

中层是大模型服务平台。天翼云提供从模型训练、微调、推理到部署的全链路工具链，并接入了DeepSeek等主流开源模型以及自有星辰大模型，客户无需从零搭建环境，即可在平台上完成模型选型与二次开发。这种“开箱即用、可按需定制”的模式，显著降低了大模型的应用门槛，尤其契合中大型企业和政务客户的现实需求。

上层是行业应用赋能。依托中国电信在政务、金融、医疗等领域的深耕，天翼云将大模型能力封装为可复用的行业解决方案，推动AI在智能客服、文档处理、数据分析、辅助诊断等场景中落地，实现从“有模型”到“有用处”的跨越。

三、驱动力的三个关键词：安全、普惠、生态

天翼云的特点。相对其他云厂商而言比较鲜明，可归结为三个关键词。一是安全可信。国资背景与自主可控的技术栈，使天翼云在政务、央企等对数据安全与合规要求极高的场景中具备天然优势，这也是大模型落地敏感行业时的关键砝码。二是普惠可及。通过算力调度和平台化能力摊薄使用成本，让中小企业也能用上大模型，这与“人工智能+”国策中强调的普惠方向一致。三是生态开放。天翼云并未试图包打天下，而是通过开放平台能力，联合模型厂商、ISV和行业客户共建应用生态，形成“平台搭台、生态唱戏”的格局。

四、样板意义：云厂商的新定位

天翼云的实践揭示了一个趋势：在大模型时代，云厂商的竞争力不再单纯取决于算力规模，而取决于能否把算力、模型、工具和行业理解整合成一条顺畅的交付链路。天翼云以算力调度为地基、以模型平台为中枢、以行业场景为出口的打法，为“人工智能+”的规模化落地提供了一个可参考的样板——既要向下扎稳算力根基，也要向上打通应用最后一公里。

当“人工智能+”从政策文件走向千行百业，需要的正是这样既懂技术底座、又懂行业语言的云平台。天翼云的探索，值得持续关注。