（来源：青云科技）

近日，由中关村云计算产业联盟牵头的《通算智算一体化云基础设施总体技术要求》团体标准编制工作正式启动。青云科技作为参编单位深度参与本次标准建设，将自身企业级 AI 基础设施的落地实践融入标准编制，推动通算智算一体化产业共识的形成。

《通算智算一体化云基础设施总体技术要求》团体标准面向中心云、边缘云多元部署场景，覆盖 AI 推理、智能体应用、通用业务处理、多业务混合承载等主流业务，重点对通算、智算、存储资源统一纳管、协同调度建立技术准则，同时明确接口兼容、安全可靠、运维运营、测试评价等多维度规范，为通智一体基础设施建设提供依据。后续该团体标准还将推进向国家标准升级申报。

青云科技于今年正式确立了企业级 AI 基础设施（AI Infra）与解决方案提供商的核心战略定位，以 AI 原生理念驱动全栈产品体系重构。依托 KubeSphere 内核打造的 UniDock 统一智能底座，打通虚拟化、云、云原生与 AI 智算能力，实现算力资源从分散孤立走向一体化统一供给。这条技术演进路线，与本次标准倡导的通智一体、存算分离、统一纳管、协同调度、开放兼容、可运营等核心诉求高度契合。

从 “多套平台” 到 “一套底座”

统一管控是通智一体化的起点

通算智算一体化的核心，不只是具备 GPU 算力，更要实现异构计算资源在同一技术体系下识别、管理与调度。本次标准草案将统一管控平台、资源池化、跨集群协同、多元算力协同作为核心要求，通过管理调度层完成资源管理、调度、监控、计量与运维，推动通算、智算、存储、网络，从分散设备、独立平台转变为可统一编排、按需供给的基础设施能力。

青云科技产品体系正沿着该方向持续迭代。KubeSphere 作为全栈产品统一的技术基座，持续优化多集群治理、节点组管理、租户资源隔离、异构基础设施纳管、弹性调度、可观测等核心能力；底座的统一让虚拟机、容器、AI 推理等多种工作负载可共享底层基础设施能力，规避多平台重复建设、重复适配难题。 对于企业客户而言，一体化不是各类软硬件简单堆砌，而是支撑传统业务与 AI 业务，在同一套基础设施之上持续迭代演进。

从 “设备接入” 到 “算力协同”

把异构硬件变成可调度算力池

当前产业内 NVIDIA GPU、国产 GPU/NPU 等多元芯片并存，行业诉求已经从 “硬件设备能否被平台识别” 升级为 “异构算力统一抽象、分配、度量、面向业务任务调度”。标准草案针对 GPU/NPU/TPU 智算资源、GPU 共享、多任务排队、任务优先级抢占、弹性伸缩、多租户隔离、跨资源池调度提出明确规范，标志异构算力建设，从硬件兼容迈入协同运营新阶段。

青云 AI 智算平台可面向多区域、多业务完成算力统一管理与分布式调度，兼容 NVIDIA GPU 以及多款国产 GPU、NPU 芯片，构建灵活可调度的算力资源池，支持 GPU 虚拟化等多样化供给模式。通过统一资源模型 + 统一调度平面 + 上层任务编排架构，青云将孤立硬件资产转化为面向 AI 推理、工程计算、通用业务按需交付的服务能力，最大化释放算力价值。

从 “算力堆叠” 到 “算存协同”

补齐 AI 基础设施的数据效率短板

AI 业务整体性能，并不单纯取决于算力峰值。模型加载、数据集读取、向量检索、推理缓存、检查点保存、多实例模型共享，都会受存储吞吐、访问时延、网络能力深度制约。为此，标准草案专门增设存储资源与存算分离独立章节，对统一共享访问、弹性扩展、多协议接入、数据保护、冷热分层、AI 推理场景数据访问优化做出要求，正式将数据基础设施纳入通算智算一体化整体架构。

青云拥有全栈自研存储与云原生数据能力：QingStor 对象存储兼容 S3、RESTful API，作为模型、数据集、业务数据统一存储入口；QingStor NeonSAN 全闪块存储结合 RDMA 技术，保障高性能核心业务；KubeSphere 集成 Fluid 云原生数据编排，实现 NFS、对象存储本地缓存与数据预取，消解远程访问 I/O 瓶颈。 由此实现计算灵活编排、存储独立扩缩容、业务数据高效访问的存算协同体系。

从 “技术可用” 到 “生产可运营”

标准聚焦落地建设、验收与持续运维

一套通算智算一体化基础设施，不能仅以硬件规模、理论性能作为评判标尺。标准草案覆盖多集群治理、弹性伸缩、监控告警、计量审计、自动化运维、安全可靠性、测试评价，从功能完备、性能、安全、运维多维度建立评价体系，更加看重生产环境稳定性、资源利用率、故障恢复、可观测与运营能力。

青云 UniDock 统一智能底座继承 KubeSphere 内核能力，具备面向生产环境的多集群治理、节点精细化管控、弹性伸缩、监控告警、日志审计、全链路可观测能力；青云 AI 智算平台面向算力中心建设运营，完成多区域多业务资源整合、可视化监控、精细化运维、算力统一调度。 青云将把大量生产落地实践沉淀为可验证的标准条款与测试方法，让标准不仅定义 “需要具备什么能力”，更能够指导产业 “如何建设、如何验收、如何长期运营”。

坚持开放兼容

以标准化接口降低产业协同成本

通算智算一体化，不等于封闭的一体化。芯片、服务器、存储、网络、云平台、AI 应用会长期多元共存，成熟的基础设施，需要依靠开放接口、标准化适配降低生态接入成本。本次标准草案纳入 RESTful API、gRPC、OpenAPI、Kubernetes 原生 API、CNI、CSI、异构设备接入、跨平台互通等接口兼容性要求，贯彻 “统一而不封闭” 的设计理念。

开放也是青云一贯坚持的技术路线。KubeSphere 基于 Kubernetes 构建插件化可扩展架构；QingStor 对象存储原生兼容 S3 标准接口；AI 智算平台开放应用框架，向上层训练、推理业务输出算力与平台能力。 在标准编制过程中，青云将推动 “标准接口 + 插件适配 + 分层能力 + 可验证测试” 落地，减少重复适配，规避厂商绑定，让不同技术路线在统一规则下协同创新。

《通算智算一体化云基础设施总体技术要求》团体标准的编制，将打通产业链上下游共识，为资源管理、接口兼容、运营评价建立统一 “行业语言”。作为全栈自研企业级 AI Infra 服务商，青云科技将持续深度参与标准起草各项工作，输出在统一资源管理、异构算力调度、云原生、多集群治理、存算协同、开放接口、生产级运维领域的实践经验，携手中关村云计算产业联盟及广大产业伙伴，共同完善标准、推动落地，助力企业打造适配 AI 与智能体时代的的数智化基础设施。