当 AI Agent从概念逐渐走向规模化落地，行业正面临双重核心挑战：一是Agent高并发、强隔离、连续计算的运行需求，对底层基础设施的弹性调度与安全可控能力提出极致要求；二是Agent“模型推理(GPU核心)+任务执行(CPU核心)”的双算力诉求，传统分立架构难以实现资源高效协同，导致算力浪费与响应滞后。青云科技凭借前瞻性技术布局，以“All in One,One for AI”为核心战略，通过青云AI Infra3.0架构，充分发挥出“CPU+GPU”混合统一架构的核心优势，为企业搭建起迎接AI Agent爆发的坚实底座，让技术红利高效转化为业务增长动能。

　　统一架构打破算力壁垒

　　 AI Agent的落地，离不开“通用计算+智能计算”的协同支撑。GPU作为智能大脑，支撑大语言模型的快速推理与复杂决策，是Agent具备认知能力的基础；CPU作为执行双手，承担着任务调度、工具调用、进程管理等核心工作，尤其在Agent连续计算、高频工具调用、海量短生命周期进程处理等场景中，CPU的算力支撑直接决定任务完成效率。二者的高效协同是Agent实现自主决策、多任务处理的关键。

　　青云AI Infra3.0直击行业“多平台分立”的核心痛点，通过K8s原生调度能力与异构资源虚拟化能力，将分散的CPU、GPU资源全面纳入统一资源池，构建起“一套调度逻辑、多元算力协同”的一体化架构，实现根据Agent任务特性动态分配资源：当Agent进行财报分析、代码生成等需要模型支撑的场景时，智能调度引擎优先调度GPU算力保障推理速度；当Agent执行数据整理、文件操作、网络交互等执行类任务时，自动切换至CPU高效处理，且支持毫秒级算力切换与负载均衡。这种“算力按需匹配”的模式，让Agent的“思考”与“行动”无缝衔接，有效解决了传统架构下算力错配导致的效率损耗。

　　弹性与安全并行不悖

　　 AI Agent的商业价值，终究需要通过规模化部署来实现，这不仅要求底层架构能承接高并发算力压力，更要在运行中持续保障数据安全。

　　青云AI Infra3.0基于“CPU+GPU”混合统一架构，搭配云原生Serverless特性，实现了算力的秒级弹性伸缩：面对峰值场景，可秒级启动数十万Agent实例，GPU集群同步扩容支撑百万级Token并行推理，轻松应对高并发算力需求。

　　与此同时，基于多租户安全隔离能力，青云AI Infra3.0打造了角色明晰的多级权限管理体系，可按集群、项目等维度，为每个AI Agent分配独立的运行环境，实现不同Agent、不同业务线之间的资源共享与互相隔离。GPU的Token推理、CPU的任务执行均限制在专属环境内，既避免单个Agent异常对全局业务的影响，更从根源杜绝跨环境的核心数据泄露风险，满足金融、制造、政务等行业的高隔离要求。所有日志可实时查询、全程追溯，一旦出现异常操作可快速定位溯源，最终为为Agent搭建起全流程的安全防护体系。

　　兼容开放，降本增效

　　对于企业而言，AI Agent的部署可能面临推到重建的成本与风险。青云AI Infra3.0具备极强的兼容性与扩展性，实现企业现有IT资产的平滑升级，大幅降低Agent落地门槛。

　　基于统一架构，青云AI Infra3.0可无缝对接企业现有虚拟化平台、云原生系统，让CPU、存储、网络等基础资源实现全局池化复用，多个Agent可共享基础资源，且无需为每个Agent单独配置算力，有效降低硬件投入成本。另一方面，青云AI Infra3.0支持Token级计量计费，便于成本核算与优化。经测算，采用青云AI Infra3.0的企业，AI Agent部署成本平均降低40%，运营成本降低35%。

　　更重要的是，青云AI Infra3.0可灵活对接第三方大模型、行业专用模型，适配客服、财务、研发、生产等不同场景Agent的Token处理需求，企业无需绑定特定技术栈，可根据业务进化持续迭代Agent能力，让AI基础设施始终跟上业务发展节奏。

　　青云AI Infra3.0以“CPU+GPU”混合统一架构为核心，从打破算力壁垒到实现弹性与安全的双重保障，再到以兼容开放降低落地成本，层层破解企业Agent规模化落地的核心痛点，让企业无需纠结技术细节与安全风险，只需专注于AI Agent的业务价值挖掘，从容迎接AI Agent的爆发时代，以智能算力驱动企业业务持续创新增长。