对话浪潮信息彭震：AI时代不变革必死，转弯能力比加速度重要

建立AI原生组织，组织内部那场仗，比起技术硬仗，艰难得多。

《中国企业家》记者 闫俊文

见习编辑｜李原 编辑｜何伊凡

图片摄影｜邓攀

浪潮信息董事长彭震站在展厅正中央，身后是一排排机柜，绿色的指示灯明灭交替，像永不离席的听众。他穿一件浅蓝色牛津纺衬衫，领口解开一粒扣子——不多不少，恰好是一个执掌服务器帝国的领导者所能容许的全部松弛。

头发剪得很短，黑中掺着灰，金属细框眼镜架在鼻梁上，镜片后面那双眼睛微微眯着。不是疲惫的那种眯，而是习惯了在密密麻麻的数据流中迅速锁定关键行的人才有的眯法。他的脸型偏方，笑容展开时牙齿整齐地亮出来，真诚里带着恰到好处的温度。

他身上有一种中国第一代IT基础设施掌舵者特有的气质：不像硅谷大佬那样刻意不修边幅，也不像传统国企领导那样一丝不苟，而是一种介于两者之间的状态。毕竟，当一个人常年与服务器为伍，他最终会长成自己产品最好的广告——运行稳定，散热良好，故障率极低。

2026年，生成式AI正在从模型能力竞赛，加速走向规模化应用。市场已经达成一个共识：算力规模，约等于模型智能水平。叠加半导体行业的超级周期，浪潮信息这样的厂商，自然获得了丰厚的现金流和利润。

但问题来了：如何将万卡集群的架构设计，与大规模高速互联能力，真正工程化地交付落地？这套能力，浪潮信息布局得很早。2009年就开始组建AI开发团队；2020年GPT-3刚发布，多数同行还在观望时，浪潮信息已经投入大模型研发；2024年，推出了参数规模达2457亿的大语言模型“源1.0”。

看得早、下手快，让浪潮信息成了过去几年AI产业最大的受益者之一。2025年，公司营收1648亿元。7月7日发布的2026年半年度业绩预告显示，归母净利润同比增幅在226%到288%之间，扣非后也在206%到280%之间。

但站在新高度上，彭震的危机感比任何时候都重。他撂下一句很直白的话：“如果你不变革，必死。”

在他看来，过去二十年，企业竞争是百米赛跑，拼的是加速度和爆发力；现在，竞争已经变成了越野自行车比赛——应变能力、转弯能力比加速度更重要，加速过猛，反而可能一下就掉坑里。

为了建立彻底的AI原生组织，浪潮信息正在展开一场“立体滚筒式”的AI变革。

在对算力本质的重新理解上，彭震的判断是：AI时代，企业真正需要的是“智力”，是Token。未来的竞争，在于如何把计算、存储、网络协调在一起，在成本最低的前提下，满足高密度要求——必须用系统论的观点来看待AI变革。企业需要建设“Token工厂”，并承载起Agent历史数据长期保存的庞大需求。

在应用层，基于业务场景对大模型进行二次开发，被彭震视为企业AI创新的技术基础。浪潮信息的策略是：“靠近最先进生产力，用开放的思想，和产业生态一起协同创新。”

组织内部那场仗，比技术难得多。对“人”的坚守，与浪潮信息在基础设施层面上的激进投入，形成了一种有趣的张力。

2026年，浪潮信息成立了流程变革委员会，彭震亲任一把手。他把原有的IT部门升级为智能化转型部门，负责顶层设计和底层支撑，目标是把散落在ERP、研发系统等各个角落的数据孤岛全部打通。他还提出了一个概念——“Humagent”，鼓励员工开发各自的Agent，把AI升级为数字员工。

比技术变革更难的，是人性。老员工会本能地排斥AI，彭震需要找到人和AI的利益一致点：“我们在一条船上，不是谁替代谁。”同时，如果员工能培养出好的“数字员工”，公司要发奖金。这套逻辑，是为了帮助员工从心理上战胜AI，而不是被AI战胜。

