过去一年，企业在推动 AI 落地的过程中，越来越强烈地感受到：AI 的胜负并不只在“模型好不好”，更在“能不能稳定、持续、低成本地迭代到可交付”。当 AI 从概念验证走向工程化，数据准备、训练 / 微调、推理部署、模型优化等工作流会被日复一日地重复；而真正拖慢进度的，往往不是算法本身，而是算力获取方式带来的效率波动、成本不确定性和安全边界问题。 不少企业最初也会将云算力作为默认选择：开箱即用、起步 ...