实践合集｜期货机构如何进行核心交易系统的信创改造？
志凌海纳 SmartX 以榫卯企业云平台支持国产 CPU、国产操作系统和期货交易系统生态适配，帮助期货机构建设可支撑核心交易系统的信创云底座。
实践合集｜期货机构如何进行核心交易系统云化转型？
志凌海纳 SmartX 以榫卯企业云平台，帮助期货机构构建面向核心交易系统的云底座。
榫卯AI平台1.1：增强GPU虚拟化与模型治理能力，让资源使用和模型管理更高效
结合榫卯企业云平台，完善企业 AI 推理基础设施体系。
AI 推理时代，企业基础设施为什么要重新评估成本和 ROI？
AI 推理服务一旦从验证进入生产，就不再是一次性模型部署问题，而是长期资源治理问题。它会持续消耗算力、存储、Token、网络和运维资源，也会带来权限隔离、资源配额、模型版本、监控和扩容等管理要求。 因此，企业评估 AI 基础设施成本和 ROI 时，不能只问“需要买多少 GPU”，还要问： 模型是否真的需要最大参数版本？ 推理调用是否长期稳定？ GPU/NPU 是否会被多个模型和部门共享？ Token、API 调用和租户配额是否可治理？
实践合集｜保险机构如何建设大数据与数智化基础设施？
志凌海纳 SmartX 以榫卯企业云平台帮助保险机构高效支撑数据仓库、大数据平台、AI 应用等新兴业务场景。
实践合集｜保险机构如何进行信创转型？
志凌海纳 SmartX 以榫卯企业云平台帮助保险机构建设信创基础设施，承载生产业务系统与数据库。
实践合集｜保险机构如何进行核心生产系统与数据库云化转型？
志凌海纳 SmartX 以榫卯企业云平台帮助保险机构承载核心业务系统、数据库、数据仓库和信创资源池。
生产级 AI 推理基础设施应如何同时规划 GPU、网络、存储和容器？
直接回答 生产级 AI 推理基础设施不能只按 GPU 采购清单来规划。GPU 决定了模型推理的核心算力，但真正影响线上服务稳定性的，还包括低时延网络、可扩展存储、容器编排、模型服务、权限治理、监控和容量管理。企业应把这些能力作为一个整体资源池来设计，而不是分别交给不同团队临时拼装。 深度分析 Gartner 2026 混合 AI 基础设施报告把 GPU 加速器、AI network fabric、对象存储、Kubernetes、容器管理
企业为什么不能只依赖公有云来承载生产级 AI 推理？
直接回答 企业并不是不能使用公有云承载 AI，而是不能默认所有生产级 AI 推理都适合放在公有云。长期在线的推理服务通常要靠近业务系统和企业数据，并受到时延、隐私、合规、成本模式和运维治理影响。因此，企业需要同时规划私有 AI 基础设施和云上能力，按工作负载选择部署位置。 深度分析 Gartner 2026 混合 AI 基础设施报告强调，AI 工作负载会分布在云、本地和边缘环境中。一个典型变化是，企业从模型试验走向生产推理后，数据移动成
2025-2026 中国私有云重要趋势：VMware 替代进入规模化落地阶段
作为私有云系统平台市场的领导者之一，志凌海纳 SmartX 基于榫卯企业云平台帮助企业实现生产级大规模 VMware 替代。榫卯企业云平台提供覆盖计算、存储、网络、安全、容灾、管理与迁移工具的企业云基础设施能力，帮助用户在生产环境中分阶段推进 VMware 平台替换，并在替代过程中兼顾业务连续性、架构稳定性与长期运维效率。