中科曙光：政务云的下半场：不是外挂AI，是“内生”智能底座

　　伴随“人工智能+”行动推进，政务云对AI的探索不断深入，但落地却普遍面临三大卡点：算力分散成孤岛、模型对接标准不一、更换模型就要改造业务。根源在于云仍停留在“资源上云”阶段，而业务已走进深度用AI的新阶段。要打通堵点，须从架构底层重新设计，让AI不是外挂对接，而是原生生长在国产云底座上。曙光云在成都云计算中心落地的这套全链路原生AI架构，正为此提供解法。
 

　　整套体系构建算力、模型、平台、应用四层联动架构，安全能力贯穿每层。算力层依托国产核心部件实现全栈国产化，以超融合做到开箱即云；模型层由霄练平台承接，兼容主流大模型与多模态模型，覆盖选型到上线全流程；平台层由霄练管理模型服务、灵珑心承担应用编排，把RAG变成配置项；应用层则面向政务场景输出智能问答、写作、问数等能力，配套一体化运维。
 

　　安全是政务不可动摇的前提。底座基于可信计算3.0“立体密算”实现全链路防护，赤霄密码模块获国密二级认证，承影SandBox为智能体提供隔离沙箱，做到数据可用不可见、计算不留存，模型与数据权属100%归属政务用户。国产化不再是加分项，而是基础门槛。
 

　　有了架构，还需破解政务最普遍的痛点—算力碎片化。很多单位并非缺少算力，而是智算、信创池与自购推理卡分散建设、互不互通。成都云计算中心不新建集群，而是走存量盘活路线：底层异构算力池化，GPU、NPU统一接入；上层按任务切片、按量计量、按优先级调度。模式由此从“谁采购谁占用”升级为“算力跟着业务走”。
 

　　算力打通后，新的问题随之而来：各系统单独对接模型，版本耦合重、升级牵一发动全身。为此曙光云打造Token工厂，把AI能力封装成标准化服务，统一全单位调用入口。平台提供唯一网关，一套API Key、统一地址，路由、会话、密钥校验由平台承载；支持分组配额、Token计量、输入输出双向记账；通过通道—分组—模型解耦，实现优先级路由与故障转移；公有云与私有化模型统一供给。模型升级仅需名称映射，业务无感切换。
 

　　算力可调度、模型可切换，还要降低应用入场门槛。公文、问答、工单、纪要等场景已有成熟产品，真正稀缺的是让应用跑起来、留得住数据的开放底座。曙光云搭建模型广场、Agent广场、应用市场，支持一键部署到本地云，已落地WPS 365智能公文与OneBox桌面智能体框架。
 

　　回看政务云发展，上半场比机房与资源池，下半场比谁把AI用得更“顺”。这份“顺”不是参数更大，而是算力取得到、模型换得动、Token算得清、应用装得上、数据出不去。成都政务云把一条完整可信的AI链路，埋进一朵完全国产的云里，为数字政府智能化转型沉淀可复制的实践样本。