彭震几乎经历了中国科技业的完整变迁周期。他相信，这次AI变革的烈度前所未有——它不是又一轮工业革命，而是一次文明量级的跃迁。“我们唯一能做的事，就是不用想，不用迟疑，去拥抱它。拥抱越快，越紧密，你才有可能活下来。”

AI转型：不是谁替代谁，而是寻求利益一致点

今年以来，很多公司都在讨论“AI原生”。浪潮信息作为老牌企业，对此是怎么思考的？

彭震提到，他们和不少互联网企业交流后发现了一些有趣的现象。在企业AI原生变革中，不同年龄段的人发挥的作用截然不同。让年轻人去做AI转型，取得的效果往往比找年龄更大、更资深的老员工要好得多。

他在内部讲话中明确表示：要多用年轻人，提拔年轻人。他也看到一些年轻人抱怨，不愿意和“老登”浪费时间。所以，必须有一套机制，让年轻人能在企业AI转型中快速冒出来。

具体做法是搞“黑客松大赛”，大家同台竞技。通过“赛马”机制，快速发现年轻人，快速提拔，打破过去按部就班的晋升路径。让年轻人直接主导，而不是说，他需要去和谁配合。

但是这个过程中，最大的障碍是什么？浪潮信息本身也不是AI原生型组织。

彭震的答案是：最大的挑战来自过去这些年，企业在长期运转中，管理和治理是围绕人来设计的。今天走到了人工智能时代，Humagent时代，企业的管理思想、机制、管理对象的行为逻辑，都发生了根本性转变。过去引以为傲的企业运行规律、管理制度、业务流程，在Humagent时代可能都需要重构。大家习惯改掉不足之处，但要改掉过去成功的地方，本能上就会排斥。

最大的障碍还是来自人的意识。比如，很多老员工刚开始做AI转型时，会鄙视AI编程，觉得代码不够优雅、写得机械。但也有人觉得这太神奇了，比如AI for Science，在各种各样的场景中带来了巨大创新。

彭震把AI比作年轻人：效率高，工作有热情和干劲，但容易犯错。浪潮信息如今绝大多数员工由年轻人构成，他们试着把管理年轻人的经验用到管理AI上——通过组织流程、CheckList、Checkpoint去管理AI，重构流程，重构企业知识结构和能力，重塑整个企业。

“Humagent”这个词，是浪潮信息自己发明的？

彭震解释：是“Human+Agent”。单词中间保留了“m”，是大模型给出的建议，用Token上下文的方式去理解，不会有歧义。今天必须习惯用AI的思维去看世界，这也是一种逻辑和认知的改变。

管理者努力把自己变成“AI”，是否也是AI转型期的需要？

彭震说，他见过一位企业家，对方提到现在很多企业不是按照业务流程，而是按照输入输出上下文的逻辑来管理。AI改变了人们对很多事物的理解，以及业务流程的编排，建立了一种全新的业务编排思路。

企业之所以有流程，是因为人的知识宽度有限，脑容量有限，人只能成长为某一个或几个领域的专家。企业把不同的专家分配到不同岗位，用业务流程串在一起。但AI不一样，它的知识面很广、能力强，是一个能跨越很多领域的专家，把很多专家的工作都干了。

另一方面，人擅长规划，擅长处理异常情况，对情感、词汇、合规敏感，但AI没有这种敏感度。所以，在Agent时代，可能需要按照风险管控CheckPoint的方式分工，让Agent把很多事情做好。要从“串行”工作改为“并行”工作，然后有若干个分支去CheckPoint，为Agent构建新流程。

Agent要进化，人在其中又要如何进化？

彭震的回答很直接：主动拥抱AI，学会与Agent协同，利用好Agent的巨大能力。

他提到一位负责AI转型的组长，偷偷找他说：“千万不要因为我们进行了AI创新，公司就开始裁员，我就变成了千古罪人。”彭震说绝对不会。

这件事也提醒了他：很多员工，尤其是基层员工，在AI转型过程中，可能会担心自己会不会被替代、会不会失业。这让他们意识到，企业做AI转型，核心问题是要寻求利益的一致点——大家有同一个目标，在一条船上，不是谁替代谁。

