9月16日，易捷行云EasyStack正式发布企业级AI基础设施平台EAF（EasyStack AI Foundation），交出了一份从Cloud Native迈向AI Native的落地答卷。据悉，该产品将于9月30日全面上市。
当大模型、智能体开始走进千行百业，Token成为AI时代全新的价值计量单位，企业IT基础设施也将经历一场前所未有的范式重塑。
十年前，Cloud Native云原生重塑了应用开发与运行模式；如今，生成式AI浪潮席卷而来，IT基础设施的使命不再仅仅是支撑业务应用，更要承载大模型训练、推理以及智能体的全生命周期落地。越来越多的企业实践证明，在传统云平台上简单叠加或外挂AI组件的模式已难以为继，面向智能而生的AI Native基础设施成了企业规模化落地AI的必答题。
01
AI规模化落地的现实困局
AI应用的爆发带来了算力需求的爆炸式增长。多数企业在推进AI规模化落地时，正遭遇多重现实难题。举例来说，某些企业为跑通大模型，又重新搭建了一套全新的AI软硬件体系，与原有承载核心业务的云底座相互割裂，形成算力孤岛，而原有云平台积累的技术、运维、投资无法复用。
异构算力的兼容性是另一大痛点。市面上NVIDIA、海光、华为昇腾等国内外不同的加速芯片，再加上不同硬件的调度、模型适配、监控运维体系各不相同，企业不仅要同时管理多类AI加速卡，还要兼顾软硬件适配，调优工作量巨大。实践中，GPU资源整体利用率偏低，算力投入很难最大程度转化成实际业务产出。
与此同时，Token经济还带来了全新的运营挑战。单位Token的成本直接决定AI项目能否商业闭环。一些企业缺少完整的治理体系，无法区分本地私有化模型与公有云模型的调度策略，Token消耗无序，成本分摊、预算管控更无从谈起。AI推理服务难以纳入企业现有的多租户、审计、SLA保障体系。大模型服务只是“看上去很美”，实际上距离生产级稳定运行尚有不小的差距。
众所周知，企业数字化本身是一个循序渐进的演进过程：从虚机、裸金属承载的核心稳态业务，到容器驱动的应用现代化，再到AI训练推理，最后走向行业智能体落地。推倒原有云底座重建AI平台，既浪费原有投资，又会带来业务中断风险。行业迫切需要一套可以平滑进化，打通云基础设施、AI算力、模型推理、智能体落地的一体化平台。
02
根植云底座，打造面向生产的AI基础设施
EasyStack EAF并非是在传统云平台之上简单地叠加AI能力，而是依托EasyStack十二年云基础设施技术沉淀，让AI Native能力从现有云底座之中平滑生长出来。企业无须推倒重来构建全新平台，只需在已有的EasyStack ECF云基础设施、EasyStack ECNF云原生底座之上，直接进化出完整的AI基础设施能力，后续还能对接EasyStack Cortex智能体平台，完成从算力、模型到行业智能体的端到端闭环。上述四款产品既可以独立交付，也能够按需组合部署，适配企业数字化不同的演进阶段。
1.五层深度优化，夯实大模型生产底座
EasyStack EAF将大模型推理优化拆解为五层体系，遵循“基础设施决定上限，推理软件优化决定单位Token成本与用户体验”的核心理念，自下而上逐层释放算力价值。
第一层，也就是最底层的异构算力基础设施：支持NVIDIA GPU、海光DCU、华为昇腾NPU等国内外主流AI芯片，实现一云多芯统一纳管；基于RoCE v2和NVMe高性能存储，夯实大规模推理底座。
第二层，模型优化与部署：支持FP8/INT8/INT4量化、LoRA微调模型、MoE模型高效部署，降低显存占用与部署门槛。
第三层，高效推理引擎：原生集成vLLM、SGLang主流引擎，支持KV Cache卸载与Continuous Batching。
第四层，智能推理调度：支持负载感知、Cache-aware路由、Prefill-Decode分离与弹性伸缩，避免GPU空转，提升集群整体稳定性。
第五层也就是最上层，服务治理与可运营：通过统一模型网关提供OpenAI兼容API，支持多租户隔离、API Key全生命周期管理、QPS/TPS限流与审计日志，让AI推理服务纳入企业级治理框架。
