博远利兴纯债一年定开债发起为债券型-长债基金，根据最新一期基金季报显示，该基金资产配置：无股票类资产，债券占净值比137.31%，现金占净值比0.02%。
作为中国ICT产业的中坚力量，面对正在到来的AI时代，紫光股份（000938.SZ）核心子公司新华三集团开始了新一轮变革。
从“AI in ALL”智能战略到“AI for ALL”业务战略，新华三逐渐找到了自身的差异化价值和打法。一方面，新华三通过充分发挥“算力×联接”乘数效应，重点打造智算资源优势；另一方面，通过提升产品及解决方案的智能性赋能百行百业，推动AI落地与变现。
据悉，新华三已构建“云-网-安-算-存-端”全栈业务布局，拥有云计算、大数据、网络联接、计算存储、安全、智能终端等产品和解决方案，形成了ICT基础设施底座。上半年，新华三实现营业收入264.28亿元，同比增长5.75%；营业利润19.96亿元，同比增长12.91%；净利润18.20亿元，与上年同期持平。
算力×联接提供底座能力
算力是AI厂商必须支付的硬成本，新华三出身于ICT产业，背靠新紫光集团，在算力建设方面具备天然优势。AI时代呼唤大算力，H3C UniServer系列服务器能够提升算力支持，但大算力集群的使用效率也受限于运力，为此新华三在上半年推出系列新产品和解决方案，将算力和联接技术进行调优与配合，以充分释放智算资源价值。
“我们早早确认了今年的主旋律就是‘算力×联接’。去年我们AI服务器业务可以说是异军突起，市场占有率显著提升。今年在国产化方面也有很大进展。由于我们同时具有很好的算力和网络能力，因此与主流GPU公司都有比较好的合作。”新华三集团高级副总裁张力告诉第一财经。
具体来看，在算力层面，新华三可以提供CPU和GPU多元化选择，并加强供应链的供给保障。半年报显示，新华三发布的傲飞算力平台3.0，可支持万卡集群以及多元CPU和GPU的异构算力统一调度，支持大规模智算中心运维管理，实现对集群算力资源的统一管理、监控、告警。
联接层面，新华三积极推动联接标准化，通过服务器内、外部GPU联接标准化，实现异构GPU的智算集群，降低算力部署和应用的成本，并通过软件生态的标准化，打通智算孤岛，促进资源共享与产业共同繁荣。
“我们有很多网络解决方案，万卡集群的部署也有很多经验，所以这块也给我们带来了增量。”张力表示。“运营商正在建设大的智算网络，正好要用到我们的设备和整体解决方案。”新华三集团高级副总裁、首席品牌营销官杨玺补充道。
在算力资源层面，2023年新华三联合政府、运营商与生态合作伙伴携手打造“图灵小镇”集群，进军智算服务市场，目前已在杭州、郑州、西安、咸阳等地应用。“目前我们的算力已经开始不断往外租赁，各地的图灵小镇已陆续为地方政府、企业客户、互联网公司、科研院所等开展服务，未来还会有更多的图灵小镇在全国各地落地开花。”张力表示。
新华三在中国服务器市场市占率排名第二，作为网络出身的ICT厂商也具备网络优势，目前新华三正在将片间互联和集群互联的技术向世界一流追赶，未来或成为其在智算建设领域的差异化价值所在。
AI for all，专攻B端know-how
2020年，新华三首次提出“AI in all”战略，即让新华三的产品、解决方案以及产品研发过程全面嵌入AI，全面AI化。
“为啥新华三发展对内要做AI in all，是担心我们现有硬件体系和操作系统会被颠覆，所以我们必须要搞。”张力坦言。
2023年，AIGC爆发，AI大模型发展迅猛。新华三将其灵犀大模型植入自身产品中。“如何把大模型用在我们的产品中，整个公司也在反复探讨研究，目前来看仍处于起步期。”张力表示。
张力举例称，公司网络产品防火墙三年前就已植入AI芯片，已经具备对流量的一定判断能力。“如果植入大模型，该产品不仅能够对流量进行全面分析，还能够自动生成安全策略，不需要人工去进行了解和现场部署。”此前在今年4月，新华三正式发布了国内首款内置大模型能力的旗舰防火墙产品，在开局配置、业务运行、安全监测方面提供优化建议，并协助业务人员快速定位安全问题，为安全运营提供辅助决策。
在产品实现智能化后，就到了“AI for all”阶段，即新华三充分利用自身的技术、产品和解决方案，赋能百行百业数字化变革的智能升级。
新华三的大模型策略是“1+N”：“1”是公司的私域大模型百业灵犀（LinSeer），“N”是N个优秀的通用大模型加行业模型。“在‘AI for all’战略里，新华三优选各类模型，为广大客户提供更好的服务。谁的模型好，我们就和谁合作，无论是通用模型还是行业模型。”紫光股份有限公司董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛在今年4月份表示。
不过，在百模大战的当下，新华三的产品在算法层面未必具备突出优势，公司做AI应用的差异化优势体现在深入场景、黏合应用。
“我们做的是怎么让大模型进入到B端，B端的特点是数据特别专业，数据量也不大，如何在这种数据下拥有大模型的能力，是我们一直做的事情。”张力表示，“与通用领域不同，B端大模型应用的容错率很低，我们需要解决的问题是控制大模型的随意发挥与创造，在这个基础上，加入行业数据并发挥其作用，这其中包含了很多调优策略。”
张力举例称，在某知名企业的生产过程中，有一道工序是把镍矿、钴矿的原材料提取出来，放在特定溶液里，需要等到原材料浮上来并冒泡，原材料在泡沫上悬浮时才能够进行提取。而判断这一点整个工厂只有几位有经验的老师傅才能做到。如果把老师傅的经验整理出来，做出一个分析模型交给后台自动控制，就能够提升效率。在生产过程中的很多经验可能还需要人为干预，但这可以由老师傅的徒弟来完成，因此这样的大模型还有教导辅助的能力。
张力认为，如果真正能够拥有大模型的能力，企业数字化转型就进入了一个深水区。“我们还在探索政务领域，但绝对不仅是一个数字人的概念；我们还在探索教育领域，以及类似需要经验传承的领域应用，未来我们会带出更多的AI解决方案。”张力透露。
“不管是训练，还是推理，还是承接整个智慧底座，所有的平台，新华三都能解决。我们与客户深度绑定，共同成长。新华三以硬件为抓手，为用户提供连模型带软件的业务闭环。这就是新华三的差异化价值。”张力称。
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冯丽君
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