现在很多企业的KPI设定里会评估，究竟是做得好还是机器做得好——如果形成这种对立就坏了。浪潮信息的设定是：如何让人类员工和Agent在一起，比以前更高效。关注效率改善，工作效率提升。只要这个目标一致，就把奖励给到人，给到员工。如果能培养出一个好的数字员工，公司是发奖金的。

把大量重复性的、已知路径的工作交给AI去做，人变成更高一阶的人，让人感觉到能力提升了。让AI正确地做事，人去监督AI、纠正AI，心理上就战胜了AI。

所以，在AI转型中，彭震把很多时间花在了企业文化上。

他需要引导大家，改变那些害怕、抵触AI的不良认知。人和Agent要把协作目标作为共同的创新目标，不能只看到人机对抗的一面。人要找到自己的生态位，这个生态位要比以前更高。

在AI转型中，企业成长，员工也要能成长。不能说企业成功了，员工都被淘汰了，那这个企业最终也很难成功。所以，在企业变革中，文化先行非常重要。必须让大家从思想深处认识到变革的深刻性和必要性，否则，如果大家心态上抵触，这个变革不可能成功。

变革从某种角度来说，就是洞察人性，人性背后是心理学和经济学，变革要基于人的经济本能。

不变革必死：所有问题都是平衡

“Humagent”这套模式要真正落地，在组织上需要做哪些调整？包括考核方面。

浪潮信息有一些不同于一般企业的优势。他们很早就有了自己的大模型和AI开发团队。参数量2457亿的大语言模型，是国内最早做的。同时，他们有产线、有各类BOM，应用场景非常丰富，所以AI技术和应用可以结合起来做，而且高度场景化。

如果能创新，就可以变成AI时代的创新企业；如果做不了这个创新，就只能被动接受别人的创新，再输入给你。

对企业转型来说，基于大模型的技术框架，基于业务场景，去构建自己的行业大模型，非常重要。流程变革也很重要，他们专门成立了流程变革委员会，定期开会，基于业务的新场景和存在的问题，不断优化流程。业务重构同样重要，首先需要一个管理AI变革的部门，他们就把原来的IT部门升级为智能化转型部门。

这个部门有两大功能：第一，做好企业AI转型的顶层设计，解决全局性的重大问题——比如转型分几步走、从哪些业务切入等，让企业转型有整体节奏。第二，做底层支撑，尤其是数据治理。数据变得越来越重要，智能源于数据，但企业数据分散在各个角落。生产制造数据在ERP系统里，研发数据在研发系统里，供应链系统的所有BOM都是一个个孤岛。

所以，首先需要一个数据平台，能把组织里的各种数据提取出来。数据里面又有大量敏感数据，比如成本、员工薪酬、技术原理图、设计方案等。这些数据要按照最小化管理原则，进行加密和脱敏。一方面要让Agent具备全域数据能力，另一方面不能让Agent获取到授权以外的信息。

智能化转型部门，第一做顶层，第二做底层，中间的业务创新让业务部门去做。业务主流程是企业价值创造的核心流程。一个企业有若干个主流程：从概念到产品是研发流程，从线索到收入是销售主流程，还有服务流程。他们围绕这几个主流程做组织变革创新，分阶段分步走：第一步，把AI作为辅助工具；第二步，把辅助工具转化为数字员工；第三步，重构业务流程。

变革必然伴随风险，很多问题都是两难。如何处理？

彭震的观点是：很多东西都是两难，管理就是解决“灰度问题”，在不同利益之间做平衡。他们建立了几套机制来解决：由智能化转型部门做顶层设计，公司建立平台，包括激励机制、KPI机制、能力赋能机制，让大家自己去创新。公司大概每个月开一次会，智能化转型部门和流程部门收集遇到的各种问题，在会上集中解决冲突，然后往前推，不断循环往复，变革就持续推进下去。