整套架构延续EasyStack一贯的“开源生态产品化”策略，底层依托成熟的开源组件，通过大量工程化打磨、调优整合，完成私有化、国产化兼容，交付开箱即用的企业级产品。
2.让AI成为可计量可运营的企业资源
EasyStack EAF创新性地提出Token价值闭环理念，目标是实现 “每一个Token都可被优化、可被调度、可被计量、可被治理”，从而破解AI成本不可控的行业痛点，支撑企业 AI 规模化落地。
整个闭环由以下四个环节构成：第一，本地优化开源模型，企业可导入主流开源模型，完成量化调优，沉淀属于自身行业的私有模型，直接压低单位Token生产成本；第二，优化AI网关，完成统一接入、身份认证、限流配额、审计日志，防范Token资源无序消耗，强化治理能力；第三，本地与云端模型智能调度，高频、隐私敏感任务交由本地私有化模型处理，高复杂度高价值任务调用公有云大模型，通过智能路由平衡成本与业务效果，从而最大化Token业务价值；第四，Token计量计费体系，按照租户、用户、模型、API Key多维度统计用量，实现预算管控、成本分摊，真正完成AI运营商业闭环。
3. 适配从PoC到大规模生产全场景
针对企业不同的发展阶段，EasyStack EAF提供三类部署形态，实现从概念验证到大规模生产的平滑演进。单节点一体机适合PoC验证、部门级小规模AI平台，1个节点起步，小时级快速交付；高可用融合部署是中小规模生产环境的首选，同一集群融合控制、算力、存储，并且兼顾高可用与资源利用率；大规模分离部署面向多租户中心化训练推理场景，控制、存储、算力节点可独立扩展，故障域相互隔离。企业可以根据自身实际需求，从小规模验证起步，业务增长后实现平滑升级。
4. 从云底座延伸至智能体落地
EasyStack EAF的发布标志着EasyStack Cloud & AI Infra产品平台已现雏形。ECF云基础设施，支撑企业稳态核心业务；ECNF云原生基础设施，面向敏态容器化应用现代化；EAF AI基础设施，承接GPU池化、训练推理；Cortex智能体平台，负责智能体编排、工作流构建，支撑行业Agent落地。四层产品相互贯通，物理底层依托自研EOS云操作系统，向上贯通通用算力、AI专用算力，最终让各行各业的企业级智能体可以便捷落地运行，真正实现AI就绪。
03
从Cloud Native走向AI Native
回顾EasyStack的发展历程，正是国内企业数字化转型的缩影。自2014年成立以来，EasyStack一直深耕企业级云基础设施，2019年获得中国电子CEC战略投资，成为云计算国家队，服务超过2000家金融、央国企、制造行业客户，其云平台部署规模超过十万台服务器，支撑着百万级云主机稳定运行，并且始终坚持可进化的产品理念，依靠OTA在线升级实现业务不中断迭代。
十年前，行业的命题是Cloud Native，用云原生重新定义应用；今天，AI Native正在重新定义基础设施底层逻辑。EasyStack的战略也随之演进，从过去的Open Cloud Infra供应商，升级为Open Cloud & AI Infra提供商。这并非简单的业务拓展，而是多年云底座能力的自然延伸。AI工作负载依然离不开稳定可靠的计算、存储、网络、安全、运维观测底座，只有拥有深厚的企业云服务积累，才能真正将异构算力纳管、模型推理优化、Token运营治理做深做透。
放眼整个产业，AI已经走出实验室，并快速下沉到生产业务流程中。越来越多传统云基础设施厂商，正积极完成向AI基础设施的能力转型。企业客户的诉求，不再是单纯购买算力硬件，而是希望拥有一套兼容历史投资、适配国产化、可管可控，并能够支撑智能体规模化生产运行的完整底座。
Cloud Native实现了应用的敏捷交付，而AI Native则支撑着智能业务的生产运营。从Cloud Native到AI Native，是一次深刻的基础设施范式跃迁。EasyStack EAF的价值，在于打破了AI基础设施的孤岛思维。云底座本身就可以成为AI的诞生地和沃土。面向未来，随着智能体应用持续普及，云与AI的边界将进一步消融，兼具云基础设施深厚底蕴与AI全栈能力的平台，将成为千行百业迈向智能化的重要基石。且看EasyStack如何乘势跃升！
