9月15日,紫光股份旗下紫光云技术有限公司(以下简称“紫光云”)宣布完成6亿元人民币融资。由中移资本控股有限责任公司(以下简称“中移资本”)参与的本次融资,将有助于满足紫光云在云计算和云服务相关的技术研发、市场拓展、节点建设等方面的资金需求,扩大业务规模,提升运营实力,增强市场竞争力,促进紫光云健康快速发展,进而成为国内政企领域云服务的领军企业。

紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官、紫光云董事长于英涛表示,“长期以来,中国移动与新华三、紫光云一直保持着良好的业务合作关系。中国移动目前是全球网络规模最大、客户数量最多、品牌价值和市值排名位居前列的电信运营企业;在运营商体系内,中国移动实力雄厚,拥有完善的有线、无线网络和丰富的数据中心资源;此外,中国移动强大的品牌效应,以及触角覆盖到全国县乡镇一级强大的销售与服务网络,也是紫光云和新华三非常看重的资源。双方将会进一步优势互补,借助中国移动在数据中心、带宽等方面的资源积累,完善双方的基础设施建设,进一步优化节点布局;同时,基于混合云架构,丰富双方的服务产品类别,提升云服务能力。通过此次融资,中国移动作为战略投资者,不仅仅是对我们的信任和技术的认可,也能够为紫光云带来业务协同,标志着紫光云迎来了一个新的里程碑。”
中移资本表示,中移动近年大力发展自身的云业务,并加强对生态合作伙伴的布局。紫光云在云服务领域具备先进技术优势和解决方案实力,尤其是专注于政企行业领域,与中移动政企业务具有良好的协同前景。希望双方在云服务技术合作及政企行业市场、智慧城市业务等方面优势互补,共同开拓市场。
紫光云成立以来,产品技术逐步完善,业务模式逐渐成熟,经营发展进入快车道。全新升级的紫光云3.0,以一套技术架构提供公有云、私有云、混合云、行业云、边缘云等全域覆盖能力。由紫鸾平台和绿洲平台构建的紫光云3.0,实现了混合云架构的统一和用户应用数据的统一,保持了应用的一致体验,为客户打造持续运营、持续使用、体验极佳的云服务交付模式。全新自主研发的混合云平台“紫鸾”,提供16大类,超过300种的云服务,符合主流技术发展趋势,使得用户上云更加直观、便捷、顺畅,真正服务百行百业。
在运营能力上,紫光云持续推进全国节点建设和布局,业已总体建设四个大区、25个云节点,积累核心知识产权和相关重要资质。在政务云领域,紫光云已累计为17个国家部委级、25个省级、300多个地市区县级政务云提供全面的数字化产品和云服务运营,在云计算领域服务超过 10000 多家客户,拥有安全等级保护三级备案证书、国家云测评证书6项、国家相关机构销售许可、可信云开源解决方案认证,助力郑州、成都、杭州、天津、连云港、沈阳等全国数十个智慧城市的顶层规划、全流程部署、交付和运营管理,拥有深厚的行业积淀。在2020政务云服务运营市场,紫光云首进前五。此外,在智慧城市领域,紫光云携手新华三,在全国65个市县布局智慧城市,并累计服务175个智慧城市的建设和运营;在2021年上半年的智慧城市供应商中标排行中位居全国前二。在产业互联网领域,紫光云围绕自身优势,结合对产业的理解和数字化能力,持续在芯片云、建筑云、工业云的产业创新能力上实现突破。截至2021年8月,紫光股份2021年半年度报告显示,紫光云上半年实现营业收入3.92亿元,同比增长73.42%,成绩亮眼。
本次融资成功,对紫光云来说是具有战略性意义的一步。未来,紫光云将持续推进紫光股份“芯-云-网-边-端”产业链的完善,在“云智原生”战略的指导下,增强在云计算领域的核心竞争力,更好地支持云计算产业链的全面发展。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。