浪潮信息董事长彭震

敏感数据的安全保护和利用，这个问题怎么解决？

数据安全和数据开放，本身就是一对矛盾。AI的优势是宽度，不赋予它这个宽度，它就没有智能。但赋予AI宽度之后，它对信息安全的敏感性又比较弱，会出现各种问题。在初始阶段，按照数据最小化原则进行，加强评审，企业稳健运营，风险防范很重要。

年初成立流程变革委员会的契机是什么？

彭震的解释是：AI进入了一月一发、甚至一周一发的节奏，技术迭代速度特别快。再不变革组织，极有可能远远落后于技术的变革创新。组织有很大的惯性，变革启动起来比较慢，但一旦转起来，它的加速性也会很强。

搭建Token工厂：超节点崛起，头部厂商下云

企业传统的IT基础设施，其实是服务于人类流程的。随着AI发展，它需要慢慢转向智能体的自主推理来设计。

传统基础设施更多面向数据库、面向数值计算，或者流程相关的业务。AI时代，大家真正需要的是智力，是Token。目前，传统机器的Token产出效率非常低。企业要真正转型，就要有一个比较强的Token处理能力，要建Token工厂，这是一个全新的基础设施。

Token工厂的核心是以GPU为核心的AI算力，CPU更多是跑类似ERP的传统计算。在大模型时代，一个CPU要配4-8个GPU，甚至6个GPU，CPU就干一件事：把数喂给GPU，让它计算。但Agent时代来了，Agent都运行在CPU上，这让CPU与GPU的配比发生了翻转——现在，一个GPU要带两个甚至四个CPU，这带来了CPU需求的爆发。

在Agent时代，所有计算依赖于大量数据，但企业的数据存在不同的系统里。首先要把数据抽离出来，同时也要担心Agent误删误改。所以，实际过程中，不动原始数据，把原始数据镜像或者复制出来，建立一个专用的Agent数据空间，Agent可以调用和修改专用空间的数据。这个Agent专用数据空间会有非常大的数据量。

另外，在Agent时代，要让AI可管可控，就要像人类一样做复盘。要把AI运行的过程全部记录下来，产生大量过程数据，这些必须保留，将来才有回溯的能力。数据留下来，今天没发现问题，也许三年后，会发现你的东西全错了。所以Agent历史数据量非常庞大，而且要长期保存。

这也给存储带来了一个全新的场景。以前网络带宽100G就到顶了，现在都是200G、400G，年底就到了800G、1.6T，基本上一两年就翻一番。Agent对网络的带宽、计算、存储都带来了巨大的挑战，完全不同于传统IT建设，投资巨大。

面对这种情况，浪潮信息选择自建Token工厂，还是使用服务商？

答案是自建。企业大量的敏感数据不能上传到公网上，这是企业的生命线。另一方面，员工进行AI创新如果全租Token，成本增长太快——美国有的互联网企业一年多Token采购成本，就相当于Token工厂的建设成本。所以，自建Token工厂，第一是数据安全，第二是降成本，第三可以让员工实现Token自由。

这个Token工厂主要是自己用，还是会承接外部企业的需求？

主要还是服务于自己。不过，他们也希望把Token工厂的服务能力、调优、系统管理等经验，变成企业的重要能力，服务合作伙伴。

Token工厂和传统的算力中心、数据中心，差别在哪里？

基本的逻辑框架一样，都是计算、存储、网络。但Token工厂更多围绕Token生产这一特定应用场景去优化设计。传统算力中心或超算中心，更多面向传统信息化、数字化服务，或者HPC。Token工厂有一个很重要的要求：要提供Token服务的SLA可服务性，比如服务质量、百万Token成本等。Token工厂的迭代非常快，不完全是硬件，也包括软件，最终目的是让Token成本更低，效率更高。

