2026年5月8日，北京中关村国际创新中心，NAVIGATE 2026领航者峰会的热度从主会场延续到了采访间。这场以“算力×联接，AI×未来”为主题的大会，刚刚发布了面向万亿级大模型的灵犀运维智能体等一系列重磅产品——打通了“算-网-存-云-安-维”的全链路能力。但技术产品之外，一个更深层的命题浮出水面：当AI基础设施走向万卡集群甚至更大规模时，谁来守护这些动辄数十亿投入的数字基座？谁又能让客户从“疲于奔命”的运维中真正解脱出来？
带着这些问题，记者走进了新华三集团高级副总裁、技术服务部总裁毕首文的专访间。
智能运维正站在质变前夜
“我相对心态比较开放，如果能提前调整，就尽早行动，不要等到形势变化、自己跟不上时才动，可能已经来不及了。”毕首文在采访中多次强调这句话。这并非危言耸听。
新华三集团副总裁、技术服务部副总裁、基础服务产品部总经理李劲松在开场时系统梳理了新华三服务体系的十年演进：从2017年发布U-Center1.0开启智能一体化运维平台，到2020年AIO元年推出“一站式”运维管理服务并逐渐攀升至IDC国内第一，再到2023年焕新“我的服务，为更多可能”的品牌内涵——每一年，新华三都精准踩中了时代的技术脉搏，从短视频时代的“根叔的种子”、云时代的联合运维云，到大数据时代的iService服务数字中枢，再到如今的AI时代。
但2026年的节点，与以往任何一次都不同。
“有几个大的巨变。”李劲松分析道，“智算集群规模爆发，对稳定性和时效性的要求前所未有；运维交互方式从敲命令行、点菜单变成了自然语言对话；大模型的能力让以前沉睡的数据终于可以被真正利用起来。”他判断，智能运维正站在一个“质变奇点的前夜”。
毕首文将这种变化形容为“自然而然的化学反应”：“运维实际上相当于人体的神经系统，企业的运维跟正常人的意识支配是完全吻合的。”在他看来，AI技术的发展和客户迫切的需求形成双轮驱动，“这个东西没法躲，躲了就被甩出去了”。
新华三集团高级副总裁、技术服务部总裁毕首文发表主题演讲
这并非空谈。采访前一天，毕首文和团队刚被一位客户拉住，而这位客户的需求恰恰指向了新华三在AI运维上最核心的实践成果。
灵犀运维智能体：从“运维工具”到“智慧伙伴”
这次峰会上，新华三正式发布了AIO 5.0一站式运维管理服务，以场景驱动实现智运维、自服务。毕首文将其比作自动驾驶——当然还不到L5级别，但已处在L3到L4的进阶之中。而承载这一切的核心引擎，就是灵犀运维智能体。
“我们精选了六个客户最常用的运维场景。”新华三集团技术服务部副总裁、技术支持中心总经理邹双根介绍道，这六大场景覆盖了运维全链条的痛点：
开局上线是网络设备部署的第一关。以往招投标、概要设计、详细设计之后，需要人工把方案翻译成命令行，稍有不慎就可能出错，“一键生成”解决了这个难题且能适配不同行业的参数风格——比如互联网客户求快，金融客户求稳。
日常巡检过去严重依赖日志，现在不仅可以看日志，还能结合厂商公告和同业案例提前防范风险。邹双根举了一个生动的例子：“以前客户是电源模块坏了才知道，现在用了灵犀运维智能体，通过趋势判断提前知晓电源模块有问题，需要加紧更换。否则原先被动响应，造成整个大楼断网，从备件库调货最快也得一两个小时，损失很大。”
告警处理和故障排查是运维人员最头疼的事。告警泛滥是行业通病，运维工程师坐在监控台前“眼睛都花了，大部分是无效告警”。“有了AI，能实现告警根因分析和及时压缩。”邹双根说。而故障排查环节，以前严重依赖工程师水平，不同厂商设备之间还容易界限不清，现在靠灵犀运维智能体可以实现快速自动修复。
