【环球网科技报道 记者 林迪】在刚刚过去的NAVIGATE 2026领航者峰会上，“算力×联接”不仅是一个主题，更成为了新华三集团面向AI时代的一张战略蓝图。当AI产业从单纯的硬件堆砌走向系统级能效博弈，新华三选择了一条更深、更广的路：通过打通算力、网络、存储、云、安全与运维的全链路，构建一个具备确定性、高效且安全的AI基础设施底座。
紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛用一句话精准概括了当下的行业情绪：“当前我们正处在亢奋与焦虑并存的AI时代。”他指出，行业面临三大不可回避的命题：Token经济下的范式转移、AI自主的结构性矛盾、AI性能瓶颈的系统性陷阱。
面对这一时代之问，新华三给出的回答是：全面升级AI基础设施全栈能力，发布以UniPoD S80000超节点为代表的七大核心产品，打通算力、网络、存储、云、安全、运维全链路，依托“算力×联接”协同优势，提供Token最优性价比方案。
从“硬件堆砌”到“系统级能效博弈”
新华三集团首席技术官、技术委员会主席张弢表示，AI行业的竞争焦点已经发生了根本性转变——“从‘单纯硬件规模堆砌’转向‘系统级能效博弈’”。
张弢坦言，在2024年，行业更多关注GPU和网络，存储被谈及的没有那么频繁。到2026年，存储越来越热。基于这一变化，新华三将“算力✖️联接”技术战略再次深化——强调“算网存云安维”全栈能力协同。
在他看来，AI基础设施面临的核心挑战从未改变，只是随着应用深入而不断升级。“新华三的战略升级，正是为了通过全栈协同，解决这些从始至终存在的挑战。”
首先算力规模要上去，规模之外，效率是第二道关卡。“如果在这个规模上没有办法把算力的效率拉上去，光有规模也是不够的。”张弢指出，这两点是行业共识。
更值得关注的是，另外两个当前重视度还不够高的痛点——安全与运维。“大家平常讲得少，但是这两个是后面客户会面临的比较大的问题。”张弢将这四点概括为新华三始终面临的四大挑战。
新华三集团技术委员会副主席刘新民则从中长期的技术演进趋势的视角，进一步阐释了AI对ICT基础设施能力边界与评价体系的深层重塑。
“传统ICT设备研发往往以参数指标为导向，追求硬件性能的极致堆叠。”刘新民表示，“但实践逐渐暴露了核心悖论：即便设备参数亮眼、硬件性能拉满，在实际大模型训练等复杂场景中，往往难以高效协同、稳定跑通。”这恰恰说明，AI时代的基础设施竞争，早已超越单纯的硬件堆砌，系统级协同、软性能力构建才是关键。
基于这一判断，新华三在过去一年完成了对全栈解决方案的系统性重构与深度打磨。刘新民透露，“我们用了半年时间开展了全链路的工程化优化，例如针对配置、设备组合等做真正优化，有效解决‘纸面指标强、实际效能弱’的问题。”
应对供应挑战与“长期主义”技术策略
新华三集团互联网与定制化事业群总裁徐润安从一线客户实践的视角，描绘了当前头部互联网企业对AI基础设施的核心诉求。
“在整个的Token经济里，我可以很确定地说处于领导地位的就是头部互联网企业。”徐润安坦率地说，“我们看到的需求量可能远比我们预计今年的增幅会多得多。然而，与旺盛需求相伴的并非仅仅是技术挑战，更有供应链的严峻考验。”
在技术层面，规模、效率、能耗是三大关键词。“从单点的引擎，也就是这个GPU更强一点还是更弱一点，从单纯的局部问题已经扩展到了整个系统的维度。”徐润安特别指出，国产GPU正在这一过程中获得实质性的突破机会。
面对互联网客户对极致效率和规模的追求，徐润安表示：“我们并不仅仅是说我们帮助互联网客户去解决它的核心痛点，更重要的是我们和互联网客户一同摸索、探索，去扩大规模跟提升效率，降低能耗。”
对此，新华三集团网络产品线总裁乔剡对网络性能瓶颈问题也给出了系统性的解答：“现在比任何时候的竞争都激烈，因此必须要去做极致的垂直整合和技术协同，这样才能获得10倍以上的增长因子。”
乔剡详细拆解了网络技术需要创新的多个层次：“从物理层到链路层，到协议层到应用层，每一层都要去做创新，都要去做协同和整体性的交付。”他以“光电并进”为例，说明光的传输介质属于物理层的创新；在链路层，围绕以太网面向Scale-Out、Scale-Up等场景的创新也在推进；在协议层，需要结合不同物理介质和场景做相应处理。
面对未来3-5年乃至5-10年的产业趋势，新华三的技术布局呈现出长期主义特征和务实态度。张弢总结道：“没有哪一个技术是绝对的好和绝对的坏，任何一个技术都有它的优点和缺点，就跟斧子砍柴、菜刀切菜是一样的。”在他看来，只要技术有特点、有特长，就是有价值的。
从应对CSP的供应焦虑股票配资门户平台社区，到解决初创企业的落地难题；从纠结于硬件参数，到追求系统级的能效最优解，新华三在NAVIGATE 2026上展现出了极强的系统工程思维。在这个AI重塑一切的时代，新华三正试图用“算力×联接”的全栈协同，成为那个坚实的底座。
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