原来的IT基础设施5到8年更新一次，Token工厂可能3年或5年就要迭代，是否需要大量超前投资？

彭震认为，Token工厂和传统IT中心，未来可能是两个模块。Token工厂的计算密度非常高，每台机柜功耗非常大。从今年看，一部分是风冷，一部分是液冷，叫“风液混合”；从明年起，就会全部变成液冷。而传统IT中心主要采用风冷。所以，将来企业可能同时有液冷机房和风冷机房。此外，传统IT系统里存着ERP、HR等各种业务，供人类员工使用；Token工厂主要供Agent使用。这两个数据中心还会并存，这也是企业对效率和安全的平衡追求。Token工厂投资很大，传统IT不需要这么大投资，所以没必要完全用Token的方式实现传统IT的功能。

2025年8月，浪潮信息发布了超节点产品“元脑SD200”，创新研发了“多主机低延迟内存语义通信架构”，在单机内实现64路GPU芯片的高速统一互连。这是怎么做到的？

三四年前，他们做了一个体系架构层面的创新，叫“融合架构2.0”。当时Agent还没起来，他们判断：CPU、GPU、存储都该有各自的资源池，几个资源池要有更强的扩展能力。传统的服务器是一个程式化的东西，一台服务器能支持的资源上限是固定的，比如一台AI服务器一般支持8块GPU，不可能按业务需求扩张。“融合架构2.0”将GPU、CPU、网络等各类资源全部池化——通过高速互联技术，把上述各类资源分别做成一个池子，池子之间也高速互联，然后用定义软件将不同类的资源按实际业务需要进行组合，打破了传统服务器在扩展性方面的限制。比如AI服务器可以配32块GPU，也可以配64块，甚至更多。

他们用了3到6个月时间，搭了一个64卡的融合架构，然后又去找GPU厂商和大模型厂商，一起做底层协议的打通，发现效果非常好。

今天，大家慢慢意识到，超节点的domain不是越大越好。它有一套算法机制，基于带宽、基于HBM容量和处理性能，存在一个最佳配比。超过了最佳配比，扩的节点再多，性能也不会明显提升。

从2025年开始，大家都在做超节点，竞争很激烈，浪潮信息的胜负手在哪里？

彭震认为，超节点是一个非常复杂的通讯系统，也是复杂的业务整合系统。如何把计算、存储、网络协调在一起，并实现延迟最低，是极大的挑战。他们的胜负手不是去追求极致特别大的规模，而是做速度最快、能承载万亿参数模型、面向企业级快速部署的超节点——这符合当下企业智能体落地的真实需求。从2025年起超节点竞争就很激烈，但不应该再依照惯性思维堆规模，而要从客户视角出发，把Token交互速度作为关键衡量指标，因为智能体时代“速度就是金钱，成本即生存”。

在你沟通的客户中，大家对IT基础设施的要求有哪些不同？

AI原生公司没有传统IT的包袱，可以采用AI原生模式来构建IT，在传统IT上投资非常小。这几年，很多AI原生企业快速发展，其IT能力以轻资产模式构建在云上，企业里最主要的资产就是员工，其他都是外包；大模型公司原来大多数算力也是租的。但今天，很多公司在下云。第一，云厂商算力自己也不够用了；第二，行业不断涨价，让大模型公司有点受不了。不过，AI原生公司尤其是一人公司，未来还会在云上。但随着业务增长，核心资产慢慢积累起来，也许会要下云。

你前段时间拜访了美的、小米等公司，他们在IT基础设施上关心的核心问题是什么？

这些企业采用的是在传统IT之外，再建一个Token工厂的模式。它们的特点是：第一，IT能力很强；第二，内部转型很快，产生了大量的Token需求。

加速度可能让企业掉沟里，应变、敏捷更重要

2018年前后，浪潮信息提出了JDM模式，将研发周期从18个月压缩到7个月，后来成为浪潮信息实现腾飞的杀手锏。AI来了，浪潮信息的“元脑EPAI”被定义为“面向企业AI转型的平台”，这和传统的PaaS平台有什么不同？