业务变更是另一个典型场景——变更流程繁琐，涉及各种会签，严重依赖人工。现在智能体可以直接生成变更方案，按预设审批流程一键执行。
最让记者印象深刻的，是新华三集团技术服务部副总裁、云智服务业务部总经理李继承分享的一个真实案例：在某800P智算中心，光模块的告警平时非常多，大部分被当作“噪声”忽略。但在灵犀运维智能体上线后，系统明确给出了最高等级告警，判断一个光模块“马上就要坏掉”。当工程师带着新模块赶到机房时，光模块正好坏掉——“就跟写好的代码一样”。“如果没有这个智能体，一定是一场事故，”他说，“智能体在光模块准确发布告警上发挥了至关重要的作用，常规靠人基本就忽略掉了。”
毕首文补充道，实际上智能体远不止六个，“包括还有智能问答、智能配置等，都是和客户这么多年在真实的业务场景中反复磨炼出来的。”
数据是AI时代的燃料，也是新华三的护城河
AI运维能力能否真正落地，取决于“吃什么”——也就是数据。毕首文直言，新华三的最大优势之一就是“丰富的行业沉淀”——23年的业务积累、全球超过1.2亿台在网运行设备的海量运维数据，百万级专业知识库，以及服务过的数百万个case。这些数字资产在AI时代变成了最具竞争力的燃料。
但仅靠数据量的积累还不够。毕首文坦言，在大数据时代，Hadoop技术没能很好地发挥这些数据的价值，但大模型的出现改变了游戏规则。新华三正式发布了ADS（AI-Ready Data Solution）高质量数据服务解决方案，从数据集成、数据治理、数据标注到流通运营，帮助客户把沉睡的数据“唤醒”。
“数据的质量和多样性决定了模型的上限，”李继承强调，“模型能力很强，但如果数据不好使，那就是垃圾进垃圾出。”在他看来，AI、算力、模型都可以买，但“真正一个企业或者单位想对自身业务起到价值的时候，自身的数据可能是最宝贵的。”
新华三的数据服务不止于技术层面。毕首文介绍了一套完整的方法论：从战略咨询开始，“对齐颗粒度”，了解客户的业务目标；再做体系的规划蓝图构建；然后根据不同场景持续迭代优化；最后形成价值反馈闭环。“我们认为数据是持续生产的，价值才能够持续释放，服务长期陪伴，才能做到战略共生。”
领先能否持续？
采访的最后，记者问及新华三在AI运维领域的优势能够持续多久。李劲松的回答坦诚而富有战略定力：“当前新华三确实处于领先，但窗口期可能只有半年到一年。主要友商都在加速布局，我们的领先更多源于更深厚的数据积累和场景沉淀——但这个差距并非不可逾越。”这番判断，恰好呼应了峰会上午紫光股份董事长、新华三集团总裁兼首席执行官于英涛演讲中的三个关键词：焦虑、冷静与激情。毕首文则补充道：“技术变革的热潮不会为谁停留，无论主动拥抱还是被动应对，向前是唯一的方向。”
新华三在采访中提到了自己的“黄金三角”——业内唯一同时集齐DOMM（开发运维一体化国标）、TMMI（测试成熟度国际标准）和智能运维国标的厂商。然而，在以月甚至周为迭代周期的AI赛道上，任何“持续领先”都需要付出不菲的代价。李劲松对此有着清晰的成本逻辑：“这是一个动态竞合的过程。唯有保持持续的技术与服务领先，才能通过规模化效应将研发成本不断摊薄，进而形成正向循环——领先带来增长，增长支撑研发，研发反哺领先。”毕首文则从客户视角给出了更简洁的注脚：“客户定义需求，我们负责交付。一切的前提，是在起点就把业务目标、技术路径和验收标准彻底拉通对齐。”
AI正在重新定义“运维”二字——从救火队变成预报员，从成本中心变成价值引擎。而谁能最快将这种变革规模化、可持续地落地到百行百业，谁就能在下一个十年的数字基座竞争中占据制高点。新华三站在质变起点，机遇与挑战同样巨大。