彭震解释，他们发现企业内部转型面临的挑战很大。面向不同的模型、不同的计算平台，要结合自己的业务对大模型进行微调和强化学习，最后要给员工建立一个开发环境，包括数据平台。一个企业把这些工作做好，存在不少困难。元脑EPAI提供了一个集成的软件开发环境，支持多元多模，支持针对企业内部的大模型强化学习，方便企业落地应用。

原来大家谈到浪潮信息，更多侧重硬件，但“元脑EPAI”已经具备服务概念了。

彭震透露，浪潮信息在软件方面的工程师数量，早已超过硬件工程师。在Agent时代，需要用软件推动硬件创新，很多硬件创新走到差异化技术的阶段，需要软件识别和应用起来。未来的企业创新是以应用为导向，以系统为核心，再去做底层技术的创新。要去看应用，看AI的发展带来了什么样的要求和挑战，然后重构系统——计算、存储、网络，包括软件栈，最终回到底层技术进行基础创新。

所以，未来的创新都将是系统创新？

彭震的观点是：AI时代不强调某一个节点的性能，它强调的是一个大的协同组织能力。甚至可以说，某个单节点性能提升带来的帮助很小，系统整体的性能提升最关键。要用系统论的观点，来看未来整个IT的发展。

在AI时代，软件和硬件的交互关系是怎样的？

传统IT时代，产业界更多是分层解耦。操作系统、数据库、应用是各自独立的，用工业界的标准接口认证连在一起。但今天AI发展太迅速了，没有任何一个企业能说，我来制定一个标准。大家都在快速创新，怎么把快速创新拧合在一起？就要靠应用驱动，因为应用是跑得最快的。

现在业界有两种应用驱动方式：第一，建一个封闭的系统；第二，建一个开放的系统。大模型证明了开源系统一定优于封闭系统，创新能力和产业生态更好，也更有生命力。在此之上，怎么做开源开放的生态？浪潮信息的观点是：靠近最先进生产力，用开放的思想，和产业生态一起协同创新。

你几乎经历了中国科技业的完整变迁周期，怎么评价这次AI变革的烈度？原先穿越周期的那些经验，现在还有效吗？

彭震认为，AI是一个碘伏性的时代。以前有人说AI是智能化工具，后来又说AI是产业革命级的，就像水和电一样。今天，AI对人类文明具有变革作用。过去，是人类主导文明；未来，可能是人与机器的协同变革的历史时代。所以，AI变革的烈度不是又一次工业革命，而是一次文明量级的跃迁。这是一个全新的生态，它的主体变成了人与Agent，或者人与智能的结合，这是一个本质性转变。工业革命改变了工具，但AI时代改变的是人。唯一能做的事，就是不用想，不用迟疑，去拥抱它。拥抱越快，越紧密，你才有可能活下来。

你的兴奋是显而易见的，你也会对哪些方面感到恐惧吗？

彭震表示，人有自己的智慧，Agent也有它的智慧，但也有本质性的缺陷。人要找到自己生态位里的价值，围绕自己的价值去创造，就不会迷失。

你觉得浪潮信息可能会犯哪些错误，让它在这一波浪潮中掉队——因为这是一个速生速死的时代。

从企业经营来说，面临的风险有很多种。可能会遇到外部环境风险，遇到监管风险，遇到一些突发事件。这些带来的风险和挑战，比AI技术本身要高得多。过去十几年，企业是在一个百米跑道上奔跑，直线，大家比的是加速度和爆发力。但今天，是在跑一个越野自行车赛——山间崎岖的小路上，应变能力、转弯能力比加速度更重要。碰到一个石块，能不能有不跌下去的能力？

今天所面临的外部环境变革是剧烈的。他们开玩笑说，每年做的年度规划，到一季度就得重新调整。如果往前倒推看过去的6个月，这个世界已经发生了巨变。所以，企业的核心竞争力不再是加速度，有可能加速一下就掉坑里了。企业今天要学的是学习能力、应变能力，敏捷是一个非常重要的特质。